10天汲取一本書的力量，用閱讀滋養生活。”
今天我們一起共讀《思考，快與慢》的第三節。
這是社會思想領域裡一本里程碑式的著作，讀了它，或許你的生活、工作、思維方式都會發生改變。
希望你在評論區每天分享你的感悟，和我共讀完這本書。記得轉發給你的親友，組隊打卡閱讀哦。
精彩回顧
各位親愛的書友，今天我們繼續共讀心理學經典名著《思考，快與慢》。
通過昨天的共讀，我們瞭解到了“系統1”常常受到情感、習慣、聯想等因素的影響，因此作出的判斷和選擇雖然速度夠快，但缺乏理性和縝密的分析，因此準確性也不高。
而“系統2”雖然準確性較高，但出現的頻率和次數明顯少於“系統1”。
今天我們將繼續共讀本書的第三部分，進一步揭開“系統1”更多的秘密。
好了，我們馬上開始今天的閱讀，即本書91-135頁的內容。
還是提前留一個小問題：你是一個一意孤行的人嗎？大家可以一邊思考，一邊閱讀。
也許讀完這個部分的內容，你會重新給自己一個不同的評價。
01
在本書的第十章中，作者卡尼曼提到兩個概念，即大數法則和小數定律。
相信大多數人對這兩個概念都比較陌生，也納悶這又和我們這本書關注的大腦思考的兩個系統有什麼關係呢？
其實，舉一個例子就容易理解了。
比如書中提到的“一項研究對美國3141個縣的腎癌發病率進行了調查，調查顯示該病的的分佈模式很值得注意。
發病率最低的縣差不多都位於中西部、南部和西部人口稀少的鄉村，這些區域按照慣例由共和黨管轄。對此，你有何看法？”
事實上，問題的關鍵並不在於處於什麼鄉村還是城市，也不在於由哪個黨派管轄，問題在於鄉村地區人口少。
而極端的結果，更容易出現在數量較少的樣本里，這就是為什麼大樣本比小樣本更精確的原因。
由此，我們也就好理解最開始提到的那個概念了。
即大數法則是在固有條件的前提下，某種事件的發生幾率趨於固定值，而小數定律則是在小樣本里存在偏見的意思。
如果還是不明白兩者的區別，我們可以舉一個更簡單的例子，那就是比如幼兒園某個班有四五個孩子都出現了食物中毒的症狀，那麼是不是就可以由此認定幼兒園的午餐有問題呢？
顯然，如果僅以此就認定幼兒園有問題那就很有可能產生誤會，因為這只是一個小樣本現象，不足以定論。
只有對全幼兒園進行普遍調查，進行大樣本檢驗，才可以得到一個較為公正的結果。
此外，還有一個我們經常會犯的錯誤，那就是人們容易把偶然發生的時間做出必然的解釋。
比如“抽菸可以致癌”、“熬夜傷腎”、“不吃早飯得膽結石”等傳聞就是這樣的例子，因為關於安全和健康，所以類似的誤解常常被人們信以為真，其實都是經不起推敲的。
02
在這裡，我們還要提到另外一個影響“系統1”的概念就是錨定效應。
這個概念又叫沉錨效應，是一種重要的心理現象。
它是指當人們需要對某個事件進行定量估測時，會將某些特定數值作為起始值，起始值像錨一樣制約著估測值。
在做決策的時候，人們會不自覺地給最初獲得的信息給予過多的重視。
錨定效應聽起來複雜，其實經常存在於我們日常生活和工作中。
比如，一個孩子非常頑皮，以致於他總是在學習的時候靜不下心來，成績更是可想而知。
那麼，當他的媽媽得知他這次期中考試成績又不理想的時候，就會把問題都歸責在孩子淘氣，不用心上。
其實，這種判斷就是錨定效應的結果，顯而易見，並不準確，甚至非常片面。
當然，這並不意味著錨定效應就是錯誤的，事實上，它只是影響人們判斷的一種因素，我們知道它的存在，並客觀地看待它、避免因此導致的誤差就好了。
此外，科學地利用可得性啟發法是非常有利於我們做出正確判斷的方法。
在這裡，可得性啟發法，涉及到“系統1”和“系統2”兩個方面，就是用一個問題代替另外一個問題的方法，常常用在對一個不太瞭解的領域的推測。
比如有人問到底是火車安全還是飛機安全呢？很多人會毫不猶豫地告訴你火車更安全，但實際上飛機出事故的幾率是最低的。
那為什麼人們會認為火車更安全呢？
這是因為一旦飛機出事故，電視、廣播各個媒體都會爭相恐後地報道，因此給人們造成的印象就是飛機總是出事故，而且後果很嚴重。事實卻並非如此。
因此，當我們瞭解到可得性啟發法容易造成一些偏見的時候，不妨在工作和生活中儘量避免這種偏見的干擾，重新調整我們自己的認識。
與此同時，類似的調整方法，也有助於我們增進人際關係，不要人云亦云。
03
還有，焦慮情緒也是影響我們做決策的因素之一。
這一點很好理解，比如人們都知道孩子體溫沒有超過38.5度的時候，不必太驚慌，先在家護理觀察即可。
但是對於新生兒的父母來說，這一關卻很難熬。
他們通常在孩子剛開始發燒的時候就擔心是不是得了什麼重病，於是來不及多想，便帶著孩子去醫院看急診了。
事實上，也許就是普通的風寒感冒而已。
心理學家對於人們的評估是，大多數人都是感性而非理性的。
因此，導致的結果是人們往往會忽視細節，甚至感知力缺乏敏感。
因此，要想做出理性的判斷，人們首先要練就足夠沉穩和理性的心態。
在本書的第十四章中，作者卡尼曼舉了一個“猜測湯姆專業”的案例讓讀者思考，即假如湯姆在一所著名院校就讀研究生，請預測湯姆就讀於9個專業的概率，並排序。
顯而易見，大多數人先根據普遍性的基礎比率來判斷，緊接著當給湯姆更多具體的描述時，人們開始判斷他應該是計算機專業。
事實上，典型性和基礎比率之間存在衝突，當我們看到某個人的具體性格特徵時，其基礎比率的影響容易被忽視掉。
此時，我們需要客觀地看到典型性啟發有兩個不足，即人們通常喜歡預測不可能發生的事情，還有就是對有質量的信息不夠敏感，從而導致認識的偏差。
簡單地說，當我們做判斷時，即便是已有的信息，也不能因此就輕易下結論。
再多些思考和分析，也許我們就會離真相更近一步。
好了，今天我們閱讀的內容就全部結束了，通過今天的閱讀，我們又進一步瞭解了影響“系統1”的幾個因素，大數法則和小數定律、錨定效應、焦慮情緒以及典型性比率等等。明天我們繼續分析影響“系統1”的其他因素。
明天我們不見不散吧！
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