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- PREFACE/READING GUIDANCE
- CONTENT PREVIEW OF THE BOOK
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指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機
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★博客來、誠品一致選書推薦 ★與英美同步出版 諾貝爾獎得主、《快思慢想》作者 康納曼 醞釀十年 探測人類決策的最大黑洞 社會充斥很多不合理的情況，像是不同法官對同一個案件卻有截然不同的判決、不同醫師對同一個病人的診斷有很大的差異、不同面試官對於是否錄取求職者意見大不相同，同一個員工的績效考核有不同的結果，甚至就連同一個法官、醫師與面試官在不同的時間也會做出不同的判斷。為什麼會這樣？ 因為，只要有判斷，就會有「雜訊」 而且在日常生活中，雜訊比你以為的還要多 丹尼爾．康納曼、奧利維．席波尼、凱斯．桑思汀三位行為科學家發現，在經營管理、醫學、法律、經濟預測、法醫鑑識、保釋、兒童保護、策略、績效評估、個人選擇等領域，都看得到雜訊，但是一般人和組織都沒有意識到這個問題，結果是付出高昂的代價、企業有更大的隱藏成本、公共安全與衛生受到影響、社會還會出現極端不公平的情況。 本書中，作者從各領域的實例中拆解雜訊出現的原因，並提供幾項決策保健策略，幫助讀者預防決策雜訊。 雜訊與偏誤一樣，都是人類必須迫切正視的問題 唯有正視雜訊與偏誤的存在，並做好決策保健工作 才能迎向決策錯誤更少、更公平、更健康的社會
丹尼爾．康納曼 Daniel Kahneman 全球暢銷書《快思慢想》的作者、2002年諾貝爾經濟學獎得主、2013年獲頒美國總統自由勳章。他是普林斯頓大學尤金．希金斯心理學講座教授，伍德羅威爾森學院公共事務教授，曾榮獲多項獎章，包括美國心理學學會頒贈的心理學終身貢獻獎。他在心理學上的成就是挑戰判斷與決策的理性模式，被公認為「繼佛洛依德之後，當代最偉大的心理學家」。他的跨領域研究對經濟學、醫學、政治、社會學、社會心理學、認知科學皆具深遠的影響，被譽為「行為經濟學之父」。 奧利維．席波尼 Olivier Sibony 巴黎高等商學院策略與商業政策教授。他曾在麥肯錫公司的巴黎與紐約辦事處擔任資深合夥人長達25年。他的研究主要是策略決策品質的提升，論文發表在很多刊物，包括《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）與《麻省理工學院史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）。著有《不當決策》（You’re About to Make a Terrible Mistake!）。 凱斯．桑思汀 Cass R. Sunstein 《紐約時報》暢銷書《原力思辨》（The World According to Star Wars）和《推出你的影響力》（Nudge，與理查．塞勒合著）等書作者。他是哈佛大學法學院教授，也是行為經濟學和公共政策計畫的發起人和負責人。2009至2012年擔任白宮資訊法規辦公室主任。2013至2014年擔任歐巴馬總統的情報和通訊科技審查小組委員。
廖月娟 美國西雅圖華盛頓大學比較文學碩士。曾獲誠品好讀報告2006年度最佳翻譯人、2007年金鼎獎最佳翻譯人獎、2008年吳大猷科普翻譯銀籤獎。譯作繁多，包括《賈伯斯傳》、《你要如何衡量你的人生？》、《旁觀者》、《謝謝你遲到了》等數十冊。 周宜芳 台灣大學國際企業學系畢，後負笈劍橋大學經濟學研究所。曾任職於金融業、出版業。現為自由譯者。譯作有《不當決策》、《開拓者》、《激進市場》、《誰說人是理性的》、《設計思考全攻略》、《雪球》、《蘭花與蒲公英》等。
RECOMMENDED BY
《雜訊》是我這十幾年來讀過的書當中最重要的一本。作者提出全新的想法。這想法極為重要，你恨不得馬上付諸實踐。──《恆毅力》（Grit）作者 安琪拉．達克沃斯（Angela Duckworth） 行為科學書籍的四個黃金標準是：見解新穎、證據嚴謹、文筆洗練、能實際應用。很少有一本書能達到兩個標準，但《雜訊》四者皆具，有如打出全壘打一般。準備面對這三位思想翹楚提供的閱讀震撼，讓他們幫助你重新思索如何評估別人、做決定和解決問題。──《給予》（Giving）作者 亞當．格蘭特（Adam Grant） 雜訊是對大眾看不到的龐大社會問題進行非常精采的調查。──《蘋果橘子經濟學》（Freakonomics）共同作者 史蒂芬．李維特（Steven Levitt） 在《雜訊》中，三位作者以獨特、新穎的角度，切入人類在各個領域的判斷問題：從《魔球》教練到中央銀行總裁、軍事指揮官，乃至國家元首。《雜訊》是一項偉大的成就，是心理學領域的里程碑。──《超級預測》（Superforecasting）作者 菲利普．泰特洛克（Philip E. Tetlock）
TABLE OF CONTENT
各界好評 繁體中文版序 每個人都可以有更好的判斷 序言 人類判斷的兩種錯誤 第一部 尋找雜訊 01 犯罪與量刑雜訊 02 系統雜訊 03 單一決策 第二部 你的頭腦也是一把尺 04 什麼是判斷 05 誤差的測量 06 雜訊分析 07 場合雜訊 08 群體如何擴大雜訊 第三部 預測性判斷中的雜訊 09 判斷與模型 10 無雜訊的規則 11 客觀的無知 12 常態之谷 第四部 雜訊的發生 13 捷思法、偏誤與雜訊 14 配對 15 量表 16 型態 17 雜訊的來源 第五部 提升判斷力 18 優越的判斷者，卓越的判斷力 19 移除偏誤與決策保健 20 鑑識科學的資訊排序 21 預測的挑選與總合 22 醫療診斷指引 23 績效評鑑量表的制定 24 人員招募結構化 25 中介評估法 第六部 雜訊的最適水準 26 減少雜訊的成本 27 尊嚴 28 規定或準則 綜述與結論 正視雜訊問題 結語 一個雜訊很少的世界 附錄A 如何進行雜訊審查 附錄B 決策觀察者的檢核表 附錄C 修正預測 致謝 各章注釋
PREFACE/READING GUIDANCE
繁體中文版序 每個人都可以有更好的判斷 能把這本書獻給繁體中文版讀者，我們既榮幸又感激。我們的焦點是人類判斷：判斷如何會出錯，以及如何能變得更好。這是潛藏於所有人類經驗底層的問題，不管是在醫學、法律、公共政策、商業或是日常生活領域。 過去幾十年，已經有很多人注意到偏誤的問題。人類判斷令人驚異，而且人類心靈締造很多了不起的成就。但在某些情況之下，偏誤會造成系統性的誤差。如果人過於樂觀，就會出現偏誤。同樣的，若是太重視短期，就會忽略長期（這就是「現時偏誤」）。很多人會顯現樂觀偏誤和現時偏誤，雖然這樣的偏誤可能是有用的（如果你很樂觀，也許會比較願意勇於嘗試），但這也可能造成嚴重錯誤，因此產生大問題。 在這裡我們可以談到很多與偏誤有關的事情，以及如何減少偏誤帶來的有害影響，但我們的主題是雜訊。我們把雜訊定義為我們不樂見的判斷變異。如果一位醫師說，病人的心臟有問題，不過另一位醫師說，病人只是壓力大，這時就有雜訊了。若是一位安檢人員說，某個工作場所安全無虞，但另一位安檢人員卻說那個工作場所很危險，顯然這就是雜訊。 從很多方面來看，雜訊是個未知的國度，一個尚未被發現的世界。這是一個嚴重的問題，世人卻視若無睹。雜訊會造成嚴重的不公平，在某些情況下，應該被視為一種暴行，甚至是一種醜聞。而且在很多情況下，雜訊會付出高昂的成本，企業、員工、消費者、投資人及其他許多人也會受到傷害。 不過，我們也有一個好消息要告訴各位。在世界各地，都能利用很多方法來減少雜訊，從而降低成本，並提高公平性，不管你住在哪裡，或是用何種語言閱讀這些文字，都是如此。
CONTENT PREVIEW OF THE BOOK
我們把雜訊定義為我們不樂見的判斷變異。在真實世界的決策中，雜訊已經多到讓人怵目驚心的地步。就某些準確度很重要的領域而言，雜訊的數量多到令人憂心。例如： 醫療診斷充滿雜訊。即使面對相同的病人，不同醫師對於病人是否罹患皮膚癌、乳癌、心臟病、肺結核、肺炎、憂鬱症與各種病症的判斷往往大相逕庭。精神科診斷的雜訊尤其多，顯然是因為受到主觀判斷的影響。然而，有些領域的雜訊要比我們預想的來得多，如X光片的判讀。 預測充滿雜訊。不管是新產品的銷售量、失業率的增長、一家陷入困境的公司是否會破產，專業預測人員的看法往往有很大的分歧。其實，他們對每一件事的預測都是如此不同；而且不但不同預測人員的意見迥異，他們甚至可能不同意自己的看法。例如同一批軟體開發人員在不同的日子評估同一個專案的完成時間，這些人員預估的時數平均差異為71％。 政治庇護的決定充滿雜訊。尋求政治庇護的人是否能得到允許進入美國，就跟買彩券差不多。一項隨機將案件分配給不同法官的研究發現，一位法官允許5％的案件通過，另一位法官則允許88％的案件通過。這項研究的標題說明了一切：〈難民的輪盤賭注〉。（我們還會在本書中看到很多輪盤賭注。） 人事決定充滿雜訊。不同面試官對同一個應徵者的評價可能天差地遠。同一個員工的績效考核，可能因為打考績的主管不同而有很大的差異。 保釋裁定充滿雜訊。被告是否獲准保釋或入獄等候審判，關鍵在於最後審理的法官。有些法官比較寬容，有些則比較嚴格。不同法官對於哪些被告可能逃亡或再犯的評估也會天差地遠。 法醫鑑定充滿雜訊。一般人以為指紋鑑定百分之百準確。但指紋鑑定人員在判斷犯罪現場發現的指紋，是否與某一個嫌犯的指紋吻合，可能有很大的差異。不只是不同的專家意見不一，即使是同一個專家看同一枚指紋，可能也會因為情況不同而有不同的看法。其他法醫鑑定領域，甚至DNA分析，也有類似的問題。 專利授予的決定充滿雜訊。以申請專利為題的一篇頂尖研究報告的作者揭露其中涉及的雜訊：「專利局授予某項專利與否，與專利審查人大有關係。」從公平的角度來看，這點顯然讓人不安。 組織要如何提升專業人員的判斷品質？尤其是，組織要如何減少判斷的雜訊？必要的第一步就是讓組織體認到，專業判斷裡的雜訊是值得注意的議題。為了立刻切入重點，我們建議做個雜訊審查，讓多個個別判斷者判斷同一個問題。他們的判斷變異就是雜訊。在一些案例裡，這種變異可以歸因為能力不足：有些判斷者知道自己在說什麼，有些則否。如果存在這種能力落差（不管是在普遍的案例，或是在某些類型的案例），當然應該優先提升不足的能力。但是，一如我們看到的，即使是有能力，而且訓練有素的專業人士，他們的判斷也可能會有大量雜訊。 如果系統雜訊的數量多到值得處理，你應該把「以規則或演算法來取代判斷」列入考慮的選項，因為這麼做能完全消除雜訊。但是規則有自己的問題，而即使是對人工智慧最狂熱的信徒都會同意，演算法不是（也不會很快成為）完全取代人類判斷力的替代品。 當然，一個提升判斷力的合理方法就是挑選最好的人類判斷者。在靶場上，有些射擊手的瞄準能力特別優越。任何專業判斷工作也是如此：能力最好的人，雜訊少，偏誤也少。如何找到最佳的判斷者？有時想也知道，如果你想要解答的是西洋棋問題，就去請教西洋棋大師，而不是本書的作者。 從很多方面來看，雜訊是個未知的國度，一個尚未被發現的世界。這是一個嚴重的問題，世人卻視若無睹。雜訊會造成嚴重的不公平，在某些情況下，應該被視為一種暴行，甚至是一種醜聞。而且在很多情況下，雜訊會付出高昂的成本，企業、員工、消費者、投資人及其他許多人也會受到傷害。 不過，我們也有一個好消息要告訴各位。在世界各地，都能利用很多方法來減少雜訊，從而降低成本，並提高公平性，不管你住在哪裡，或是用何種語言閱讀這些文字，都是如此。（摘自繁體中文版序、序言、第五部）
