担保法前沿问题与判解研究(第三卷) 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版
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撇去鸡肉(例子)的鸡骨架(结论)是这个样子的
作者:moomin101 发布时间:2021-08-06 14:38:38
判断(judgment),不同于思考(thinking),是一种以人类头脑(mind)为工具的测量手段(measurement)。而判断会出现错误(error),一类错误是偏见(bias),是一种有规律(patterned)的系统性的偏移,这是Kahneman的前序大作thinking fast and slow里的主题;另一类错误是噪点(noise),是那种随机的、无迹可循(randam scattered)的误判。作者认为,要想提高决策质量(这里更多指得应该是决策的准确性),既有必要减少偏见,也有必要减少噪点;而现在对于噪点的关注和讨论太少了,此书致力于改变此现状。
[研究意义]首先,有判断就有噪点;噪点的存在十分普遍。其次,噪点降低了决策的准确性(增加了错误),所以有必要消除。
[定义]错误和噪点的分类系统及公式
• 错误分为偏见和系统噪点 error into bias and system noise,
• 系统噪点分为层级噪点(多人判同例)和模式噪点(一人判多例) system noise into level noise and pattern noise,
• 模式噪点分为稳定模式噪点和偶然噪点 pattern noise into stable pattern noise and occasion noise.
层级噪点指的是多位不同裁决者对同一事物的判断存在的差异 Level noise is variability in the average level of judgments by different judges.
模式噪点指的是同一位裁决者在面对不同类型事物时作出判断所存在的差异 Pattern noise is variability in judges’ responses to particular cases.
偶然噪点是指在不同场合/背景下,同一裁决者面对同一事物作出判断所存在的差异 Occasion noise is the variability in judgments of the same case by the same person or group on different occasions.
Error in a single measurement = Bias + Noisy Error
Overall Error (MSE) = Bias 2 + Noise 2
System Noise 2 = Level Noise 2 + Pattern Noise 2
Pattern Error = Stable Pattern Error + Transient (Occasion) Error
(Pattern Noise) 2 = (Stable Pattern Noise) 2 + (Occasion Noise) 2
[来源]噪点的出现有三大类源头,一是人与人之间的差异(interpersonal differences),例如性格和认知风格;二是特质上差异(idiosyncratic variations)--在衡量不同考量时;三是对同一测量工具的不同使用上[评1]。
[消除]作者把消除噪点的干预统名为“决策清洁”(decision hygience),并用洗手作为类比--不在意清洗掉了什么细菌(噪点),但只要有洗手这一步骤(决策清洁),就能增加清洁度(决策质量)。提出了六条决策清洁的原则:
○ The goal of judgment is accuracy, not individual expression.
○ Think statistically, and take the outside view of the case
○ Structure judgments into several independent tasks.
○ Resist premature intuitions
○ Obtain independent judgments from multiple judges, then consider aggregating those judgments
○ Favor relative judgments and relative scales.
以及一个六步决策评估法--mediating assessment protocol
1. At the beginning of the process, structure the decision into mediating assessments. (For recurring judgments, this is done only once.)
2. Ensure that whenever possible, mediating assessments use an outside view. (For recurring judgments: use relative judgments, with a case scale if possible.)
3. In the analytical phase, keep the assessments as independent of one another as possible.
4. In the decision meeting, review each assessment separately.
5. On each assessment, ensure that participants make their judgments individually; then use the estimate-talk-estimate method.
6. To make the final decision, delay intuition, but don’t ban it.
[结论] 尽管有7条理由反对(尽可能地)消除噪点,作者们对其一一反驳,并下结论认为消除噪点有其必要性,值得一做,甚至是有相当的紧迫性的任务。
There are seven major objections to efforts to reduce or eliminate noise.
First, reducing noise can be expensive; it might not be worth the trouble.
Second, some strategies introduced to reduce noise might introduce errors of their own.
Third, if we want people to feel that they have been treated with respect and dignity, we might have to tolerate some noise
Fourth, noise might be essential to accommodate new values and hence to allow moral and political evolution.
Fifth, some strategies designed to reduce noise might encourage opportunistic behavior, allowing people to game the system or evade prohibitions.
Sixth, a noisy process might be a good deterrent.
Finally, people do not want to be treated as if they are mere things, or cogs in some kind of machine.
评1 其实我没有特别理解这个分类的意义,追溯来源在逻辑上是很重要的一步,只是我并没仔细研究这一部分。我更感兴趣的是是不是有必要去消除噪点,消除到什么程度是好的以及如何消除。
我大致梳理出来的内容就是这样了。整体来说,我并不是特别感冒这本书,一是因为对看似很有意思的社会心理学实验证据的可信度信心不高;二是因为没有仔细看所举的例子,所以并没有特别被说服为什么一定要消除噪点,反而是一心想要认同反驳的理由,尤其是想到系统科学(不知道联想得对不对),总觉得消除噪点带来的不可预期错误可能更多(理由2),以及理由3和7,也许噪点本身就是人性的一部分,只有机械化的还原论的思维才非要将其剥离。当然我同意认识到错误的存在除了偏见还有噪点是有意义的,但如何消除以及消除到什么程度是我没办法判断的。再就是书章节真够多的,和医学相关的只有一章,关于guideline/指南是如何有助于消除噪点的。不过本书也有个不容忽视的优点,那就是每部分开始有概述,每章结束有小结,所以很容易抓住脉络总结干货。只是我总结得大概太干了,这鸡骨架实在有些食之无味。
除了上述的主线,书中也有一些我觉得有意思值得更深入研究的章节,比如第八章关于群体决策的噪点。在观察学生小组讨论时真的很容易发现全组意见会被一两个先发言的,或者很强势的人带着走。所以指望真理越辩越明可能也是奢求,至少在不太合格的讨论者团体上实现不了。再就是作者提到的group polarization,就是不同意见的人讨论完了可能比自己原来的位置更偏激了。这点在网络论战上很常见,大概也是受confirmation bias影响,就非要证明自己更对,于是自己就越来越对了。当然我认为一个open minded的人应该在讨论后更向对方的方向移动,毕竟从其他人的角度去思考了,但要真正做到大概还是很难,固执己见比认识到自己可能是错的简单多了。
再一点就是作者认为简单的决策规则(rule)比人的判断更准确,因为它消除了噪点;如果数据足够多,用最时髦的机器学习生成的决策也会优于人的判断。但是呢,这些或简单或复杂的模型虽然确实优于人的判断,却也没有提升很大的程度,只是作者认为better就是better,甭管好多少。这我其实就不太认同,人的决策是体现自主性的,体现自身价值的,如果就好那么万分之一,我还是宁可自己决定,也愿意为自己的决策负责。
还有作者在第十二章区分了causal thinking和statistical thinking(并没有区分得很好)。对于人来说(对于个案的)因果思维是习以为常的(也是噪点的重要来源),大概是system I就能完成的,Pearl在the book of why里也是认为因果思维是区别人和机器的重要特征。而统计思维是指对于统计的、群体的认识,是一种置身事外的观点(outside view)。我们对于理解现实往往是backward-looking,即根据结果/现状去追溯前因(对现状的理解在时间和逻辑顺序上似乎都优先于预测未来),对于人类而言,很自然地就把结果的发生解释成由什么什么原因引起的,因为这种因果解释,可以让人在不可控制不可预测的世界中获得一种掌控感。也正是由于这种因果思维,让人高估了世界的可预测性和可干预性,并忽视了噪点的存在。我觉得这章的想法也不算太新,甚至写得也不是很清晰,但我觉得这中间问题值得更深入地思考和挖掘,我最近几年很感兴趣因果关系,在哲学意义上的,以及在流行病学/医学实践意义上的,但一直没有一个很好的理解,希望能继续积累早日想清楚怎么问这个问题以及可能的答案吧。
内容不错的一本科普书籍
作者:青侍 发布时间:2022-07-16 01:37:18
这本书不错,不过这个译本不太行,有很多小错误,如图表上的10^6,写成106,有些关键的限定词不见了,毕竟作为一本科普类文章,语言的准确性还是很重要的。
涉及了许多以前高中时学的选修内容,有数学的坐标然后扩展的思维,化学的元素周期表到炼金术,物理的微小物构成的历史,生物的基因工程,这些大部分在选修课本里都有。最后扩展到天文学,宇宙世界观的发展过程等等。
文章虽然是从零到无穷大,不过量变的有点快,刚开始一点还挺容易懂的,不过一下子就升华了,容易懵。
当做闲书看的不推荐,有点费脑,适合当做高中以上世界观构成的入门书。也不适合做教材,本书就是梳理梳理各观点的形成过程,有时理解有点难度。再加上成书时间是1960年,有些观点已经发生了变化,比如:以太风,去网上查查,11年以前的贴吧都说是一个错误观点,不过2021年已经认定了这个观点。
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书籍多样性:4分
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- 网友 游***钰: ( 2025-01-03 07:03:51 )
用了才知道好用,推荐!太好用了
- 网友 濮***彤: ( 2025-01-06 04:01:31 )
好棒啊!图书很全
- 网友 养***秋: ( 2024-12-30 09:09:25 )
我是新来的考古学家
- 网友 辛***玮: ( 2024-12-18 17:17:27 )
页面不错 整体风格喜欢
- 网友 郗***兰: ( 2024-12-31 01:35:59 )
网站体验不错
- 网友 芮***枫: ( 2024-12-29 15:04:59 )
有点意思的网站,赞一个真心好好好 哈哈
- 网友 益***琴: ( 2024-12-31 21:05:13 )
好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。
- 网友 屠***好: ( 2024-12-25 20:27:07 )
还行吧。
- 网友 曹***雯: ( 2025-01-02 22:46:16 )
为什么许多书都找不到?
- 网友 沈***松: ( 2024-12-28 20:29:51 )
挺好的,不错
- 网友 丁***菱: ( 2024-12-11 19:31:04 )
好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
- 网友 国***芳: ( 2024-12-22 09:16:58 )
五星好评
- 网友 利***巧: ( 2024-12-28 23:04:24 )
差评。这个是收费的
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:3分
主题深度:9分
文字风格:3分
语言运用:5分
文笔流畅:7分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:4分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:4分
新颖与独特:5分
情感共鸣:5分
引人入胜:3分
现实相关:3分
沉浸感:9分
事实准确性:7分
文化贡献:7分