文:中村慎吾(Shingo Nakamura)

【為什麼人類會判斷錯誤】

「實際做的決策」與「應該做的決策」

論述決策主要有兩個方法。第一是討論人究竟是基於何種思考過程,進行決策分析,這是「描述現實」的方法,稱為「描述性理論」(descriptive theory)。在這個方法中,不會有判斷人們決策分析方法優劣的基準。也就是說,目的不在於判斷決策的價值。而是適當解釋實際的行動或是資料,以心理學等研究成果為思考核心。

相對於描述性理論的另一個方法,是探討人們應該如何進行決策,這是「描繪理想」的決策分析,稱為「規範性理論」
(normative theory)。應用這個方法的代表性領域為經濟學,特別是賽局理論。由於本章討論的是最佳決策方法,因此主要採取規範性理論。而NASA在進行攸關於國家威信的太空任務時,所探索的也是規範性的理想決策法。

在說明規範性理論之前,讓我先稍微介紹描述性理論的重要觀點。人們實際進行決策分析時,經常無法做出最優選擇,我先大略說明這些阻礙,再來討論可避免及緩和這些「非」最佳狀態的規範性理論,會使讀者更能有效吸收。

方便、滿意,卻充滿偏誤的實際的判斷

人們都希望能做出聰明的選擇,但因能力有限,所以常常無法從眾多的選擇裡,挑出最適合的方案。我們通常利用自身從過去的經驗所得到的知識,迅速解決問題,而非徹底通盤了解。這個作法不致於得到太過離譜的結果。

例如,假設你正與新店家討論自家公司的產品售價。理想的狀況是,除了自家公司的成本結構和其他公司類似產品的市場價格之外,你應該考量該店家的營運狀況、與其建立中長期交易關係等各種因素,擬定交涉策略。但實際的情況,你可能會以自己過去和其他商家交涉的經驗,用略高於自己期待的價格進行交涉,努力以自己期待的價格成交。如果這樣能確保你的公司穩定獲利,這就稱得上是令人滿意的交涉法。

像這樣依賴經驗而判斷的法則,在心理學上稱為「捷思法」(Heuristics)。捷思法是一種推論方法,簡化人類決策,提升我們做出令人滿意的決策之可能性。但是,捷思法也可能造成反效果,妨礙我們選出最佳方案。以下將介紹幾個利用捷思法判斷和選擇時,可能會產生的代表性偏誤。

  • 代表性捷思法(Representative Heuristic)

人們通常會把自己認為是典型的事物當成判斷基準,藉此對其他事情進行判斷。為了方便說明,我們將以一個小故事為例。假設A小姐是二十五歲的單身女子,大學讀歷史系,當時還參加了社交舞社,週末在社會福利機構打工。而就以下三個A小姐的現況敘述,如果要你按可能性依序排列,你會怎麼排序?

(a) A小姐現在是志工。

(b) A小姐現在就職於外資銀行。

(c) A小姐現在是會參加志工活動的外資銀行職員。

一個可能的判斷的順利是(a)→(c)→(b )。照前述A小姐的特徵,想像該類型女性的典型形象後,可能會覺得她不太像外資銀行職員,因此不太可能考慮(b)選項。(c)雖然也聲稱A小姐是外資銀行職員,但如果考量她身為銀行職員,但更熱中於擔任志工的話,就會很接近典型形象。但是,邏輯上來說,順序不可能是(c)→(b)。就像圖2-1所示,(c)是(a)與(b)的交集部分。若(c)的敘述正確,(b)也一定正確;但(b)正確不代表(c)也正確。也就是說,(b)發生的可能性,絕對不會低於(c)。這就是代表性捷思法引導出錯誤答案的例子。



  • 可得性捷思法(Availability Heuristic)

人們在進行判斷的時候,傾向於利用容易回想的記憶,或日常生活裡可簡單運用的資訊。這也意味人們會被容易回想起的資訊所影響。當人們從記憶中選出可做為判斷參考的例子時,通常會選擇容易利用或醒目的資料。結果選出無法代表目標群體的參考範例,這也是造成判斷錯誤的原因。此外,選項的順序和配置,也會影響人們的判斷。例如我們的眼睛容易停留在第一個和最後一個選項,或者陳列於貨架上兩側的商品。

讓我們來看一個例子。請問你覺得每年因胰臟癌而過世的人數,與因交通事故死亡的人數,哪一個比較多?如果我們翻閱正確的統計資料,馬上就能知道正確解答。但在手邊沒有資料的情形下,你只能依賴記憶吧?電視和網路等媒體,每天都在報導交通事故,相對之下,胰臟癌的相關新聞少很多,所以你記憶中的參考範例會偏向交通事故,這可能讓你認為因交通事故死亡的人較多。實際上,在日本每年因胰臟癌的過世人數,比前者多出好幾倍。除非你經常收看健康節目,知道胰臟癌死亡率很高和死亡人數逐漸攀升,否則做出錯誤判斷的可能性不低。

  • 定錨捷思法(Anchoring heuristic)

人們判斷事情時,傾向於以自己初次得知的特定數據等來決定。這就是第一章所提到的定錨效應。

  • 框架效應(Framing effect)

為了讓讀者更容易理解框架效應,我要用可口可樂集團已故前執行長羅伯特・古茲維塔(Roberto Goizueta)的故事來說明。這位傳奇的企業家,被美國財星(Fortune)雜誌評比為「最值得尊敬的企業執行長」之一。

一九八一年,古茲維塔剛就任可口可樂執行長時,可口可樂在全球的「非酒精飲料市場」的市占率已經高達四五%,也因此滿足於現狀的公司經營團隊,採取了較保守的企業成長策略。但對此持有不同意見的古茲維塔,以截然不同的觀點看待市場。他從每人每天的飲水量與全球人口來估計「全球的飲料市場」規模,讓經營團隊了解,可口可樂在該市場的市占率其實只有二%,所以還有九八%的廣大市場尚待開發。在古茲維塔任職可口可樂執行長的十七年中,可口可樂一直採取積極的營銷策略,讓企業的總市值增加超過三十五倍。

古茲維塔說服經營團隊,改變思考框架,將視野從非酒精飲料市場擴大到整體飲料市場,最終大幅修正了經營策略。由此可看出資訊的提供方式與問題的設定(框架),可以大幅改變人對選擇的判斷。

下面這個案例,可看到顯著的框架效應,只是以不同的表達方式為同一件事提供選項,一旦攸關生死或利益得失,就會令人做出不同選擇。這是從知名的研究結果類推出來的結論,當一位不動手術便無法痊癒的重症患者與其家屬被問到,「手術失敗、死亡的機率有二五%,你們要動手術嗎?」或「手術成功、存活的機率有七五%,你們要動手術嗎?」,他們的判斷應該會有很大的不同。兩種情形存活和死亡的機率完全相同,但生死的表達方式有很大的差異,一般的情形下,患者與家屬都會傾向聽到比較正面訊息而接受動手術。

在關乎利益得失的情形中,人們對損失與獲利的反應也不同。假設獲利與損失的金額相同,人們會傾向於在意損失,避免損失。即使最後獲利金額(機率上)都一樣,為了避免損失(也包括其他理由),一般人同時面對用獲利觀點設計的選項與用損失觀點設計的選項時,也常出現偏頗的選擇。

框架效應常見於生活各個層面。比如有兩家超市,同樣商品在第一間超市通常標價七百日圓。而另一家超市則是標價一千日圓並打七折出售。你會選擇在哪一家購買呢?價格的售價都最終都是七百日圓,出現偏好其實是不合理的。但實際上這卻會讓消費者的購物慾望產生差別。其實框架手法在企業的行銷策略上,一直占有一席之地。

在決策的觀點裡,在不同的框架中對相同問題做出不同決定,是不合理的。

  • 確認偏誤(Confirmation bias)

人們經常基於第一印象或旁人的看法而下判斷。「他是好人」、「那家餐廳很美味」或「那間公司的產品很棒」等,相信你也常聽到這樣的話。無論判斷的資訊為何,或者判斷的根據非常薄弱,一旦下了判斷,對聽者而言,這些話都會變成某種假設。

假設會強烈影響聽者之後的判斷。一般狀況下,人們傾向採納自己喜歡的解釋方式(取捨的選擇),都會認為自己下的判斷是對的。這種錯誤的判斷稱為「確認偏差」。比如大家常說「戀愛是盲目的」,這句話就是確認偏誤的典型例子。

對於企業的品牌經理人而言,確認偏誤是個重要的要素。若企業廣告能把公司長年累積的經營實力、商品品質優良、高端品牌等印象,成功地植入消費者的心理,讓消費者假設「這家公司的商品很好」,就很有可能讓消費者長期購買該公司的各種商品。

「果醬實驗」透露出的選擇真相

美國哥倫比亞大學商學院希娜.艾恩嘉(Sheena Iyengar)教授進行的「果醬實驗」,是描述性理論影響日常生活的選擇判斷的實例。我們的直覺會認為選擇愈多愈好,但這個實驗卻出現相反的結果。實驗結果受到全球矚目,也影響了企業提供顧客選項的方法,讓他們對選項數目訂出上限。全球知名企管顧問公司麥肯錫公司(McKinsey),也在分析案例中應用這個實驗結果。

實驗地點在美國加州門洛帕克市(Menlo Park)(史丹佛大學所在地的隔壁都市)的一間食品行,在該店的試吃區裡,提供了不同口味的果醬讓客人試吃。試吃用的果醬口味,每隔幾小時就輪流換成六種或二十四種。原本店家設想果醬種類愈多選擇也多,更有機會獲得客人青睞,而增加銷售。但結果不如想像。反而口味選擇太多,會造成購買率下降。很多試吃二十四種口味的客人,移動至果醬區後,猶豫不決到最後,什麼都沒買就離開了。實驗數據的統計結果顯示,試吃六種果醬的客人中,有三○%的人購買果醬,但試吃二十四種口味的客人,購買率只有三%。

然而,討論影響銷售額的因素時,只檢討購買率並不充分。還必須把被吸引到試吃區的客人數納入考量。實際上,當日有六成的客人,在有二十四種果醬的時段停下來試吃,有四成是在六種果醬的時段停留,證明豐富的商品,確實比較有集客效果。假設當日的來客數為一百人,那就有六十個客人在二十四種果醬時段試吃,而其中購買率為三%,即一・八人購買。另一方面,有四十個客人試吃了六種果醬,其購買率為三○%,即十二人購買,為試吃二十四種果醬約六.七倍。因此,當選擇減少時,銷售量反而變高。

當給予人們過多選擇時,因選擇過多反而無法專心判斷,甚至會拒絕選擇。減少選項,更可以專注於真正重要的事情上。在這個情況裡,雖然選擇少時,人們會較容易選擇,但所做的決定未必最好。

本文摘錄自《向不容出錯、最會管理風險的NASA學決策

作者:中村慎吾(Shingo Nakamura)
譯者:翁御棋



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