噪声：人类判断的缺陷
读书评论：
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新京报书评周刊12-27为什么我们做决策常常出错？诺贝尔经济学奖得主卡尼曼给出的答案之一便是噪声。噪声指的是人类判断中不受欢迎的随机变异。决策中的噪声会造成误差和不公。而噪声的普遍存在又常被忽视。《噪声》延续了卡尼曼深入浅出的写作风格。相较于解决问题，它的价值更在于提出问题：作为人类不完美的证据，如果噪声注定无法被消除，我们需要知道如何在适当情境下减少噪声，而在另一些情境下理解它存在的必要性。
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石室嗜食诗士09-13在技术前沿展开探索的理论框架和工具方法，抢占先机的beta版，窄谱效用似大有前途，”决策卫生“酷似给斗篷加根魔杖，但鉴于本福特定律，我认为框架的广谱可靠性有待完备。在就事论事时可靠性会高，在就事对人或是只考核“精确”不在乎“准确”的即刻极乐的偏颇环境里，效益不如直接“禁人”来得快，所谓“准确”之涵义可参考电影《超新约全书》。
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诗尔09-20看到1/3就迫不及待上来打分，解释了好多问题，特别是对这段期间产生疑问的豆瓣打分，明星打榜的一些问题。看到6.6分的评分，就更觉得豆瓣打分的《噪声》太大了
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老狗09-23作者讲的很好，但立意有几个问题：1. 噪声消除的代价是否值得？如果需要对个法官对犯罪量刑进行评价，额外的资源谁来出？如果使用更具体的规则减少噪声，如何避免偏差？2.误差到底在哪个层面消除？在单个决策的层面，还是在机制的层面？一种方式是要求保险核保员的估计趋于一致，另一种方式是直接淘汰核保绩效差的核保员。哪种成本更低？3. 消除噪声如何保证不会偏差？塔勒布在《黑天鹅》中给出了非常相反的思想。其强调随机带来的鲁棒性，基本思想是未来和现在并不一样，难以预测。4.偏差造成的影响到底是线性的，还是指数的？比如跳高比赛，取最好成绩时，运动员会刻意改变一些技术动作，还是每次保持完全一致？
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湛庐文化09-22从“偏差”到“噪声”，作为心理学家的卡尼曼挑战的是经济学 的“理性人”假设，并因开启了行为经济学的大门而获得诺贝尔经济学奖。他一直关注分析人类在决策分析中是如何犯错的，在这本书中，他深入分析了噪声的影响，但也乐观地预期，可以通过发掘埋没在大数据中的信息来减少决策中的噪声，这可以说是大数据渗透到行为经济学领域的新趋势。 巴曙松（北京大学汇丰金融研究院执行院长，中国银行业协会首席经济学家）
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Serendipity09-111 噪声（本书）是无规律的错误，偏差（思考快与慢）是系统性的错误。首先，凡有判断，必有噪声；第二，噪声和偏差，共同导致了我们决策判断中的误差。想要提升判断的准确性，一是减少偏差，二是降低噪声；他们对影响准确性来说效果相同。2 系统噪声可以拆解出三种成分，分别是水平噪声（个体和跟行业平均水平相比的差异）稳定的模式噪声（个体某一次的做法跟他自己一贯风格之间的差异）和情境噪声（具体情境而导致的决策判断的差异）3 可以通过改善决策判断的流程来减少噪声。除了改善自己的认知风格、培养积极开放性思维以外，还可以用一套名叫“中介评估法”的组合方法：决策拆解，是把复杂的判断分解成一系列的小任务中介评估，让针对每个小任务的评估都分开、独立进行在决策会议环节最后才根据直觉做出整体判断
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琉璃莉09-26没看完，读起来很枯燥，没法子看完。
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黄彬09-13我以为是常识的，确原来是前沿科学?有些事情，提出问题更有价值；有些事情，解决问题更有价值。我以为这个问题属于后者。关键是有什么机制可以在保护多样性的前提下减少噪音。抑或，冗余根本就是多样性的前提?机器学习这个解决方案显然会是未来的必然选择，只是这是否可能又会导向零噪声这个更为棘手的问题?
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林也08-05英文版先睹为快，可以说近几年读到的最好的经济学著作，不仅有理论而且有应用，深受启发，建议每个管理者决策者都可以读读这本书
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N08-29的确好，强烈推荐，建议精读！这本卡尼曼等人合著的新书，从专业判断入手，立足多个应用场景分析，融合统计学和心理学研究，把噪声的构成、由来、应对、争论讲得很清楚。由于涉及多学科术语，读者若缺乏基础，容易迷走。此外，译者诚恳认真，但细节仍可改进。
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YAYA09-14象牙塔之作，赞誉更是一场学术互捧
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菜小糖09-06自以为是的人类啊，在某些时候竟然赶不上机器！！本书用数据和真实研究案例说话，结果令人震惊。卡尼曼等人能发现噪声这种犹如“地下室漏水”的问题，先是挑战经济学领域的“理性人”假设，然后再把人类往理性的方向拉。
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魏知超09-09卡尼曼过去普及的“偏误”是一群人的判断齐刷刷地往同一个方向产生偏差，而“噪声”是一群人的判断横七竖八地偏向不同的方向。人类判断的缺陷到这里算是有了个全貌。（我下期节目就讲这本书啦。）
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CC09-14整本书观点比较一般，不是特别惊为天人或者有启发性……啰嗦的科普读物。几句话概括: 所有判断和决策都受到噪声的影响。当一组判断中的大部分错误都指向同一个方向就表明这组判断出现了偏差bias，消除偏差并不能消除所有误差，消除偏差后仍然残留的误差就是噪声noise。噪声包括水平level噪声、模式pattern噪声、情景occasion噪声。水平噪声是不同医生的判断存在差距。也就是我看了五个医生，五个医生之间的诊断差距。模式噪声是某些医生根据经验会对某种情况按某个诊断来处理。从而在医生中出现了几种判断错误，也就是模式噪声。情景噪声是医生在劳累等情况下，会出现的判断错误。所以人类的决策其实是很难预测的，未来还得靠AI呀
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小冒力08-03丹尼尔·卡尼曼是当今最为顶尖的行为经济学大师，之前看《思考，快与慢》就非常受启发，新作终于《噪声》来了，看完英文版真的收益匪浅，不仅讲了噪声产生的原因，而且有消除噪声的理论和应用，各行各业的管理者一定要看这本书，一定会对你的管理和决策水平有所提高
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知行捕手09-08诺贝尔奖得主写书一般大家看不懂，《思考，快与慢》比较特殊，是为了普及。噪声主要说决策判断受到干扰因素影响，会失真不准确。但如何科学解决就没有方法论了，只有一些笼统的策略。这本书写得比较牵强，不容易写，但还是写了，非常了不起。但读者阅读就尴尬了，你想要的精彩这里没有，认真阅读也会了解一些道理，获得一点思路，但对解决问题没有丝毫帮助。此为个人主观看法，仅供参考。
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左思08-262021年8月26日读毕，完整读完了简体版，部分内容还对照了英文版。个人认为翻译的很流畅，没有遇到阅读障碍，使我在理解行为经济学行为偏差（可预测因素）的基础上，开始关注噪声（处于无知状态的有害因素）对决策质量的影响。其一，判断是以思维为工具的测量，需要赋值，这其中有偏差，也有噪声（水平、模式、情景）。其二，医疗决策的一章和相关内容使我在行为经济学文献的基础上，进一步扩展了视野，认识到水平噪声、模式噪声、情境噪声对于医生判断的意义所在。其三，面试的一章使我认识到面试官的判断很难预测到面试者将来的成就，绩效评估的一章也是同样揭示了绩效评估的无奈。最后，这本书对理解人工智能、算法也非常有用，因为人工智能、算法本身就是用来替代人的判断的，这种没有感情的机器判断反而可以减少偏差、噪声，提高决策质量。
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盖亚太守笑嘻嘻09-08之前买过湛庐出的几本书，质量之差（从翻译到排版和纸质）堪称国内巅峰。以后看湛庐文化的书，都有免疫，只要他们出版绝对不买。这次因为看到是卡尼曼老爷子的新作，抱着侥幸心理买了，买回来一看，质量之差，国内巅峰的地位不可动摇。两个公式放超大字体写了两页（是准备了老年版么？）超大的行间距之间仿佛塞满了出版商对金钱的渴望，恨不能把400页的书印为800页，我倒建议湛庐文化直接进军老年阅读行业，每页书印8个字不是更好？建议没买的同志千万别买纸书，要买的建议买台版。