愛華網(wǎng)???? 薩拉· 利希滕斯坦是風(fēng)險商測試領(lǐng)域的專家，她推測有幾種因素有助于提交天氣預(yù)報人員的風(fēng)險商。第一，多年來他們一直用具體的概率估計值進(jìn)行天氣預(yù)報。自1965 年以來，國家氣象局的天氣預(yù)報人員不僅必須說出第二天是否下雨，而且還必須說出下雨的可能性有百分之幾。他們已經(jīng)習(xí)慣于用數(shù)字來預(yù)測這樣的事情，因此更善于估算概率。另一方面，醫(yī)生沒有這樣的義務(wù)，他們的結(jié)論一向很含糊。 第二，天氣預(yù)報人員的工作具有重復(fù)性。要回答的問題（“會下雨嗎？”）始終是相同的。然而，醫(yī)生每天必須考慮各種不同的問題：“他的肋骨骨折了嗎？”“這是惡性腫瘤嗎？”“她對不同類型的抗抑郁藥物會有何反應(yīng)？”……最后，天氣預(yù)報人員收到的反饋是明確而迅速的，而醫(yī)生卻不一定能收到明確而迅速的反饋?；颊咭苍S不會回來，或者去別處求醫(yī)，診斷也許仍然不明確。大部分知識理論強調(diào)迅速反饋的必要性，行動（或者在這種情況下 的預(yù)測）和校正信號之間延遲的時間越長，后面的信息讓接受者受益的可能性就會越小。 有趣的是，一些領(lǐng)先的醫(yī)學(xué)院已經(jīng)認(rèn)識到醫(yī)生存在著風(fēng)險商低的問題，他們逐漸采用“置信度評估”或者“確定性標(biāo)志”一類的措施。在這樣的評估中，學(xué)生不僅必須給出正確的答案，還必須確定他們對每一個答案的把握有多大。如果他們自信地給出錯誤的答案，那么成績可能就是最差的。如果他們回答錯誤，但是在不自信的情況下給出的，那么他們的成績就會稍高些。 如果不自信地給出正確的答案，則還算可以，但不是最理想的，就像在現(xiàn)實生活中，這種情況最后可能導(dǎo)致不得不浪費更多的時間向其他人咨詢。最佳答案就是，回答是正確的，而且是在自信的情況下給出的。這種評估是一種非常有效的方法，既可以強調(diào)在可用信息分析過程中評價一個人置信度的必要性，又可以提供反饋信息。其目的就是幫助學(xué)生了解什么時候應(yīng)該向別人請教（或者求助于教科書等）、什么時候應(yīng)該獨立解決問題。在人們進(jìn)行風(fēng)險商培訓(xùn)時提供及時的反饋是至關(guān)重要的，它在處理一系列范圍較小的問題時也有幫助，這是天氣預(yù)報人員往往比醫(yī)生具有更高風(fēng)險商的另一個原因。他們必須一遍又一遍地回答一系列范圍較小的問題，而醫(yī)生不得不考慮一系列范圍較大的問題。問題涉及的范圍越小，意味著天氣預(yù)報人員在每一個問題上得到的反饋信息就越多，于是就可以基于在回答這一系列問題時必須考慮的一些因素來建立一個更豐富的心智模型。有趣的是，當(dāng)要求天氣預(yù)報人員對一般常識性的說法（諸如附錄1 中列出的那些闡述）進(jìn)行概率估算時，他們的風(fēng)險商就低多了。1987 年，以色列心理學(xué)家吉迪恩· 克倫在一項研究中得出的結(jié)論進(jìn)一步支持了這一觀點，即對同類事件反復(fù)進(jìn)行概率估算可以提高風(fēng)險商。吉迪恩· 克倫為職業(yè)玩家和業(yè)余玩家組織了兩場橋牌比賽，在每場比賽叫牌結(jié) 束和比賽開始之前（在放下明手牌之前），每個玩家都必須私下估算確定定約的概率是多少。橋牌比賽為風(fēng)險商研究提供了極好的環(huán)境，因為估算概率是這種比賽必不可少的一部分。在叫牌過程中，每一個玩家必須評估自己手中的牌，在評估的基礎(chǔ)上，估算己方比前一輪叫牌贏得更多墩數(shù)的概率有多大。如果玩家判斷有這種可能，他就會叫牌，否則，他就不會叫牌。因此，高風(fēng)險商是橋牌獲勝的關(guān)鍵。 圖2–5 是職業(yè)玩家和業(yè)余玩家的校正曲線。正如你所看到的，職業(yè)玩家（虛線）比業(yè)余玩家（實線）表現(xiàn)出了更高的風(fēng)險商。根據(jù)我的計算結(jié)果，職業(yè)玩家的平均風(fēng)險商是89，但業(yè)余玩家也相當(dāng)不錯，他們的平均風(fēng)險商是74。這可能是因為業(yè)余玩家也相當(dāng)有經(jīng)驗，他們是組織常規(guī)橋牌比賽的運動俱樂部的會員，多年來他們一直參加比賽。盡管他們沒有一個人曾經(jīng)參加過國家比賽（所有職業(yè)玩家都參加過），但他們絕對都不是新手。就像職業(yè)玩 100% 80% 60% 40% 20% 0 10020% 40% 60% 80% % 概率估計值 正確比例 注：虛線=職業(yè)玩家；實線=業(yè)余玩家家一樣，他們評估過成千上萬手牌，可能就是這項任務(wù)的反復(fù)性讓他們在這個領(lǐng)域里的風(fēng)險商得以提高。 圖2–5 中的校正曲線突出了業(yè)余玩家和職業(yè)玩家的風(fēng)險商之間的重要區(qū)別。職業(yè)玩家的風(fēng)險商高主要歸因于他們估算極值概率的能力比較強——也就是0~20%和80%~100%的概率分類。在使用其他概率分類時，業(yè)余玩家看起來并聯(lián)比職業(yè)玩家差很多，但是，在估算非常低或者非常高的概率時，他們過于自信了。在后面的幾章里，我們將會探討這種現(xiàn)象的原因，但是，注意到這一點已足以說明，區(qū)分極值概率之間更細(xì)微的不同之處的能力通常決定了風(fēng)險商最高的人會比那些稍有遜色的人更技高一籌。在非常具體胡領(lǐng)域里進(jìn)行概率估算時，如果我們經(jīng)驗豐富，風(fēng)險商就會變高，這一事實可能解釋了我們在第一章中看到的菲利普· 泰洛克未能在其研究的專家中發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險商的原因。簡要重述一下，菲利普· 泰洛克動員了數(shù)以百計的專家，這些專家以“對政治經(jīng)濟發(fā)展趨勢發(fā)表評論或提供建議”為生，他們被要求對未來事件進(jìn)行概率估算。菲利普· 泰洛克在分析他們的概率估算結(jié)果時發(fā)現(xiàn)，這些專家的表現(xiàn)很差，還不如他們簡單地擲硬幣猜其落地時是正面還是反面來得準(zhǔn)確。然而，菲利普· 泰洛克讓這些專家預(yù)測的事件覆蓋了范圍廣泛的政治和地理領(lǐng)域。盡管他試圖區(qū)分每一個專家在相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域里的預(yù)測和領(lǐng)域之外的預(yù)測（這些專家在這兩種情況下都做得很 差），但這樣的區(qū)分也許還是太籠統(tǒng)了。例如，專家也許善于對當(dāng)前美國政府的政治任命進(jìn)行概率估算，但卻不善于對一般的美國政治進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)我們考慮這對提高風(fēng)險商意味著什么的時候，這種現(xiàn)象其實是很好的征兆。如果風(fēng)險商可以通過對小范圍的事件概率的重復(fù)估算得到提高，那么這就指明了研究和實踐的明確方向，我們可以研究出培訓(xùn)計劃，以滿足特定職業(yè)的需求。 20 世紀(jì)70 年代，荷蘭皇家殼牌石油公司就實施了這樣一個計劃。高級管理人員注意到，新聘請的地質(zhì)學(xué)家在對石油發(fā)現(xiàn)進(jìn)行概率估算時過于自信。地質(zhì)學(xué)家對在某一區(qū)域里鉆遇油層的概率估算的結(jié)果是40%，但是鉆了10 口井，實際上只有一兩口井出油。這種過度自信讓荷蘭皇家殼牌石油公司付出了數(shù)百萬美元的代價。 這些判斷上的失誤令高級管理人員感到費解，因為地質(zhì)學(xué)家個個都是杰出的專業(yè)人才。然而，正如我們已經(jīng)看到的，清楚掌握基本知識（了解情況）未必與高水平的元認(rèn)知（知道自己了解多少情況）密切相關(guān)。專家通常認(rèn)為自己知道很多，但實際上并非如此。 為處理這一問題，荷蘭皇家殼牌石油公司實施了一個全新的培訓(xùn)計劃。在培訓(xùn)過程中，他們給地質(zhì)學(xué)家提供了以前的詳細(xì)勘探資料，讓他們對每一種情況下鉆遇油層的概率提供數(shù)值估計。然后，把實際鉆遇率數(shù)字以反饋的形式提供給他們。這次培訓(xùn)效果很好，在培訓(xùn)結(jié)束時，地質(zhì)學(xué)家的風(fēng)險商提高了很多?，F(xiàn)在，如果他們估算某一區(qū)域發(fā)現(xiàn)石油的概率是40%，那么10 口井就會有4 口井鉆遇油層。我常常想，其他跨國公司為什么沒有實施類似的培訓(xùn)計劃？例如，一位就職于一家大型IT（信息技術(shù)）公司的工程師給我發(fā)了一封電子郵件，闡述了以下想法： 我們部門的職責(zé)是處理服務(wù)器運行系統(tǒng)的可靠性，負(fù)責(zé)應(yīng)對可能影響整個網(wǎng)絡(luò)的破壞和危機。風(fēng)險評估技能對我們來說特別重要。我們的工程師面試了許多求職者，但結(jié)束那天，求職者中只有很小一部分是在第一次面試時被雇用的。我很想把求職者風(fēng)險測試的成績與他們在招聘過程中的出色表現(xiàn)進(jìn)行對比，看看它們之間有什么關(guān)系。如果不了解風(fēng)險商測試的內(nèi)容以及文化和語言因素對特定問題的影響，那么在把風(fēng)險商測試作為招聘衡量標(biāo)準(zhǔn)時確實要很謹(jǐn)慎。但是，一個最基本的問題已經(jīng)有目共睹：如果這種方法對荷蘭皇家殼牌石油公司奏效的話，為什么其他大機構(gòu)不做同樣的事情呢？例如： ? 銀行可以要求信貸員評估他們發(fā)放的每一筆貸款按期還貸的可能性。在接下來的幾個月里，當(dāng)一些貸款出現(xiàn)問題時，這些信息可能就被用于計算并繪制每一名信貸員的校正曲線，信貸員可以利用這一反饋信息提高自己的業(yè)績。隨著貸款違約率相關(guān)信息的增多，校正曲線可以不斷得以更新和修正，從而使信貸員監(jiān)控其風(fēng)險商的提高情況。 ? 在預(yù)測世界大事和即將出現(xiàn)的安全威脅時，情報機構(gòu)可以要求分析人員提供數(shù)值概率估算結(jié)果。在預(yù)定時限內(nèi)，有關(guān)這些事件是否已經(jīng)發(fā)生的信息就會被搜集起來。最后就可以計算出風(fēng)險商分?jǐn)?shù)，評定分析人員的業(yè)績。
? 在簽訂新書發(fā)行合同時，出版商可以要求責(zé)任編輯提供數(shù)值概率估算結(jié)果，例如，他們評估作者將會在規(guī)定時限內(nèi)分期獲得銷售利潤的概率。根據(jù)之后的銷量數(shù)字，哪位編輯精于判斷、哪位過度自信將會逐漸清晰。 ? 律師可以告訴訴訟委托人，打贏官司的可能性有多大。哪位律師過于自信、哪位律師更現(xiàn)實逐漸就變得更加清楚了。 ? 在制訂戰(zhàn)術(shù)行動計劃時，武裝部隊可以要求戰(zhàn)地指揮官對摧毀不同目標(biāo)或者達(dá)到其他目標(biāo)進(jìn)行概率估算。然后，隨著戰(zhàn)爭的發(fā)展，通過校正測試和實時反饋給戰(zhàn)地指揮官的戰(zhàn)果可以量化這些概率估算結(jié)果的準(zhǔn)確性。 ? 在人才招聘和選擇時也可以使用風(fēng)險商測試。許多機構(gòu)廣泛使用性格測試，這種測試可能包含簡單的風(fēng)險商測試。在沒有直接評估方法的情況下，可以把有關(guān)性格解析的現(xiàn)有資料作為參考，因為一些性格特征可以提高風(fēng)險商，而其他則會降低風(fēng)險商。
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