[心得] 橡皮擦計劃

作者: StarDog (泥娃娃)   2020-10-20 00:43:58
【書名】:橡皮擦計畫
【作者】:麥可.路易士
【譯者】:吳凱琳
【出版】:早安財經
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完整心得:https://reurl.cc/4mb6a2
現在經濟學最熱門的一門學科叫「行為經濟學」, 研究的是人的非理性行為,
顛覆了經濟學長期以來的假設: 人是理性的.
之前經濟學家把非理性的行為解釋為因為大眾不懂統計, 資訊不足,
所以無法做出理性選擇, 但行為經濟學家證明這是人性大腦的系統性偏誤,
即使是專業的統計學家, 面對這些問題, 也會給出非理性的答案.
最早提出相關理論的是兩個以色列學者, 丹尼爾與阿莫斯.
丹尼爾近年因為寫了一本暢銷書《快思慢想》而聲名大噪.
《橡皮擦計劃》從頭講起「行為經濟學」的起源, 理論, 與兩個人合作的過程.
1. 判斷的第一個法則 :代表性
大腦在做判斷的時候, 會用幾個法則來思考發生機率. 第一個法則叫作「代表性」,
我們會將要判斷的事物與心中某個典範比較, 如果要判斷的事物與典範越相似,
就會覺得發生的機率比較高.
為什麼球探會誤判, 因為他們腦中有個職業好手的形象, 如果與形象不符,
就會覺得這個人沒有潛力.
他們還發現只要給受試者任何額外資訊, 即使是不相關的資訊,
受試者也會很容易拋開客觀事實, 而影響判斷,
例如已知一個班級裡面有 70 % 是銷售人員, 30 % 是工程師,
如果我們從這個班級隨機挑出一個人, 是工程師的機率為何?
大部份的人都可以正確的回答是30%,
但如果我今天加上描述說明「他是個內向的男生」,
大家覺得他是工程師的機率就變高了, 只因為「內向, 男生」符合「工程師」的典範.
2. 判斷的第二個法則 :可得性
第二個法則叫作「可得性」, 越容易被想起的, 就覺得機率越高,
例如他們準備了兩份名單, 一份名單是男生名字比較多, 但裡面包含比較多女性名人,
另一份則是女生名字比較多, 但包含較多男性名人,
當受試者聽完其中一份名單, 要判斷是女性名字比較多, 還是男性,
結果所有的人都答錯了.
我們可以想像, 如果當我們做判斷的時候, 那些產生誤導的訊息容易浮現, 我們就會犯錯,
這也是假訊息與同溫層的可怕之處.
3. 決策的理論: 展望理論「失去的痛苦比得到的快樂大」
那麼人類是怎麼做決定的呢? 丹尼爾與阿莫斯提出了「展望理論」,
我們在做決定的時候, 會先預設一個參考點, 然後衡量每個決定的結果與參考點的差距.
還有一點, 我們對於損失比得到更為敏感,
舉例來講, 如果確定拿到五百元, 與有 50 %的機會得到一千元,
很多人會選擇確定拿到五百元, 但如果今天問題變成確定損失五百元,
與有 50% 的機會損失一千元, 大部份的人會選擇後者.
對人類來說, 獲得一樣東西的快樂, 遠小於失去一樣的東西的痛苦,
這在演化上也能解釋得通, 生物為了存活下去, 對於痛苦的敏感度應該要比較高.
然而你可以藉由改變參考點, 來讓獲利變成損失, 反之亦然.
舉例來講, 如果今天我們在選擇疾病防治方案, 方案A可以救活兩百人,
方案B有三分之一的機率可以救回六百人, 但有三分之二的機率無人獲救,
很多人會選擇方案A.
如果今天我們面對的選擇是: 方案C 會有四百人死亡,
方案D有三分之一的機率無人死亡, 但有三分之二的機率六百人全部死亡,
大多數人會選擇 D ,
其實兩個問題是一樣的, 只是第一組選項是用「獲得」來陳述方案 A 與 B,
所以我們選擇確定可以救兩百人的選項, 即使它暗示了會有四百人死亡,
但很少人會這麼想.
而第二組選項是用「損失」來陳述方案 C 與 D, 大家就做出不同的決定.
結論
因為阿莫斯與丹尼爾的研究, 讓經濟學家與公共政策制定者開始正視人性的心智偏誤,
就像「展望理論」就顯示即使背後數據一樣, 用不同的選項就會影響人的決定,
例如使用信用卡要多收手續費會讓人避免使用信用卡,
但如果改成用現金付款會有折扣就可以避免踩到人性的地雷.
如果政府要用減少少稅收來刺激經濟, 讓人民比較有感的做法是退稅, 而不是直接減稅,
如果直接減稅, 民眾會覺得那些本來就是自己的錢,
但如果是先繳出去再退回來, 就會覺得是多出來的錢, 可以用來消費.
人性是不是很有趣呢?
作者: nightever (不知處)   2020-10-20 07:54:00
謝推~最近一直想找跟 行為經濟學 有關的書看~
作者: dotrue (蠢)   2020-10-20 10:05:00
這本不錯
作者: risktaker (流浪吧~男人)   2020-10-20 12:41:00
這份書單有推薦四本行為經濟學的書https://lihi1.cc/L3CVl/pttbook
作者: dogbydog (神秘兮兮神經病)   2020-10-20 22:41:00
心理學從這邊才開始成為科學

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