选择性之上的多样性:更好地建议的指南

在上一篇文章中,我使用了高尔顿的牛体重估计和IMDb的投票系统来说明人群的智慧如何工作。 一些读者可能不同意这两个示例是可比较的,因为牛体重估计是客观判断,而电影评论是主观判断。 诚然,估算的性质大不相同,但调节极端值或观点的机制仍然以类似的方式起作用。 在这篇文章中,我将解释为什么选择性地使用建议有害,以及各种建议如何有助于更好的决策。 许多自助书籍可能会告诉您,您不应该听取任何人的建议,并且需要对听众有选择性。 当面对困难的建议确认任务时,可以理解的是,直观的启发式方法可以帮助更轻松地理解所有信息。 不幸的是,像这样的试探法可能容易出现诸如自我中心主义 , 确认偏见和锚定之类的错误 。 当人们对自己的意见的重视程度高于所接受的建议时,就会发生建议中的自我中心主义 。 即使人们在遇到决策任务之前就已得到建议,甚至决策任务对他们来说都不熟悉,这种情况也会发生(Krueger,2003)[1]。 高估一个人的意见的行为导致了所谓的“以自我为中心的建议折让”,人们可以整合他人的建议,但是只能稍微偏离自己的意见(Yaniv&Kleinberger,2000)[2]。 有趣的是,即使不属于参与者的判断被错误地标记为他们的判断,Harvey&Harries(2004)也观察到了这种现象[3]。 参与者相信这些判断是他们做出的,因此他们对它们的评价高于他们收到的其他建议。 换句话说,人们并不总是正确地使用建议,因为他们可能会受到潜意识自我中心主义的影响。 类似地,…