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藏在日常生活中的「機率陷阱」,為了自保,不知道這 3 大關鍵真的不行...

12月 2015年8
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(圖/shutterstock)

 

( 以下讀書心得為本文作者自行編寫,不代表原書作者觀點 )

 

在生活中,我們常常遇到「機率」:

明天有 50% 的機率下雨、

這份考卷有 60% 的人會不及格、

下一張牌開出 A 的機率為 1/13、

在這些機率裡,其實陷阱重重,

該如何破解這些數字陷阱,

做出將風險控制在最低的抉擇,

現在就讓這本「機率陷阱」幫助我們解圍吧!

 

 

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至始自今,人們如何因應風險?

來看看過去全球曾發生的大事件,

像是「冰島火山爆發」、「金融危機」、「狂牛病」,

這些大災難發生時,

人們恐慌、焦急、不知所措,

於是政府利用更先進的科技、制定更完備的法律

約束人們,以避免問題再次發生,

但是這些方式,

無形中也讓我們失去部分人權和自由,

並不是方式不好,只是政府真正該做的,

是要提升人民「評估」與「管理風險」的能力...

 

(圖片來源)

 

當自己的風險專家,並保護需要你保護的人

成為風險專家的第一步,除了可以識讀已知風險之外,

更重要的是要能夠處理未知以及無法計算的風險,

畢竟...世間無情、變化無常,風險發生的快,

不能讓「未知」和「恐慌」就這樣擊垮我們。

 

直接把風險交給那些風險專家不是比較快嗎?

如果你是這樣想的,

那可能用另一個例子來解釋「為什麼不?」會比較快,

在股票市場上,擅於分析、操作,

每天大賺一筆的人才大有人在,

那為什麼民眾不把錢都交給他們,讓他們去操作,

還要自己學習一堆技巧,親身涉足風險呢?

除了專家也可能會「誤判」、

資訊傳達「不夠即時」這些問題外,

最重要的還是「利益衝突」啊...

在這樣的情況下,我們還是自力救濟

當自己的風險專家吧!

 

(圖片來源)

 

降雨機率的意義:地區、時間,還是專家比例?

有位美國氣象預報員說:

「這個禮拜六的降雨機率是 50%,

禮拜天降雨機率也是 50%,

所以這個周末百分之百會下雨。」

這是個笑話,但試想看看,

氣象報導說明天的降雨機率是 30%,

這 30% 代表的真正意義是什麼?

 

(圖片來源)

 

在台灣,有人會笑說,

這還需要解讀嗎?

不就是明天有 30% 下雨的「可能性」,

但...你確定嗎?

本書作者說,因自己住在柏林,

所以他知道大多數柏林人的解讀都是:

「明天有 30% 的時間會下雨」,

也就是明天會下 7 ~ 8 個小時的雨。

也有些人認為是有 30% 的「地區」會下雨,

紐約客則認為,上面這 2 種說法都錯得誇張,

的確,意思很明顯是,

明天若重複發生 100 次,有 30 次會下雨,

 

但為什麼一個單純的降雨機率,

會有這麼多解讀版本,

其實問題就在許多專家沒有正確解釋機率背後的意義,

降雨機率百分比中,

分母到底是時間、地點還是天數?

「解讀機率的時候,一定要找出百分比的分母所代表的意義。」

 

降雨機率的問題還好,

解讀錯了、預測失誤了,

最多沒帶傘淋濕身體,

但如果今天遇到了人命關天的問題呢?

 

(圖片來源)

 

機率的 3 種面向

我們常常都忽略了,

機率其實有 3 個面向:

「頻率」、「實體設計」和「信心程度」

 

一、頻率

頻率正是我們一般人最直覺的面向,

計算下雨的天數、籃球選手投進的球數,

這些數字再去除以總天數或總球數,

算出來的就是下雨或是投進球的發生頻率,

這種計算方式起源於 16 世紀的死亡統計表,

目前壽險業也是靠這個來計算死亡風險的。

 

(圖片來源)

 

二、實體設計

這個面向是指,被人創造出來的機率

大多都是被拿來用在「博弈」上,

像是:

每一面出現機率為 1/6 的骰子、

每一張牌被抽到機率為 1/52 的撲克牌、

以及吃角子老虎機內部被設定的機率,

這種不用靠著計算,我們原先就能夠了解其中的機率,

被稱為「傾向」。

 

(圖片來源)

 

三、信心程度

機率的第三種面向:「信心程度」

起源於法庭上證人的證詞,

如果有 2 個證人是獨立的,

互相沒有關係,

這時如果他們的證詞一致,

說法容易被採信,

但是如果他們在出庭前就交談過,

又或是他們與被告有血緣關係的話,

公信力就會下降,

要使法官或陪審團相信他們,可能就沒那麼簡單了,

這種能信與否的「直覺」,我們如何量化?

這就是為什麼出現第三種面向:

用機率來呈現「信心程度」。

 

(圖片來源)

 

已知風險、未知風險

前面 2 種面向,「頻率」及「實體設計」,

因為能夠計算、是人設計出來的,

所以都是已知風險,

相形之下,

第 3 種面向的「信心程度」,

無法計算、也不是被設計的,

與它有關的事物非常多、範圍非常廣,

所以很多人可能誤以為,

能將它套用在任何情境,

但如果我們真的認為僅靠「機率」這個工具,

就能夠處理世上各式各樣「未知」狀況,

那就很危險了,

也因為這樣的誤解,

讓我們把「經驗法則」這類重要的心智工具捨棄了...

 

這 3 種面向其實在生活中都可以見到,

舉核電廠為例,

 

「頻率」:

我們可以透過歷史上所有核安事件,

計算出某座電廠可能發生意外的機率;

 

「實體設計」:

電廠本身的實體設計影響事故的機率;

 

「信心程度」:

出自於核電專家本身對於某座電廠的信心程度。

 

頻率的計算明顯比較單純;

用電廠的實體設計來決定機率,

相對來說,就複雜多了...

最麻煩的是信心程度,

不同的核電專家會有不同的信心程度,

如果再加上「政治背景」、「自身利益」,

結果是不是也就大不相同了呢?

 

所以當我們詢問核電廠的爆炸或核安事件的發生機率時,

必須詳盡了解背後計算方法,

頻率?傾向?信心程度?

到底是何者...

 

(圖片來源)

 

如何應對未知風險的降臨?

在前面有提及到,

世間無情、變化無常,

光靠硬生生的「數據」,

在某些緊急狀況,還是無法讓我們存活,

要在日常生活中做好決策,

「經驗法則」也相當重要。

 

作者舉了 1 個哈德遜河飛機事件的例子,

但由於篇幅有點長,

我就只抓幾個重點來敘述這起事件

解釋經驗法則的重要。

(如果對這起事件有興趣的人可參閱

哈德遜河奇蹟事件)

 

哈德遜河奇蹟

2009 年,有 1 班載著 150 位旅客的班機,

在起飛沒多久後的 2800 英尺高空中

被加拿大雁撞上,導致引擎熄火,

這時飛機失去動力,

如果不能準確地滑翔降落在跑道上,

不只機內上的人,

就連機場周遭的住宅,都有可能受到嚴重波及,

機長和副駕駛面臨抉擇:

1. 就這樣降落跑道,

賭飛機能夠安全降落在適當的點上;

2. 又或是冒個險,把飛機降落在哈德遜河呢?

 

很多人會認為,

機長應該要將目前飛機的狀態及資訊,

輸入電腦軟體,再由軟體計算出最安全的做法來。

但是情況緊急,2 位駕駛只用了 1 條「經驗法則」,

就幫他們做出了正確決定,

「把視線對準塔台,如果塔台在眼前是往上升的,

那麼飛機就無法順利降落在塔台附近。」

當時,機場在他們視線中,

是呈現上升,而非下降的狀態,

所以他們決定迫降在哈德遜河上...

不到 3 分鐘時間...

 

乘客打開艙門,陽光照進機艙,

他們成功迫降了!

之後,副機長留在駕駛艙裡一一確認「撤離檢查表」,

確保不會發生大火或其它危險,

機長則進入機艙確認沒有任何乘客受困。

這起哈德遜河奇蹟靠的是,

團隊合作、檢查表的引導,

以及聰明的「經驗法則」帶領,才能順利完成的!

 

(圖片來源)

 

面對風險的 3 個自救關鍵

人類並不愚蠢,

問題在,我們從來沒學過風險識讀與分析的課程。

 

數學課,老師教你算微積分、三角函數,

但是那都是已經存在的東西,

沒有教你運用統計思維,處理未知的風險。

 

生物課,老師教你認識動物的構造,

卻沒帶你認識人類貪婪的欲望及恐懼的心理學...

 

更讓人驚訝的是,就算是專家學者,

雖然大多數都有充分的知識,

但還是缺少明確表達及傳達的能力,

甚至還會有人想要利用人們的恐懼達到自己的目的...

所以才說,

為什麼要作為自己的風險專家,

才不至於盲目、被利用。

 

(圖片來源)

 

作者在跟同事們討論過後,歸結出下列 3 個自救關鍵:

1. 了解所有人都能學會處理未知的風險和事件:

「在本書中,我會解釋許多真的很簡單易懂的原則。

如果你願意敞開心胸,你一定讀得懂。」

 

2. 專家們有時其實是個問題製造者,而非解決者:

「許多專家自己都不夠了解風險識讀,

也缺乏跟大眾有效溝通的技能,

他們有時也會因為利益衝突,

所以不會真心為你著想。

金融危機時,

許多大型銀行就是因為這樣才會倒閉,

而許多政府單位也因為不了解風險,

所以也無法有效地帶領大眾。」

 

3. 少即是多:

「面對複雜的問題時,我們常會去尋找複雜的解答。

如果還是沒辦法解決,我們會去尋求更複雜的解藥。

但是在這個充滿未知的世界裡,

這是一個大錯特錯的作法。

像是衍生性金融商品或是國家稅收這類複雜的制度,

不但很難懂,也很容易被濫用,

而且會使人彼此失去信任。

相較之下,

簡單的原則能夠幫助我們變得更聰明、

建立起一個更安全的世界。」

 

 

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大數據時代,你更需要小心數據

 

還想了解更多「機率陷阱」或是「識讀風險」嗎?

書上提供更詳盡的說明及方法,

都在這本《機率陷阱》裡。

 

(圖片來源)

 

本文為 CMoney官方 編輯群整理撰寫之 讀書心得,

部分擷取自書籍內容,詳見 原書籍

本文 轉載自 CMoney 網站,原文 於此 

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