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基于「人」的行为模型

基于「人」的行为模型

作者: 大辉船长 | 来源:发表于2017-09-05 21:00 被阅读33次

    每天聪明一点点,这是大辉总结的多元思维模型的第28篇.

    前一篇我们从人是理性的角度构建了人会寻找最优解的模型,但在实际生活中,我们发现很多现象是偏离理性行为模式的,就是说人们并不总是会按照最优解来行动。这几年神经科学的发展也证明了,我们的大脑在大多数时间都不是以理性的方式来运转。

    诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼,有一本非常著名的行为学著作,叫做《思考,快与慢》。他说人有两个系统,一个是快系统,它的运作方式是自动的、直觉的、情感的、潜意识的 ;

    另一个就是慢系统,它是费力的、有意的、理性的、分析的,这个系统只在有意识的控制下才会运转。在生活中,大脑的两个系统通常是在交替运转。

    将人的因素加入进来后,情况变得有点复杂,但可以提高模型预测的准确性,还带来了另一个好处是,它更好玩,更有趣。

    因为人是复杂的,多变的,受环境影响波动很大,因此人的因素造成的非理性偏差也会有很多种,外国的心理学爱好者整理出了168种人的常见偏差,像下图:

    价值函数曲线.jpg

    查理·芒格总结的人类误判心理也有25种之多,今天我们来挑四个常见的来讨论:

    1.前景理论;
    2.双曲贴现;
    3.现状偏差;
    4.基础偏差.

    我们逐个来分析,首先来看前景理论:

    一、前景理论

    案例1:假设你现在面对下面两个选择,

    A:你肯定能获得400元;
    B:你有50%的几率获得1000元,有50%的几率什么也得不到.

    聪明的你会选哪一个呢?
    大部分人会选A,在追求所得中,我们宁愿选择稳定收益少的,也不愿冒险获取更多。

    案例2:再看另一个例子,
    假设现在有人找你要钱,他给你两个选择,

    A:必须给我400元,
    B:你们掷硬币决定,你有50%的几率给他1000元,有50%的几率不用给他一分钱。

    此时你又会选哪个?
    和案例1不同的是,案例2中我们面对的是失去,碰到损失时,我们愿意冒险,也就是说很多人会选择B,赌一把,要么损失1000,要么没有损失。

    这就是前景理论,对于大小不同的得失,人们更看重所得,此外人们还厌恶损失,即人们厌恶收益风险,而追逐损失风险。这就神奇的价值函数曲线:

    偏差2_2017-09-05_16-46-25.png

    二、双曲贴现

    案例3:在你碰到下面的情况时,你会如何决策,

    A:今天给你1000元;
    B:明天给你1005元;

    你会选择哪个?
    大部分人会要今天的1000,他们认为今天的1000比明天的1005更优,这可能就是所谓「双鸟在林,不如一鸟在手」。

    我们将时间拉长,
    案例4是这样的:

    A:明年9月5日给你1000;
    B:明年9月5日的第二天,即明年的9月6日给你1005元;

    在这种情况下,大多数人就会选B,这意味着人们对近期的折现大于对未来的折现。

    双曲贴现理论说明人们会追求现时的享受,我们每天都在下决心说要多看书,多学东西,少玩游戏。但在闲下来时,就会忘了以前的决心,选择玩游戏而不是读书。
    游戏很有趣,让我们立刻获得快感,这是现在的价值,而看书获得的价值比较远。

    三、现状偏差

    现状偏差就是人们倾向于维持现有的状态。
    大部分网站的用户协议都是默认勾选,如果让用户主动去选,很少有人去做。在英国,你想要捐献器官,需要在表格上勾选来确认捐献,结果只有25%的人会勾选愿意捐献;

    欧洲有些地区的做法则是默认你愿意捐献,不愿意才需要勾选,结果有10%的人会勾选不捐献,而其余90%的人都同意捐献器官。人们倾向于维持默认的现状,这对设计政策有巨大意义:

    如果我们的社保不是默认从工资中扣除,而是需要自己选择去缴,那么社保缴纳率就很堪忧;社保缴费基数每年也是默认上涨一定的百分比,如果你不想上涨,需要让公司的社保人员单独调整,这就很好的利用了人们的现状偏差。

    四、基础率偏差

    我们的大脑短暂记忆是有限的,还会努力将关系并不大的东西关联。假如现在让你写下自己的年龄,然后再让你任意写一个数字,那么你写的这个数字可能会跟你的年龄很接近。

    这就是基础率偏差,一个先前无关的因素,会影响后来的判断和选择。基础率偏差是一个清晰的偏离理性行为的偏差。

    此外,我们在思维模型No.10中介绍过的「首因效应」和「近因效应」也是社会人的行为偏差。

    这就是基于「人」的一些行为偏差。但是不要忘记,我们会学习,如果有多次重复的机会,我们会逐渐消除这些偏差。

    当然,在具体的应用中,我们不可能将所有偏差全部考虑进来,我们只能通过分析和观察,将影响最大的几个加入理性模型中来思考。

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