受噪声干扰，容易犯两种思维上的错误，希望你一个也没有( 二 )
其次 ， 数据体系的片面性 。 对于衡量数据好坏来说 ， 除了整体平均数 ， 还要考虑培优的平均数和方差 ， 只有这样才能凸显全面的数据影响 。
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但正是因为当时认知的不够 ， 所以在面对数据的时候 ， 就陷入了被动和僵局；
最后 ， 相对论的悖论 。 领导拿为了整体利益而牺牲局部利益 ， 这本来就是一种悖论 。
比如在《噪声》中提到的“天桥难题” ， 5个人即将被一辆失控的电车撞死 ， 这时候如果有一个人在天桥上正走着 ， 如果把这个人推下去阻挡电车停下来 ， 那么其他5个人就会得救 。
根据卡尼曼在《噪声》中给出的启示 ， 结合噪声来看 ， 校方明显是功利主义的处理态度 ， 以学校整体利益为名义 ， 而牺牲掉个别班的利益 ， 而且还很巧妙将所有问题的责任都反推给家长 。
尽管这是一场完美的诡计 ， 充分利用了各种噪声来干扰 ， 但不得不说 ， 噪声对沟通、人为影响是巨大的 。
因为在噪声的干扰下 ， 随着情绪的变化 ， 有时甚至是无意识的情绪变化 ， 让我们的认知与思维根本意识不到 ， 自己已经受到了很多噪声的干扰 ， 简而言之 ， 一切合情合理 ， 但却完全是胡扯之下 ， 充满了噪声 。
远离噪声 ， 才能更成功
对于我而言 ， 跟领导沟通后充满了遗憾 ， 也有各种的无法招架 ， 当时百思不得其解 ， 不知道自己输在了哪？
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现在想想 ， 就是受到了对方设置的“烟雾弹” ， 也就是卡尼曼所说的无处不在的噪声 。 也就是说：你不可永远都是同一个人 ， 随着时间的流逝 ， 你远没有所想象的那样前后一致 ， 这源于形形色色的噪声干扰 。
比如疲劳、恐慌、情绪、天气、顺序、等很多因素 ， 都可能导致在面对同一件事的时候 ， 产生变异 ， 这种变异其实就是各种误导 ， 也可以理解为策略或套路 。
就好比领导在拿数据来作为验证的时候 ， 我们当时明明可以提出片面的数据是无法预测胜任的可能性 ， 因为总体的加权平均并非好方法 ， 它无法预测能力高或低 。 这时候完全可以提出用更精准的数据模型 ， 来增加判断的精准度 。
因为即便是白纸黑字的数据 ， 也会因为环境、情境、以及随机性而产生正误差或负误差 ， 这些都是判断的噪声因素 ， 也很可能受这些噪声因素的影响 ， 意味着数据带着极大的随机性 。
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也就是说 ， 很多时候的数字带来不过是更多的噪声干扰 ， 一旦认识到噪声可能会引导着我们陷入谬论和僵局的时候 ， 就是去从样本空间上去入手 。
这时候自然就改变了被动的局面 ， 从而将交流和谈判打开一个新的局面 。 借用卡尼曼在《噪声》中的一句话：哪里有预测 ， 哪里就有客观无知 ， 而且客观无知比你想象的要严重得多
【受噪声干扰，容易犯两种思维上的错误，希望你一个也没有】这样看来 ， 消除噪声 ， 才会不再重复犯错而不自知 ， 而正是我认为可以打人情牌的这种自以为是的噪声干扰 ， 而忽略了核心问题本身 ， 所以才会惨败收场 。
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