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| 編輯推薦： |
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行为经济学奠基人、丹尼尔卡尼曼蕞重要的学术搭档、行为经济学奠基人“20世纪蕞具影响力的100位心理学家之一”阿莫斯·特沃斯基一生的14篇精华之作。对经济学、心理学、医学、统计学等产生巨大影响；开创了新的研究领域，促进了其他相关学科的转型，并改变了社会科学对人类行为和社会的研究方式。畅销书《思考，快与慢》的研究基础，好莱坞口碑大片《点球成金》原著的灵感之源。诺贝尔经济学奖得主丹尼尔卡尼曼、知名心理学家埃德尔·沙菲尔、知名财经作家迈克尔·刘易斯盛赞作者。湛庐文化出品。
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| 內容簡介： |
人们习惯将自己对事件的信心作为决策的依据，因此做出的很多决策都是非理性的，会导致严重的错误。20世纪蕞具影响力的心理学家之一阿莫斯·特沃斯基，毕生致力于描述人类思维会以怎样的方式违背理性规则。他与丹尼尔·卡尼曼共同提出的“前景理论”，将心理学研究应用了经济学领域，揭示了人类非理性的经济选择，从而开创了行为经济学这一全新领域。
2002年，丹尼尔·卡尼曼凭借与特沃斯基的合作研究获得诺贝尔经济学奖。瑞典皇家科学院特别在颁奖词中介绍了特沃斯基在这方面的非凡贡献。卡尼曼说：“这个奖本来应该颁给我们两个人。”
本书包含特沃斯基一生的14篇精华之作，颇具影响力和可读性，能够充分体现特沃斯基思想和研究的特点。美国知名财经作家迈克尔·刘易斯提到，他发现特沃斯基和卡尼曼的很多思考已经为自己的知名作品《魔球》奠定了基础。特沃斯基和卡尼曼所做的开创性研究也在卡尼曼的畅销书《思考，快与慢》中占据着核心地位。借助这类作品，“启发式和偏差”这一颇具创造力的概念逐渐进入大众视野，产生了深远影响。
卡尼曼称，很少有学者的作品可以在其去世几十年后还未成为历史文献，而是作为经久不衰的知识贡献重新出版。阿莫斯就是其中一个。如果你想了解特沃斯基的全部思想，《特沃斯基精要》不可不读。
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| 關於作者： |
阿莫斯·特沃斯基
知名行为科学家、心理学家。多年来专注于人类决策领域的研究，研究方向主要集中于不确定状况下的判断、风险决策和理性选择。1961年，获得以色列希伯来大学学士学位；1965年，获得密歇根大学安娜堡分校博士学位。1978年，特沃斯基加入了斯坦福大学，并在那里度过了他的职业生涯。1980年，当选美国艺术与科学院院士；1983年，获得美国心理学会颁发的杰出科学贡献奖；1984年，同时获得了古根海姆奖与麦克阿瑟天才奖。2002年，特沃斯基被广受欢迎的心理学期刊《普通心理学评论》评为“20世纪蕞具影响力的100位心理学家之一”。特沃斯基是诺贝尔经济学奖得主丹尼尔卡尼曼蕞重要的学术搭档，二人合作多年，共同提出的前景理论奠定了行为经济学的基础，对经济学、心理学、医学、法学、公共政策等领域都产生了巨大影响。1996年，特沃斯基因转移性黑色素瘤去世。2002年，卡尼曼凭借与特沃斯基合作的研究获得诺贝尔经济学奖，但由于诺贝尔奖不会授予已经去世的人，所以特沃斯基未能获奖。卡尼曼获奖后在接受采访时表示：“我觉得这是一个属于我们两个人的奖项，我们是十几年的‘孪生兄弟’。”
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| 目錄：
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前 言 纪念阿莫斯——迈克尔·刘易斯
引 言 认知与决策科学领域的灯塔——埃尔德·沙菲尔
第1章 不确定状况下的判断——启发式和偏差
第2章 外延性推理与直觉推理：概率判断中的合取谬误
第3章 相似性特征
第4章 前景理论：风险决策分析
第5章 理性选择和决策框架
第6章 个体患者和群体患者医疗决策之间的差异
第7章 不确定状况下的思考：非结果主义推理和选择
第8章 无风险选择中的损失厌恶：参考依赖模型
第9章 偏好与信念：不确定条件下选择的模糊性与竞争力
第10章 对小数定律的信念
第11章 证据的权重与自信程度的决定因素
第12章 模糊厌恶和相对无知
第13章 支持理论：主观概率的非外延性表征
第14章 基于推理的选择
后记 特沃斯基是天生的决策理论家——丹尼尔 · 卡尼曼
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| 內容試閱：
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纪念阿莫斯
迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）
我可以确定地说：“特沃斯基测试”是最简洁的智力测试。该测试由美国密歇根大学心理学家理查德·尼斯贝特（Richard Nisbett）创建，其运行原理如下：当你遇到阿莫斯·特沃斯基时，你越早意识到特沃斯基比你聪明，你就越聪明。我从未见过阿莫斯·特沃斯基，当然也就未能亲身体验特沃斯基测试。但是我遇到过各种各样的人，他们对这个测试的设计都没有任何异议。阿莫斯的头脑并不仅仅是强大和有趣，还是他人用来衡量自己的标尺。即使在阿莫斯去世几十年后，人们仍然在这样做。
在一本关于阿莫斯·特沃斯基与以色列心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）合著的书中，我遇到了很多此类现象。我发现许多人在阿莫斯去世后的几十年里仍然在问自己：“阿莫斯对此会怎么想呢？”或“阿莫斯会说什么？”我遇到过一位未婚女士，她说自己在面对求婚者时总会忍不住问自己：“这个家伙在阿莫斯的眼中会怎么样？”
（答案一直是：不怎么样！）我遇到过几位有影响力的知识分子，他们都曾与阿莫斯合作过。他们表示总忍不住想象阿莫斯正在阅读自己准备发表的论文。如果想象中的阿莫斯没有认可他们的成果，他们就会重新打磨。我甚至见过阿莫斯之前的学生非常小心地保存着阿莫斯赠予自己的最平常的物品：一本旧书、一个订书机、一支激光笔，这些都成了神圣的遗物。
最重要的是，人们如此珍视阿莫斯身上那种令人震惊的不经意间释放出的智慧的光芒：
做好研究的秘诀在于保持一点儿松弛感。如果不舍得浪费几小时放松一下，那么最终可能会浪费几年的光阴。
如果有人要求你做某件事，而你当时并不知道自己是否想做的话，那就等一天。之后你会惊奇地发现，你答应做的很多事情其实并不是你真正想做的事情。
做好科学研究的一部分因素是：看到他人都能看到的，思考他们未说出口的。
有的人让人难以忘怀，阿莫斯就是其中之一。但是，许多挽留他的尝试都失败了。丹尼尔·卡尼曼在对阿莫斯的悼词中指出了这个问题的困难所在。在阿莫斯的葬礼上，卡尼曼提到，阿莫斯曾让其为两人合著的论文集写一篇序言，阿莫斯给定的主题是：“相信在你心中的那个我”。但是，谁能真正定义自己心中的阿莫斯呢？阿莫斯思想的奇妙之处在于，他想到的事情是别人永远都无法想象的。卡尼曼说，当人们想象阿莫斯的时候，他们脑海中出现的一切都只是阿莫斯本人的廉价仿制品。
阿莫斯自己并没有对此做更多的说明。事实上，阿莫斯强烈反对任何形式的纪念活动。当得知阿莫斯将要离世时，他的学生们询问是否可以为美国斯坦福大学的本科生录下他最后的演讲内容，阿莫斯拒绝了。临终前，阿莫斯要求斯坦福大学校长不要举办任何形式的纪念活动，如以他的名字来命名年度讲座（他不希望自己的名字与他无法控制质量的事情相关联）。阿莫斯向最亲近的人解释到，他认为自己在这一生中已经达成了目标，且很快就会被人遗忘，而对此他并不介意。
也许如此。但是，真的，他并没有被遗忘。
第1章不确定状况下的判断——启发式和偏差
对回归的误解
假设有一大群孩子都接受了两个等效版本的能力测试（我们可称之为测试1和测试2）。如果研究人员从测试1中挑选10个表现优异的孩子，让其参加测试2，会发现他们在测试2中的平均表现有些令人失望。与之相反，如果你是从测试1中挑选10个表现最差的孩子参加测试2，会发现他们在测试2中的总体表现要更好。将上述情形推广开来，我们可以假设有两个变量X和Y，它们有相同的分布。如果挑选一组人，他们在X变量上的均值偏离了 k个单位，那么他们在Y变量上的均值的偏离程度一定小于k。这些观察结果说明了一种普遍存在的现象，即均值回归，这一现象由英国统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）
在一百多年前首次提出。
在日常生活中，我们会遇到很多均值回归的例子。例如，父子的身高、夫妻的智商，以及一个人连续多次考试的成绩等。但是，人们并没有形成对于这一现象的正确直觉。首先，在很多必然会出现回归现象的领域，人们并不期待看到它。其次，当人们意识到了回归现象的出现时，通常会得出荒谬的因果解释（Kahneman & Tversky，1973）。我们认为回归现象仍然是很难捉摸的，因为它与人们秉持的“结果应该在最大程度上代表着输入信息”这一信念无法兼容，所以结果变量的值应该和输入变量的值一样极端。
意识不到回归的重要性会带来致命的后果，正如我们在之前提到的各种现（Kahneman & Tversky，1973）。在一次有关飞行训练的讨论中，有经验的飞行教练发现：如果在学员顺利降落后对其进行表扬，他接下来的表现通常都会不好；而在学员艰难降落后对其进行严厉的批评，他下一次的表现则会有所提升。因此飞行教练得出了结论：口头奖励对于训练来说没有好处，而口头批评则是有益的。这与公认的心理学原理完全相悖。飞行教练的这一结论并不可靠，因为存在均值回归现象。与其他重复性测试一样，即使飞行教练对学员首次的训练不作反应，后者在一次糟糕的表现后通常都会有更好的表现，而一次出色的表现之后往往也会出现表现变差的情况。仅因为飞行教练在学员表现好时表扬了他们，而在表现糟糕时批评了他们，飞行教练就得到了错误且有潜在危害的结论：惩罚比奖励更有效。
因此，不理解回归的意义会让一个人高估惩罚的效用而低估奖励的效用。在社会互动，如有意识的训练中，表现好时通常才会得到奖励，而表现差时往往会受到惩罚。因此，仅通过回归分析就可预测，表现最有可能在惩罚之后有所提升，而在奖励之后有所下降。人类的状况就是这样：在得到奖励之后表现下降，在受到惩罚之后表现提升，这些都只是偶然事件。人们通常没有意识到这种偶然性。事实上，回归在决定奖惩结果中的作用非常隐晦，似乎没有引起这一领域的学生的注意。
可得性
在某些情况下，人们会通过回忆起一类或一件事的难易程度来评估这类事件发生的频率或可能性。例如，一个人可能会通过回想自己熟悉的人突发心脏病的情况来评估中年人突发心脏病的风险。类似地，一个人在预测某种投资行为失败的概率时，可能会通过想象这一过程中遇到的各种困难来进行评估。这种判断启发式被称为“可得性”。可得性是评估频率或概率的有用线索，因为一般来说，与频率较低的类别相比，人们更容易回想起频率较高类别中的案例。然而，可得性也会受到频率和概率之外的其他因素的影响。因此，依赖可得性会产生预测偏差，下面我们来举例说明其中的一些偏差。
实例的可检索性产生的偏差
当一类事件的发生频率要根据其实例的可检索性来判断时，在发生频率相等的情况下，人们会认为其实例更容易被想到的类别，比其实例更不容易被想到的类别更大。研究人员通过一个简单的实验展示了这一效应的影响。被试听到了一份包含知名人士的名单，名单中既有男性也有女性。他们随后被要求对这份名单是否包含更多男性进行判断。每组被试听到的名单内容不同。在一些名单中出现的男性比女性更知名，而在另一些名单中，情况恰好相反。但每一组被试都错误地认为由更知名的人物组成的类别中包含的男性更多（Tversky & Kahneman，1973）。
除了熟悉度以外，还有其他因素会影响实例的可检索性，如显著性。例如，看到房子着火对此类事故的主观概率的影响，可能比在当地报纸上读到火灾新闻的影响更大。此外，人们会认为最近发生的事件可能比较早的事件更容易发生。当人们看到路边有辆车发生了侧翻，那么对于发生交通事故的主观概率会暂时提高，这可能是一种普遍存在的现象。
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