内容简介：本书作者奥利维耶·西博尼多年来一直致力于提升决策品质，他曾在麦肯锡咨询公司担任决策顾问长达25年。他发现，很多公司的商业决策乃至战略决策竟然都是错误的。在有大量的“前车之鉴”，且数据证据表明这些决策大概率会导致失败，甚至会带来灾难性后果的情况下，很多决策者依然会重蹈覆辙。认知心理学方面的研究发现，这些决策错误是由认知偏差导致的，会让决策者误入歧途，掉进决策陷阱。

因此，在这本书中，西博尼利用数十个引人入胜的案例，展示了认知偏差如何经常导致我们所有人陷入9个常见的决策陷阱的，甚至包括那些知名商业巨头。并将常见的认知偏差按照逻辑归为5种更容易记住的类别。

西博尼认为，避免认知偏差陷阱的好方法是在你的组织中构建一个有效的决策架构，而不是重复使用那些让管理者一次又一次失败的老“去偏见”技术。这是一套利用集体智慧帮助决策者做出决策的技术和流程体系，并提供了3大类共40种具体的决策技巧。这是从行为经济学和认知心理学的发展中提炼出的可操作的工具，可以帮你做出有效决策。

作者简介

奥利维耶·西博尼（Olivier Sibony），巴黎高等商学院教授，牛津大学赛德商学院外籍教授，曾在全球最大的战略咨询公司——麦肯锡咨询公司担任资深合伙人长达25年时间。研究领域为战略、决策、问题解决，致力于提升决策的品质。

目录

中文版序 人类判断的两类错误

引言 偏差，人类决策中的非理性

第一部分 认知偏差导致的9种决策陷阱
第1章 决策陷阱1：讲故事陷阱
第2章 决策陷阱2：模仿陷阱
第3章 决策陷阱3：直觉陷阱
第4章 决策陷阱4：过度自信陷阱
第5章 决策陷阱5：惯性陷阱
第6章 决策陷阱6：风险认知陷阱
第7章 决策陷阱7：时间范围陷阱
第8章 决策陷阱8：群体迷思陷阱
第9章 决策陷阱9：利益冲突陷阱

第二部分 认识偏差，做出正确的决策
第10章 5类认知偏差与3个偏差误解
第11章 克服认知偏差，组织胜于个人
第12章 合作加流程，健全决策体系的基础
第13章 用正确的方法做出正确的决策

第三部分 应对偏差，健全决策架构的3大支柱与40个决策技巧
第14章 支柱1：对话，让观点面对面
第15章 支柱2：差异，从不同的角度看待事物
第16章 支柱3：决策动力机制，改变决策流程与文化
结语 你马上就能做出明智的决策了
附录1 5类认知偏差
附录2 40个成为优秀决策架构师的决策技巧
致谢
参考文献
译后记

序

我们的大脑是一个可以产生判断的测量工具，而判断错误，比如体重秤的错误，可能是由偏差或噪声所致。偏差造成的错误是共性的、可预测的，而噪声造成的错误是可变的、不可预测的。偏差和噪声都会导致错误的判断，因此我们都需要避免。

这就是所有领域的决策者都必须了解偏差与噪声的原因，并且我们需要知道究竟要怎样做才能免受它们的影响。《偏差》和《噪声》这两本书就是要通过具体的建议和非常实用的技巧，帮助人们应对这些决策中的缺陷。

为了带领读者踏上这段旅途，我选择了自己所热衷的路径。我现在是一名商业战略教授，此前，我曾在麦肯锡咨询公司做了长达25年的决策顾问。这一职位，为我观察许多战略决策创造了得天独厚的条件。我发现很多决策竟然都是错误的，这不断刷新着我的自我认知。我之所以这样说，不仅因为最终结果证明这些决策很糟糕——这种情况太常见了，没什么好惊讶的，而且因为在做出决策的时候，作为旁观者的我已清楚地知道这个决策很糟糕了。

精彩书摘

确认性偏差在政治领域的影响尤其强大。我们早已知道，人们之所以易受政治辩论的影响，与他们先前所持观点有关：尽管他们观看的是候选人之间的同一场辩论，但是双方的支持者都认为自己拥护的候选人“赢了”。每一方都更容易接受己方候选人的观点，而较少关注对方候选人更有说服力的观点，因此这种现象有时也被称为我方偏差（myside bias）。处在对立政治阵营的双方个体，对于他们原本就已经持有坚定看法的观点，即使面对相同的事实和论点，也会发生同样的现象。如果双方都能选择自己接触的信息来源，那么这种效应将会更加强烈，因为这样一来，他们就更容易忽视那些与自己立场相悖的数据。

从理论上说，科学的研究方法应该能够防范确认性偏差的风险。例如，如果我们正在测试一种新药，那么相关实验就不该以证实“它有明确的疗效”这个假设为目标。相反，我们应该检验的是一种零假设，即假设该种新药是没有效果的。当检验结果有足够高的概率证明这个零假设为错误时，那么“该药物有效”这一替代假设才有一定的合理性。只有这样，研究的结论才能令人信服。因此从理论上来说，科学发现的过程是与人类的自然本能相悖的，它会设法推翻最初的假设。

当然，实际情况要复杂得多。一个研究项目需要付出长期的努力，在此期间研究人员需要做出非常多的决策。在界定研究课题、进行实验、确定哪些异常值数据点需要排除在外、选择统计分析的技术、筛选提交发表的研究结果时，研究人员会面临许多方法论上的问题。这些问题或许会有几个可接受的答案，需要研究人员从中做出选择。即便科学研究中不存在造假的可能性，因为这种情况毕竟极少见，这些选择也仍然可能导致出现确认性偏差。即便研究人员拥有良好的意图、具备完全诚信的品格，他们的选择也可能影响研究结果的走向，使之朝着他们自己所期望的假设方向发展。如果这些影响足够微妙，那么在同行评审中，它们就可能会“蒙混过关”。这就是科学期刊最终会发表错误的研究结果的原因之一，从技术层面讲，这些研究没有问题，通过了所有必需的统计性测试，最终却被证明无法被其他研究人员复现。