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伟德待定提款-“我应该结婚吗?”那些有远见的人是如何做决策的?丨21读书

2020-01-11 17:42:04    来源:慈湖门户网站    浏览量:977
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—亚当·格兰特 沃顿商学院教授题记“我应该结婚吗?”达尔文在那个7月的艰难决定,是其成果延迟发表的至关重要的原因。尽管达尔文与表姐艾玛的婚姻十分甜蜜,但是结的果却是苦涩的。婚后,艾玛生了6男4女,共计10个孩子。从今人的眼光来看,我们不能说达尔文所做的结婚决策是错误的。的确,人们永远无法做出完美的决策。

伟德待定提款-“我应该结婚吗?”那些有远见的人是如何做决策的?丨21读书

伟德待定提款,每周一本书

让阅读,丰满人生

人们永远无法做出完美的决策。任何一个选择和决策,都有时间的局限性。我们所能做的,就是搜集足够多的信息,做出对未来有利的判断。

那么,当我们面临人生重大决策时——找工作、找对象、跳槽、买房、搬家、创业——怎么做出富有远见的选择?怎么做才能让未来的自己感谢现在的你?

21读书

来源丨本文内容综合选自《远见:如何做出对未来有利的决策》

编辑丨阿巷;实习生 思纯

图片来源丨图虫创意,视觉中国等

人生的遗憾在于我们对未来做出了错误的预测。一位流行科学和历史作家阐明了为什么我们如此容易受到长期决策的影响。

—亚当·格兰特

沃顿商学院教授

题记

“我应该结婚吗?”

关于这个问题,达尔文也曾疑惑过。剑桥大学图书馆至今仍保存着达尔文关于这个情感问题的会计账目。在其中一页的页脚上,他潦草地写着“结婚、结婚、结婚,证明完毕”。

1838 年7 月,查尔斯·达尔文(charles darwin)坐在大西洋彼岸,记述了一个间接改变未来科技史发展轨迹的决定。那年,达尔文29 岁。

在那之前两年,他结束了搭乘英国皇家海军勘探船“小猎犬号”(hms beagle)进行的传奇环球旅行。

几个月后,他写下了关于自然选择的第一稿,但又过了20 年,他才最终出版了自己的发现成果。

达尔文在那个7月的艰难决定,是其成果延迟发表的至关重要的原因。

当然,从严格的意义上讲,他的这个决定无关科学问题和物种起源。它是另外一种类型的决定—它虽然与存在主义有关,但更具个人化色彩:我应该结婚吗?

在这个问题上,达尔文采用了时下我们很多人所认可的方法:在笔记本的两张对开页上,他分列两栏,写下了结婚与不结婚的理由。

在“不结婚”的一栏中,他的理由如下:

可以去任何想去的地方

选择社交与规避社交

可以去俱乐部同聪明人士交流

不必拜访亲属,不必忙于琐事

养育孩子的开支与焦虑

可能的争吵

时间上的损失

晚上无法阅读

身体发福、闲散无事

焦虑和责任

购书等开支会减少

孩子多了就需要多挣钱(但工作太多对身体非常不好)

妻子可能不喜欢伦敦,结果就是放逐,然后堕落成懒散的、无所事事的笨蛋

在“结婚”的一栏中,他的理由如下:

孩子(如果上帝愿意的话)

对彼此感兴趣的、常年的伴侣(以及老年时的朋友)

挚爱的玩伴。无论如何比养狗强

家以及顾家的人

音乐的魅力和女性的絮叨。

这些对健康是有益的,但同时也会浪费大量时间

我的天啊,如果人这一生就像工蜂一样忙来忙去,最终一无所有,那是我无法忍受的—不,不,决不能这样

设想一下,一个人孤苦伶仃地在伦敦一栋烟熏火燎、又脏又乱的房子里过日子

再设想一下,沙发上坐着温柔的好太太,一旁是炉火、书籍,可能还有音乐,等等

把这个情景同伦敦大马尔伯勒街的肮脏现实对比一下

6个月后,达尔文和表姐艾玛喜结连理。

尽管达尔文与表姐艾玛的婚姻十分甜蜜,但是结的果却是苦涩的。

婚后,艾玛生了6男4女,共计10个孩子。然而,没有一个孩子身体健康:

两个大女儿未长大就夭折了,三女儿和两个儿子都终身不育,其余的孩子也都被病魔缠身,智力低下。

达尔文对此百思不得其解,直到晚年研究植物进化过程中发现,异花授粉的个体比自花授粉的个体,结出的果实又大又多,而且自花授粉的个体非常容易被大自然淘汰。

这时他才恍然大悟:大自然讨厌近亲婚姻。这也就是他与表姐婚姻的悲剧所在。

从今人的眼光来看,我们不能说达尔文所做的结婚决策是错误的。这个决策并非下意识、心血来潮的思考,然而,谁也没有料到这场婚姻竟然会产生新的变量。

的确,人们永远无法做出完美的决策。任何一个选择和决策,都有时间的局限性。我们所能做的,就是搜集足够多的信息,做出对未来有利的判断。

当我们面临人生重大决策时——找工作、找对象、跳槽、买房、搬家、创业——怎么做出富有远见的选择?怎么做才能让未来的自己感谢现在的你?

具体来说有三个步骤:绘图—预测—选择。

绘图:列出真实和虚拟的变量

在面临艰难抉择时,你试图描绘周边真实的和虚拟的地形地貌:

盘点所有能发挥作用的力量;

勾勒出所有可见的区域,而对于盲点,至少要做到心中有数;

绘制导航区域内所采取的潜在路径。

你不能把关注点仅仅放到那些你认为有把握的变量上,你也需要了解盲点,了解那些“已知的未知”。

发现隐藏变量

1722年,英国富豪谢尔本伯爵提供给化学家普里斯特利一份家庭教师和顾问的工作,年薪250英镑。

但是有一个要求,就是要求普里斯特利全家搬到谢尔本伯爵在伦敦的家,还能顺便给伯爵当个顾问。

普里斯特利当时正缺钱,但要搬去伦敦却让他头疼,他还是喜欢待在家里,同时他也担心和谢尔本的关系,会不会像主人和仆人?

就算一开始融洽,之后谢尔本厌烦他了怎么办?最后,他还担心如果承诺此事,会不会使他不能专注其他工作。

按照朋友们的提议,普里斯特利应该是拒绝这份工作的,但是他通过调研分析,结合自身需求,提出了新的合作方案。

第一,我能不能指定一位教师在你家教书,我远程操控这位老师,你真正需要的时候,我再去伦敦;

第二,如果将来两人的关系闹僵了,这个工作我不能做了,你也要保证每年给我150英镑,终生不变。

谢尔本同意了这个方案。

最终,普里斯特利为其做了7年的家教和顾问。7年中他过得自由自在,取得了很多学术成果。7年后,谢尔本依然每年给普里斯特利150英镑。

普里斯特利可谓非常有远见,他预估到了所有可能出现的变量,并评估每条路径的后果。最后跳出现有选项,找到了对自己有利的合作方式。

做出有远见的决策并非易事。富有远见的决策涉及互动变量;

它需要我们就不同的经验和范围做全面考虑;

它迫使我们依照程度不一的确定性预测未来。

它往往带有相互冲突的目标,或具有最初难以发现的潜在的有用选项。

它很容易受到个人的“系统1”思维(损失规避、确认偏误、可用性启发……)的影响,也很容易受到群体思维的缺陷的影响。

利用群体的多样性

几年前,大温哥华区的水务部门遇到了一个问题。随着城区人口的不断增长,大温哥华区现有的淡水资源捉襟见肘,已无法满足未来几年人们的需求。

新的水源亟须开发,但这无可避免地会给当地环境、商业和社区造成影响。

由于位于多雨的太平洋东北地区,这座城市有着众多潜在选择:

三座水库可以进一步扩容,新的管道可以铺到距离城区较远的诸多湖泊,或者沿着一条大河开采水源。

这样的决定所产生的后果可能会持续超过一个世纪。

但政府做了一次认真的尝试,从全局视角列出了所有重要的变量,然后据此建模。

在建模过程中,该决定征集了广泛的利益相关方的意见和建议,而每一个利益相关方都就各自关切的问题表达了自己的看法:

生活在水源地附近的当地居民;

认为土地神圣不可侵犯的原住民;

环境活动人士和环境保护主义者;

卫生与水质安全监管机构;

划船、钓鱼或从事其他水上运动项目的当地公民;等等。

利益相关方依据各种变量对每一个选项的影响进行了评估:

水生生境、陆生生境、空气质量、外观质量、就业、休闲娱乐、交通和噪声,以及地产价值等。

这类将各种不同的意见融合在一起的技巧,会因规划者(或规划者所聘请的咨询机构)所采用的方法论的不同而不同。

但它们都有一个核心共同点:

在类似于这种为市中心提供新的饮用水的复杂决策上,绘制地图时要从不同的视角做全面考虑,以产生尽可能准确的问题解决示意图。

当然,每一个富有远见的决定都有其独一无二的地图。

用尽可能多的智慧做出选择,这背后的艺术并不在于强制性地确保该地图与某个已有模板相匹配,而在于培养并透过敏锐的视觉,看清真实情况。

培养敏锐视觉的最佳方式,就是让不同的人就相关问题发表各自的看法。

预测:模拟未来事件的走向

在做艰难选择时,我们实际上是在对未来事件的走向做预测。

当我们决定在一座发展中的城市的郊区建造一个公园时,我们预测该公园会吸引常客;

我们预测该城市会继续扩张,并会在未来几年里把这个郊区公园变成市内公园;

我们预测,将城市空地用于商业发展,从长远看是完全负面的,因为城市中的绿地将会越来越稀缺。

在艰难选择中,我们应该汲取一个宝贵的教训:切忌单一思维。

美国红队“事前尸检”

美国军方在使用“红队”(red teams)方面有着悠久历史。这个传统上的红队,是魔鬼代言人的一个系统性版本,即在组织内指派一个群体,让它负责模拟敌方的行为。

你可以把红队想象成战争游戏和情景规划的混合体:

你设置一些附带想象结果的决策路径,然后邀请你的一些同事参与其中,让他们站在敌方或市场竞争对手的立场设想对方的反应。

在思考具有挑战性的决策时,人们会很自然地预测各种阻力或可能的失败点。

“让我们先提提不同意见吧。”这是我们在会议室或非正式谈话中经常听到的一句话。

它与事前剖析和红队研判分析等策略的区别就在于过程是否正式:指定具体任务和身份,让人们扮演某种角色。

“你能想想这个计划可能失败的原因吗?”仅仅这样问是不够的。

事前剖析和红队研判分析会迫使人们选择新的视角,或迫使你考虑替代性叙事,而无论是新的视角还是替代性叙事,仅靠在几分钟内提提不同意见,怕是很难取得成效的。在某种程度上,这个过程类似于绘图阶段的专家角色指派。

接受新的身份,并透过一个模拟视角观看世界,这样你就会有新的发现。

权衡:从剩余选项中选择

普里斯特利就是否接受谢尔本伯爵的工作曾向好朋友富兰克林寻求过建议,作为自我提升领域的大师,富兰克林在回信中并没有提供明确的建议,而是讲述了一种做决定的方法。

我的方法是拿出一张纸,在中间画一条线,把它分成两栏,一栏用来写赞成的理由,一栏用来写反对的理由。

然后,在接下来三四天的考虑时间里,依照不同时间、基于不同动机而产生的不同想法,记下赞成或反对的理由。

当把所有理由都罗列出来的时候,我就开始全面权衡比较了。

当我发现赞成一栏的某个理由和反对一栏的某个理由所占比重大致相当、可相互抵消后,我就把它们一起画掉;

如果某个赞成理由所占比重相当于两个反对理由,那我就把它们三个一起画掉;

如果某两个赞成理由所占比重相当于某三个反对理由,则这五个会被一起画掉。这样一来,最终我会找到一个平衡点。

在之后的一两天里,如果赞成和反对这两栏中都没有新的思考发现,那么我就会据此做出决定。

线性数值建模

数值建模类似道德算法:通过一系列用于操纵数据的指令产生一个结果。

线性数值建模被广泛应用于各种复杂的规划决策中,这种方法大致是这样的:

在绘制出决策地图后,考察各种替代选项,并构建一个可预测的结果模型,然后就你所认为的最重要的价值指标列一份清单。

在一个数值模型中,你需要为每一个价值指标赋予一个权重,以此衡量它对你的相对重要性。

按照最具数学特色的衍生方法,你为每一个价值指标赋予一个从0 到1 的权重值。如果当时达尔文在做决定时建立了一个数值模型,那么他的分类账是这样的:

这个结果同达尔文的最终决定是一样的:146.5分对105.5分,结婚选项赢得决定性胜利。

线性数值建模被证明是一个非常有效的工具,尤其是当一个决定涉及价值观各不相同的利益相关方时,因为在计算结果之前,你要考虑他们的不同观点并赋予各个观点不同的权重。

尽管计算决策有着悠久的历史,但公正地讲,我们大多数人在做复杂决策时并没有进行任何实际的数学计算。

最重要的工作在于我们如何创设一个决策,即我们采用什么样的策略来克服源于有限理性的所有挑战:探索多重视角,制订情景计划,确定新的选项。

如果我们在绘图和预测阶段做了充分的工作,那么真正的选项往往也就显而易见了。而这也是大脑默认网络厉害的地方之一。

在某种意义上,决策的前期准备工作应包括时下最先进的策略:事前剖析、情景规划、专家角色,以及利益相关方的集思会等。

但一旦这些演练拓宽了你的视角,并帮助你跳出最初的直觉反应之后,接下来你要做的就是静待沉淀,让大脑默认网络发挥魔力。

延长散步时间,在淋浴间多逗留一会儿,放飞你的思绪。

赠书福利

《远见:如何做出对未来有利的决策》

作者: [美] 史蒂文·约翰逊(steven johnson)

译者:陈召强

出版社:中信出版集团

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小伙伴们,你们做决策时是怎么衡量的呢?

和我们聊聊吧~

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