To be or not to be? That is the question.
普通人面对的选择并不比哈姆雷特王子少，小到今天吃什么穿什么，大到选什么工作在哪个城市定居。有人认为目标和价值观决定选择，人们总是选期望效用最大化的方案，也有人认为选择策略遵循身份和规则，什么样的人处于什么样的环境下就会做什么样的事情。选择某种程度上体现我们如何理解自己的过去、本质和未来。亚马逊创始人Jeff Bezos也曾在一次演讲中总结到「聪明是一种天赋，而善良是一种选择。选择比天赋重要，是选择塑造了我们的人生。」
那么，人类到底是如何做出选择的呢？决策作为最贴合日常生活的心理学研究领域，对普通人又有哪些启发呢？是否能帮助我们做出更佳选择？
如果把每个决策放在放大镜下仔细观察，会发现决策按照选项的维度空间可以分成两大类：侧重实维度的选择和侧重虚维度的选择。实维度是指实际可测量、看得见摸得着的维度，比如重量、体积、长度等，典型的实维度决策有：择偶选择、商品选择、人力资源选择等，决策者通常会为选项的每个维度打分，并加权求和，选择总价值最高的选项。
虚维度是看不到摸不着的维度，比如时间、空间、概率等。虚维度选项又分为风险决策、跨期决策和空间决策。风险决策指决策者不确定未来会发生什么，仅知道发生各种事件的结果和概率时进行决策的过程，事件价值由概率和预期价值共同决定，发生概率越小，权重后所得的总价值越小。比如医生在不同的癌症疗法之间进行选择。跨期决策指对发生在不同时间点上的结果做出选择的过程，决策者会平衡取舍眼前与未来的利益，按一定时间折扣率把未来结果折扣到现在，比较各个选项的当下价值进行决策。时间越长，折扣后所得的总价值越小。比如人们会播种当下即可食用的种子，期待换取季后更多的收获。空间决策指对发生在不同空间上的结果做出选择的过程，价值会被空间所损耗，空间距离越远，损耗后所得的总价值越小。比如人们愿意花钱救助本国贫困山区的孩子，却不大关心远在非洲的平民窟儿童。
虚维度上进行选择和判断的能力让人类在漫长的进化历程中得以生存和发展，并在与其他物种竞争中胜出。
仅仅了解决策类型还不够，不足以解释人类是如何进行决策。是否有一种通用的、屡试不爽的决策模型帮助人类应对生活中出现的各项问题呢？目前主流的决策分析有三种流派，期望效用理论为主的决策分析、启发式推理与偏见、自然环境下的直观推断。
期望效用理论
二战结束后，人们开始将战争中使用的逻辑严密的统计学方法用到其他领域，由此诞生了决策分析。
1947年，数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）和奥斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）提出期望效用理论——「期望结果效用值乘以该结果发生的概率，与自然发生所能得到的利益效用值及其概率乘积相比，便可得出期望效用值以指导决策。」 简单来说，期望效用理论提供一套公理，决策者可以用数学公式预测决策结果，并与人们真实行为作比较。期望效用理论有很多公式，但它们都必须满足一些数学原则，比如：
有序性：决策者对任意两个方案进行比较，要么偏好其中一个，要么对两个都无所谓。
相消性：在做选择时只需要比较造成不同结果的选项，选项相同的因素应该互相抵消。
可传递性：如果A和B方案中更偏好A方案，B和C方案中更偏好B方案，那么A和C中必定更偏好A。
连续性：如果出现最好结果的概率非常大，决策者总会在最好和最坏结果中进行赌博，而不是选择一个确定的中间值。
恒定性：决策者不会受到备选方案的表现形式的影响。
期望效用理论假设人们是理性思考的，遵循这些原则即可得到期望效用最大化的选择方案。
期望效用理论后，很多理论家对此提出扩展，生成很多变式，比如：1954年，伦纳德·萨维奇（Leonard Savage）提出主观期望效用理论。这个理论在计算期望收益时考虑人们对某个事件发生的主观概率。1959年，邓肯·卢斯（Duncan Luce）提出随机选择模型。这个模型认为人类的一些偏好有随机成分。这些扩展以及一些替代理论一起构成了期望效用理论系。
决策分析有一个通用的决策方法论，即：阐述问题——列出可能的选项——系统评估每个选项的结果期望——选择期望最大化的那个选项。
期望效用理论看起来合理又理性，真实决策者却经常违背这些原则。人们开始质疑违背期望效用理论的人们就不理性吗？并且陆陆续续有很多人提出悖伦挑战期望效用理论公式的各项原则。
确定性原则，指偏好不会受到某事件相关信息的影响。比如，你有选择A和选择B，假如事件X发生了，你会选择A；事件X没有发生，你也会选择A，那么不论事件X如何，你都更偏好A选项。确定性原则被认为是理性行为原则中最简单也最受公认的原则。
认知心理学家埃尔德·莎菲尔（Eldar Shafir）在1994年《Cognition》杂志发表一篇文章，证明很多情况下人们会违反确定性原则。比如有一个掷硬币赌博游戏，如果正面朝上赢200元，反面朝上输100元。如果被告知已经玩过一次并且获胜的人，69%会选择再玩一次，而如果被告知已经玩过一次并且输掉的人，59%也会选择再玩一次。但如果仅仅知道玩过一次却不知道结果的人，只有36%选择再玩一次。类似的情景还有，如果考试成功，我就去度假庆祝，如果考试失利，我就去度假散心，如果不知道考试成败，我就不去度假。
不仅确定性原则受到挑战，日常生活中违背其他原则的例子比比皆是。根源在于人们做决策时无法考虑到所有结果发生的可能性，更不知道犯错误的成本和遵循理性原则计算的成本相比哪个更大。有时将复杂任务简化，采用捷径的方法反而会在降低认知负荷的同时实现效用最大化。
这时需要新的理论解释人们的决策分析。
启发式推理与偏见
诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙（Herbert Simon）在1956年提出「有限理性」的概念，指人们在做决策时，追求的是满意解而非最优解。满意解是指一个选择即使不是收益最大化的，只要能满足目前需求即可。在西蒙的研究十多年后，丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特韦尔斯基沿着他开创的道路继续探索，1974年，两人共同发表第一篇论文《Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases》。他们发现人们会依靠许多简单的策略或经验法则来做决策，这些简单法则称为「启发式」。启发式是人们面对复杂情境的决策机制，很多时候它们是有益的，但同时也可能导致严重错误。他们指出三类不确定情况下的启发式：
代表性：当人们需要判断物体A是否属于类别B或是事件A是否属于过程B时，就会使用代表性。代表性会让人们对样本大小不敏感、忽略先验概率、产生效度错觉等。
可得性：当人们估测某类事件发生的频率或是某个特定进展的合理性时，就会使用可得性。可得性使得人们误以为越容易想起的事件发生概率更高，还会受到想象力和错觉的影响。
判断与锚定：人们会根据初始值来判断最后的答案。这回导致人们的判断非常不精确，很容易受环境和条件的影响。
（更多关于启发式的案例可以参考卡尼曼的《思考，快与慢》一书。）
第一篇论文发表五年后，卡尼曼和特韦尔斯基又共同提出「前景理论」，它与期望效用理论有很多差异：
用「价值」替代「效用」。「效用」是从净财富角度考虑，而「价值」是从损失和收益角度考虑，并且损失和收益的价值函数也不同。由此推断出人们非常厌恶损失，有「禀赋效应」，指一件物品一旦拥有之后就会提升它的主观价值。另外，人们决策时表现的偏好取决于问题框架，如果看起来是收益，人们倾向于规避风险，而如果是损失，人们会更加偏好风险。
隐含「确定效应」，指如果一个事件发生的概率会减小，在结果最初就确定会减小对决策者产生的影响大于可能会减小。也就是说，将一项损失的概率从5%减少到2.5%的价值，不如将概率从2.5%减少到0%的价值大。因此，人们更愿意消除风险而不是减少风险。
「确定效应」引申出「虚假确定效应」，指看起来完全消除了风险，实际上并没有。比如买一送一就比打七五折看起来更有吸引力，因为免费比折扣看起来更好。
前景理论提出的风险厌恶、废弃-损失效用、心理账户等符合很多人类真实情境下的决策表现，因而被广泛接受。「损失厌恶」指获得某笔钱的吸引力要弱于人们想要规避某笔损失的意愿，可能收益的吸引力并不足以抵消可能损失带来的厌恶。很多人对家里老人省吃俭用非常不解，从损失厌恶的角度讲，老人家经历过缺吃少穿的生活，在物资并不匮乏的今天即使告诉他们一件东西很便宜并不能改变他们的行为，因为「目前有够用的资源」并不能让老人放心使用，多年养成的节俭习惯迫使他们从「损失」的角度来考虑问题，用一些少一些。人们总是会选择风险规避，而随着财富增长选择风险规避的意愿却降低了。「确定获得100元，和有80%概率获得200元，你会选择哪个？」很多人会选择前者，然而后者的期望收益更高，并非选择前者的人不理性，只是，财富指数越高，对风险承受能力越强，规避风险意愿降低，越倾向于选择后者。
利用这些心理特点，人们可以选择更符合长远收益的决策方案。比如，最简单的理财方法是利用心理账户对人们消费的影响，给自己划分多个不同用途的钱包，月初把一部分金额放在理财钱包里，只花费消费钱包的金额。再比如，如果想提升某项技能，就去办一张俱乐部会员卡，这样即使生病了坚持去练习的概率也会增加，为的是不浪费会费。
即前景理论之后，又相继有学者提了更多补充理论，比如，由戴维·贝尔（David Bell，1982，1985）、格雷厄姆·卢姆斯和罗伯特·萨格登（Graham Looms & Robert Sugden，1982，1983，1985）各自提出的「后悔理论」，后悔理论仍然采用经典效用函数，只是加入一个新的变量——后悔。后悔理论能够解释很多期望效用理论的悖伦，但当涉及到死亡风险决策时，就没有意义了。
又如，中国科学院心理研究所的研究员李纾提出「齐当别模型」，齐当别模型描述了一个决策选项的表征系统，一个多维空间，选项是多维空间中唯一一点，空间的各个维度表示选项的价值衡量标准。某一选项在某一维度会根据某个效用函数被赋予主观价值，效用函数的形式根据不同维度相应变化，选项在某一维度的差异判断由主观价值所决定。当选项的客观价值维度不同无法比较时，效用函数也能转换成同一维度的可以比较的主观价值。在进行决策时，根据齐当别模型，决策者会齐同掉较小维度差别，只保留最大的维度差别作为最终决策的依据。齐当别模型所假设的认知加工过程处于人类的认知能力范围之内，人们并不会累积所有选项以及所有维度的效用差异，齐同过程会丢失一些决策信息，导致人们在决策时产生所谓「悖伦」。「齐当别」模型某种程度上升级了卡尼曼的启发式。李纾证明修改选项方案的参数后，人们的选择也会发生变化。
自然决策理论
除了一些补充理论之外，德国心理学教授格尔德·盖格瑞泽（Gerd Gigerenzer）怀疑卡尼曼的实验，他对问题结构微调后发现能够去除显而易见的认知错觉，如数据以自然比例（每1000个里有10个）代替百分比（1%）给出，医生正确评估疾病的几率就大大提升。他曾在斯坦福大学和加州大学伯克利分校发表演讲，猛烈抨击「直观推断于偏见」。
盖格瑞泽的抨击过于强硬和激烈，让卡尼曼有些心力交瘁，于是卡尼曼找到一位更加温和的心理学家、决策顾问加里·克莱因（Gary Klein）一起研究自然决策理论和启发式偏见的区别。克莱因和他的团队通过研究消防员、军人和飞行员等在实际情境中的决策过程，提出基于直觉的决策模型——RPD（recognition primed decision）决策模型，也称识别启动决策模型，这一模型融合了两种认知过程：一种是决策者衡量当前情景，以识别那种行动方案较为合理；二是通过心理模拟，评价各种行动方案。
卡尼曼的「启发式与偏见」（heuristics and biases）认为人类的大部分认知偏差来源于直觉，而克莱因的「自然决策」（naturalistic decision making）则认为在真实的自然环境中，专家依靠直觉和经验迅速做出决策。那么直觉和经验究竟能否帮助人们更好决策呢？卡尼曼和克莱因于2009年共同发表论文《Conditions for intuitive expertise a failure to disagree》，探讨这个问题。显然，直觉和经验有时很有用有时却通往灾难，那么如何区分真正的专家直觉和启发式直觉？
卡尼曼和克莱因通过大量的讨论得出结论，直觉能否发生作用取决于两点，第一，决策环境是可预测的、有足够规律可循；第二，决策者能够通过长期训练掌握规律。比如国际象棋的环境就是极度规律的，医生、运动员、消防员面对的环境是高度复杂但也有规律可循，通过长期职业锻炼，他们能掌握环境规律，进而演化出一种直觉。然而，股票预测家、经济学家、政治家面对的环境是极度复杂且无规律的环境，那么他们的直觉就不可信。
高效度的环境和充分的实践机会，缺一不可，并且值得注意的是，实践必须包括足够长的时间、足够多的练习次数以及及时有效的反馈，只有这样才能获得真正的技能。人们有时也会凭借运气作出正确决策，便以为自己拥有了直觉，但这些幸运儿容易受自信偏差的影响。金融业有大量此类案例。此外，在一个领域拥有专业技能的人，切换到另一个领域直觉就会失效。比如，财务分析师可以成功衡量一个公司能否盈利，但是很难判断其股票是否被低估。无论专家本人还是那些观察他们的人都很难分清专业技能的界限。
卡尼曼和克莱因在这次合作中统一了很多观点，然而他们并不完全认同对方的理论。克莱因厌恶「偏见」这个词以及与之相关的概念，而卡尼曼更喜欢探索和研究人类由启发直觉而引发的错误，他认为这个更有指导性。总体来说，两人所持的观点有很多相同，最大的不同来自偏好和品味。
何去何从
决策分析提倡理性分析与取舍，启发式推理与偏见教育人们小心认知偏差，而自然决策让人们相信直觉的力量。三种流派都有自己的理论和立场，对于普通人而言，争论没有意义，学会区分场景，灵活采用不同方法才有助于提高决策质量。
决策分析侧重一致性和理性，但受制时间、数据和人的认知负荷。适用于做重大决策，比如个人财务投资、考研还是找工作、要不要迁移城市等。人生的关键决策也就那么几个，站在人生岔路口的时候，能够觉知当下，让理性分析接管大脑更容易找到那条通向自己的路。大部分团队决策场景也适合采用决策分析，综合考量每种方案找到期望最大化的选项。
启发式推理能够在大部分时候帮助人们做出合理判断，但有时会出现重大失误。了解人类有这么多偏差是第一步，但了解远不够，不足以改变默认思考模式。更聪明的做法是，利用人类的认知偏差，改善决策环境，设计更好的机制体系，引导个体做出更明智的决策。比如，在组织中去除繁杂的不必要流程，这些流程会降低成员积极性并且增大认知偏差的概率，流程必须简明扼要，直击要害。
自然决策更相信专家直觉，适用于时间和条件都极其有限，且高度不确定、无法依据数据判断的情境，比如消防、运动、高速驾驶。在做出决策的一刹那看似简单，认知负荷最小，然而培养真正有效直觉的道路漫漫。有效的直觉要求环境必须有学习机会，并且能够积累大量有效经验。克莱因告诉我们，要像专家那样学习：
现代发展
决策分析、启发式推理与偏见、自然决策是较为主流的三种决策流派，除了这些之外，随着现代科学的发展，一群神经科学主导的科学家和一群行为经济学主导的科学家走到了一起，把决策与大脑运作联系起来，诞生了神经经济学。神经经济学仅十多年历史，目前还在学术界的争论中蓬勃发展，当已经取得很多有趣的实验成果。感兴趣可阅读《决策与大脑》一书。
认知和动机，感知和记忆，还有当下情景，这些因素都会影响人类决策质量。科学家们还在不断探索其中奥秘。生而为人，真是复杂又有趣。
PS：感谢阳老普度众生救苦救难～ ?♀️
