2013年6月24日，尼克·瓦伦达做出了一个极其冒险的决定。他踏上了一根长426米的钢丝，钢丝悬在大峡谷岩石谷底上方450米处。他没有安全带，也没有安全网。22分54秒后，在一路上不断遭受阵风吹袭之后，他到达钢丝的另一端，抵达了另一侧的安全地带。
尼克决定踏上钢丝，是个好决定吗？他又是如何做出这个决定的？
要回答第一个问题，分析式决策方法会规定一个流程：评估成功的可能性及其价值（成功走完全程会给尼克带来的“幸福感”），并将其与失败的可能性及其（最终）代价相权衡。
这种代价并非抽象概念：尼克是走钢丝的瓦伦达家族第七代成员。他的许多亲属都 在表演时丧生。
从一个层面看，回答第二个“如何”问题很容易：他把一只脚迈到另一只脚前面。从另一个层面看，问题就难得多了：什么样的信息会促使我们以特定方式做出选择？
经验与描述
许多最成功的决策理论，都是为结果及其概率已知且明确界定的情境而发展出来的。决策科学家最基本的工具很简单：赌博式选择。
想想这样一个选择：确定拿到30美元，或者参加一次赌博，有80%的机会拿到40美元，20%的机会什么也得不到——你会选哪个？许多人 喜欢“稳拿的那一份”。
尽管如此，如果计算这两个选项的“期望值”——将金额（40美元）乘以其发生概率（80%）——赌博选项的“价值”更高（32美元）。
但这种简单的赌博似乎与尼克面临的选择很不一样。就像我们通常会遇到的许多更平常的决定一样，他手边没有一张方便查阅的表格，列出相关概率和明确无误的结果。我们必须通过经验，了解这些结果以及它们出现的概率。
现在设想，你要在电脑屏幕上两个没有标签的按钮之间做选择（有点像简化版的迷你扑克机）。点击几次后，你发现，点击其中一个按钮总会得到30美元；点击另一个按钮，每十次中有八次会得到40美元，两次会得到0美元。
如果你可以随心所欲地一直点击下去，你觉得最后会更偏爱哪个按钮？
你可能已经注意到，“点击任务”和描述出来的赌博提供的选择完全相同。然而事实证明，在做出“基于经验”的选择时——也就是人们通过经历了解结果及其概率时——偏好 往往会逆转。
因此，随着时间推移，人们会偏爱赌博，而不是稳拿的那一份；也许他们认为，得到0美元的两成机会，被相当频繁拿到40美元而非30美元的情况抵消了。
也就是说，人们似乎在从经验中学习时低估了较少见的结果（得到0美元的概率为20%），但当这个结果被 描述出来时，却会高估它。
直觉有多可靠？
这能解释尼克为何踏上钢丝吗？显然不能完全解释，但或许能提供一些线索：尼克面临的“赌博”无法用文字描述——此前从未有人走钢丝跨越大峡谷，因此无法计算成功的概率。
因此，尼克只能依靠自己在类似情境中的经验。也许他此前多次成功走过其他钢丝，使他淡化了（低估了？）负面结果（极其严重）的风险。
事后看来，尼克决定跨越峡谷似乎算得上一个“好决定”：他活了下来，可以讲述这段经历。在这个例子中，过往经验是良好的信息来源，但情况总是如此吗？
面对艰难抉择时，我们常被劝告“听从内心”或依靠“直觉”。如果我们所说的 直觉 是指经过数小时、数天、数周乃至数年接触类似情境而积累起来的经验——甚至只是经过“点击任务”实验中的几次试验——那么这样的建议很可能是有益的。
但如果我们没有机会从经验中学习——要么是因为接触类似情境的机会太少（这是你第一次面对这种特定选择），要么是因为环境实在太难预测（例如股市）——那么我们的决策就可能出错。
在这些情境中，启发式过程往往会起主导作用，并可能导致我们在 判断和决策中产生典型偏差。
关于赌博式选择的简单实验进一步印证了这样一种观点：我们获取信息的方式，会导致我们所选择的行动以及 我们对周围世界的理解方式出现很大差异。
所以，下次你做决定、试图判断它是否明智时，不妨退后一步，想想自己是否具备足够的判断能力。你的经验足够吗？还是可能受到一些无关因素的影响，比如别人选择如何向你 描述这些选项？
如果你不确定，那么研究 表明 ，一些简单策略可以减少不必要偏差的影响，例如思考为什么你的第一个答案或选择可能是错的，然后再提出一个替代方案。
就像走钢丝跨越大峡谷一样，做好决策的道路也需要一步一步谨慎前行。
本文与以下机构合作发布： The Conversation
作者：本·纽厄尔是澳大利亚新南威尔士大学认知心理学副教授。
图片：2013年3月18日，在柏林 Wostel 共享办公空间的办公室里，HowDo 初创公司的员工——瑞典的 Nils Westerlund、瑞典的 Sofia Braendstroem、意大利的 Alessandro Contini 和英国的 Emma Rose（从右至左）——参加制作会议。路透社/Thomas Peter
