网站开发 0755,产品推广软件有哪些,关于重新建设网站的申请表,新型塑料建筑模板图片主持人 尼古拉安根#xff1a; 大家好#xff0c;我是挪威南方财富基金首席执行官尼古拉安根。今天非常荣幸能与大卫斯皮格尔哈尔特爵士对话。坦率地说#xff0c;他不仅是世界上最优秀的统计学家之一#xff0c;也是我见过的最佳风险沟通者。他撰写了大量优秀著作#xf…主持人 尼古拉·安根 大家好我是挪威南方财富基金首席执行官尼古拉·安根。今天非常荣幸能与大卫·斯皮格尔哈尔特爵士对话。坦率地说他不仅是世界上最优秀的统计学家之一也是我见过的最佳风险沟通者。他撰写了大量优秀著作尤其擅长将统计学这个对大多数人来说有些晦涩的领域变得通俗易懂。非常感谢您的参与。
您从事风险研究多年从人类心理学中您学到的最重要的一课是什么
大卫·斯皮格尔哈尔特 首先我必须声明我不是心理学家而是一名统计学家但我尽力向合作过的心理学家学习观察人们如何应对风险与不确定性。我认为“不确定性”是一个比“风险”更广泛的概念它涵盖了所有与未来、甚至当前和过去未知事件相关的一切。事物通常有正反两面因此可以视作风险。
我的体会是人们必须与不确定性共存。当你直接问人们时他们会说“哦我不喜欢不确定性”但有些人实际上是喜欢的他们比其他人更勇敢。当我们追问一些具体问题时这一点就更明显了。比如“你想提前知道圣诞礼物是什么吗”“你想提前知道一场已经录好比赛的结果吗”或者“你会直接跳到电视剧的最后一集看看结局吗”我甚至问过“如果我可以告诉你你想知道自己将在何时死亡吗”几乎所有人都回答“不”。
虽然有些人极度厌恶不确定性但大多数人已经意识到生活离不开不确定性。想象一下一个没有任何不确定性和风险的生活那将是多么可怕。当然确实存在一些非常谨慎的人他们希望一切都能按计划进行掌控所有意外情况但这显然是不可能的。
当我与观众交流时我首先提到的就是我们不仅要面对已知的不确定性更要面对那些“未知的未知”——我们甚至无法列举出所有可能发生的事情。我们必须应对这片未知的迷雾这正是人类生活的一部分。
主持人 我很想了解人们的个人应对策略这与“大五人格”有何关联比如内向的人是否更少冒险
大卫·斯皮格尔哈尔特 我没有亲自研究过这一点但肯定有学者研究过风险偏好和风险规避。他们发现并不存在一个单一的“风险”性格特征这可能就是为什么它不属于大五人格。
例如我认识一些在身体上看似鲁莽的人他们对待自己的身体很大胆但在金钱上却极其谨慎。另一些人可能在社交上非常大胆勇于承担换工作、换朋友、进入新环境的风险但对自己的身体健康却非常小心。所以不存在一个可以衡量所有人的单一风险量表它是一个多维度的概念。
主持人 为什么人们如此害怕未知
大卫·斯皮格尔哈尔特 如果我是进化生物学家我可能会说我们天生对已知风险更熟悉而对未知感到恐惧。这一点几千年前就已为人所知比如所谓的“埃尔斯伯格悖论”——如果你无法明确风险的大小人们会更不愿意接触它。在学术上这被称为“对风险不确定性的厌恶”。
我认为这种态度是完全合理的。因为如果你不了解各种可能性以及它们发生的大致概率一种更深层的谨慎态度就会出现人们会开始真正规避风险以防范重大损失。这种情况在我们生活的方方面面都能看到。
主持人 什么样的习惯能帮助我们更理性地解读风险
大卫·斯皮格尔哈尔特 首先我不太喜欢用“理性”这个词。在我的书中我几乎从不使用它。理论上我们可以理性地分析和分解风险但在现实生活中我认为这很荒谬。我教了几十年决策理论知道应该如何正确应用它但实际上根本做不到。
因为决策理论要求你列出所有可能性、所有选项并评估每种结果的概率及其对你的重要性然后根据经济学原理最大化预期收益。这在现实中行不通第一步就失败了——你甚至无法列出所有可能发生的事更不用说量化所有因素了。 所以我认为没有人能做到真正的“理性”。
不过我们可以尝试以一种“合理”的方式来应对。首先要尽可能发挥想象力敞开心扉努力构想可能的未来包括一些极端情景。这需要多元化的信息输入。我自己毫无想象力所以如果我为社会做重要决策我希望顾问团队能有真正的多元化背景。
我最喜欢的例子是巴拉克·奥巴马。当他决定是否派遣海豹突击队去阿伯塔巴德抓捕本·拉登时他有一个非常多元化且互不沟通的顾问团队。有些人扮演“红队”非常悲观认为本·拉登在那里的可能性只有30%-40%另一些人则非常积极认为可能性高达80%-90%。他必须整合所有这些信息承担最终责任。
因此第一步是承认没有唯一的正确答案必须有多元化的意见。其次要结合分析方法。我热爱数学和统计喜欢深入剖析不确定性分析数据构建模型。这很棒但还不够。它从不告诉你该怎么做你还需要判断力。最终决策是分析与直觉的结合。
主持人 您最初从事医学统计这是如何开始的
大卫·斯皮格尔哈尔特 这很自然只是因为当时有一份好工作。1978年我大学毕业后在美国教了一年书然后回国。当时正值医学人工智能的热潮被称为“计算机辅助诊断和预后”。我们构建统计模型对胃部不适的患者进行计算机访谈等。这些想法在当时非常现代尽管技术很糟糕。
整个80年代我都在研究人工智能中的不确定性问题。我们当时以为已经解决了它但事实证明我们错得离谱。这至今仍是一个重大课题。如今的机器学习技术远超想象令人惊叹但它们在处理不确定性方面仍然存在困难。
主持人 您在医疗领域见过哪些最离奇的数据
大卫·斯皮格尔哈尔特 我参与过英国四项重大的医疗丑闻调查这也是我逐渐获得公众关注的原因。其中一个案例是某个心脏手术中心有三十多名婴儿死亡远超预期数量。
第二个当然是哈罗德·希普曼Harold Shipman事件他是一名连环杀手在二十年间谋杀了至少二百五十名甚至可能多达四百名患者。他被抓获后我们被请来分析是否有可能更早发现他。结论是完全可以。如果当时有人在查看数据他本应在几年后就被发现因为他的诊所里有大量的超额死亡。但当时没有人查看数据。
现在情况有所改善但进展缓慢。我们为希普曼案开发的方法将工业质量控制的理念应用于医疗结果后来被用于英国儿科重症监护的监测系统以实现早期问题检测。
主持人 您现在是公共领域的统计学家。为什么人们需要掌握这个领域的知识人们常犯的重大错误是什么
大卫·斯皮格尔哈尔特 我们只需看看美国等地方的情况当高层讨论不基于证据和数据只基于个人言论时会发生什么。比如特朗普他的一些言论和行为无论是关于疫苗疫苗安全有效其实是有误导性的还是设置关税似乎都缺乏严谨的证据支持这让我这个统计迷深感困扰。
我不想告诉别人该做什么也不想规定什么是正确的政策。我只想说请尊重我们已有的证据。这不仅是政客的问题社交媒体上也充斥着阴谋论和对优质证据的有意或无意的曲解。人们喜欢数据认为它们是冰冷客观的事实但事实并非如此。数据常常被误读、夸大和片面引用cherry-picked。算法会放大这些看起来惊人但实际上错误的断言一旦传播开来就很难纠正。
因此我作为英国统计局的委员一直努力在官方统计数据的传播中提前预判人们可能产生的误解并主动说明“这些数据意味着什么但不意味着什么”以此来引导公众的理解。
主持人 我们从新冠疫情中学到的最重要的一课是什么
大卫·斯皮格尔哈尔特 数据的重要性。对统计学家来说那真是一个黄金时代。我当时夜以继日地分析和沟通数据。媒体和公众也表现出极大的兴趣他们真正想要的是对数据进行不偏不倚的解读。我发现只是单纯地解释数据而不发表“应该怎么做”的意见反而让我非常受欢迎。
主持人 您在书中谈到危机沟通的五项原则。能分享一下吗
大卫·斯皮格尔哈尔特 这些原则源自英国食品标准局前负责人约翰·克雷布斯他在处理疯牛病等一系列危机后总结出来的。
清楚说明我们已知的内容。立即承认未知和不确定的部分。说明我们正在采取哪些措施来学习和发现更多信息例如正在收集数据、进行实验。告诉人们在等待期间可以做什么例如提供临时的建议和指导让他们获得自我效能感。最后也是最重要的一点承诺我们会随着新发现的出现而更新建议。 这强调了当前观点的“临时性”。
这种方法极具可信度因为它真实。然而让政客做到这一点几乎是不可能的。
主持人 为什么对政客来说这么难
大卫·斯皮格尔哈尔特 他们认为必须表现出绝对的自信否则没人会相信他们。但我们的研究包括一些随机试验有力地表明这完全是谬论。当你处于权威地位并承认一定的不确定性时反而会更受信任尤其是那些最初持怀疑态度的人。因为你终于承认了他们所担忧的问题。常见的政治沟通方式那种“强行灌输信息”的做法实际上正在削弱他们试图接触的最不信任群体的信任。
主持人 我们从新冠疫情中没有学到什么
大卫·斯皮格尔哈尔特 我们没有学到足够的灵活性。例如大约在疫情开始一个月后科学界就已经知道洗手和消毒物体表面并非防疫重点通风和新鲜空气才是关键。但官方的宣传在长达一年的时间里都没有改变。我们需要学会敏捷通过承认不确定性来带领民众并在必要时改变方向。
一个正面的例子是当阿斯利康疫苗被发现可能引发年轻人严重的血栓时英国的副首席医疗官乔纳森·范·坦姆向公众详细解释了证据的变化展示了数据图表说明了为什么政策需要根据年龄进行调整。他尊重观众的智力坦诚地沟通公众也因此接受了政策的“调整”而不是指责其为“U型转弯”。这表明由懂行的科学家直接进行沟通效果会非常好。
主持人 在一个被数据淹没的世界里如何区分信号与噪声
大卫·斯皮格尔哈尔特 这就是统计学家一生的工作。传统的统计学方法比如回归分析通过理解变异的来源来区分哪些是可预测的“信号”哪些是不可避免的“噪声”。
这与许多机器学习的“黑箱”方法不同。黑箱模型可以直接输入数据并输出预测但人们往往难以解释其得出结论的原因。而传统的统计方法虽然可能更基础但能让你更清晰地解释哪些因素是重要的从而生成更易理解的结论。
主持人 在您看来您自己的核心理念和希望留下的“遗产”是什么
大卫·斯皮格尔哈尔特 我想应该是关于“可信证据的传播”。我做过很多技术性工作也因此获得了很多引用这很棒。但最终我真正痴迷的是建立一种可信的证据沟通方式。这种沟通不是告诉人们该怎么做而是为他们提供可靠的信息基础。如果我们不这样做就只能依赖丹尼尔·卡尼曼所说的“快思考”即依赖直觉和情绪来处理一切那将是一场灾难。
主持人 对于年轻人从统计学的视角您有什么人生建议
大卫·斯皮格尔哈尔特 我们必须直面不确定性因为我们永远不知道未来会发生什么。在我看来无论是对企业还是对个人最重要的品质是“韧性”Resilience。韧性是我们在面对深层不确定性——那些我们甚至无法预料的事件时所需要的核心能力。它能让我们应对、学习并从任何可能发生的事情中获益无论是好是坏。
所以我对年轻人的建议是走出去冒险但不要鲁莽。要防范那些真正重大的风险但要敢于尝试。正是在承担风险和应对不确定的过程中你才能培养出韧性。
主持人 大卫这次播客比我预期的还要精彩。非常感谢您为社会所做的一切感谢您提升了统计学的知识普及并作为一位如此优秀的沟通者。
大卫·斯皮格尔哈尔特 非常感谢。这次谈话的很多内容也超出了我的舒适区所以我自己也承担了一些风险。非常感谢你。
