有人问：如何判断一个人是否真的喜欢你？

又有人问：如何判断自己真正想要的东西？

还有人问：如何判断现在选择的专业以后就是热门？

总有人问：如何判断我现在该是离职还是继续待着？

……

我想说：你无法在真正理解大脑中发生的“判断流程”之前，做出正确的判断。

著名心理学家丹尼尔~卡尼曼和阿莫斯~特沃斯基经过多年的实验研究，发现人们在做判断时，大脑会自动地启动一种替换性法则，也叫启发性法则。

简单理解就是：做判断时，大脑会将我们已经知道的熟悉的简单的事物替换掉要判断的新鲜的不明确的或者复杂的事物，从而给出直觉的结论。

比如我们知道一个4岁的女孩能自主地无障碍阅读，现在让我们判断这个女孩考上大学的概率？

很多人第一反应就能判断这个女孩考上大学的概率很大，大于60%。看似非常快速的判断，这里面实际上发生了问题的替换：原来的问题是考上大学的概率，被替换成的问题是：4岁就能流畅阅读的女孩比大多数同龄小孩都要聪明。

只要仔细一想，当问题是大概率考上大学的学生有哪些表现时，你可能会说不能严重偏科，需要小学，初中，高中的共同努力，最后也需要一丝丝的运气。不会包含4岁就能阅读。

这也是为什么很多爷爷奶奶，爸爸妈妈看自己家的孩子，总觉得以后会是了不起的人才（判断）。而他们的证据是什么？是一句看似机灵的回答，一首别的小孩还没有开始唱的歌，或者已经溜得很转的滑板车。这样的判断（以后是了不起的人才），被每天看到一两件让自己没有期望到的小事带给自己的惊喜给替代。这么小能如此机灵的回答问题等于以后是个了不起的人。

同样，当我们判断一个项目或者选择一个投资标时，相比于做全面的评估和了解。大脑给出的快速判断更容易让我们接受和信赖。判断某个项目可以被判断某个创始人取代，判断某个投资标可以被判断某个站台的大佬所取代。

根据卡尼曼和特沃斯基的研究，人们做判断启动替换性原则时一般有三种表现形式：经验替换，可得性替换和条件性替换。

经验性替换

要判断的事件被头脑中原来就存在的某个既定模式（经验）作对比，然后用这个既定模式去替换。

隔壁家有个男孩个头长的特别高，你就会不经意的判断这个男孩以后会打篮球或是当个模特。如果长相不是特别好，那判断打篮球的概率更大。在人们脑海中，经验告诉我们打篮球和模特都是身材特别高大，但模特显然还要求颜值。将一个男孩以后打篮球的可能性替换成了现在身材高大的比例。

这和NBA教练选球员时很相似，他们会看这个球员是否符合自己对NBA球员的想象。将能成为NBA球员要具备的条件和我心目中符合NBA球员的想象替换。

在行为经济学中，有专家做过一个最后通牒游戏，A拿着100块钱分给自己和B，A有分配权，B有否定权。就是说A如果分了一个不理想的数字给B，B如果不同意，两个人一分钱都拿不到。显然，当A分成50-50时，B最有可能接受分配结果。但如果A想自己贪多点拿99，给B分1块，那B干脆否定，两个人一分钱都拿不到。

这个游戏有意思的是，当行为经济学家将A换成机器以后，B却能接受A给出的任何数字分配。即使A将分配方案显示为99-1，B也会高兴地接受这1块钱。

为什么机器分的时候，我们能接受任意结果。那是在我们的经验中，认为机器是随机的，这里面没有公平不公平，就像抽奖一样，抽中了是运气，没抽中嘘一声也就没事了。对随机性的接受替换了实际上被分配为99-1的概率极小的判断。

科学界，也同样能看到大量研究实验，他们用简单的经验模型替代复杂的无法直接下手的复杂问题。

美国“遗传学之父”托马斯·亨特·摩尔根为了解人类基因遗传的奥秘，找到了果蝇来做替代研究，直接研究人体太难也太复杂了，人有多达23对染色体，接近30年才繁衍一代，想要收集充足的一代代样本估计至少要花几百年。

与人类不同的是，果蝇繁殖力极强：4对染色体，一年可以繁殖30代，一次能够繁衍上千只，这给摩尔根提供了优越的条件，了解果蝇的遗传奥秘，推演到人类就简单多了。而实施这个实验的前提，是遗传学家的经验：所有生物都公用一套遗传密码。

可得性替换

要判断的事件被头脑中最容易回想起的某个场景和模式对比，然后用这个场景去替换。

刚刚从新闻上看到离家不远处的十字路口发生了撞车事件，这时候你再次走在这个路口，会比平时更加小心谨慎，左顾右盼。大脑中潜在的发生了什么？是对这个路口发生车祸的概率被刚刚发生的撞车事故替换，实际上这个路口可能十来年就发生过一起车祸。鲜活的飞机坠毁消息也会改变你乘坐飞机的意愿。

同样，一则严厉打骂孩子的视频被上传到网上，铺天盖地的心理专家都在讨论打骂会对小孩子造成严重的心理阴影。下班回到家后，刚好看到公公婆婆打骂了孩子，这时候你一定觉得公婆对小孩造成了严重的伤害。显然，将偶尔打骂孩子造成心理阴影的概率替换成了专家们说的打骂定会造成心理阴影。

这也是为什么在股票市场，当股票高涨的时候总有越来越多的人投钱进去追高，而跌的时候却无人问津。原因是刚刚的高涨是新鲜的，易得的，周围的朋友都赚钱了。将自己此时进去赚钱的概率替换成了刚刚的周围朋友都赚钱了。

威尔~史密斯主演的电影《焦点》，他在橄榄球场和一位主动找上门的赌神赌钱，这位赌神几下子就将史密斯的钱全部赢走了。最后一局，史密斯提出让赌神写下球场任一球员的球衣号码，然后让自己女朋友猜赌神写下的数字，赌注是前面几局史密斯输掉所有钱的两倍。女友觉得史密斯疯了，赌神觉得史密斯是想给自己送钱。

在写下球衣号码之前，女友发现100个球员里面，55号是史密斯的朋友，于是就说出了55号，最终这位赌神输的内裤都不剩。

史密斯是如何做到的？其实从头到尾都是史密斯布的一个局。他的人马早就在赌神下榻的酒店周围，在大堂，电梯间，餐厅，要经过的马路上，还有球场外等等，只要是赌神目所能及的地方，都有55的数字出现，于是这种潜意识的植入，让赌神最终选择了55。鲜活的数字55替换了在赌场上随机选择一个号码的判断。

商业场上，同样看到大量可得性替换的例子。

小米手机通过饥饿营销，一举占据国产手机性价比最高的定位，短期内大幅提升销量并且品牌在一夜之间被大众熟知。接着其它国产手机品牌坐不住了，他们也模仿饥饿营销，结局很惨，就和追涨的股民一样。

日本7-ELLEVEN创始人铃木敏文，在新政府上台宣布对所有商品增加5个点税金的政策当下，力排众议，立即推出公司旗下商场和零售店所有商品减免新增的5个点税金，在当时经济不景气，民众消费意愿不高的情况下，将公司的业绩整整提高了两倍。竞争对手公司看到这一举措有效纷纷跟进，但他们渐渐发现即使降价10%也很难再提高营业额了。

条件性替换

要判断的事件和头脑中仅有的某个条件，场景和模式对比，然后用这个条件去替换。

比如你手上刚好多100块钱，这时候来了两个人找你借钱，假设必须要借出给一个人的前提下，下面两个人，你会借给谁？大部分人都会选择左边的这个人。

为什么？在有限的条件下，你会选择靠长相这仅有的一个条件来判断某个人还款的信誉程度。

美国华盛顿大学一名老师和他的合作者做过一个实验，在美国一个P2P借贷网站上，他们使用了几万借款人的照片，然后找很多人根据每个借款人的照片打分，看他们是不是长得可靠，是否会按时还款。

打完分之后，再把这些人分成平均长得可靠的一组和长得不可靠的一组，跟踪他们三年（借款一般是三年期限），来看看这些人还款的概率。

研究发现，在控制了各种因素，包括教育水平，婚姻状况，家庭负担，信用分数，偿还债务能力等各种维度之外，被划分为长得可靠的一组比长得不可靠一组，偿还债务的概率要多10%。

这个实验说明光凭长相这一条件，有时候也能做出相对正确的判断。

当然，对于借贷公司，他们肯定不会凭长相去判断是否给人借钱。他们会根据传统的大数据风控，综合分析这个人偿还债务的能力，例如数据显示不动产的数量，平常登陆的网站，购买产品的贵贱，朋友圈的样子等等。

在传统的制造行业，同样能看到用条件性替换预测判断未来公司明星产品的例子。

曾在12年内把300多人的公司发展为一万名员工的国际企业，日本三住集团董事长三枝匡在担任集团CEO时，有下属给他汇报未来三年净利润增长最多的主打产品，支撑的证据是公司过去三年的平均成长率以及这些产品的占有率。

显然按照波特五力模型，产品的市场增长，和竞争者的竞争能力，潜在竞争者进入的能力，替代品的替代能力，供应商的讨价还价能力，购买者的讨价还价能力五种因素相关。假如仅仅看过去的增长率，说明之前增长的产品能永远持续增长，显然是有问题的。

三枝匡当然没有同意这份报告，让他的下属重新思考后再次提交。

现在已经知道这三种替换性，你肯定会问，为什么大脑会自动启发这种替换机制了？这是因为人在认知放松的情况下，不需要启用更高级更复杂的思考来处理问题，而是用快速的，省能量的方式来迅速判断问题。

在哪些情况下人们的认知会放松？

第一种，重复的经历

同样的事情，多次经历而且没有带来任何不好和伤害，那再次经历就会感觉安全，认知就会放松。比如自己的房间，常去的咖啡馆，喜欢吃的一道菜等等。

第二种，心情愉悦

心情好的状态下，人会觉得一切都如意安全，认知就会放松。比如周五的晚上更觉得家人可爱，国庆假日开始时更容易购物，高兴时更容易答应别人的请求等等。

第三种，清楚的展现

有力的字体，清晰的界面相比于模糊的内容更容易让人认知放松，前者让人更信赖。比如漂亮的字体，厉害的PPT都更容易说服人。

第四种，预知的想法

是说一种新事物和你之前脑海中已经存在的认知是一致的，这样也会让人认知放松。比如对于从来没有见过菠萝蜜的人，你介绍说这是一种贴着树干生长，全身长刺，皮非常厚，果肉是拳头大小的一坨一坨的。估计听完后没有人知道是个啥，也会觉得这种水果非常可怕。但你若直接解释，它就是榴莲的老表，同一个种类的水果。大家立马就懂了，也能放心的吃了。因为榴莲是他们认知中早就认为非常安全的水果。

实际上在各种生活，市场营销以及股票市场等投资中，很多高手都是运用人们的认知放松来达到自己的目的，吃瓜群众真是防不胜防啊。

比如品牌请的代言人，越大的品牌会频繁更换最有流量的顶级大咖明星，为什么？因为一位大家熟知的明星会让你心情愉悦，又能重复不断地看到TA代言的品牌广告。不知名的新产品请一位大家熟知的明星也会符合人的预知，这位明星是怎样，代言的产品也会怎样怎样。

同样，币圈里面盛行的请大佬站台和拉人头都是相同的效果。具体是什么项目实在不懂也不想懂，但是既然这位大佬都站台了，跟着梭哈没错。

而在生活中，当对方心情好时提要求被答应的概率是最大的。这点在夫妻之间的沟通尤其重要。有时候你也能从电视上看到某个歌手参加比赛之前，会喜欢亲吻舞台或者手插进裤兜里，还有一些参加演讲或者辩论的选手开始前喜欢磕几个瓜子儿，原因都是因为重复的动作让他们放松，缓解高度紧张。

既然认知放松让人们做判断时会有替换性的偏差，该如何利用好的一面，同时避免不好的一面？

有效性环境相信直觉

有效性环境是有规律可循，可预测的环境。比如各种棋手，运动员，消防员，名品鉴赏家，赛车手，港口引航员，歌手，医院麻醉师等等。

重点是，这里的直觉并不是生下来就拥有的直觉，而是经过反复大量的训练以后内化的直觉。也叫专家直觉。这些专家在各自的领域长期训练，实践并立即获得反馈，再次调整自己的训练实践，获得新的反馈。

著名的巴浦洛夫反射实验，狗在每次给食物的时候摇铃，最后在没有食物的情况下摇铃，狗也会分泌唾液，这个实验让狗学会了识别食物到来时候的铃声。原理和大量专家在各种不同的训练，比赛，工作中习得的直觉性应对一样。

比如消防员在培训时会观看大量的影像资料，什么状况下发生的火灾，什么原因，在灭火过程中有哪些指标表示有爆炸和坍塌的可能，还有哪些现象表明火还会复燃。这些视频资料在消防员脑海中形成联想的画面，当他们真正进入火场，面对相似的问题时就能第一时间判断该如何处理，而这个真实的处理反馈进大脑又会强化他们的记忆。随着经验的积累，一名老消防员会在任何火场做出正确的专家直觉判断。

同样，一名专业的球员，在场下会对球场上的所有技能进行分解练习，体能训练，投篮训练，发球训练，传球接球训练，持球突破训练，防守训练，跑位训练，战术配合训练。在大量的训练中，他们会遇到各种各样的情况，建立基本的直觉判断。当一次次比赛暴露的问题反馈到训练中，又会加强他们训练的调整和方向，最终在应对各种比赛状况时，直觉就能让这些专业球员做出最佳的应对方式。

AlphaGo围棋大战中AI技术打败了人类的顶尖棋手，如何做到的？它的学习模式同样是通过研究对手大量的比赛，所有的出棋步骤，走子规律，这位AI大脑都弄的清楚明白。在真正的比赛中，对手的某手棋触发了存储在它芯片中的规律，破局制胜就行。这和人脑的学习模式几乎是一模一样。

因此，对于有规律的环境，进行足够多的练习和反馈，积累大量的规律和反馈机制，专家性直觉能帮助你快速的做出正确判断。

无效性环境相信公式和数据

无效性环境是缺乏牢靠规律的环境。比如对新企业的成功前景，经济措施的有效性，银行对信用危机的评估，员工对未来职业的满意度，各种股票短期的涨跌，某种癌症病人的寿命等。

统计学家做过一个调查，他们告诉受试者美国某个城市养狗的家庭占30%，现在有一个家庭的母亲刚刚患病去世，问受试者认为这个家庭的父亲会给6岁的小孩子买条狗的概率是多少？有部分受试者认为这位父亲给小孩养狗的概率大于80%，因为小孩子刚刚失去了母亲，买条狗陪伴孩子是最好的选择。还有一部分受试者认为既然6岁之前都没有养狗，说明这个家庭不喜欢狗，认为这位父亲不会给小孩养狗。

正确的概率是30%。统计学家开始就给出了这个城市养狗的概率，但几乎所有人都忽略掉这个信息。

这些年经过心理学家的教育，人们都知道鼓励人比批评人更有效。但很多时候，你会发现当你表扬了表现好的，他们的下一次表现却糟糕了。而那些被批评了此次表现极差的人，他们的下次表现却变好的。大部分领导会自信的认为是他们的表扬或者批评让别人的表现出现了不同。

真实的情况是怎样？经过统计和概率学家对各行各业进行大量的追踪研究发现：所有的表现都会回归平均值。

最早发现回归平均值现象的是达尔文的表兄，19世纪的英国著名学者弗朗西斯~高尔顿，他在对种子连续子代以及子代株高和母本株高的研究中，发现子代的高度和母本高度似乎并不相关，但似乎前者比后者更趋于平均。如果母本较高，子代就会变矮；如果母本较矮，则子代就会变高。实验显示：子代向平均值的回归与母本高矮的差异是成比例的。

说明前一次表现超过平均值，下一次表现就会朝平均值靠拢回落。这也是为什么我们经常在体育板块看到一些取得非常耀眼成绩的运动员，当下一次比赛我们对他们付出巨大期望时，他们的表现通常差强人意。很多媒体的解释是过度的关注让他们产生了巨大的压力。

可统计学家对大量样本进行分析后知道，他们不过是回归平均值而已。

同样在大家熟悉的面试中，很多小公司都是由面试官一人凭直觉决定某个人的去留，而大公司会经过层层筛选，做各式各样的测试题，然后由人力资源部门综合所有信息来决定。表面上看是因为大公司招聘的人多，必须要层层筛选，不如说他们运用公式和数据来避免由一个人直觉说了算，从而招到不合适人才的麻烦。

总结：

在应对生活和工作中大大小小的事情时，为了节省能量，人们不可能每时每刻对待每件事情都反复思量。大多数时候，在认知放松的情况下，人们会进行快速的直觉判断，要么用经验，要么用鲜活的可得性消息，要么用仅有的知识来替换掉原本复杂的问题。然而，要想在大部分时间做出正确的判断：

使用直觉判断时，要注意大量的积累和练习直觉反馈；

使用概率公式与数据时，同样需要多学习，掌握和模拟每个行业基本的公式思维与数据概率。

参考资料：

《思考，快与慢》----丹尼尔~卡尼曼

《行为经济学》---余剑锋得到课程