單一觀點直覺
我們覺得簡單的概念很迷人，喜歡洞悉的那一刻，喜歡感到自己確實了解某個事物，而這就像一座滑溜溜的斜坡，我們很容易就往下滑，認為這個耀眼的簡單概念可以漂亮解釋許多其他事情，不然就是可以漂亮解決許多其他問題。
一切都很簡單。然而有一個問題，那就是我們完全誤解了世界。我把這種對單一肇因與解方的喜好稱為單一觀點型直覺。
舉個例子，自由市場是個簡單漂亮的概念，並可以推導到另一個簡單概念，那就是所有問題都有一個肇因：政府干預 ── 對此我們絕對要永遠反對。至於所有問題的解方就是減少稅收，鬆綁法規，從而釋放市場的力量 ── 對此我們絕對要永遠支持。
這種思考省下許多時間。你不必從頭了解一個問題就能提出見解與答案，然後就能把頭腦用在其他事情上。然而如果你想了解世界，這招可沒那麼好用。如果你永遠固守或反對某個特定概念，你會看不到那些不符這觀點的資訊。這對想了解現實的你通常不是好事。
反之，你最好時常檢驗你所喜愛的概念是否有漏洞，對自身局限抱持虛心，對不符想像的知識抱持好奇，對其他領域的知識抱持好奇，別只跟同意你的人談話，別只看符合認知的例子，而是接觸不同意你的人，接觸反駁你的人，把不同見解當作有助理解世界的寶貴資源。
專家與社運人士
我愛專家，但專家有其局限。
- 首先，專家顯然只是自己那領域的專家
- 有時「專家」甚至並不專精於自己的領域，許多社運人士把自己塑造為專家。
槌子與釘子
你也許聽過這句西方諺語：「給孩子一個槌子，什麼都像是釘子。」
當你有寶貴的專業，你會想好好拿來用。有時專家會四處設法讓得來不易的知識與技能有用武之地，連其實派不上用場的地方都想插手。數學高手老是對數字念念不忘，關注氣候變遷的社運人士到處大談太陽能，醫師在日常預防較佳的情況下仍提倡事後治療。
我不愛數據。我是數據的超級粉絲，但不愛數據。數據有其局限。唯有當數據能超越數字本身，協助我了解現實（例如人的生活），這才值得愛。在我的研究上，我得靠數據檢驗我的假設，但那些假設本身通常源自跟人交談、聽人說話與觀察他人。雖然我們絕對需要數據來了解世界，卻得十分小心謹慎，別貿然相信只憑一堆數據就下的結論。
求真習慣
為了扭轉單一觀點直覺偏誤，你要有整個工具箱而非一把槌子。懂得察覺單一觀點可能局限自已的想像，然後想到不妨試著從許多角度來看問題，方能獲得更準確的了解，提出更實際的解方。
- 檢驗你的想法：別只看支持自身觀點的正面佐證，而是請不同意你的人檢驗你的想法，並找出他們的漏洞。
- 專業有局限：別對專業以外的領域撈過界：對不懂的事物要虛心。此外，別人的專業也有局限，你同樣得小心留意。
- 槌子與釘子：如果你擅長使用某個工具，你會太常想去用它。如果你深入了解了某個問題，你容易誇大那個問題或解方的重要性。切記，沒有哪個工具處處適用。如果你最愛的點子是槌子，記得找其他有螺絲起子、扳手和捲尺的同事，對其他領域的想法抱持開放態度。
- 看數據，但別「只」看數據：不靠數字不能了解世界，單靠數字同樣不能。要看到數字背後的現實世界。
- 當心簡單的想法與解法：歷史上不乏許多空想家，憑一個烏托邦願景替恐怖惡行辯護。你要歡迎複雜的思考，對照不同的想法，尋求折衷，視情況決定怎樣解決問題。
#1 二分化直覺錯誤
#2 負面型直覺偏誤
#3 直線型直覺偏誤
#4 恐懼型直覺偏誤
#5 失真型直覺偏誤
#6 概括型直覺偏誤
#7 宿命型直覺偏誤
#8 單一觀點直覺偏誤
#9 怪罪型直覺偏誤
#10 急迫型直覺偏誤[End]
[…] 恐懼型直覺偏誤#5 失真型直覺偏誤#6 概括型直覺偏誤#7 宿命型直覺偏誤#8 單一觀點直覺偏誤#9 怪罪型直覺偏誤#10 […]