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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》，扫上面码免费领电子书
为了验证这一想法，我们将每个参与者给出的这10起案件的赔偿
金额普换为按金额大小排序的分数，然后再次进行噪声分析。最高金
额的排序分数为1，次高金额的排序分数为2，依此类推。这种将赔偿
金额转换为排序分数的做法消除了所有陪审员的水平误差，因为除了
偶尔会出现分数相同的情况外，1一10分的排序分布对每个人都是一样
的。这里要说明一点，该问着有多个版本，每个人都评判了28个情境
中的10个。我们将判断10个相同情境的参与者划分到同一组，然后对
各组的反馈分别进行了分析，并且给出了平均值。
结果令人震惊: 判断的噪声从94%下降至49%%〈见图15-2) 。将赔
偿金额转换为排序后我们发现，实际上，陪审员在不同案件中对什么
是合适的惩罚基本达成了共识。事实上，赔偿金额排序中的噪声〈如
果有的话) 还略低于最初的惩罚倾向评分中的喉声。
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图15-2 数值中的噪声与排序中的噪声
一个不幸的结论
结果与我们提出的理论是一致的， 所有案件的赔偿金额均错定在
每个陪审员在遇到的第一起案件中所选择的数字上。案件的相对排名反映了相对准确的态度，噪声水平相对较低，而赔偿金额的绝对数值
基本上没有意义，因为它们取决于在第一起案件中选择的任意数字。
颇具讽刺意味的是，陪审员在实际审判中所评估的案件往往是他
们遇到的第一起也是唯一一起案件。美国的法律要求民事陪审团为一
起案件设定一个赔偿金额，却不给出任何指导性的错定点。美国的法
律还明确禁止向陪审团透露其他案件的赔偿金额。美国法律隐含的假
设是，陪审员的正义感将直接引导他们根据对犯罪行为的周详思考，
做出正确的惩罚判断。这个假设从心理学上说是不合理的，因为它假
设了一种人类不具备的能力。司法机构应承认，司法人员也有局限
性。
惩罚性损害赔偿是个极端的例子。专业判断很少用如此模糊的量
表。但是，模糊的量表是很常见的，这意味着本书所介绍的惩罚性损
害赔偿的研究对于商业、教育、体育、政府管理及其他领域都具有启
示性。第一，量表的选取会对判断中产生的噪声量造成很大影响，因
为模糊的量表是充满噪声的。第二，如果可以的话，用相对判断代
蔡绝对判断可能会减少噪声。
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