以心智特征来衡量的心智习惯有助于我们理解那些看似无关的行为。关于三种类型的选择——投资、对同性恋的态度、喝酒——心智特征方法都有助于预测：你将买什么，以及你相信什么。
第一章我们就主张，在解释人类如何作方面，心智特征比其他“武器”更有效。但问题在于，许多模型和理论都曾被如此宣扬。有些模型认为人是理性的，有些则强调每个人非理性的一面，有些甚至研究你是否喜欢波本威士忌或在塔吉特百货购物，以此解释你所有的决定。本书的两位作者投身学术研究之前都曾在管理咨询行业供职，所以深知为数众多的咨询顾问会得意地声称，对于人们如何作，他们拥有特别的（以及价格不菲的）洞见。
只要稍有怀疑精神，你就会想知道为什么我们的书可信。这个问题很重要，我们希望能在本章给你一个满意的答复。为证明自己，我们将要求你像一位赌徒那样思考。赌徒都知道，确定性是不存在的。但与此同时，并非每种结果的可能性都相等。当你为一场橄榄球赛或拳击赛下注时，会使用让分和赔率等工具来作出预测。我们测试心智特征的方法也差不多。例如你已看到，心智特征说明了你是否会去接种流感疫苗，是否会从患流感的经验中学到东西。它们还说明了你是否会参与循环经济。你可能已在书的封套上看过我们的背景资料，可能已暂时相信我们是有些货真价实的东西。然而，既然其他作者和咨询顾问也拥有同样令人信服的资历，那么凭什么我们的心智特征模型还能让你（象征性地或事实性地）掏腰包？
检验一种模型的最好方法，就是让它去经受广泛的质疑。如果真如我们所言、存在不同类型的决策者，那么我们就会看到人们的心智特征在形形色色的中所发挥的作用。本章分为两个部分。第一部分讲为什么你应对所有模型都持怀疑态度，以及如何甄别出好的意见。可以把第一部分看做疫苗，它使你对错误意见有免疫力；也可把它看做说明书，它指导你如何思考我们在本书剩余部分的研究成果。
在本章第二部分，我们将做一些其他人不会做的事。我们将用心智特征去解释一系列迥然不同的决定，从而检验是否在每种情况下我们的方法都好于其他。你是一位激进的投资者吗？你对同性恋有何看法，认识某位同性恋人士是否会改变你的态度？最后，你喝酒吗？如果喝，那么喜欢哪种酒？
你将会看到，心智特征有助于解释这些领域的种种。我们的模型描述了某种根本性的东西：不同类型的决策者如何作，还有，他们不会改变他们的决策风格。举例来说，如果他们是黏性高的人，那么早餐每天都吃“麦满分”汉堡（Egg McMuffin）也不会有意见，而我们还将在本章告诉你，他们或许会长期持有某些股票，往往是谨慎的投资者。
一旦你理解了人们的心智特征，就能更好地预测他们的决定，无论他们是在做投资，还是在考虑是否邀请同性恋的邻居共进晚餐。
华尔街的可疑建议
在第16届“华尔街年度最佳分析师”当中，一半以上的获胜者是首次获奖。在股市动荡起伏的年头，在这些顶级分析师的带领下，市场找到了长期或一度表现出众的股票，以及那些应极力绕开的暗礁。
——《华尔街日报》，200年5月1日
2007年月1日，股票分析师图纳·阿莫比（Tuna Amobi）还不知道，很快他将会成为名人，起码是金融界的名人。9个月后，《华尔街日报》将评选他为“华尔街最佳分析师”，使他跻身超级投资精英行列——这一奖项对他及他的公司来说，都意味着巨额收益。假如你有一台时间机器，就可以在所有人（包括他自己）知道他将成为美国最佳分析师之前，问问他都选了哪些股票。在大家还不知道阿莫比的话最值得倾听的时候，你就可以胸有成竹地进入比赛，然后等着大把大把地数钱。
幸运的是，我们并不需要时间机器，因为阿莫比在月日当天接受过采访，将他所选的前三只股票告诉了所有人。他擅长的领域是广播电视、娱乐业以及耐用消费品，而他在挑选股票时，押上的不但是他的声誉，还有客户的资金。可能他不会随机挑选股票，所以回答问题时他说，虽然2007年夏天他所研究的领域好像不太景气，但他乐观地认为，只要懂得如何挑股票，就能发现绩优股。既然他在采访中这么说，那我们就假定他认为，他知道如何去挑股票。
你可以猜猜故事接下来如何发展。阿莫比挑选的三只股票是迪士尼、第一汽车集团（Group 1 Automotive），以及专业床品制造商Tempur-Pedic。为公平起见，让我们看一下这三只股票的走势，所选日期是：他接受采访的那一天（2007年8月1日）、他获奖的那一天（2008年5月21日）、接受采访后一年整（2008年8月1日）。后两个日期都是在整个市场崩溃之前。为了使这一状况更有趣，我们还将2008年12月26日包括了进来。
你一眼就能看明白，阿莫比选中的股票将他的客户引向了悬崖，而非富饶之地。事实上，如果你在2007年8月1日听取阿莫比的建议，拿出100000美元平均投入那三只股票，那么到他获奖那天你的损失将达29000美元，一年后扩大到41000美元，而到200年圣诞季期间会达到44000美元。这种情况令人诧异，因为它比持有“标准普尔500指数”的投资组合还落后14000美元，而你的本金则已亏掉了44000美元。
讲这个故事不是为了批评图纳·阿莫比，我们只是想说明一个道理。像多数《华尔街日报》的获奖者一样，阿莫比或许难以连续两年获奖。实际上研究表明，存在着一个“获奖者诅咒”——每当获奖之后，“华尔街最佳分析师”在新一年的表现，就会比所有分析师的平均水平还差很多。怎么会出现这种现象？
像我们一样，阿莫比也研究人们的决策行为，不过只局限于一个特殊领域：他评估人们如何买入和卖出娱乐业股票。与多数经济学家不同，他肯定不相信投资者是理性的。如果投资者是理性的，他们会像他一样分析同样的信息、作出相似的评估——在一个价格能够迅速反映信息的有效市场，靠信息赚不到钱。与此相反，他肯定相信投资者是非理性的，而他利用自己的专业知识，就可以从投资者不同的“直观推断法”之间牟利。
无论阿莫比的投资者决策模型有何细节，我们知道它在2007年的确有效。但是，有可能他只是走运——毕竟，总得有人去得那个奖。要区分是好运气还是好模型，很重要一点就是：拿新数据（本例中是2008年的数据）或新领域（比如，金融股）去检验这个模型是否存在漏洞。如果你把自己的钱押到这个模型上，那么更应如此去做。
“每个人都撒谎”（怪医豪斯）
随着剧集的陆续播出，可以看出，《豪斯医生》（House）不是十分令人振奋的电视剧。片中的主角、诊断医师格雷戈里·豪斯（Gregory House）不止有点愤世嫉俗，而且他的处世哲学就是：每个人都撒谎。这一原则被应用于病人身上——豪斯不问他们的症状和病史，因为病人经常会隐瞒那些难言的细节。但他会派实习医生闯进病人家里，在那儿寻找滥用药物的证据、冰箱里变质的食物，或影响病情的其他不良习惯。这一原则还被用于医生身上——豪斯认为他的很多同事都是傻瓜或骗子。
问题在于，你有时真的会生病，而豪斯对于医生的认识并非毫无道理。对于如何治疗疾病，医生们有各种各样的心智模式。当他们给你提供意见、开药方、做手术时，他们所作的决定不止关系到你的钱（当然也跟钱有关）。麻烦的是，有些医生的水平要比其他医生高些，因为他们作决定时的心智模式更好。如果你想找一位良医或一剂良药，那你该怎么办呢？
这件事不好办，过去几年的数次调研说明了这一点。例如调研就表明，制药公司资助的研究人员在发表针对该公司产品的研究结果时，往往只报喜不报忧。就算在顶级刊物上，有关的统计问题也比比皆是。而且在各个层次上，无论是研究津贴、期刊编辑方针还是学术奖励的制度，都倾向于让研究人员在本单位之外的地方发表研究结果——很多研究结果在发表后几年内就会被证伪，因为人们往往发现那些模式其实不存在；尤其那些模式对研究人员的事业大有助益时，它们被证伪的情况就更普遍了。造成这种情况的另一面是：当你的研究发现最新的“奇迹”药物并不能治愈任何人时，没人会感到高兴。
股票分析师之所以出错，是因为他们关于人类决策行为的模型就是错的；而医生之所以出错，是因为他们太想找到正确的治疗方法、以致得到其实不成立的研究结果——这就是为什么医学研究都采用双盲试验（double-blind trials），即医生和病人都不知道谁拿到的是真正的药物、谁拿到的是安慰剂。像医生们一样，社会学家也会发现一些其实不成立的模式，这尤其是因为：研究对象（人）是非常复杂的，会产生大量数据。这时候你可能会问：为什么模型经常出错？怎么才能确定一种模型的对错呢？
这些问题的答案出奇的简单，只要在Google上搜一下“超级杯预测总统选举结果”（Super Bowl predicts presidential election），你就能明白是怎么回事。你会发现，选举前夕，北美你就是你的选择印第安人队（Redskins）最后一次主场比赛的结果就准确预测了谁会当选总统。你还会发现，如果美国棒球联赛的某个球队赢了世界棒球系列赛，那么共和党就会在民意测验中表现不俗，而如果美国橄榄球协会的某个球队赢了超级杯，那股市就会下跌。
我们有这么多人。无论哪一年，我们中间总会有人提出这样或那样的模型，而且总会以数据和实例来加以证明。想象一个场景：40亿个没毛的类人猿都在一遍遍地抛硬币。其中有几个看到了难以置信的结果，比如连续20次正面朝上，而且，因为这些类人猿很聪明（而且通常自私自利），他们会声称，这是因为他们的特长或超自然力量，而不是瞎猫碰见死耗子。模型经常就像抛硬币。它们在一段时间内有效，而当它们失效时，我们又会发明新的模型，用来提供投资、医疗、营销三个领域的指导意见。
要找尽可能多的机会去验证一种模型。虽然没人能永远保证一种模型的“真实性”，但不断用新问题测试它、看它是否成立，这样做的确有帮助。在接下来的部分，我们就会这样来测试我们的心智特征模型。我们仍然可能出错，但我们将一路指出我们的方法存在哪些局限性。然而，随着我们用心智特征解释更多领域的人类决策行为，我们的正确率大幅上升了。而这种确定性，是每个人都能感受到的。
检验心智特征模型
我们想以三个新领域来检验心智特征模型，从而树立高标准，期望让你相信我们的成功并非出于运气。实际上，我们还会更严格地对待我们的模型。在第一章，我们对比了心智特征和人口特征，尽管我们的人口统计项目已经很完整（从你有几个子女到你的社会经济地位，项目多多），但其仍表现不佳。在本章，我们将改进基本的人口统计模型，为之添加一大串的行为变量（behavioral variables）。这些变量包括：你住的房子是买的还是租的，你多长时间去一次教堂，你喜欢哪种类型的酒，你的孩子上的是否是私立学校，以及你是否有枪。