爱华网为了深入研究风险商的特征，探讨提高风险商的方法，我和同事本杰明· 雅各布斯创建了一个免费的在线风险商测试平台，网址是www.projectionpoint.com。如果对这种测试方式感兴趣，可以去测试一下自己的风险商（见附录1）。 这个测试由50 个语句组成——有些阐述是正确的，有些是错误的——你的任务是判断每一个是正确的可能性有多大。这个过程很简单：如果你十分相信一个阐述是正确的，那么就给出100%的概率；如果确定一个阐述是错误的，那么就给出0 的概率；如果你完全不知道它是正确的还是错误的，那么就是50%的概率；如果你一定程度上肯定它是正确的但又不能完全肯定，那么可以给出60%、70%、80%或者90%的概率；如果一定程度上肯定它是错误的但又不能完全肯定，那么可以给出40%、30%、20%或者10%的概率。当你对这项风险商测试中所有50 个阐述是正确的可能性都进行了评估后，网站将会计算你的风险商（risk intelligence quotient，简称RQ），给出一个0~100 分的计算结果。
在这项风险商测试中，要求你做出判断的阐述并不涉及对正在发生的事件的评估，所以这种评估风险商的方法似乎有点儿奇怪。不过，正如我之前所说的，风险商的关键是弄清你对某件事了解多少，判断一种阐述是正确还是错误，是评价一个人衡量自己认知的一种好方法。在估算概率和评价一种阐述的真实性时，从心理学上说必须遵循以下4 步： 1. 估量你对这类问题了解多少。确定你掌握了多少可能与这种阐述有关的信息，即使是非常间接的信息也可以。 2. 对于相关的每一条信息，都要确认：（1）你所了解的这些信息是增加还是减少该阐述是正确的可能性；（2）你所了解的这些信息对你正确判断的概率有多大影响。 3. 这一过程的结果应该是一种直觉或者感觉，其强度取决于你的置信度。 4. 把这种感觉变成数字来表示确定性的大小。 那么，这个测试的结果如何呢？ 2010 年1 月1 日www.projectionpoint.com网站发布这项测试以后，在前13 个月，有50 000 多人访问了该网站，其中的38 000 人参与了这项测试。去掉那些没有做完所有测试题的人和那些没有留下其性别和职业的人，还有14 294 个测试结果。这个群体的平均风险商是64 分，分类统计结果如图2–1 所示。（有关这些资料的更详细讨论见附录4。） 有些人对这项测试提出了异议，他们认为，测试应该让人们区分自己准备去承受的风险和不打算承受的风险。那些评论家认为，对阐述真实性进行简单的评估显得过于狭隘，完全与风险商的真正作用无关。不过，我认为这些评论混淆了风险商和风险偏好（也叫风险态度）这两个概念，区分这两个概念至关重要。风险商是一种认知能力，是一种纯粹的智力才能。风险偏好则是一种精神特征，它与人们去冒险时的心情愉悦程度有关，也就是说，为了得到更大的回报，人们面对更大危险时的心情愉悦程度。一些人喜欢冒险，而另一些人则像躲避瘟疫一样规避风险。和风险商不一样，风险偏好没有对与错，它只是喜好的问题。风险偏好指你想要承担多大的风险，而风险商涉及的是你实际正在冒多大的风险。我采访过一些专业赌徒，他们有着很高的风险商，有着极大的冒险欲望，但大部分人都对风险 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 91~0~10 11~20 21~30 31~40 41~50 51~60 61~70 71~80 81~90 100占参与者的百分比风险商分数持中立的态度，既不喜欢也不讨厌风险。尽管有些匪夷所思，但风险确实打动不了大部分专业赌徒的心，这也是他们擅长赌博的主要原因。另一种可能性是具有高风险商、低风险偏好，例如，你擅长判断哪些马有可能赢得比赛，但是你却不愿意下注。当然，最危险的组合应该是有着很高的冒险欲望但风险商却很低。例如，某个人高估自己攀爬高山的能力，但却喜欢冒险，那么这个人可能就活不长了。这里的关键是风险偏好可以并且 应该与风险商分开来评估。还有一点需要注意，即这项测试与评估人们了解多少知识无关。即使你所知不多，你也可能得高分，这是因为在这项测试中，如果你能准确评估自己对某件事的把握有多大，你就会得到奖励分。相反，仅仅知道一大堆事实并不会赢得奖励分。如果你所知不多，但在发现关键信息方面做得很好，而且这些关键信息可能会与判断这项测试中各种阐述是正确或者错误有关，那么你也会比那些知道很多但却不善于这类推理的人做得好。过度自信的人难以得高分，如果你认为自己知道的比实际多，那么你的概率估算将会系统地偏向比实际更大的确定性。因此，与更普通的同学相比，较聪明的学生会感觉风险商测试更难。这些聪明的学生对因知道事实而得到赞赏已习以为常，通常有点儿狂妄自大。他们往往不喜欢不确定的事情，缺少约翰· 济慈所说的那种“消极能力”。 当然，一些人相当快地意识到做这项测试有一个简单的方法。如果你对每一个阐述都给出50%的概率，而这项测试中正确和错误的阐述数目相同，那么你将得到100 分。当然，这一得分并不说明你具有高风险商，因为你从来不会冒险进入中间不确定的灰色区域。为了解决这一潜在漏洞，我设计了一个二级指标，并将其称为“K系数”——因为尽管方式不同，但约翰·济慈和约翰·梅纳德·凯恩斯两人都痴迷于不确定性研究，而他们的名字都有“K”。 它的原理是：一个人每使用一次10%、20%、30%、40%、60%、70%、80%或者90%，就可以得1 分。如果他使用一次0、50%或者100%，就不得分。因此，对一份包含50 个问题的测试来说，K系数最大是50。K系数表示一个人尝试评估这些阐述的真实性的细心程度，因而是对一个人风险商分数可靠性的一种很好的评估。
