与此处讨论的其他决策策略一样，认同策略在许多情况下可以产生正确的答案。显然，我们广泛地使用该策略，并且通常做出许多准确的决策。然而，如果过多地依赖认同数据，那么也可能做出极不准确的判断。原因何在？通常会有相当多的证据，其中一些证据支持所测试的假设，而另一些证据则与该假设相矛盾。如果我们主要关注支持假设的数据，那么更有可能接受该假设，即使与该假设相矛盾的信息可能更加有说服力。基本上，当使用认同策略时，我们会依赖于不完整的信息，这就是做出糟糕决策的主要原因。①
①Gilovich，How We Know What Isn’t So第33页。当然，关注所有相关数据的问题在于，我们并不总是拥有所有数据。例如，当评价一家公司的招聘行为时，我们知道所雇佣的人实际上怎么样，但是通常不知道那些我们拒绝的人究竟怎么样。
为什么认同策略可能有如此负面的结果，我们却仍然使用该策略？从认知角度来说，处理认同数据更为容易，而应对否定的陈述则较为麻烦。实际上，我们在很小的时候就偏爱肯定的答复。如果允许孩童提出20个问题来确定1~10 000之间的一个未知数，那么他们会寻求肯定的答案。例如，当他们询问该数字是否在5000~10 000时，如果得到的是肯定的答复，他们会非常高兴并且欢呼。如果听到否定的答复，那么他们会发出抱怨，即使这两种答复提供的是相同的信息（如果该数字不在5000~10 000，那么它就在1~5000）。原因何在？否定的答复需要执行额外的认知步骤。②19实际上，人类天生就会表现出偏爱肯定的答复。然而可以看到，过于强调肯定事例的重要性会导致我们相信原本并不真实的事情。
②J. Holt，How Children Fail（New York：Delacorte Press/Seymour Lawrence，1982）。(www.xing528.com)
如何克服倾向于认同证据的偏好？虽然尚未确定有效，但是一些研究人员建议采用如下的方法。告诉决策制定人员证明其假设并不成立，这一方法并不始终有效。研究发现，即使人们被告知应该证明假设并不成立，但是他们仍然将70%的时间用于寻求认同证据。③20一种可行的解决方法是在设计问题时鼓励与立论不符的证据。例如，一位顶尖的投资分析员在制定决策之前就会专门请求其他人来证明他的证据不正确。如果他认为某个行业变得缺少价格竞争，那么他会询问主管许多暗示相反方向的问题，例如，“价格竞争是否变得更加激烈？”21正如我们在前面了解到的，为了改进决策制定，我们可以做的最有效事情之一就是考虑备选的假设。通过考虑额外的竞争性假设，我们就可能集中关注认同这些竞争性假设的数据（并且可能证明最初的假设不成立），从而更加公正地评估各种证据。
③C. Mynatt，M. Doherty和R. Tweney，“Confirmation Bias in a Simulated Research Environment：An Experimental Study of Scientific Inference”，Quarterly Journal of Experimental Psychology 29（1977）：85。
④J. Russo和P. Schoemaker，Decision Traps：Ten Barriers to Brilliant Decision Making and How to Overcome Them（New York：Simon and Schuster，1989），第xiv页。另一种可能性也许是首次将一个任务当作收集事实的任务来对待，而不是测试特定的假说。参见Snyder的“Seek and Ye Shall Find”。
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