「她最喜歡的運動是情緒失控跟直接跳進結論。」
直接跳進結論有時候是好的，如果結論正確無誤，可以幫我們省下很多時間；但有些時候太快下結論就是一件很危險的事情。
看下面那張圖，這三個圖片有一個共通點，那就是答案都很模糊，左邊那個到底是ABC還是A13C呢？右邊是121314還是13B14呢？但是大腦很容易就忽略其中的模糊性，並壓抑應該要有的懷疑，很容易就判斷它們是ABC跟121314了。
中間的意思是安正往BANK靠近，也許很多人會第一時間將BANK翻成銀行，但如果前面多加一句附近有一條河，這個BANK就又很可能被當作河岸了。
研究發現，人要不相信某件事之前，要先相信一件事才行。
這句聽起來很像廢話，但其實「不相信」是系統二負責的事情，而如前面所說的，系統二的心力有限，可能正在忙，也很容易偷懶；所以其實人是很容易相信得到的資訊的。
另一種情況是，相信某個結論的科學家，會在資料中尋找可以支持他論點的，並忽視反對的意見；其實這也是許多人時常做的事情。
然後要談談「光環效應(Halo effect)］，這跟我們常說的第一印象很重要的觀念類似。
試想有這麼兩個人，你覺得他們如何？
艾倫：睿智－勤勞－衝動－嚴肅－固執－善妒
班恩：善妒－固執－嚴肅－衝動－勤勞－睿智
如果你跟大部分人一樣，你可能會更喜歡艾倫。
固執在一個睿智的人身上，可能彰顯他堅持正義的決心，讓人感到尊敬；而睿智放在善於忌妒又固執的人身上，卻使人感受到危險。
明明描述的特徵都一樣，只是順序相反而已，我們對於一個人的評價卻可以天差地遠，這就是光環效應。
一個人一部份好的特質，會擴散到整個面向，而壞的也是，但實際上你對此人卻所知甚少。
要怎麼避免光環效應呢？James Surowiecki的暢銷書《群眾的智慧》提出一個很好的見解；在一個猜空罐子裡面有幾塊錢的遊戲裡，有些人會高估裡面的價值，有些人會低估，而匯集大家的觀點可以讓評價回歸平均值；所以想知道某個人真正的人品，你應該多問一些認識他的人。
然後是談到結論可能缺乏不同立場的觀點，你只看到你看得到的(What you see is all there is，又被作者簡稱為WYSIATI)。
當資訊有限的時候，人就很容易跳進結論。下面舉個例子：
米迪是個好領導嗎？他既睿智又強壯…
看到這裡，你可能已經下結論了，睿智是個很好的特質，睿智又強壯聽起來超棒；但如果接下來是腐敗又殘忍呢？
這種情況時常發生在公眾場合，例如法院，檢察官只顧著尋找證明嫌犯有罪的證據，辯護人只顧著找無罪的例證，所以兩邊的資訊都很片面，又忽視對方的資料，就容易造成不諒解與衝突；這種情況在討論政治時也很常發生。
WYSIATI容易產生下面幾種情況：
人們對於自己的結論過於自信。
框架效應(Frame effect)，去脂90%跟10%脂肪是同樣的意思，但人的感受卻會完全不同。
基本比率偏誤，這個說明起來比較麻煩：
例如酒駕檢測中，假如酒精測試器有5%的誤測率，平均一千人中有一人有酒駕行為。今天警察攔檢測出有一個人有酒駕反應，請問這個人確實有酒駕的機率是？
很多人可能會直接猜95%，但實際上機率不到2%。
平均有一千人測試的話：
有一個人確實酒駕並且被檢查出來。
999人沒有酒駕，但是誤測5%，所以有大約49.95被誤認酒駕。
這樣檢測有酒駕的人數就是49.95+1=50.95，而這位被檢測出有酒駕的駕駛確實有酒駕的機率就是1/50.95=0.019627，也就是1.9627%，大約2%。
經過這樣說明，大家應該都能了解人類有多麼不擅長做這種機率與統計學的思考了吧。
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