大数据入门spark3.0入门到精通

大数据入门spark3.0入门到精通百度网盘在以自动反应过程为目标或者受益于自动反应过程的非教育型（系统1）助推和以深思熟虑为目标或受益于深思熟虑过程的教育型（系统2）助推之间存在着许多未被探明的区别。图形化警示和默认规则属于系统1助推。统计信息和事实披露属于系统2助推。从哲学的角度看，系统2助推更吸引人，因为这种助推表现出了对个体尊严的尊重，并且提升了个人动因。在美国进行的全国代表性调查表明，在重要的情境下，大部分人确实偏好系统2助推。然而，这种偏好并不稳定。

第二章中一个值得注意的发现是，教育型助推并没有比非教育型助推获得更高的支持率，反之亦然。针对这个核心论题，我们得到了一个有趣的无用结果：人们评判助推的标准并不是它们属于系统1还是系统2。无疑有一些人可能在乎此差异，但这远不是他们进行判断的主要驱动力。但是当被试被明确要求在二者之间进行选择时，结果将如何呢？

为了回答这一问题，我设计了一个能够在特定环境下诱发被试偏好的全国代表性调查。[1]艾斯艾国际市场调查公司实施了此项有偿调查，共调查了超过2 800个美国人。我同样也在亚马逊土耳其机器人上进行了一系列明确的调查[2]，但我的研究重点是全国代表性调查。简单来说，被试被分为七组，每组超过400人。他们需要指出其在两类助推之间的偏好。被试需要在包括了默认规则和图形化警示的系统1助推，以及包括了某些教育形式的系统2助推之间作出抉择。

核心问题是：人们在面对两类相同目的的助推时会倾向于教育型助推还是非教育型助推？我对四个通常利用助推作为政策工具的领域进行了比较：储蓄、吸烟、清洁能源和节约水资源。在很多方面，这几对进行比较的问题可以被看作是标准的以及具有说服力的，因为它们在很多领域都造成了矛盾。在这里进行讨论的另三对助推属于某些引起了特殊问题和高度担忧的领域：选民注册、儿童肥胖和堕胎