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可得性偏差:如何克服常見的認知扭曲

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編者按:可得性偏差是一種常見的認知偏差,它是啟發式偏差的一種,人們往往會根據自己認知上的易得性來判斷事情的可能性。我們在做決定時,要盡量避免可得性偏差帶來的影響。本文來自編譯,希望對您有所啟發。

“一個事物越生動有趣,我們就越會關注。在同等條件下,我們當時最感興趣的東西,往往是我們記憶最深刻的東西。”——威廉·詹姆斯(William James)

可得性偏差(Availability Heuristic或Availability Bias)是一種常見的認知偏差,它是啟發式偏差的一種,人們往往會根據自己認知上的易得性來判斷事情的可能性。我們更容易被自己所看到或者聽到的東西影響,而不是用統計學知識去思考問題。

可得性偏差能解釋為什么贏得一個獎項會使你更有可能贏得另一個獎項,也能解釋為什么我們有時會因為害怕而避免做一件事,但最終卻做了其他客觀上更有風險的事。它能解釋為什么政府花費大量資金來減輕我們面臨的風險,也能解釋為什么你最親近的五個人對你的世界觀有很大的影響。它能解釋為什么大量的數據表明某些東西是有害的,但仍不一定能說服每個人都去避免它。

1. 可得性偏差是如何發生的

在解釋可得性偏差之前,讓我們快速回顧一下它的來源。

行為經濟學是一個將心理學和經濟學的知識結合在一起的研究領域,旨在揭示現實世界中的真實人是如何行事的。它與傳統經濟學關于人類行為的觀點相反——傳統經濟學認為人們總是按照理性的方式行事。行為經濟學這一領域主要始于上世紀六七十年代心理學家阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)和丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)的工作。

行為經濟學假設,人們經常在不確定的情況下,使用不完善的啟發式來做決定和判斷,而不是權衡所有相關因素。快速啟發式使我們能夠快速做出決定,而無需花費時間和精力去考慮所有的細節。

大多數時候,快速啟發式會帶來令人滿意的結果。然而,它也會使我們傾向于某些一貫不理性的決定,這些決定與經濟學告訴我們的最佳選擇相矛盾。我們通常沒有意識到自己在使用啟發式,即使我們積極地嘗試變得更理性,情況也很難改變。

這種認知捷徑之一是可得性偏差,這個概念最早由特沃斯基和卡內曼在1973年研究。可得性偏差指的是我們傾向于根據事物的可能性和重要性來進行判斷。一條信息對我們來說越“可用或可得”,它就顯得越重要。結果是,我們更重視最近學到的信息,因為你昨晚讀的一篇新聞文章比你幾年前上的科學課更容易在腦海中浮現。試圖梳理大腦中可能存在的每一條信息,這樣的工作量太大了。

我們也更重視令人震驚的或不尋常的信息。與意外溺水或車禍相比,鯊魚襲擊和飛機失事對我們的影響更大,所以我們會高估這些特殊事件的幾率。

如果我們看到一組相似的東西,其中一個不同于其他的,那么我們會發現自己更容易記住這個特殊的。例如,在字符序列“RTASDT9RTGS”中,人們最多記住的是“9”,因為它從眾多字母中脫穎而出。

在《行為法律與經濟學》(Behavioural Law and Economics)一書中,第默爾?庫蘭(Timur Kuran)和凱斯·桑斯坦(Cass Sunstein)表示,近年來社會出現的一些特殊的例子,比如危及兒童的汽車安全氣囊問題,引起了大規模抗議。人們傾向于在很大程度上根據社會過程產生的信息來形成風險判斷,而不是根據個人經驗或調查。當大量民眾對彼此的行為和聲明做出反應時,公眾就會發生劇變。此外,民眾要求政府采取迅速、廣泛和昂貴的行動,這被認為是道德上必要的和社會上可取的,但在大多數或所有情況下,由此產生的法規可能并沒有產生多少好處,甚至可能導致更多的傷害。

講故事比事實更令人難忘,因為事實是支離破碎的。世界各地的文化都通過寓言、童話、神話、諺語和故事來傳授重要的人生經驗和價值觀,這是有原因的。

個人經歷也可以使信息更加突出。如果你最近出了車禍,那么你可能會覺得車禍比以前更常見了。只要你一上車,腦海里就會浮現出不愉快的記憶。我們很容易相信自己的記憶,認為自己的回憶是有代表性的和真實的,并忽視即時記憶之外的事件。再舉個例子,如果你剛剛受到自然災害的影響,相比于災害發生前,你可能更有可能購買自然災害保險。

任何能讓事物更容易記住的東西都會增加它對我們的影響。在早期的一項研究中,特沃斯基和卡尼曼問受試者,一個隨機的英語單詞是更有可能以“K”開頭,還是以“K”作為第三個字母。由于通常更容易回憶起以特定字母開頭的單詞,所以人們傾向于認為前者更常見。但事實正好相反。

特沃斯基和卡尼曼在《不確定狀況下的判斷:啟發式和偏差》(Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases)一書中寫道:

“人們會通過評估可用性或聯想距離來估計概率。經驗告訴我們,頻繁發生的事例比不太頻繁的事例更容易回憶起來,可能發生的事比不可能發生的事更容易想象,當兩件事經常同時發生時,這兩件事的聯想聯系就加強了。例如,人們會通過回憶熟人的離婚案來評估一個特定社區的離婚率。在這種情況下,對事件概率的評估是通過對可用性的評估來實現的。”

他們接著寫道:

“這種聯想紐帶通過重復而加強,這也許是人類已知的最古老的記憶法則。可得性偏差利用了這一法則的反形式,也就是說,它使用關聯強度作為判斷頻率的基礎。在這個理論中,可得性是一個中介變量,而不是通常記憶研究中所謂的因變量。”

2. 可得性偏差是如何誤導我們的

“人們傾向于依據從記憶中提取問題的容易程度,來評估問題的相對重要性,而容易程度在很大程度上取決于媒體的報道程度。”——丹尼爾·卡尼曼《思考,快與慢》

讓我們回到本文介紹的要點,獲得一個獎項能夠讓你更有可能獲得另一個獎項,因為它能夠讓你獲得曝光度,讓你的名字更容易出現在人們的腦海中。我們有時會避開一件事,而選擇客觀上風險更大的事,比如開車而不是坐飛機,因為飛機失事的危險更容易記住。你身邊的五個人會對你的世界觀產生很大的影響,因為你經常會接收到他們的態度和觀點,當你做出自己的判斷時,會想起這些態度和觀點。大量的數據表明某些東西是有害的,但如果這些危險并沒有引起一個人的注意,比如這個人沒有親身經歷過這些危險,那么這些數據本身可能并不能足以說服他去避免這些危險。

這些不是經驗規則,而是可得性偏差的邏輯結果。我們能記住什么,就會成為什么,而記憶對我們對世界的感知有重大的影響。我們最終的記憶受到以下因素的影響:

我們對世界的基本信念

我們的期望

某條信息在我們心中激發的情感

我們接觸到某條信息的次數

某條信息的來源

一件事的難忘程度和它發生的可能性之間并沒有真正的聯系。而且事實往往恰恰相反。不尋常的事件比尋常的事件更引人注目,受到更多的關注。因此,可得性偏差在兩個關鍵方面扭曲了我們對風險的感知:

我們高估了不太可能發生的事情的可能性,而低估了有可能發生的事情的可能性。

過高估計不太可能發生的事情的風險會讓我們夜不能寐,對那些幾乎不可能發生的事情擔驚受怕。這會讓我們浪費大量的時間、金錢和其他資源,試圖緩解那些總的來說影響不大的事情。

另一方面,我們可能高估了發生在自己身上不尋常的好事的機會。看著社交媒體上的精彩瞬間,我們可能會期待自己的生活也會是一場偉大成就和快樂的旅程。但大多數人的生活大部分時間都是平凡的,我們看到的亮點往往是特殊的,而不是常規的。

低估可能發生事件的風險會導致我們無法為可預測的問題和事件做好準備。我們因為擔心不太可能發生的事情而疲憊不堪,從而沒有精力去思考我們面前的事情。如果你大部分時間都感到壓力和焦慮,就很難注意到那些真正重要的信號。

我表達的意思并不是說你不應該做最壞的準備,也不是說那些不太可能發生的事情永遠不會發生。相反,我的意思是應該用平和的心態去看待極端情況,不要為此過度擔心。

3. 如何克服可得性偏差

了解認知偏見并不代表你就克服了它。即使像卡尼曼這樣研究行為經濟學多年的人,有時也會與同樣的非理性模式作斗爭。但是,當你需要做一個重要的決定時,退后一步審視自己是否被認知偏差所左右,這對做出正確的決定是很有幫助的。這里有五種減輕可得性偏差的方法。

# 1. 在做出概率判斷時,始終要考慮基準概率。

某物的基準概率是指某一特定人群中該事物的平均發生率。例如,大約10%的人口是左撇子。如果你要猜測一個隨機的人是左撇子的可能性,在沒有其他相關信息的情況下,你會說是十分之一,這是最正確的答案。當判斷某件事的概率時,可以查看基準概率。

# 2. 關注趨勢和模式。

回歸均值的心理模型告訴我們,極端事件之后往往會出現更溫和的事件。異常事件往往是運氣和隨機性的結果。它們不一定有教育意義。只要有可能,還是要根據趨勢和模式來判斷,時間越長越好。歷史記錄就是一切,即使異常事件更令人難忘。

# 3. 在做出判斷之前,花點時間想想。

啟發式的全部意義在于,它節省了解析大量信息并做出判斷所需的時間和精力。但是,正如我們常說的,你不花時間思考就不能做出一個好的決定。這是沒有捷徑的。如果你正在做一個重要的決定,避開可得性偏差的唯一方法是,理性查看相關信息,而不是假設最先想到的是正確的。

# 4. 記錄下在遙遠的將來你可能需要用來做判斷的信息。

不要依賴記憶。在《管理決策的判斷》一書中,馬克斯·巴澤曼和唐·摩爾舉了職場年度績效評估的例子。經理們在評估員工績效時,往往是更多地基于近三個月的表現,而不是前九個月的表現。因為這比記住一整年發生的事情要容易得多。管理者也傾向于重視不尋常的一次性行為,如嚴重的錯誤或顯著的成功,而不考慮整體趨勢。在這種情況下,客觀記錄下對某人全年表現會讓經理們做出更準確的評估。

# 5. 回頭看看舊的信息。

即使你認為自己能回憶起所有重要的事情,在做決定之前也應該回顧一下相關信息。

譯者:Jane

標簽: 可得性偏差

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