启发式(也称为“心理捷径”或“经验法则”)是帮助人类解决问题和学习新概念的有效心理过程。这些过程通过忽略一些有意识或无意识进入大脑的信息,使问题变得不那么复杂。如今,启发式已经成为判断和决策领域中一个有影响力的概念。
格式塔心理学家假设人类解决问题和感知物体是基于启发式的。在20世纪初,心理学家马克斯·韦特海默(Max Wertheimer)发现了人类将物体组合成模式(例如,长方形的点簇)的规律。
今天最常研究的启发式方法是那些处理决策的方法。20世纪50年代,经济学家和政治学家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)发表了他的《理性选择的行为模型》(A Behavior Model of Rational Choice),重点阐述了有限理性的概念:即人们必须在有限的时间、精神资源和信息下做出决策。
1974年,心理学家阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)和丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)指出了用于简化决策的特定心理过程。研究表明,人类在利用自己不确定的信息做出决策时,依赖于一组有限的启发式方法,例如,在决定是现在去海外旅行还是从今天起一周后去海外旅行时。Tversky和Kahneman还表明,尽管启发式方法很有用,但它们会导致思维中的错误,这些错误既可以预测,也可以不可预测。
20世纪90年代,格尔德·吉格伦泽(Gerd Gigerenzer)研究小组的工作证明,启发式研究的重点是环境因素如何影响思维——特别是大脑使用的策略受到环境的影响——而不是大脑使用心理捷径来节省时间和精力。
Tversky和Kahneman在1974年的著作《不确定性下的判断:启发式和偏见》中介绍了三个关键特征:代表性、锚定和调整以及可用性。
代表性启发法允许人们根据对象与某个类别的成员的相似程度来判断对象属于某个一般类别或类别的可能性。
为了解释代表性启发,Tversky和Kahneman提供了一个名为Steve的个人的例子,他“非常害羞、孤僻,总是乐于助人,但对人或现实不感兴趣。他是一个温顺整洁的灵魂,需要秩序和结构,对细节充满热情。”Steve从事特定职业(如图书管理员或医生)的可能性有多大?研究人员得出结论,当被要求判断这种可能性时,个体会根据史蒂夫与给定职业的刻板印象有多相似来做出判断。
锚定和调整启发式允许人们通过从初始值(“锚定”)开始并向上或向下调整该值来估计数字。然而,不同的初始值会导致不同的估计,而这些估计又会受到初始值的影响。
为了证明锚定和调整的启发,Tversky和Kahneman要求参与者估计非洲国家在联合国的百分比。他们发现,如果参与者被作为问题的一部分给出了一个初始估计(例如,实际百分比是高于还是低于65%?),他们的答案与初始值相当接近,因此似乎“锚定”在他们听到的第一个值上。
可用性启发法允许人们根据事件的容易程度来评估事件发生的频率或可能性。例如,有人可能会通过考虑他们认识的心脏病患者来估计中年人心脏病发作风险的百分比。
Tversky和Kahneman的发现导致了启发式和偏见研究项目的发展。研究人员随后的工作引入了许多其他启发式方法。
关于启发式的有用性,有几种理论。精确-努力权衡理论指出,人类和动物使用启发式,因为处理进入大脑的每一条信息都需要时间和努力。通过启发式,大脑可以做出更快、更有效的决策,尽管这是以牺牲准确性为代价的。
有人认为,这一理论之所以有效,是因为并非每个决策都值得花费必要的时间得出最佳结论,因此人们使用心理捷径来节省时间和精力。对这一理论的另一种解释是,大脑根本不具备处理一切的能力,因此我们必须使用心理捷径。
另一种对启发式有用性的解释是生态理性理论。该理论指出,某些启发式算法最好用于特定环境,如不确定性和冗余。因此,启发法在特定情况下尤其相关和有用,而不是在任何时候。
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