什么是启发式和偏见?(heuristics and biases?)

启发式是“经验法则”,是人们在面对数据过载时用来做出选择的认知策略。例如,雇主在做出招聘决定时可能会使用启发性的“长头发意味着这个人是个疯子”。与前一个示例一样,启发式并不总是有效的。一些启发式方法会导致系统误差,这些误差可以通过实验分离出来,因此被称为偏差
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启发式是“经验法则”,是人们在面对数据过载时用来做出选择的认知策略。例如,雇主在做出招聘决定时可能会使用启发性的“长头发意味着这个人是个疯子”。与前一个示例一样,启发式并不总是有效的。一些启发式方法会导致系统误差,这些误差可以通过实验分离出来,因此被称为偏差

系统偏差最常见和最具说明性的例子是将概率过度分配给连词。请尝试以下操作:

琳达31岁,单身,直言不讳,非常聪明。她在大学主修哲学。作为一名学生,她非常关注歧视和其他社会问题,并参加了反核示威。哪种说法更有可能?

a、 琳达是银行出纳员。

b、 琳达是一名银行出纳员,积极参与女权运动。

当与其他选项结合起来让考生放弃考试时,大多数人实际上选择了b,尽管b(连词)的概率肯定低于a的概率,a是b的超集。但我们的大脑自动以这种方式工作。各种各样的启发和偏见似乎被植入了我们人类思维的运作方式中。

试试另一个:

估计该系列的产品:

9 x 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1=?

vs。

1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9=?

实验研究证实,估计值强烈偏向于第一个系列。在一项要求参与者在五秒钟内给出答案的研究中,第一个系列的平均估计数为4200,第二个系列的平均估计数仅为500。真正的答案是40000。每个人都大大低估了真正的答案。

这种偏见被称为锚定——专注于先来的东西,当更多的数据进来时调整不足。在销售环境中,销售人员通常会向客户展示更昂贵的产品,然后逐步向下调整。这使得所有的产品看起来都更便宜,而且是一种非常有效的销售策略,它利用了人类的普遍启发和偏见。

Bayes规则经常被引用为一种数学和规范化的预测方法,使决策者免受有偏见决策的威胁。不幸的是,对于那些没有受过明确训练的人来说,在日常环境中应用贝叶斯规则可能很困难。

  • 发表于 2022-01-15 15:34
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  • 分类:人文

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