不确定性下的判断依赖于启发式过程,用于预测不确定事件和评估概率值的三种启发式方法:代表性启发式、可用性启发式以及锚定和调整(本文应该没什么流量)(7)
2023-04-24 来源:飞速影视
因此,未能理解回归效应会导致人们高估惩罚的有效性,低估奖赏的有效性。无论是在社会交往中,还是在训练中,表现得好都会有奖赏,表现得差也都会有惩罚。因此,行为最有可能在惩罚之后得到改进,在奖赏之后变得更坏,这其实就是一种回归现象。其结果就是:人们碰巧因为惩罚他人得到了奖赏,因为奖赏他人得到了惩罚。然而,人们通常不会意识到这种偶然性。事实上,难以掌握回归性主要是因为奖赏与惩罚带来的结果非常明显,因此,这个领域的学者也没有注意到它。
可得性
有时候,人们会通过能想到例子或事件的容易程度来评估这类事的频率或概率。例如,你可能会通过回忆自己认识的人中有多少位是心脏病患者来估测中年人患心脏病的风险。同样,你也可能会通过想象某个企业可能会遇到的各种难题来估测其倒闭的概率。这种判断启发式被称为可得性。可得性对于评估频率或概率来说,是个很有用的线索,因为相比频率较低的类别的例子来说,我们可以更好、更快地得到频率较高的类别的例子。然而,可得性并不受频率和概率的影响。因此,依赖于可得性会导致预测的偏见。我接下来将说明其中的一些偏见。
因例子的可提取性导致的偏见。当用某个类别的例子的可得性来判断该类别的大小时,例子很容易提取的类别会比频率相同但例子较难想到的类别显得更大。在证明此效应的基本研究中,受试者听到了一串知名人士的名字,男女均有。接着,他们需要判断这串名字中男性是否比女性多。不同组的受试者听到的名字并不相同。在一些名单中,男性更有名;而在另外一些名单中,女性则更有名。受试者都错误地判断了所有名单的类别(性别)。他们的判断显示,名人更多的类别,其数目也越大。除了熟悉度以外,显著程度也会影响例子的可提取性。例如,看见房子失火对这类事件主观概率的影响可能会比在报纸上读到失火这件事的影响要大。另外,最近发生的事有可能会比之前发生的事更容易获得。对于交通事故的主观概率会在见到一辆翻倒在路边的车后暂时升高,这很平常。
因搜索集合的有效性导致的偏见。假设从某个英文文本中随机抽取一个词(含有3个或更多字母的词)。这个词更有可能是以r开头还是以r作为第三个字母?人们在回答这个问题时,会回忆首字母为r的单词(例如road)以及第三个字母为r的单词(例如car),然后通过想到这两个词的容易程度来评估相对频率。因为从记忆中搜寻单词的首字母要比搜寻其第三个字母更为容易,所以大多数人都判断以某个辅音开头的单词要比第三个字母为该辅音的单词多。但实际上,例如r或k的辅音字母,出现在第三个字母的频率都要比出现在开头的频率高。
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