什么是啟發式和偏見(Heuristics and Biases)？

啟發式是"經驗法則"，人們在面對數據過載時用來做出選擇的認知策略。例如，雇主在做出招聘決定時可能會使用啟發式的"長頭發意味著這個人是個白癡"。與上一個例子一樣，啟發式并不總是有效的。有些啟發式方法會導致系統性錯...

啟發式是"經驗法則"，人們在面對數據過載時用來做出選擇的認知策略。例如，雇主在做出招聘決定時可能會使用啟發式的"長頭發意味著這個人是個白癡"。與上一個例子一樣，啟發式并不總是有效的。有些啟發式方法會導致系統性錯誤，這些錯誤可以通過實驗分離出來——因此，它們被標記為"偏見"站在一堆書后面的女人最常見和最具說明性的系統偏差的例子是將概率過度賦值給連詞以下：琳達今年31歲，單身，性格開朗，性格開朗。她在大學主修哲學。作為一名學生，她深為關注歧視和其他社會問題，并參加過反核示威。哪種說法更有可能？a、琳達是一個銀行出納員。b。琳達是一個銀行出納員，積極參與女權運動。當結合其他選擇來甩掉考生時，大多數人實際上選擇了b，盡管b（a連詞）的概率肯定低于a的概率，這是b的超集。但是我們的大腦會自動以這種方式工作。各種各樣的啟發式和偏見似乎都是我們人類思維方式的基礎。嘗試另一種方法：估計這個系列的乘積：9 x 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1=？與1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9相比=？實驗研究證實，估計值對第一個系列有很大的偏差。在一項要求參與者在5秒鐘內給出答案的研究中，第一個系列的平均估計值是4200，而第二個系列的平均估計值只有500。實際答案是40，000.每個人都嚴重低估了真正的答案。這種偏見被稱為錨定（anchoring）——專注于最先發生的事情，并隨著更多數據的到來而調整不足在銷售環境中，銷售人員通常會向客戶展示一種更貴的產品，然后逐漸向下調整，這使得所有產品看起來都更便宜，這是一種非常有效的銷售策略，它利用了人類普遍的啟發式和偏差。Bayes~規則經常被引用為一種數學上和規范性的預測方法，使決策者免受有偏見的決策的威脅。不幸的是，在日常環境中應用Bayes~規則對那些不是這樣的人來說可能很困難受過明確的訓練。

發表于 2020-09-16 07:28
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分類：社會民生

什么是啟發式和偏見(Heuristics and Biases)？

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