什么是启发式和偏见(Heuristics and Biases)？

启发式是"经验法则"，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式的"长头发意味着这个人是个白痴"。与上一个例子一样，启发式并不总是有效的。有些启发式方法会导致系统性错...

启发式是"经验法则"，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式的"长头发意味着这个人是个白痴"。与上一个例子一样，启发式并不总是有效的。有些启发式方法会导致系统性错误，这些错误可以通过实验分离出来——因此，它们被标记为"偏见"站在一堆书后面的女人最常见和最具说明性的系统偏差的例子是将概率过度赋值给连词以下：琳达今年31岁，单身，性格开朗，性格开朗。她在大学主修哲学。作为一名学生，她深为关注歧视和其他社会问题，并参加过反核示威。哪种说法更有可能？a、琳达是一个银行出纳员。b。琳达是一个银行出纳员，积极参与女权运动。当结合其他选择来甩掉考生时，大多数人实际上选择了b，尽管b（a连词）的概率肯定低于a的概率，这是b的超集。但是我们的大脑会自动以这种方式工作。各种各样的启发式和偏见似乎都是我们人类思维方式的基础。尝试另一种方法：估计这个系列的乘积：9 x 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1=？与1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9相比=？实验研究证实，估计值对第一个系列有很大的偏差。在一项要求参与者在5秒钟内给出答案的研究中，第一个系列的平均估计值是4200，而第二个系列的平均估计值只有500。实际答案是40，000.每个人都严重低估了真正的答案。这种偏见被称为锚定（anchoring）——专注于最先发生的事情，并随着更多数据的到来而调整不足在销售环境中，销售人员通常会向客户展示一种更贵的产品，然后逐渐向下调整，这使得所有产品看起来都更便宜，这是一种非常有效的销售策略，它利用了人类普遍的启发式和偏差。Bayes~规则经常被引用为一种数学上和规范性的预测方法，使决策者免受有偏见的决策的威胁。不幸的是，在日常环境中应用Bayes~规则对那些不是这样的人来说可能很困难受过明确的训练。

发表于 2020-09-16 07:28
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分类：社会民生

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