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可得性偏差：如何克服常见的认知扭曲

来源：晰数塔互联网快讯时间：2022年04月24日 13:58

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编者按：可得性偏差是一种常见的认知偏差，它是启发式偏差的一种，人们往往会根据自己认知上的易得性来判断事情的可能性。我们在做决定时，要尽量避免可得性偏差带来的影响。本文来自编译，希望对您有所启发。

“一个事物越生动有趣，我们就越会关注。在同等条件下，我们当时最感兴趣的东西，往往是我们记忆最深刻的东西。”——威廉·詹姆斯（William James）

可得性偏差(Availability Heuristic或Availability Bias)是一种常见的认知偏差，它是启发式偏差的一种，人们往往会根据自己认知上的易得性来判断事情的可能性。我们更容易被自己所看到或者听到的东西影响，而不是用统计学知识去思考问题。

可得性偏差能解释为什么赢得一个奖项会使你更有可能赢得另一个奖项，也能解释为什么我们有时会因为害怕而避免做一件事，但最终却做了其他客观上更有风险的事。它能解释为什么政府花费大量资金来减轻我们面临的风险，也能解释为什么你最亲近的五个人对你的世界观有很大的影响。它能解释为什么大量的数据表明某些东西是有害的，但仍不一定能说服每个人都去避免它。

1. 可得性偏差是如何发生的

在解释可得性偏差之前，让我们快速回顾一下它的来源。

行为经济学是一个将心理学和经济学的知识结合在一起的研究领域，旨在揭示现实世界中的真实人是如何行事的。它与传统经济学关于人类行为的观点相反——传统经济学认为人们总是按照理性的方式行事。行为经济学这一领域主要始于上世纪六七十年代心理学家阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)和丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)的工作。

行为经济学假设，人们经常在不确定的情况下，使用不完善的启发式来做决定和判断，而不是权衡所有相关因素。快速启发式使我们能够快速做出决定，而无需花费时间和精力去考虑所有的细节。

大多数时候，快速启发式会带来令人满意的结果。然而，它也会使我们倾向于某些一贯不理性的决定，这些决定与经济学告诉我们的最佳选择相矛盾。我们通常没有意识到自己在使用启发式，即使我们积极地尝试变得更理性，情况也很难改变。

这种认知捷径之一是可得性偏差，这个概念最早由特沃斯基和卡内曼在1973年研究。可得性偏差指的是我们倾向于根据事物的可能性和重要性来进行判断。一条信息对我们来说越“可用或可得”，它就显得越重要。结果是，我们更重视最近学到的信息，因为你昨晚读的一篇新闻文章比你几年前上的科学课更容易在脑海中浮现。试图梳理大脑中可能存在的每一条信息，这样的工作量太大了。

我们也更重视令人震惊的或不寻常的信息。与意外溺水或车祸相比，鲨鱼袭击和飞机失事对我们的影响更大，所以我们会高估这些特殊事件的几率。

如果我们看到一组相似的东西，其中一个不同于其他的，那么我们会发现自己更容易记住这个特殊的。例如，在字符序列“RTASDT9RTGS”中，人们最多记住的是“9”，因为它从众多字母中脱颖而出。

在《行为法律与经济学》(Behavioural Law and Economics)一书中，第默尔・库兰(Timur Kuran)和凯斯·桑斯坦(Cass Sunstein)表示，近年来社会出现的一些特殊的例子，比如危及儿童的汽车安全气囊问题，引起了大规模抗议。人们倾向于在很大程度上根据社会过程产生的信息来形成风险判断，而不是根据个人经验或调查。当大量民众对彼此的行为和声明做出反应时，公众就会发生剧变。此外，民众要求政府采取迅速、广泛和昂贵的行动，这被认为是道德上必要的和社会上可取的，但在大多数或所有情况下，由此产生的法规可能并没有产生多少好处，甚至可能导致更多的伤害。

讲故事比事实更令人难忘，因为事实是支离破碎的。世界各地的文化都通过寓言、童话、神话、谚语和故事来传授重要的人生经验和价值观，这是有原因的。

个人经历也可以使信息更加突出。如果你最近出了车祸，那么你可能会觉得车祸比以前更常见了。只要你一上车，脑海里就会浮现出不愉快的记忆。我们很容易相信自己的记忆，认为自己的回忆是有代表性的和真实的，并忽视即时记忆之外的事件。再举个例子，如果你刚刚受到自然灾害的影响，相比于灾害发生前，你可能更有可能购买自然灾害保险。

任何能让事物更容易记住的东西都会增加它对我们的影响。在早期的一项研究中，特沃斯基和卡尼曼问受试者，一个随机的英语单词是更有可能以“K”开头，还是以“K”作为第三个字母。由于通常更容易回忆起以特定字母开头的单词，所以人们倾向于认为前者更常见。但事实正好相反。

特沃斯基和卡尼曼在《不确定状况下的判断：启发式和偏差》（Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases）一书中写道：

“人们会通过评估可用性或联想距离来估计概率。经验告诉我们，频繁发生的事例比不太频繁的事例更容易回忆起来，可能发生的事比不可能发生的事更容易想象，当两件事经常同时发生时，这两件事的联想联系就加强了。例如，人们会通过回忆熟人的离婚案来评估一个特定社区的离婚率。在这种情况下，对事件概率的评估是通过对可用性的评估来实现的。”

他们接着写道：

“这种联想纽带通过重复而加强，这也许是人类已知的最古老的记忆法则。可得性偏差利用了这一法则的反形式，也就是说，它使用关联强度作为判断频率的基础。在这个理论中，可得性是一个中介变量，而不是通常记忆研究中所谓的因变量。”

2. 可得性偏差是如何误导我们的

“人们倾向于依据从记忆中提取问题的容易程度，来评估问题的相对重要性，而容易程度在很大程度上取决于媒体的报道程度。”——丹尼尔·卡尼曼《思考，快与慢》

让我们回到本文介绍的要点，获得一个奖项能够让你更有可能获得另一个奖项，因为它能够让你获得曝光度，让你的名字更容易出现在人们的脑海中。我们有时会避开一件事，而选择客观上风险更大的事，比如开车而不是坐飞机，因为飞机失事的危险更容易记住。你身边的五个人会对你的世界观产生很大的影响，因为你经常会接收到他们的态度和观点，当你做出自己的判断时，会想起这些态度和观点。大量的数据表明某些东西是有害的，但如果这些危险并没有引起一个人的注意，比如这个人没有亲身经历过这些危险，那么这些数据本身可能并不能足以说服他去避免这些危险。

这些不是经验规则，而是可得性偏差的逻辑结果。我们能记住什么，就会成为什么，而记忆对我们对世界的感知有重大的影响。我们最终的记忆受到以下因素的影响：

我们对世界的基本信念

我们的期望

某条信息在我们心中激发的情感

我们接触到某条信息的次数

某条信息的来源

一件事的难忘程度和它发生的可能性之间并没有真正的联系。而且事实往往恰恰相反。不寻常的事件比寻常的事件更引人注目，受到更多的关注。因此，可得性偏差在两个关键方面扭曲了我们对风险的感知：

我们高估了不太可能发生的事情的可能性，而低估了有可能发生的事情的可能性。

过高估计不太可能发生的事情的风险会让我们夜不能寐，对那些几乎不可能发生的事情担惊受怕。这会让我们浪费大量的时间、金钱和其他资源，试图缓解那些总的来说影响不大的事情。

另一方面，我们可能高估了发生在自己身上不寻常的好事的机会。看着社交媒体上的精彩瞬间，我们可能会期待自己的生活也会是一场伟大成就和快乐的旅程。但大多数人的生活大部分时间都是平凡的，我们看到的亮点往往是特殊的，而不是常规的。

低估可能发生事件的风险会导致我们无法为可预测的问题和事件做好准备。我们因为担心不太可能发生的事情而疲惫不堪，从而没有精力去思考我们面前的事情。如果你大部分时间都感到压力和焦虑，就很难注意到那些真正重要的信号。

我表达的意思并不是说你不应该做最坏的准备，也不是说那些不太可能发生的事情永远不会发生。相反，我的意思是应该用平和的心态去看待极端情况，不要为此过度担心。

3. 如何克服可得性偏差

了解认知偏见并不代表你就克服了它。即使像卡尼曼这样研究行为经济学多年的人，有时也会与同样的非理性模式作斗争。但是，当你需要做一个重要的决定时，退后一步审视自己是否被认知偏差所左右，这对做出正确的决定是很有帮助的。这里有五种减轻可得性偏差的方法。

# 1. 在做出概率判断时，始终要考虑基准概率。

某物的基准概率是指某一特定人群中该事物的平均发生率。例如，大约10%的人口是左撇子。如果你要猜测一个随机的人是左撇子的可能性，在没有其他相关信息的情况下，你会说是十分之一，这是最正确的答案。当判断某件事的概率时，可以查看基准概率。

# 2. 关注趋势和模式。

回归均值的心理模型告诉我们，极端事件之后往往会出现更温和的事件。异常事件往往是运气和随机性的结果。它们不一定有教育意义。只要有可能，还是要根据趋势和模式来判断，时间越长越好。历史记录就是一切，即使异常事件更令人难忘。

# 3. 在做出判断之前，花点时间想想。

启发式的全部意义在于，它节省了解析大量信息并做出判断所需的时间和精力。但是，正如我们常说的，你不花时间思考就不能做出一个好的决定。这是没有捷径的。如果你正在做一个重要的决定，避开可得性偏差的唯一方法是，理性查看相关信息，而不是假设最先想到的是正确的。

# 4. 记录下在遥远的将来你可能需要用来做判断的信息。

不要依赖记忆。在《管理决策的判断》一书中，马克斯·巴泽曼和唐·摩尔举了职场年度绩效评估的例子。经理们在评估员工绩效时，往往是更多地基于近三个月的表现，而不是前九个月的表现。因为这比记住一整年发生的事情要容易得多。管理者也倾向于重视不寻常的一次性行为，如严重的错误或显著的成功，而不考虑整体趋势。在这种情况下，客观记录下对某人全年表现会让经理们做出更准确的评估。

# 5. 回头看看旧的信息。

即使你认为自己能回忆起所有重要的事情，在做决定之前也应该回顾一下相关信息。

译者：Jane