認知科學：導論/偏差與推理啟發式
在一天的行程中，我們反覆需要做出判斷和決定。 這些決定和判斷可能與你與朋友的關係，晚餐吃什麼，申請哪所大學，或者你應該在哪個城市定居有關。 但是我們如何做出這些決定呢？ 關於判斷的研究關注的是個人在對情況和事件做出結論時如何利用各種線索。 相反，關於決策的研究涉及研究個人如何在各種選擇中做出選擇（Eysenck & Keane, 2010）。 可以說，判斷是根據其準確性進行評估的，而決策的價值通常是根據這些決策的結果進行評估的（Eysenck & Keane, 2010）。 然而，這些領域密切相關，並在一定程度上重疊。
為了不被大量的資訊和刺激所淹沒，我們需要過濾掉其中很多。 決策也是如此。 為了在有限的時間範圍內做出決定，我們必須將可用資訊減少到可管理的量。 啟發式幫助我們透過減少決策過程的認知負擔，並允許檢查更少的資訊量來實現這一點。 因此，啟發式是人們用來解決問題和資訊處理的一種思維捷徑。 它們是簡單的經驗法則 - 習慣性的、自動化的思維方式，讓我們免於對資訊進行完整而系統的處理。 它們通常在日常生活中非常有效且有用，但有時也會導致我們犯錯； 我們的思維受到我們傾向於簡單化決策的趨勢的偏差。（Sternberg & Sternberg, 2009）。
Daniel Kahneman 和 Amos Tversky 是人類判斷領域最具影響力的兩位心理學家（Eysenck & Keane, 2010）。 Kahneman 是一位以色列裔美國心理學家，最初研究注意力，他在 1970 年發表了一系列與 Tversky 合作進行的實驗研究，研究人們在日常生活中如何評估機率，他們使用哪些捷徑（啟發式），以及在這種評估中可能出現哪些偏差。 他們還發展了一種不確定性下的決策理論，該理論在關鍵點上偏離了流行的經濟模型。 由於這些著作，Kahneman 在 2002 年獲得了諾貝爾經濟學獎 [1]。 Kahneman、Slovic 和 Tversky（1982）普及了“啟發式推理”這一術語，用於描述涉及捷徑的思維和決策 [2]
在本節中，我將從介紹人們在日常決策中使用的一些啟發式和偏差模型開始。 此外，我將對一些啟發式和偏差進行更深入的闡述。 在本文的最後，我將探討可能影響決策過程的三種謬誤，並對啟發式在日常生活中的作用進行反思 - 它們幫助我們還是誤導我們？
| 名稱 | 啟發式 | 偏差 |
|---|---|---|
| 框架效應 | 將現實世界中的需求視為可以解決的“問題” | 將你對問題的看法誤認為真實需求。 “框架效應偏差” |
| 錨定與調整 | 假設一個起點，並思考從該點進行的調整 | 過度受假設起點的支配 |
| 現狀 | “一切照舊” “如果它沒有壞，就不要修理它” |
對任何新事物都有偏見 |
| 沉沒成本 | 將已經花費在一個備選方案上的資源視為你需要重新開始一個新備選方案的資源估計。 | 將已經花費在一個備選方案上的資源視為放棄它而選擇更好的東西的實際成本 |
| 確認 | 如果你傾向於採取一項行動，看看你是否能證明它是一項好的行動。 | 如果你只尋找支援性證據，你可能會錯過致命缺陷 |
| 認知過度自信 | 果斷 拒絕被懷疑困擾 |
自我欺騙 |
| 謹慎估計 | “保守估計” | 錯失良機。 在小組解決問題中尤其危險 |
| 風險厭惡 | “手中的一隻鳥勝過林中的兩隻”。 避免破產的可能性 | 錯失良機。 風險厭惡對個人有吸引力，但對整個經濟不利。 “確定性效應” |
| 選擇性知覺 | 知道你在尋找什麼 | 那些不願看到的人是如此的盲目 |
| 可回憶性（“可用性”） | 如果一個想法不符合明顯的資料，它肯定可疑 | 不明顯的事情可能是最重要的，甚至是最常見的。 |
| 猜測模式 | 快速發現趨勢或大局 | “戰勝隨機性” - 看到不存在的模式 |
| 代表性 | “如果它看起來像鴨子，走起來像鴨子，叫起來也像鴨子” | 忽略基本比率會導致嚴重的、可預防的錯誤 |
| 最可能的情況 | 避免浪費時間在可能不會發生的事情上 | 罕見事件可能是最重要的 |
| 樂觀 | 爭取金牌！ | 追逐夢想，忽視風險 |
| 悲觀 | 避免令人不快的意外 | 錯失良機 |
滿意化是最早被提出的啟發式之一。 該啟發式基於這樣的信念，即在我們逐一考慮了選項之後，一旦我們找到一個符合我們最低可接受水平的滿意或足夠好的選項，我們就會選擇它。（Sternberg & Sternberg, 2009）。 當可用工作記憶資源有限時，可能會使用該啟發式。
如果我們面臨的備選方案比我們有時間考慮的更多，我們可能會使用逐項排除法，在這種方法中，我們會透過一次專注於每個備選方案的各個方面來排除備選方案。 例如，一個人可能會檢視各種能力的方面。 然後你為這個方面設定一些最低標準（例如，你想買一臺電腦，但它不能超過 1000 歐元）。 然後，你排除所有不符合該標準的可能性。 對於剩下的選項，你選擇一個新的方面（電腦必須有 CD 播放器）。 我們就是這樣繼續這個過程，直到最終只剩下一個選項。 在實踐中，我們似乎可以使用這種理論來縮小選項範圍，以便進行更有思想和更謹慎的策略。 這對於在少量選項之間進行選擇可能有用。（Sternberg & Sternberg, 2009）。
這就是你更看重未來的東西，而不是現在的東西。 隨著時間的推移，事物貶值的速率是你的“貼現率”。
可以這樣思考：假設我今天給你 100 美元，或者一年後給你其他數額的錢。一年後你會接受多少錢，才能讓你覺得和今天得到的 100 美元一樣有價值？如果答案是 103 美元，那麼你的折現率就是每年 3%。折現曲線是可以衡量的，有時它是雙曲線的，有時是指數的。
棉花糖測試可以被看作是折現的衡量標準。那些立即吃掉棉花糖的孩子可能非常貶低未來得到兩顆棉花糖的價值。來自混亂童年環境的人被證明具有非常高的折現率。當你對未來的穩定性不信任時，對他們來說，享受現在能得到的東西更有意義。這有時包括生育孩子——在混亂中長大的孩子甚至更早成熟。[1]
代表性啟發式是指我們根據以下兩個因素來評估不確定事件的可能性
1. 它與總體相比有多麼明顯、相等或具有代表性——例如，許多人認為得到 GGGGG（女孩）的可能性比得到 BBBBB（男孩）的可能性更高，因為女孩的出生率高於男孩。
2. 反映過程底層特徵的程度，例如巧合——例如，大多數人認為得到 BGBBBB 的可能性比得到 GBGBBG 的可能性更低。儘管兩者的機率相同。原因是，第二種性別的組合 (GBGBBG) 分佈更隨機，因此被認為更有可能。
因此，這種啟發式方法關注的是某事物或某人與我們對某個術語的原型有多麼相似，這會影響我們對該物體/人的分類。我們不斷依賴代表性啟發式方法並不令人驚訝。它們使用起來很簡單，而且通常有效。我們使用代表性啟發式的另一個原因是，我們錯誤地認為，小樣本反映了樣本來自的總體。我們低估了小樣本總體特徵不一定能充分代表整個總體特徵的可能性（Sternberg & Sternberg, 2009）。當我們非常清楚軼事證據時，我們也往往更傾向於使用代表性啟發式方法（這種謬誤是指知識基於單一案例）。人們錯誤地使用代表性啟發式方法的原因之一是他們沒有理解基本比率的概念。基本比率是指事件或特徵在該事件或特徵總體中的發生率（Sternberg & Sternberg, 2009）。
一些判斷錯誤取決於可用性啟發式方法的使用，這種方法涉及根據我們能多容易地想起我們認為與現象相關的相關資訊來估計事件的頻率（Eysenck & Keane, 2010）。可用性啟發式方法的使用可以分為兩種，取決於它們與哪種機制相關聯。其中一種機制是召回可用性機制，它基於一個人回憶起因特定風險而死亡的人數，例如癌症。第二種機制是流暢性機制，它涉及“透過決定找到相關例項的難易程度來判斷風險導致的死亡人數，但並不實際檢索這些例項”（Eysenck & Keane, 2010）。
與可用性密切相關的啟發式方法是錨定與調整啟發式方法。在這種型別的啟發式方法中，人們透過稱為“錨定”的特定參考點來調整對事物的評估（Sternberg & Sternberg, 2009）。這種型別的啟發式方法與人類傾向於將評級錨定在一個特定的起點，並根據此起點調整進一步的資訊有關。這方面的一個例子可能是，對其他人的推斷往往根植於對我們自己的想法。我們透過參考自己來確定某人有多聰明或多友善。
這種啟發式方法基於這樣一個信念，即問題選項的呈現方式會影響選項的選擇。例如，當我們面臨一個涉及潛在收益的選項時，我們傾向於選擇體現風險規避的選項。這意味著我們會選擇一個提供小但確定收益的選項，而不是一個提供大但不能確定的收益的選項（Sternberg & Sternberg, 2009）。
如果我們的啟發式方法未能產生正確的判斷，則可能導致認知偏差，即傾向於基於認知因素得出不正確的結論。在接下來的內容中，我將討論決策中出現的幾種偏差：虛假關聯、過度自信和事後諸葛亮。
我們傾向於將特定事件、屬性或類別看作是一致的，這種現象被稱為虛假關聯。例如，在屬性的情況下，我們可能會使用個人偏見來形成和使用刻板印象；在事件的情況下，我們可能會看到錯誤的因果關係（Sternberg & Sternberg, 2009）。當人們認識到事件之間的關聯時，即使這種關係並不存在，也會發生虛假關聯。（Pelham, Brett; Blanton, Hart, 2013;2017）
過度自信是一種常見的錯誤，即個人高估自己的技能、判斷、知識等。造成這種過度自信的原因之一可能是人們沒有意識到自己知道的太少，而且他們的資訊可能來自不可靠的來源。因此，人們有時會做出錯誤的決定。
當我們回顧某個情況時，我們認為自己很容易看到導致特定結果的所有跡象和事件；這種偏差被稱為事後諸葛亮。當親密的人際關係出現問題時，這種偏差很常見，人們往往在問題變得太大之前無法觀察到問題的跡象。事後回想起來，人們可能會問自己“為什麼我沒有預見到它？”。由於這種偏差會損害一個人將自己的期望與結果進行比較的能力，因此可能會阻礙學習（Sternberg & Sternberg, 2009）。
基於啟發式方法在決策過程中的核心作用，不正確推斷的可能性將會被促進。最後，在本文中，我將探討三種可能影響決策過程的謬誤。
錯誤地認為，給定隨機事件的可能性，例如在遊戲中贏或輸，會受到先前隨機事件的影響，這種錯誤被稱為賭徒謬誤，也稱為蒙特卡洛謬誤（Sternberg & Sternberg, 2009）。這種錯誤可能與代表性啟發式方法有關，這種方法基於這樣一個信念，即過去事件的模式可能會發生變化。與這種謬誤形成對比的是熱手效應，它指的是對一組事件會繼續發生的信念。
另一種謬誤是合取謬誤，它假設個人對事件子集的估計值高於包含該子集的更大事件集的估計值（Sternberg & Sternberg, 2009）。可用性啟發式方法可能導致這種謬誤。
最後一個謬誤是沉沒成本謬誤，它聲稱決策過程不僅考慮潛在後果，還考慮過去的投入。根據沉沒成本謬誤，我們會繼續投資於某件事，僅僅因為我們之前已經投入了，並希望收回我們的投入。例如，如果你投入了大量的錢去修理你的汽車，你很可能會再次修理它，儘管購買一輛新車會更有利（Stenberg & Stenberg, 2009）。
正如我們所見，代表性啟發式是最常見的啟發式之一，即認為一小部分樣本代表整個群體。我們對機率和基本比率的理解偏差也會導致我們使用其他心理捷徑，例如在結合謬誤中。我們大多數人使用的一種常見啟發式是易得性啟發式，我們根據記憶中可獲得的資訊做出判斷，而不費心去尋找不太容易獲得的資訊（Stenberg & Stenberg, 2009）。其他啟發式，例如錨定和調整、框架效應和虛假相關，也經常會損害我們快速做出決定的能力。當一個人做出了決定，並且決定的結果已知時，我們可能會陷入事後諸葛亮偏差。或許最嚴重的偏差是過度自信，這種偏差似乎不受自身錯誤證據的影響。
啟發式並不總是導致糟糕的決定或錯誤的判斷，相反，它們可以作為簡單的方式來得出合理的結論。關於啟發式和偏差的研究表明，在日常生活中區分智力能力和智力表現的重要性。例如，統計學和機率學方面的專家可能會發現自己在日常生活中陷入錯誤的決策和判斷模式。即使人們在傳統的基於測試的意義上很聰明，他們也可能表現出與那些測試分數較低的人相同的偏差。這可能表明，人們在日常生活中往往沒有充分利用他們的智力能力。
- Store Norske Leksikon Daniel Kahneman
- Blackwell Publishing 什麼是啟發式推理？啟發式推理的優缺點是什麼？
- 佐治亞州立大學 啟發式和偏差
- R. J. Sternberg. & K. Sternberg (2009) 認知 (第 6 版) Wadsworth: Cengage Learning
- Eysenck, M, W., & Keane, M, T (2010) 認知心理學 (第 6 版) Sussex: Psychology Press
- ↑ Hutson, M. (2015). 當破壞性行為在生物學上講得通時。Nautilus 11 月/12 月，107--113。 http://nautil.us/issue/31/stress/when-destructive-behavior-makes-biological-sense