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第1章 偏差和谬误如何欺骗我们的眼睛（第2页）

尽管经验法则有时候非常有用，但它可能会导致系统偏差。这一观点最先由两名以色列籍心理学家阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼于1974年提出，它改变了心理学家对人类思维的认知方式，后来甚至改变了经济学家在这一问题上的认识。他们最初的研究工作提出了三项经验法则——锚定法则、可得性法则和代表性法则，这三者之间相互联系。他们的研究项目后来被人们看作关于人类判断问题的“启发和偏差”的研究方法。最近，心理学家认识到，这些启发和偏差来自直觉思维系统和理性思维系统的相互作用。下面让我们来分别看一下这三项法则。

设想我们要估计位于芝加哥以北的密尔沃基市的人口数。虽然我们就住在芝加哥，但我们却对密尔沃基市知之甚少，我们只知道它是威斯康星州最大的城市，那么我们如何去估计这座城市的人口数呢？我们可以以一座已知城市的人口数为基准来估计，比如人口数大约为300万的芝加哥。因此，我们可以想象一下，密尔沃基市是座大城市，但一定不是芝加哥那样的大都市，那么它的人口数也就是芝加哥的13吧，那就是100万。现在再让我们以同样的问题去询问一个来自威斯康星州格林湾的人，她会如何回答呢？她也许也不知道答案，但她知道格林湾大约有10万人口，密尔沃基市比格林湾大，那么她可能会以格林湾的人口数为基准扩大3倍，即估计密尔沃基市人口为30万。

这一过程就是“锚定和判断”。你会在锚定一个已知数字的基础上沿着你认为正确的方向进行调整。这看上去并没有什么错。然而，我们之所以会出现偏差，是因为我们做出的调整往往是不够的。许多实验都证明（与我们的例子相似），来自芝加哥的人估计的密尔沃基市人口数普遍偏高（基于较大的锚定基数），而来自格林湾的人估计的人口数则普遍偏低（基于较小的锚定基数）。实际上，密尔沃基市的人口大约为58万。

即便是一些不相关的因素也会影响我们的判断。请看下面的实验。将你的电话号码的最后三位数字拿出来然后与200相加，将结果写在纸上。现在，请考虑一下，匈奴人是在什么时间征服欧洲的？是在你写在纸上的年份之前还是之后？请猜一下。（提示：这一事件发生于耶稣降生之后。）即便你对欧洲历史不很了解，你也一定知道，这个时间与你的电话号码没有丝毫的关系。但是，我们在一组学生中进行这项实验时发现，那些写下较大数字的学生推测出来的年份比那些写下较小数字的学生推测出来的年份要晚300多年。（正确答案是411年。）

锚定法则甚至能够影响你对生活的认知。在一项实验中，组织实验者向大学生们提出了两个问题：第一，你有多幸福？第二，你约会的频率有多高？如果按照这一顺序来提问，这两个问题的回答相关度便很低（相关系数为0.11）。但是，如果将两个问题的次序颠倒，把关于约会的问题放在前面，那么两个问题的回答相关度立刻会上升到0.62。看起来，经过约会问题的提醒之后，学生们很可能便会利用这一“约会启发”回答下一个关于生活是否幸福的问题。一些已婚人士会说：“啊，我已经记不起上次约会是在什么时候了！我一定是过得不幸福了！”然而，如果将约会问题换成做爱，那么已婚人士在这两个问题的回答上也会呈现很高的相关度。

在本书中，我们定下的“锚”起到了助推的作用。我们可以为你们的思想施加一个巧妙的起点，从而影响你们在特殊情况下做出的选择。慈善机构在请你捐款时，一般都会向你提供一系列的选择，比如100美元、250美元、5000美元或者其他。实际上，这些慈善机构列出的数字并不是随手写的，这些数字的确会影响到人们最终捐款的金额。面对100美元、250美元、1000美元和5000美元的选项，人们一定会比面对50美元、75美元、100美元和150美元的选项捐出更多的钱。

有证据显示，在许多领域，只要在理性承受范围之内，你要的越多，得到的就会越多。起诉烟草公司的律师经常会赚得盆满钵满，一部分原因就是他们能够成功地诱导陪审团将标的锁定在几百万美元的级别之上。聪明的谈判者经常会通过提出一个天价报价而为其客户签订一笔令人惊喜的买卖，而其客户的竞争对手可能连一半的报价都支付不起。

面对飓风、核能、恐怖主义、疯牛病、鳄鱼袭击和禽流感等情况，你到底有多害怕？你会做出多大的努力来防止上述风险的出现？你应当采取什么具体行动？

在回答这类问题时，许多人都会采用一种叫作“可得性启发”的做法。他们会根据相关例子的情况对发生上述风险的可能性做出判断。如果人们能够轻而易举地回忆起有关的例子，他们便会对这种风险更为在意。人们会认为一种令人记忆犹新的风险（比如“9·11”恐怖袭击事件引起的后遗症）会比一种人们并不熟悉的风险（比如日光浴或温度日益升高的夏天）更严重。人们经常看到他杀行为，却较少看到自杀行为，因此多数人会错误地认为每年死于他杀的人数多于死于自杀的人数。

可得性和突出性在人们做出判断时能够起到非常大的作用。如果你曾亲历过一次强烈的地震，你会比仅在杂志上看到地震更倾向于认为地震随时都有可能发生。一些动辄能够联想到的死亡原因（比如龙卷风）会大大提高人们对死亡率的估计，而一些不能使人形成生动记忆的死亡原因（比如哮喘）会使人觉得它并不可怕，尽管事实上这些不引发生动记忆的死亡原因具有更高的致死率（比如哮喘的死亡率高达20%）。同理，最近发生的事件会比较早发生的事件对我们的行为造成更大的影响。基于此，直觉思维系统会敏锐（也许有些过于敏锐）地感觉到风险的存在，而不会去参考任何使人感到枯燥不已的相关统计数字。

“可得性偏差”能够提高我们对高风险行为的认知，包括采取预防措施的公共决定和私人决定。人们是否会购买自然灾难保险在很大程度上取决于最近的经验。刚刚经历过大地震的人会突然购买大量的地震险，但是这一保险的购买数量会随着时间的推移而平稳下降，一如逐渐消退的记忆。如果最近一段时间没有发生过水灾，那么生活在洪涝区域的人便很少会去购买相关保险。如果有人经历过洪灾，那么他更有可能为自己购买相关保险，不管他实际面对洪灾的风险有多大。

风险评估中存在的偏差可能会对我们的风险观、商业选择观和政治观产生负面影响。互联网股票表现抢眼时，人们会疯狂地购买互联网股票，尽管他们会因此被套牢。我们可以设想一下，人们会错误地认为某些风险（比如核电事故）发生的概率很高，而某些风险（比如中风）发生的概率却很低。这些错误的认知会影响到政府决策，因为政府倾向将资源以迎合大众恐惧心理的方式来进行分配，而不是按照实际风险发生的可能性来分配。

一旦“可得性偏差”发挥了作用，无论是私人组织还是政府部门，只要做出判断的时候能够尊重实际可能性，那么其决策水平就会得到提高。若想增加人们对某项糟糕结果的恐惧程度，最好的办法莫过于使他们回忆起最近某次由此引发的糟糕事故；相反，如果要提高人们的信心，最好的办法是使他们回忆起一件最近在类似情况下发生的结果不错的事情。一个普遍存在的问题是，越容易回忆起的事件其实越容易夸大人们对可能性的判断；相反，对于很少在记忆中保留下来的事情，人们便会认为它们发生的可能性很小。

第三种启发形式叫作“代表性法则”，我们也可以将其理解为一种相似性启发。所谓“代表性”，就是说当有人问你A属于B的可能性有多大时，你（或者说你的直觉思维系统）会首先问自己A与B有多少相似性（即A能在多大程度上“代表”B）。与另外两种我们已经讨论过的启发方式一样，因为代表性经常奏效，所以也经常被人们使用。对于一名身高近2米的非洲裔美国人和一名身高1.7米的犹太人，我们更倾向于将前者看作一名职业篮球运动员，因为篮球运动员大多身材高大，很少有矮个子参与（特别是在近几年）。有时候，这种固有看法也是对的！

当相似性和出现频率发生分歧时，人们往往会产生偏差。这类偏差的最著名的一个例子是关于我们假想的一名叫作琳达的女性。在一项实验中，参与的实验者被告知：琳达今年31岁，未婚，性格开朗，聪明伶俐，她主修哲学专业。在学生时代，她十分关注男女不平等这一社会现象，还参加过反核能游行。然后，人们被要求按照发生的可能性对琳达未来可能会遇到的8种情况进行排序。其中两个关键选项是“银行出纳员”和“热衷于女权运动的银行出纳员”。大多数人认为，相对于“银行出纳员”，琳达更有可能是一名“热衷于女权运动的银行出纳员”。

这很明显是犯了一个逻辑上的错误。因为从逻辑上来讲，两个事件同时发生的可能性一定不可能高过其中一个事件发生的可能性。因此，我们能得出的结论是，琳达是一名“银行出纳员”的可能性要高于她是一名“热衷于女权运动的银行出纳员”的可能性，因为所有“热衷于女权运动的银行出纳员”都是“银行出纳员”。人们的错误判断来自代表性启发：题干中对琳达的描述似乎更多的是在说“琳达是一名银行出纳员并且她热衷于女权运动”，而不是仅仅表明了“琳达是一名银行出纳员”。斯蒂芬·杰伊·古尔德在参加完实验后说：“我知道正确答案，但是我的头脑中总是有个小东西在跳来跳去，并且朝我喊，‘嘿，她不可能只是一名银行出纳员，再读一遍题干看看’！”古尔德说的这个小东西便是活跃起来的直觉思维系统。

代表性法则可能会导致人们对日常生活中的许多事情产生严重的误解。如果事件是随机决定的，比如说掷硬币猜正反的游戏，那么人们是不会对正反面随机出现的顺序有准确的认识的。当看到随机出现的某些结果时，人们通常会对这些结果加以研究，然后便认为这些结果极有参考价值。实际上，这些结果完全是随机的。当你连续3次拋出同一枚硬币时，其结果可能都是正面向上，你由此便会认为这枚硬币本身存在问题。实际上，如果你弄来许多枚硬币，并且将每一枚硬币都抛3次，你会发现，3次都是正面向上的情况就不那么寻常了。（试一试你就会知道。在写完本段之后，桑斯坦也试了一下，将一枚一美分的硬币掷了3次，结果是3次均为正面向上。他惊呆了，实际上他大可不必如此。）

康奈尔大学的心理学家托马斯·季洛维奇在其1991年的作品中写到了“二战”时期德国人轰炸伦敦时伦敦市民经历的一件事。伦敦报纸曾经刊登出几幅图，其中一幅如图1–3所示，该图显示的是德国V–1导弹和V–2导弹攻击伦敦市中心的具体位置。你可以看到，轰炸的地点看上去并不是随机的，因为导弹大部分都落在泰晤士河的两岸及图示的西北部区域。当时的伦敦人由此认为德国人能够精准地控制导弹的落点。一些伦敦人甚至认为，图中空白的地方便是德国间谍的居住地。实际上，伦敦人错了，德国人所能做到的只是将导弹投到伦敦市区，至于具体炸到哪个区域便只能听天由命了。一项关于这些导弹袭击分布得更为详细的统计研究表明，这些轰炸地点的确是随机分布的。

图1–3V–1导弹和V–2导弹轰炸伦敦的示意图

尽管如此，图1–3中的轰炸点看上去并不像是随机分布的。原因在哪里呢？“二战”给了我们最好的答案。假如我们将图1–3平均分成4个部分，如图1–4（a），然后再进行一次统计，或者说不是为了统计而统计，而只是数一下每个部分遭到轰炸的次数，我们的确会发现非随机性的证据。但是，没有证据能够表明这种测试随机性的方法是正确的。假如我们按照图1–4（b）的方式再次将图1–3平均分成4部分，我们便无法否定炸弹是随机抛下的假设了。不幸的是，我们往往不会通过这样严格的交替测验来挑战自己的认知。

图1–4V–1导弹和V–2导弹轰炸伦敦的示意图

注：图（a）为纵横分区，图（b）为对角线分区，分区外的数字是分区内受到轰炸的点数。

1985年，季洛维奇还与其同事瓦隆和特沃斯基一起做过一项针对随机性误解的最为著名的研究，即篮球迷普遍认可的“连续命中效应”。我们不去进行详细解释，因为经验告诉我们：认知错觉有时候会很固执，以至大部分人由于受其直觉思维系统的影响，根本不愿意承认自己长期抱有的某种想法是错误的。但是，在这里我们只是看一下这个简单的例子。大部分篮球迷都会认为，如果一名篮球运动员刚刚投中了一个球，那么他的下一次投篮也会具备很高的命中率；如果他连续投中了多个球，那么他下一次投篮的命中率就变得更高了。人们习惯于称连续命中篮筐或者最近多次投篮保持极高命中率的篮球运动员为“热手”运动员，该称号在体育解说员的评论中是一个好兆头。将球传给“热手”运动员已成为一项约定俗成的策略。

但实践证明，“热手效应”是不存在的，连续得分的运动员下一次投篮时的命中率并不会提高。

即便人们了解了这一事实，他们也会立即想出热手效应的其他表现形式。他们会认为对方可能会调整防守，更加紧密地盯防这名“手热得发烫”的运动员，或者这名运动员将调整策略，换一种投篮方式。然而，在看到这些数据之前，当球迷们被问及篮球运动员连续命中几次之后下一次投篮的命中率时，球迷们一般都会想起热手效应。许多研究人员都确信，季洛维奇的初始结论是错误的，因为这些结论旨在寻找这一所谓的热手效应。截至目前，尚没有人发现这一效应的存在。

2003年，杰伊·凯勒和卡林·康利参考NBA（美国男子职业篮球联赛）全明星赛上举行的三分球比赛的情况进行了一次测试。比赛中，NBA常规赛里最好的三分球投手依次站在三分线外进行了一系列的投篮，力争在一分钟之内将尽量多的球投入篮筐中。在没有对方队员防守和干扰的情况下，这应当是一种观察热手效应的理想条件了。但是，与其他研究一样，没有丝毫的证据证明热手效应的存在。尽管如此，体育解说员们仍在不断解读着球员手掌温度的变化。（“达纳·巴洛斯投顺手了！”“莱格勒的热手得发烫！”）然而，在解说员说这些话之前，球员的三分球命中率尚高达80.5%，而话音刚落，其命中率便下降到55.2%，有些甚至低于正常比赛中53.9%的命中率。

当然，如果篮球迷们意识不到自己关于热手效应的认知是错误的，倒也并无大碍。然而，在一些十分重要的领域，人们也会出现类似的认知偏差。让我们来看一下“癌症扎堆”现象，这一现象足以引起政府和民众的惊慌，并引导人们不断进行调查研究，以便能够找出癌症突然暴发的真正原因。我们可以假设，在某个人口数为500的区域，癌症发病率突然增高，半年内该区域先后有10人被诊断患上癌症。实际上，美国政府每年都会收到上千份关于“癌症扎堆”现象的报告，并且每年都会对许多“癌症扎堆”现象进行调查研究，以期找到癌症多发的真正原因。

在一个有3亿人口的国家，局部地区的人在一年内出现较高的癌症发病率是一件不可避免的事情。所谓“癌症扎堆”的现象可能只是一种随机的波动而已。尽管如此，人们仍认为这种现象不可能是随机发生的。因此，他们便开始恐慌，有时候甚至连政府部门也起到了推波助澜的作用。然而，在多数情况下，人们并没有担心的必要。

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