【20種常見的認知偏誤 】

李耕銘
Feb 15, 2021

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大約兩周前翻譯過資料科學的15個常見謬誤,這幾天剛好有看到類似的文章,但這次是認知偏誤,代表平常我們在思考時就常常會出現,不過個人認為大腦的演化結果自然會朝著節省能量的方向走,這也導致了這些認知偏誤的出現其實是很正常的現象。

但我覺得直接看有哪些偏誤是沒甚麼用的XD,很多時候要經歷/被電過再回頭看才會有印象,所以就先姑且記著,之後每段日子就回來看一下。

老樣子先附上參考來源,下文中的英文名詞的中文翻譯絕大部分參照維基百科,如有誤或是更好的翻譯也麻煩來訊告知。

1. 錨定效應 (Anchoring bias)

我們在衡量價值會受上一個接收到的資訊所影響,並以此做為比較基準,比方說台GG從 300 一路漲到 500 一般人都會覺得 500 怎麼這麼貴,但如果從 600 跌回 500 就會覺得挖好便宜,平平股價都是 500 但感受卻截然不同。

2. 可利用性捷思法 (Availability heuristic)

面對問題時我們會傾向直接用手邊的資訊來解答,比方說如果身邊有人是老菸槍卻仍然活到90多歲,那麼我們就會下意識地認為抽菸對健康是無害的,事實上要下定論前應該要盡可能地從統計數據與實驗中取得。

3. 從眾效應 (Bandwagon effect)

在群體中我們會傾向接受、贊同集體的意見,而選擇極小化個人的差異,像是厚奶茶、葡式蛋塔之類的熱潮也是如此,別人做甚麼我也想做甚麼。

另外,這也是為什麼人數太多的會議是毫無生產力的。

4. 偏見盲點 (Blind-spot bias)

就像平時睡覺打呼不會吵到自己一般,我們沒有辦法意識到自己的偏見。大家都會認為自己最中立,其餘跟我不同的都是偏激的,這讓我想到電子妹疙瘩海參抓之前畫過的這張圖:

5. 支持選擇偏誤 (Choice-supportive bias)

做了選擇以後,人們會全然支持並且相信自己的選擇,就是敝帚自珍的概念。人們很難承認或面對其實自己當初做了錯誤的選擇,不管是婚姻、工作、政治都是如此,一部分也是我們的防衛機制使然,一但承認了錯誤,我們可能會陷於無止境的後悔中無法自拔。

6. 集群錯覺 (Clustering illusion)

跟之前翻譯過的賭徒謬誤 (Gambler’s fallacy)有點類似,人腦會自動在過小的樣本或次數中找尋規則,即便是隨機也是如此,就像是大樂透剛出來的時候,人們發現前幾期的中獎號碼較常出現某些特定號碼,於是就會認為這些號碼就是比較容易出現的。

7. 確認偏誤 (Confirmation bias)

只聽的到自己想聽的話,在一串對話中人腦會傾向接收那些與自己偏見相符的資訊,與之不符的就自動過濾,所以偏見一但形成後容易不斷地強化,適當地復述別人的意見會有一些幫助。

8. 保守性偏差 (Conservatism bias)

當我們對某種論點產生偏見與價值觀厚,就會很難接受新的論點,像是布魯諾支持哥白尼提出的地動說之後,被當時的主流意見視為異端而活活燒死。又或者實相對論剛被提出來的那幾年所經歷的,想要挑戰眾人的價值或觀點就需要準備經過大量的論戰。

9. 資訊偏誤 (Information bias)

我們在下決定時通常會先蒐集資料,但其實越多資料不代表下的決策就會越精準,一方面是因為網路上的資料參差不齊(像最近很紅的肝膽排石法),另一方面資訊越多反而會讓人更難下決定。

10. 鴕鳥效應 (Ostrich effect)

經典的鴕鳥效應,我們不願意去正視那些不想看到的壞消息,就像是鴕鳥把頭埋在沙中就看不到掠食者一般,圖中舉的例子是財經研究員在熊市時建議客戶檢視自己資產盈虧的次數是減少的。所謂的「一張不賣,奇蹟自來。」也有些這種意味在(看看 HTC......)。

11. 結果偏誤 (Outcome bias)

結果來評價決策的正確性,今天我買刮刮樂賺了大錢,那麼就下意識地認為賭博是好的行為,忽略了一時的輸贏可能也只是偶然。

12. 過度自信 (Overconfidence)

自我感覺良好,對自己的專業或能力過度有自信導致失誤,這點在股票交易中非常常見,大家都認為自己能夠打敗大盤結果通常都是被大盤打敗。而學有專精的專家更容易犯下這個錯誤。

13. 安慰劑效應 (Placebo effect)

只要你相信,它就真的會有效,也因此在醫學上實驗上測試療效時通常會分成實驗組與對照組:實驗組給真正要測試的藥,另一組則給予安慰劑,就是為了消除安慰劑效應。

有一派說法是:吸引力法則的背後其實也是安慰劑效應。

14. 支持創新偏誤 (Pro-Innovation bias)

過度誇大新科技的應用、市場、解決問題的能力,理想很豐滿,現實卻很骨感,想想小時候看的哆啦A夢在描述21世紀的時候是如何天馬行空的,但當我們真正進到21世紀才發現除了3C與網路大舉進入生活外,其餘的一切改變其實不多。

個人的想法是那些認為AI能夠直接取代醫師或律師工作的人,也是犯了支持創新偏誤。另外,下面這張有名的梗圖也是在諷刺這件事情:

Ref

15. 時近效應 (Recency)

在形塑觀點時,我們會直接傾向採納最近的資訊,就像是每次股票發生漲跌時,報章媒體就會開始從最近的新聞或事件中找尋理由一般。

這跟所謂的第一印象是完全相反的,在剛認識時的第一印象最為重要,但當久未見面時,時近效應的影響就會開始顯現,就像是過年久未見面的親戚總是會開口就是「唉唷,現在都長這麼大了,還記得以前你還好小耶!」。

16. 顯著性偏誤 (Salience)

只注意到比較有特色的資訊,而忽略了整體。常聽到的笑話:

「我可不可以跟你講電話時打遊戲?」

「我可不可以在打遊戲時跟你講電話?」

這兩者其實是一樣的,但聽起來的感覺卻截然不同。

17. 選擇性關注 (Selective Perception)

戴著有色眼鏡去觀察事物,在政治的場域中更是常見,兩方明明做的是同樣或差不多的事情,雙方支持者卻只看的到對方的缺點與己方的優點。

18. 刻板印象 (Stereotyping)

精確的定義是在對特定的人事物接觸前,就直接把對其所屬群體的既定印象套用在上面。在大多時候刻板印象能讓我們對接下來要發生的事物有所準備,但也可能會失去改變認知的機會。

19. 倖存者偏誤 (Survivorship bias)

只注意到那些成功者,報章媒體中更是常見,比方說常看到創業成功的報導案例,卻忽略了其實創業是有高達90%以上的失敗機會,而這些佔多數的失敗者是沒有資格出現在報導中的。

20. 零風險偏誤 (Zero-risk bias)

人類因為風險趨避的特性傾向完全消除不確定性,比方說現在有兩個解決方案都要價五萬,一個可以把零件A的不良率從5%降到2%,另一個則可以把零件B的不良率從1%降到0%,那麼人們會傾向後者,因為人們更偏好於完全零風險─即便沒有經濟效益可言。

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Reference

https://apus.libanswers.com/faq/191117

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