我們?cè)谌粘Ｉ钪懈嗟氖鞘褂靡环N快速、無意識(shí)的思維
模式。這種思維模式是人類生存所必不可少的，但同時(shí)也會(huì)帶來各種認(rèn)知偏差。其中非常有意思的就是啟發(fā)式和偏差。
提到啟發(fā)式和偏差，就不能不提2002年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者之一Daniel Kahneman 及其合作伙伴Amos Tversky (于1996年過世)。Kahneman是位心理學(xué)家，卻獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，這主要是為了表彰他“把心理學(xué)成果與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究有效結(jié)合，從而解釋了人類在不確定條件下如何作出判斷”。簡(jiǎn)單來說，在不確定條件下，人類會(huì)采用一種啟發(fā)式的思維方法，所謂啟發(fā)式說白了就是根據(jù)以往（相同的或類試的甚至是無關(guān)的）經(jīng)驗(yàn)來對(duì)當(dāng)前情況進(jìn)行判斷。
啟發(fā)式既可以得出正確的推理結(jié)果也有可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論，也就是說過去的經(jīng)驗(yàn)既可能有利于我們快速的作出判斷，也有可能對(duì)我們的判斷產(chǎn)生干擾。常見的啟發(fā)式有
代表性啟發(fā)法、可得性啟發(fā)法和錨定。 首先來看一下代表性啟發(fā)法（representiveness heuristic） 。1973年Kahneman及Tversky進(jìn)行了一個(gè)名為“Tom W ”的著名實(shí)驗(yàn)，大概如下：給被試以下一段關(guān)于Tom W.的描述：“Tom W.智商很高，但是缺乏真正的創(chuàng)造力。他喜歡按部就班，把所有事情都安排得井然有序，寫的文章無趣、呆板，但有時(shí)也會(huì)閃現(xiàn)一些俏皮的雙關(guān)語和科學(xué)幻想。他很喜歡競(jìng)爭(zhēng)，看起來不怎么關(guān)心別人的感情，也不喜歡和其他人交往。雖然以自我為中心，但也有很強(qiáng)的道德感?！保═om W. is of high intelligence, although lacking in true creativity. He has a need for order and clarity, and for neat and tidy systems in which every detail finds its appropriate place. His writing is rather dull and mechanical, occasionally enlivened by somewhat corny puns and by flashes of imagination of the sci-fi type. He has a strong drive for competence. He seems to feel little sympathy for other people and does not enjoy interacting with others. Self-centered, he nonetheless has a deep moral sense.
）
然后要被試估計(jì)，Tom W.最有可能是以下哪個(gè)專業(yè)的學(xué)生：企業(yè)管理，工程，教育，法律，圖書，醫(yī)學(xué)，社會(huì)學(xué)？想象一下如果你是其中一名被試，你會(huì)怎么回答。
結(jié)果，絕大多數(shù)被試都認(rèn)為Tom W.最有可能是工程系學(xué)生。相信你的答案也不多。為什么呢？很有可能是因?yàn)門om W.最像一個(gè)學(xué)工程學(xué)的學(xué)生。也就是說，對(duì)Tom W.的以上描述，與我們心目中一個(gè)理工科學(xué)生所應(yīng)當(dāng)具有的形象完全吻合（或者說代表了一個(gè)理工科學(xué)生的形象），所以我們認(rèn)為Tom W.最有可能是工程系的學(xué)生。這就是典型的代表性啟發(fā)式思維方式。
當(dāng)面對(duì)不確定的事件，我們往往根據(jù)其與過去經(jīng)驗(yàn)的相似程度來進(jìn)行判斷或預(yù)測(cè)。說簡(jiǎn)單一點(diǎn)，就是基于（過去經(jīng)驗(yàn)的）相似性來預(yù)測(cè)（當(dāng)前事件的）可能性。到底個(gè)體A是否歸屬于群體B？如果個(gè)體A具有群體B的某些特征（具有相似性、代表性），則認(rèn)為個(gè)體Ａ歸屬于群體Ｂ。 如果我們?cè)诠财嚿峡吹揭粋€(gè)人鬼鬼祟祟，像個(gè)小偷，則我們會(huì)認(rèn)為他就是一個(gè)小偷，并提高警惕性。有時(shí)相似性確實(shí)和可能性有關(guān)，因此這種判斷是正確的，但有時(shí)則可能會(huì)因此忽略其它相關(guān)信息而做出錯(cuò)誤的判斷。
比如在Tom W.的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，被試就完全忽略了學(xué)生在各個(gè)專業(yè)中的基礎(chǔ)比率（base rate）。就算上述7個(gè)專業(yè)的學(xué)生都一樣多，那么任何一個(gè)學(xué)生是工程系的學(xué)生的概率和他是其它任何一個(gè)專業(yè)的學(xué)生的概率是一樣的，即1/7。根據(jù)另外一組被試對(duì)所有學(xué)生在各個(gè)專業(yè)中所占的比率的估計(jì)，學(xué)工程學(xué)的學(xué)生應(yīng)該比學(xué)其他專業(yè)的學(xué)生要更少，即還占不到1/7。如果考慮到這一點(diǎn)，那么任意抽一個(gè)學(xué)生出來（比如Tom W.），他是學(xué)工程學(xué)的可能性應(yīng)該是很低的。這種在判斷時(shí)忽略基礎(chǔ)比率而導(dǎo)致的謬誤就是所謂的基礎(chǔ)比率謬誤（base rate fallacy） 。
關(guān)于基礎(chǔ)比率謬誤再舉一例。假設(shè)在中國(guó)感染乙肝的概率大概為10%，為健康著想你去醫(yī)院做了乙肝檢查，結(jié)果顯示為陽性，醫(yī)生告訴你檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率高達(dá)90%。你認(rèn)為你感染了乙肝的概率是多少？
這還用問嗎？肯定是90%的可能性感染了乙肝。但是請(qǐng)不要急著下結(jié)論。假設(shè)有1000個(gè)人去醫(yī)院做了乙肝檢查，由于在中國(guó)患有乙肝的概率大概為10%（基礎(chǔ)比率），這1000人當(dāng)中實(shí)際只有100個(gè)人是感染了乙肝，由于檢測(cè)的準(zhǔn)確率為90%，即可以檢測(cè)出其中的90個(gè)人。剩下900個(gè)沒有感染乙肝的人，由于檢測(cè)的錯(cuò)誤率為10%，即其中會(huì)有90個(gè)人的檢測(cè)結(jié)果會(huì)顯示為虛假陽性。所以在檢測(cè)出感染了乙肝的180個(gè)人當(dāng)中，實(shí)際只有90個(gè)人是確實(shí)感染乙肝的。因此當(dāng)你的檢測(cè)結(jié)果為陽性時(shí)，你感染乙肝的概率其實(shí)只有50%，這比90%的概率還是低了不少。而且如果基礎(chǔ)比率越低，則這種偏差就越大。
再看
另外一個(gè)問題 ，Linda，31歲，單身、坦率，活潑，她學(xué)的專業(yè)是哲學(xué)。當(dāng)她還是個(gè)學(xué)生時(shí)，就非常關(guān)注歧視和社會(huì)公正的問題，并且參加過反核武的示威游行活動(dòng)。（Linda is 31 years old, single, outspoken, and very bright. She majored in philosophy. As a student, she was deeply concerned with issues of discrimination and social justice, and also participated in anti-nuclear demonstrations.）問Linda更有可能是什么樣的人？
1、Linda是一個(gè)銀行出納員。
2、Linda是一個(gè)崇尚女權(quán)主義的銀行出納員。
很多人都會(huì)選第二項(xiàng)。因?yàn)閺膶?duì)Linda描述更符合我們心目中女權(quán)主義者的形象（或者說代表了我們心目中女權(quán)主義者的形象），所以我們就更傾向于認(rèn)為Linda是一個(gè)崇尚女權(quán)主義的銀行出納員。我們?cè)谶@里就運(yùn)用了啟發(fā)式的判斷，卻沒有注意到這樣一個(gè)基本道理：兩個(gè)獨(dú)立的事件同時(shí)發(fā)生的概率不可能高于其中單個(gè)事件單獨(dú)發(fā)生的概率，從而犯了一個(gè)所謂的結(jié)合謬誤（conjunction falalcy）。Linda是崇尚女權(quán)主義的概率可能很高，Linda是一個(gè)銀行出納員的概率可能不高，但Linda同時(shí)既是銀行出納員又崇尚女權(quán)主義的概率就肯定低于前二者的概率了 。這個(gè)道理說出來很簡(jiǎn)單，大家心里都清楚，但一到實(shí)際中人們往往就不會(huì)運(yùn)用。我們會(huì)犯這樣一種錯(cuò)誤的原因可能是因?yàn)閷?duì)事件描述得越詳盡，就越容易讓我們產(chǎn)生聯(lián)想，進(jìn)而導(dǎo)致我們誤以為事件越容易發(fā)生。
除此以外，在運(yùn)用代表性啟發(fā)法進(jìn)行判斷時(shí)還有可能會(huì)導(dǎo)致賭徒謬誤（gambler's fallacy），也稱為蒙地卡羅謬誤（The Monte Carlo Fallacy
），主要來源于這樣一個(gè)故事 ： 1913年8月18日，在蒙地卡羅的一間賭場(chǎng)里的輪盤 游戲中，黑色不可思議的連續(xù)出現(xiàn)了十五次，人們開始近乎瘋狂的沖著去押紅色。當(dāng)黑色連續(xù)出現(xiàn)了二十次以后，人們還進(jìn)一步加大了他們的賭注，因?yàn)榇蠹叶颊J(rèn)為在黑色連續(xù)出現(xiàn)了二十次以后再出現(xiàn)黑色的可能性已經(jīng)不到百萬分之一了。結(jié)果黑色是創(chuàng)紀(jì)錄的連續(xù)出現(xiàn)了二十六次！這間賭場(chǎng)因此掙得盆缽滿盈。
大家都有這種感覺：似乎黑色已經(jīng)連續(xù)出現(xiàn)太多次，不可能再出現(xiàn)了。這種想法很普遍。比如玩拋硬幣，我告訴你前面拋的五次結(jié)果都是“正”，要你猜一猜，下一次會(huì)出現(xiàn)哪一面？肯定很多人會(huì)傾向于“反”面。前面已經(jīng)出現(xiàn)過那么多次“正”面了，不可能還是“正”吧？連續(xù)出現(xiàn)6次“正”面的概率太低了。又比如人們?cè)谫I彩票的時(shí)候，一般都不會(huì)選擇上一次中獎(jiǎng)已經(jīng)出現(xiàn)過的號(hào)碼，不可能連續(xù)兩次中獎(jiǎng)都有同一個(gè)號(hào)碼。其實(shí)這也是支撐賭徒一直賭下去的重要心理原素之一：我已經(jīng)輸了那么多次了，無論怎么樣也應(yīng)該會(huì)贏一次吧。 這其實(shí)也是一種啟發(fā)式的思維模式。我們認(rèn)為不可能連續(xù)出現(xiàn)6次“正”面或是極端的連續(xù)26次黑色，或者連續(xù)兩次中獎(jiǎng)號(hào)碼都有同一個(gè)數(shù)字，因?yàn)閽佊矌拧?/span>賭博、彩票等事件是隨機(jī)的，這樣的概率實(shí)在是太低了，根本就不像是隨機(jī)事件，一個(gè)隨機(jī)事件怎么可能有這么多巧合？
但到底怎么樣才叫“隨機(jī)”？到底是“正反反正反正”還是"正正正正正正"更有可能出現(xiàn)？其實(shí)現(xiàn)實(shí)生活中隨機(jī)事件看起來往往都不像是隨機(jī)的，或者說隨機(jī)事件并沒有你想象的那么隨機(jī)。所謂隨機(jī)也就意味著事件與事件之間在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上是獨(dú)立的（what makes a sequence random is that its members are statistically independent of each other），一件事情的發(fā)生在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上對(duì)另一件事情的發(fā)生沒有任何影響。（the occurrence of one has no statistical effect upon the occurrence of the other）。隨機(jī)事件是沒有傾向性的，是不可預(yù)測(cè)的，是沒有記憶功能的。因此，就算黑色已經(jīng)連續(xù)出現(xiàn)了N次，下一次是紅還是黑都是隨機(jī)的，認(rèn)為黑色不太可能再出現(xiàn)而瘋狂的去押紅色是沒有道理的；不管“正”面已經(jīng)連續(xù)出現(xiàn)了多少次，下一次的結(jié)果要不是正面就是反面，二者出現(xiàn)的概率都是50％。
但是竟然會(huì)出現(xiàn)連續(xù)26次黑色或者連續(xù)6次正面這種情況，還是讓人難以接受。這是因?yàn)橛袝r(shí)小樣本不具有代表性，樣本越小，與真實(shí)的數(shù)量相差越大，統(tǒng)計(jì)的結(jié)果越不能反映真實(shí)的情況。只有對(duì)總體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果才是真正的結(jié)果，也就是說樣本的數(shù)量越接近真實(shí)的數(shù)量，統(tǒng)計(jì)的結(jié)果也就越可信。如果只拋十次硬幣，正反面出現(xiàn)的概率不一定是50%，什么情況都有可能發(fā)生，只有拋?zhàn)銐蚨啻?，才能得出正反面的概率?0%的結(jié)果。這提醒我們有時(shí)不要匆忙的作出判斷或下結(jié)論，很有可能你看到的只不過是一個(gè)小樣本。
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