可用性启发式:决策过程中效率与准确性的权衡

最近发生的事件和它们所产生的情绪反应在很大程度上影响着我们的决定。在寻找信息来指导我们的决策时,我们依赖于那些容易想到的实例,而没有验证具体的内容、它们的相关性,甚至它们发生的概率。这种被称为可用性启发式的特定偏见在人类操作系统中根深蒂固

有一些特定的时刻会记录在我们的脑海中,在我们做决定的过程中处于最重要的位置,而另一些时刻则因为不需要我们的注意而被忽视,在我们的记忆中处于次要地位。

引起强烈情绪反应的事件往往更容易被人记住——与同事一起工作的消极经历,被经理赏识的积极感觉,与我们的原则和价值观相联系的伟大广告,被面试官拒绝的恐惧,以及看到我们的想法实现的喜悦。

最近发生的这些事件以及它们所产生的情绪反应在很大程度上影响着我们的决定。在寻找信息来指导我们的决策时,我们依赖于那些容易想到的实例,而没有验证具体的内容、它们的相关性,甚至它们发生的概率。

我们夸大一件事发生的可能性,仅仅是因为它的例子容易在脑海中浮现。这种被称为可用性启发式的特定偏见在人类操作系统中根深蒂固。

正如丹·艾瑞里所说怪诞行为学“标准经济学假设我们是理性的。但是,我们在做决定时远没有那么理性。我们的非理性行为既不是随机的,也不是无意义的——它们是系统的、可预测的。我们都会一次又一次地犯同样的错误,这是因为我们大脑的基本结构。”

一个在过去取得过多次成功的CEO可能很难回忆起失败的例子。可得性启发式是发挥作用时,难以恢复失败的情景,可以使他过度自信,他目前的风险和投资沉没成本而忽视机会成本。

经理可能会根据最近发生的类似情况,将团队成员的错误视为他们无能的标志。如果她的团队成员擅长的领域并不是立即可见的,当她回忆过去的信息时也不会出现,可用性偏见会使她对团队成员形成不准确的判断。

一个营销人员可能会决定不使用社交媒体渠道进行营销活动,仅仅是基于她上次的失败,这是她最在意的,而方便地忽略了过去其他成功的故事。

这种将启发式视为事实的倾向,基于容易想到的和最近的决定,而不是更准确的决定,会导致工作场所歧视,糟糕的决策,不准确的认知和坏的判断

效率vs准确性:可用性启发式如何影响决策

可用性启发式依赖于获取决策所需信息的效率来影响我们的决策。我们使用思维捷径,用易于回忆的方法代替理性思考,给人留下持久印象的事件被赋予更高的权重,我们使用替换,却没有意识到我们正在用一个问题替换另一个问题。

我们的大脑能够从日常消费的大量数据中获取特定信息,这种能力无疑是高效的,在我们做出不会对自己和他人产生重大影响的决定时,这种能力在大多数时候都能很好地发挥作用。

但是,在决定某事再次发生的可能性或决定未来会如何发展时,使用这些数据可能远远不够准确。

了解什么时候我们可以依赖效率,什么时候我们需要准确,可以帮助我们做出更好的决定。

在我们学习控制这种偏差之前,让我们了解可用性启发式是如何以及何时出现的。这就是我们大脑优化效率的方式

1.使用快捷键

在预测未来的结果或确定某些事件的概率时,我们的大脑会运用思维捷径来试图找到相关信息。

这些快捷方式针对检索速度而不是数据的正确性进行了优化。

“我们需要捷径,但它们是有代价的。许多决策失误都是由于反射系统承受着快速自动完成工作的压力。没有人会在早上醒来后说:“我想要思想封闭,对别人不屑一顾。”但是,当我们正专注于工作时,一个傻乎乎的同事走过来了,会发生什么呢?我们的大脑已经在使用肢体语言和简短的回应来摆脱它们,而不藐视礼貌的惯例。我们不讨论这个问题;我们只是去做。如果他们有有用的信息可以分享呢?我们已经忽略了它们,缩短了它们,并且倾向于忽略任何与我们已经知道的不同的东西,”安妮·杜克在书中写道在赌博中思考

正是这些捷径让位于可用性启发式,让我们标签的人因为这就是他们在没有考虑情境因素的情况下,拒绝想法,害怕冲突,想象根本不存在的最坏的可能性。

2.易于回忆

容易回忆代替了理性思考。容易想到的东西会被赋予更高的权重。我们想当然地认为,仅仅因为我们能够很容易地回忆起某件事,它就一定是极有可能发生的。

如果仅仅依赖于检索的便捷性,我们可能会忽略其他更适合做决定,但需要深思熟虑来深入挖掘和仔细分析的例子。

当考虑一个团队成员的表现时,经理可能只考虑他们最近的表现,因为这很容易回忆起来,而忽略了他们之前几个月的宝贵贡献。在可用性启发式的影响下,他们会不正确地评价他们的团队成员。

当决定在关键项目上信任谁时,领导者可能会很快考虑一位最近按时交付了项目的工程师,而忽略其他同样有能力但不太受他们关注的人。

Daniel Kahneman也在思考,快与慢“同样的偏见导致了一种常见的观察,即合作团队中的许多成员认为他们做的比他们的份额多,而且也觉得其他人对他们的个人贡献没有足够的感激。”

这是因为我们很容易回忆起自己的贡献,而其他团队成员却很难记住这些数据。

检索的容易程度对于判断事件的频率或概率以及使用该信息做出决策来说是一个糟糕的预测因素。

3.给人留下深刻印象的事件

我们大脑处理信息的能力有限。当我们每天接触大量的数据时,我们的大脑会选择某些在我们脑海中留下持久印象的事件,而忽略其他事件。这种限制导致筛选大量有价值的数据,在决策过程中只呈现一个子集。

什么能吸引我们的注意力取决于我们是否选择关注某个特定的信息,什么能吸引我们的感官,我们过去的经历,教养和许多其他因素。

“我们对一种经历的关注与它的生动或有趣的特性成正比;众所周知,在其他条件相同的情况下,当时我们最感兴趣的是我们记得最清楚的东西,”威廉·詹姆斯在《心理学原理》中说。

广告公司试图利用这一限制,通过创造一个强大的叙事,更有可能在我们的脑海中留下持久的印象。

在做重要决定时,基于这些有限的数据进行判断可能是非常不准确的。

4.应用替换

“可得性启发式,就像其他的判断启发式一样,用一个问题代替另一个问题:你希望估计一个类别的大小或一个事件的频率,但你报告了一个印象,即脑海中出现实例的容易程度。替换问题不可避免地会产生系统性错误”,Daniel Kahneman在思考,快与慢

在寻找信息时,我们的大脑会根据脑海中出现的问题,用一个问题替换另一个问题。我们甚至没有意识到,我们正在寻找的信息并不是原始问题的答案,而是脑海中出现的东西的快照。

当考虑“满足我的交付时间表的可能性有多大”时,你可以用“我是否按时交付了我的上一个项目”来代替。用上一个项目来决定当前项目的结果是一种糟糕的替代。

可用性偏见是人类不可分割的一部分,在帮助我们快速行动方面发挥着至关重要的作用。所有的决定都要深思熟虑,这是非常无效的,而且会让我们慢下来。它还会导致决定疲劳把精神资源花在无关紧要的决定上,而没有精力做关键的决定。

与其试图摆脱可用性启发式,不如让我们学会识别高风险的情况,从让我们的大脑在自动驾驶仪上运行转变为控制更深入地挖掘和发现隐藏的替代现实。

管理可用性启发式,以做出更好的决策

自我意识是任何形式的转变的第一步。如果不接受可用性偏见的存在,那么任何试图抵消它的策略都将是徒劳的。

Stephen R. Covey在高效人士的7个习惯自我意识使我们能够站在一边,甚至审视我们“看待”自己的方式——我们的自我范式,效率的最基本范式。它不仅影响我们的态度和行为,还影响我们如何看待他人。它成为我们描绘人类基本本性的地图"

通过承认你和其他人一样受到这种偏见的影响,你可以允许你的大脑执行以下3种策略来做出更好的决定——

1.更深入地挖掘隐藏在地下的东西

不要去想容易的事,试着去想正确的事。这需要把你的大脑从自动驾驶转向有意识和深思熟虑的思考。

在寻找答案时,不要依赖于脑海中浮现的东西,要进一步探索,问自己这些问题:

  • 这些信息和我有什么关系
  • 为什么我相信这个信息是正确和完整的
  • 我还需要什么数据来做这个决定,我怎么才能得到它
  • 有哪些合适的资源可以帮助我更深入地挖掘
  • 我该如何避免确认偏误这可以让我忽略矛盾的数据点

提出这些问题的简单练习将减少可用性启发式的影响,并使您能够找到更适合做出决策的数据。

2.颠覆你的思维

我们为能够回忆起事情而感到自豪,但正如我们之前学到的那样,依赖记忆做出决定会导致不准确的结论。

在做决定之前,要做一个综合多种来源的数据,并考虑事实和数字的人。花点时间收集这些数据,而不是根据脑子里的想法匆忙做出决定。退一步看,你会发现——

  • 这是事实还是我的观点?我是怎么得出这个结论的
  • 是最近发生的事还是很久以前发生的事。我少了什么数据
  • 还有什么与这种情况相关的呢
  • 关于这种情况,其他数据点告诉了我什么
  • 我需要什么数据来证明我的结论是完全错误的

应用倒置心理模型寻找与我们想法相反的东西,是将我们的思维从假设转向寻找数据的好方法。

3.看看别人怎么说

Daniel Kahneman建议思考,快与慢“当我们在生活中航行时,我们通常允许自己被印象和感觉所引导,我们对直觉信念和偏好的信心通常是合理的。但并非总是如此。即使在我们犯错的时候,我们也常常很自信,一个客观的观察者比我们自己更有可能发现我们的错误。”

对抗可得性启发式的一个好方法是考虑到多人的观点。其他人可以看出我们什么时候有偏见,并帮助我们从不同角度分析情况。

在任何可能的情况下,利用许多个人的集体知识,而不是根据你的假设和信念做出判断。

可用性启发式例子

让我们考虑这些例子来更好地理解可用性启发式。

Tversky和Kahneman实验

维基百科- - - - - -

20世纪60年代末和70年代初,两位著名的心理学家阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)和丹尼尔·卡内曼(Daniel Kahneman)开始撰写一系列论文,研究在不确定性条件下判断中使用的“启发式和偏见”。在此之前,人类判断领域的主流观点是人类是理性行为者。Kahneman和Tversky解释说,在不确定性下的判断通常依赖于有限数量的简化启发式,而不是广泛的算法处理。

Tversky和Kahneman认为,从记忆中回忆起的例子的数量是用来推断这些例子发生的频率的。

为了验证这一解释,在一项实验中,参与者听了19名著名女性和20名不那么出名的男性,或者19名著名男性和20名不那么出名的女性的名单。随后,一些参与者被要求回忆尽可能多的名字,而另一些参与者则被要求估计出名单上出现频率更高的是男性名字还是女性名字。名人的名字比不太出名的名人的名字更容易被回忆起来。大多数参与者错误地认为,与名气大的名字相关的性别出现的次数比名气小的名字相关的性别出现的次数多。

Tversky和Kahneman认为,虽然可用性启发式在许多情况下是一种有效的策略,但在判断概率时,使用这种启发式可能会导致可预测的错误模式。

决定升职

在可用性偏见的影响下,经理可能会根据团队成员最近的交付结果决定不提拔他们。

近因偏见和容易回忆将会增加最近发生的事情的权重,而不是同样考虑他们过去的表现。在评估周期中的小错误可能会让人失去工作促销活动

这破坏了对组织的信任,阻碍了创新,并使人们在绩效评估期间格外谨慎。

客户的经验

在填写客户反馈表时,在可用性启发式的影响下,拥有数百个完美交付订单的满意客户可能会选择关注一个糟糕的体验。

如果不考虑整个数据集,他们对一个订单的有偏见的反馈将不能反映他们对服务的实际满意度。

这同样适用于为客户体验进行设计。在客户订购过程的最后一个接触点,应用程序中的一个小故障可能会破坏他们一直以来的美妙体验。

在针对客户体验进行管理和设计时,可用性偏差起着关键作用。

在做决定时,通过考虑可得性启发式,在效率和准确性之间找到正确的权衡。它需要更深入地挖掘,而不是被直觉所打动,强迫自己颠倒思维,寻找挑战我们观点的数据,并利用他人的集体知识来超越我们的信仰和假设。

你能想到什么例子?给我写信或者在下面分享你的评论,谈谈你是如何看待这种偏见在你的工作和生活中发挥作用的。

推荐阅读

了解什么时候我们可以依赖效率,什么时候我们需要准确,可以帮助我们做出更好的决定。此信息图提供了3个关键策略来管理可用性启发式,并在风险较高时做出更好的决策
点击信息图放大

Vinita邦萨尔

我是一个技术爱好者,热衷于建立伟大的团队和扩大组织规模。这个博客是关于我进入科技世界的旅程和个人在工作中的经历。通过我的写作,我希望激励别人学习,每天都变得更好。更多关于我的事

你可能还会喜欢……

留下回复

你的电邮地址将不会公布。