Эвристика в суждениях и принятии решений - Википедия - Heuristics in judgment and decision-making

Эвристика простые стратегии или мыслительный процесс что люди, животные,[1][2][3] организации[4] и машины[5] использовать для быстрого формирования суждения, принимать решения, и найти решения к сложным проблемам. Это происходит, когда человек сосредотачивается на наиболее важных аспектах проблемы или ситуации, чтобы сформулировать решение.[6][7][8][9]

Некоторые эвристики более применимы и полезны, чем другие, в зависимости от ситуации. Эвристические процессы используются для поиска ответов и решений, которые наиболее скорее всего, сработает или будет правильным. Однако эвристика не всегда бывает верной или самой точной.[10] Хотя они могут отличаться от ответов, данных логика и вероятность суждения и решения, основанные на эвристике, могут быть достаточно хорошими, чтобы удовлетворить потребность.[11] Они предназначены для использования в качестве быстрых мысленных справок для повседневных переживаний и решений. В ситуациях неопределенности, когда информация является неполной,[12] эвристика позволяет эффект меньше да больше, в котором меньше информации ведет к большей точности.[13]

История

Герберт А. Саймон сформулировал одну из первых моделей эвристики, известную как удовлетворительный. Его более общая исследовательская программа ставила вопрос о том, как люди принимают решения, когда условия для теория рационального выбора не выполняются, так люди решают в условиях неопределенности.[14] Саймон также известен как отец ограниченная рациональность, который он понимал как исследование соответствия (или несовпадения) эвристики и среды принятия решений. Позднее эта программа была расширена на изучение экологическая рациональность.

В начале 1970-х психологи Амос Тверски и Даниэль Канеман использовал другой подход, связав эвристику с когнитивными искажениями. Их типичная экспериментальная установка состояла из правила логики или вероятности, встроенного в словесное описание проблемы суждения, и демонстрировала, что интуитивное суждение людей отклоняется от правила. «Проблема Линды» ниже дает пример. Затем отклонение объясняется эвристикой. Это исследование, названное программой эвристики и предубеждений, бросило вызов идее о том, что люди являются рациональными субъектами, и впервые привлекло внимание всего мира в 1974 г. Наука бумага "Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения "[15] и хотя первоначально предложенная эвристика со временем совершенствовалась, эта исследовательская программа изменила сферу применения, постоянно задавая исследовательские вопросы.[16]

Оригинальные идеи Герберта Саймона были подхвачены в 1990-х годах Герд Гигеренцер и другие. По их мнению, изучение эвристики требует формальных моделей, которые позволяют делать прогнозы поведения. ex ante. Их программа состоит из трех аспектов:[17]

  1. Какие эвристики используют люди? (описательное исследование «адаптивного инструментария»)
  2. При каких условиях люди должны полагаться на данную эвристику? (предписывающее изучение экологическая рациональность )
  3. Как разработать эвристические средства принятия решений, которые легко понять и выполнить? (инженерное исследование интуитивно понятный дизайн )

Среди прочего, эта программа показала, что эвристика может привести к быстрым, экономным и точным решениям во многих реальных ситуациях, которые характеризуются неопределенностью.[18]

Эти две разные исследовательские программы привели к двум типам эвристических моделей: формальным и неформальным. Формальные модели описывают процесс принятия решения в виде алгоритма, который позволяет проводить математические доказательства и компьютерное моделирование. Напротив, неформальные модели - это словесные описания.

Формальные модели эвристики

Удовлетворительная стратегия Саймона

Основная статья: Удовлетворительный

Герберта Саймона удовлетворительный эвристика может использоваться для выбора одной альтернативы из набора альтернатив в ситуациях неопределенности.[19] Здесь неопределенность означает, что полный набор альтернатив и их последствий неизвестен или неизвестен. Например, профессиональные предприниматели в сфере недвижимости полагаются на удовлетворение, чтобы решить, в какое место инвестировать для развития новых коммерческих областей: «Если я считаю, что могу получить как минимум x доход в течение y лет, то я выбираю этот вариант».[20] В общем, удовлетворительное определяется как:

  • Шаг 1: Установите уровень стремления α
  • Шаг 2: выберите первую альтернативу, удовлетворяющую α

Если альтернативы не найдено, можно адаптировать уровень стремления.

  • Шаг 3: Если по прошествии времени β ни одна альтернатива не удовлетворила α, уменьшите α на некоторую величину δ и вернитесь к шагу 1.

Об удовлетворении сообщалось во многих областях, например, в качестве эвристического метода, который автодилеры используют для определения цены на подержанные BMW.[21]

Исключение по аспектам

В отличие от удовлетворения, Амос Тверски Эвристика исключения по аспекту может использоваться, когда все альтернативы доступны одновременно. Лицо, принимающее решение, постепенно сокращает количество альтернатив, устраняя альтернативы, которые не соответствуют уровню стремления определенного атрибута (или аспекта).[22]

Эвристика распознавания

Основная статья: Эвристика распознавания

Эвристика распознавания использует базовую психологическую способность к распознаванию, чтобы делать выводы о неизвестных величинах в мире. Для двух альтернатив эвристика:[23]

Если одна из двух альтернатив распознана, а другая нет, тогда сделайте вывод, что распознанная альтернатива имеет более высокое значение по отношению к критерию.

Например, на теннисном турнире Уимблдона 2003 года Энди Роддик играл с Томми Робредо. Если кто-то слышал о Роддике, но не слышал о Робредо, эвристика распознавания приводит к предсказанию, что Роддик победит. Эвристика распознавания использует частичное незнание, если кто-то слышал об обоих игроках или ни об одном из них, нужна другая стратегия. Исследования Уимблдона 2003 и 2005 годов показали, что эвристика распознавания, применявшаяся полу-несведущими игроками-любителями, предсказывала результаты всех одиночных игр джентльменов также лучше, чем посевы экспертов Уимблдона (которые слышали обо всех игроках), а также рейтинг ATP.[24][25] Эвристика распознавания экологически рациональный (то есть, он хорошо предсказывает), когда достоверность признания существенно выше вероятности. В данном случае признание имен игроков сильно коррелирует с их шансами на победу.[26]

Взять лучшее

Основная статья: Лучшая эвристика

Эвристика «взять лучшее» использует базовую психологическую способность извлекать из памяти реплики в порядке их достоверности. Основываясь на значениях сигналов, он делает вывод, какая из двух альтернатив имеет более высокое значение по критерию.[27] В отличие от эвристики распознавания, она требует, чтобы были распознаны все альтернативы, и, таким образом, может применяться, когда эвристика распознавания не может. Для двоичных сигналов (где 1 означает более высокое значение критерия) эвристика определяется как:

Правило поиска: поиск сигналов в порядке их действия v. Правило остановки: остановите поиск при нахождении первого сигнала, который различает две альтернативы (т. Е. Значения одного сигнала равны 0 и 1). Правило принятия решения: сделайте вывод, что альтернатива с положительным значением критерия (1) имеет более высокое значение критерия).

Срок действия vя сигнала i определяется как доля правильных решений cя:

vя = cя / тя

где ti - количество случаев, когда значения двух альтернатив различаются по сигналу i. Достоверность каждой реплики можно оценить по образцам наблюдений.

У самого лучшего есть замечательные свойства. По сравнению со сложными моделями машинного обучения было показано, что оно часто может предсказывать лучше, чем модели регрессии,[28] деревья классификации и регрессии, нейронные сети и опорные векторные машины. [Брайтон и Гигеренцер, 2015]

Точно так же психологические исследования показали, что в ситуациях, когда брать самое лучшее экологически рационально, большая часть людей склонна полагаться на него. Это включает принятие решений таможенниками аэропорта,[29] профессиональные грабители и полицейские [30] и студенческое население.[31] Условия, при которых брать самое лучшее экологически рационально, в основном известны.[32] Метод Take the best показывает, что предыдущее мнение о том, что игнорирование части информации было бы вообще иррациональным, неверно. Меньше может быть больше.

Быстрые и бережливые деревья

Основная статья: Быстрые и бережливые деревья

Дерево быстрой экономии - это эвристика, позволяющая делать классификации,[33] например, есть ли вероятность сердечного приступа у пациента с сильной болью в груди,[34] или будет ли машина, приближающаяся к блокпосту, быть террористом или гражданским лицом.[35] Его называют «быстрым и экономным», потому что, как и в случае с лучшим, он позволяет принимать быстрые решения с использованием всего лишь нескольких сигналов или атрибутов. Его называют «деревом», потому что его можно представить как дерево решений, в котором задается последовательность вопросов. Однако, в отличие от полного дерева решений, это неполное дерево - для экономии времени и уменьшения опасности переобучения.

На рисунке 1 показано дерево «быстрых и бережливых», используемое для скрининга на ВИЧ (вирус иммунодефицита человека). Как и в случае с лучшим, в дереве есть правило поиска, правило остановки и правило принятия решения:

Правило поиска: Поиск сигналов в указанном порядке.Правило остановки: Остановить поиск, если достигнут выход.Правило принятия решения: Классифицируйте человека по выходу (здесь: нет ВИЧ или ВИЧ).

В дереве ВИЧ сначала проводится тест ELISA (иммуноферментный анализ). Если результат отрицательный, процедура тестирования останавливается, и клиенту сообщается хорошая новость, то есть «нет ВИЧ». Однако если результат положительный, проводят второй тест ELISA, предпочтительно от другого производителя. Если второй ИФА отрицательный, процедура останавливается и клиенту сообщается, что у него «нет ВИЧ». Однако, если результат положительный, проводится заключительный тест - Вестерн-блоттинг.

Рисунок 1: Скрининг на ВИЧ среди населения следует логике дерева быстроты и бережливости. Если первый иммуноферментный анализ (ИФА) отрицательный, диагноз - «нет ВИЧ». Если нет, выполняется второй ELISA; если он отрицательный, диагноз «ВИЧ отсутствует». В противном случае проводится вестерн-блоттинг, который определяет окончательную классификацию.

В общем, для n двоичных сигналов дерево быстрой и бережливой обработки имеет ровно n + 1 выход - по одному для каждого сигнала и два для финального сигнала. Напротив, полное дерево решений требует 2п выходы. Порядок реплик (тестов) в дереве быстрого и экономного определяется чувствительностью и специфичностью реплик или другими соображениями, например стоимостью тестов. В случае с деревом ВИЧ, ИФА занимает первое место, потому что он дает меньше пропусков, чем Вестерн-блоттинг, а также является менее дорогостоящим. Напротив, тест Вестерн-блот дает меньше ложных тревог. Напротив, в полном дереве порядок не имеет значения для точности классификаций.

Деревья быстрой экономии - это описательные или предписывающие модели принятия решений в условиях неопределенности. Например, анализ или судебные решения показали, что лучшая модель того, как лондонские магистраты принимают решения об освобождении под залог, - это быстрое и экономное дерево.[36] Древо ВИЧ является одновременно предписывающим (врачей обучают процедуре) и описательной моделью, то есть большинство врачей фактически следует процедуре.

Неформальные модели эвристики

В своем первоначальном исследовании Тверски и Канеман предложили три эвристики: доступность, репрезентативность, привязку и корректировку. Последующие работы выявили еще много чего. Эвристика, лежащая в основе суждения, называется «эвристикой суждения». Другой тип, называемый «оценочная эвристика», используется для оценки желательности возможных выборов.[37]

Доступность

Основная статья: Эвристика доступности

В психологии доступность это легкость, с которой конкретная идея может быть доведена до ума. Когда люди оценивают вероятность или частоту события на основе его доступности, они используют эвристику доступности.[38] Когда редкое событие можно легко и ярко вспомнить, эта эвристика переоценивает его вероятность. Например, люди переоценивают вероятность смерти в драматическом событии, таком как торнадо или же терроризм. Драматические насильственные смерти обычно более широко освещаются и, следовательно, более доступны.[39] С другой стороны, об обычных, но обыденных событиях сложно вспомнить, поэтому их вероятность недооценивается. К ним относятся смерти от самоубийства, удары, и сахарный диабет. Эта эвристика - одна из причин, по которым людей легче склонить к одной яркой истории, чем к большому количеству статистических данных.[40] Это также может сыграть роль в привлекательности лотереи: для того, кто покупает билет, широко разрекламированные ликующие победители более доступны, чем миллионы людей, которые ничего не выиграли.[39]

Когда люди судят, больше ли английский слова начинаются с Т или с K , эвристика доступности позволяет быстро ответить на вопрос. Слова, начинающиеся с Т легче приходят в голову, и поэтому испытуемые дают правильный ответ, не считая большого количества слов. Однако эта эвристика также может приводить к ошибкам. Когда людей спрашивают, есть ли еще английские слова с K в первой позиции или с K в третьей позиции они используют тот же процесс. Легко придумать слова, начинающиеся с K, Такие как кенгуру, кухня, или же хранится. Сложнее придумать слова с K как третья буква, например озеро, или же сознавать, хотя объективно они встречаются в три раза чаще. Это приводит людей к неверному выводу, что K чаще встречается в начале слов.[41] В другом эксперименте испытуемые слышали имена многих знаменитостей, примерно равное количество мужчин и женщин. Затем испытуемых спрашивали, включает ли список имен больше мужчин или больше женщин. Когда мужчины в списке были более известными, подавляющее большинство испытуемых ошибочно полагали, что их больше, и наоборот - женщины. Тверски и Канеман интерпретируют эти результаты так, что суждения о пропорции основываются на доступности, которая выше для имен более известных людей.[38]

В одном эксперименте, проведенном до 1976 президентские выборы в США, некоторых участников попросили представить Джеральд Форд выиграв, в то время как другие сделали то же самое в течение Джимми Картер победа. Каждая группа впоследствии считала назначенного им кандидата значительно более вероятным победителем. Исследователи обнаружили аналогичный эффект, когда студенты представляли себе хороший или плохой сезон для колледж футбол команда.[42] Влияние воображения на субъективную правдоподобие было воспроизведено несколькими другими исследователями.[40]

Доступность концепции может зависеть от того, как давно и как часто она была доведена до ума. В одном исследовании испытуемым предлагали заполнить частичные предложения. Эти слова были выбраны, чтобы активировать концепцию враждебности или доброты: процесс, известный как грунтовка. Затем они должны были интерпретировать поведение человека, описанного в короткой двусмысленной истории. Их интерпретация была смещена в сторону эмоций, которыми они были восприняты: чем больше прайма, тем сильнее эффект. Увеличение интервала между начальной задачей и суждением уменьшило эффект.[43]

Тверски и Канеман предложили эвристику доступности в качестве объяснения иллюзорные корреляции в котором люди ошибочно считают два события связанными друг с другом. Они объяснили, что люди судят о корреляции по легкости представления или воспоминания двух событий вместе.[38][41]

Репрезентативность

Основная статья: Эвристика репрезентативности
Диаграмма
Быстрая оценка соответствия нового объекта существующей категории

Эвристика репрезентативности проявляется, когда люди используют категории, например, когда решают, преступник или нет. Отдельная вещь имеет высокий представительность для категории, если она очень похожа на прототип этой категории. Когда люди классифицируют вещи на основе репрезентативности, они используют эвристику репрезентативности. «Представитель» здесь подразумевается в двух разных смыслах: прототип, используемый для сравнения, является представителем своей категории, а репрезентативность также является отношением между этим прототипом и категоризируемой вещью.[41][44] Хотя эта эвристика эффективна для решения некоторых проблем, она включает в себя внимание к конкретным характеристикам человека, игнорируя, насколько распространены эти категории в популяции (так называемые базовые ставки). Таким образом, люди могут переоценить вероятность того, что что-то имеет очень редкое свойство, или недооценить вероятность наличия очень общего свойства. Это называется ошибка базовой ставки. Репрезентативность объясняет это и несколько других способов, которыми человеческие суждения нарушают законы вероятности.[41]

Эвристика репрезентативности также объясняет, как люди судят о причине и следствии: когда они выносят эти суждения на основе сходства, они также говорят, что используют эвристику репрезентативности. Это может привести к предвзятости, неправильному обнаружению причинно-следственных связей между вещами, которые похожи друг на друга, и их упущению, когда причина и следствие сильно различаются. Примеры этого включают как убеждение, что «эмоционально значимые события должны иметь эмоционально значимые причины», так и магические ассоциативное мышление.[45][46]

Репрезентативность базовых ставок

Основная статья: Ошибка базовой ставки

В эксперименте 1973 года использовался психологический портрет Тома У., вымышленного аспиранта.[47] Одна группа испытуемых должна была оценить сходство Тома с типичным учеником в каждой из девяти академических областей (включая право, инженерное дело и библиотечное дело). Другая группа должна была оценить, насколько вероятно, что Том специализировался в каждой области. Если эти рейтинги правдоподобия регулируются вероятностью, то они должны напоминать базовые ставки, т. е. доля студентов в каждой из девяти областей (которые были отдельно оценены третьей группой). Если бы люди основывали свои суждения на вероятности, они бы сказали, что Том с большей вероятностью будет изучать гуманитарные науки, чем библиотечное дело, потому что студентов-гуманитарных наук гораздо больше, а дополнительная информация в профиле расплывчата и ненадежна. Вместо этого оценки вероятности почти идеально совпадали с рейтингами сходства как в этом исследовании, так и в аналогичном, в котором испытуемые оценивали вероятность того, что вымышленная женщина сделает другую карьеру. Это говорит о том, что вместо оценки вероятности с использованием базовых показателей испытуемые заменили более доступным атрибутом сходства.[47]

Ошибка соединения

Основная статья: Ошибка соединения

Когда люди полагаются на репрезентативность, они могут ошибиться, нарушая фундаментальный закон вероятность.[44] Тверски и Канеман дали испытуемым короткий набросок характера женщины по имени Линда, описав ее как «31-летнюю, незамужнюю, откровенную и очень умную. Она специализировалась на философии. Будучи студенткой, она была глубоко озабочена проблемами дискриминации и социальной справедливости, а также участвовал в антиядерных демонстрациях ". Люди, читающие это описание, оценили вероятность различных утверждений о Линде. Среди прочего, они включали «Линда - кассир в банке» и «Линда - кассир в банке и активна в феминистском движении». Люди продемонстрировали сильную тенденцию оценивать последнее, более конкретное утверждение как более вероятное, даже несмотря на то, что соединение формы "Линда - это и то и другое" Икс и Y"никогда не может быть более вероятным, чем более общее утверждение" Линда Икс". Объяснение с точки зрения эвристики состоит в том, что суждение было искажено, потому что для читателей рисунок персонажа был репрезентативным для человека, который мог бы быть активным феминистом, но не для кого-то, кто работает в банке. Билл описан как «умный, но лишенный воображения». Подавляющее большинство людей, читающих этот набросок персонажа, оценили «Билл - бухгалтер, который играет джаз для хобби», что более вероятно, чем «Билл играет джаз для хобби».[48]

Безуспешно Тверски и Канеман использовали то, что они описали как «серию все более отчаянных манипуляций», чтобы заставить своих испытуемых признать логическую ошибку. В одном из вариантов испытуемые должны были выбирать между логическим объяснением того, почему «Линда - кассир в банке» более вероятным, и умышленно нелогичным. аргумент в котором говорилось, что «Линда - кассир-феминистка» более вероятна, «потому что она больше похожа на активную феминистку, чем на кассира в банке». Шестьдесят пять процентов испытуемых сочли нелогичный аргумент более убедительным.[48][49]Другие исследователи также проводили различные варианты этого исследования, изучая возможность того, что люди неправильно поняли вопрос. Они не устранили ошибку.[50][51] Было показано, что люди с высоким Оценки CRT значительно реже подвержены ошибочному соединению.[52] Ошибка исчезает, когда вопрос задается по частотам. Все участники этих версий исследования признали, что из 100 человек, подходящих под описание схемы, утверждение соединения («Она Икс и Y") не может относиться к большему количеству людей, чем общее утверждение (" Она Икс").[53]

Незнание размера выборки

Основная статья: Нечувствительность к размеру выборки

Тверски и Канеман попросили испытуемых рассмотреть проблему случайной вариации. Представив для простоты, что ровно половина младенцев, рожденных в больнице, - мальчики, это соотношение не будет ровно половиной в каждый период времени. В одни дни родится больше девочек, а в другие - больше мальчиков. Вопрос заключался в том, зависит ли вероятность отклонения от ровно половины от того, много или мало рождений в день? Это хорошо известное следствие теория выборки эти пропорции будут гораздо больше меняться изо дня в день, когда типичное количество рождений в день невелико. Однако ответы людей на эту проблему не отражают этого факта. Обычно они отвечают, что количество родов в больнице не влияет на вероятность рождения более 60% детей мужского пола за один день. Объяснение с точки зрения эвристики состоит в том, что люди принимают во внимание только то, насколько репрезентативна цифра 60% от ранее данного среднего значения 50%.[41][54]

Эффект разведения

Ричард Э. Нисбетт и коллеги предполагают, что репрезентативность объясняет эффект разбавления, в котором нерелевантная информация ослабляет эффект стереотип. Испытуемых в одном исследовании спросили, будет ли «Пол» или «Сьюзен» более напористыми, не предоставив никакой другой информации, кроме их имен. Они оценили Пола как более напористого, по-видимому, исходя из гендерного стереотипа. Другая группа, рассказавшая, что матери Пола и Сьюзен ездят на работу в банк, не продемонстрировала этот стереотипный эффект; они оценили Пола и Сьюзен как одинаково настойчивых. Объяснение заключается в том, что дополнительная информация о Поле и Сьюзен сделала их менее репрезентативными для мужчин или женщин в целом, и поэтому ожидания испытуемых в отношении мужчин и женщин имели более слабый эффект.[55] Это означает, что несвязанная и недиагностическая информация об определенной проблеме может сделать относительную информацию менее важной для проблемы, когда люди поймут это явление.[56]

Неправильное восприятие случайности

Репрезентативность объясняет систематические ошибки, которые люди допускают при оценке вероятности случайных событий. Например, в последовательности подбрасываний монеты, при каждой из которых выпадает орел (H) или решка (T), люди склонны достоверно оценивать четко структурированную последовательность, такую ​​как HHHTTT, как менее вероятную, чем последовательность с менее узором, такую ​​как HTHTTH. Эти последовательности имеют точно такую ​​же вероятность, но люди склонны рассматривать более четко структурированные последовательности как менее репрезентативные для случайности и, следовательно, с меньшей вероятностью возникать в результате случайного процесса.[41][57] Тверски и Канеман утверждали, что этот эффект лежит в основе заблуждение игрока; склонность ожидать, что результаты в краткосрочной перспективе сравняются, например, ожидание рулетка колесо оказалось черным, потому что последние несколько бросков оказались красными.[44][58] Они подчеркнули, что даже эксперты по статистике подвержены этой иллюзии: в опросе профессиональных психологов 1971 года они обнаружили, что респонденты ожидали, что выборки будут чрезмерно репрезентативными для населения, из которого они были взяты. В результате психологи систематически переоценивали статистическая мощность своих тестов и недооценили размер образца необходимы для содержательной проверки их гипотез.[41][58]

Крепление и регулировка

Основная статья: Якорь

Привязка и корректировка - это эвристика, используемая во многих ситуациях, когда люди оценивают число.[59] Согласно первоначальному описанию Тверски и Канемана, это предполагает начало с легко доступного числа - «якоря» - и перемещение вверх или вниз, чтобы получить ответ, который кажется правдоподобным.[59] В экспериментах Тверски и Канемана люди не отходили достаточно далеко от якоря. Следовательно, привязка искажает оценку, даже если она явно не имеет значения. В одном эксперименте испытуемые наблюдали, как число выбирается из вращающегося «колеса фортуны». Они должны были сказать, было ли данное количество больше или меньше этого числа. Например, их могут спросить: «Является ли процент африканских стран, входящих в Объединенные Нации больше или меньше 65%? »Затем они попытались угадать истинный процент. Их ответы хорошо коррелировали с произвольным числом, которое им дали.[59][60] Недостаточная регулировка от якоря - не единственное объяснение этого эффекта. Альтернативная теория состоит в том, что люди формируют свои оценки на основе доказательств, которые выборочно доводятся до ума ведущим.[61]

На сумму денег, которую люди заплатят на аукционе за бутылку вина, можно повлиять, приняв произвольное двузначное число.

Эффект привязки был продемонстрирован множеством экспериментов как в лабораториях, так и в реальном мире.[60][62] Остается, когда испытуемым предлагают деньги в качестве стимула быть точными или когда им прямо говорят не основывать свое суждение на привязке.[62] Эффект сильнее, когда людям приходится быстро выносить суждения.[63] У испытуемых в этих экспериментах отсутствует интроспективное осознавание эвристики, отрицая влияние привязки на их оценки.[63]

Даже когда значение привязки явно случайное или экстремальное, оно все равно может искажать оценки.[62] В одном эксперименте испытуемых просили оценить год Альберт Эйнштейн первый визит в США. Якоря 1215 и 1992 годов загрязнили ответы не меньше, чем более разумные годы якоря.[63] В других экспериментах испытуемых спрашивали, если средняя температура в Сан-Франциско больше или меньше 558 градусов, или было ли больше или меньше 100 025 альбомов первой десятки Битлз. Эти заведомо абсурдные якоря по-прежнему влияли на оценки истинных цифр.[60]

Якорение приводит к особенно сильному смещению, когда оценки выражаются в форме доверительный интервал. Примером может служить то, когда люди предсказывают значение индекса фондового рынка в конкретный день, определяя верхнюю и нижнюю границы так, чтобы они были на 98% уверены, что истинное значение попадет в этот диапазон. Надежный вывод состоит в том, что люди привязывают свои верхние и нижние границы слишком близко к своей наилучшей оценке.[41] Это приводит к эффект самоуверенности. Один из часто повторяемых результатов состоит в том, что когда люди на 98% уверены, что число находится в определенном диапазоне, они ошибаются примерно в 30-40% случаев.[41][64]

Привязка также вызывает особые трудности, когда многие числа объединяются в составное суждение. Тверски и Канеман продемонстрировали это, попросив группу людей быстро оценить продукт 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1. Другой группе пришлось оценить тот же продукт в обратном порядке; 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. Обе группы сильно недооценили ответ, но средняя оценка последней группы была значительно меньше.[65] Объяснение с точки зрения привязки состоит в том, что люди умножают первые несколько членов каждого продукта и привязываются к этой цифре.[65] Менее абстрактная задача - оценить вероятность крушения самолета, учитывая, что существует множество возможных неисправностей, каждая с вероятностью одна из миллиона. Обычный вывод из исследований этих задач заключается в том, что люди зацикливаются на вероятностях малых компонентов и поэтому недооценивают общую сумму.[65] Соответствующий эффект возникает, когда люди оценивают вероятность нескольких событий, происходящих последовательно, таких как экспресс-ставка в скачках. Для такого рода суждений привязка к отдельным вероятностям приводит к переоценке совокупной вероятности.[65]

Примеры

Оценка товаров людьми и количества, которые они покупают, реагируют на эффект привязки. В одном эксперименте люди записывали последние две цифры своего номера социального страхования. Затем их попросили подумать, будут ли они платить такое количество долларов за предметы, стоимость которых они не знали, например, вино, шоколад и компьютерное оборудование. Затем они вошли в аукцион делать ставки на эти предметы. Те, у кого были самые высокие двузначные числа, подали заявки, которые были во много раз выше, чем те, у которых были самые низкие числа.[66][67] Когда на стопке банок с супом в супермаркете было написано «Максимум 12 на покупателя», эта этикетка побуждала покупателей покупать больше банок.[63] В другом эксперименте риелторы оценили стоимость домов на основании экскурсии и обширной документации. Разным агентам были показаны разные листинговые цены, что повлияло на их оценку. Для одного дома оценочная стоимость варьировалась от АМЕРИКАНСКИЙ ДОЛЛАР$ От 114 204 до 128 754 долларов.[68][69]

Также было показано, что привязка и корректировка влияют на оценки учащихся. В одном эксперименте 48 учителям раздали комплекты студенческих сочинений, каждое из которых нужно было оценить и вернуть. Им также дали вымышленный список предыдущих оценок учеников. Среднее значение этих оценок повлияло на оценки, которые учителя выставляли за эссе.[70]

Одно исследование показало, что привязка повлияла на приговоры в вымышленном процессе изнасилования.[71] Испытуемые были судьями, в среднем со стажем более пятнадцати лет. Они читают документы, включая показания свидетелей, заключения экспертов, соответствующий уголовный кодекс и последние заявления обвинения и защиты. Два условия этого эксперимента различались только в одном отношении: прокурор потребовал 34 месяца лишения свободы при одном условии и 12 месяцев при другом; разница между средним сроком заключения в этих двух условиях составляла восемь месяцев.[71] В аналогичном судебном процессе испытуемые выступали в роли присяжных по гражданскому делу. Их попросили присудить компенсацию «в диапазоне от 15 до 50 миллионов долларов» или «в диапазоне от 50 до 150 миллионов долларов». Хотя обстоятельства дела каждый раз были одинаковыми, присяжные, учитывая более высокий диапазон, приняли решение о награде, которая была примерно в три раза выше. Это произошло даже при том, что испытуемых прямо предупредили, чтобы они не рассматривали запросы как доказательства.[66]

На оценки также могут влиять предоставленные стимулы. В одном обзоре исследователи обнаружили, что если стимул воспринимается как важный или имеет «вес» в ситуации, люди с большей вероятностью приписывают этот стимул физически тяжелее.[72]

Эвристический эффект

Основная статья: Эвристический эффект

"Оказывать воздействие "в этом контексте является чувство например, страх, удовольствие или удивление. Он короче по продолжительности, чем настроение, возникающие быстро и непроизвольно в ответ на стимул. При чтении слов «рак легких» может возникнуть эффект страх, слова "материнская любовь" могут повлиять на привязанность и комфорт. Когда люди используют аффект («инстинктивные реакции») для оценки преимуществ или рисков, они используют эвристику аффекта.[73] Эвристика аффекта использовалась, чтобы объяснить, почему сообщения обрамленный для активации эмоций более убедительны, чем те, которые сформулированы чисто фактическим путем.[74]

Другие

Смотрите также: Категория: Когнитивные предубеждения и Категория: Эвристика

Теории

Существуют конкурирующие теории человеческого суждения, которые расходятся во мнениях относительно того, является ли использование эвристики иррациональным. А когнитивная лень Этот подход утверждает, что эвристика - это неизбежный ярлык, учитывая ограниченность человеческого мозга. Согласно естественные оценки При таком подходе некоторые сложные вычисления уже выполняются мозгом быстро и автоматически, а другие суждения используют эти процессы, а не вычисления с нуля. This has led to a theory called "attribute substitution", which says that people often handle a complicated question by answering a different, related question, without being aware that this is what they are doing.[75] A third approach argues that heuristics perform just as well as more complicated decision-making procedures, but more quickly and with less information. This perspective emphasises the "fast and frugal" nature of heuristics.[76]

Cognitive laziness

Смотрите также: Когнитивный скряга

An effort-reduction framework proposed by Anuj K. Shah and Daniel M. Oppenheimer states that people use a variety of techniques to reduce the effort of making decisions.[77]

Подстановка атрибутов

Основная статья: Подстановка атрибутов
A visual example of attribute substitution. This illusion works because the 2D size of parts of the scene is judged on the basis of 3D (perspective) size, which is rapidly calculated by the visual system.

In 2002 Daniel Kahneman and Шейн Фредерик proposed a process called attribute substitution which happens without conscious awareness. According to this theory, when somebody makes a judgment (of a target attribute) which is computationally complex, a rather more easily calculated heuristic attribute is substituted.[78] In effect, a difficult problem is dealt with by answering a rather simpler problem, without the person being aware this is happening.[75] This explains why individuals can be unaware of their own biases, and why biases persist even when the subject is made aware of them. It also explains why human judgments often fail to show regression toward the mean.[75][78][79]

This substitution is thought of as taking place in the automatic интуитивно понятный judgment system, rather than the more self-aware reflective система. Hence, when someone tries to answer a difficult question, they may actually answer a related but different question, without realizing that a substitution has taken place.[75][78]

In 1975, psychologist Стэнли Смит Стивенс proposed that the strength of a stimulus (e.g. the яркость of a light, the severity of a crime) is encoded by клетки мозга in a way that is independent of модальность. Kahneman and Frederick built on this idea, arguing that the target attribute and heuristic attribute could be very different in nature.[75]

[P]eople are not accustomed to thinking hard, and are often content to trust a plausible judgment that comes to mind.

Даниэль Канеман, Американский экономический обзор 93 (5) December 2003, p. 1450[79]

Kahneman and Frederick propose three conditions for attribute substitution:[75]

  1. The target attribute is relatively inaccessible.
    Substitution is not expected to take place in answering factual questions that can be retrieved directly from memory ("What is your birthday?") or about current experience ("Do you feel thirsty now?).
  2. An associated attribute is highly accessible.
    This might be because it is evaluated automatically in normal perception or because it has been primed. For example, someone who has been thinking about their love life and is then asked how happy they are might substitute how happy they are with their love life rather than other areas.
  3. The substitution is not detected and corrected by the reflective system.
    For example, when asked "A bat and a ball together cost $1.10. The bat costs $1 more than the ball. How much does the ball cost?" many subjects incorrectly answer $0.10.[79] An explanation in terms of attribute substitution is that, rather than work out the sum, subjects parse the sum of $1.10 into a large amount and a small amount, which is easy to do. Whether they feel that is the right answer will depend on whether they check the calculation with their reflective system.

Kahneman gives an example where some Americans were offered страхование against their own death in a terrorist attack while on a trip to Europe, while another group were offered insurance that would cover death of any kind on the trip. Even though "death of any kind" includes "death in a terrorist attack", the former group were willing to pay more than the latter. Kahneman suggests that the attribute of страх is being substituted for a calculation of the total risks of travel.[80] Fear of terrorism for these subjects was stronger than a general fear of dying on a foreign trip.

Fast and frugal

Герд Гигеренцер and colleagues have argued that heuristics can be used to make judgments that are accurate rather than biased. According to them, heuristics are "fast and frugal" alternatives to more complicated procedures, giving answers that are just as good.[81]

Последствия

Efficient decision heuristics

Warren Thorngate, a social psychologist, implemented ten simple decision rules or heuristics in a computer program. He determined how often each heuristic selected alternatives with highest-through-lowest expected value in a series of randomly-generated decision situations. He found that most of the simulated heuristics selected alternatives with highest expected value and almost never selected alternatives with lowest expected value.[82]

"Beautiful-is-familiar" effect

Psychologist Benoît Monin reports a series of experiments in which subjects, looking at photographs of faces, have to judge whether they have seen those faces before. It is repeatedly found that attractive faces are more likely to be mistakenly labeled as familiar.[83] Monin interprets this result in terms of attribute substitution. The heuristic attribute in this case is a "warm glow"; a positive feeling towards someone that might either be due to their being familiar or being attractive. This interpretation has been criticised, because not all the отклонение in familiarity is accounted for by the attractiveness of the photograph.[77]

Judgments of morality and fairness

Юрист Касс Санштейн has argued that attribute substitution is pervasive when people reason about моральный, политический или же законный имеет значение.[84] Given a difficult, novel problem in these areas, people search for a more familiar, related problem (a "prototypical case") and apply its solution as the solution to the harder problem. According to Sunstein, the opinions of trusted political or religious authorities can serve as heuristic attributes when people are asked their own opinions on a matter. Another source of heuristic attributes is эмоция: people's moral opinions on sensitive subjects like сексуальность и клонирование человека may be driven by reactions such as отвращение, rather than by reasoned principles.[85] Sunstein has been challenged as not providing enough evidence that attribute substitution, rather than other processes, is at work in these cases.[77]

Убеждение

An example of how persuasion plays a role in heuristic processing can be explained through the heuristic-systematic model.[86] This explains how there are often two ways we are able to process information from persuasive messages, one being heuristically and the other systematically. A heuristic is when we make a quick short judgement into our decision making. On the other hand, systematic processing involves more analytical and inquisitive cognitive thinking. Individuals looks further than their own prior knowledge for the answers.[87][88] An example of this model could be used when watching an advertisement about a specific medication. One without prior knowledge would see the person in the proper pharmaceutical attire and assume that they know what they are talking about. Therefore, that person automatically has more credibility and is more likely to trust the content of the messages than they deliver. While another who is also in that field of work or already has prior knowledge of the medication will not be persuaded by the ad because of their systematic way of thinking. This was also formally demonstrated in an experiment conducted my Chaiken and Maheswaran (1994).[89] In addition to these examples, the fluency heuristic ties in perfectly with the topic of persuasion. It is described as how we all easily make "the most of an automatic by-product of retrieval from memory".[90] An example would be a friend asking about good books to read.[91] Many could come to mind, but you name the first book recalled from your memory. Since it was the first thought, therefore you value it as better than any other book one could suggest. The effort heuristic is almost identical to fluency. The one distinction would be that objects that take longer to produce are seen with more value. One may conclude that a glass vase is more valuable than a drawing, merely because it may take longer for the vase. These two varieties of heuristics confirms how we may be influenced easily our mental shortcuts, or what may come quickest to our mind.[92]

Смотрите также

Цитаты

  1. ^ Marsh, Barnaby (2002-01-01). "Do Animals Use Heuristics?". Journal of Bioeconomics. 4 (1): 49–56. Дои:10.1023/A:1020655022163. ISSN  1573-6989. S2CID  142852213.
  2. ^ Gigerenzer, Gerd; Brighton, Henry (2009). "Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences". Topics in Cognitive Science. 1 (1): 107–143. Дои:10.1111/j.1756-8765.2008.01006.x. HDL:11858/00-001M-0000-0024-F678-0. ISSN  1756-8765. PMID  25164802.
  3. ^ Hutchinson, John M. C.; Gigerenzer, Gerd (2005-05-31). "Simple heuristics and rules of thumb: Where psychologists and behavioural biologists might meet". Поведенческие процессы. Proceedings of the meeting of the Society for the Quantitative Analyses of Behavior (SQAB 2004). 69 (2): 97–124. Дои:10.1016/j.beproc.2005.02.019. ISSN  0376-6357. PMID  15845293. S2CID  785187.
  4. ^ Gigerenzer, Gerd; Gaissmaier, Wolfgang (2011). "Heuristic Decision Making". Ежегодный обзор психологии. 62 (1): 451–482. Дои:10.1146/annurev-psych-120709-145346. HDL:11858/00-001M-0000-0024-F16D-5. PMID  21126183.
  5. ^ Braun, T.D.; Siegal, H.J.; Beck, N.; Boloni, L.L.; Maheswaran, M.; Reuther, A.I.; Robertson, J.P.; Theys, M.D.; Bin Yao; Hensgen, D.; Freund, R.F. (1999). "A comparison study of static mapping heuristics for a class of meta-tasks on heterogeneous computing systems". Ход работы. Eighth Heterogeneous Computing Workshop (HCW'99). IEEE Comput. Soc: 15–29. Дои:10.1109/hcw.1999.765093. HDL:10945/35227. ISBN  0-7695-0107-9. S2CID  2860157.
  6. ^ Alan, Lewis (2018). The Cambridge Handbook of Psychology and Economic Behavior. Издательство Кембриджского университета. п. 43. ISBN  978-0-521-85665-2.
  7. ^ Lori, Harris (2007). CliffsAP Psychology. Джон Вили и сыновья. п. 65. ISBN  978-0-470-19718-9.
  8. ^ Nevid, Jeffery (2008). Psychology: Concepts and Applications. Cengage Learning. п. 251. ISBN  978-0-547-14814-4.
  9. ^ Gigerenzer, Gerd; Brighton, Henry (2009). "Homo heuristicus: why biased minds make better inferences". Topics in Cognitive Science. 1 (1): 107–143. Дои:10.1111/j.1756-8765.2008.01006.x. HDL:11858/00-001M-0000-0024-F678-0. ISSN  1756-8765. PMID  25164802.
  10. ^ Goldstein, E. Bruce (2018-07-23). Cognitive psychology : connecting mind, research, and everyday experience. ISBN  978-1-337-40827-1. OCLC  1055681278.
  11. ^ Gigerenzer, Gerd (2008-01-01). "Why Heuristics Work". Перспективы психологической науки. 3 (1): 20–29. Дои:10.1111/j.1745-6916.2008.00058.x. ISSN  1745-6916. PMID  26158666. S2CID  8947622.
  12. ^ Scholz, R. W. (1983-11-01). Принятие решений в условиях неопределенности: исследование когнитивных решений, социальное взаимодействие, развитие и эпистемология. Эльзевир. ISBN  978-0-08-086670-3.
  13. ^ Mousavi, Shabnam; Gigerenzer, Gerd (2014-08-01). "Risk, uncertainty, and heuristics". Журнал бизнес-исследований. 67 (8): 1671–1678. Дои:10.1016/j.jbusres.2014.02.013. HDL:11858/00-001M-0000-0024-E7B8-C. ISSN  0148-2963. S2CID  144658766.
  14. ^ Simon, Herbert A. (1989). The Scientist as Problem Solver (Report). Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center. Дои:10.21236/ada240569.
  15. ^ Тверски, А .; Канеман, Д. (1974). «Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения». Наука. 185 (4157): 1124–1131. Bibcode:1974Научный ... 185.1124Т. Дои:10.1126 / science.185.4157.1124. ISSN  0036-8075. PMID  17835457. S2CID  143452957.
  16. ^ Fiedler, Klaus; von Sydow, Momme (2015). "Heuristics and Biases: Beyond Tversky and Kahneman's (1974) Judgment under Uncertainty" (PDF). In Eysenck, Michael W.; Groome, David (eds.). Cognitive Psychology: Revising the Classical Studies. Sage, London. pp. 146–161. ISBN  978-1-4462-9447-5.
  17. ^ Simple Heuristics that Make Us Smart. Evolution and Cognition. Оксфорд, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. 1999 г. ISBN  9780195143812.
  18. ^ Gigerenzer, Gerd; Hertwig, Ralph; Pachur, Thorsten (2011). Эвристика. Topics in Cognitive Science. 3. Издательство Оксфордского университета. С. 197–205. Дои:10.1093/acprof:oso/9780199744282.001.0001. HDL:11858/00-001M-0000-0024-F172-8. ISBN  9780199744282. PMID  25164182.
  19. ^ Simon, Herbert A. (1955). "A Behavioral Model of Rational Choice". Ежеквартальный журнал экономики. 69 (1): 99–118. Дои:10.2307/1884852. ISSN  0033-5533. JSTOR  1884852.
  20. ^ Berg, Nathan (2014). "Success from satisficing and imitation: Entrepreneurs' location choice and implications of heuristics for local economic development" (PDF). Журнал бизнес-исследований. 67 (8): 1700–1709. Дои:10.1016/j.jbusres.2014.02.016. ISSN  0148-2963.
  21. ^ Gigerenzer, Gerd; Artinger, Florian M. (2016). Heuristic Pricing in an Uncertain Market: Ecological and Constructivist Rationality (Report). SSRN  2938702 – via SSRN.
  22. ^ Tversky, Amos (1972). "Elimination by aspects: A theory of choice". Психологический обзор. 79 (4): 281–299. Дои:10.1037/h0032955. ISSN  0033-295X.
  23. ^ Goldstein, Daniel G.; Gigerenzer, Gerd (2002). "Models of ecological rationality: The recognition heuristic". Психологический обзор. 109 (1): 75–90. Дои:10.1037/0033-295x.109.1.75. HDL:11858/00-001M-0000-0025-9128-B. ISSN  0033-295X. PMID  11863042.
  24. ^ Serwe, Sascha; Frings, Christian (2006). "Who will win Wimbledon? The recognition heuristic in predicting sports events". Журнал принятия поведенческих решений. 19 (4): 321–332. Дои:10.1002/bdm.530. ISSN  0894-3257.
  25. ^ Scheibehenne, Benjamin; Bröder, Arndt (2007). "Predicting Wimbledon 2005 tennis results by mere player name recognition". Международный журнал прогнозирования. 23 (3): 415–426. Дои:10.1016/j.ijforecast.2007.05.006. ISSN  0169-2070.
  26. ^ Gigerenzer, Gerd (2011). "The recognition heuristic: A decade of research". Суждение и принятие решения. 6: 100–121.
  27. ^ Gigerenzer, G.; Goldstein, D. G. (1996). "Reasoning the fast and frugal way: Models of bounded rationality". Психологический обзор. 103 (4): 34–59. Дои:10.1037/0033-295X.103.4.650. PMID  8888650.
  28. ^ Czerlinski, J.; Gigerenzer, G.; Goldstein, D. G. (1999), "How good are simple heuristics?", in G. Gigerenzer; P. M. Todd; ABC Research Group (eds.), Simple heuristics that make us smart, New York: Oxford University Press, pp. 97–118
  29. ^ Pachur, T.; Marinello, G. (2013). "Expert intuitions: How to model the decision strategies of airport customs officers ?". Acta Psychologica. 144 (1): 97–103. Дои:10.1016/j.actpsy.2013.05.003. PMID  23787151.
  30. ^ Bergert, F. Bryan; Nosofsky, Robert M. (2007). "A response-time approach to comparing generalized rational and take-the-best models of decision making". Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 33 (1): 107–129. Дои:10.1037/0278-7393.33.1.107. PMID  17201556.
  31. ^ Bröder, A. (2012), "The quest for take-the-best", in P. M. Todd; G. Gigerenzer; ABC Research Group (eds.), Ecological rationality: Intelligence in the world, New York: Oxford University Press, pp. 216–240
  32. ^ Gigerenzer, G. (2016), "Towards a rational theory of heuristics", in R. Frantz; L. Marsh (eds.), Minds, models, and milieux: Commemorating the centennial of the birth of Herbert Simon, New York: Palgrave Macmillan, pp. 34–59
  33. ^ Martignon, L., Vitouch, O., Takezawa, M., & Forster, M. (2003), "Naïve and yet enlightened: From natural frequencies to fast and frugal decision trees", in D. Hardman; L. Macchi (eds.), Thinking: Psychological perspectives on reasoning, judgment, and decision making, pp. 189–211CS1 maint: использует параметр авторов (связь)
  34. ^ Green, L.; Mehr, D.R. (2003). "What alters physicians' decisions to admit to the coronary care unit?". Журнал семейной практики. 45 (3): 219–26. PMID  9300001.
  35. ^ Keller, Niklas; Katsikopoulos, Konstantinos V. (2016). "On the role of psychological heuristics in operational research; and a demonstration in military stability operations". Европейский журнал операционных исследований. 249 (3): 1063–1073. Дои:10.1016/j.ejor.2015.07.023.
  36. ^ Dhami, Mandeep K. (2003). "Psychological Models of Professional Decision Making". Психологическая наука. 14 (2): 175–180. Дои:10.1111/1467-9280.01438. PMID  12661681. S2CID  16129660.
  37. ^ Hastie & Dawes 2009, стр. 210–211
  38. ^ а б c Тверски, Амос; Kahneman, Daniel (1973). "Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability". Когнитивная психология. 5 (2): 207–232. Дои:10.1016/0010-0285(73)90033-9. ISSN  0010-0285.
  39. ^ а б Sutherland 2007, стр. 16–17
  40. ^ а б Plous 1993, стр. 123–124
  41. ^ а б c d е ж грамм час я Tversky & Kahneman 1974
  42. ^ Carroll, J. (1978). "The Effect of Imagining an Event on Expectations for the Event: An Interpretation in Terms of the Availability Heuristic". Журнал экспериментальной социальной психологии. 14 (1): 88–96. Дои:10.1016/0022-1031(78)90062-8. ISSN  0022-1031.
  43. ^ Srull, Thomas K.; Wyer, Robert S. (1979). "The Role of Category Accessibility in the Interpretation of Information About Persons: Some Determinants and Implications". Журнал личности и социальной психологии. 37 (10): 1660–1672. CiteSeerX  10.1.1.335.4255. Дои:10.1037/0022-3514.37.10.1660. ISSN  0022-3514.
  44. ^ а б c Plous 1993, pp. 109–120
  45. ^ Нисбетт, Ричард Э .; Ross, Lee (1980). Human inference: strategies and shortcomings of social judgment. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл. стр.115–118. ISBN  9780134450735.
  46. ^ Гилович, Томас; Savitsky, Kenneth (2002-07-08). "Like Goes with Like: The Role of Representativeness in Erroneous and Pseudo-Scientific Beliefs". In Gilovich, Thomas; Гриффин, Дейл; Kahneman, Daniel (eds.). Heuristics and Biases (1-е изд.). Издательство Кембриджского университета. pp. 617–624. Дои:10.1017/cbo9780511808098.036. ISBN  978-0-521-79260-8.
  47. ^ а б Канеман, Даниэль; Amos Tversky (July 1973). "On the Psychology of Prediction". Психологический обзор. 80 (4): 237–251. Дои:10.1037/h0034747. ISSN  0033-295X.
  48. ^ а б Тверски, Амос; Kahneman, Daniel (1983). "Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment". Психологический обзор. 90 (4): 293–315. Дои:10.1037/0033-295X.90.4.293. reprinted in Гилович, Томас; Гриффин, Дейл; Kahneman, Daniel, eds. (2002), Эвристика и предубеждения: психология интуитивного суждения, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 19–48, ISBN  9780521796798, OCLC  47364085
  49. ^ Poundstone 2010, п. 89
  50. ^ Tentori, K.; Bonini, N.; Osherson, D. (1 May 2004). "The conjunction fallacy: a misunderstanding about conjunction?". Наука о мышлении. 28 (3): 467–477. Дои:10.1016/j.cogsci.2004.01.001.
  51. ^ Moro, Rodrigo (29 July 2008). "On the nature of the conjunction fallacy". Синтез. 171 (1): 1–24. Дои:10.1007/s11229-008-9377-8. S2CID  207244869.
  52. ^ Oechssler, Jörg; Ройдер, Андреас; Schmitz, Patrick W. (2009). "Cognitive abilities and behavioral biases" (PDF). Журнал экономического поведения и организации. 72 (1): 147–152. Дои:10.1016/j.jebo.2009.04.018. ISSN  0167-2681.
  53. ^ Gigerenzer, Gerd (1991). "How to make cognitive illusions disappear: Beyond "heuristics and biases". Европейский обзор социальной психологии. 2: 83–115. CiteSeerX  10.1.1.336.9826. Дои:10.1080/14792779143000033.
  54. ^ Kunda 1999, стр. 70–71
  55. ^ Kunda 1999, pp. 68–70
  56. ^ Zukier, Henry (1982). "The dilution effect: The role of the correlation and the dispersion of predictor variables in the use of nondiagnostic information". Журнал личности и социальной психологии. 43 (6): 1163–1174. Дои:10.1037/0022-3514.43.6.1163.
  57. ^ Kunda 1999, стр. 71–72
  58. ^ а б Тверски, Амос; Kahneman, Daniel (1971). «Вера в закон малых чисел». Психологический бюллетень. 76 (2): 105–110. CiteSeerX  10.1.1.592.3838. Дои:10,1037 / ч0031322. reprinted in Daniel Kahneman; Paul Slovic; Amos Tversky, eds. (1982). Judgment under uncertainty: heuristics and biases. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. pp. 23–31. ISBN  9780521284141.
  59. ^ а б c Baron 2000, п. 235?
  60. ^ а б c Plous 1993, стр. 145–146
  61. ^ Koehler & Harvey 2004, п. 99
  62. ^ а б c Mussweiler, Englich & Strack 2004, pp. 185–186, 197
  63. ^ а б c d Yudkowsky 2008, стр. 102–103
  64. ^ Lichtenstein, Sarah; Fischoff, Baruch; Phillips, Lawrence D. (1982), "Calibration of probabilities: The state of the art to 1980", in Kahneman, Daniel; Слович, Пол; Tversky, Amos (eds.), Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения, Cambridge University Press, pp. 306–334, ISBN  9780521284141
  65. ^ а б c d Sutherland 2007, pp. 168–170
  66. ^ а б Hastie & Dawes 2009, стр. 78–80
  67. ^ Джордж Лёвенштейн (2007), Exotic Preferences: Behavioral Economics and Human Motivation, Oxford University Press, pp. 284–285, ISBN  9780199257072
  68. ^ Mussweiler, Englich & Strack 2004, п. 188
  69. ^ Plous 1993, стр. 148–149
  70. ^ Caverni, Jean-Paul; Péris, Jean-Luc (1990), "The Anchoring-Adjustment Heuristic in an 'Information-Rich, Real World Setting': Knowledge Assessment by Experts", in Caverni, Jean-Paul; Fabré, Jean-Marc; González, Michel (eds.), Когнитивные предубеждения, Elsevier, pp. 35–45, ISBN  9780444884138
  71. ^ а б Mussweiler, Englich & Strack 2004, п. 183
  72. ^ Rabelo, A. L.; Keller, V. N.; Pilati, R.; Wicherts, J. M. (2015). "No effect of weight on judgments of importance in the moral domain and evidence of publication bias from a meta-analysis". PLOS ONE. 10 (8): e0134808. Bibcode:2015PLoSO..1034808R. Дои:10.1371/journal.pone.0134808. ЧВК  4524628. PMID  26241042.
  73. ^ Finucane, M.L .; Alhakami, A .; Slovic, P .; Джонсон, С. (Январь 2000 г.). «Эвристика аффекта в оценке рисков и выгод». Журнал принятия поведенческих решений. 13 (1): 1–17. CiteSeerX  10.1.1.390.6802. Дои:10.1002 / (SICI) 1099-0771 (200001/03) 13: 1 <1 :: AID-BDM333> 3.0.CO; 2-S.
  74. ^ Келлер, Кармен; Зигрист, Майкл; Гутчер, Хайнц (июнь 2006 г.). «Роль эвристики воздействия и доступности в анализе рисков». Анализ риска. 26 (3): 631–639. CiteSeerX  10.1.1.456.4562. Дои:10.1111 / j.1539-6924.2006.00773.x. PMID  16834623. S2CID  16773932.
  75. ^ а б c d е ж Канеман, Даниэль; Frederick, Shane (2002), "Representativeness Revisited: Attribute Substitution in Intuitive Judgment", in Gilovich, Thomas; Гриффин, Дейл; Kahneman, Daniel (eds.), Эвристика и предубеждения: психология интуитивного суждения, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 49–81, ISBN  9780521796798, OCLC  47364085
  76. ^ Hardman 2009, стр. 13–16
  77. ^ а б c Shah, Anuj K.; Daniel M. Oppenheimer (March 2008). "Heuristics Made Easy: An Effort-Reduction Framework". Психологический бюллетень. 134 (2): 207–222. Дои:10.1037/0033-2909.134.2.207. ISSN  1939-1455. PMID  18298269.
  78. ^ а б c Newell, Benjamin R.; David A. Lagnado; David R. Shanks (2007). Straight choices: the psychology of decision making. Рутледж. С. 71–74. ISBN  9781841695884.
  79. ^ а б c Kahneman, Daniel (December 2003). "Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics" (PDF). Американский экономический обзор. 93 (5): 1449–1475. CiteSeerX  10.1.1.194.6554. Дои:10.1257/000282803322655392. ISSN  0002-8282. Архивировано из оригинал (PDF) on 2018-02-19. Получено 2014-11-15.
  80. ^ Kahneman, Daniel (2007). "Short Course in Thinking About Thinking". Edge.org. Edge Foundation. Получено 2009-06-03.
  81. ^ Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd, and the ABC Research Group (1999). Simple Heuristics That Make Us Smart. Oxford, UK, Oxford University Press. ISBN  0-19-514381-7
  82. ^ Thorngate, Warren (1980). "Efficient decision heuristics". Behavioral Science. 25 (3): 219–225. Дои:10.1002/bs.3830250306.
  83. ^ Monin, Benoît; Daniel M. Oppenheimer (2005). "Correlated Averages vs. Averaged Correlations: Demonstrating the Warm Glow Heuristic Beyond Aggregation" (PDF). Социальное познание. 23 (3): 257–278. Дои:10.1521/soco.2005.23.3.257. ISSN  0278-016X. Архивировано из оригинал (PDF) на 2016-05-27. Получено 2010-07-09.
  84. ^ Sunstein, Cass R. (2005). "Moral heuristics". Поведенческие науки и науки о мозге. 28 (4): 531–542. Дои:10.1017/S0140525X05000099. ISSN  0140-525X. PMID  16209802.
  85. ^ Sunstein, Cass R. (2009). "Some Effects of Moral Indignation on Law" (PDF). Обзор закона штата Вермонт. Vermont Law School. 33 (3): 405–434. SSRN  1401432. Архивировано из оригинал (PDF) on November 29, 2014. Получено 2009-09-15.
  86. ^ TODOROV, ALEXANDER; CHAIKEN, SHELLY; HENDERSON, MARLONE D. (2002), The Persuasion Handbook: Developments in Theory and Practice, SAGE Publications, Inc., pp. 195–212, Дои:10.4135/9781412976046.n11, ISBN  978-0-7619-2006-9 Отсутствует или пусто | название = (помощь); | chapter = игнорируется (помощь)
  87. ^ Чен, Серена; Дакворт, Кимберли; Chaiken, Shelly (January 1999). «Мотивированная эвристическая и систематическая обработка». Psychological Inquiry. 10 (1): 44–49. Дои:10.1207 / s15327965pli1001_6. ISSN  1047-840X.
  88. ^ Chaiken, Shelly (1980). "Heuristic versus systematic information processing and the use of source versus message cues in persuasion". Журнал личности и социальной психологии. 39 (5): 752–766. Дои:10.1037/0022-3514.39.5.752. ISSN  1939-1315.
  89. ^ Чайкен, Шелли; Ledgerwood, Chaiken (2007), "Dual Process Theories", Encyclopedia of Social Psychology, SAGE Publications, Inc., Дои:10.4135/9781412956253.n164, ISBN  978-1-4129-1670-7
  90. ^ Hertwig, Ralph; Herzog, Stefan M.; Schooler, Lael J.; Reimer, Torsten (2008). "Fluency heuristic: A model of how the mind exploits a by-product of information retrieval". Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 34 (5): 1191–1206. Дои:10.1037/a0013025. HDL:11858/00-001M-0000-0024-FC25-9. ISSN  1939-1285. PMID  18763900.
  91. ^ "Think Fast! Using Heuristics To Increase Use Of Your Product". Smashing Magazine. 2015-07-02. Получено 2020-04-10.
  92. ^ Bower, Gordon H. (1984). The psychology of learning and motivation : advances in research and theory. Том 18. Орландо: Academic Press. ISBN  978-0-08-086369-6. OCLC  646758779.

Рекомендации

дальнейшее чтение

внешняя ссылка