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易得性偏差 Availability Heuristic

越容易想起的事，越被你高估

丹尼尔·卡尼曼（提出者之一，2002 年获诺贝尔经济学奖，后来把它写进《思考，快与慢》第 12 章） · 阿莫斯·特沃斯基（提出者之一，1973 年与卡尼曼发表可用性启发式的原始论文）

场景钩子 · 放弃飞机之后，多死了 1595 人

2001 年 9 月 11 日之后，美国所有屏幕都在循环播放飞机撞楼的画面。民航本来是最安全的交通方式之一，很多人却不敢再坐飞机，改开车出行。德国心理学家吉戈伦泽尔统计了随后的交通数据：一年之内，美国人因为放弃飞机改开车，多死了大约 1595 人。车祸从来不上头条，所以没人怕它；飞机失事反复播放，所以人人怕它。风险本身没变，变的是哪类例子更容易被想起来。特沃斯基和卡尼曼在 1973 年就指出，我们判断频率时，靠的不是统计，而是检索记忆的难易程度。

原理图

检索的难易被大脑当成了频率的证据。而检索难易被媒体、画面和情绪操纵，不归真实概率管。

数据证据 · 主观判断的死亡人数与真实死亡人数（美国，1970 年代） 可靠二手

越上镜的死法被高估，越沉默的杀手被低估。龙卷风和哮喘在人们嘴里一样致命，实际死于哮喘的人多十几倍。
来源：Lichtenstein, Slovic, Fischhoff, Layman & Combs (1978), Judged Frequency of Lethal Events；数值为论文报告均值的近似整理，机动车事故为实验锚点

交互演示 · 一条大新闻过后，你的恐惧多久才退潮

真实风险一直是 10，感知风险被媒体放大后随时间慢慢衰减。放大越猛，遗忘越慢，你被带偏的日子就越多。

怎么用

  1. 写下你的判断，再写下它的来源问自己：这个概率是查来的数字，还是脑子里蹦出的例子？先承认判断的原料是什么。
  2. 去找基础比率，粗糙的也行查一年内的统计：事故数、发病率、成功率。有了真实分母，感觉只能当参考。
  3. 给上过头条的事件主动打折画面感强、死法离奇、反复报道的事，默认已被你高估，向下修正。
  4. 给沉默的杀手主动加权糖尿病、抑郁症、慢性病不上新闻，默认已被你低估，向上修正。
  5. 重大决策用数字表，不用记忆买保险、选交通方式、评估项目风险时，把统计表放在眼前再拍板。

失效边界

情境模型的说法现实
面对全新事物，还没有统计数据去找基础比率，别靠感觉新事物没有可靠的基础比率，易得性反而是仅有的线索，此时模型帮不上忙。
你是有大量一手经验的从业者凭印象判断不可靠急诊护士、老消防员的直觉来自成千上万次真实样本，往往比临时查的统计更快更准。
媒体报道与真实风险恰好一致被报道多就是被高估，应该下调有时高曝光正对应高危险，比如疫情初期。把曝光当反向指标同样会出错。
把高估戏剧性风险当成纯粹缺陷这是需要纠正的错误在演化环境里，把无害的东西误判成危险一百次，代价远小于漏掉一次真危险，这种偏差等于买了保险。

关联模型

出处