代表性启发式例子和定义

的代表性启发式当我们根据一个事件与已知情况的相似程度来估计它的概率时发生。换句话说，我们会将它与我们脑海中已经存在的情境、原型或刻板印象进行比较。

尽管代表性提供了一种快速有效的决策方式，但它也会导致我们忽略重要信息并得出不正确的结论。

代表性启发式是什么?

的代表性启发式是一种认知偏见或者是心理捷径。就像其他类型的启发式，比如可用性启发式而且锚定的偏见，它可以帮助我们减少做出合理正确判断所需的时间和精力。与此同时，它也会让我们误入歧途，因为我们只关注信息的一个子集:在这种情况下，相似度。

在代表性启发式下，我们根据某物与该类别的典型或平均成员相似(或具有代表性)的程度来估计它属于特定类别的概率。这叫做原型。

代表性启发式的问题在于，当我们必须回答诸如“A属于/起源于/产生B的可能性有多大?”这样的问题时，我们不太可能考虑A和B之间的概率或逻辑关系。相反，我们根据A是否代表(意思是“类似”)B来判断。

换句话说，代表性启发式使用相似性，而不是更复杂的概率和逻辑解释。因此，它会导致我们产生非理性的偏见，比如偏见和刻板印象。

为什么会出现代表性启发式?

有几个原因可以解释为什么我们利用代表性启发式来做出判断:

• 我们用思维捷径或启发式来解决问题．就像其他类型的启发式一样，我们的大脑在一个复杂的世界中不断地试图节省我们的时间和精力。因此，我们使用简单的策略或经验法则来评估信息，并在日常任务中快速做出反应。尽管启发式能产生相当好的反应，但缺点是它们经常导致我们过度简化现实。
• 我们依靠分类来理解周围的世界。类别帮助我们组织和解释环境中可用的大量信息。这些类别是围绕类别中平均成员的某些原型构建的。例如，当我们看到一条蛇时，我们会认出它，即使我们不知道它到底是什么类型的蛇。凭直觉，我们知道我们应该小心。通过将相似的事物分组在一起，我们可以利用我们对该类别的知识，并立即知道该做什么。
• 我们高估了相似性的重要性，而忽略了更相关的信息．对相似性的依赖导致人们忽略“基本频率”信息，即事件发生的频率。例如，当被要求把一个人归类为工程师还是律师时，如果告诉他们这个人在学校喜欢物理，大多数人会立即把这个人归类为工程师——即使他们知道这个人来自于大学人口其中90%是律师，10%是工程师。

代表性启发式的例子

在代表性启发式理论下，特定场景比一般场景更有可能出现，因为它们更能代表我们对特定事件的想象。

代表性启发式vs.可用性启发式

尽管代表性启发式和可用性启发式在我们的决策中发挥作用，帮助我们估计某件事发生的可能性，它们是两种不同类型的启发式。

• 的代表性启发式是判断一个结果的概率的一种思维捷径，根据它表现或匹配特定原型的程度。
• 的可用性启发式是一种心理捷径，用来判断一个结果的概率，即在脑海中出现类似结果的难易程度。

换句话说，代表性导致我们过分关注相似性而错误地计算概率，而可用性让我们专注于回忆。

其他类型的研究偏见

常见问题

为什么代表性启发式是一个问题?

的代表性启发式是一个问题，因为它可以用来创造和维持刻板印象。

通过关注情况或人之间的表面相似性，我们基于过于简化的世界观形成了刻板印象。当我们按照这些刻板印象行事时，比如关于另一个人的职业、性别认同或种族的想法，就会导致偏见和歧视。

哪个例子最能描述代表性启发式?

的代表性启发式下面的例子最好地说明了这一点:为了确定某人是否是软件开发人员，您将他们的特征与您心目中的典型软件开发人员的特征进行比较。

什么是基准利率谬误?

基础概率谬误是人们倾向于忽略基本率还是统计上显著信息，如样本大小或事件的相对频率。相反，他们关注不太相关的信息。

例如，在代表性启发式人们更喜欢相似度而不是基本信息，这导致他们得出错误的结论。代表性启发式是基础比率谬误的一种形式。

什么是连接谬误?

的结合谬论当人们高估了两件事同时发生的可能性时，就会出现判断错误。因此，人们认为详细的描述具有更高的概率。然而，这违反了概率定律:两个事件的结合或同时发生不可能比其中一个事件单独发生的概率更大。

人们被误导了，因为他们使用代表性启发式得出他们的判断。换句话说，他们会把情景的可信程度错当成概率。