“Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases”(Amos Tversky & Daniel Kahneman）
文章题目：不确定条件下的决策：启发与偏见
作者：卡尼曼、特沃斯基
注：本文是卡尼曼著作的节选，因为本文一共11页，是全书的核心观点，对决策理论的发展贡献甚大，是个体行为决策及体行为决策研究的理论基础，可以运用此理论研究我国突发事件下的体行为决策的特点及运行规律。
核心观点：探讨了人们在不确定性条件下运用三种启发式进行判断以及判断时所带来的偏见。全文分两大块：第一块是介绍三种启发式判断，分别是代表性直觉判断、易得性直觉判断、锚定和调整判断；第二块是判断带来偏见，产生系统性偏差。 关键词：不确定条件；启发式；偏见
许多决策都建立在与不确定性事件有关相联系这样的信念上，例如选举的结果是什么样，被告最后能否判罪，将来美元的价值收益。这些信念通常会如下表达，例如“我认为机会会是…
.”，“这件事不可能是…..”等等。偶尔，有关不确定性事件的信念会用诸如数学的形式表达可能性或者主观概率。什么决定了这种信念呢？人们是如何评估一件不确定性事件的概率或者一件事的价值呢？这篇文章就是向人们介绍建立可以减少评估概率工作的复杂性和可以简单预测价值作出判断的几种启发式判断。一般来说，这些启发式判断相当有用，但是有些时候它们会导致相当严重和系统性的错误。xscale
这种主观评估类似于对物理数量上的诸如距离或大小的主观评估。这些判断是建立在根据启发式规则得到的有限数据之上。例如，一个物体表面上的距离是由它本身的透明所决定的。这个物体被看的越清楚，那么它展示得越近。这个规则的确有效，因为在任何给定的场景下，距离越远这个物体远远没有相对较近的物体看得清楚。无论如何，建立在这个规则的信任上会导致在估计距离时会产生系统性的错误。尤其是，距离通常会被过高估计当透明性很差时，这是因为这个物体的轮廓被弄模糊了。相反，距离有时会被过低估计当透明性很好时，这是因为这个物体被很清楚地观察。因此，这种基于透明的信任展示了距离会产生普遍的偏差。这些偏差会在主观直觉判断中被发现。这篇文章描述了三种用来评估主观概率和预测价值的启发式判断；基于这些判断上的偏差会被一一列举出来，运用以用以及理论上的含义会被讨论。
第一类启发式判断：代表性直觉判断（原文没有明确写第一类，而是用较大字号表示分类）
人们关注的可能性问题往往是以下几种类型：A在多大程度上能够代表B？A在多大程度上来自于B？B在多大程度上能够产生A？在回答诸如此类的问题时，人们往往依靠直觉性探索A能够代表B的可能性程度，也就是说，多大程度上A代表性。例如，当A高度代表B时，那么A来自于B的可能性就很大。相反，如果A与B不相似，那么A来自于B的可能性就很低。
通过举例来展现代表性作出判断，以前的邻居这样被描述：“STEVE是一个很害羞和内向，始终如一乐于助人，但是很少有兴趣关注人们和现实世界。一颗温驯和纯洁的心灵，他遵守规则和流程，对细节很有激情。”那么通过以上介绍人们如何评估STEVE对某一特殊职业感兴趣呢？人们如何判断这些职业从高到低的可能性呢？在代表性直觉中，就会产生这样的可能认识：他是一个图书管理员，或接近于图书管理员的岗位。确实，通过对这关问题的研究发现人们是通过与现实职业的相似程度进行判断职业。这种判断方式导致了好几种错误，这些因素会影响判断的可能性。
中心意思：代表性是人们根据那些具有代表性和相似性的特点来进行概率判断，这种代表性启发法过程中偏见的产生主要有以下几个主要原因。
第一种偏差：对结果先验概率的不敏感。
先验概率对概率具有重要影响，但是代表性直觉在此方面容易产生偏差。在上面谈到的STEVE例子中，事实上在人口中有更多的农民超过图书管理员，这一事实应该进入判断STEVE职业是图书管理员超过农民的概率估计考虑之中。（也就是说，判断STEVE的职业，必须考虑一个重要前提：现实生活中农民的数量远远超过图书管理员）如果人们通过代表性估算概率，先验概率将会被忽视。这种假设在一个实验中被证实：先验概率被忽视。（Tversky & Kahneman，1973，4）。设计了这样一个实验：选取了100名专业人员-由工程师和律师组成。这项实验被要求根据每一项描述来判断属于工程师的概率超过律师的可能性是多大。在一个实验环境中，被试主体由70名工程师和30名律师组成；在另一个实验环境中，被试主体由30名工程师和70名律师组成。奇怪的是，在任何情况下属于工程师的概率都要超过律师：在第一种情况下，那里由工程师占多数然而第二种情况下是由律师占多数。结果显示了总体A与总体B的构成比例对判断的结果没有影响，大部分被试者仅
根据对象的描述特征与典型工程师是否相似的程度进行判断，显然这与客观事实的概率不相符。
第二种偏差：对样本规模不敏感。
通过观察一组特殊人口的样本来得到一个大概的人口规模，人们很显然会运用代表性进行判断。也就是说，人们通过样本结果来估算出一般的身重：通过10个男子随机样本得到180厘米来推断普遍意义上的男子身高（也就是说，用10个男子身高代表平均身高）。这种人口样本统计的相似性并不取决于样本的大小。因此，如果通过代表性直觉获得概率，这种样本统计概率基本上独立于样本规模。确实，当平均身高的分布对于不同的样本大小估算出时，他们可以产生完全相同的分布。例如，对于样本大小为1000、100、10时会产生比平均身高高出6英尺。就是说，人们通常会误认为抽取样本既适用于大样本（从总体中抽取的样本容量越大，该样本中某事件发生的概率越趋近总体概率），同样适用于小样本，样本大小对概率判断不敏感。因此，利用直觉判断会认为大样本与小样本对总体都具有代表性，进而人们利用小样本直觉反映事物的性质时会产生偏差。
第三种偏差：对机会原则的误解。
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人们期待事件的排序是通过随机性，这样人们可以通过代表直觉判断进程本质特征，即使这种排序较短。在考虑抛硬币是向上还是向下的过程中，人们会认为排序向上-向下-向上-向下-向下-向上这种可能性要大于排序向上-向上-向上-向下-向下-向下，排序向上-向上-向上-向下-向下-向下出现并不是随机性的，更是大有可能超过排序向上-向上-向上-向上-向下-向上，这种排序并不意味着硬币的公平性。因此，人们预期进程的基本特征能够并代表，不仅仅是在整个排序中，甚至在每一部分都能发生作用。一个代表性直觉的排序，将会偏离系统性机会预期：机会预期包括很多可变因素。另一个为众人所知的代表性排序的例子是“赌徒谬论”。这种观点认为在一系列坏运气之后必定会出现好的结果。在旋转上出现红后大多数人会坚信会出现黑，仅仅是因为黑出现的概率在直觉上要远远超过再次出现红。机会被普遍认为是一种自我认为进程的发生，这将与现实产生偏差。
对机会原则的误解不仅仅局限单纯的事物。一项研究表明对心理研究的直觉显示在“小数规则”上的游移不定。
第四种偏差：对可预测性不敏感。
人们经常被要求做出一些数字预期：如对未来股票价值的预期，未来日用品的需求量，
一场球赛的结果比分。这些预测经常用代表性直觉做出。例如给出一家公司的现有描述然后要求来预测将来盈利状况。如果描述的公司是非常顺利的那样高盈利就被会预测；如果公司被描述为普普通通那么普通的前景将会被预测。公司被描述为顺利或普通其实并不影响其实预测。这种偏差主要是因为当人们根据代表性直觉进行预测时往往不考虑现有信息的可信度，从而影响对预测的准备判断程度。
第五种偏差：对有效性的幻觉。
正如我们所见，人们通常会通过选择最直接性的信息输入（例如，对人的描述）的结果（例如，职业）来进行预测。在他们的预测中信念取决于代表性的程度。因此，人们表现出极大的信心预测一个人是图书管理员当给出对他品性的描述，而这种品性恰好符合平常们所见图书管理员的特性，甚至这种描述是不可信的，是过时的。人们根据描述的结果与现在的信息之间相互吻合的程度来进行判断称为有效性幻觉。这种幻觉在即使他预测的准备时是极其有限的情况下继续坚持。也就是说，即使决策者知道还有很多因素影响其判断但这种幻觉仍然会存在。
第五种偏差：对回归的误解。
假定一组小孩子被检验两种等同的智力测试。如果一组从做好最好的体中选出10个小孩，他通常会发现这些小孩的表现在加入第二组后的表现会让人失望。相反，如果从做的最差的体中选出10个小孩，他通常会发现这些小孩的表现在加入第一组后的表现会有所进步。这些观察显示出一个普遍现象：向平均数的回归，这种现象由GALTON在100年前最先提出。一件非常好或非常差的事件之后，必然会跟随一些不那么好或不那么差的事件，而不管其中是否存在随机因素。
在日常生活中，人们常常会遇到很多向平均数回归的情况，在父亲与儿子身高的比较中，在丈夫与妻子智力的比较中。无论如何，对此现象人们没有形成正确的直觉判断。首先，人们往往缺乏对信息来源的判断而不会意识到回归现象，即造成“非回归性”预测。其次，当他们认识到回归现象的发生时，他们常常发明假的因果解释。中国人民解放军档案馆
第二类启发式判断：易得性直觉判断（原文没有明确写第二类，而是用较大字号表示分类）
常常存在这样的情况：人们一种类发生的频率或者一事件发生的概率通常根据已有头脑中熟悉的信息或者已经发生的。例如，一个人估算心脏病在中年人上的风险时通过回忆自
血清肌酸激酶
己可获得性的信息。类似的，一个人可能通过想像各种会发生的困难来估算一件给定的生意风险会失败。这种判断启式就叫做易得性直觉。易得性直觉在估算频率和概率时有时显得很有用，因为大分类情况通常比小分类情况到达更好更快。但是，易得性直觉除了对频率和概率有影响外还会带来偏差，主要有以下几种。
第一种偏差：由于例子的可恢复性带来的偏差。
当用易得性直觉进行判断时，对于较易获取的情况比不易获取的情况将会更易出现。这种效果的基本证明是，选取一组为人所熟知的包括不同品性的男女，然后要求来判断这组人中是否男人的名字比女人多。不同的清单展现在不同组中。在一些清单中，男人相对比女人多，在另外一些清单中女人相对比男人多。在每一个清单中，错误地判断不同性别，而这些男女拥有更出名的品性则是相对较多。这种偏差主要是指一种事物在脑海中的浮现速度，而这种浮现速度与人们对事物的熟悉程度及事物本身的重要性有关。
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美与丑的剧本第二种偏差：搜寻集合的有效性所带来的偏差。
假定个体随机从一个英语课本中抽出一个单词（或更多）。是不是更可能发生这个单词开
始由R或者第三个字母由R组成呢？人们通常靠回忆单词以R（ROAD）和单词以R出现在第三个位置（CAR）然后估算出脑海中出现单词的相对频率。因为这些单词更容易获取，大部分人通过给定的内容进行判断。大部分人会认为认为由R作为首字母的单词远远多于以R作为第三个字母的单词，主要是因为人们认为以R作为首字母的单词更易获得，但实际上，以R或以K作为第三个字母的单词比它们出现在首字母的单词要多得多。
第三种偏差：由想象带来的偏差。
这一部分较易理解，其中还有一些数学公式用来说明这种偏差现象。这部分主要告诉我们人们通常会根据自己已有的知识经验和已有信息对一种情况能否发生进行想象，这种想象使人们对自己思维中容易获取或者构建的例子作出概率或者频率判断，但这种判断在现实生活中会发生偏差。
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