人脑最先识别的总是实物而非抽象概念

      卡尼曼和米勒的标准理论认为,人们对事件发生的怀疑程度取决于对事件正常性的判断。相对于大数字呈现的小概率事件,小数字呈现稍大一点概率事件更容易被怀疑其出现的可能性。如何在决策中避免被比率偏见误导,亟待进一步深入研究。很多投资者偏爱低价股?很重要的原因是觉得相对于高价股,低价股涨起来的空间大,跌的空间少。这在心理学上被称为比率偏见 (Ratio Bias)。比率偏见的定义是:当小概率事件以不同比率形式呈现时,相对于较大数字(例如10|100),人们倾向于认为以较小数字(例如1|10)呈现的事件更不可能发生。绝对数量的多少,导致人们产生错觉。此时人们以直观感知而不是抽象比率作为判断依据。

      比率偏见是由直觉经验的压倒优势引起的。当数字比例和代表数字比例的实物同时呈现,并且有认知上的冲突时,多数人常常根据自身对实物的直接感觉来做出判断。当抽象的概率与代表概率的实物同时呈现时,人们判断时在信息中占有更重要地位或者大脑最先识别的信息,是具体的实物而不是抽象的概率。人们对事件发生的怀疑程度取决于对事件正常性(normality)的判断。相对于大数字呈现的小概率事件,小数字呈现稍大一点概率事件更容易被怀疑其出现的可能性。

      认知经验自我理论认为,在信息处理过程中存在两种相对独立的认知加工系统:经验系统和理性系统。经验系统信息加工时多依赖于经验,加工速度快,可自动化推进,很少占用认知资源,是结果取向的。理性系统对信息加工时遵从一定的逻辑规则,受意识控制,占用一定的认知资源,是过程取向的。由过去体验的事件概括出来的东西,容易理解;具体实物的数量比抽象的比例更容易理解。因此,根据经验,1:n的小概率事件成功的可能性比较低。数字效应认为,可从单个数字和数字间的比率关系来解释比率偏见的发生, 个体理解单个数字时占用更少的认知资源。 因此,经验系统倾向于对单个数字进行编码。小数字效应认为,在相同认知资源的参与下,经验系统对小数字的加工程度更深,因此更容易理解,理解更准确。积极呈现原则认为,在决策过程中,个体对关注点的选择,更容易倾向大数字小比例的东西。经验—学习原则认为,在长期的进化过程中, 个体将过去重要的生活和情感经历内化为一系列的认知图式,这些认知图式对决策过程产生了无意识的影响,并使结果朝着符合认知经验的方向发展。基于人们在消费和投资决策过程中,极容易在无意中受到比率偏见的影响。如何在决策中避免被比率偏见误导,亟待进一步深入研究。

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