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马斯克在推上分享了50个常见的认知误差?“就该从小教给所有人!”

23-12-2021 03:20 PM| 发布者: anyting | 评论: 2

摘要: 就还蛮心理学啦!

话说,马斯克不只是科技圈的红人,也是推特的忠实用户。
他除了会发一些特斯拉和航天相关的内容之外,也会分享一些奇怪的东西(就比如前段时间用中文发了首《七步诗》)。
结果他突然又在网上分享起了一些心理学方面的知识……
“应该从小就教给所有人”


《50种认知偏差要注意,这样才能做最好的自己》




这次可真的是“世界首富分享给年轻人的50条知识”了(手动狗头)。
一起来看看,这些“从小就该学”的认知误区都说了啥吧……
基本归因错误:我们经常根据个性或者性格来定义别人,但会用情境因素帮自己开脱。
(Sally上课迟到,肯定是她懒;
你自己迟到,就是因为早上太忙乱了。)


自私偏见:失败总是有原因的,但成功全靠自己。
(你觉得得奖是因为自己努力工作,而不是靠别人的帮助和运气。
但如果考试不及格,只是因为睡眠不足而已。)


组内偏爱:我们会更喜欢圈子内,而不是圈子外的人。
(Francis跟你一个教堂,所以你喜欢他多过Sally。)


从众效应:随着越来越多的人接收到某些理念、时尚和信仰,这些理念的影响也会随之壮大。
(Sally觉得指尖陀螺对孩子挺好的,Francis也这么觉得。)


群体思维:人们更希望与团体能保持一致与和谐,为了尽量减少冲突,我们偶尔会做出一些不合理的决定。
(Sally想买冰淇淋,Francis想买T恤,所以你最终建议买印有冰淇淋图案的T恤。)


光环效应:如果你认为一个人有积极的特质,这种积极印象就会辐射到那个人其它的特质当中(同样适用于负面特质)。
(Taylor这么可爱,她肯定一点也不刻薄!)




道德运气:一个更好的结果会提高人们对其道德的评价,反之亦然。
(XX文化赢得了XX之争,是因为他们比输掉的人更有德行。)


错误共识:现实中支持我们观点的人,要比我们想象中的少。
(“所有人都这么想!”)


知识的诅咒:一旦我们知道了某件事,就很容易假设其他人也同样知道这件事。
(Alice是一名教师,她很难理解新同学们看事情的角度。)


聚光灯效应:我们会高估人们对我们的行为和外表的关注程度。
(Sally很担心大家会注意到她的冰淇淋T恤有多丑。)


可用性启发式:我们在做出判断时,通常都依赖于脑海中出现的最直观的例子。
(选择商店时,你通常会选择最近看到过广告的那家。)


防御性归因:一件事故中,目击者会隐秘地担心自己也受到同样的指责,如果目击者与受害者的经历更相似,他们就会更少地责怪受害者,转而去攻击加害者。反之亦然。
(Sally等绿灯时一直在车里玩手机,结果被追尾了。
目击事故的Greg也有开车发短信的习惯。所以他下了车,对撞了Sally的人大吼大叫。)


世界公正假设:人们倾向于相信世界是公正的;因此,我们会认为出现不公正的事是有原因的。
(“Sally的钱包被偷了,看,她总因为T恤的事批评Francis,遭报应了吧。”)


朴素现实主义:我们习惯相信自己观察到的是客观事实,而其他人是不理性,不知情的或者有偏见的。
(“我看到了这个世界的真面目,其他人都很蠢”)


朴素犬儒主义:相信自己观察到的是客观事实,而其他人比他们表现出来的还要更加以自我为中心。
(“这人对我好的唯一原因,肯定是想从我这得到点什么。”)


福勒效应(又名巴纳姆效应):我们很容易接受一些含混不清,用途广泛的词来形容自己的性格。
(“这个星座指南真是太准了!”)


邓宁·克鲁格效应:你知道的越少就越自信,知道的越多就越谦虚。
(Francis自信地向大家保证,冰淇淋里绝对没有海带。海带也没有被用于乳制品行业)


锚定效应:我们做决定时非常依赖第一眼信息。
(“这东西写着打五折?那肯定老便宜了。”)


自动化系统偏差:我们很依赖自动化系统,甚至有时候会过于相信,导致真正正确的决策被修改了。
(你的手机会自动把“its”改为“it`s”,所以你会以为这是正确的用法)


谷歌效应(又名数码健忘症):我们经常会忘记在搜索引擎中很容易找到的信息。
(“那个喜剧片里的演员叫啥来着??我都查了8次了”)


阻抗理论:自由受到限制时,我们会产生不快,所以会做出一些被禁止的行为来释放情绪。
(老师和家长越让孩子去做作业,他越是不肯去)


确认偏差:我们倾向于找到并记住能证实我们想法的信息。
(用不完整的证据得出一个阴谋论,却忽略那些反例)


逆火效应:当一个错误的信息被更正时,如果更正的信息与人原本的看法不符,反而会无端加深人们对错误信息的信任。
(推翻你阴谋论的证据,很可能是政府伪造的!)


第三人效应:我们会认为别人比自己更受到大众媒体的影响。
(“你显然是被媒体洗脑了!”)


信念偏差:当我们判断一个观点是否可信时,凭借的不是这个观点是否正确,而是我们愿不愿意相信这个观点。
(“Sally说她也支持你那个阴谋论。但她没说出什么证据来。”)


可用性级联:某些事情越是被公开和重复讨论,为了融入社会,我们就越会相信这件事的真实性。
(一个糖果里藏了剃须刀片的故事广为流传,最终许多美国人不再在万圣节时提供自制糖果)


衰落主义:我们会更倾向于将过去浪漫化,并消极地看待未来,认为全世界都在走下坡路。
(“在我们那个时代,孩子更懂得尊重!”)

现状偏见:更倾向于保持不变,认为即使是有利的变化也是一种损失。
(即使一个APP的服务条款侵犯了Sally的隐私,她也不愿意换另一个程序)


沉没成本谬误(又名承诺升级):即使面临着负面的结果,人们也不愿意放弃前期投入,反而会在这些注定失败的事情上投入更多。
(“来都来了,一不做二不休!”)


赌徒谬误:认为未来的可能性会受到过去事件的影响。
(Alice猜硬币已经输了9次,下次肯定能猜中)


零风险偏差:人们会追求让小风险趋于零,却不会通过某种方式降低大风险的概率。
(“你应该买个保修服务”)


(注:或者是“疫情来了,快多囤点厕纸”)
框架效应:人们经常从相同的信息中得出不同的结论,这取决于信息呈现的方式。
(Alice听说最喜欢的候选人以45%的支持率“大获全胜”;Sally听说候选人的支持率45%“让全国失望”;他们对相同的统计数据有不同的解释。)


刻板印象:人们普遍认为,尽管没有具体的个人信息,但一个群体的成员肯定有某种相同的特征。
(那个留着精致小胡子的人肯定是个嬉皮士,估计还收集了一些黑胶唱片)


外群体同质性偏差:人们会认为圈外人千篇一律,而自己圈子里的人各个不同。
(Alice不打游戏,但她觉得玩游戏的人都一样。)


权威偏见:我们信任权威人物的意见,并经常受其影响。
(“我老师告诉我可以这么做。”)


安慰剂效应:当我们相信某种(原本无效的)治疗会奏效,它通常就会产生一点点生理上的效应。
(Alice服用了一种安慰剂来止痛,结果疼痛真的减轻了)


幸存者偏差:人们更倾向于关注那些幸存下来的事物,而忽略那些失败了的。
(Greg告诉Alice,她的包包生意肯定很好,因为有一家成功的时尚公司运用了同样的策略。【但其实其它10家倒闭的公司也用了同样的策略】)


精神活动过速:我们对时间的感知取决于创伤、药物使用和体力消耗。
(当汽车差点撞到我的时候,时间都慢了下来……)


琐碎法则(又名自行车棚效应):人们通常会对琐碎的问题给予不成比例的重视,同时又避免面对更复杂的问题。
(当地政府没有考虑如何解决流浪人口问题,而是花了大量时间讨论修建自行车道和车棚的问题)


蔡格尼克记忆效应:比起已经完成的任务,人们更容易记住未完成的任务。
(Greg因得自己什么事都没做而感到很沮丧,直到他看了自己的任务清单上已经划掉了很多项)


宜家效应:人们会更看重自己参与了一部分创造过程的东西。
(“你喜欢我花20块钱买的这个盆吗?我自己上的色。”)


本·富兰克林效应:人们喜欢帮助别人。如果我们已经帮了别人一个忙之后,我们会更期待去帮他另一个忙,而不是从他那得到一个回馈。
(Greg给Francis借了一支钢笔,等Francis又向Greg借5块钱时,Greg很爽快就借了。)


旁观者效应:周围人越多,我们帮助受害者的可能性就越小。
(一群学生看到有人打架受伤,没有人报警)


暗示感受性:我们,尤其是儿童,有时候会将提问者的想法误认为是记忆。
(“你从沙发上摔下来是在你妈妈打你之前还是之后?”)


(注:此处为陷阱式提问,很可能妈妈并没有打孩子,但孩子的回答极易被误导。)
虚假记忆:我们会把想象误认为是真实的记忆。
(Greg确定Sally说了一个关于菠萝的笑话,但这个笑话其实是他自己在电视里看到的)


潜隐记忆:我们也会把真实的记忆误认为是想象。
(Greg以为他去了墓地,但他确定自己只是做了个很可怕的梦)


聚类错觉:我们会在原本随机的数据信息中发现模式和规律。
(Alice!你看那朵云彩好像你的猫啊!)


悲观偏见:我们有时候会高估坏结果的概率。
(“水只剩半杯了,啥都不会变好了。”)


乐观偏见:我们有时候会对好结果过于乐观。
(“水还有半杯呢,一切都会好起来的!”)


偏见盲点:人们不认为自己有偏见,还会觉得别人比我们自己更偏激。
(“我没有偏见!”)


怎么说呢,似乎每个人都能在这些偏见当中找到自己曾经的影子。
就比如……
“谁会看这个啊!”




事儿君 英国那些事儿
https://mp.weixin.qq.com/s/8VL7PPL60HSBwZDs6Z0eew



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最新评论

引用 yow_meng5727 23-12-2021 07:50 AM

50个 冷知识,不错下。。。


引用 斯克 23-12-2021 05:57 PM
腻害

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