Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/zachemmt/--): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50 Зачем мы такие? | Альбина Галлямова@zachemmt P.467
😬 В предыдущих постах мы обсуждали различные когнитивные искажения и эвристики. Сегодня мы разберем еще одну из них — эвристику репрезентативности.
😌Эвристика репрезентативности (representativeness heuristic) — это когнитивное искажение, при котором люди оценивают вероятность события или принадлежность объекта к определенной категории на основе его сходства с прототипом этой категории. Термин был введен психологами Амосом Тверски и Дэниелом Канеманом в начале 1970-х годов. Эта эвристика описывает, как люди склонны судить о вероятности событий по тому, насколько они похожи на стереотипные примеры или прототипы.
🍄Эвристика репрезентативности работает путем сравнения события с известным нам прототипом или стереотипом. Например, если мы видим человека в эксцентричной одежде и с книгой стихов, мы скорее предположим, что он поэт, а не бухгалтер. Это происходит потому, что его внешний вид и поведение больше соответствуют нашему стереотипу поэта.
❤️Когда люди полагаются на репрезентативность для принятия решений, они часто ошибаются, потому что сходство с прототипом не делает событие более вероятным.
Примеры из классических экспериментов Канемана и Тверски
🐾Том В. В одном из исследований А. Тверски и Д. Канемана участникам предложили три задания: определить процент студентов по специальностям, оценить схожесть личности с прототипом студента по специальностям и спрогнозировать вероятность того, что Том В. является студентом определенной специальности на основе описания его личности. Участники ошибочно полагали, что Том более вероятно изучает компьютерные науки, чем гуманитарные дисциплины, несмотря на то, что базовая вероятность (процент студентов) была выше для гуманитарных наук.
😊Проблема с такси. В другом исследовании участникам предложили решить задачу о такси, участвовавшем в ДТП. В городе 85% такси были зелеными и 15% — синими. Свидетель утверждал, что видел синее такси, но его точность опознания составляла 80%. Большинство участников полагали, что вероятность того, что такси было синим, превышает 50%, хотя правильный ответ, рассчитанный с помощью теоремы Байеса, был около 41%.
Дополнительные примеры искажений, связанных с эвристикой репрезентативности
🤪Медицинские убеждения. Люди часто полагают, что симптомы болезни должны напрямую указывать на её причину или лечение. Например, многие годы считалось, что язвы желудка вызваны стрессом, поскольку это казалось логичным — стресс ассоциировался с проблемами пищеварения. Однако медицинские исследования показали, что основная причина язв — бактерия Helicobacter pylori. Этот пример иллюстрирует, как эвристика репрезентативности может привести к неправильным выводам, когда люди полагаются на поверхностные ассоциации вместо научных данных.
🐱Ошибка игрока (gambler's fallacy) Люди часто считают, что если монета несколько раз подряд выпала орлом, то вероятность выпадения решки в следующем подбрасывании увеличивается. На самом деле, каждое подбрасывание монеты является независимым событием, и вероятность выпадения орла или решки остается одинаковой (50%) каждый раз. Ошибка игрока возникает из-за неверного представления о случайности. Люди ошибочно полагают, что случайные процессы должны уравновешивать результаты, хотя в действительности каждый исход независим от предыдущих. Этот феномен часто встречается в азартных играх, где игроки верят, что серия выигрышей или проигрышей скоро изменится, что приводит к иррациональным ставкам и финансовым потерям.
😬 В предыдущих постах мы обсуждали различные когнитивные искажения и эвристики. Сегодня мы разберем еще одну из них — эвристику репрезентативности.
😌Эвристика репрезентативности (representativeness heuristic) — это когнитивное искажение, при котором люди оценивают вероятность события или принадлежность объекта к определенной категории на основе его сходства с прототипом этой категории. Термин был введен психологами Амосом Тверски и Дэниелом Канеманом в начале 1970-х годов. Эта эвристика описывает, как люди склонны судить о вероятности событий по тому, насколько они похожи на стереотипные примеры или прототипы.
🍄Эвристика репрезентативности работает путем сравнения события с известным нам прототипом или стереотипом. Например, если мы видим человека в эксцентричной одежде и с книгой стихов, мы скорее предположим, что он поэт, а не бухгалтер. Это происходит потому, что его внешний вид и поведение больше соответствуют нашему стереотипу поэта.
❤️Когда люди полагаются на репрезентативность для принятия решений, они часто ошибаются, потому что сходство с прототипом не делает событие более вероятным.
Примеры из классических экспериментов Канемана и Тверски
🐾Том В. В одном из исследований А. Тверски и Д. Канемана участникам предложили три задания: определить процент студентов по специальностям, оценить схожесть личности с прототипом студента по специальностям и спрогнозировать вероятность того, что Том В. является студентом определенной специальности на основе описания его личности. Участники ошибочно полагали, что Том более вероятно изучает компьютерные науки, чем гуманитарные дисциплины, несмотря на то, что базовая вероятность (процент студентов) была выше для гуманитарных наук.
😊Проблема с такси. В другом исследовании участникам предложили решить задачу о такси, участвовавшем в ДТП. В городе 85% такси были зелеными и 15% — синими. Свидетель утверждал, что видел синее такси, но его точность опознания составляла 80%. Большинство участников полагали, что вероятность того, что такси было синим, превышает 50%, хотя правильный ответ, рассчитанный с помощью теоремы Байеса, был около 41%.
Дополнительные примеры искажений, связанных с эвристикой репрезентативности
🤪Медицинские убеждения. Люди часто полагают, что симптомы болезни должны напрямую указывать на её причину или лечение. Например, многие годы считалось, что язвы желудка вызваны стрессом, поскольку это казалось логичным — стресс ассоциировался с проблемами пищеварения. Однако медицинские исследования показали, что основная причина язв — бактерия Helicobacter pylori. Этот пример иллюстрирует, как эвристика репрезентативности может привести к неправильным выводам, когда люди полагаются на поверхностные ассоциации вместо научных данных.
🐱Ошибка игрока (gambler's fallacy) Люди часто считают, что если монета несколько раз подряд выпала орлом, то вероятность выпадения решки в следующем подбрасывании увеличивается. На самом деле, каждое подбрасывание монеты является независимым событием, и вероятность выпадения орла или решки остается одинаковой (50%) каждый раз. Ошибка игрока возникает из-за неверного представления о случайности. Люди ошибочно полагают, что случайные процессы должны уравновешивать результаты, хотя в действительности каждый исход независим от предыдущих. Этот феномен часто встречается в азартных играх, где игроки верят, что серия выигрышей или проигрышей скоро изменится, что приводит к иррациональным ставкам и финансовым потерям.
Image: Telegram. Users are more open to new information on workdays rather than weekends. Telegram channels enable users to broadcast messages to multiple users simultaneously. Like on social media, users need to subscribe to your channel to get access to your content published by one or more administrators. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information.
from us
