简捷启发式
最新书摘：
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Moon Sea2025-01-03采纳最佳启发式“赌定”环境是呈偏态分布的（见图6-2，左），而达维斯规则假定环境是均匀分布的（见图6-2，右）。现实世界中很可能有更多的偏态分布，而不是均匀分布（参见第1章），因此“赌定”偏态分布也许能被证明是更好的策略。
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Moon Sea2025-01-03基于再认的投资方案在股票指数不断攀升的“牛市”上表现出了不俗业绩，但我们尚不知道这种结果在股票指数下跌的“熊市”上能否保持下来。对再认启发式良好业绩的一种解释是，它总是选择“大”公司，这些公司的股票通常在股指上扬的市场中运行得很好。对于此种假设，我们可以在股指下跌的疲软市场中加以检验，因为在这种情况下大股的业绩通常低于市场指数。如果得到再认股票的业绩在股指回升时超过了“大股”，而在股指跌落时没有蒙受那么大的损失，那么我们就有了区分再认效应和大股效应的依据，如果这两种效应存在某些区别的话，我们认为至少股指回升时期基于再认投资方案的业绩将会超过达克斯和道琼斯等指数所涉及的大公司的总体收益。
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Moon Sea2025-01-03用亿万富豪沃伦·巴菲特（Warren Buffet）的话来说，股票预测者的唯一价值就是让算命先生看起来也是挺厉害的（1987, p.4）。
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Moon Sea2025-01-03然而，许多学者，甚至是包括心理学家，仍然不相信这些启发式规则的效力，而将其视为一厢情愿的执迷不悟和非理性，但我们并不这样认为，再认启发式不但是一种合理的认知适应机制，因为在许多知识有限的情形下人们的确别无选择，而且也的确是适应于环境的，因为在一些情境下（包括本章论及的那些情境）缺乏信息反而能够比获得大量信息做出更加准确的推断。在这些情形下，我们可以认为再认启发式从生态学上看是合理的，因为它能够用一种简洁优雅的方式来利用环境的信息结构。
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Moon Sea2025-01-03杰克布和他的同事（Jacoby, Kelley, Brown & Jasechko,1989;Jacoby, Woloshyn & Kellley,1989）所做的“一夜成名”（overnight-fame）实验证明了，人们常常对一个名字是否在前面的实验系列中出现过或是他们在实验前就曾接触过它而感到困惑。他们的研究表明，向人们呈现一些没有名气的名字，过一个晚上之后，让他们对这些名字和其他一些真正著名的名字进行知名度判断，结果他们将这些不著名的名字和著名的名字搞混淆了。这说明再认感是会愚弄我们，导致我们将普通人误认为名人。
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Moon Sea2025-01-03这些研究结果显示，个体再认与新闻媒体更加一致，而不是与实际环境更加一致，它表明对于城市名字的再认也许主要来源于新闻媒介
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Moon Sea2025-01-03至少在三种不同情形下，我们可以观察到“少即多效应”。首先，在对两个群体的推断成绩进行比较时，可以发现这种现象。在给定领域中，拥有较多知识的群体比拥有较少知识的群体经常做出更加不准确的推断。一个典型的例子是前面介绍过的德、美两国学生关于圣迭戈和圣安东尼奥哪个更大的推断。其次，当对两个不同领域进行比较时，会产生这种效应，即与熟悉的领域相比，同样一组人对他们不甚了解的领域做出了更多准确推断。下面我们将提供这方面的实验范例。最后，在对不同时间做出的推断进行比较时也存在这种效应，即随着对某一个领域了解的增多，做出的推断反而越来越不准确。例如，图2-4的模拟实验结果说明了准确性是如何先增加的，继而如何随着信息线索的增多而降低的。
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Moon Sea2025-01-03我们可以采用通用的专门术语来表述“少即多效应”出现的前提：在通常可以应用再认启发式的双向选择测验中，每当再认效度α大于知识效度β时，这种“少即多效应”就会出现。
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Moon Sea2025-01-03令β为“知识效度”（knowledge validity）
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Moon Sea2025-01-03在多种工具各司其职而非简单通用的适应性工具箱中，情绪是一种非常典型的、有针对性的构成模块（Tooby & Cosmides,1990），例如，父母的爱怜之情可以帮助他们无微不至地保护和照料婴儿，满足婴儿的各种需要，而厌恶情绪又总是使他们尽可能避免孩子吃下变质食品而生病。不存在能够应付所有决策问题的通用性的情绪。
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Moon Sea2025-01-03这种适应性工具箱容纳了心理学的（不同于形态学或生理学）适应机制（Tooby & Cosmides,1992）。这些适应机制既包括所谓的“低级”的心理机能，比如，深度知觉、听觉定位分析以及面孔再认等知觉和记忆过程，它们都能够以相当自动化的方式发挥作用，又包括建立在低级心理机能基础之上，且至少部分地可被意识到的“高级”的心理机能，包括我们前面讨论过的一些例子，如将一个心脏病患者判断为高危或低危病人，决定是否结婚等。本书讨论的重点，是建立在线索知觉和记忆等低级心理过程基础上的高级认知过程中的快速节俭启发式。
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Moon Sea2025-01-03构成莱布尼茨人类思想元素表的大量简单概念都是借助于概率论之类的单一通用工具起作用的。但是我们无从找到这样一种通用工具。就像一个机械修理工在维修汽车发动机时所做的那样，时而拿出老虎钳，时而拿出一把扳手，时而拔出了火花塞，而不是仅仅使用一把大锤子敲敲打打。不同的思想领域也需要不同的思维工具。这就是适应性工具箱的基本思路：把自然进化赋予人类大脑来进行各种推断活动的具体认知机制（包括快速节俭启发式）集中起来，形成思维活动的工具箱（Bettmanm,1979; Cosmides & Tooby, 1992; Payne et al.,1993）。这种把多种单功能工具混合在一起的工具箱思想没有了莱布尼茨单一通用推理工具的美丽光环。相反地，它期待像“粗鄙的机修工和旧货零售商”那样所具有的平实无华，但却令人惊奇的能力，他们能够仅仅用手头的东西巧妙地解决所遇到的任何问题。
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Moon Sea2025-01-03我们的观点将快速节俭启发式从“启发式-偏差”研究的桎梏之中解放了出来，使它不再被视为违背连贯性标准的非理性的象征，而被当作在现实环境中做出准确适应性决策的有用工具。
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Moon Sea2025-01-03区别之一是，ABC研究项目选择了为启发式建立详细计算模型的做法，而不是仅仅停留于使用笼统的启发式概念。在潜心研究了30年之后，“启发式-偏差”方案仅仅提出了关于不准确的推理过程的简单机制的一些看似合理却含混不清的设想，主要涉及前面提到过的三种启发式规则，即典型性规则、可用性规则和锚定规则。这些简单概念所能够解释的东西太少，同时又太多。太少，是因为其潜在的过程没有被具体化，而太多，则是因为这些启发式规则几乎适合于任何一种实验结果的解释。例如，“忽视基础比率”倾向，即做出关于多种选项的决策时，忽略每种选项在现实环境中发生频率的现象，通常被归因于典型性启发式规则的作用。然而，相反的结果——过分重视基础比率（或被称为“保守主义倾向”, Edward,1968）——又很容易用锚定规则（基于基础比率）加以解释（Gigerenzer & Murray,1987）。一种理论的失败可能由两种情况引起，一方面，它是错误的；另一方面，它并没有错误，只是含糊不清或不够精确。“启发式-偏差”研究很可能属于后一种情况。然而，我们却冒着犯第一种错误的危险，因为含糊不清的理论会妨碍科学的进步。它根本就无意于证明、推翻，或是改进一种理论。因此，在本书中我们提出了一种更为详尽的启发式计算模型，并将我们理论观点的“名片”摆在台面之上，以便于其他人审视它们，甚至摆弄它们和推敲它们。第二种区别更加典型。ABC研究项目不再将连贯性标准（如，概率规则）作为理性的衡量尺度，而是采用了对应性标准，即根据启发式规则在现实环境中的成效来衡量它们。
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Moon Sea2025-01-03在我们的研究中，将启发式看成是人类头脑充分利用环境信息结构达到合理决策的方法，因此，我们更加重视人们能够利用简捷启发式而做出准确、有用推断的方面和情境。相反地，“启发式-偏差”观点将启发式看成虽然其决策成效差强人意，但受限的人类大脑不得不倚重的方法，因此，其研究者总是寻找这样的情形。在这些情形下，启发式总是受到挑剔和责备，因为，以它们为基础做出的推断是不准确的。在这种基本差异基础上，下面我们将简略讨论两者之间的其他两种重要区别。更加详细的分析可参见吉仁泽的相关论文（Gigerenzer,1991b,1994,1997; Gigerenzer &Murray,1987）。有关这两种观点正反两方面的意见，可参见吉仁泽（1996）与卡尼曼和特沃斯基（1996）之间所进行的辩论。
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Moon Sea2025-01-03似乎有那么一个临界点，超越了它，过多的信息和信息加工可能是有害而无益的。
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姿势科学2011-03-03……一种广为流传的虚幻设想，它认为将决策制定建立在更多信息和运算基础上将会导致更加准确的推断。这种设想主宰了许多研究，从而导致了认知过程计算模型的产生……这种“愈多愈好”的想法忽视了认知策略的生态理性问题。
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姿势科学2011-03-03……两种常用方法之间存在重要差异：一种用法称为“拟合”(fitting)……参数越多，使用的信息(线索)越多，它将越符合给定资料。另一种用法称为“推论”(generalization)……参数越多并不一定越好。
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边文博2019-12-05p440 满意性上述三个类别的启发式均适合于这样的情景，即：所有可能选项是决策制定者当即可以得到和采用的。……。然而，当有关选项（和线索值相对）随着时间推移相继出现，必须花费时间去搜索时，就需要不同类别的启发式了。在此类选择任务上，快速节俭的推断者不仅应该限制对有关选项信息（线索）的搜索，而且应该限制对选项本身的搜索。西蒙 (1995, 1990) 借用“满意性”这个术语提出了一类启发式，它们通过设定抱负水准来终止搜索，从而解决了选项的搜索问题。