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第4章代表性偏差：追涨杀跌有多可怕
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通俗来说，人类往往会对那些明显的、直观的、好理解的、抓人眼球的数据或者信息特别关注，对一些难懂的、实在的、有科学性的信息往往置若罔闻。
——丹尼尔·卡尼曼
→ 人们总是倾向于根据代表性特征冲动地做出判断，归根结底，还是源于人们把小部分细节的权重放大了，导致把大局给忽略了。
我们都知道盲人摸象的故事：摸到腿的盲人觉得大象像一根大柱子，摸到鼻子的盲人觉得大象像一条大蟒蛇，摸到耳朵的盲人觉得大象就像一把扇子，而摸到身体的盲人认为大象就像一堵墙。
这个寓言生动地解释了代表性偏差：判断一个陌生事物时，人们通常会与其他的事物进行类比，如果具有相似性，那么就会认为是相同的事物，这种简化的分析方法就是代表性偏差。
一、代表性偏差的概念
代表性偏差，最早由诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼教授提出。
代表性偏差指的是人们喜欢将事物按特质划分为几类，然后根据已有的思维模式制定决策，过分强调其中几类代表的重要性，而忽略了整个大环境和其他事物，也就是习惯于用大数样本中的小数样本去判断整个大数样本。
心理学研究表明，人们在面对不确定的、没有现成算法的问题时，大脑倾向于用思维捷径来降低分析复杂度，这些捷径使大脑在完全吸收消化现有信息之前就可以得出一个大致答案。
这种思维捷径依赖于直觉而非理性，特点是快速给出答案、自行生产，适用于初步计算的场合，比如评价新的同事是否容易相处等。
这种思维捷径的缺点，在于不用数据科学统计、忽略事物间的不同点，导致难以正确地分析新的信息，进而得出错误的结论。
比如要去分析研究眼前的一个事物，我们就会把它切分成很多块，并贴上A、B、C、D的属性标签。
我们会习惯性地选择其中一个最鲜明、最简单的属性并得出结论，这就是所谓的“代表性偏差”
。
此外，我们经常提及的一个词就是“线性思维”
。
什么是“线性思维”
？就是指你看到A，认为A后面就是B，B后面就是C，这种片面的思考逻辑，也印证了代表性偏差的存在。
为了更形象说明这种线性推演的行为带来的偏差，卡尼曼教授在《思考，快与慢》中举了这样的例子：
汤姆同学是美国普林斯顿大学的高才生，他虽缺乏创造力但有高智商，他需要有序整洁的生活环境；他字迹潦草马虎，有很强的控制欲，看起来缺少同情心，不喜欢与别人互动；他尽管以自我为中心，但有很强的道德观。
请回答，在以下这四个选项中，你觉得汤姆是什么专业的？
A.法律
B.医学
C.商科
D.艺术
从汤姆的特质上来分析，有很强的道德观，学法律的；有序整洁的生活环境，学医学的。
相信你们会在商科、法律和医学这三个专业里面选，很少有人能凭直觉选艺术专业。
正确答案：汤姆就是学艺术的。
原因就是，只要你上网查询一下就会发现，普林斯顿大学虽贵为常春藤大学，却一直崇尚小而精的精英学院风格，并没有商学院、法学院，更没有医学院。
这个例子能证明，我们对一个人专业的判断，往往会利用他的性格、特质来辅助分析，但这与事实不一定相符。
我们试着把这个问题换一种问法，舍弃许多假设条件，比如：“你朋友的孩子，去美国普林斯顿大学学什么专业？”
那你拿到问题后，肯定会和朋友确认，或者在百度上搜索答案，那就会知道普林斯顿大学没有商学院、法学院、医学院，也就不会因为代表性偏差而给出错误的答案。
在地域方面，我们也会产生很多代表性偏差。
比如我们通常认为四川人爱吃辣，上海人爱吃甜，北方人爱吃面食，西北人爱吃羊肉等。
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