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榮耀標識產品經理需要了解的心理小課堂——直覺與誤差篇
大家好，我是李紅袖，再一次和大家見面了~
上一篇文章中和大家討論的是“社會群體判斷”的相關知識，這次要和大家聊的是“人們直覺和偏差”的內容。很多時候人們的直覺是有著他們自己習慣影響的，一些情況下還會產生偏差和不一致。
一、代表性直覺
概念：人們通常會根據“A在多大程度上可以代表B，或者A在多大程度上和B類似”來判斷事物發生的可能。
有點抽象的概念，讓我們來看例子吧
比如說，“天氣非常惡劣，技工的維護水平非常低劣，飛機的使用年限非常久”，在一定程度上可以代表“這架飛機這次飛行將會發生事故”，多大程度呢？這取決于“天氣，維護工作，使用年限”是否到達了它發生事故的“閥值”?？梢赃@樣理解。
再舉個例子，“張三月收入8000元，35歲中年，男性，平時喜歡喝酒和吃燒烤，會簡單的PC操作和智能手機操作”，那么張三多大程度上可以代表一名外賣類APP的目標用戶?？紤]這個問題的時候，也會用到“代表性直覺”。
隨著場景中細節數量的增加，場景發生的概率只會降低，但它的代表性和由此帶來的外顯的可能性會上升。
什么意思呢？
還是比如說上面的例子的時候，很多人會認為，“張三是外賣類平臺的用戶”這件事，發生的可能性沒有“張三是移動類外賣APP平臺的用戶”發生的概率高；“天氣非常惡劣，技工的維護水平非常低劣，飛機的使用年限非常久，可能會導致這次飛機失事”發生的可能性沒有“天氣非常惡劣，技工的維護水平非常低劣，飛機的使用年限非常久，并且這次航線上氣流可能會不穩定，導航設備可能會出問題”那么高。
因為對于我們正常人來說，表述很具體的事情似乎要更加好發生，因為這樣的場景符合人們對于具體是件的想象。
?（1）小數法則
稱為“小數法則”主要是與統計學中的“大數法則”（在統計學中，你從總體中抽取的樣本容量越大，該樣本的平均數與總體的平均數越是接近）相對應。而“小數法則”的概念是這樣的，從總體中抽取的隨機樣本相互之間是類似的，與總體之間的接近程度比實際的統計抽樣理論所預測的高得多。
也就是人們會假設偶然事件具有“自我修復”的功能，然而實際上，偶然事件并沒有“自我修復”的功能。
舉個非常簡單的例子，你拋硬幣的時候，連續拋3次，都是正面，很多人就會猜，第四次拋的時候，很高幾率是反面朝上，然而第四次反面朝上的概率依舊是50%，并不會有什么改變。
（2）忽視基線值
代表性直覺有時候甚至會讓人們忽視客觀存在的基礎數據，盲目服從自己的判斷。還是用兩個例子來說明吧。
這是一個由卡尼曼完成的實驗，樣本由30名工程師和70名律師組成，對其中一個人描述如下：30歲，已婚，沒有小孩，有很強的能力和工作積極性，希望在自己領域內獲得很大的成功，同時也受到同事們的歡迎。
理論上這個人是工程師的概率為30%，然而大多數人認為他是工程師的概率為50%，情境基線被忽略了。
還有就是很多地產廣告上有這樣的文字：X樓盤最低N元。然而“最低”這兩個字就被很多人忽略了。
但是請注意，當人們要直接用基線信息作出因果判斷的時候，人們基本上都會采用基線信息。
例如，阿杰在1977年的時候，做的一個實驗，要求被試者通過提供的信息預測出某學生本學期的考試成績。這個時候所有提供的基線信息都會被被試采用。
再比如，斗地主的老手，除了看自己手牌之外，也會去記住已經打出的牌，打出的牌是如何組合的，來推測對手的剩余手牌和策略。
（3）非回歸性的預測
這個概念其實很好理解。做任何一件事情的效果，都是由“真實水平”和“誤差”兩方面組成?！罢鎸嵥健笔且粋€人做事應該本來具有的水平，“真實水平”的高低和個人的能力掛鉤；誤差則包括和能力無關但是會影響事情結果的因素（血糖，睡眠，通風等）。
舉個簡單的例子，一個運動員不可能一直巔峰，可能會出現一些低迷時刻；也不可能一直低迷，偶爾會有一些高光時刻，這些都是“誤差”。
（4）結論
不要被非常細節的場景迷惑
場景越具體，發生的可能性反而越低，即使這樣的場景非常好地代表了最可能發生的結果。
無論何時都應該注意基線
當基線是一個極端的數值時，代表性往往成為發生可能性的誘導因素
- 偶然事件并沒有自我修復的功能
- 每個人的工作狀態有起伏是正常的，因為要向“真實水平”的平均數回歸
二、易得性直覺
有一些事情相對于其他事情更容易被想到，并不是因為這樣的事情有著更高的發生概率，而是因為這樣的事情在腦子里更加容易被“提取”。
（1）歪曲的易得性
個體對于結果的想象可以增加對其結果發生可能性的預期。
例如“每年被飛機零件掉下來砸死的人數和每年被鯊魚要死的人數哪個多？”絕大多數人都認為被鯊魚要死的人更多，然而被飛機零件砸死的人是被鯊魚咬死人數的30倍。
因為這樣的例子更加容易被人給想象出來。
（2）想象的局限性
如果事件的結果是抽象的，難以想象的，想象過程的努力就會讓人們降低對其發生可能性的預期。
又有點抽象，所以還是用例子來說明這一點。
比如每次《魔獸世界》更新新的資料片版本，天賦，技能要進行一次大的更改，由于玩家們沒有拿到手上試玩，所以很難想象新的天賦和技能是如何發揮作用的，于是無法做出想象的玩家們大多數都會選擇到論壇上抱怨“下個版本怎么玩啊，我的職業又要悲劇了”之類的。
（3）否定
如果事件的結果是極端負面的，以至于對于事件結果的想象會令人們否認事件會發生。
這個和簡單，人們往往無法想象自己家人死亡的場景。
（4）生動性
指某件事多么具體和易于想象，在情緒上令人激動或者是事件之間在時間或空間上的接近性。
要做出決策和判斷的人，更加容易被生動的信息所影響，而不是平淡的，抽象的信息，或者是統計數據。
這個也很好理解，比如現在的互聯網領域，網民更加喜歡看視頻，其次是聽音頻，接下來是圖文信息，最后純文字信息是最不受歡迎的。
三、概率和風險
（1）效價和概率判斷
效價：事件的結果被認為是正面還是負面的程度
個體通常認為正面結果發生的概率比負面的要高。
這也是個非常好理解的概念，參與抽獎、買彩票的人那么多就足夠說明這一點了。
換個更加切合當代的例子，參加路演的創業者大多數都覺得自己的項目可以受到投資人的青睞；當電腦宕機的時候，大多數人更加愿意相信這是一次偶然事件或者僅僅是超負荷運作了，而不是硬件上出了問題。
（2）復合事件
當復合事件由大量簡單事件構成時，人們往往會高估其發生的概率；當非連續事件由許多低概率獨立事件組成的時候，人們會低估事件發生的概率，這時的概率是簡單事件，發生一件即可。
概念很復雜，其實就是中學時候“乘法原理”和“加法原理”的區別而已。
就像是“2選1”的題，連續打對3道給你滿分和“4選1”的題，3道里面答對一道就能得滿分，后者得滿分的概率其實要比前者高很多的。
（3）對風險的知覺
公眾對于風險的認知，存在2個維度
恐怖風險
知覺到缺乏控制感，恐懼，災難性，不良后果以及利益與風險不匹配
例子就是有人將核能與核爆炸互相聯系的風險
未知的風險
特點是無法預測的，無法了解的，新穎的，造成的傷害是延期的
例如對于基因技術的不了解。
（4）結論
保持正確的記錄
記錄已發生事件的頻率，這樣可以減少起始效應和近因效應的偏差和一些框架式偏差。
警惕如意算盤
高估正面事件概率，低估負面事件概率，這是需要避免的。解決的方法是決策時候引入第三方評估。
將復合事件分解為簡單事件
連續事件則將簡單事件的概率相乘，非連續事件采用加減法。
四、錨定與調整
個體的判斷是以一個初始值“錨值”作為依據的，并且會進行不充分的上下調整。
又是個比較抽象的概念，還是采用例子來進行解釋吧。
比如出一道題，如果將全球所有人的血液收集到一個立方體中，立方體長、寬、高，估算值為多少？
回答這個問題的時候，很多人首先想到的是“全球所有人”，所以就會錯誤估計這個立方體會特別大，然而這其實只需要870米的長寬高。
再比如2013年某個全國性的電子競技比賽進行宣傳的時候，當我們組拿到宣傳任務時，很多人只想到“國字號的比賽”和“整個省的推廣覆蓋面”，所以錯誤的高估了推廣費用，其實最后做下來我們負責的那個省只花了2萬元不到就把比賽辦完了。
結論：
- 極端假設法或者是討論極端案例可能會引發錨定值變動（例如網上各種創業成功人士的案例，導致很多人覺得自己創業也能像馬云那樣成功，成為像扎克伯格那樣的產品經理）。
- 在做出最后決策的時候，考慮多個錨定值非常有必要（很多外賣項目考慮補貼的時候，參考淘點點、餓了么、美團這樣的大戶，然后把自己玩死了）。
本文由人人都是產品經理專欄作家 @李紅袖（微信訂閱號:Qinghua_Game）原創發布于人人都是產品經理?。未經許可，禁止轉載。
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