消費心理學 – MelodyLiao https://melodyliao.cc 廖偉玲心理師 Thu, 04 Jul 2019 03:34:55 +0000 zh-TW hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.4.7 https://melodyliao.cc/wp-content/uploads/2019/01/cropped-Melody-logo-432-32x32.jpg 消費心理學 – MelodyLiao https://melodyliao.cc 32 32 20個毀掉決策的認知偏誤 (下) https://melodyliao.cc/4865/20%e5%80%8b%e6%af%80%e6%8e%89%e6%b1%ba%e7%ad%96%e7%9a%84%e8%aa%8d%e7%9f%a5%e5%81%8f%e8%aa%a4-%e4%b8%8b Wed, 03 Jul 2019 12:36:20 +0000 https://melodyliao.cc/?p=4865 想要做出好的判斷,一定要小心存在每個人心中的認知偏誤,當我們把這些容易犯錯的認知偏誤嫻熟在心,就能大大的提升決 […]

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想要做出好的判斷,一定要小心存在每個人心中的認知偏誤,當我們把這些容易犯錯的認知偏誤嫻熟在心,就能大大的提升決策的品質,不管工作、炒股、買房,都有更高的勝率。

11. Outcome bias 結果偏誤:用結果去評斷決策的好壞,而非真的考量決定是否正確。

例如在賭場贏了很多錢後,認為賭博是一項正確的事。但結果是好的並不表示決策就是對的,這次贏錢下次可能會輸錢。

12. Overconfidence effect 過度自信:對自己的能力過度有信心,太相信自己主觀感覺。例如給予受試者測驗題,並問他們有多少信心答對,他們所估計的答對率比實際作答的答對率高。

專家比新手更容易產生偏誤,因為專家在自己擅長的領域時,會運用先前的知識背景和經驗,但未必符合現況,因而更容易犯下過度自信。

13. Placebo effect 安慰劑效應:相信某件事有一定的影響力。在醫療上,給予病人安慰劑(例如維他命、生理食鹽水等等)這種不算實際治療的藥品,但因為病人心裡相信治療有效,而讓症狀得到舒緩。

14.Pro-innovation bias 支持創新偏誤:對於新創的技術、科技過於樂觀且過度高估其實用性,看不到其弱點和局限性。

例如矽谷一家血液檢測新創公司:Theranos,聲稱發明一種技術,只要透過手指採集幾毫升的血液就可以檢測出上百種疾病,誤導大眾對他們的產品、未來科技的發明過度樂觀,吸引許多投資者贊助。多年後才發現這是一場騙局,他們刻意不談遇到的困難,這個困難是現有的檢測技術根本無法解決的問題。

15.Recency 近因偏差:把最新、最近發生的資訊視為最重要的,因此在判斷事物發展趨勢時,會比較重視最近的訊息。例如最近中美貿易戰,我們就會認為最近的股市漲跌都跟中美貿易有關。
在人跟人的相處上,過去認為「第一印象」最
重要,「近因偏差」跟「第一印象」剛好相反,是關於那個人的最新的印象。有心理學家認為,如果跟那個人相處的印象是連續發生,那我們傾向相信「第一印象」,但如果中間有一些間斷,例如很久沒聯絡,可能我們會更容易傾向「近因偏差」,相信最新的訊息。



16.Salience 顯著性偏差:容易只注意凸顯的資訊。常常會因為這個突出的訊號,偏離本來要做的事情。
例如有人在安靜的圖書館講話,我們的注意力就會被他們講話聲吸引,而忽略原本在讀的書。
顯著性偏差影響我們的決策,即使我們想要健康飲食,但當不健康的食物擺在眼前時,我們很難不被香氣跟吃高熱量的食物後的爽快感吸引,忽略了不健康食物對於身體的壞影響。

17.Selective perception 選擇性偏差:選擇性注意自己有興趣、期待的資訊。將影響我們如何感知、判斷事物。

例如兩隊球隊在比賽時,當身為其中一方支持者時,會覺得較常看到另一方犯規的行為。
跟情人眼裡出西施也有點像,愛他的時候,怎麼看都看到另一半的優點;不愛的時候,看他全身上下都不順眼。

18.Stereotyping 刻板印象:對種族、性別等等特定特徵的刻板印象,通常是因為缺乏對該團體真正的瞭解。

刻板印象幫助我們迅速的將人、事、物歸類,以對該團體或人有基本的認識和想像。
但這個缺點是也會過度將人事物標籤化,無法客觀看待,甚至歧視對方。

19. Survivorship bias 倖存者偏差我們常常只注意那些最後的成功者,忽略中間被洗出場的失敗者。

例如我們常常聽到創業成功的故事,而覺得創業簡單、值得一事,是因為我們創業失敗的例子都不會出現在新聞媒體上。

20. Zero-risk bias 零風險偏差:人類總是尋求安穩跟確定性,不傾向冒險。
當兩個選擇呈現時,我們會傾向選擇風險較小的,不一定是選擇對自己最有利的。

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20個毀掉決策的認知偏誤 (上)

 

參考資料:https://static.businessinsider.com/image/55ddd6f7bd86ef1e008b6051/image.jpg

20-cognitive-biases-that-screw-up-your-decisions

 

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golden anchor

Anchoring Bias 定錨效應:在我們為某事估算價值時,我們容易受到最近聽到的資訊所影響,而高估或低估價值。例如房屋買賣,一般人看到A房開價2000萬,B房開價3000萬,就直覺地認為B房較值錢,出價時也會從3000萬為基準(錨)開始談。但事實上不需要管屋主開價多少,去查附近的成交價反而更合理。

Conservation bias 保守性偏誤:這和定錨效應有點像,當我們相信某件事之後,會很難接受新的觀點。譬如過去幾千年的人都覺得地球是平的,也相信太陽繞著地球走,若有人提出質疑,就會被認為是異端邪說。


Availibility Hauristic 捷思法:我們常用印象最深刻的記憶跟訊息來當作思考的依據。例如問你飛機失事跟被蛇咬哪個死亡人數較多,許多人會回答飛機失事。但那只是因為我們對飛機失事的印象比較強烈。
對於這個偏誤的解法是,實際查證發生的機率再做比較,而不是用直覺判斷。

Bandwagon Effect 從眾效應盲從還是時尚?   現在流行什麼就穿什麼,哪個偶像最紅歌就好聽,很多人排隊的餐廳就覺得好吃,很多人按讚就以為是好文…。

解法是不要隨便相信”大家”說的話,時常抱著懷疑的態度思考,不然在股市跟房市,都可能變成最後一個裸泳的人。

Blind-spot bias:你為什麼能看見他人眼中的刺,卻想不到自己眼中的梁呢?這個偏誤是指,以為自己比其他人更能辨識認知偏誤,也比較不會受到影響。旁觀者清,你可以特意站在第三人稱的角度看自己,真的想對了嗎?

choice-supportive-bias: good choice and bad choice

Choice-supportive bias 選擇支持偏誤:這是一種敝帚自珍的概念,當我們做了某個選擇後,就會越來越相信自己做了正確的選擇 (譬如結婚或換工作之後)。但心理學家發現,這是一種合成快樂的機制,如果我們沒辦法”相信”自己做了正確的選擇,我們可能會終日懊悔,鬱鬱寡歡。

Clustering illusion:我們會過度期待從小樣本中發現規律,但那其實只是偶然發生的巧合。譬如我的牌友們就發現,只要大家聚會玩Boardgame的時候蔡董沒來,隔天台股就會崩盤! ! 雖然過去幾次都成真了,但樣本數實在太小,所以可能只是我們的幻覺…

Confirmation bias 確認偏誤:我們會在目前的認知中找答案,選擇性地回憶、蒐集有利細節,忽略不利或矛盾的資訊,來支持自己的想法。
人只聽的到自己想聽的話,所以我們聽到相同意見時,就會點頭稱是,聽到跟自己相反的意見時,就會開始放空。解法是正反兩方的意見都要思考,練習換位思考,不要太早下論斷。


Information bias:人傾向去找尋資訊再做出決策,但資訊並不是越多越好,尤其是資訊可能根本是錯的,例如大家喜歡上網查資料,但網路上的垃圾其實比黃金多太多。有了Google之後,大家反而不願意自己思考答案,這樣真的會做出更好的決策嗎?


Ostrich Effect 鴕鳥效應“蒙上眼睛,就以為看不見…”。忽視明顯的負面情況,在股票賠錢的時候最常出現,不賣就不虧錢了阿,不是嗎?

20個毀掉決策的認知偏誤 (下)

參考資料:https://static.businessinsider.com/image/55ddd6f7bd86ef1e008b6051/image.jpg
20-cognitive-biases-that-screw-up-your-decisions

圖片:
https://static.businessinsider.com/image/55ddd6f7bd86ef1e008b6051/image.jpg
https://pixabay.com/zh/%E8%88%B9%E9%94%9A-%E9%93%81-%E5%8D%9A%E7%89%A9%E9%A6%86-%E5%9C%A3%E8%A5%BF%E6%99%AE%E9%87%8C%E5%AE%89-736693/
https://www.investopedia.com/articles/basics/08/passive-invest-ostrich-effect.asp 
http://www.wheelofpersuasion.com/wp-content/uploads/2013/06/choice-supportive-bias.jpg

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