比率偏见极容易误导人们的决策行为

2018年04月16日09:28    作者:郝旭光  (0)+1

  文/新浪财经意见领袖专栏(微信公众号kopleader)专栏作家 郝旭光

  卡尼曼和米勒的标准理论认为,人们对事件发生的怀疑程度取决于对事件正常性的判断。相对于大数字呈现的小概率事件,小数字呈现稍大一点概率事件更容易被怀疑其出现的可能性。如何在决策中避免被比率偏见误导,亟待进一步深入研究。

  一个大杯子中90颗黑豆10颗红豆,一个小杯子里9颗黑豆1颗红豆,随机在杯子里取一次豆子,从哪个杯子里取到红豆的可能性比较大?这就引出今天的话题:比率偏见 (Ratio Bias)。

  1. 比率偏见的含义

  当今世界最有影响的心理学家卡尼曼和米勒(Kahneman & Miller)在1986年做过一个实验,一袋装有燕麦、巧克力两种口味的饼干。

  情境A:袋中有9 块燕麦饼干,1 块巧克力饼干;

  情境B :袋中有90 块燕麦饼干,10 块巧克力饼干。

  孩子在无人监督的情况下, 闭着眼睛随机从袋中取一次,取出一块饼干。 哪种情况下取出巧克力饼干的可能性更大?

  尽管在两个包里取出巧克力饼干的概率相同,但实验结果却证明,大多数被试认为,相比情境A,情境B从大包里取出巧克力的可能性更大。这个实验首次证明了比率偏见的存在。卡尼曼和米勒在1986年给出了比率偏见的定义:当小概率事件以不同比率形式呈现时, 相对于较大数字(例如10|100),人们倾向于认为以较小数字(例如1|10)呈现的事件更不可能发生。绝对数量的多少,导致人们产生错觉。此时人们以直观感知而不是抽象比率作为判断的依据。

  Kirkpatrick 和Epstein 于1992年用随机游戏范式,把米勒等人的程序作了适当修改后在大学生中做了一个证明比率偏见存在的经典实验。

  实验时,把盛饼干的盒子改为透明容器A和B,用红球代表巧克力,用白球代表其他饼干,A的红白比率1:9,B的红白比率10:90。被试被告知,在这两个容器里抽中红球会获得一定的金钱奖励。问被试偏好哪个容器?实验结果:被试对容器B的偏好要大于容器A,三分之二以上的被试选择数量多的B容器。因为被试大多认为从容器B中拿到红球的概率要大一些,但实际上从A、B两个容器内拿到红球的概率是相等的。这说明人们在做决策的时候存在比率偏见。

  比率偏见是否是非理性的行为?Denes-Raj &Epstein 于1994年在改进的随机游戏范式中,采用不等概率条件研究比率偏见,证明了其非理性的特点。实验如下,被试从碗中拿到一个红球则获得1美元的奖励。

  A容器中有100个球,其中有5到9个数量不等的红球;

  B容器中有10个球,其中有1个红球。

  为了让被试明确知道这种比例上的差异,实验者特意把标明比例的标签贴在容器外面。结果表明,82%的被试愿意选择采用大数字呈现小概率事件(标的物与整体的比率为5:100—9:100)而不是小数字呈现稍大一点概率事件(标的物与整体的比率为1:10), 换言之,82%的被试认为后者发生的可能性更小。实验者继续进行实验,通过增加赢钱数量来调动被试正确选择的动机,结果发现被试仍然愿意从数量多概率低的容器中选择,从而验证了比率偏见的非理性性质。从理性的角度,应该选择从B容器中抽出红球,因为B容器中抽出红球的概率是十分之一,高于A容器中抽出红球的概率百分之五至百分之九。

  2. 比率偏见的原因

  比率偏见是由直觉经验的压倒优势引起的。当数字比例和代表数字比例的实物同时呈现在并且有认知上的冲突时,多数人常常根据自身对实物的直接感觉来做出判断。当抽象的概率与代表概率的实物同时呈现时,人们判断时在信息中占有更重要地位或者大脑最先识别的信息时是具体的实物而不是抽象的概率。

  Kahneman 和Miller (1986) 提出的标准理论(norm theory)认为,人们对事件发生的怀疑程度取决于对事件正常性(normality)的判断。相对于大数字呈现的小概率事件,小数字呈现稍大一点概率事件更容易被怀疑其出现的可能性。

  认知经验自我理论(cognitive-experiential selftheory,CEST)认为,在信息处理过程中存在两种相对独立的认知加工系统:经验系统(experiential system)和理性系统(rational system)。经验系统信息加工时多依赖于经验, 加工速度快, 可自动化进行, 很少占用认知资源, 是结果取向的。理性系统对信息加工时遵从一定的逻辑规则, 受意识控制, 占用一定的认知资源, 是过程取向的(Epstein,1990; Kirkpatrick & Epstein, 1992; Epstein, 1994;Epstein, 2003)。过去体验的事件概括出来的东西,容易理解;具体实物的数量比抽象的比例更容易理解。根据经验,1:n的小概率事件成功的可能性比较低。

  数字效应(the numerosity effect, Pacini& Epstein, 1999a) 认为,可从单个数字和数字间的比率关系对比率偏见的发生进行解释, 个体对单个数字进行理解时占用更少的认知资源, 因此,经验系统倾向于对单个数字进行编码。

  小数字效应(the small numbers effect, Pacini & Epstein,1999a)认为,在相同认知资源参与下,经验系统对小数字加工程度更深,更容易理解,理解更准确。

  积极呈现原则(the affirmativerepresentation effect, Pacini & Epstein, 1999a)认为,在决策过程中个体对关注点的选择问题,更容易选择大数字小比例的东西。

  经验—学习原则(the experiential-learning principle)认为,在长期的进化过程中, 个体将过去重要的生活和情感经历内化为一系列认知图式,它们对决策过程产生无意识的影响, 并使结果朝着符合认知经验的方向发展。

  人们在消费、购买和投资决策过程中,极容易无意中受到比率偏见的影响。因此,如何在决策中避免比率偏见的误导,亟待进一步深入研究。

  (本文作者介绍:对外经济贸易大学国际商学院教授,博士生导师。)

责任编辑:陈悠然 SF104

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