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1、Judgment and Choice Under Uncertainty报告人：张莹瑞认 知 心 理 学*柯尼曼不确定性判断决策理论TverskyKahnemanKanhnman“把 心理研究的成果 与经济学融合到 了一起，特别是 在有关不确定状 态下人们如何作 出判断和决策方 面的研究” 获得 2002年诺贝尔 经济学奖.1 不确定性判断与决策的研究 Kanhnman认为人们在做判断决策时 加工和处理信息的认知系统有两种分 别为intuition 和 reasoning认为人在 决策时往往首先倾向于依赖自己的直 觉,这样可以做出较快的判断解决问题 并节省认知资源.但也容易做出错误的 判断.
2、 假设这个小岛上有1000 户居民，90 居民的房屋都被台风摧毁了。如果你 是联合国的官员，你以为联合国应该 支援多少钱呢？但假如这个岛上有 18000 户居民，其中有10居民的房 子被摧毁了（你不知道前面一种情况 ），你又认为联合国应该支援多少钱 呢？ 人的理性是有限的。人们在做决策时，并不是去计算一个物品的真正价值，而是用某种比较容易评价的线索来判断 根据Simon的有限理性学说。Kahneman 和 Tversky（1972，1973）认为人们在不确定的世 界中作判断往往忽视事件的基准率信息、不顾 事件的先验概率依赖于有限的启发式进行判断 。其中主要有三种启发式：代表性启发式（Repre
3、sentativeness Heuristic） ：人们某一事物的概率推断倾向于根据一事物中有 代表性的样本做出判断.2. 启发式策略的研究 例;Kahenman 和 Tversky,1973年设计了一个经 典的实验在实验中给被试简要介绍某个人的特征 说明他来自于一个工程师的概率和律师组成的样本群 。然后，分别告诉被试不同的先验概率。一组的被试 被告知工程师人数为样本的30%，律师为70%。另一 组被试被告知工程师人数为样本的70%，律师为30% “约翰，男，45岁，已婚，有子女。他比较保守，谨慎 并且富有进取心。他对社会和政治问题不敢兴趣，闲 暇时间多用于业余爱好，比如做木匠活和猜数字迷语”
4、 。 两组被试都认为约翰是工程是概率约为90 可得性启发式（Availability Heuristic）：人们倾向于根据 事物在知觉中的可得性程度来判断其相对概率。 即容易知觉到的或容易回想起的事物就认为经常出现1 (2)你认为以R（如：ride）开头的单词，还 是第三个字母是R（如，circle）的单词多？ 这时你也许会马上很容易地从记忆中提取一些单 词，如red,roof等一系列以R开头的单词，却很难 短时间内提取第三个字母是r的单词。于是你就 无法做出判断，以R开头的单词多。但实际上， 仅仅是因为我们对第二种情况不够熟悉，认为第 三个字母这一提取线索是无效的。真正的情况恰 好与我们的选
5、择相反。 (Kahneman,1973,1979,2000,2002; Tversky,1974) 锚定和调整启发式(Anchoring and Adjustment Heuristics)： 人们往往以最初的信息为参照来调整 对事件的估计。eg:（1）8*7*6*5*4*3*2*1 (2250)（2）1*2*3*4*5*6*7*8 (512)403203 前景理论（Prospect Theory）2.1参照依赖（Reference-dependent ） 人们对决策后果的估价是依赖于一个相 对的参照点 假设你已经有1000元,除了你所拥有的只外,你可以在两项中选 一项 A 必定获得500 B
6、 50%的可能获得1000元,50%无所得 假设你已经有2000元,除了你所拥有的只外,你可以在两项中选 一项 A 必定获得500 B 50%的可能获得1000元,50%无所得 第一组84%选A 第二组69%选B(Kahneman 78%的人选择方案D(Tversky Trope, Yaacov(1983)4.Study ： Kahneman 和 Tversky认为，人们对概 率的判断常常失准，主要是没有考虑 基准率信息(base-rate informantion)基 础率信息是指在总体中事件发生或一 属性出现的相对频率.而此研究关注人 们在不确定状态中的问题解决.实验一 研究在判断时什么时
7、候会利用基准率. 也就是取样法则实验一：启动与推论原则实验 主要研究设计 采用Kahenman的lawyer-engineer题目做为(test problem)“约翰，男，45岁，已婚，有子女。他比较 保守，谨慎并且富有进取心。他对社会和政治问题不 敢兴趣，闲暇时间多用于业余爱好，比如做木匠活和 猜数字迷语。” 一组的被试被告知工程师人数为样本的30%，律师为70%。 另一组被试被告知工程师人数为样本的70%，律师为30%“ 但在判断题目前作一个prior problem,其中包括两种类 型 要求被试对启动题目（prior problem）中 描述的人进行判断是工程师的概率其中 prior
8、problem 对人物的描述有两种： 1.诊断性描述diagnostic descriptions (problem1)林克39岁。已婚有两个孩子。对政治问 题很活跃。他的业余爱好是喜欢收集藏书。竞争的 、喜欢争辩而且具有很好口语表达能力 (problem2)摩西37岁有两个孩子；讲条理、喜欢把 每个东西都放在合适的位置；内向、追求精确、不 喜欢社交；表情简单。主要爱好是摄影。 2. 非诊断描述 （nondiagnostic descriptions ） problem1:杰克30岁，已婚没有孩子；是一个能力 和志向很高的男人并立志在他的领域有所作为； 而且他很受同事的欢迎。 problem2
9、:本杰明35岁，已婚由一个孩子；他讲条 理，喜欢争辩具有很高的口语和书面表达能力。 他的绝大部分业余时间花在做飞机和轮船模型上。 两组被试prior problem做完后在对test problem 做出判断、另外还有一组被试没有 prior problem直接对test problem进行判断 这样这个实验就是一个2(engineers base rate: 30% or 70%) 3(nondiagnostic;diagnostic; no prior problems) 的实验设计 实验假设 诊断信息越少时则会越多的采用基本概率 无诊断信息的启动问题可以使被试更多的注 意的基本概率 结果
10、与讨论 表1中:在非诊断性题目中比诊断性题目更 多的应用基准率F(1,116) .05.因此可以 发现当应用代表性启发式不能很好的解 决问题时会根多的应用取样法则注意基 准率信息 表2中:在做完非诊断性题目后在解决测试 题目比做诊断题目和没有做的会更多注 意基准率信息F(1,174) .05结论 由实验1可以发现,人们在解决概率判断 问题时往往依靠产生式(production rules)的可获得性.我代表性法则在这 方面具有优势,而当信息中没有足够的 诊断性信息就会利用取样法则.另外,在 预先概率推断中运用统计取样法则会对 后面解决概率推断题目有还好的启动效 应,更少的受代表性启发式的影响.结 束谢谢!
