产品经理需要了解的心理小课堂——直觉与误差篇

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1、产品经理需要了解的心理小课堂——直觉与误差篇大家好，我是李红袖，再一次和大家见面了~上一篇文章中和大家讨论的是“社会群体判断”的相关知识，这次要和大家聊的是“人们直觉和偏差”的内容。很多时候人们的直觉是有着他们自己习惯影响的，一些情况下还会产生偏差和不一致。一、代表性直觉概念：人们通常会根据“A在多大程度上可以代表B，或者A在多大程度上和B类似”来判断事物发生的可能。有点抽象的概念，让我们来看例子吧比如说，“天气非常恶劣，技工的维护水平非常低劣，飞机的使用年限非常久”，在一定程度上可以代表“这架飞机这次飞行将会发生事故”，多大程度呢？这取决于“天气，维护工作，使用年限

2、”是否到达了它发生事故的“阀值”。可以这样理解。再举个例子，“张三月收入8000元，35岁中年，男性，平时喜欢喝酒和吃烧烤，会简单的PC操作和智能手机操作”，那么张三多大程度上可以代表一名外卖类APP的目标用户。考虑这个问题的时候，也会用到“代表性直觉”。随着场景中细节数量的增加，场景发生的概率只会降低，但它的代表性和由此带来的外显的可能性会上升。什么意思呢？还是比如说上面的例子的时候，很多人会认为，“张三是外卖类平台的用户”这件事，发生的可能性没有“张三是移动类外卖APP平台的用户”发生的概率高；“天气非常恶劣，技工的维护水平非常低劣，飞机的使用年限非常久，可能会导

3、致这次飞机失事”发生的可能性没有“天气非常恶劣，技工的维护水平非常低劣，飞机的使用年限非常久，并且这次航线上气流可能会不稳定，导航设备可能会出问题”那么高。因为对于我们正常人来说，表述很具体的事情似乎要更加好发生，因为这样的场景符合人们对于具体是件的想象。（1）小数法则称为“小数法则”主要是与统计学中的“大数法则”（在统计学中，你从总体中抽取的样本容量越大，该样本的平均数与总体的平均数越是接近）相对应。而“小数法则”的概念是这样的，从总体中抽取的随机样本相互之间是类似的，与总体之间的接近程度比实际的统计抽样理论所预测的高得多。也就是人们会假设偶然事件具有“自我修复”的

4、功能，然而实际上，偶然事件并没有“自我修复”的功能。举个非常简单的例子，你抛硬币的时候，连续抛3次，都是正面，很多人就会猜，第四次抛的时候，很高几率是反面朝上，然而第四次反面朝上的概率依旧是50%，并不会有什么改变。（2）忽视基线值代表性直觉有时候甚至会让人们忽视客观存在的基础数据，盲目服从自己的判断。还是用两个例子来说明吧。这是一个由卡尼曼完成的实验，样本由30名工程师和70名律师组成，对其中一个人描述如下：30岁，已婚，没有小孩，有很强的能力和工作积极性，希望在自己领域内获得很大的成功，同时也受到同事们的欢迎。理论上这个人是工程师的概率为30%，然而大多数人认为他

5、是工程师的概率为50%，情境基线被忽略了。还有就是很多地产广告上有这样的文字：X楼盘最低N元。然而“最低”这两个字就被很多人忽略了。但是请注意，当人们要直接用基线信息作出因果判断的时候，人们基本上都会采用基线信息。例如，阿杰在1977年的时候，做的一个实验，要求被试者通过提供的信息预测出某学生本学期的考试成绩。这个时候所有提供的基线信息都会被被试采用。再比如，斗地主的老手，除了看自己手牌之外，也会去记住已经打出的牌，打出的牌是如何组合的，来推测对手的剩余手牌和策略。（3）非回归性的预测这个概念其实很好理解。做任何一件事情的效果，都是由“真实水平”和“误差”两方面组成。

6、“真实水平”是一个人做事应该本来具有的水平，“真实水平”的高低和个人的能力挂钩；误差则包括和能力无关但是会影响事情结果的因素（血糖，睡眠，通风等）。举个简单的例子，一个运动员不可能一直巅峰，可能会出现一些低迷时刻；也不可能一直低迷，偶尔会有一些高光时刻，这些都是“误差”。（4）结论不要被非常细节的场景迷惑场景越具体，发生的可能性反而越低，即使这样的场景非常好地代表了最可能发生的结果。无论何时都应该注意基线当基线是一个极端的数值时，代表性往往成为发生可能性的诱导因素偶然事件并没有自我修复的功能每个人的工作状态有起伏是正常的，因为要向“真实水平”的平均数回归二、易得性直觉

7、有一些事情相对于其他事情更容易被想到，并不是因为这样的事情有着更高的发生概率，而是因为这样的事情在脑子里更加容易被“提取”。（1）歪曲的易得性个体对于结果的想象可以增加对其结果发生可能性的预期。例如“每年被飞机零件掉下来砸死的人数和每年被鲨鱼要死的人数哪个多？”绝大多数人都认为被鲨鱼要死的人更多，然而被飞机零件砸死的人是被鲨鱼咬死人数的30倍。因为这样的例子更加容易被人给想象出来。（2）想象的局限性如果事件的结果是抽象的，难以想象的，想象过程的努力就会让人们降低对其发生可能性的预期。又有点抽象，所以还是用例子来说明这一点。比如每次《魔兽世界》更新新的