可用性启发式

“可用性启发式”是一种心理判断策略，人们依据能够轻易想到的信息实例来评估事件发生的频率或可能性。

1978年，利希滕斯坦（Lichtenstein）、斯洛维奇（Slovic）、菲施霍夫（Fischhoff）、莱曼（Layman）和库姆斯（Combs）联手进行了一项颇具影响力的研究，名为“致命事件的判断频率”，旨在探究人们在评估风险严重性或比较两种危险哪个更常发生时所犯的常见错误。1

他们的研究揭示了一个有趣现象：大多数人对于事故和疾病造成死亡的频率有着严重的误判，而且往往认为他杀比自杀更为常见。然而，实际情况却大相径庭：疾病导致的死亡人数是事故死亡人数的十六倍之多，自杀的比率也是他杀的两倍。

导致这些扭曲信念的显著原因可能是，人们更倾向于讨论谋杀而不是自杀，这使得谋杀的信息更加易于被记住。同样，事故之所以给人深刻印象，很可能是因为它们的戏剧性质，这也让人们更容易回想起来。

1979年，库姆斯和斯洛维奇的后续研究揭示了一个有趣的现象：人们对概率的偏见与两家报纸报道的偏向性紧密相关，这表明新闻报道的内容与人们记忆中的偏差之间存在密切的联系。然而，这项研究并没有明确解释是因为报纸更频繁报道谋杀案而让人们更容易记住，还是因为谋杀案本身更加引人注目从而被报纸更多报道。但无论是哪种情况，可用性启发式偏见都在其中发挥了作用。

在过去，人们获取信息的渠道大多是直接经验或是从身边人那里听来的，这时信息的选择性相对较小。但是在今天的互联网时代，信息在被我们获取到前会经过多层筛选，这个过程极大地增加了选择性报告的情况。与我们的祖先相比，我们现在生活在一个存在大量信息和实践频繁发生的世界里。但我们实际能够接触到的信息却相对有限。这种筛选效应的加剧，很可能会导致我们对信息的可用性偏见更加严重。

在日常生活中，我们遇到像比尔·盖茨这样的成功人士的机会几乎微乎其微。然而，受到媒体选择性报道的影响，我们很容易不自觉地把自己的成就与他的成功相比较，进而感受到一种由于对比产生的不满。虽然遇见比尔·盖茨的实际存在率极低，仅为0.00000000015，但我们接收到关于他的信息远比这个数字要多。另一方面，全球有19%的人每天生活费不足1美元，但我怀疑我们阅读的博客中有五分之一是由他们撰写的。

依赖于可用性的信息处理方式会导致一种荒谬的偏见：我们不会回忆起从未发生过的事件，因而认为这类事件的发生概率为零。

例如，当近期没有发生洪水时，人们就会拒绝购买洪水保险，即便该保险有很多补贴，价格也远低于其应有的价值。如昆鲁瑟等人（Kunreuther et al.）所述，这种对洪水威胁反应不足可能是因为人们无法想象从未发生过的洪水，他们被自己的经验所困——最近发生的洪水似乎为损失的上限设了一个界限，导致他们忽略了那些需要重视以减少未来潜在损失的问题。3

伯顿等人（Burton et al.）的研究报告指出，建造水坝和堤坝虽然能降低洪水发生的频率，但这反而会导致人们产生一种错误的安全感，从而减少了采取预防措施的意愿。虽然水坝的建设减少了洪水发生的次数，但一旦洪水发生，其造成的损失却远比没有水坝时要大，导致的年平均损失反而增加了。这反映了一个现象：智者会从小规模的危险中推断出大规模危险的可能性，但过去小规模灾害的经历却往往成为了人们感知风险上限的依据。

这意味着，一个社会如果在预防小灾害方面做得很好，就可能不会对重大风险采取相应的行动。一旦常规的小洪水被消除，人们就可能在洪泛平原上进行建设，误以为风险已经得到了控制。这种情况下，社会将常见的小灾害视为风险的最大界限，专注于防范这些小规模的常发灾害，而忽略了罕见但潜在的大规模灾害。

这表明，依靠记忆来指导我们对过去事件概率的判断，甚至预测未来，往往是不可靠的。