可得性偏差Availability Bias

人们在预测和决策时大多数情况是利用自己熟悉的容易获取的信息作为依据，而忽略了其他大量的、必须考虑的信息，从而导致的预测和决策出现的偏差。美国心理学家丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特维斯基提出。卡尼曼和特维斯基认为，在通常情况下概率和价值评估等主观判断、决策行为依赖于有限的可供利用的数据，这些依据直观推断与经验规则得到的信息会产生系统性偏差。其中，系统性偏差可分为四类：
❶代表性偏差，人们通常以两个事物的相似性为依据，通过一个事件的相关数据和信息评估另一个事件，虽然变量之间的相关信息能提高预测者的信心，但对于预测的精度却并无益处；
❷可得性偏差，人们在预测和决策时大多数情况是利用自己熟悉的容易获取的信息作为依据，但这是不充分的，并且很容易出现偏差；
❸锚定效应与调整，人们在评估问题时依据不同的参考点所得出的结论就会不一样，这种由于参考点的不同引起的暂时的反应不足和决策偏差称为锚定效应，如果事先给定发生的概率，人们通常会高估连续事件发生的概率而低估分离事件发生的概率；
❹认知分歧与群体影响，也就是少数人与多数人的问题，持与多数人观点不一致的人容易受到人数多的群体的影响，但很多时候，观点即使趋于一致，结果也并不一定可靠。