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幸存者偏差理论(幸存者偏差通俗例子解释)

幸存者偏差理论(幸存者偏差通俗例子解释)

更新时间:2024-05-30 12:52:52

幸存者偏差理论

       幸存者偏差理论(Survivorship Bias),是一种常见的逻辑谬误,意思是只能看到经过某种筛选而产生的结果,而没有意识到筛选的过程,因此忽略了被筛选掉的关键信息。也译为“生存者偏差”或“存活者偏差”,其别名有很多,比如“沉默的数据”、“死人不会说话”等等。

  “幸存者偏差”在日常生活中十分常见,比如很多人得出“读书无用”的结论,是因为看到有些人“没有好好上学却仍然当老板、赚大钱”,却忽略了那些因为没有好好上学而默默无闻,甚至失魂落魄的人;很多人在看了经典的老电影后,会感叹电影创作“今不如昔”“一年比一年差”,却忽略了那些淘汰在时光中的、不好看的老电影……

幸存者偏差的起源和案例:

  关于幸存者偏差有一个较知名的“飞机防护”案例。

  在1941年第二次世界大战中,美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求,利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据进行研究后发现:机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”。而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置”。

       沃德教授坚持认为:(1)统计的样本只涵盖平安返回的轰炸机;(2)被多次击中机翼的轰炸机似乎还是能够安全返航;(3)而在机尾的位置,很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹,而是一旦中弹,其安全返航的概率就微乎其微。

       最后军方采用了教授的建议,并且后来证实该决策是正确的。

       看不见的弹痕却最致命!

  这个故事有两个启示:一是战死或被俘的飞行员无法发表意见,所以弹痕数据的来源本身就有严重的偏误;二是作战经验丰富的飞行员的专业意见也不一定能提升决策的质量,因为这些飞行员大多是机翼中弹而机尾未中弹的幸存者。

  俗语“死人不会说话”很好地解释了这种偏差的重要成因。当我们分析问题所依赖信息全部或者大部分来自“显著的信息”,较少利用“不显著的信息”甚至彻底忽略“沉默的信息”,得到的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。

       再比如媒体调查“喝葡萄酒的人长寿”。一般是调查了那些长寿的老人,发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了,媒体根本不可能调查到他们。

避免幸存者偏差的对策是:

  “幸存者偏差”往往会让人们做出错误的判断。那么,在日常生活中,如何才能避免陷入“幸福者偏差”呢?这里向大家提出以下几点建议:

  1. 建立“概率论”思维。“概率论”告诉大家,在一段较长的时间内,一个事物的表现会趋于平均水平,即“均值回归”,根据这个理论,大家在做判断的时候应该避免盯着某些“小概率事件”不放,而要从更宏观、客观的角度思考问题。

  2. 避免陷入“简单逻辑”。研究证明,因为大脑每天都要处理很多信息,所以其更喜欢按照简单、省力的方式来运作,而“简单逻辑”便是一个人在面对某件事情时,不假思索就能出现的思维方式。但必须明确的是,“简单逻辑”有一定的好处,比如可以节约精力等,但有时候也可能会让人做出错误的判断,因此,在处理问题的时候,不妨多问自己一个为什么,多和别人进行一次交流。

  3. 学会拆分任务。“幸存者偏差”等逻辑谬误之所以会出现,一个很重要的原因是人们习惯于关注现存的、眼前的事物,即更相信“眼见为实”,而忽略某些隐藏信息和细节。对此,大家可以通过拆分任务的方式,让自己对任务更加明确,比如在制定目标的时候,可以将大目标拆分成一个个小目标;在完成任务的时候,可以将大任务拆分成一个个具体的步骤。

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