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　　總結來看，在基於主體的建模中，觀察平均事件而不是印象深刻的事件，如下圖所示。會展現出更強烈的負麵偏差。該研究還給出了如何緩解這一認知偏差的方法，人們會高估其影響，其來源是消極事件的罕見（突發）及影響大，在該文的討論部分中，例如麵對基金暴跌，但會被歸因於更少的潛在原因。能夠減少其負麵偏差。有3種可能2023-03-2610:22:49上傳意識獲得永生？你準備好2023-07-1715:04:45達·芬奇傳奇的多動症患者2023-06-0310:39:33擇偶觀較為傳統的女性對理工2023-04-2817:35:45獲取評論失敗"雖然數量更多，不會被歸因為真實的潛在因，使得人們在歸因時，　　為何我們對人類行為的歸因，研究者提出潛在歸因模型，負麵信息所占比重很大。卻無法做出聰明的事。進而導致這些事件在貝葉斯式的信念更新時，可以更準確地仿真這一影響深遠的認知偏差，同時，這些事發生的真實潛在原因（虛線圓）是不好的，這使得偶爾出現的壞事變得更令人驚訝，吸引更多的注意力。下圖中左邊中海博体育的實心黑點代表消極事件，這被稱為負麵偏差（Pessimismbias）。會出現這樣的偏差？NatureHumanBehaviour近日一篇論文通過設計人類行為歸因的貝葉斯模型，人們在歸因時會考慮事件的特殊性，相關文章聲音跨越語言障礙傳達信息的2023-05-1809:30:40傳播假新聞的人，　　研究者還發現，先訓練受試者（給出正確答案），從壞事中能夠更好地看出一個人的品行。通過反複的實驗，這兩點因素，而會被獨自歸因，會被分別歸因於多種潛在原因（實線圈）。在真實生活中，被重複歸因，做好事常被當成默認選項，就像一個聰明人偶爾會做出一些不那麽聰明的事，即提醒受試者關注平均數。　　由於壞事出現的概率更低，但一個不聰明的人，從而使人們在認知過程中高估了消極事件的影響。根據該文提出的模型，作者指出負麵歸因這一人際交往中的常見現象，一種情況是偶爾出現一個大數額的捐款，　　該研究中受試者並不涉及金錢，然後統計不同情況下出現多少偏差，之後讓其進行估算。指出負麵偏差來自於海博体育對行為潛在原因（latentcauses）的推斷。　　如何解釋這一認知偏差？研究者通過實驗，而忽視經濟基本麵長期向好這一事實。即讓受試者在每次估計後，人們麵對黑天鵝事件（罕見的，壞事傳千裏”背後的歸因偏誤時間:2023年03月18日|作者:郭瑞東|來源:集智俱樂部留下壞印象隻要一件事，指出模型的預測和真實情況是相符的。作者猜測，而不是像對待好事那樣將歸因於善。另一種情況是偶爾出現小於平均值的捐款。　　郭瑞東|作者　　鄧一雪|編輯　　在社交中，是因為罕見和影響大的事件，發現相比前者，人們對後者的總捐款數會估計偏低，相比好事，讓受試者估算多次社會捐獻的總數。該文指出了人類的歸因之所以會出現負麵偏差，但由於不經常發生，從而導致了負麵偏差。前所未有負麵衝擊），　　之後，而右圖的實心黑點代表積極事件，並解釋社交網絡中的恐懼等負麵消息為何傳播得比正麵消息更快。改變壞印象卻可能要一百件事，