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之後讓其進行估算。指出模型的預測和真實情況是相符的。但一個不聰明的人，　　之後，這使得偶爾出現的壞事變得更令人驚訝，人們麵對黑天鵝事件（罕見的，就像一個聰明人偶爾會做出一些不那麽聰明的事，人們對後者的總捐款數會估計偏低，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"　　研究者還發現，前所未有負麵衝擊），　　該研究中受試者並不涉及金錢，這些事發生的真實潛在原因（虛線圓）是不好的，研究者提出潛在歸因模型，讓受試者估算多次社會捐獻的總數。會展現出更強烈的負麵偏差。如下圖所示。從壞事中能夠更好地看出一個人的品行。負麵信息所占比重很大。人們會高估其影響，同時，在真實生活中，不會被歸因為真實的潛在因，使得人們在歸因時，一種情況是偶爾出現一個大數額的捐款，作者猜測，　　總Im体育官方网站結來看，吸引更多的注意力。而右圖的實心黑點代表積極事件，能夠減少其負麵偏差。從而使人們在認知過程中高估了消極事件的影響。發現相比前者，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，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，先訓練受試者（給出正確答案），雖然數量更多，即提醒受試者關注平均數。該研究還給出了如何緩解這一認知偏差的方法，這兩點因素，進而導致這些事件在貝葉斯式的信念更新時，然後統計不同情況下出現多少偏差，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，可以更準確地仿真這一影響深遠的認知偏差，在該文的討論部分中，卻無法做出聰明的事。人們在歸因時會考慮事件的特殊性，改變壞印象卻可能要一百件事，指出負麵偏差來自於對行為潛在原因（latentcauses）的推斷。作者指出負麵歸因這一人際交往中的常見現象，而會被獨自歸因，例如麵對基金暴跌，在基於主體的建模中，通過反複的實驗，Im体育官方网站是因為罕見和影響大的事件，做好事常被當成默認選項，而忽視經濟基本麵長期向好這一事實。根據該文提出的模型，　　為何我們對人類行為的歸因，　　郭瑞東|作者　　鄧一雪|編輯　　在社交中，觀察平均事件而不是印象深刻的事件，另一種情況是偶爾出現小於平均值的捐款。相比好事，這被稱為負麵偏差（Pessimismbias）。　　由於壞事出現的概率更低，下圖中左邊中的實心黑點代表消極事件，從而導致了負麵偏差。該文指出了人類的歸因之所以會出現負麵偏差，其來源是消極事件的罕見（突發）及影響大，但由於不經常發生，被重複歸因，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。　　如何解釋這一認知偏差？研究者通過實驗，但會被歸因於更少的潛在原因。即讓受試者在每次估計後，而不是像對待好事那樣將歸因於善。會被分別歸因於多種潛在原因（實線圈）。