这是我的第 138 天分享
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我问你一个问题,你觉得彩票中大奖的概率是多少?5%?1%?
实际上,经过计算,彩票中头奖的概率,大约为2000万分之一。
2000万分之一是个啥概念?就是在一般情况下,如果你每天买一次,可能需要五万多年才会中一次。所以你就别想着靠买彩票实现财务自由了,劳动才能致富,别的啥都不靠谱。
为什么罕见事件的概率容易被高估呢?主要有以下三点原因。
01
过分关注
为啥你会觉得彩票中大奖是个很简单的事情,发生交通事故也很频繁呢?这要从我们可爱的大脑说起。
我们的大脑天生对那些一成不变的事物不感兴趣。内容越离奇,信息量越大,大脑越容易记住。什么样的内容算离奇、信息量大呢?内容夸张的、与危机和灾难有关的、满足人的一夜暴富想法的各种内容,都会一下子吸引人。
不管你愿不愿意承认,当你看到类似“三天赚一百万”,或者“某地又发生了什么灾难”这样的标题,你总是会忍不住想去点进去看看。
再结合“可得性效应”,大脑在回想起相关的概率时,一直想到的是媒体给我们宣传的东西,所以我们大脑就会误以为这些事情的发生概率很高。
(关于“可得性效应”<typo id="typo-536" data-origin="的" ignoretag="true">的</typo>更多内容,你可以看下我的这篇分享:你会“跟着感觉走”吗?)
如果是你亲眼目睹,你的印象就会很深;如果你是亲身经历的事件,你的印象就会更深。
关于这一点,诺贝尔经济学奖的获得者丹尼尔·卡尼曼就现身说法。
卡尼曼所在的国家以色列在本世纪初曾经发生过“巴士自杀式炸弹袭击”。在那几年,以色列一共发生了23起此类事件。
卡尼曼在那段时间甚至事件结束之后,开车的时候,只要看到旁边有巴士,就恨不得赶紧加速逃离。一旦遇到红灯,在和公交车停一起的时候,就特别特别的焦虑和害怕。甚至影响到了他的心理健康。
为了更加吸引群众的注意力,媒体只会宣传那些极少数的“幸运儿”,那些占比99.99999999%的“炮灰”根本无人问津。
现在的视频类软件都有推荐算法,只要你停留某类视频较长时间,后续你刷到的内容大概率都是这些。
我认识一哥们,老是想一夜暴富,于是就在软件里搜关于中奖的东西,结果刷了一天,全都是彩票中大奖。于是他就产生了一种幻觉:中大奖很容易。最后他告诉我,买了很多,血本无归。
在这里我也要和屏幕前的你分享一句,天上不会掉馅饼,努力奋斗才是王道。
02
“分母忽视”
心理学家们曾经做过这样一个实验:他们让受试者从以下两个罐子中选择一个闭眼抽取球,如果抽到红球,就可以获得奖励。
第一个罐子里面有10个球,其中有1个红球。
第二个罐子里面有100个球,其中有8个是红色的。
如果你是被试者,你会选择哪一个罐子呢?为什么?
我们来看一下那些被试者们的结果,看看与你的选择是否一致。
如果仅从概率来看,第一个罐子拿到红球的概率为10%,第二个罐子概率为8%,人们应该基本都选择前者。但是实际结果表明,大约有将近一半的人选择了第二个罐子。
为什么会有很多人选择那个中奖概率稍微低一点的罐子呢?是他们被催眠了吗?
造成这种现象的重要原因,就是一个叫“分母忽视”的东西。
“分母忽视”指的是,当你将注意力集中在你的目标物体上时,你就会更多地关注这个东西的数量,而不是它在分母中的占比。
无论概率大还是小,人们始终会被“分母忽视”效应所影响。对于“可能性效应”,“分母忽视”会加强我们对小概率的重视,对于“确定性效应”,则会削弱我们对大概率的关注。
(如果你对“可能性效应”和“确定性效应”还不是很了解,你可以看一下我之前的这篇分享:可能性效应与确定性效应)
对于“抽取红球”的这个实验来说,我们非常在意那些能让我们获得奖励的红球上面。
因此当我们看到第一个罐子的时候,在我们的脑海中,就看到一个孤零零的红球,被一大群白球包围。而在第二个罐子里,我们看到红球的数量变多了,而白球我们根本就不在意,所以白球在我们眼里就是一个白色的背景。
你的注意力集中在哪里,周围的那些相关事物就会被你忽略,这就是“分母忽略”效应。
03
描述具体
对于同样的事情,对于“发生概率”,描述得越具体,就越容易被我们记住。
我给你看一个例子。当你看到以下两句话,哪句话给你的震撼更强烈呢?
A. 每100,000人当中有1286人因某疾病而死亡
B. 某疾病会导致2.41%的人死亡
我在看这两句话的时候,第一眼就认为A情况更危急,不知道你和我想的是否一样。
后来我通过计算发现,B 的概率其实比 A 要高。原因就在于,A 把具体的人数描述出来了。我们的大脑对数字很敏感,但是没有进化出快速区分概率与普通数字的能力。于是我们一看到那么多数字,就觉得A情况更加危急。
如果你下次想让对方更加集中精力听你说,你可以用数字代替概率试一下。
(本部分内容的读书笔记)
以上是我今天的学习分享。我是润东,我们一起,向上生长。
参考资料:
1.《思考,快与慢》 作者 丹尼尔·卡尼曼
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