在大流行期间绊倒我们的认知偏见

: By Taha Yasseri，都柏林大学学院

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认知偏差
丰富的 COVID 数据。美国约翰霍普金斯大学

人脑是一台了不起的机器，能够处理复杂的信息。为了帮助我们快速理解信息并做出快速决策，它学会了使用捷径，称为“启发式”。大多数时候，这些捷径可以帮助我们做出正确的决定。但有时它们会导致认知偏差。

在不继续阅读的情况下尽快回答这个问题：哪个欧洲国家受到大流行的打击最严重？

如果你回答“意大利”，那你就错了。但你并不孤单。意大利甚至不在欧洲国家的前十名之列确诊的 COVID 病例 or 死亡.

很容易理解为什么人们可能会对这个问题给出错误的答案——就像我和朋友一起玩这个游戏时发生的那样。意大利是第一个受到大流行打击的欧洲国家，或者至少这是我们被告知一开始。我们对局势的看法很早就形成了，重点是意大利。后来，当然，其他国家受到的打击比意大利更严重，但意大利这个名字一直留在我们的脑海里。

这个游戏的诀窍是要求人们快速回答。当我给朋友们时间思考或寻找证据时，他们往往会想出不同的答案——其中一些相当准确。认知偏差是捷径，当资源有限时，通常会使用捷径——在这种情况下，资源就是时间。

这种特殊的偏见被称为“锚定偏见”。当我们过于依赖我们收到的关于某个主题的第一条信息并且在收到新信息时未能更新我们的感知时，就会发生这种情况。

正如我们在最近的工作，锚定偏差可以采取更复杂的形式，但在所有这些形式中，我们大脑的一个特征是必不可少的：更容易坚持我们首先存储的信息，并尝试从那个参考点开始制定我们的决定和感知——而且通常不会走得太远。

数据泛滥

COVID 大流行在很多方面都很引人注目，但作为一名数据科学家，对我来说最突出的是可供仔细研究的数据量、事实、统计数据和数字。

能够定期在门户网站上在线查看数字是相当令人兴奋的，例如约翰·霍普金斯冠状病毒资源中心和我们的数据世界，或者只是收听几乎任何广播、电视台或新闻网站，以查看最新的 COVID 统计数据。许多电视频道专门引入了节目片段来每天报告这些数字。

但是，我们收到的大量 COVID 数据与我们可以有意义地使用和处理该数据的速度不兼容。我们的大脑接收锚点、第一波数字或其他信息，并坚持下去。

后来，当它受到新号码的挑战时，需要一段时间才能切换到新的主播和更新。当我们不再关注任何新输入并且我们也忘记了初始信息时，这最终会导致数据疲劳。毕竟，英国社交距离的安全长度是多少：一米或两米? 不好了， 1.5米或 6脚. 但是六英尺是1.8米，不是吗？没关系。

与 COVID 沟通的问题不仅限于描述大流行的传播和流行的统计数据或我们应该与他人保持安全距离的统计数据。最初，我们被告知“群体免疫”出现一次 60%-70%的人口通过感染或接种疫苗获得了免疫力。

后来，随着更多的研究和分析，这个数字被更准确地预测为大约 90%-95%，它比初始数字有意义地大。然而，正如我们的研究所示，这个初始数字的作用可能是深远的，简单的更新不足以将其从人们的脑海中移除。这可以在一定程度上解释在许多国家观察到的疫苗犹豫不决；毕竟，如果有足够多的人接种了疫苗，我们为什么还要冒着疫苗副作用的风险呢？别介意“足够”可能还不够。

这里的重点不是我们应该停止信息流或忽略统计数据和数字。相反，我们应该学习在处理信息时考虑我们的认知局限。如果我们再次经历大流行，我会更加小心我得到多少数据以避免数据疲劳。在做决定时，我会花时间不要强迫我的大脑走捷径——我会检查最新的数据，而不是依赖我认为我知道的东西。这样，我的认知偏差风险就会降到最低。