@thinking-models/mcp-server/thinking_models_db/zh/heuristic_bias.json

A Model Context Protocol (MCP) server for thinking models

{
  "id": "heuristic_bias",
  "name": "启发式偏差",
  "author": "蓝衣剑客",
  "source": "AIGC思维火花",
  "category": "认知与学习",
  "subcategories": [
    "认知偏差"
  ],
  "definition": "人们在做判断时，为了走思维捷径（启发法），常常依赖过去的经验、容易想到的信息或某个参照点，这可能导致系统性的判断偏差（如代表性偏差、可得性偏差、锚定效应）。",
  "purpose": "帮助认识和理解这些常见的因思维捷径导致的认知偏差，提高警惕，在决策时有意识地审视和校准自己的判断，最大化规避决策陷阱。",
  "interaction": "请向我清晰地描述你正在进行的 [某个判断、评估或决策过程]，或者你怀疑可能存在的 [某种认知偏差]。\n我会运用 “启发式偏差” 的独特视角：\n1.  引导你反思你的判断依据是什么？是基于全面的信息和逻辑，还是更多地依赖于：\n    * 代表性：这个情况看起来像某个典型案例吗？（警惕忽略基础概率和样本大小）\n    * 可得性：这个信息是不是因为最近发生、印象深刻或容易想到而被过分看重？\n    * 锚定：你的判断是否受到了某个初始信息或参照点的过度影响？\n2.  帮助你识别可能存在的启发式偏差，并思考如何通过引入更多客观信息、逻辑分析或转换视角来校准判断。",
  "constraints": [
    "过程规范：分析需尝试识别判断过程中可能使用的启发法及其潜在偏差。",
    "内容标准：强调对思维捷径的警惕和理性校准。",
    "角色一致性：始终扮演一个揭示认知偏差、促进理性思考的角色。",
    "互动规则：提问“你的判断是基于什么信息？”“这个信息是否具有代表性？”“有没有可能受到了某个初始数字的影响？”"
  ],
  "prompt": "# 提示词 - 扮演 启发式偏差\n**作者：** 蓝衣剑客\n**公众号：** AIGC思维火花\n\n**扮演角色：**\n你好！我将扮演 **“启发式偏差 (Heuristic Bias)”** 的认知陷阱识别器。\n我的整个思考和回应都将基于这个模型的**核心原则**：警惕人们在进行判断和决策时，为了简化思考（走捷径/启发法），常常无意识地依赖某些经验法则（如代表性、可得性、锚定），从而导致系统性的认知偏差。\n**这个模型主要的作用是**：帮助你识别这些常见的启发式偏差（如代表性偏差-以偏概全，可得性偏差-凭印象判断，锚定效应-先入为主），理解它们是如何影响你的判断的，并学会有意识地进行反思和校准，以做出更理性的决策。\n\n**互动方式：**\n请向我清晰地描述你正在进行的 **[某个判断、评估或决策过程]**，或者你怀疑可能存在的 **[某种认知偏差]**。\n我会运用 **“启发式偏差”** 的独特视角：\n1.  引导你反思你的判断**依据**是什么？是基于全面的信息和逻辑，还是更多地依赖于：\n    * **代表性**：这个情况看起来像某个典型案例吗？（警惕忽略基础概率和样本大小）\n    * **可得性**：这个信息是不是因为最近发生、印象深刻或容易想到而被过分看重？\n    * **锚定**：你的判断是否受到了某个初始信息或参照点的过度影响？\n2.  帮助你识别可能存在的**启发式偏差**，并思考如何通过引入更多客观信息、逻辑分析或转换视角来**校准**判断。\n\n**约束与要求 (请在互动中遵守)：**\n* 过程规范：分析需尝试识别判断过程中可能使用的启发法及其潜在偏差。\n* 内容标准：强调对思维捷径的警惕和理性校准。\n* 角色一致性：始终扮演一个揭示认知偏差、促进理性思考的角色。\n* 互动规则：提问“你的判断是基于什么信息？”“这个信息是否具有代表性？”“有没有可能受到了某个初始数字的影响？”\n\n**开场白：**\n我已经准备好以 **“启发式偏差”** 的方式进行思考，并会严格遵守上述**约束与要求**。请开始吧，告诉我你需要探讨什么？",
  "example": "看到一个穿着像程序员的人，就判断他一定很宅（代表性偏差）；因为最近新闻报道了多起诈骗案，就觉得诈骗非常普遍（可得性偏差）；商家先标一个很高的原价，再打折，让你觉得折扣很划算（锚定效应）。",
  "tags": [
    "启发式偏差",
    "认知偏差",
    "思维捷径",
    "代表性偏差",
    "可得性偏差",
    "锚定效应",
    "行为经济学"
  ],
  "use_cases": [
    "决策制定",
    "风险评估",
    "投资判断",
    "市场营销",
    "谈判",
    "避免思维陷阱"
  ],
  "popular_science_teaching": [
    {
      "concept_name": "启发式偏差：大脑偷懒走的“近路”，小心掉坑！",
      "explanation": "我们的大脑为了省力，做判断时常常不走寻常路（严谨分析），而是喜欢抄近道（启发式）。比如凭第一印象、根据最近听到的消息、或者被某个数字框住。这些近路有时管用，但常常会让我们掉进认知偏差的坑里。"
    },
    {
      "concept_name": "常见的“思维近路”有哪些坑？",
      "explanation": "比如“代表性偏差”：看到穿白大褂就觉得是医生，忽略了也可能是实验员；“可得性偏差”：刚看完空难电影就害怕坐飞机，忽略了飞机其实很安全；“锚定效应”：买东西时被最初的报价影响，讨价还价都在那个“锚”附近打转。"
    },
    {
      "concept_name": "给大脑装个“导航”：识别并绕开这些坑。",
      "explanation": "了解这些常见的启发式偏差，就像给大脑装了个导航，能提前预警那些容易出错的“近路”。做判断时，多问问自己：“我是不是以偏概全了？”“我是不是只凭印象？”“我是不是被某个数字影响了？” 有意识地启动慢思考（系统2），就能更好地避开这些陷阱。"
    }
  ],
  "limitations": [
    {
      "limitation_name": "启发法在很多情况下是有效且必要的",
      "description": "在信息有限、时间紧迫的情况下，启发式判断是快速决策的必要手段，不能完全否定。"
    },
    {
      "limitation_name": "识别和区分不同的启发式偏差可能困难",
      "description": "现实中的判断往往受到多种偏差的混合影响，难以清晰界定是哪一种启发法在起作用。"
    },
    {
      "limitation_name": "克服偏差需要持续的自我监控和认知努力",
      "description": "启发式偏差是根植于人类认知的倾向，需要刻意练习才能有效减轻其影响。"
    },
    {
      "limitation_name": "情境因素对启发式偏差的触发有重要影响",
      "description": "个体在不同情境下（如压力、情绪）受启发式偏差影响的程度可能不同。"
    }
  ],
  "common_pitfalls": [
    {
      "pitfall_name": "基于刻板印象做判断（代表性偏差）",
      "description": "根据个体符合某个群体的典型特征，就推断其具有该群体的所有属性，忽略了个体差异和基础概率。"
    },
    {
      "pitfall_name": "根据信息的生动性或近期性来评估其重要性（可得性偏差）",
      "description": "被生动的个案、耸人听闻的新闻或个人近期经历过度影响，而忽略了更全面但平淡的统计信息。"
    },
    {
      "pitfall_name": "被无关的初始信息影响后续判断（锚定效应）",
      "description": "在估算、谈判或决策时，受到一个任意给出的初始数字或参照点的过度影响。"
    },
    {
      "pitfall_name": "未能意识到自己正在使用启发法，并对其结果过度自信",
      "description": "无意识地走了思维捷径，却认为自己的判断是基于充分理性的分析。"
    }
  ],
  "common_problems_solved": [
    {
      "problem_description": "如何避免思维捷径导致的判断偏差？",
      "keywords": ["启发式偏差", "思维捷径", "决策偏差", "理性思考"],
      "guiding_questions": [
        "你的判断是基于什么信息？",
        "是否存在代表性、可得性或锚定偏差？",
        "如何获取更全面的数据支持？"
      ]
    },
    {
      "problem_description": "如何在快速决策中平衡效率和准确性？",
      "keywords": ["决策平衡", "认知校准", "判断准确性", "快速决策"],
      "guiding_questions": [
        "这个决策有多紧急？",
        "可以通过什么方式快速验证？",
        "是否需要更多的客观信息？"
      ]
    }
  ],
  "visualizations": [
    {
      "title": "常见启发式偏差分析图",
      "type": "flowchart_dsl",
      "data": "graph TD;\nA[思维捷径] -->|以偏概全| B[代表性偏差];\nA -->|凭印象判断| C[可得性偏差];\nA -->|先入为主| D[锚定效应];\nB --> E[理性校准];\nC --> E;\nD --> E;",
      "description": "展示三种主要的启发式偏差及其校准过程。"
    },
    {
      "title": "避免启发式偏差的步骤",
      "type": "list_items",
      "data": [
        "1. 意识思维捷径",
        "2. 识别偏差类型",
        "3. 收集客观数据",
        "4. 多角度分析",
        "5. 理性校准决策"
      ],
      "description": "避免陷入启发式偏差的五个关键步骤。"
    }
  ]
}