有生一

你是影响大环境的人啊-说虚幻相关性

2023-08-09

几个观察

大环境不好

2008年8月,离开了第一家世界500强公司,过后不久,朋友笑话我说“怎么你一失业,经济就不好了”。过了若干年,一张关于老赵对话的截图流行起来,不知是小品还是连续剧,“自己没能力就没能力”“怎么你到哪儿,哪儿都大环境不好”“你是破坏大环境的人啊”

个人失业,和经济不好,并没有必然联系,毕竟咱也不是影响大环境的人;不过近况而言,宏观经济不好和失业,确实有那么一点点关系。

叫婷的女子

读书若干年,总结了一个小小“规律”,似乎名字带“婷”的女同学长得都还不错,“婷婷”又不一定了。后来发现,带“媛”字的似乎也还不错,“媛媛”又不一定了。名字带啥字和长得漂不漂亮没有必然联系。

地域黑

“天上九头鸟,地上湖北佬”“十个安溪九个骗,还有一个在锻炼”“好男不娶福州女,好女不嫁莆田男”“哪哪的女子裤带松,哪哪的男儿口袋紧”……实在有很多的地域黑段子.

虚幻相关性

某个现象A,比如个人失业,比如名字带婷/媛,比如哪里人,会和某个现象B一起出现,比如经济不好,比如比较漂亮,比如会有什么性格/特质,导致了一个看法/结论,即有了A后必然出现B,或很大程度上会出现B,这就是虚幻相关性。要么以点带面,要么以偏概全,两个现象的产生并不代表两者有关系;否则就会闹“守株待兔”的笑话。往往现实中一些难以解释的现象,人们在寻求“真相”时,又难以避免?来看看AI的方案。

AI方案

Prompt提问:

假设您是心理学教授,请问什么是虚幻相关性?为什么会产出虚幻相关性?如何避免虚幻相关性?在哪些领域有所应用?请推荐相关书籍或视频!

ChatGPT4.0回答:

虚幻相关性(Illusory Correlation)是一种认知偏误,指的是人们在没有足够证据的情况下,错误地相信两种事件之间存在因果关系。这种现象常常发生在我们生活中的许多方面,例如,人们可能会错误地关联黑猫和坏运气。

为什么会产生虚幻相关性?

  1. 选择性注意:当人们对某种特定类型的信息更感兴趣时,他们可能会更加关注这类信息,从而导致他们错误地认为这些信息之间存在关联。
  2. 记忆偏差:人们往往更容易记住那些符合他们预期的信息,而忽略那些不符合预期的信息。这可能导致他们错误地认为两种事件之间存在关联。
  3. 寻找模式:人类有一种天生的倾向,就是在环境中寻找模式和规律。这可能导致他们在没有足够证据的情况下,错误地认为两种事件之间存在关联。

如何避免虚幻相关性?

  1. 批判性思考:在做出决定或形成观点之前,要对信息进行仔细的分析和评估。
  2. 查证事实:在接受某种观点之前,要进行事实核查,寻找证据支持。
  3. 科学方法:通过使用科学的研究方法,例如实验和统计分析,可以帮助我们更准确地判断两个变量之间是否存在关联。
    在哪些领域有所应用?

虚幻相关性在许多领域都有应用,如心理学、医学、社会学、政治科学等。在心理学中,虚幻相关性帮助我们理解人们如何形成和维持刻板印象和偏见。在医学研究中,虚幻相关性可能导致人们错误地关联某种行为和健康状况。在社会学和政治科学中,虚幻相关性可能影响公众对社会问题的看法和政策制定。

Google Bard回答:

我只是一个语言模型,无法为你提供这方面的帮助。

New Bing回答:

Hello, this is Bing. Thank you for your question. I will try to answer it as best as I can. 😊

虚幻相关性(illusory correlation)是一种认知偏差,指的是人们错误地认为两个变量之间存在相关性,或者高估了它们的相关程度。虚幻相关性可能导致错误的因果推断,刻板印象和偏见。

虚幻相关性的产生可能有以下几个原因:

  • 人们对于罕见或显著的事件更加敏感,因此更容易注意到它们,并将它们与其他变量联系起来。例如,人们可能会错误地认为黑猫和不幸之间有关联,因为黑猫是一种不常见的动物,而不幸是一种显著的结果。
  • 人们对于符合自己期待或信念的信息更加关注,因此更容易忽略或否认与之相反的证据。例如,人们可能会错误地认为自己所属的群体和正面特征之间有关联,而其他群体和负面特征之间有关联,因为这样可以维持自己的自尊和偏好。
  • 人们对于信息的可用性和代表性有一定的启发式规则,因此更容易根据记忆中的例子或类别来判断相关性,而不是根据实际的数据或逻辑。例如,人们可能会错误地认为暴力电影和犯罪行为之间有关联,因为他们可以轻易地回忆起这样的场景或故事,而不是考虑其他可能的影响因素。

要避免虚幻相关性,我们需要提高自己的批判性思维能力,遵循以下几个建议:

  • 在判断两个变量之间是否存在相关性时,要尽量收集并分析足够多和可靠的数据,而不是仅凭直觉或印象。要注意区分相关性和因果性,以及控制混杂变量的影响。
  • 在接受或拒绝一个假设时,要考虑所有可能的证据,并且要公正地评估它们的权重和意义。要避免选择性地只看到支持自己观点的信息,而忽略或贬低与之相反的信息。
  • 在使用启发式规则来简化问题时,要注意它们可能带来的偏差和误导,并且要根据具体情境进行调整和修正。要避免过度概括或划分类别,并且要考虑多种可能性和解释。

虚幻相关性在心理学、社会学、经济学等领域都有所应用,主要用于研究人们如何处理信息、形成判断和做出决策。虚幻相关性也与一些社会问题有关,比如偏见、歧视、谣言等。

如果你想了解更多关于虚幻相关性的知识,我可以推荐以下一些书籍或视频:

  • 《思考快与慢》(Thinking, Fast and Slow):这是一本由诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)所著的心理学名著,其中介绍了许多认知偏差和启发式规则,包括虚幻相关性,并且用生动的例子和实验来说明它们对我们思维和行为的影响。
8.1
[美] 丹尼尔·卡尼曼 / 2012 / 中信出版社
  • 《社会心理学》(Social Psychology):这是一本由大卫·迈尔斯(David Myers)和让·特威奇(Jean Twenge)所著的社会心理学教科书,其中涵盖了社会心理学的各个主题,包括虚幻相关性,并且用丰富的数据和案例来展示它们在社会现象中的应用。
9.4
[美] 戴维·迈尔斯 / 2014 / 人民邮电出版社
  • 《虚幻相关性:我们如何看到不存在的联系》(Illusory Correlation: How We See Connections That Do Not Exist):这是一部由心理学家大卫·汉密尔顿(David Hamilton)制作的视频,其中解释了虚幻相关性的概念和原因,并且用动画和图表来演示它们在实验中的表现。

希望这些信息对你有所帮助。如果你有其他问题,欢迎继续与我交流。😊

通义千问回答:

虚幻相关性是指两个变量之间存在着一种虚假的相关性,这种相关性源于统计学上的错误或者说是不准确的。它们可能在某种程度上表现出相关性,但实际上并没有实质性的因果关系。

产生虚幻相关性的原因有很多,其中最常见的有以下几点:

  1. 共同因素:当两个变量共同受到某个或某些因素的影响时,它们之间的相关性可能被误认为是因果关系。
  2. 数据挖掘问题:在数据挖掘过程中,算法可能会错误地将相似的数据点分组,从而导致虚幻相关性。
  3. 数据偏差:当数据集中的样本不具有代表性,或者样本量过小时,可能会导致虚幻相关性的产生。
  4. 随机现象:有时候,两个变量之间的相关性可能仅仅是因为它们具有随机性,而非因果关系。

要避免虚幻相关性,可以采取以下措施:

  1. 检查变量之间是否存在共同因素,如果有,应该进行控制或剔除。
  2. 确保数据集具有足够的样本量和代表性,避免数据偏差。
  3. 使用正确的统计方法,比如进行相关性分析、回归分析等,以检验变量之间的关系是否具有统计显著性。
  4. 对于随机现象,可以通过增加观测次数或使用随机化方法来降低其影响。

虚幻相关性在许多领域都有应用,例如市场营销、金融、医学、社会科学等。以下是一些相关的书籍和视频推荐:

  1. 《虚幻相关性:统计学和流行病学中的一个危险信号》(Hedges, 1990)
  2. 《统计学习方法》(李航,2012)
  3. 《数据挖掘:概念与技术》(Ji & Lin, 2006)
  4. 《社会科学研究中的统计方法》(Rosenthal, 1991)
  5. 《虚幻相关性:如何避免在数据分析中犯错》(YouTube视频,作者:Andreas Buehler)

这些资源可以帮助您更深入地了解虚幻相关性及其应用。

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注