认知心理学

目录

一,认知偏差

1,机率谬误

2,确认偏误

3,确定性效应

4,可得性启发

5,代表性启发

6,历史重复假设

7,锚定效应(锚点效应)

二,认知规律

1,贝勃定律


一,认知偏差

1,机率谬误

(1)过分重视小概率事件

RT

(2)过分忽视高概率事件

RT

(3)合取谬误

示例:

琳达,一个31岁的单身女性,她聪明、直率,对种族歧视和社会问题特别关注。

如果现在让你猜,琳达是一名银行出纳员,还是一个参加*权主义者的银行出纳员?

有些人会觉得“女权主义者的银行出纳员”的概率更高,这就是合取谬误。

因为银行出纳员是包括参加*权主义者的银行出纳员的。

2,确认偏误

确认偏误:人们在接收和处理信息时,更倾向于寻找、注意和记住那些与已有信念和预期相符的信息,而忽视或贬低与已有信念相矛盾的信息。

示例:“这个美女怎么年纪轻轻的就这么有钱,这钱怕不是通过不正当关系来的吧。”

确认偏误有助于信息茧房的产生。

3,确定性效应

确定性效应:在面临收益时,更追求确定性,在面临亏损时,更追求侥幸。

示例:阿莱悖论。在80%获得4000和100%获得3000之间做选择,一般人会选择100%获得3000,在80%损失4000和100%损失3000之间做选择,一般人会选择80%损失400。

4,可得性启发

可得性启发:根据某件事物容易回忆的程度来判断其可能性或频率。

示例:“坐飞机不安全,还是坐火车吧。”

实际上,国内飞机出事的概率很低,在考虑出行方式时完全没必要过分重视这个小概率事件。但是,无论国内外的哪一架客机出事(绝大部分是国外的),都会有报道,而且热度都不低,所以会让人陷入可得性启发的认知偏差。

5,代表性启发

代表性启发:根据事物的一般特征或模式来作出判断。

示例:“抛10次硬币,正反正反正反正反正反 出现的概率比 正正正正正正正正正正 出现的概率要高。”

6,历史重复假设

历史重复假设:过于依赖历史数据预测未来,忽视变化和随机性。

示例:“股票涨的时候就赶紧加仓,大概率还会继续涨。股票跌的时候就赶紧出手,大概率还会继续跌。”

7,锚定效应(锚点效应)

锚定效应:过于依赖初始信息或数据,导致决策不准确。

示例:“原价399的衣服,双十一期间只要899,家人们来我直播间领券,只要699就能到手了!”

二,认知规律

1,贝勃定律

贝勃定律:当人经历强烈的刺激后,再施予的刺激对他(她)来说也就变得微不足道。

这是一个和对比、比例有关的心理学效应。

例1:原本1元钱的报纸变成了10元一份,你定会感到无法接受;而原本10000元的电脑涨了100元,你一定不会有什么大的反应。

例2:找人办事,先提一个很大的需求,接下来再提就更容易成功。

有些人会觉得例1是一种认知偏差,其实不是,其实这个是有客观道理的,因为报纸的价值很难突然翻11倍,但是电脑的价格突然波动1%却是可以接受的,毕竟生成电脑的原材料不少,随便哪个材料成本变化一点都可能造成整体成本变化1%。

分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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