Kahneman 等人认为，个体会依据数量有限的启发原则，将复杂的任务例如数值预测和 概率评估等简化成为更加简易的评判操作[15]。启发式就是通过将评判对象的属性进行替代将 复杂任务转化为简易操作。人们会基于有限的信息进行决策和评判，即便有时候仅有一个可 存取的线索。基于“属性替代”思想，决策者会使用容易获取的信息代替虽然较难获取但可 能产生更准确评判的信息。也就是说，决策者利用简单问题的解决方案去处理相关的其他问 题。因为个体将评判对象的评估目标属性替代成了其他属性，而这些替代属性本质上不属于 评估目标属性 ，所以运用启发式进行决策肯定会导致结果出现系统式的偏差。属性替代理论 主要依据以下的三种规则：

（1）可得性启发 可得性一词原本就指认知负荷的降低，因为决策者会以“有关事件他们能够想象到的”作

为预测“再次发生该事件的可能性”的基础。换句话说，这些易获取的心智图像其实就是有关“事件发生可能性”的最容易获取的线索。简单来说，那些容易令人联想到的事件让人误认为 是发生可能性更高的事件，也就是说人们通常会把近来的某些类似经验作为判断基础。用一 个问题去替代另一个问题是可得性启发的本质，个体无法直接对事件的发生做出概率估测， 但是会罗列自己可以思考到的该事件的相关影响因素，这些因素便潜在地导致了信息扭曲与 偏见的。

（2）代表性启发 人们会将观察到的事物根据其特征进行分类整理。该启发方法常被用于“目标对象的归

类”问题。基于该启发思想，人们会使用“目标对象与类的典型原型实例的相似度”。具体 来说，当决策者面对新的问题或情景时，他们的脑海里会自动浮现出与新问题或新情景类似 的经历并将过去的经历与之相比对，依据两者的相似程度来对新问题进行判断与决策。总体 而言，依据以往的经历可对我们的决策与判断起到很大的帮助，进一步的是可以帮我们在短 时间内得出令人满意的解决方案。但是，在省时省力的同时却导致判断的精确性下降 。研究 表明，某个事件在实际生活中发生的概率和大脑记忆区内存储的心智表征并没有任何的相关 性[27]。

（3）定锚与调整启发式 该启发方法同样使用容易获得的信息。基于该启发思想，决策者在进行评判时，首先会

将某个显著或者易获取的值设定为锚点（参照点）(通常受经验或周围环境的影响)，然后根 据这个参照点调整估计。大多数时候，人们得到的最后答案都来自初始值。初始值可能是在 处理问题前获得的提示，也可能是在进行适量计算之后得到的较为满意的方案。但无论是前 者还是后者，其调整都不会太过充分。不同的起始点产生的估测是不同的，但相同的是都会 不同程度的接近初始值。因为锚定效应，人们会倾向于低估复杂系统失败的概率。因此，我 们有时可以从事件的结构中推测出锚定偏见的方向。连续事件的链式结构会导致高估，非连 续事件的漏斗式结构会导致低估。可以看出，由于调整参照点是一项很费力的活动而大脑缺 乏足够的资源支调整活动的完整进行，当人们遇到一个看起来可信合理的值时，便会停下来 终止调整活动[16]。

对于这三种启发式，当人们需要估测某类事件发生的频率或是某个特定进展的合理性 时，就会使用可得性启发；人们通常在需要判断物体 A 是否属于类别 B 或是事件 A 是否属于 过程 B 时，就会使用代表性启发；当相关数值可得时，许多预测都会用到定锚与调整启发。 总的来说使用这些启发式不仅能节约很多时间，大多数时候也很奏效，但它们也会导致一些 系统性的错误。更好地理解这些启发式和它们带来的偏见，能够在不确定的情境下提高判断和决策的质量。 复杂网络中信息扭曲文献综述和参考文献(2):http://www.youerw.com/wenxian/lunwen_86245.html