可得性捷思：為什麼你高估了你最近看到的風險

看完一則墜機新聞，接下來幾天你對搭飛機的恐懼會上升——即使你理性上知道飛機是極安全的交通方式。新聞沒有改變任何客觀風險，它只改變了一件事：「空難」這個畫面，現在很容易被你的大腦調出來。而你的大腦把「容易調出來」誤當成了「常常發生」。

可得性捷思：用「想起的難易」估「發生的頻率」

這是 Kahneman 與 Tversky 研究的 可得性捷思。當大腦要估計「某件事有多常發生、有多可能」，它不會去查統計——它沒有統計資料庫。它做的是一件捷徑：試著想幾個例子，如果例子「很容易」浮現，就判斷這件事「很常見」；如果想半天想不出，就判斷「很罕見」。

問題是，一件事「容易不容易被想起」，受很多和真實頻率無關的因素影響：它最近有沒有發生、它夠不夠戲劇化、它有沒有上新聞、它有沒有發生在你認識的人身上。這些因素會讓罕見但生動的事被高估，常見但平淡的事被低估。

於是人會怕搭飛機而不怕開車、怕罕見的駭人疾病而忽略生活習慣、記得一次糟糕的經驗就以為「每次都這樣」。不是因為不理性，是因為大腦用「想起來多容易」這把尺，量了一個它其實量不準的東西。

它在決策裡的兩個破壞

破壞一：你最近的經驗，權重大得不成比例

可得性捷思有一個近親叫 近因偏誤：最近發生的事最容易被想起，所以權重被放到最大。一個專案剛失敗，你會高估「下一個專案也會失敗」；市場剛大跌，你會高估「還會繼續跌」。你以為你在根據「經驗」判斷，其實你主要在根據「最近這幾筆」判斷。

破壞二：生動的軼事，打敗無聊的數據

一個朋友繪聲繪影講的親身慘痛經驗，對你的判斷影響力，遠大於一份寫著真實機率的報告。因為軼事生動、可得性高；數據平淡、調不太出來。一個會講故事的人，可以靠一兩個極端案例，扭轉你對一整類事情的風險判斷——而他可能完全沒有撒謊，他只是不小心（或刻意）利用了你的可得性捷思。

你怕的東西，不一定是危險的東西。常常只是上鏡的東西。

三個校正的動作

一、把問題從「我想得到嗎」換成「它真的多常發生」

當你判斷一個風險，刻意停下來問：我覺得它「很可能」，是因為我手上有它的頻率資料，還是因為我剛好想得到一個鮮明的例子？如果是後者，你還沒判斷，你只是被一個畫面嚇到。這時該做的是去找真實的基率——用 基率預測 把「這一類事情本來多常發生」實際查清楚。

二、警惕「最近」這個詞

當你發現自己的判斷大量建立在「最近發生的一兩件事」上，把它當成一個警報。問自己：如果不只看最近這幾筆，把時間拉長到三年、五年，這個判斷還站得住嗎？拉長時間窗，是稀釋可得性偏誤最簡單的辦法。

三、對生動的軼事，主動找「無聊的反面」

聽到一個鮮明的案例打動你之後，主動去找那些「沒被講出來、因為不夠戲劇化」的反面案例。可得性捷思和 確認偏誤 會合流——你不只容易想起生動的例子，還會繼續找生動的例子來加強它。兩者的差異與互動，我們在 確認偏誤 vs 可得性捷思 拆得更細。

下次你對一個風險特別焦慮、或對一個機會特別樂觀，先到 決策日誌 寫一句：「我這個判斷，是基於頻率，還是基於我剛好想得到的畫面？」這一句話，常常就能把一個被嚇出來的判斷，拉回到地面。想看自己的判斷有沒有被近期事件系統性地帶偏，Pro 的決策回顧 會把你的決策攤成時間線，讓那個模式現形。