從 22 個偏誤擴張到 28 個：哪些被我們刪掉了，為什麼

Hone 的偏誤庫（Bias Library）是 App 的核心內容之一。它從最初的 22 個偏誤，在 2026 年 5 月擴張到 28 個。這不是一個純粹的內容擴張決策，它涉及一套選擇標準、幾個我們討論了很久的刪除爭議，以及一個我們對「偏誤庫應該是什麼」的根本性重新思考。

我們的選擇標準

一個偏誤要進入 Hone 的庫，必須同時符合三個條件：一、有扎實的心理學或行為科學研究支持，不是網路流行的偽科學；二、在健身或健康決策情境裡有具體的表現形式；三、用戶對它有行動力——知道這個偏誤之後，能改變某個具體的決定。

第三個條件是最常刷掉候選的標準。

這次新增的六個偏誤

新增的偏誤包括：樂觀偏誤（Optimism Bias）、計畫謬誤（Planning Fallacy）、現狀偏誤（Status Quo Bias）、社會比較謬誤（Social Comparison Bias）、過度自信效應（Overconfidence Effect）、以及可得性捷思（Availability Heuristic）的健身特定應用版本。

這六個裡面，計畫謬誤是討論最久的一個。它和我們已有的「樂觀偏誤」高度重疊，我們最後決定保留兩個，但用非常不同的切入角度：樂觀偏誤側重於對結果的預期扭曲，計畫謬誤側重於對執行時程和資源的預期扭曲。

被刪掉的三個候選

有三個偏誤進入候選名單但最後被刪掉了：

代表性捷思（Representativeness Heuristic）：研究支持充分，但在健身情境裡我們找不到夠清楚的應用案例，強行套用會讓內容品質下降。

時間貼現（Temporal Discounting）：已有研究基礎，但它是一個底層機制，而不是一個用戶能直接識別的偏誤模式。我們把它的概念拆進了幾個已有的條目裡。

虛假共識效應（False Consensus Effect）：在社群媒體情境裡很有意思，但在個人健身決策情境裡，應用點太模糊，很難寫出讓用戶有「哦我就是這樣」的具體場景。

這個擴張過程最大的學習

偏誤庫不應該以「完整」為目標，而應該以「對用戶可行動」為目標。認知偏誤的列表可以有幾百個，但一個 App 裡放幾百個偏誤只是資訊轟炸，不是工具。取捨，才是產品。