%0 Journal Article
%T 信息样本的有偏采集如何导致决策偏见?——基于采样偏差的新视角述评 How Does Biased Information Sampling Lead to Biases in Judgment: A Review from a Biased Sampling Perspective
%J -
%D 2017
%X 判断和决策中的许多偏见现象都源自于决策者无意识或者有意识地将有偏差的不完全观测样本当成有代表性的整体。近些年以Fiedler、Juslin、Hertwig、Denrell、Le Mens等为代表的学者重点关注了这一信息样本的有偏采集问题，为研究决策偏见的形成机理提供了新的采样偏差视角。本文对这一视角进行了系统性述评，厘清了“采样”的概念内涵，阐述了采样偏差导致决策偏见的基本机制，并对采样偏差引起的一种典型偏见效应——“描述—经验”差异进行了重点剖析，最后归纳了几个融入采样偏差思想的重要决策模型。作为结论，本文指出，决策偏见研究需要关注信息采样问题，尤其关注决策信息环境的哪些特征更易导致个体对信息样本的有偏采集。本文研究丰富了决策偏见的理论视角，对于洞悉和改进人类有限理性决策具有一定的实践指导意义
%K 信息样本
%K 采样偏差
%K 决策偏见
%K “描述—经验”差异
%K 有限理性
%U http://wgjg.chinajournal.net.cn/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=ee811369-4f85-4d35-a0cf-a8eb0e25dfb4