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36.5℃行为经济学 第二章 “有限理性”的决策和生活方式
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100位约会对象中，哪一个是你最理想的终身伴侣？
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用启发法作决策，好还是不好？
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直观推断指的是，在现实中能够找到有特点的、有代表性的例子。翻译过来很难找到更合适的说法，可以暂且理解为与大概估算有关的判断方式。因为现实情况判断起来很复杂，人们为了使事情简单化，因此有可能采用大概估算的原则，这就是“启发法”。
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不管多么严谨的人，也不可能凡事翻阅《百科全书》，或用计算器计算。因为可以非常方便地应用这个被称为“启发法”的大概估算方法，所以我们感觉没有必要那么一板一眼地生活。
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把所有的情况都计算清楚，之后再采取行动，这需要一定的机会成本。不仅需要时间，所需消耗的精力也很大。正因为这样，非至关紧要的事情，就可以用启发法把它处理掉。不是没有精确计算的能力或欲望，而是因为应用启发法符合经济性原则。
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如果没有精确计算的能力，也可以依靠启发法。我们既不是爱因斯坦，也不是电脑，因此，我们不具有处理所有与选择有关的信息的能力。我们只具备有限的认知能力、信息和知识储备，大部分情况下，我们只能依靠启发法来处理问题。我们会不自觉地使用这种方法。事实上，日常生活中很多束手无策的问题最终都是依靠启发法来解决。
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启发法被广泛使用，这也是心理学界普遍认可的事实。但是，对于启发法有两种截然不同的观点。一种是，启发法在我们的生活中扮演着积极的角色，是补充智能或信息不足的有效手段。很多研究结果显示，根据启发法判断周围情况并作出决策，会得到意想不到的成果。
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与此相对，启发法也有消极的一面——认识的片面性，即启发法让人们不能客观地认识事物，从而戴着有色眼镜得出结论。本书介绍的行为经济学就持有这样的观点。根据启发法判断周围的人们，和经济人一样缺乏理性，这是行为经济学的基本立场。
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在本章中，列举了几个应用启发法的具体事例。前两个例子把启发法看做消极的，因为根据启发法所作出的判断是妨碍客观认识事物的主要原因。相反，后两个例子揭示出启发法在我们的生活中扮演着积极角色。在这两个例子当中，启发法把复杂的决策简单化，并获得了较好的成果。
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猜猜看，英珠的男朋友是军人还是工程师？
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久别重逢的高中同学——英珠和淑萍一忘记了时间的流逝，正津津有味地聊着。英珠犹豫不决地好像有什么话要说，淑萍抢先把所有的话说完，然后说道：“唉，别担心，畅快地说吧。”英珠一边犹豫，一边讲到最近正处于热恋阶段。“哇，太好了，他是做什么的？”英珠好像不想说，只是说了如下旁敲侧击的话：
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“他应该是一个认真而诚实的人。他遇事不慌，能沉着应对。他手艺也非常好，每次见面的时候都会带点儿自已制作的小礼物。性格有些内向，不是健谈的人，但也不是那种无趣的人。”
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淑萍基于上面的描述应该可以推测出这个人的职业。银行职员、工程师、运动员，还是军人？如果你是淑萍的话，你会认为是哪种呢？按照心理学家的研究，在这种情况下，大部分人会根据如下的启发法推测这个人的职业。
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人们对从事特定职业的人的典型特征有某种共识。譬如，银行职员一般都比较细心，运动员大多具有豪爽的性格，军人的言谈举止普遍都很有节制。大部分人使用的启发法就是根据这个共识推测出那个人的职业。换言之，上面那段描写是人们对特定职业所拥有的典型特征的共识，通过它可以比较准确地推测出某人从事哪种职业。
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这种方法就是代表性启发法。仔细回想一下，读者会感到自己也经常使用这种方法。不一定单纯用来推测职业，在很多只知道大概信息的情况下，推测某个实体到底是何种事物时，也经常会用到代表性启发法。
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但是，根据代表性启发法所怍出的判断有可能会出现严重误判的情况。看完下面的实验结果，就明白这句话的意思了。实验的第一个阶段，从包括70名工程师和30名军人的团体中随机抽取一个人，在了解职业典型特征的情况下，被测试者会听到关于那个人的描述。（为了方便起见，假定关于那个人的描述和前面我们看到的关于英珠男朋友的描述完全一样。）试问，被测试者认为他是工程师的概率是多少。
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下一个阶段，变换一下团体的组成比例，军人的人数更多，即这个团体是由30名工程师和70名军人组成，在了解这个事实的情况下要求被测试者推测随机抽取的一个人的职业，这次关于那个人的描述还和前面的情况完全一样。试问，被测试者认为他是工程师的概率是多少。
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实验结果显示，几乎所有的被测试者都认为，从两个阶段的实验中抽取出的那个人均为工程师。这两个概率完全相同，也就是说，在第二个实验团体中，尽管大大降低了工程师的构成比例，推测是工程师的概率还是和第一个实验完全相同。但是，这是一个完全错误的判断。第一种情况下随机抽取的人是工程师的概率，应该比第二种情况下更高。
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代表性启发法
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听完关于某个人的典型特征描述，推测这个人的职业时，根据这个典型特征作出判断的方法。有时也有出现严重误判的可能性。
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从包含更多工程师的团体中随机抽取一个人，这个人是工程师的概率应该更高。分别从工程师组成比例不同的两个团体中各随机抽取一个人，推测他是工程师的概率不可能完全相同。即便两次关于那个人的描述完全一样，在第一种情况下推测他是工程师的概率也应比第二种情况高。略懂一点统计学的人都能明白这一点。
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根据概率法则计算可知，第一种情况下工程师的概率是第二种情况的5.44倍，甚至更高。理论上存在着如此大的概率差异，人们对此却毫无认识。为什么会这样呢？因为人们只关注关于那个人的典型特征的描述。因此，不会考虑相关的概率基础理论。
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同时，通过其他实验也显示出，这个代表性启发法有误判的可能性。这个实验从如下关于某个人的特征描述开始：
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