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| 內容簡介： |
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现实世界充满了不确定性，如何准确评估风险、及时更新风险认知并做出合理决策是广受关注的问题。不同于以往将启发式与认知偏差联系在一起的非理性观，本书从积极的视角出发，介绍了决策领域的新兴观点和研究成果，并专门探讨了人工智能时代如何利用算法辅助决策以及人与智能机器协作的相关问题，可为关注不确定条件下的风险认知与决策的人士提供参考。
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| 關於作者： |
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高山川，博士，复旦大学社会发展与公共政策学院心理学系副教授；主要研究方向为决策心理学、生涯选择与咨询；在《心理科学》等专业期刊上发表过多篇论文，出版专著《大学生生涯规划与发展》。
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| 目錄：
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第一章 风险、不确定性与决策 第一节 风险的多重含义 一 何谓风险 二 风险认知的重要性 三 与风险有关的其他概念 第二节 决策的三要素 一 选项 二 效用 三 概率 第三节 不确定性 一 不同来源的不确定性 二 不同程度的不确定性 三 人对不确定环境的适应 第四节 决策的策略 一 预期价值最大化 二 预期效用最大化 三 快速节俭启发式第二章 理性观的变迁 第一节 从无限理性到有限理性 一 人的认知能力有限 二 关于环境的知识有限 三 对理性的界定 四 满意化策略 第二节 非理性与认知偏差 一 潜意识的驱力 二 认知偏差 三 基于非理性假设的助推 第三节 生态理性 一 环境线索的搜索与利用 二 对应性标准 三 社会理性 四 认知局限的适应功能第三章 风险认知与风险偏好 第一节 风险认知的方法和能力 一 贝叶斯推理与概率的表征形式 二 虚报与漏报的错误率 三 相对风险与绝对风险 四 风险认知能力及其测量 第二节 风险偏好与风险态度 一 收益与损失情境下的风险偏好 二 风险态度 三 一般性的风险偏好 四 对风险的情绪反应 五 损失厌恶 六 相对风险与变异系数第四章 基于经验的决策 第一节 基于经验与基于描述的决策差距 一 信息获取的两条渠道 二 描述-经验差距 三 积极经验与消极经验 第二节 描述与经验的整合 一 描述偏离经验的程度 二 描述信息来源的可信度 三 警示时机与先前经验第五章 风险-回报启发式 第一节 利用风险与回报的关系做推断 一 风险与回报的关系 二 从回报推测风险 三 从风险推测回报 四 风险与回报关系的习得 第二节 竞争性生态理论 一 有限的资源与竞争者的分布 二 风险与回报关系成立的边界条件 第三节 风险认知反映环境结构 一 博彩情境下的概率估计 二 环境条件变化时的概率估计第六章 跨期决策 第一节 延迟后果的时间折扣 一 时间折扣的数学模型 二 模型及其参数的检验 三 时间折扣的测量方法 四 时间折扣的指标 第二节 不同的折扣与冲动性 一 时间折扣与概率折扣 二 区分不同的冲动性 三 时间观念的差异 第三节 风险跨期决策 一 回报、时间及风险的权衡 二 选项比较模型 三 属性比较模型 四 时间的不确定性第七章 默认启发式 第一节 默认选项与默认效应 一 默认选项的作用 二 默认效应的机制 三 隐含的推荐与社会规范 四 设置默认选项的伦理风险 五 自我助推 六 数字化助推 第二节 默认选项的社会意义 一 社会意义建构 二 行为信号的传递第八章 算法决策与人机协作 第一节 算法决策的准确性 一 算法决策与人类决策的比较 二 算法决策错误 三 算法厌恶及其成因 四 任务的客观性与不确定性 五 对算法的信任变化 六 算法决策错误引发的反应 第二节 人与智能机器的合作 一 人机博弈时的合作性 二 拟人化外表的作用 三 信任与合作预期 四 伦理设计 五 道德两难与常识参考文献
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