决策与风险分析中的认知和动机偏差

行为决策研究表明，普通人和专家的判断与决策受到多重偏差的影响。决策与风险分析旨在改善判断和决策，并克服许多这些偏差。然而，当从决策者或专家那里引出模型组件和参数时，分析师往往会面临他们试图帮助克服的偏差。当这些输入有偏差时，会严重降低模型和分析的质量。这些偏差有些来源于错误的认知过程，有些则源于对更优分析结果的动机。本文识别出与决策与风险分析相关的认知和动机偏差，因为它们可能扭曲分析输入并且难以纠正。我们还回顾并提供有关现有去偏见技术的指导以克服这些偏差。此外，我们描述了一些相关性较低的偏差，因为它们可以通过逻辑或分解引导任务来纠正。我们在文章结尾提出未来研究的议程。