下一个被害人就是你？

晚上在回去的路上接到了家人的电话，当时差不多九点多了，我爸很是担心我的安全，因为我一直一个人住，这几天媒体一直在报道杀人魔的事情，目前这位魔头还未抓捕归案，处于流窜状态。
父母对我的爱展露无遗，我心很是温暖，不过对于他们的担心我一点也不介怀。其实，这种担心是没有必要的。冷静分析一下，发现车祸死亡的几率比被杀人魔盯上的几率要大多了。据统计，平均每年因车祸死亡的人数超过15万，平均每天有400人丧生车轮下，但为什么人们会低估车祸这种更危险的事件的发生概率，高估杀人魔的发生概率呢？
这是因为人们陷入了可获得性的误区，人们经常忽视样本大小而以记忆中可以想象到的例子帮助判断。能想到的例子多，就认为这种现象比较普遍，想到的例子少，就觉得这种现象出现的少。杀人魔的事件被媒体广泛报道，给人留下了更为深刻的印象。所以给人以草木皆兵的错觉。
再举个例子，你原来住的那个小区的治安防范工作做得不是很严格，不管是不是小区的人都可以自由出入，那段时间，你丢了好几辆自行车，你周围的邻居也反映说自行车失窃现象严重，那时，你经常和朋友说，上海的治安状况糟糕透了，你估计上海的自行车失窃率大概有百分之七八十那么高。后来你搬家了，住进了一个现代化小区，那里保安工作做得很不错，进出都要专门的磁卡，这样一来外来的流动人口少了，自行车也就不容易被偷了。所以，你非常高兴地告诉朋友们，现在上海的治安得到了很大的改善，自行车失窃率降到不足10%了。
这就是典型的用周围事情的鲜明性来做判断的例子，这是人们在对不确切的事情估计和预测时会经常用的办法，却也有可能陷入可获得性误区。影响获得性的因素有很多，越是鲜明的东西，在大脑中的印象越深刻，可获得性就越强。在现实生活中，并非多的东西就鲜明，少的就不鲜明。关注明显的东西使人们对特殊生动的事件印象特别深刻，记忆犹新，以为其占的比例很大，而对经常发生的大样本事件却习以为常，这就导致人们对风险的态度产生偏差。
要对付可获得性带来的错觉，前提是你知道你可能会犯这样的错误，要知道，正常人会普遍高估令人印象深刻的事件的发生概率，可以用反向调整法来应对。比如说，我们第一感觉是杀人魔很猖獗，这时，你知道了可获得性的误区存在，我们就应该检视一下是不是因为我们对这种情况更熟悉，记忆更深刻而高估了其存在的比例，也就是说，我们在判断事物时，除了要关注描述的细节以外，还要注意到集合的基本规律（除了看它像什么，还要看它是什么的可能性有多大），不要被显眼的数据锚定，而忽视在它之前还要加一个事件的先验概率（正态分布）。