Representativeness heuristic er en mental genvej, hvor mennesker vurderer sandsynligheden af en hændelse baseret på, hvor meget den ligner en kendt kategori – snarere end på objektive data.
Eksempler:
- En ny tech-aktie vurderes som lovende, fordi den minder om tidligere succeser (som Apple eller Google).
- En virksomhed med professionel branding vurderes automatisk som økonomisk stærk.
Problemer ved denne bias:
- Ignorerer basis-sandsynligheder og statistik
- Fremmer stereotyper og overgeneralisering
- Øger risikoen for investeringsfejl
Konsekvenser i finans:
- “Hot stock”-fænomener baseret på overfladisk lighed
- Fejlvurdering af kreditværdighed eller afkastpotentiale
- Overreaktion på nyheder eller visuelle indtryk
Modtræk:
- Vurder sandsynligheder baseret på data og historik
- Spørg: “Hvad er den faktiske sandsynlighed – uanset udseende?”
- Brug checklister og objektive kriterier
Representativeness heuristic viser, hvordan intuition ofte leder os væk fra rationelle beslutninger – og understreger behovet for analytisk tilgang i investering.
