Cognitive Biases Academy
BN
সাইন ইন
প্রধান মেনু
সব বায়াস
কোর্স
সম্পর্কে
BN
(Bengali)
সাইন ইন
→
Cognitive Biases Academy
মেনু বন্ধ করুন
সব বায়াস
কোর্স
সম্পর্কে
BN (Bengali)
সাইন ইন
হোম
পর্যাপ্ত অর্থ নেই
আমরা স্টেরিওটাইপ, সাধারণীকরণ ও অতীত অভিজ্ঞতা থেকে বৈশিষ্ট্য পূরণ করি
15 বিভাগ অনুসারে বায়াস
আমরা স্টেরিওটাইপ, সাধারণীকরণ ও অতীত অভিজ্ঞতা থেকে বৈশিষ্ট্য পূরণ করি
বায়াস অন্বেষণ করুন
গভীর পর্যালোচনা
সব বায়াস
গোষ্ঠীগত আরোপের ত্রুটি
আমরা ধরে নিই যে কোনো ব্যক্তির বৈশিষ্ট্যই তার দলের পরিচায়ক, অথবা দলের সিদ্ধান্ত মানেই সব সদস্যের ব্যক্তিগত মত।
চূড়ান্ত আরোপের ত্রুটি
নিজের দলের বাইরের কারও খারাপ কাজের জন্য তার চরিত্রকে এবং ভালো কাজের জন্য পরিস্থিতিকে দায়ী করার প্রবণতা।
স্টেরিওটাইপিং
কোনো নির্দিষ্ট দল বা গোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত হওয়ার কারণেই আমরা একজন ব্যক্তির মধ্যে কিছু নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য থাকবে বলে ধরে নিই।
অপরিহার্যবাদ
আমরা মনে করি যে নির্দিষ্ট কোনো শ্রেণি বা গোষ্ঠীর অন্তর্নিহিত কিছু বৈশিষ্ট্য থাকে, যা তাদের আচরণ নির্ধারণ করে।
কার্যকরী স্থিরতা
কোনো বস্তুর চিরাচরিত ব্যবহারের বাইরে আমরা সেটিকে অন্য কোনো সৃজনশীল কাজে ব্যবহারের কথা সহজে ভাবতে পারি না।
নৈতিক শংসাপত্রের প্রভাব
কোনো ভালো কাজ করার পর আমরা অবচেতনভাবেই মনে করি যে এখন কিছুটা খারাপ আচরণ করলেও দোষ নেই।
ন্যায়-বিশ্ব অনুকল্প
আমরা বিশ্বাস করতে চাই যে পৃথিবীটা ন্যায্য, আর তাই ভুক্তভোগীরা হয়তো নিজেদের দোষেই ভোগান্তির শিকার হয়।
ভ্রান্তি থেকে যুক্তি
কোনো যুক্তিতে খুঁত থাকলে আমরা সরাসরি ধরে নিই যে তার উপসংহারটাও ভুল হবে।
কর্তৃপক্ষের পক্ষপাতিত্ব
কর্তৃত্বশীল কারও মতামতকে আমরা সাধারণ মানুষের মতামতের চেয়ে বেশি নির্ভুল ও গুরুত্বপূর্ণ বলে ধরে নিই।
অটোমেশন পক্ষপাতিত্ব
মানুষ বা অন্য কোনো উৎসের চেয়ে আমরা অনেক সময় স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম বা মেশিনের পরামর্শের ওপর বেশি নির্ভর করি।
ব্যান্ডওয়াগন প্রভাব
চারপাশের অনেক মানুষ কোনো কিছু করছে বা বিশ্বাস করছে দেখেই আমরাও সেই স্রোতে গা ভাসিয়ে দিই।
প্লাসেবো প্রভাব
কোনো চিকিৎসা কাজ করবে, এই প্রবল বিশ্বাসের কারণেই অনেক সময় শারীরিক অবস্থায় ইতিবাচক পরিবর্তন দেখা যায়।
Representativeness Heuristic
We judge how likely something is by how closely it resembles our mental prototype, ignoring base rates and sample size.
Pygmalion Effect
What others expect of us tends to come true, because their expectations change how they treat us and how we respond.
Algorithm Aversion
We abandon an algorithm after seeing it make one mistake, even when it still outperforms human judgment; in other settings we over-trust it.
ভাষা নির্বাচন করুন
AF
(Afrikaans)
AR
(العربية)
AZ
(azərbaycanca)
BG
(български)
BN
(বাংলা)
CS
(čeština)
DA
(dansk)
DE
(Deutsch)
EL
(Ελληνικά)
EN
(English)
ES
(español)
ET
(eesti)
FA
(فارسی)
FI
(suomi)
FIL
(Filipino)
FR
(français)
GU
(ગુજરાતી)
HE
(עברית)
HI
(हिन्दी)
HR
(hrvatski)
HU
(magyar)
HY
(Հայերեն)
ID
(Bahasa Indonesia)
IT
(italiano)
JA
(日本語)
KA
(ქართული)
KK
(қазақ тілі)
KM
(ភាសាខ្មែរ)
KN
(ಕನ್ನಡ)
KO
(한국어)
KU
(کوردی)
LO
(ລາວ)
LT
(lietuvių)
LV
(latviešu)
ML
(മലയാളം)
MN
(монгол)
MR
(मराठी)
MS
(Bahasa Melayu)
MY
(မြန်မာဘာသာ)
NB
(Bokmål)
NL
(Nederlands)
NN
(nynorsk)
PA
(ਪੰਜਾਬੀ)
PL
(polski)
PS
(پښتو)
PT
(português)
RO
(română)
RU
(русский)
SI
(සිංහල)
SK
(slovenčina)
SL
(slovenščina)
SR
(Српски)
SV
(svenska)
SW
(Kiswahili)
TA
(தமிழ்)
TE
(తెలుగు)
TG
(тоҷикӣ)
TH
(ไทย)
TL
(Tagalog)
TR
(Türkçe)
UK
(українська)
UR
(اردو)
UZ
(Ўзбек)
VI
(Tiếng Việt)
YUE
(廣州話)
ZH
(简体中文)
বাতিল