Cognitive Biases Academy
SI
පුරනය වන්න
ප්රධාන මෙනුව
සියලුම නැඹුරුතා
පාඨමාලාව
අප ගැන
SI
(Sinhala)
පුරනය වන්න
→
Cognitive Biases Academy
මෙනුව වසන්න
සියලුම නැඹුරුතා
පාඨමාලාව
අප ගැන
SI (Sinhala)
පුරනය වන්න
මුල් පිටුව
අධික තොරතුරු
මතකයේ දැනටමත් රැඳී ඇති හෝ නිතර නැවත නැවත එන දේ අප දකිමු
11 කාණ්ඩයේ නැඹුරුතා
මතකයේ දැනටමත් රැඳී ඇති හෝ නිතර නැවත නැවත එන දේ අප දකිමු
නැඹුරුතා ගවේෂණය කරන්න
ගැඹුරු ගවේෂණය
සියලුම නැඹුරුතා
සුලභතා අනුමානය (Availability Heuristic)
මෑත කාලීන සිදුවීම් හෝ චිත්තවේගීය බලපෑමක් හේතුවෙන් අපගේ මනසට පහසුවෙන් නැඟෙන සිදුවීම්වල සම්භාවිතාව අපි අධිතක්සේරු කරමු.
අවධානය යොමුවීමේ නැඹුරුව (Attentional Bias)
අපගේ වර්තමාන චිත්තවේගීය තත්වය හෝ කරදර මත පදනම්ව, ඇතැම් දේවල් කෙරෙහි වැඩි අවධානයක් යොමු කරන අතර අනෙකුත් දේවල් නොසලකා හරිමු.
මිත්යා සත්යතා ආචරණය (Illusory Truth Effect)
නැවත නැවත ඇසීමට ලැබීම නිසා, තොරතුරුවල සැබෑ නිරවද්යතාවය නොසලකා ඒවා සත්ය යැයි විශ්වාස කිරීමට අප පෙළඹෙමු.
හුදු නිරාවරණ ආචරණය (Mere Exposure Effect)
හුදෙක් හුරුපුරුදු වීම නිසා පමණක් අප යම් යම් දේවල් කෙරෙහි වැඩි කැමැත්තක් දක්වමු.
සන්දර්භ ආචරණය (Context Effect)
උත්තේජක පිළිබඳ අපගේ සංජානනයට අවට සන්දර්භය හෝ පරිසරය බලපායි.
ඉඟි මත රඳා පවතින අමතක වීම (Cue-Dependent Forgetting)
යම් මතකයක් ගබඩා කරන විට තිබූ මතක ඉඟි නොමැති වූ විට, එම තොරතුරු නැවත සිහිපත් කිරීමට අප අපොහොසත් වෙමු.
මනෝභාවයට අනුරූපී මතක නැඹුරුව (Mood-Congruent Memory Bias)
අපගේ වර්තමාන චිත්තවේගීය තත්වයට ගැලපෙන මතකයන් අපට වඩාත් පහසුවෙන් සිහිපත් වේ.
සංඛ්යාත මායාව (බාඩර්-මයින්හොෆ් සංසිද්ධිය)
පළමු වරට යමක් අපගේ අවධානයට ලක් වූ පසු, එය නිතර නිතර දැකීමට අප පෙළඹෙන අතර, එය හදිසියේම සෑම තැනකම ඇතැයි විශ්වාස කරමු.
සංවේදනයේ පරතරය (Empathy Gap)
අපගේ සහ අන් අයගේ හැසිරීම් සහ තීරණ කෙරෙහි චිත්තවේගීය තත්වයන්ගේ බලපෑම අපි අවතක්සේරු කරමු.
මගහැරීමේ නැඹුරුව (Omission Bias)
හානිකර ක්රියාවන්ට වඩා, සමානව හානිකර වන කිසිවක් නොකර සිටීම් (මගහැරීම්) අඩු වරදක් ලෙස අපි සලකමු.
මූලික අනුපාත දෝෂය (Base Rate Fallacy)
යම් තනි සිදුවීමක් පිළිබඳ නිශ්චිත තොරතුරු වෙනුවෙන් අපි සාමාන්ය සංඛ්යානමය තොරතුරු (මූලික අනුපාත) නොසලකා හරිමු.
භාෂාව තෝරන්න
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)
අවලංගු කරන්න