Cognitive Biases Academy
ML
സൈൻ ഇൻ
മെയിൻ മെനു
എല്ലാ ബയസുകളും
കോഴ്സ്
കുറിച്ച്
ML
(Malayalam)
സൈൻ ഇൻ
→
Cognitive Biases Academy
മെനു അടയ്ക്കുക
എല്ലാ ബയസുകളും
കോഴ്സ്
കുറിച്ച്
ML (Malayalam)
സൈൻ ഇൻ
ഹോം
അർത്ഥം പോരാ
കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങളിൽ പോലും നാം കഥകളും മാതൃകകളും കണ്ടെത്തുന്നു
15 ഈ കാറ്റഗറിയിലെ ബയസുകൾ
കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങളിൽ പോലും നാം കഥകളും മാതൃകകളും കണ്ടെത്തുന്നു
ബയസുകളെ അടുത്തറിയുക
വിശദമായി വായിക്കുക
എല്ലാ ബയസുകളും
കോൺഫാബുലേഷൻ
കബളിപ്പിക്കണമെന്ന ഉദ്ദേശ്യമില്ലാതെ തന്നെ, ഓർമ്മയിലെ വിടവുകൾ നികത്താൻ അബോധപൂർവ്വം തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയെടുക്കുന്നത്.
ക്ലസ്റ്ററിംഗ് മിഥ്യ
തീർത്തും യാദൃശ്ചികമായി നടക്കുന്ന സംഭവങ്ങൾക്കിടയിൽപോലും എന്തൊക്കെയോ അർത്ഥങ്ങളും ബന്ധങ്ങളും കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നത്.
സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തോടുള്ള സംവേദനക്ഷമത ഇല്ലായ്മ
വലിയ പഠനങ്ങളെക്കാൾ ചെറിയ സാമ്പിളുകൾക്ക് വിശ്വാസ്യത കുറവാണെന്ന കാര്യം അവഗണിച്ച് തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നത്.
സാധ്യതകളെ അവഗണിക്കൽ
കൃത്യമായ വിവരങ്ങളില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സാധ്യതകളെ പരിഗണിക്കാതെ ഫലങ്ങളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധിച്ച് തീരുമാനങ്ങളെടുക്കുന്നത്.
അനക്ഡോട്ടൽ ഫാല്ലസി
ശാസ്ത്രീയമായ തെളിവുകളേക്കാൾ വ്യക്തിപരമായ അനുഭവങ്ങൾക്കും കഥകൾക്കും കൂടുതൽ പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന രീതി.
സാധുതാ മിഥ്യ
ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളിൽ നിന്നും കാര്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും ശരിയായ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാനുമുള്ള സ്വന്തം കഴിവിനെ അമിതമായി വിശ്വസിക്കുന്നത്.
മാസ്ക്ഡ് മാൻ ഫാല്ലസി
ഒരാളെക്കുറിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിൽ അറിവുണ്ടെങ്കിൽ എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും അങ്ങനെ തന്നെയായിരിക്കും എന്ന് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നത്.
സമീപകാല മിഥ്യ
കാലങ്ങളായി നിലവിലുള്ള ഒരു കാര്യമാണെങ്കിലും നമ്മൾ ആദ്യമായി ശ്രദ്ധിച്ചതുകൊണ്ട് അതൊരു പുതിയ സംഭവമാണെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നത്.
ചൂതാട്ടക്കാരന്റെ മിഥ്യാധാരണ
കഴിഞ്ഞകാലത്ത് സംഭവിച്ച കാര്യങ്ങൾ ഭാവിയിലെ യാദൃശ്ചിക സംഭവങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നത്.
ഹോട്ട്-ഹാൻഡ് ഫാല്ലസി
തുടർച്ചയായി വിജയം നേടുന്ന ഒരാൾക്ക് ഇനിയും വിജയിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണെന്ന് കരുതുന്നത്.
മിഥ്യാ പരസ്പരബന്ധം
രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ തമ്മിൽ യാതൊരു ബന്ധവും ഇല്ലാതിരിക്കുമ്പോഴും അവ തമ്മിൽ എന്തോ ബന്ധമുണ്ടെന്ന് ധരിച്ചുവെക്കുന്നത്.
പരേഡോളിയ
മേഘങ്ങളിലോ ചുവരുകളിലോ ഒക്കെ മുഖങ്ങളോ മറ്റു രൂപങ്ങളോ കാണുന്നതുപോലെ, യാദൃശ്ചികമായ കാഴ്ചകളിൽ അർത്ഥങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്.
നരത്വാരോപണം
മൃഗങ്ങളിലോ നിർജ്ജീവ വസ്തുക്കളിലോ മനുഷ്യരുടേതുപോലുള്ള വികാരങ്ങളും സ്വഭാവങ്ങളും ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുന്നത്.
Regression to the Mean
After an extreme result, the next one is usually closer to average, and we mistake that return for the effect of whatever we did in between.
Bullshit Receptivity
We rate vague, impressive-sounding statements as profound when they are empty, mistaking buzzwords for meaning.
ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുക
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)
റദ്ദാക്കുക