# 可得性启发

## 元数据

- 书名：思考，快与慢
- 作者：丹尼尔·卡尼曼
- 章节：第二部分 / 第12章
- 定位：AI PM / 产品经理 / 策略与增长面试
- 优先级：P0
- 标签：availability, risk, feedback

## 面试问题

为什么最近发生的事会被高估？

## 30 秒回答

越容易被想起的事件，越容易被判断为常见或重要。媒体曝光、个人经历和生动案例都会改变风险感知。

## 展开要点

- 可得性不是频率本身，而是回忆难易度。
- 近期事故、极端案例和身边故事会放大风险或机会判断。
- 产品决策要把案例直觉和真实基准率分开。

## 高频追问

- 如何用数据校正可得性偏见？
- 为什么客服声音可能被过度放大？
- 舆情如何影响产品优先级？

## 项目映射

- 把高声量用户反馈和全量行为数据并列展示。
- 复盘线上事故时区分发生概率、影响范围和恢复能力。

## AI PM 迁移

AI PM 不能只根据最近一次模型翻车决定路线，要建立稳定错误分类和长期趋势。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文。