「我朋友的朋友打那支疫苗之後就全身癱瘓了！」這句話是不是聽起來很熟？只要新聞一出現某種副作用的個案，立刻就會有人轉貼說「我就知道這疫苗有問題」。可是我們有沒有想過，那到底是萬分之一、千萬分之一，還是剛好被挑出來嚇人的極端案例？
這種心理錯覺在統計學裡有一個名字：代數錯覺（Base Rate Neglect）。意思是，我們很容易忽略整體基準率，反而把某個特例看得比整體還重。這現象不只在防疫上發生，在職場情緒勒索、家庭教育，甚至投資決策中都充滿它的影子。
聽故事不如看數據：情緒 vs. 統計
人類大腦天生愛聽故事。你跟別人說：「99.99%打疫苗沒事。」對方可能沒什麼感覺；但你說：「我表妹打完兩天後昏倒送醫院。」大家馬上倒抽一口氣。這不是因為我們笨，而是因為故事比數字更容易在腦中留下記憶點。
但這種偏好很容易被操控。例如媒體總愛放大特例，「某男子打疫苗後48小時猝死」，卻很少在標題寫清楚：「該男子原本患有心臟病，且年齡已屆高風險族群」。數據的基準率是：接種後24小時內每百萬人才有極少數這類情況，整體而言疫苗安全性仍然遠高於染疫風險。
職場情緒勒索：一個故事就讓你動搖
在職場上，「你再這樣拚命，早晚會跟那個誰誰誰一樣離婚」這種話你聽過嗎？這是典型用單一個案製造恐懼的話術，背後沒有統計、沒有樣本，只靠情緒暗示你選擇退讓。也許那個「誰誰誰」的離婚根本跟工作無關，可能是價值觀或生活摩擦導致的，但被抽出來變成職場的負面教材。
這種語言的殺傷力強，因為它不跟你講機率，而是直接用極端個案進行心理暗示。被這種故事洗腦久了，你可能就默默降低自己的標準，把選擇權交出去，這其實才是代數錯覺最可怕的地方。
如何破解代數錯覺？三個簡單自我提問
要避免落入這種統計陷阱，有幾個問題可以幫助我們冷靜下來：
- 這個案例是普遍現象還是極端例外？
- 有沒有足夠的樣本或統計數據可以參考？
- 這個事件的風險比其他選項高嗎？還是只是看起來比較可怕？
以疫苗為例，就算你聽到有人出現副作用，也請想想：每年感冒藥導致過敏性休克的案例更多，但我們從沒因為這樣停止買成藥。只是這些數據沒上新聞，我們就不當回事。
真相往往無趣，但它比較安全
代數錯覺之所以難破解，是因為真相常常無聊得要命：「99.97%沒事」聽起來不如「驚！某人接種後身亡」來得刺激。可是在面對健康、金錢、人生選擇時，我們不能只靠情緒做決定。情緒是引導，但統計才是導航。
下次再聽到那些「我朋友就是...」開頭的恐嚇式勸告，不妨停下來問一句：「所以總體數據呢？」——別讓單一的個案騙了你整個人生。
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