가용성 휴리스틱 (Availability Heuristic)

처음 실린 날 2026-05-23 · 마지막으로 고친 날 2026-09-27

다른 이름: 가용성 편향 · 가용성 어림법 · Availability Heuristic

한 줄 정의

빈도·확률을 판단할 때 "사례가 얼마나 쉽게 떠오르나"로 추정하는 인지 지름길. 생생하고 최근의 정보가 통계를 누른다.

일상 한 줄

쉽게 떠오르는 게 자주 일어나는 거라고 착각한다.

흔한 장면

비행기 사고 뉴스 후 비행 공포 — 실제 이동 거리당 사망률은 자동차가 100배 넘게 높다.
친한 사람의 성공담만 보고 같은 길 선택 — 실패한 다수는 안 보임.
최근 본 뉴스를 세상의 평균이라고 단정.
큰 홍수가 난 다음 해에 홍수보험 가입이 늘었다가 해마다 줄어 원래 수준으로 돌아간다. 저자는 이 양상을 지난 홍수를 잊어 가는 학습 과정으로 설명했다 [Gallagher 2014].

왜 빠지나

빈도를 따로 세기보다 떠오르는 정도를 대신 쓴다 — 사람은 겪은 일의 빈도를 꽤 자동으로 기억하지만(Hasher & Zacks 1984), 빨리 판단해야 할 때는 "얼마나 쉽게 떠오르나"로 갈음하는 경우가 많다.
생생함이 빈도를 누른다 — 같은 빈도 수준에서도 사고·토네이도·홍수처럼 극적인 사인은 더 크게, 당뇨·심장병·천식처럼 조용한 사인은 더 작게 추정됐다 [Lichtenstein et al. 1978]. 다만 이 연구는 생생함을 따로 조작하지 않았고, 보도 쏠림과 떠올리기 쉬움이 함께 섞여 있다.
최근 정보 가중치 ↑ — 미국 전역의 홍수·보험 자료에서 홍수가 난 다음 해 보험 가입이 급히 늘었다가 해마다 줄어 기준 수준으로 돌아갔다. 저자는 과거 홍수를 잊어 가는 과정을 넣은 학습 모형이 이 자료에 가장 잘 맞는다고 봤다 [Gallagher 2014].

빠져나오는 법

1. "왜 이렇게 쉽게 떠오르지?" 묻기: 뉴스 때문인가, 내 한 번의 경험 때문인가? (근거 수준: 경험칙. 실험실에서는 쉬움의 원인을 다른 데로 돌리면 쉬움 효과가 사라졌다 [Schwarz et al. 1991]) 2. 통계 확인: 가능하면 실제 빈도·확률 찾아보기. (근거 수준: 경험칙. 실험에서 치우침을 피하라는 지시만으로는 고쳐지지 않았다 [Lichtenstein et al. 1978]) 3. 생생한 한 사례 < 평범한 다수: 강렬한 한 케이스보다 데이터 신뢰. (근거 수준: 경험칙. 직접 검증 연구 없음) 4. 뉴스 다이어트: 신문은 드문 사인을 흔한 사인보다 훨씬 자주 보도했다 [Lichtenstein et al. 1978]. 다만 위험 빈도 판단에서는 매체보다 주변 경험의 영향이 컸으므로 [Pachur et al. 2012], 이 처방은 걱정·체감 위험을 다스리는 용도에 가깝다. (근거 수준: 경험칙. 신문 보도 분석 [Lichtenstein et al. 1978]과 판단 모형 비교 [Pachur et al. 2012]에서 끌어냄. 뉴스를 줄이는 개입의 효과를 잰 연구는 이번 작업에서 찾지 못했다)

함께 쓰기 좋은 도구

평균 회귀 — 한 번의 극단을 영구로 외삽하지 않기
표본 크기 — 작은 표본은 변동 큼
생존편향 — 살아남은 사례만 보이는 함정

통념이 무너지는 순간

### "내 직감이 통계보다 정확하다" ⚠ 흔한 말: "데이터는 거짓말한다, 현장이 답이다" — 경험주의 슬로건. ✓ 학술: Lichtenstein, Slovic, Fischhoff, Layman & Combs 1978 (J. Exp. Psychol: Human Learning and Memory 4(6):551-578)이 참가자들에게 41가지 사망 원인의 연간 사망자 수를 추정하게 했다. 드문 사인은 부풀리고 흔한 사인은 낮춰 잡았다. 같은 빈도 수준에서도 사고·자동차 사고·토네이도·홍수는 더 크게, 당뇨·심장병·천식은 더 작게 봤다. 지역 신문(Eugene Register-Guard) 184일치를 세어 보니 자살보다 23% 드문 살인이 9.6배 더 자주 보도됐다(같은 논문 본문, 원문 대조). 연구진은 이 치우침의 원인으로 노출 편중과 기억·상상하기 쉬움을 들었고, 치우침을 피하라고 일러 줘도 참가자는 고치지 못했다. 한편 Pachur, Hertwig & Steinmann 2012 (J. Exp. Psychol: Applied 18(3):314-330)에서는 사망자 수 판단을 가장 잘 설명한 것이 "내 주변에서 그 원인으로 겪은 사례 떠올리기"(availability-by-recall)였다. 이 단서는 꽤 정확했고, 매체 노출은 판단에 거의 영향이 없었다. 직감은 내가 겪은 표본만큼만 정확하다.

"비행기가 무섭다 — 너무 위험해 보인다"

⚠ 흔한 말: 비행기 사고 뉴스 후 자주 듣는 반응. ✓ 학술: 2023년 미국 자료에서 1억 승객마일당 사망자는 승용차·트럭 0.53명, 항공 0.003명이다(미국 교통통계국 BTS 자료를 USAFacts가 정리). 추락 사고는 드물지만 크게, 오래 보도되어 떠올리기 쉽다. Tversky & Kahneman 1973도 비행기 추락처럼 사람이 계속 곱씹는 나쁜 결과는 떠올리기 쉬워져 실제보다 그럴듯해 보인다고 적었다. 다만 이 논문은 비행기와 자동차를 비교한 자료를 내지 않았다. 대표 실험은 글자 K 위치 판단과 유명인 명단 실험이다(아래 "핵심 정의·메커니즘").

"최근 본 정보가 가장 정확하다"

⚠ 흔한 말: "최신 뉴스에 따르면" — 정보 신선도를 정확성으로 혼동. ✓ 학술: Schwarz, Bless, Strack et al. 1991 (JPSP 61(2):195-202)의 ease-of-retrieval 효과: 떠올리기 어려우면 빈도 낮다고 판단하고, 떠올리기 쉬우면 빈도 높다고 판단. 최신성은 인출 용이성을 높이지만 빈도 정보로서는 편향됨. 매체 알고리듬에 의해 어떤 정보가 "최근 자주 보이는지"가 결정 → 그 자체가 가용성 왜곡 도구.

### "가용성 휴리스틱은 항상 오류다" ⚠ 흔한 말: 인지편향 책들의 단순화. ✓ 학술: Gigerenzer 1996 (Psychological Review 103(3):592-596)는 "가용성" 같은 한 단어 이름이 무엇이든 설명해 버려 검증할 수 없다고 비판했다. 이후 Hertwig, Pachur & Kurzenhäuser 2005 (JEP: LMC 31(4):621-642)가 가용성을 "주변에서 떠올린 사례 수"라는 계산 가능한 모델로 세워 시험했더니, 두 위험 중 어느 쪽이 더 많은 목숨을 앗아가는지 고르는 판단을 잘 설명했다. 떠올린 사례가 실제 세상을 고르게 반영하면 가용성은 쓸 만한 단서다. 치우침은 떠올리는 표본이 한쪽으로 쏠렸을 때 생긴다.

빠져나오는 절차

(상세는 위의 "빠져나오는 법" 섹션 참조.)

1차 출처

Amos Tversky & Daniel Kahneman (1973). "Availability: A heuristic for judging frequency and probability." Cognitive Psychology, 5(2), 207-232.
DOI: 10.1016/0010-0285(73)90033-990033-9) (CrossRef 재확인: 2026-09-27)
무료 접근 (OCR 필요한 이미지 PDF): UMass people.umass.edu PDF — 1982 Judgment Under Uncertainty 책의 Ch. 11 재수록, 원논문과 본문 동일. tesseract OCR로 텍스트 추출 후 verbatim 검증 완료 (2026-05-23).

종합 정리: Kahneman (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux. Part II. 비전공자용 표준 참고서.

원문 핵심 인용

"A person is said to employ the availability heuristic whenever he estimates frequency or probability by the ease with which instances or associations could be brought to mind." — Tversky & Kahneman (1973), p. 208 verbatim 검증: 2026-05-23 OA 사본(UMass PDF) OCR 대조, 2026-09-27 공개 원문 사본에서 재확인. 초기 카드 인용은 "come to mind"였으나 실제 본문은 "could be brought to mind"다. "People are preoccupied with highly desirable outcomes, such as winning the sweepstakes, or with highly undesirable outcomes, such as an airplane crash. Consequently, availability provides a mechanism by which occurrences of extreme utility (or disutility) may appear more likely than they actually are." — Tversky & Kahneman (1973) verbatim 검증: 2026-09-27, 공개 원문 대조.

핵심 정의·메커니즘

### 원전 정의 Tversky & Kahneman (1973): 사람이 "사례나 연상이 얼마나 쉽게 떠오를 수 있는가로 빈도나 확률을 추정할 때" 가용성 휴리스틱을 쓴 것이다. 실제로 다 떠올릴 필요는 없고, 떠올리기 쉬울지 가늠만 해도 된다. 자주 일어난 일은 대체로 더 잘 떠오르므로 이 단서는 쓸 만하다. 오류는 떠오르는 정도가 빈도 말고 다른 것의 영향을 받을 때 생긴다.

### 작동 기제 1. 노출이 한쪽으로 쏠림 → 떠오르는 표본이 쏠림 → 지역 신문(Eugene Register-Guard)을 1975년 격월로 184일치 조사하자, 자살보다 23% 드문 살인이 9.6배 더 자주, 15배 넓은 지면으로 보도됐다. 암·당뇨 같은 흔한 사인 19개는 한 번도 나오지 않았다 [Lichtenstein et al. 1978]. 2. 쏠린 표본 → 빈도 추정이 쏠림 → 41개 사인의 연간 사망자 수 추정에서 드문 사인은 부풀리고 흔한 사인은 낮춰 잡았고, 같은 빈도 수준에서도 사고·토네이도처럼 극적인 사인을 더 크게 봤다. 치우침을 피하라고 일러 줘도 고치지 못했다 [Lichtenstein et al. 1978]. 3. 떠올리기 쉬움의 느낌 자체가 판단 재료 → 자기주장이 강했던 행동을 6개 적은 사람(자기 평정 평균 6.3)이 12개 적은 사람(5.2)보다 자신을 더 자기주장적으로 봤다. 12개가 떠올리기 더 어려웠기 때문이다 [Schwarz et al. 1991]. 4. 기억의 검색 구조 → 첫 글자로 단어를 찾기가 셋째 글자로 찾기보다 쉬워, K·L·N·R·V가 첫째 자리에 더 많다고 판단했다(152명 중 105명) [Tversky & Kahneman 1973].

### 언제 강해지고 언제 약해지나
쉬움을 다른 데로 돌릴 때: 떠올리기 어려운 이유를 다른 데로 돌리게 하면(오귀인 조작) 쉬움의 효과가 사라졌다 [Schwarz et al. 1991]. 메타분석에서 이런 이론 기반 조절 변수는 이론대로 뚜렷한 효과를 냈다 [Weingarten & Hutchinson 2018].
표준 설계를 벗어날 때: 표준 few-versus-many 설계와 다른 조작은 효과가 작거나 뒤집혔고, 쉬움의 매개도 약했다 [Weingarten & Hutchinson 2018].
내 주변 경험이 있을 때: 사망자 수 판단은 사회 관계망에서 직접 겪은 사례가 가장 잘 설명했고 이 단서는 꽤 정확했다. 매체에서 접한 사례의 영향은 거의 없었다 [Pachur et al. 2012].
판단 종류: 빈도 판단보다 통계적 생명가치·체감 위험 판단에서 감정의 상대적 영향이 컸다 [Pachur et al. 2012].
자기 평가 과제: 목격자 확신이나 자기 평가에서는 쉬움 효과가 나오지 않기도 했다 [Groncki et al. 2021].
시간이 지나면: 홍수 직후 늘어난 보험 가입은 해마다 줄어 원래 수준으로 돌아갔다. 같은 TV 방송권에 있으나 홍수를 겪지 않은 지역도 가입이 늘었지만 증가 폭은 피해 지역의 3분의 1이었다 [Gallagher 2014]. 홍수를 방송으로만 접했을 가능성이 큰 지역보다 직접 겪은 지역이 더 크게 움직였다.

### 어떻게 재나
쌍비교 — 두 사인 중 어느 쪽이 더 많은 사람을 죽이는지 고르고 몇 배인지 적는다 [Lichtenstein et al. 1978].
절대 빈도 추정 — 연간 사망자 수를 적게 한 뒤 실제 통계와 비교한다. 참가자에게 "자동차 사고 사망 5만 명" 같은 기준값 하나를 준다 [Lichtenstein et al. 1978].
few-versus-many — 사례를 적게(6개) 또는 많이(12개) 떠올리게 한 뒤 판단을 비교한다 [Schwarz et al. 1991].
계산 가능한 모델 비교 — 떠올린 사례 수, 첫 사례가 떠오르는 속도, 평균 쪽으로 끌린 실제 빈도 등 후보 모델의 예측을 판단과 대조한다 [Sedlmeier et al. 1998; Hertwig et al. 2005; Pachur et al. 2012].

### 헷갈리는 개념과의 차이 | 개념 | 판단 재료 | 가용성과의 차이 | |---|---|---| | 가용성 휴리스틱 | 사례가 떠오르는 정도 | 빈도·확률 판단 | | 인출 용이성(유창성) 효과 | 떠올리기 쉬움의 느낌 | 떠올린 사례 수와 반대 방향을 가리킬 수 있음 [Schwarz et al. 1991] | | 감정 휴리스틱 | 대상에 대한 좋고 싫음 | 체감 위험 판단에서 비중이 더 큼 [Pachur et al. 2012] | | 최신성 편향 | 가장 최근 정보 | 가용성을 높이는 한 경로 | | 가용성 폭포 | 공론장에서 반복된 주장 | 개인 판단이 아닌 집단 과정. 드러난 인식이 연쇄 반응을 일으켜 공론에서 점점 더 그럴듯해짐 [Kuran & Sunstein 1999] |

주요 후속 연구·메타분석

### Lichtenstein, Slovic, Fischhoff, Layman & Combs (1978) — 사망 원인 빈도 판단의 두 치우침 Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), 551–578. DOI: 10.1037/0278-7393.4.6.551

설계: 실험 5편. 41개 사인을 두고 쌍비교와 연간 사망자 수 추정을 시켰다. 참가자의 직접·간접 경험 평정과 지역 신문 184일치 보도를 함께 조사했다.
결과: 드문 사인 과대·흔한 사인 과소 추정(1차 치우침)과, 같은 빈도에서도 특정 사인을 과대·과소 추정하는 2차 치우침이 나왔다. 살인은 자살보다 23% 드문데 9.6배 더 보도됐다. 보도 빈도·지면은 판단과 어느 정도 관련됐고 실제 빈도와는 관련이 약했다. 치우침을 피하라는 지시로도 고쳐지지 않았다.
의미와 한계: 매체 노출 편중과 판단 치우침을 함께 보인 고전. 연구진 스스로 원인을 노출 편중·기억·상상하기 쉬움 "가운데 가능한 것들" 로 적었다. 다른 신문의 비슷한 결과는 당시 미간행 원고였던 Combs & Slovic을 참조하라고 각주에 적었다. (전문 대조)

### Schwarz, Bless, Strack, Klumpp, Rittenauer-Schatka & Simons (1991) — 떠올리기 쉬움의 느낌이 판단을 움직인다 Journal of Personality and Social Psychology, 61(2), 195–202. DOI: 10.1037/0022-3514.61.2.195

설계: 참가자에게 자기주장적(또는 비자기주장적) 행동을 6개 또는 12개 적게 했다(조건당 9~10명). 후속 실험에서 쉬움의 원인을 배경 음악 등으로 돌리게 했다.
결과: 자기주장적 행동 6개 조건 6.3, 12개 조건 5.2. 비자기주장적 행동 12개를 떠올린 사람(6.2)이 6개를 떠올린 사람(5.2)보다 자신을 더 자기주장적으로 봤다. 상호작용은 p < .07로 약했고, 저자들은 이후 실험에서 반복됐다고 적었다.
의미와 한계: 사례 수와 쉬움을 떼어 낸 표준 설계. 원 실험 표본이 매우 작다. (전문 대조)

### Weingarten & Hutchinson (2018) — 인출 용이성 효과 메타분석 Psychological Bulletin, 144(3), 227–283. DOI: 10.1037/bul0000122

설계: 논문 142편, 연구 263개, 효과크기 582개. 쉬움의 매개 효과도 분석했다.
결과: 표준 설계의 효과는 중간 크기(r = .25). 쉬움의 느낌이 전체 효과의 약 3분의 1~2분의 1을 매개했다. 출판 편향 보정 후 PEESE r = .193(95% CI .153–.232), PET r = .104(95% CI .034–.172).
의미와 한계: 보정 뒤에도 효과가 0보다 크게 남았다. 쉬움 외에 다른 매개 변수도 있다. (전문 대조)

### Groncki, Beaudry & Sauer (2021) — 원 실험 재현 실패 Memory, 29(2), 234–254. DOI: 10.1080/09658211.2021.1882502

설계: 목격자 맥락 연구 3편(N = 343, 350, 312)과 Schwarz et al.(1991) 원 실험 재현(N = 661).
결과: 네 연구 중 세 곳에서 참가자는 과제가 더 어렵다고 느꼈지만, 확신·자기주장 평가에는 빈도주의·베이즈 검정 모두 효과가 없었다.
의미와 한계: 표본이 원 연구보다 훨씬 큰 재현에서 효과가 나오지 않았다. 메타분석의 보정된 작은 효과 [Weingarten & Hutchinson 2018]와 함께 읽어야 한다. (초록만 읽음)

### Pachur, Hertwig & Steinmann (2012) — 가용성 대 감정, 그리고 매체 Journal of Experimental Psychology: Applied, 18(3), 314–330. DOI: 10.1037/a0028279

설계: 학생 표본 연구 2편. 빈도·통계적 생명가치·체감 위험 세 가지 판단을 암 종류(동질 집합)와 고전적 사인 집합에서 받았다. 가용성·감정 휴리스틱의 정밀 모델을 비교했다.
결과: 사회 관계망에서 직접 겪은 사례를 떠올리는 모델(availability-by-recall)이 판단을 가장 잘 맞혔고 생태적 타당도도 높았다. 매체에서 접한 사례의 역할은 거의 없었다. 생명가치·체감 위험 판단에서는 감정의 상대적 비중이 컸다.
의미와 한계: "뉴스 때문에 위험을 잘못 안다" 는 통념에 대한 반대 결과. 학생 표본이다. (초록만 읽음)

### Sedlmeier, Hertwig & Gigerenzer (1998) — 글자 위치 판단은 가용성으로 치우치지 않았다 Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 24(3), 754–770. DOI: 10.1037/0278-7393.24.3.754

설계: 연구 3편. Tversky & Kahneman(1973) 글자 위치 과제를 두 가지 정밀 가용성 모델과 "평균 쪽으로 끌린 빈도" 모델로 시험했다.
결과: 글자가 첫째 자리에 더 많은지 판단은 대체로 실제 비율을 따랐다. 추정 순위도 실제 순위와 잘 맞았고, 낮은 값 과대·높은 값 과소 추정만 있었다.
의미와 한계: 고전 실험의 가용성 해석에 도전한 결과. (초록만 읽음)

### Gallagher (2014) — 홍수 뒤 보험 가입은 급히 늘었다가 제자리로 돌아간다 American Economic Journal: Applied Economics, 6(3), 206–233. DOI: 10.1257/app.6.3.206

설계: 미국 전국의 대규모 지역 홍수와 홍수보험 계약을 묶은 새 패널 자료. 홍수가 난 지역과 같은 TV 방송권의 홍수 없는 지역을 비교했다.
결과: 보험 가입은 홍수 다음 해에 급히 늘었다가 해마다 줄어 기준 수준으로 돌아갔다. 같은 방송권의 홍수 없는 지역은 피해 지역의 3분의 1 속도로 가입을 늘렸다. 자료는 과거 홍수를 잊거나 정보가 불완전하다고 둔 베이즈 학습 모형과 가장 잘 맞았다. 증가율 수치는 초록에 없다.
의미와 한계: 실험실 밖에서, 실제 돈을 쓰는 행동으로 최근 경험의 무게를 보인 대규모 자료다. 직접 겪은 경험이 매체로 본 경험보다 크게 작용했다는 점은 Pachur et al.(2012)과 같은 방향이다. 다만 저자는 이 양상을 "가용성" 이라는 이름보다 망각이 섞인 학습 모형으로 설명했다. 관찰 자료라 보험 가격·규제 변화 같은 다른 요인을 완전히 배제하지는 못한다. (초록만 읽음)

### 그 밖의 문헌
Combs, B., & Slovic, P. (1979). Newspaper coverage of causes of death. Journalism Quarterly, 56(4), 837–849. DOI: 10.1177/107769907905600420 — 두 신문의 사망 보도 분석. 이번 작업에서 원문·초록을 읽지 못했다. 184일·9.6배 수치는 Lichtenstein et al. (1978) 본문에 있다.
Kuran, T., & Sunstein, C. R. (1999). Availability cascades and risk regulation. Stanford Law Review, 51(4), 683. DOI: 10.2307/1229439 — 가용성 폭포 개념.
Hertwig, R., Pachur, T., & Kurzenhäuser, S. (2005). JEP: LMC, 31(4), 621–642. DOI: 10.1037/0278-7393.31.4.621 — "떠올린 사례 수" 모델.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Science, 185(4157), 1124–1131. DOI: 10.1126/science.185.4157.1124.
Slovic, P., Fischhoff, B., & Lichtenstein, S. (1980). Facts and fears. In Societal Risk Assessment (pp. 181–216). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4899-0445-49.
Gigerenzer, G. (1996). Psychological Review, 103(3), 592–596. DOI: 10.1037/0033-295X.103.3.592.
Gigerenzer, G., & Brighton, H. (2009). Topics in Cognitive Science, 1(1), 107–143. DOI: 10.1111/j.1756-8765.2008.01006.x.
Hasher, L., & Zacks, R. T. (1984). American Psychologist, 39(12), 1372–1388. DOI: 10.1037/0003-066X.39.12.1372.

비판·한계

### 재현성
쉬움 효과: 메타분석은 보정 뒤 r = .10~.19로 작지만 0이 아닌 효과를 남겼다 [Weingarten & Hutchinson 2018]. 원 실험을 661명으로 다시 한 연구는 효과를 찾지 못했다 [Groncki et al. 2021].
글자 위치 실험: 다시 해 보니 판단이 실제 비율을 대체로 따랐다 [Sedlmeier et al. 1998].
사망 원인 판단의 치우침: 1차 치우침(드문 것 과대·흔한 것 과소)은 반복 관찰되지만, 그 원인이 가용성인지 평균 쪽으로 끌리는 추정 일반의 성질인지는 논쟁이다 [Hertwig et al. 2005].

### 대표 반론
이름이 설명을 대신한다: Gigerenzer (1996)는 "가용성" 같은 한 단어 이름이 정반대 결과도 설명할 수 있어 검증되지 않는다고 비판했다. 응답으로 연구자들은 가용성을 "떠올린 사례 수" 같은 계산 가능한 모델로 세워 시험했고, 위험 빈도 판단을 잘 설명했다 [Hertwig et al. 2005; Pachur et al. 2012].
매체 탓의 한계: Lichtenstein et al. (1978)은 신문 보도의 쏠림과 판단 치우침을 함께 보였지만, 보도 측정치와 판단의 상관은 "어느 정도" 였다. Pachur et al. (2012)에서는 매체 노출이 판단에 거의 영향이 없었고 주변 경험이 판단을 이끌었다.
빈도 기억은 꽤 정확하다: 사람은 겪은 사건의 빈도를 의도하지 않아도 상당히 잘 기록한다 [Hasher & Zacks 1984]. 가용성 오류는 떠올리는 표본이 쏠린 조건에서 나온다.

### 쓰면 안 되는 상황
직접 겪은 사례가 분포를 잘 대표하는 영역 — 오래 일한 분야의 흔한 일에서 경험을 통째로 무시하는 것. 주변 경험 단서는 꽤 정확했다 [Pachur et al. 2012].
상대 의견을 반박하는 이름표로 쓸 때 — 판단이 틀렸다는 근거 없이 "가용성 편향" 이라고 부르는 것.
빈도 추정 교정 수단으로 "뉴스 끊기" 만 권할 때 — 체감 위험·걱정에는 맞을 수 있으나 빈도 판단에서 매체의 영향은 작았다 [Pachur et al. 2012].