1. 一个具体问题
一次用户访谈之后，你相信大家需要更复杂的筛选器。随后读到的抱怨都像在印证这个判断，少数认为页面太复杂的人则被解释为“不熟悉产品”。问题可能不是证据太少，而是支持与反对的证据受到了不同待遇。
2. 一句话解释
确认偏误是搜集、解释或记忆信息时，偏向维护已有判断的倾向。
3. 出处与原意
它不是某个实验独占的结论。Nickerson 在一九九八年的综述中梳理了多种表现，包括偏向性搜索和对模糊证据的不对称解读。这里讨论的是判断过程，不能仅凭别人不同意自己，就给对方贴上偏误标签。
4. 原理与机制
先有假设有助于缩小搜索范围，但也会规定我们看见什么。如果只问“哪里需要增加功能”，得到的答案自然集中在增加功能；如果把成功算作理论正确、失败算作执行例外，理论便失去了接受检验的机会。需要区分合理的先验信念和拒绝更新：前者可以随证据改变，后者不断移动证明标准。
一个实用判断标准是证据的诊断性：支持现有观点的材料，如果在相反解释下也很容易出现，就没有想象中那么有力。反证也不是任何一句反对意见，而是能够区分竞争解释的观察。把反方说得很弱再轻易推翻，无法完成这种检验。
5. 一个完整案例
假设案例：一个团队从八次访谈中记录了五次筛选相关意见，计划做高级筛选。复查原话后发现，其中三人实际上是不知道默认列表如何排序，只有两人想设置复杂条件。团队先写下两个解释：用户缺少能力，或用户不理解现有能力。随后给新一组用户分别展示清晰的排序说明和高级筛选原型，观察完成同一任务的时间与错误。若说明版本已经解决问题，就降低对新增功能的信心；若复杂任务仍失败，再支持扩展功能。关键是让两个解释面临同一把尺子。
案例中还可以保留访谈提纲与原始记录，标明哪些问题由主持人主动提示。若高级筛选只在被询问后才出现，而排序困惑是用户自发提出，二者的证据地位就不同。下一轮应避免先介绍拟做功能，再询问用户是否喜欢。
6. 适用条件与反例
这种提醒适用于调研、招聘、排查故障和阅读争议材料，但不能推导出每个议题都应把双方意见各算一半。证据质量差异很大时，机械平衡反而误导。也不必寻找无限反例；应优先寻找一旦出现，就会显著改变行动的证据。
7. 今天可以尝试的行动
选一项准备推进的决定，写出目前判断、最强支持证据，以及一条足以让你改主意的观察。把搜索词改成能同时发现两种解释的中性问题，再请一位不了解原结论的人对证据分类。讨论时先比较记录，再表达立场。
8. 参考资料与关联条目
- Nickerson（1998），Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises。