稀释效应（Dilution Effect）是决策与判断心理学中的一个重要概念，它描述了当与决策核心无关的信息被引入时，这些信息会“稀释”或减弱人们对关键线索的重视程度，从而导致判断的准确性下降。这一现象最早由心理学家阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼在1974年的研究中提出，它揭示了人类认知系统在处理信息时的一种系统性偏差：我们往往难以有效过滤无关细节，反而让这些冗余信息干扰了原本基于相关证据的理性推断。
稀释效应的经典实验涉及对人物特质的评估，例如，当受试者仅被告知某学生“很聪明且勤奋”时，他们会高度确信该生在考试中表现出色；但如果额外加入一些中性或无关的信息，如“该生喜欢听音乐且常去图书馆”，尽管这些细节本身无害，却会显著降低受试者对“聪明勤奋”这一核心特质的依赖，最终使得预测变得模糊和保守。这种效应不仅出现在个人判断中，还广泛存在于商业决策、医疗诊断和法律评估等领域，例如在投资分析中，过多的市场噪音可能稀释关键财务指标的影响，或在诊断中，冗长的病史描述会弱化核心症状的显著性。
从认知机制来看，稀释效应源于人类大脑的有限处理能力：我们倾向于对所有可获得的信息赋予一定权重，即使其中部分信息明显无关，这会导致注意力分散和启发式思维的失效。管理实践中，理解稀释效应有助于优化信息呈现方式，例如在报告或沟通中聚焦核心数据，避免信息过载。对于那些希望深化学习的读者，我推荐阅读特沃斯基和卡尼曼的原始论文《Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases》（1974），以及近年来的扩展研究，如《The Dilution Effect: A Misguided Heuristic in Decision-Making》一文，它们提供了更深入的理论和实证分析。