为了确保“光速质量”，测试界正以极快的速度发展技术进步。
“持续集成、数字转换、生命周期自动化、将质量向左移动以最小化成本”等都是一些神奇的词汇。虽然我们谈论这些，但潜在的问题-“为什么和如何遗漏缺陷”-仍在继续被听到，而且仍然没有得到回答
而在当时，似乎最明显的缺陷已经溜走了。
但为什么？
虽然我们都希望自己很有逻辑性、条理性和理性，但可悲的是，我们都受到认知偏见的影响，这些偏见也影响着我们日常生活中的思维过程，包括我们的职业工作。
你要学的是： [
认知偏见-一个简单的描述
软件测试中认知偏差的类型研究
#1)相似偏见
#2)同余偏差
#3)确认偏差
#4)潮流效应
#5)注意内盲
#6)负性偏见
一个人对社会现实的建构，而不是客观的输入，可能决定着他们在社会世界中的行为。因此，认知偏见有时会导致知觉扭曲、判断不准确、解释不合理或非理性。“
好的，…这是一个很好的定义…但是它如何影响思维以及它对测试世界中的测试人员意味着什么呢？
好吧！当测试人员接近任何测试时，他们已经受到了自己的偏见的影响-基于寻找什么、可能出现的缺陷、开发人员、整个项目的历史等等，构建自己的想法和判断，列表还在继续。
我们必须了解不同类型的偏见，这样我们才能更多地意识到并切实考虑如何有效地管理这些偏见。
软件测试中认知偏差的类型研究
有不同的认知偏见，我们需要寻找在我们自己，其中一些是详细解释如下。
Cognitive Bias
#1)相似偏见
人类很容易根据相似的情况来判断一种情况。
例如作为测试人员，我们常常倾向于认为web应用程序会有类似的错误种类而客户端服务器应用程序也会出现类似的错误集。
作为测试人员，我们自然只会根据项目的性质来寻找那些类似的错误。不幸的是，由于这种性质，有时我们往往会错过最明显的，仅仅是因为我们的头脑不允许我们这样想。
#2)同余偏差
这是一种行为，我们的头脑拒绝考虑其他选择。
这意味着，测试人员倾向于只验证预期的行为，因此否定验证都错过了。
在编写测试用例时，我们倾向于用它们的预期行为覆盖所有需求，而忽略负流，因为没有在需求中具体提到所有的负流。
它们隐含在需求中，实际上也不可能记录所有的用户行为。
#3)确认偏差
这是一种通过确认我们的信念和假设来寻找和解释信息的倾向。
通常，在测试世界中，我确信我们会遇到我们认为一个特定的开发人员代码默认情况下，与其他缺陷相比，会有更多的缺陷，因此我们将花费大量时间来测试由他开发的模块。
在这些信念的影响下，会增加其他人开发的模块中遗漏缺陷的风险。
#4)潮流效应
这种随波逐流的效果使行为或信仰在人民中传播开来。
当一定数量的人相信某件事时，它就自动增加了另一个人也相信同样的可能性。这种情况在我们日常生活中经常发生。
最常见的例是当我们买一些产品的时候。与其我们独立选择一个产品，我们通常是按照别人的信念去做。
在测试世界中也会显示完全相同的行为。在我们的对等组中，如果有些人认为某个特定模块是无缺陷的，我们在不知不觉中倾向于相信相同的内容，而我们在验证过程中给予该模块的关注会大大降低。
#5)注意内盲
这是一个行为，而测试人员，我们往往错过最明显的缺陷，当我们不寻找它。
想象一下，当你要求一群人数出有特定颜色的人时，你可以观察到，人们会全神贯注地数着这些，而他们却错过了周围任何其他重要或重要的东西。
将此与测试世界联系起来，在一个增强项目中例如果其中一个屏幕是新开发的，那么测试人员自然倾向于更多地关注新开发的屏幕，而忽略其他关键集成。
#6)负性偏见
消极偏见是一种人类倾向于将更多的心理重压坏的经验比一个好的。
这是从哪里进入测试世界的？很难说服测试人员为产品的构建提供许可，因为他们只关注于他们发现的缺陷。
他们没有时间证明产品绝对没有缺陷。这是决定离开-直播对于一个产品，取决于产品或业务经理，尽管建议会被测试经理引用。
结语
希望你对软件测试中的认知偏见有一个更好的认识，它的影响，以及如何消除这种影响？
需要认识到的一个重要事实是，我们对自己的偏见视而不见，而我们能够识别他人的偏见(这本身就是一个盲点认知偏见)。然而，我们可以更有意识，在很大程度上，我们可以在任何需要的地方对这些问题给予更多的思考。
你还记得受认知偏见的影响吗？你注意到同龄人的认知偏见了吗？欢迎在下面的评论部分表达你的想法！