樂觀是正面態度，但過度正面，達至「盲目樂觀（Unrealistic optimism）」境界 —— 覺得發生在自己身上的壞事情可能性總是較小，自我感覺良好，卻不見得是好事，因其令人易於作出對未來沒有益處的預測。
盲目樂觀的研究始於羅格斯大學（The Rutgers University）的心理學家 Neil Weinstein 在 70 年代末的發現，在沒有特別的研究方向之下，他要求研究對象預計自己未來會否經歷負面事件如離婚、被解僱，或被搶劫的可能性，發現研究對象的危機意識不太高，反應都是「樂觀」地認為這些危機處於低風險水平。
不過，他們又不是完全否認風險，而是自覺即使處於相同的風險，比起其他人，自己碰上患病、受傷、離婚、死亡等壞事情的機會較少。又例如，即使體重、飲食習慣相同，或是與他人有相似的家族病歷史，並且具有相近的生活方式也好，有些人仍認為他比其他人更不容易患糖尿病。
人們不知道平均水平的標準為何，只相信同樣條件下，自己會是幸運的一群，而好事也比起壞事更容易降臨在自己身上。
不願相信現實
以皮尤研究中心（Pew Research Center）的調查結果為例，2015 年有來自 65% 的美國工人樣本，預測人工智能將在 50 年內壟斷目前人類正在進行的大部分工作。但是，80% 的工人認為自己的工作將保持不變。實質上，他們承認自動化對工人構成威脅，但認為人工智能對其影響低於平均水平。
這是由於焦慮影響了人們的預測 ，難以相信現實的不利因素，更會不知不覺地收集和綜合關於他們預測的事實，以支持他們想要的結果。這個過程甚至可能在生物學上是根深蒂固的 —— 神經科學研究指出在人們的記憶中，支持理想結論的事實會更易被取讀。
盲目地自我中心
盲目樂觀部分也是來自自我中心，試想像，你正在尋找一份工作，盡一切可能使自己成為一個具競爭力的候選人：援引相關經驗，修飾你的簡歷和求職信、人際網絡，只要這樣做，就覺得自己比其他求職者更有可能找到工作，卻想不到其他人可能也在做同樣的事情以爭取工作機會。
Weinstein 試圖在他的實驗室中遏制這種偏見，但只取得了有限度的成功。他讓學生列出影響他們經歷某些事件的機會因素，然後閱讀其他學生對同一提示的回應。當學生意識到他們的風險因素與其他人相類似時，他們不切實際的樂觀情緒減少了，但仍沒有消除 —— 即使沒有任何客觀的理由，比起具有相同風險因素的普通學生，他們依然自覺不太可能遇到負面事件。其他研究表明，即使遇事與最初所預測的不吻合，他們也拒絕修改對個人風險的估計。
Weinstein 認為，盲目樂觀主義並不全然是壞事，想像事情會變好，可能實際上是撫慰我們對未來恐懼的一種方式 —— 免於因悲觀而崩潰。研究表明，像死亡這樣的遙遠事件特別容易被過度樂觀地看待。而且，所討論的事件對預測者愈重要，就愈影響預測，例如過了 50 歲，就會認真想還能活多久，所以預測壽命將會得以延長。
預測自己想相信的
賓夕法尼亞大學研究預測的藝術和科學的 Philip Tetlock 說，強烈的信念是人們做出錯誤預測的重要原因。影響人們預測對自身有利的事物，就是渴望自己所相信的是正確的。人們預測結果將肯定他們對世界的信仰：「民主正在贏得勝利」、「死亡是一個不必要的悲劇」、「有或沒有上帝的存在」，強烈的信念成為自利的信念。
事實上，人們也不會天真得認為只要有信念，事情就會真的發生。他們反而傾向於與大多數其他人分享他們的信仰，以增加未來得到支持的可能性。研究人員稱之為「投射偏差（Projection bias）」，這解釋了為甚麼有人會經常做選舉預測，並認為其他人也會有類似自己的政治觀點，因為人們總是高估他們選擇的候選人受歡迎的程度。
然而，人其實應以更客觀及有意識的方式作出更好的預測，如有些人會選擇在易受自然災害影響的地區居住，因為他們認為自己不會受到影響。Weinstein 知道消除不切實際的樂觀主義並不那麼簡單，他說：「因為它有不同的根源，而且人性是如此固執。」在一項研究中，Weinstein 和他的合作者要求受訪者估計他們的德州小鎮將被龍捲風襲擊的可能性。每個人都認為自己的城鎮比其他城鎮風險小。甚至當一個城市被侵襲時，居民仍然認為他們的城鎮不太可能發生如此災害。
但是，這個城鎮恰巧在研究期間遭受兩次侵襲，這些市民終意識到災難的可能性與所有其他城鎮相同，可惜要兩個龍捲風才令他們覺醒。所以如何預測未來尤為重要，因為它影響我們現在所做的事情，有危機意識更有助預防不幸事件帶來的災難。
