Mengapa kami lebih mempercayai tekaan dan khabar angin daripada statistik

2024 Pengarang: Malcolm Clapton | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-17 04:06

Sains menjelaskan mengapa kita masih takut untuk menerbangkan kapal terbang, kita menolak vaksinasi dan tidak pandai memahami orang.

Anda mendapat suntikan selesema bermusim dan sakit. Dan seorang kenalan juga mengadu kesihatan yang tidak baik. Anda tahu itu, Vaksin Influenza secara statistik. Kertas kedudukan WHO, vaksinasi influenza boleh mengurangkan risiko penyakit sebanyak 70–90% dan menyelamatkan ratusan ribu nyawa. Tetapi sekarang anda tidak begitu mempercayainya.

Tetapi anda melihat seorang lelaki di tempat letak kereta. Dia berpakaian serba hitam, dia mempunyai banyak tatu, dan rock keras kedengaran dari fon kepalanya. Adakah anda fikir dia datang dengan basikal atau kereta? Kemungkinan besar, anda akan memilih pilihan pertama tanpa teragak-agak. Walaupun, sebenarnya, kebarangkalian yang kedua lebih tinggi, kerana terdapat lebih banyak kereta di jalan raya. Atau mungkin dia seorang penunggang basikal.

Dalam kedua-dua kes, ini adalah masalah kesilapan peratusan asas - berat sebelah kognitif yang tertakluk kepada semua orang.

Apakah intipati herotan kognitif ini

Disebabkan ralat peratusan asas, kami cenderung mengabaikan statistik dan data umum. Sebaliknya, kami bergantung pada pengalaman peribadi dan kes khas yang kami temui dalam persekitaran kami.

Fenomena ini pertama kali diterangkan oleh ahli psikologi Amos Tversky dan Daniel Kahneman pada 90-an abad kedua puluh. Mereka menjalankan kajian, Teori Prospek: Analisis keputusan di bawah risiko, di mana peserta diterangkan secara ringkas tentang satu orang: dia suka teka-teki, dia mempunyai pemikiran matematik, dan dia seorang introvert.

Para peserta kemudiannya dibahagikan kepada dua kumpulan: satu diberitahu bahawa orang ini telah dipilih daripada 70 jurutera dan 30 peguam. Kumpulan lain diberitahu sebaliknya: sampel termasuk 30 jurutera dan 70 peguam. Soalannya adalah sama untuk semua orang: apakah kebarangkalian bahawa orang ini adalah seorang jurutera?

Ramai daripada mereka yang ditemu bual bersetuju bahawa penerangan sekecil itu tidak mencukupi untuk menentukan profesion wira. Tetapi kebanyakan masih cenderung untuk mempercayai bahawa dia seorang jurutera.

Tinjauan dijalankan dengan cara yang berbeza: kini para peserta pada mulanya tidak diberikan sebarang maklumat tentang orang itu. Kemudian jawapan mereka adalah berdasarkan kebarangkalian umum: jika terdapat lebih ramai jurutera dalam kumpulan, maka kemungkinan wira itu juga seorang jurutera adalah lebih besar. Dan jika terdapat lebih ramai peguam dalam kumpulan itu, kemungkinan besar, dia adalah seorang peguam. Daripada ini kita boleh membuat kesimpulan bahawa apabila kita tidak mempunyai maklumat khusus, tiada apa yang boleh mengelirukan kita.

Mengapa kita tidak sentiasa mempercayai statistik

Dalam kes tertentu, Kesilapan Kadar Asas dalam Penghakiman Kebarangkalian nampaknya data umum tidak cukup dipercayai: mereka tidak boleh mengambil kira semua faktor yang mempengaruhi keadaan kami sekarang. Lebih-lebih lagi, mereka tidak sepadan dengan penghakiman yang telah kami buat.

Para saintis mengaitkan Pada psikologi ramalan kesilapan pemikiran ini dengan keterwakilan heuristik - keupayaan seseorang untuk membuat kesimpulan berdasarkan stereotaip dan penilaian peribadi.

Kecondongan kognitif lain memburukkan keadaan.

Ini adalah kecenderungan ke arah negatif, di mana seseorang melihat dan mengingati berita buruk dengan lebih baik, dan bias pengesahan, apabila dia memilih maklumat yang sepadan dengan pendapatnya yang sedia ada.

Apakah bahaya yang boleh dilakukan oleh herotan kognitif ini?

Anda salah menilai orang

Nampaknya tidak ada salahnya membuat kesilapan dengan profesion atau kualiti peribadi seseorang. Tetapi jika anda memikirkannya, akibatnya mungkin sangat berbeza: anda tidak dapat mengenali penipu, anda terlibat dalam syarikat yang buruk, anda terlepas kenalan penting untuk kerjaya anda atau pekerja yang berharga untuk syarikat itu.

Sebagai contoh, dalam satu eksperimen, Mengenai psikologi ramalan, peserta diminta untuk menilai GPA pelajar hipotesis. Untuk melakukan ini, mereka diberi statistik mengenai pengagihan rating. Tetapi para peserta tidak mengendahkannya jika mereka diberikan perwatakan deskriptif pelajar. Pada masa yang sama, yang terakhir ini sama sekali tidak ada kaitan dengan pengajian dan prestasi akademik.

Ini adalah bagaimana penyelidik membuktikan bahawa temu bual universiti tidak berguna.

Percubaan ini menunjukkan bahawa kita tidak boleh selalu menilai orang dengan begitu tepat sehingga kita hanya berpandukan pengalaman kita.

Tahap kebimbangan meningkat

Meremehkan maklumat statistik boleh menyebabkan seseorang terlalu curiga. Ketakutan untuk terbang di atas kapal terbang atau kengerian pemikiran obsesif bahawa bom akan berada di dalam bas atau pemandu akan tertidur semasa memandu boleh menjejaskan jiwa dengan serius. Ia membuatkan anda mengalami kebimbangan dan tekanan. Dan ketakutan berterusan bahawa anda akan mendapat penyakit yang jarang berlaku dan dahsyat boleh menyebabkan hipokondria.

Anda membuat kesilapan dalam situasi penting

Anda ingin memberikan simpanan anda pada kadar faedah yang tinggi dan pergi ke bank muda yang kurang dikenali. Anda tahu bahawa mereka sering menjadi tidak boleh dipercayai dan lebih selamat untuk pergi ke organisasi besar yang menawarkan keadaan yang kurang menyenangkan. Tetapi pada akhirnya, anda lebih mempercayai rakan yang menyimpan wang di bank yang sama dan ulasan yang baik di Internet.

Dan kadangkala ralat dalam peratusan asas boleh menjejaskan kesihatan dan juga nyawa.

Ambil suntikan selesema: anda enggan melakukannya sekali lagi kerana ia tidak berkesan untuk anda kali terakhir. Akibatnya, ternyata anda jatuh sakit dan mendapat komplikasi yang serius.

Atau, katakan anda seorang doktor. Seorang pesakit datang kepada anda, selepas memeriksanya, anda melihat gejala penyakit yang dahsyat dan jarang berlaku. Nampaknya semuanya jelas. Tetapi fakta bahawa penyakit itu jarang berlaku sepatutnya membuat anda menyemak semula diagnosis. Dan jika tidak, anda boleh menetapkan rawatan yang salah dan membahayakan pesakit.

Bagaimana untuk menangani ralat peratusan asas

Jangan cepat membuat kesimpulan

Jika anda telah dapat menilai sesuatu tanpa banyak berfikir, berhenti dan fikir. Selalunya, ini adalah sebab untuk memikirkan semula fenomena atau situasi sekali lagi. Dunia tidak begitu mudah untuk membuat kesimpulan berdasarkan 2-3 kriteria yang jelas pada pandangan pertama.

Elakkan menjadi kategori

Jika anda sudah membuat kesimpulan, jangan berhenti di situ - bersikap fleksibel. Mungkin data input telah berubah atau anda tidak mengambil kira sesuatu, atau terdapat maklumat penting baharu.

Kumpul lebih banyak data

Di satu pihak, nampaknya munasabah untuk membuat kesimpulan berdasarkan data khusus yang khusus untuk situasi anda. Tetapi sebaliknya, anda hanya boleh mendapatkan gambaran lengkap jika anda mempunyai maklumat sebanyak mungkin. Jadi cari dan gunakannya.

Tapis maklumat

Untuk memberikan anggaran yang tepat tentang sesuatu, anda bukan sahaja memerlukan data yang lengkap, tetapi juga data yang boleh dipercayai. Berhati-hati dengan saluran berita dan televisyen - selalunya fakta dibentangkan secara terpilih, dan tumpuan adalah pada satu perkara.

Akibatnya, gambaran keseluruhan terganggu dan anda melihat maklumat terlalu emosi.

Oleh itu, hanya mempercayai statistik rasmi, penyelidikan saintifik dan data berasaskan bukti.

Luaskan ufuk anda

Sentiasa belajar dan berminat dengan apa yang berlaku di sekeliling anda. Cuba belajar perkara baru dari pelbagai bidang. Lebih banyak maklumat yang anda ada, semakin kurang anda perlu membuat kesimpulan. Anda sudah mempunyai angka rasmi dan fakta yang tepat di tangan anda.