Az bilgi daha iyi olabilir mi?

Bir an

Kalite müdürü toplantının sonunda ortamı yumuşatmak için bir soru soruyor: tahtaya biri Ege'den, biri doğudan küçük bir il olmak üzere iki ad yazıyor; nüfusu büyük olanı bilen bir çay ısmarlanacak. Çırak Emre doğudaki ilin adını ilk kez duyuyor; Ege'dekini ise biliyor. Hiç düşünmeden "Ege'deki," diyor. Cevabı doğru.

Selin iki ili de tanıyor. Birine bir kez gitmiş, öbürünü haberlerden biliyor. Nüfuslarını hatırlamıyor, birinin üniversitesini, öbürünün sanayisini tartıyor; dakikalar geçiyor. Sonunda yanlış cevap veriyor.

Gülüşmeler arasında Erkan bir şey söylüyor: "Emre bilmediği için kazandı." Selin şaka gibi görünen bu cümleyi ciddiye alıyor. Emre'nin cehaleti, onu doğru cevaba taşıyan bir ipucu muydu? Öyleyse, daha az bilmek bazen daha iyi tahmin etmek demek olabilir mi?

Soru

Bir seçeneği tanıyıp öbürünü tanımamak, karar için kullanılabilir bir işaret midir? Az bilgi gerçekten daha iyi sonuç verebilir mi, verebiliyorsa hangi koşullarda?

Nasıl işler

Emre'nin kullandığı kural çok basittir: iki seçenekten birini tanıyorsan, tanıdığının ölçüt bakımından daha büyük olduğunu tahmin et. Bu kural her yerde işe yaramaz. Ama tanınma, ölçütle bağlantılıysa işe yarar: büyük iller haberlerde daha sık geçer, o yüzden büyük illeri tanıma olasılığı daha yüksektir. Tanımama, dolaylı olarak küçüklüğün bir işaretidir.

Kuralın işe yarayıp yaramadığı, tanımanın ölçütle ne kadar güçlü ilişkili olduğuna bağlıdır.

Selin'in durumu farklıdır. İki ili de tanıdığı için tanıma sezgiselini kullanamaz; başka bilgilere başvurmak zorundadır. O bilgilerin isabeti, tanımanın isabetinden düşükse, Selin'in fazla bilgisi ona zarar verir. İşte paradoks buradan doğar.

Kanıt

İlk bulgular ve sonraki on yıl, yazarların kendi değerlendirmesinde özetlenir.

Bağımsız bir araştırmacının deneyleri daha temkinli bir tablo çizer.

Nerede çöker

Tanıma sezgiseli, tanımanın ölçütle ilişkili olduğu ortamlara bağlıdır. Gigerenzer ve Goldstein'ın 2011'de kendilerinin vurguladığı gibi, bunun için bir referans sınıfının, yani karşılaştırılan nesnelerin ait olduğu belirli bir kümenin bulunması ve çiftlerin o kümeden temsilî biçimde seçilmesi gerekir. Yazarların aktardığı bir çalışmada, katılımcılara var olmayan uydurma bir şehirle gerçek ama başka nedenlerle tanınan bir şehir karşılaştırıldığında, tanınan şehirler vakaların yarısından azında daha büyük kabul edildi. Bir şehir nükleer bir felaket ya da ünlü bir şiir yüzünden tanınıyorsa, tanınma büyüklükle ilgili bir şey söylemez.

Tanıma, ölçütle değil, medyada görünmeyle de ilişkilidir. Sporcular kendi ülkelerinde, uluslararası başarıları sınırlı olsa bile daha çok tanınır. Markalar, reklam yoluyla tanınmayı satın alabilir. Bu ortamlarda tanıma sezgiseli, kaliteyi değil reklam bütçesini ölçer.

Az bilgi etkisinin büyüklüğü de tartışmalıdır. Pohl'un deneylerinde etki ya yoktu ya da küçüktü; insanlar tanımaya ek olarak başka bilgileri de kullandı. Gigerenzer ve Goldstein de 2011'de, bazı insanların çelişen bilgiler karşısında başka stratejiler seçtiğini ve bu bireysel farkların henüz iyi anlaşılmadığını kabul eder.

Yaygın yanılgılar

Sayılarla

Model, etkinin dar bir koşula bağlı olduğunu gösterir. Tanımanın isabeti yüzde 80, bilginin isabeti yüzde 70 olursa, en iyi sonuç 75 il tanındığında yaklaşık yüzde 72,6'dır; hepsini tanıyan yüzde 70'te kalır. Fark küçülür. İki isabet eşitse, etki tamamen kaybolur.

Wimbledon sayıları ise farklı bir şey anlatır. Yüzde 72 ile yüzde 66–69 arasındaki fark, tek bir turnuvanın 127 maçına dayanır; birkaç maçın farklı sonuçlanması sırayı değiştirebilirdi. Yazarlar 2005'te benzer bir sonucun bulunduğunu belirtir, ama bu, bulgunun her spor dalında ve her turnuvada tekrarlanacağını göstermez.

Herkes için aynı mı?

Tanıma sezgiseli, tanınmayanlar için sessiz bir eşitsizlik üretebilir. Az bilinen bir okuldan mezun bir iş adayı, yeni kurulmuş küçük bir tedarikçi ya da medyada görünmeyen bir uzman, tanınmadığı için daha küçük, daha zayıf ya da daha az güvenilir sanılabilir. Tanıma geçerliliğinin yüksek olduğu ortamlarda bu çoğu zaman doğru bir tahmindir; ama bireysel olarak iyi olan bir tanınmayanı haksız yere geride bırakır. Bu bir akıl yürütme olarak öne sürülüyor; ölçen bir çalışmayı burada okumadık.

Tanıma, kimin neyi tanıdığına da bağlıdır. Wimbledon örneğinde oyuncuların yaklaşık yarısını tanıyan amatörler işe yaradı; tüm oyuncuları tanıyan bir uzman ya da hiçbirini tanımayan biri için kural kullanılamaz. Kuralın değeri, yarı bilgili olanların elindedir.

Kendi hayatında

Ufuk yeni bir telefon kılıfı alacak. Çevrimiçi mağazada yüzlerce marka var; birkaçını tanıyor, çoğunu hiç duymamış. Tanıdığı markayı seçmek makul olabilir: tanınan markalar genellikle daha uzun süredir piyasadadır. Ama Ufuk tanıdığı markayı neden tanıdığını da sorabilir: kalitesinden mi, yoksa her videoda reklamını gördüğü için mi?

Tanımaya güvenip güvenmeyeceğini ayırt etmenin bir yolu, tanımanın ölçütle ilişkili olup olmadığını sormaktır. İllerin büyüklüğü haberde görünmeyle ilişkilidir; bir telefon kılıfının dayanıklılığı reklam bütçesiyle aynı ölçüde ilişkili olmayabilir.

Baktığın seçeneğin sonucunu karar defterine yaz.

Kapanış

1. Tanıma sezgiseli, iki seçenekten yalnız biri tanınıyorsa tanınanın daha yüksek değerde olduğu sonucuna varır; tanıma ölçütle ilişkiliyse, tanımamak bir bilgi taşır.
2. Gigerenzer ve Goldstein'ın aktardığı bulgularda Detroit ile Milwaukee sorusunda Alman öğrenciler Amerikalı öğrencilerden daha isabetli çıktı ve yarı bilgili amatörlerin toplu tanıması Wimbledon kazananlarını ATP sıralamalarından daha iyi tahmin etti; Pohl'un bağımsız deneylerinde ise az bilgi daha iyi etkisi ya görülmedi ya da küçüktü.
3. Etki dar bir koşula bağlıdır: tanımanın isabeti, ek bilginin isabetinden yüksek olmalı, bir referans sınıfı bulunmalı ve tanıma ölçütle, örneğin büyüklükle, gerçekten ilişkili olmalıdır.

Beş soru

1. Tanıma sezgiseli nasıl çalışır ve neden "bir boşluktan çıkarım" yapar?
2. Tanıma geçerliliği nedir ve az bilgi daha iyi etkisinin ortaya çıkması için neden önemlidir?
3. Detroit ile Milwaukee örneğinde Alman öğrenciler neden Amerikalı öğrencilerden daha isabetli çıktı?
4. Pohl'un deneyleri tanıma sezgiseli hakkında hangi dört sonuca ulaştı?
5. Tanıma sezgiseli hangi durumlarda yanıltır?

Yanıtlar

İki seçenekten yalnız birini tanıyan kişi, tanıdığının ölçüt bakımından daha yüksek olduğunu tahmin eder. Kural, eldeki bir bilgiden değil, bir şeyi tanımamaktan, yani bilgideki bir boşluktan çıkarım yapar: tanınmayan seçenek muhtemelen daha küçüktür.

Yalnız birinin tanındığı çiftlerde, tanınan seçeneğin gerçekten daha yüksek değerde olduğu durumların oranıdır. Az bilgi daha iyi etkisi, bu oran, iki seçenek de tanındığında kullanılan bilginin isabetinden yüksekse ortaya çıkabilir; aksi hâlde çok bilgi daha iyi sonuç verir.

Yazarların açıklamasıyla, Alman öğrenciler için iki şehirden yalnız birini tanımak sık rastlanan bir durumdu ve tanıma sezgiseli onları doğru cevaba götürüyordu. Amerikalı öğrenciler iki şehri de tanıyordu; tanıma sezgiselini kullanamadılar ve ek bilgilerine başvurdular, o bilgiler de tanıma kadar isabetli değildi.

Tanıma işareti geçerli olduğunda tanınan nesne daha sık seçildi; katılımcıların davranışı kendi bilgilerindeki tanıma geçerliliğini yansıtmadı; az bilgi daha iyi etkisi ya görülmedi ya da küçüktü; yargılar ek bilgilerden etkilendi ve bu bilgiler tanıma işaretini dengeleyebildi.

Tanıma ölçütle ilişkili değilse yanıltır: bir şey büyüklüğü yüzünden değil, bir skandal, bir felaket ya da reklam yüzünden tanınıyorsa. Ayrıca bir referans sınıfı yoksa ya da karşılaştırılan seçenekler o sınıftan temsilî biçimde seçilmemişse, tanımanın ne kadar güvenilir olduğu bilinemez.

Sonraki derse köprü

8. modül burada bitiyor. Ertesi hafta Nermin Hanım fuar hazırlık toplantısını açıyor: plan hazır, stand tasarlandı, ürünler seçildi, herkes iyimser. Selin ekibe beklenmedik bir şey yaptırıyor: "Diyelim ki bir yıl geçti ve fuar tam bir fiyasko oldu. Beş dakika verin, her biriniz bunun neden olduğunu yazsın." 9.1, Ön-ölüm dersi, bir planı başarısız olmuş gibi düşünerek gizli riskleri bulma yöntemini ve dayandığı bulguyu ele alarak 9. modülü açıyor.