Sezgisel kestirmeler

Açılış sahnesi

Murat, Konya'da ikinci el bir araba almak için bir galeriye giriyor. Beğendiği arabanın camında büyük harflerle bir fiyat yazıyor. Satıcı fiyatın "zaten indirimli" olduğunu söylüyor. Murat yarım saat pazarlık ediyor ve sonunda camdaki rakamın oldukça altında bir fiyatta anlaşıyor. Galeriden çıkarken iyi bir iş yaptığından emin.

Akşam komşusu, aynı model, aynı yıl ve benzer kilometredeki arabasını birkaç ay önce, Murat'ın ödediğinden belirgin biçimde daha ucuza aldığını anlatıyor. Murat şaşırıyor. Pazarlıkta kazandığını sanıyordu; oysa bütün pazarlık, camdaki rakamın etrafında dönmüştü. O rakam, Murat'ın "makul fiyat" duygusunun başlangıç noktası olmuştu.

Murat da galeri de hayalî. Ama Murat'ın başına gelen, psikologların yarım yüzyıldır sistemli biçimde incelediği bir olgu: belirsiz bir soruya hızlı bir yanıt verirken, zihnin elinin altındaki ilk bilgiye nasıl tutunduğu.

Bu derste ne olacak

Bu derste, insanların belirsizlik altında hızlı yargılar verirken kullandığı üç klasik kestirmeyi inceleyeceğiz: bir şeyin ne kadar tipik göründüğüne bakmak, akla düşen örneklerin çokluğuna ve hızına bakmak ve bir başlangıç sayısından yola çıkıp ayarlamak.

Terapi Akademisi'nin düşünme ve karar verme dersinde, zor bir sorunun yerine farkında olmadan daha basit birinin konması olarak sezgisel kestirme kavramı ve canlı örneklerin olasılık tahminlerini nasıl kaydırdığı işlendi; çerçeveleme etkisi ve yanlılık eğitimlerinin sınırlı etkisi de orada ele alındı. Bu derste bu kavramları tekrar tanımlamayacağız. Odak, kestirmelerin her birinin nasıl işlediğini gösteren deneylerde ve tartışmanın öteki yüzünde: bu kestirmelerin ne zaman işe yaradığı.

Sıfır noktası

1974'te Amos Tversky ve Daniel Kahneman, Science dergisinde yayımladıkları bir makalede, insanların belirsizlik altında yargıda bulunurken sınırlı sayıda kestirmeye başvurduğunu ve bu kestirmelerin genellikle işe yaradığını, ama bazen sistemli hatalara yol açtığını öne sürdü. Makalenin öne çıkardığı üç kestirme, bu dersin omurgasını oluşturuyor.

Burada önemli bir nokta var: bu kestirmeler birer kusur olarak değil, sınırlı zaman ve bilgiyle yargı vermenin yolları olarak tanımlandı. Hatalar, kestirmenin yapısını görünür kılan ipuçlarıydı. Bir görme yanılsamasının görme sistemimizin nasıl çalıştığını göstermesi gibi.

Mekanizma

Ne kadar tipik görünüyor

Birinci kestirme, bir şeyin bir gruba ait olma olasılığını, o gruba ne kadar benzediğine bakarak tahmin etmek.

Benzerlik çoğu zaman iyi bir ipucu. Ama olasılık hesabının bazı temel kurallarını göz ardı ettirebiliyor. Bunların en çarpıcısı, Tversky ve Kahneman'ın 1983'te yayımladığı bir problemde ortaya çıktı. Katılımcılara Linda adında otuz bir yaşında, bekâr, açık sözlü ve çok zeki bir kadın tanıtıldı; felsefe okumuş, öğrenciyken ayrımcılık ve toplumsal adalet konularıyla yakından ilgilenmiş, nükleer karşıtı gösterilere katılmıştı. Sonra iki seçenekten hangisinin daha olası olduğu soruldu: Linda bir banka veznedarıdır; ya da Linda bir banka veznedarıdır ve feminist harekette etkindir.

Temsil ediciliğin bir başka sonucu, bir olayın genel sıklığını göz ardı etmek. Terapi Akademisi'nin risk dersinde tanımlanan taban oran kavramı, burada kritik bir rol oynuyor.

Örnekler ne kadar kolay akla geliyor

İkinci kestirmede bir olayın ne sıklıkta yaşandığına, aklımıza o olaydan kaç örnek ve ne çabuklukla düştüğüne göre karar veriyoruz. Terapi Akademisi bu kestirmenin klinik kararlara yansımasını anlattı; burada sorulacak soru başka: belirleyici olan, akla gelen örneklerin sayısı mı, yoksa onları akla getirmenin ne kadar kolay olduğu mu?

Norbert Schwarz'ın ekibi 1991'de bu iki etkeni birbirinden ayırdı. Katılımcıların bir kısmından kendilerini atılgan biçimde davrandıkları altı durumu, bir kısmından on iki durumu yazmalarını istedi. Ön denemelerde altı durumu hatırlamak kolay, on iki durumu hatırlamak zor bulunmuştu. Ardından katılımcılar kendi atılganlıklarını değerlendirdi.

Bir başlangıç noktası

Üçüncü kestirme, açılıştaki Murat'ın başına gelen.

Tversky ve Kahneman, 1974'teki makalelerinde bunu çarpıcı bir deneyle gösterdi. Katılımcıların önünde sıfırdan yüze kadar sayıların yazılı olduğu bir çark çevrildi; çark gizlice yalnızca 10 ya da 65'te duracak biçimde ayarlanmıştı. Katılımcılara önce Birleşmiş Milletler'deki Afrika ülkelerinin yüzdesinin çarkta çıkan sayıdan büyük mü küçük mü olduğu, sonra bu yüzdenin ne olduğu soruldu.

Etki uzmanları da kapsıyor. Birgit Englich, Thomas Mussweiler ve Fritz Strack 2006'da Alman hukukçularla yaptıkları bir dizi çalışmada, katılımcılara kurgusal bir hırsızlık davasında ceza belirlettiler. Bir çalışmada savcının ceza talebini katılımcılar zar atarak kendileri belirledi; zarlar gizlice ayarlanmış, bir grupta düşük, ötekinde yüksek bir sayı verecek biçimde hileliydi. Yüksek sayı atanların verdiği cezalar, düşük sayı atanlarınkinden ortalamada daha uzun oldu.

Usta katmanı

Kestirmeler ne zaman işe yarıyor

Tversky ve Kahneman'ın programı, kestirmelerin yol açtığı hatalara odaklandığı için çoğu zaman insan aklının ne kadar kusurlu olduğunu gösteren bir program olarak okundu. Gerd Gigerenzer ve çalışma arkadaşları bu okumaya karşı çıktı. Onlara göre basit kestirmeler, belirli ortamlarda karmaşık hesaplamalardan daha iyi bile sonuç verebiliyordu.

Bu görüşün en bilinen örneği, en basit kestirmelerden biri.

Daniel Goldstein ve Gigerenzer 2002'de Amerikalı ve Alman öğrencilere Amerikan şehir çiftleri gösterip hangisinin daha kalabalık olduğunu sordu. San Diego ile San Antonio karşılaştırmasında, Amerikalı öğrencilerin yaklaşık üçte ikisi doğru yanıt verdi; Alman öğrencilerin ise hepsi San Diego'nun daha kalabalık olduğunu doğru biçimde söyledi. Alman öğrencilerin çoğu San Antonio'yu hiç duymamıştı; tanıdıkları şehri seçmek onları doğru yanıta götürdü.

Bu iki yaklaşım çoğu zaman karşıt olarak sunuluyor; ama aslında farklı soruları vurguluyorlar. Kahneman ve Tversky'nin programı, kestirmelerin nerede yanılttığını göstererek nasıl çalıştıklarını ortaya koydu. Gigerenzer'in programı ise aynı kestirmelerin hangi ortamlarda neden işe yaradığını sordu.

Kanıtın sınırı

Birleşme yanılgısı, taban oranı ihmali ve çapalama etkisi, farklı ülkelerde ve farklı gruplarda defalarca tekrarlanmış güçlü bulgular. Hatırlama kolaylığının yargıları etkilediği de genel olarak destekleniyor.

Ama bu bulguların büyük kısmı, katılımcıların bir kâğıt üzerinde soyut sorular yanıtladığı laboratuvar çalışmalarından geliyor. Gerçek hayatta insanlar çoğu zaman geri bildirim alıyor, deneyim kazanıyor ve kararlarını başkalarıyla tartışıyor; bu koşulların kestirmelerin etkisini ne kadar değiştirdiği her alanda aynı değil. Sorunun sıklıklarla sorulması gibi küçük değişikliklerin bazı yanılgıları belirgin biçimde azaltması, hataların bir kısmının sorunun sunuluş biçiminden kaynaklanabileceğini gösteriyor.

Kestirmelerin ne kadar "akıl dışı" olduğu sorusunun yanıtı da kullanılan ölçüte bağlı. Olasılık kuramına uygunluk ölçüt alındığında hatalar öne çıkıyor; gerçek ortamlarda başarı ölçüt alındığında, aynı kestirmeler çoğu zaman iyi işliyor.

Kendin dene

Aklında kalsın

Belirsizlik altında hızlı yargılar verirken insanlar sınırlı sayıda kestirmeye başvuruyor; bu kestirmeler çoğu zaman işe yarıyor ama bazen sistemli hatalara yol açıyor.

Temsil edicilik kestirmesi, bir şeyin bir kategoriye ne kadar benzediğine bakarak olasılığını yargılatıyor; bu, birleşme yanılgısına ve taban oranlarının göz ardı edilmesine yol açabiliyor.

Yargıları etkileyen yalnızca akla gelen örneklerin sayısı değil, onları akla getirmenin ne kadar kolay hissettirdiği.

Rastgele olduğu bilinen bir başlangıç sayısı bile, uzmanlar dahil insanların sonraki tahminlerini kendi yönüne çekebiliyor.

Bir kestirmenin iyi ya da kötü olması, kullanıldığı ortamın yapısına bağlı; aynı basit kural bir ortamda karmaşık hesaplardan iyi, ötekinde yanıltıcı olabiliyor.

Sonraki derse köprü

Bu dersteki kestirmeler, zihnin belirsiz bir soruya hızla yanıt üretme yollarıydı. Ama insanların yargılarını sistemli biçimde kaydıran tek şey bunlar değil. Bir inancı olan biri, o inancı destekleyen bilgiyi aramaya ve çürüten bilgiyi gözden kaçırmaya yatkın; aynı seçenek farklı sözcüklerle anlatıldığında da farklı bir tercih yapabiliyor.

Bu eğilimleri başkalarında görmek kolay, kendinde fark etmek zor. Bunları kendi kararlarında yakalamanın yolları, bir sonraki dersin konusu: bilişsel yanlılıklar.