Euristika yra „nykščio taisyklės“, kognityvinės strategijos, kurias žmonės naudoja pasirinkdami, kai susiduria su duomenų pertekliumi. Pavyzdžiui, darbdavys, priimdamas sprendimus dėl įdarbinimo, gali naudoti euristiką „ilgi plaukai reiškia, kad žmogus yra žvynelis“. Kaip ir ankstesniame pavyzdyje, euristika ne visada veikia efektyviai. Kai kurios euristikos sukelia sistemines klaidas, kurias galima eksperimentiškai išskirti, todėl jos yra pažymėtos šališkumu.
Labiausiai paplitęs ir iliustratyvus sistemingo šališkumo pavyzdys yra per didelis tikimybių priskyrimas jungtims. Išbandykite šiuos veiksmus:
Linda yra 31 metų, vieniša, atvira ir labai ryški. Kolegijoje ji įgijo filosofijos specialybę. Būdama studentė, ji labai domėjosi diskriminacija ir kitomis socialinėmis problemomis, dalyvavo demonstracijose prieš branduolinę energetiką. Kuris teiginys labiau tikėtinas?
a. Linda yra banko kasininkė.
b. Linda yra banko kasininkė ir aktyviai dalyvauja feministiniame judėjime.
Kai derinama su kitomis galimybėmis atmesti testuotoją, dauguma žmonių iš tikrųjų pasirenka b, nors b (a jungtuko) tikimybė tikrai yra mažesnė už a tikimybę, kuri yra b superaibė. Tačiau mūsų protas automatiškai veikia taip. Įvairi euristika ir šališkumas, atrodo, yra įtrauktas į mūsų žmogaus proto veikimo būdą.
Išbandykite kitą:
Įvertinkite serijos produktą:
9 x 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = ?
vs
1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 = ?
Eksperimentiniai tyrimai patvirtino, kad įverčiai yra stipriai nukreipti į pirmąją seriją. Tyrime, kurio metu dalyviai turėjo pateikti atsakymus per penkias sekundes, pirmosios serijos vidutinis įvertinimas buvo 4,200, o antrosios – tik 500. Tikrasis atsakymas yra 40,000 XNUMX. Visi radikaliai neįvertino tikrojo atsakymo.
Šis šališkumas vadinamas įtvirtinimu – fiksavimu, kas pirmiausia, ir nepakankamu koregavimu, kai gaunama daugiau duomenų. Pardavimo kontekste pardavėjai dažnai parodo klientui brangesnį produktą, o po to laipsniškai koreguoja žemyn. Dėl to visi produktai atrodo pigesni ir yra labai efektyvi pardavimo strategija, kuri išnaudoja universalią žmogaus euristiką ir šališkumą.
Bayeso taisyklė dažnai buvo minima kaip būdas matematiškai ir normatyviškai prognozuoti, išlaisvinant sprendimus priimančius asmenis nuo šališkų sprendimų grėsmės. Deja, pritaikyti Bayeso taisyklę kasdieniame kontekste gali būti sunku tiems, kurie nėra aiškiai to išmokyti.