Keď skratky nevedú k cieľu - I.
Ragnar

Denne čelíme výzvam, ktoré nás nútia rozhodovať sa a utvárať si názory. Hľadáme čo najpresnejšie informácie, pretože sme presvedčení, že len vtedy naše rozhodnutia môžu byť správne. Mať dostatok informácií je určite veľmi dôležité, nemenej rozhodujúce je však dokázať ich správne využiť. Inak povedané, vedieť korektne myslieť. A tu väčšina z nás robí najväčšie chyby. Nejde o chýbajúce vzdelanie; týchto chýb sa dopúšťajú rovnako jednoduchí ľudia i ľudia s akademickými titulmi. Osoby zvyknuté vo svojej práci pohotovo a presne myslieť robia v bežnom živote rovnaké chybné rozhodnutia ako takmer každý iný. Čím to je?

Naša myseľ pri riešení mnohých úloh v každodennom živote neuplatňuje pravidlá správneho usudzovania, ale akési skratky (zvané aj heuristiky - empirické, neoverené pravidlá). Oproti správnym logickým postupom myslenia majú jednu veľkú výhodu: sú rýchle a často úspešné. Nie však vždy. Mohli by sme povedať, že sú rýchle, ale aj unáhlené.

Myšlienkové skratky, o ktorých bude reč, objavili psychológovia, keď v spolupráci s ekonómami skúmali, ako sa ľudia rozhodujú počas nakupovania. Ekonómovia sa dlho domnievali, že správanie nakupujúcich zákazníkov je možné považovať za racionálne. Teda že ľudia dokážu odhadnúť pravdepodobnosť ziskov a strát a vybrať si takú možnosť, ktorá im prinesie najlepšie možné uspokojenie potrieb. Neskôr sa ukázalo, že to, ak sa ľudia rozhodujú, sa riadi úplne inými pravidlami, než sú racionálne postupy. Výskumníci preto začali hľadať cesty, po ktorých kráča každodenné myslenie človeka. Veľkú časť práce v tejto oblasti vykonali psychológovia Amos Tversky a Daniel Kahnemann. Nasledujúce príklady budú založené najmä na ich práci.

Častým zdrojom chybných rozhodnutí sú zlé odhady pravdepodobnosti. Ak si z viacerých možností máme vybrať tú, ktorá nám najviac vyhovuje, potrebujeme s pravdepodobnosťou počítať. Robíme to však často veľmi nesprávne. Pozrime sa na príklady takých zradných skratiek, ktoré sa v odbornej reči nazývajú heuristiky reprezentatívnosti a dostupnosti.

HEURISTIKA REPREZENTATÍVNOSTI

Príklad 1:
V určitom meste prebehol výskum rodín, v ktorých mali 6 detí. V 72 rodinách sa vyskytlo takéto poradie narodení chlapcov (Ch) a dievčat (D): D, Ch, D, Ch, Ch, D.
Čo si myslíte, koľko sa asi našlo rodín s poradím Ch, D, Ch, Ch, Ch, Ch?

Ako ste odhadovali? Autori zistili, že väčšina ľudí odhaduje podstatne menej prípadov ako 72. Podľa pravidiel pravdepodobnosti je však správny odhad rovnaký ako v prvom prípade - teda rovnako okolo 72 rodín. Dôvod je jednoduchý; kým ho však prezradíme, pozrime si druhý, v praxi oveľa nebezpečnejší príklad (2):

Príklad 2:
Predstavte si, že ste v kasíne pri rulete a rozhodli ste sa, že si chcete vsadiť na párne číslo. Predpokladajme, že máte za sebou 6 neúspešných pokusov, pri ktorých padli takéto čísla (párne - P, nepárne - N):
a) P, N, P, P, P, N
b) P, N, N, N, N, N
V ktorom z týchto dvoch prípadov je pravdepodobnejšie, že v nasledujúcom kole vyhráte - t.j. že padne párne číslo?

Mnohí sú v pokušení očakávať podstatne vyššiu pravdepodobnosť výhry v prípade b) - veď predsa padlo 5-krát za sebou nepárne číslo! Bol by v tom už asi čert, keby TERAZ nepadlo párne! Žiaľ, ani keby tisíckrát za sebou padlo nepárne, pravdepodobnosť nasledujúceho výsledku by sa nezmenila. Dôvod je jednoduchý. Rovnako ako jednotlivé narodenia detí aj výsledky jednotlivých kôl rulety sú navzájom na sebe nezávislé. Každý ďalší prípad, narodenie aj číslo v rulete, je rovnako pravdepodobné. Keďže ide o postupnosť navzájom nezávislých javov (výsledok jedného kola nijako neovplyvňuje výsledok druhého), budú mať obe poradia rovnakú pravdepodobnosť.

Automaticky uplatnená skratka, ktorú nazývame heuristika reprezentatívnosti, tu vedie k nebezpečnej hráčskej ilúzii: keď to doteraz nešlo, TERAZ to určite pôjde. Žiaľ, táto ilúzia zničila už mnohých. Prečo ľudia odhadujú v podobných prípadoch nesprávne pravdepodobnosti? V oboch príkladoch tie poradia, ktoré uvádzame ako prvé, lepšie zodpovedajú predstave ľudí o náhodných poradiach. Sú zdanlivo reprezentatívnejšie, teda lepšie zodpovedajú tomu, ako by vyzerala veľká vzorka. Ak by sme napríklad zoradili 10 000 detí podľa toho, ako prišli na svet, ich poradie by sa pravdepodobne viac podobalo na tie naše poradia, ktorým ľudia prisudzujú vyššiu pravdepodobnosť. Chlapcov bude približne toľko ako dievčat a budú "tak nejako" premiešaní.

Možno povedať, že ľudia posudzujú reťazce náhodných udalostí (napríklad výsledkov rozličných kôl rulety), akoby to neboli reťazce, ale výbery. Inak povedané, je rozdiel, či pozorujeme jedno koleso rulety, ktoré roztočíme šesťkrát za sebou (vtedy dostaneme reťazec zložený z hodnôt typu "párne" a "nepárne"), alebo či roztočíme naraz šesť kolies. V takom prípade sa totiž zastavia naraz a nemá zmysel hovoriť o poradí. A je jasné, že v tomto prípade výsledok "3 krát párne, 3 krát nepárne" je pravdepodobnejší, ako ten, že padne jedno párne a päťkrát nepárne číslo.

Iný prípad použitia tejto mentálnej skratky je unáhlené vyvodzovanie záverov o celej populácii (napríklad o rôznych národoch) na základe iba niekoľkých skúseností. Ak sa spoľahneme na to, že malá vzorka bude dobre reprezentovať celú populáciu, sme na najlepšej ceste vypestovať si nesprávne predstavy o iných národoch. Nazýva sa to aj "ilúzia anekdotického dôkazu". Mimochodom, platí to aj na dôsledky určitých spôsobov správania. Typickým príkladom je laické posudzovanie štatistík hovoriacich napr. o škodlivosti fajčenia založené na argumentoch typu "poznám človeka, ktorý...". Ak je náš výber príkladov skreslený iným faktorom (nevyberáme náhodne), môže sa nám ľahko stať, že budeme poznať viac ľudí, ktorým fajčenie nezabránilo dožiť sa vysokého veku v plnom zdraví. Ako dôkaz proti škodlivosti tohto zlozvyku to však neobstojí. Skôr, než prejdeme na druhé z často používaných pravidiel odhadu, uvedieme si ešte jeden príklad (3).

Príklad 3:
Predstavme si dve pôrodnice, malú a veľkú (v malej prichádza denne na svet okolo 15 detí, vo veľkej okolo 45). Každý deň v nich prichádza na svet iný pomer chlapcov a dievčat, hoci v dlhodobom časovom rozpätí ich bude nakoniec približne rovnako - 1:1. Čo si myslíte, v ktorej pôrodnici bude viac dní, počas ktorých sa narodí viac než 60% chlapcov?
a) v malej
b) vo veľkej
c) v oboch približne rovnako

Tversky a Kahnemann zistili, že až 72 % opýtaných odhadovalo možnosť c). Je to nesprávne, pretože malé vzorky (v tomto prípade jednotlivé dni v prevádzke malej pôrodnice) sú podstatne náchylnejšie na extrémy, než veľké. Preto v prevádzke malej pôrodnice bude oveľa viac dní, počas ktorých sa narodí výrazne viac chlapcov, než by to bolo vo veľkej nemocnici. Po tom, ako sme písali o nespoľahlivosti úvah založených na malých vzorkách, by nás nemala táto úloha zaskočiť. No i tak si myslím, že mnoho čitateľov si vybralo nesprávne riešenie - a to z iného dôvodu. Vo dvoch predchádzajúcich podobných úlohách bolo správnym riešením "obe možnosti rovnako pravdepodobné" - a teda ostali čitateľovi v čerstvej pamäti. Pri ďalšej podobnej úlohe potom jednoducho použil (hoci tentoraz nesprávne) najľahšie dostupnú možnosť. Tým sa však dostávame k inej zradnej skratke v myslení - k heuristike dostupnosti.

Pokračování příště