Let's say you're on a game show. You've already earned $1000 in the first round when you land on the bonus space. Now, you have a choice. You can either take a $500 bonus guaranteed or you can flip a coin. If it's heads, you win $1000 bonus. If it's tails, you get no bonus at all. In the second round, you've earned $2000 when you land on the penalty space. Now you have another choice. You can either take a $500 loss, or try your luck at the coin flip. If it's heads, you lose nothing, but if it's tails, you lose $1000 instead. If you're like most people, you probably chose to take the guaranteed bonus in the first round and flip the coin in the second round. But if you think about it, this makes no sense. The odds and outcomes in both rounds are exactly the same. So why does the second round seem much scarier? The answer lies in a phenomenon known as “loss aversion”. Under rational economic theory, our decisions should follow a simple mathematical equation that weighs the level of risk against the amount at stake. But studies have found that for many people, the negative psychological impact we feel from losing something is about twice as strong as the positive impact of gaining the same thing. Loss aversion is one cognitive bias that arises from heuristics, problem-solving approaches based on previous experience and intuition rather than careful analysis. And these mental shortcuts can lead to irrational decisions, not like falling in love or bungee jumping off a cliff, but logical fallacies that can easily be proven wrong. Situations involving probability are notoriously bad for applying heuristics. For instance, say you were to roll a die with four green faces and two red faces twenty times. You can choose one of the following sequences of rolls, and if it shows up, you'll win $25. Which would you pick? In one study, 65% of the participants who were all college students chose sequence B even though A is shorter and contained within B, in other words, more likely. This is what's called a conjunction fallacy. Here, we expect to see more green rolls, so our brains can trick us into picking the less likely option. Heuristics are also terrible at dealing with numbers in general. In one example, students were split into two groups. The first group was asked whether Mahatma Gandhi died before or after age 9, while the second was asked whether he died before or after age 140. Both numbers were obviously way off, but when the students were then asked to guess the actual age at which he died, the first group's answers averaged to 50 while the second group's averaged to 67. Even though the clearly wrong information in the initial questions should have been irrelevant, it still affected the students' estimates. This is an example of the anchoring effect, and it's often used in marketing and negotiations to raise the prices that people are willing to pay. So, if heuristics lead to all these wrong decisions, why do we even have them? Well, because they can be quite effective. For most of human history, survival depended on making quick decisions with limited information. When there's no time to logically analyze all the possibilities, heuristics can sometimes save our lives. But today's environment requires far more complex decision-making, and these decisions are more biased by unconscious factors than we think, affecting everything from health and education to finance and criminal justice. We can't just shut off our brain's heuristics, but we can learn to be aware of them. When you come to a situation involving numbers, probability, or multiple details, pause for a second and consider that the intuitive answer might not be the right one after all.
Giả sử bạn đang chơi 1 gameshow. Bạn đã kiếm được 1000 đô ở vòng đầu tiên và đến phần nhận thưởng. Bây giờ, bạn có thể lựa chọn. Bạn có thể chọn chắc chắn được lấy 500 đô hoặc là tung đồng xu. Nếu vào mặt ngửa, bạn sẽ có thêm 1000 đô tiền thưởng. Ngược lại, bạn sẽ không có thêm đồng nào nếu tung ra mặt sấp. Trong vòng thứ 2, bạn đã kiếm được 2000 đô Và bạn lại có một lựa chọn khác. Bạn có thể chọn mất 500 đô, hoặc lại thử vận may bằng việc tung xu. Nếu ra mặt ngửa, bạn không mất gì, nhưng nếu là mặt sấp, bạn sẽ mất 1000 đô. Nếu như bạn giống hầu hết mọi người, bạn sẽ chọn phần thưởng đảm bảo ở vòng đầu và chọn tung xu ở vòng thứ hai. Nhưng nếu nghĩ kĩ hơn, điều đó chẳng có ý nghĩa mấy. Tỉ lệ cược và kết quả ở cả hai vòng là hoàn toàn giống nhau. Vậy tại sao vòng thứ hai lại có vẻ đáng sợ hơn? Câu trả lời nằm ở hiện tượng “ác cảm mất mát” Theo thuyết kinh tế hợp lí, các quyết định của chúng ta đều tuân theo một phương trình tính toán đơn giản để cân nhắc mức độ rủi ro so với số tiền cược. Nhưng nhiều nghiên cứu cho thấy đối với nhiều người, cảm giác tiêu cực mà chúng ta nhận được từ việc mất mát thứ gì đó sẽ nhiều hơn gấp hai lần cảm giác tích cực từ việc đạt được cùng một thứ đó. Ác cảm mất mát là một xu hướng nhận thức phát sinh từ kinh nghiệm, phương pháp giải quyết vấn đề dựa vào trực giác và kinh nghiệm trước đó hơn là phân tích một cách cẩn thận. Và những lối tắt tinh thần này có thể dẫn đến những quyết định phi lí, không như rơi vào lưới tình, hay nhảy bungee từ trên vách đá, mà là những nguỵ biện đầy logic có thể dễ dàng được chứng minh là sai. Những tình huống có liên quan đến xác suất là điển hình của sự tệ hại khi áp dụng phương pháp đánh giá. Ví dụ, bạn tung xúc xắc có 4 mặt xanh và 2 mặt đỏ 20 lần Bạn có thể chọn 1 trong những chuỗi kết quả tung dưới đây và nếu nó xuất hiện, bạn sẽ có 25 đô. Bạn sẽ chọn cái nào? Trong một nghiên cứu, với 65% thành viên tham gia là sinh viên, đều chọn chuỗi B mặc dù chuỗi A ngắn hơn và chứa trong B hay nói cách khác, dễ thắng hơn. Đó là những gì được gọi là sự nguỵ biện kết hợp. Ở đây, ta hi vọng sẽ nhìn thấy nhiều lượt xanh hơn vì thế não sẽ đánh lừa ta chọn trường hợp ít xảy ra hơn. Phương pháp đánh giá cũng khá tệ khi xử lý các con số nói chung. Trong một ví dụ, những sinh viên được chia vào 2 nhóm. Nhóm đầu tiên được hỏi có hay không nếu Mahatma Gandhi chết trước năm 9 tuổi trong khi nhóm thứ hai được hỏi ông ấy chết trước hay sau năm 140 tuổi Hai con số này rõ ràng cách xa nhau, nhưng khi những sinh viên được bảo đoán tuổi thật của Gandhi khi chết, nhóm đầu đã trả lời trung bình là 50, trong khi nhóm thứ hai trung bình là 67. Mặc dù rõ ràng những thông tin trong câu hỏi ban đầu là sai và không hề liên quan, nó vẫn ảnh hưởng đến dự đoán của các sinh viên. Đây là một ví dụ của hiệu ứng mỏ neo, và nó thường được sử dụng trong marketing và thương thuyết để tăng giá mà người tiêu dùng sẵn sàng bỏ ra lên. Vì thế, nếu đánh giá kinh nghiệm dẫn tới những quyết định sai lầm, tại sao ta lại có nó? Tại vì thực ra nó cũng có thể có ích. Trong phần lớn lịch sử phát triển con người sự sống còn đôi khi phụ thuộc vào việc quyết định nhanh với nguồn thông tin ít ỏi Khi không có thời gian xâu chuỗi và phân tích các khả năng, phương pháp đánh giá đôi khi cứu mạng chúng ta. Tuy nhiên môi trường sống ngày nay đòi hỏi ta đưa ra quyết định phức tạp hơn và những quyết định này đôi khi dựa vào nhiều yếu tố vô thức hơn ta nghĩ, gây ảnh hưởng từ sức khoẻ đến giáo dục, đến cả tài chính và hình sự. Chúng ta không thể nào ngăn não đánh giá, nhưng có thể học cách cảnh giác từ nó. Khi rơi vào trường hợp liên quan đến con số, xác suất, hoặc nhiều chi tiết khác nhau, hãy dừng vài giây và xem xét xem rốt cuộc thì liệu câu trả lời trực quan có phải là đúng.