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.
Powiedzmy, że bierzesz udział w teleturnieju. Masz już 1000 dolarów w pierwszej rundzie, gdy lądujesz na bonusowym polu. Masz wybór. Możesz wziąć gwarantowane 500 dolarów bonusu lub rzucić monetą. Jeśli wypadnie reszka, dostajesz 1000 dolarów. Jeśli orzeł, nie dostajesz nic. W drugiej rundzie zarobiłeś 2000, gdy lądujesz na polu karnym. Teraz masz kolejny wybór. Możesz stracić 500 dolarów lub spróbować szczęścia i rzucić monetą. Jeśli wypadnie reszka, nic nie tracisz, a jeśli orzeł, tracisz 1000 dolarów. Jeśli jesteś w większości pewnie wybierasz gwarantowany bonus w pierwszej rundzie i rzucasz monetą w drugiej. Ale jeśli się zastanowić, to nie ma to sensu. Szanse i rezultaty w obu rundach są takie same. Dlaczego druga runda wydaje się straszniejsza? Odpowiedź leży w fenomenie zwanym niechęcią do straty. Według teorii racjonalnego wyboru decyzje powinny wynikać z prostego matematycznego równania, które zestawia poziom ryzyka ze stawką. Badania pokazują, że dla wielu ludzi strata wpływa negatywnie na psychikę i jest dwa razy gorsza do pozytywnego wpływu zdobywania tej samej rzeczy. Niechęć do straty jest poznawczą tendencją powstającą z heurystyki, sposobu rozwiązywania problemów w oparciu o doświadczenie i intuicję, a nie ostrożną analizę. Te mentalne skróty mogą prowadzić do irracjonalnych decyzji, nie takich, jak zakochanie się czy skok na bungee z klifu, ale błędów logicznych, które łatwo podważyć. Sytuacje dotyczące prawdopodobieństwa zwykle nie nadają się do stosowania heurystyki. Na przykład, zamierzasz rzucić kostką z 4 zielonymi ścianami i 2 czerwonymi dwadzieścia razy. Możesz wybrać jedną z podanych sekwencji rzutów i jeśli się pojawi, wygrasz 25 dolarów. Którą byś wybrał? 65% uczestników badania, studentów, wybrało sekwencję B choć A jest krótsze i zawiera się w B, innymi słowy - bardziej prawdopodobne. To się nazywa błędem koniunkcji. Liczymy na więcej zielonych ścian, więc mózg nas oszukuje, by wybrać mniej prawdopodobną opcję. Heurystyka nie nadaje się też do liczb. Dla przykładu: podzielono studentów na dwie grupy. Zapytano pierwszą grupę, czy Mahatma Gandhi zmarł przed czy po 9 urodzinach, a drugą, czy zmarł przed czy po 140 urodzinach. Obie liczby były dalekie od prawdy, ale gdy studentów poproszono o odgadnięcie dokładnego wieku, w którym zmarł, średnia odpowiedź pierwszej grupy wyniosła 50, a drugiej - 67. Błędne informacje we wstępnych pytaniach powinny być bez znaczenia, a jednak wpłynęły na szacunki studentów. To przykład efektu kotwicy, często używanego w marketingu i negocjacjach do podnoszenia cen, które ludzie godzą się zapłacić. Skoro heurystyka prowadzi do złych decyzji, po co ją mamy? Bo może być całkiem skuteczna. Przez większość ludzkiej historii przetrwanie zależało od podejmowania szybkich decyzji z kilkoma informacjami. Gdy nie ma czasu, by logicznie zanalizować wszystkie możliwości, heurystyka może ocalić nam życie. Dzisiejsze środowisko wymaga bardziej skomplikowanych decyzji które częściej niż się zdaje podlegają nieuświadomionym czynnikom, wpływając na wszystko od zdrowia, edukacji po finanse czy sprawiedliwość. Nie można wyłączyć heurystyki mózgu, ale można nauczyć się zwracać na nią uwagę. W przypadku operowania liczbami, prawdopodobieństwem, czy wieloma szczegółami, zatrzymaj się na chwilę