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.
Tưởng tượng bạn đang ở trong một chương trình trò chơi. Bạn đã có được $1000 từ vòng chơi đầu tiên khi bạn quay vào ô thưởng. Giờ đây, bạn có một lựa chọn. Bạn có thể hoặc lấy $500 thưởng chắc chắn hoặc tung đồng xu. Nếu mặt ngửa, bạn được thưởng $1000. Nếu mặt sấp, bạn không có khoản thưởng nào hết. Ở vòng hai, bạn đã có $2000 khi bạn quay vào ô phạt. Giờ bạn có một lựa chọn khác hoặc bạn chịu mất $500, hoặc thử vận may tung đồng xu. Nếu mặt ngửa, bạn không mất gì. Nhưng nếu mặt sấp, bạn mất $1000. Nếu bạn giống như phần lớn mọi người chắc bạn chọn khoản thường chắc chắn ở vòng đầu tiên và tung đồng xu ở vòng thứ hai. Nhưng nếu bạn nghĩ về điều đó, nó thật vô nghĩa. Tỷ lệ cá cược ở hai vòng là như nhau. Nhưng tại sao vòng hai có vẻ đáng sợ hơn thế? Câu trả lời nằm ở hiện tượng gọi là ác cảm mất mát. Dưới lý thuyết kinh tế hợp lý, những lựa chọn của chúng ta nên đi theo phương trình toán học đơn giản so sánh mức độ rủi ro và số lượng ta có. Nhưng các nghiên cứu cho thấy đối với nhiều người, tác động tâm lý tiêu cực ta thấy khi mất thứ gì đó mạnh gấp đôi tác động tâm lý tích cực khi ta lấy được cùng thứ đó. Ác cảm mất mát là xu hướng nhận thức phát sinh từ sự phỏng đoán, các cách tiếp cận giải quyết vấn đề dựa trên kinh nghiệm và trực giác trước đó hơn là dựa vào phân tích cẩn thận. Và con đường tắt tâm lý này có thể dẫn đến các quyết định bất hợp lý, không giống như khi yêu, hay nhảy bungee khỏi vách đá, nhưng nguỵ biện lý luận có thể dễ dàng được chứng minh sai. Các tình huống liên quan đến xác suất nổi tiếng là dở tệ để áp dụng phỏng đoán. Ví dụ, bạn sắp tung xúc xắc có bốn mặt xanh và 2 mặt đỏ hai mươi lần. Bạn có thể chọn một trong những trình tự sau và nếu nó hiển thị đúng, bạn sẽ thắng $25. Bạn sẽ chọn cái nào? Trong một nghiên cứu, 65% người tham gia, toàn bộ là sinh viên đại học chọn trình tự B mặc dù A ngắn hơn và được chứa trong B, nói cách khác, có nhiều khả năng hơn. Đây là những gì gọi là sự kết hợp sai lầm. Ở đây, chúng ta chờ đợi được thấy nhiều màu xanh hơn, do đó não chúng ta lừa ta chọn lựa chọn ít khả năng hơn. Phỏng đoán cũng rất dở khi làm việc với các con số nói chung. Trong một ví dụ, sinh viên được chia thành hai nhóm. Nhóm thứ nhất được hỏi liệu Mahatma Gandhi mất trước hay sau 9 tuổi, trong khi nhóm thứ hai được hỏi liệu ông qua đời trước hay sau tuổi 140. Cả hai con số rõ ràng là sai, nhưng khi các sinh viên này sau đó phải đoán tuổi thực khi ông ấy mất, nhóm đầu tiên trả lời trung bình 50 trong khi nhóm thứ hai trung bình là 67. Mặc dù thông tin rõ ràng là sai trong câu hỏi ban đầu lẽ ra không liên quan nó vẫn ảnh hưởng đến ước tính của các sinh viên. Đây là ví dụ của hiệu ứng mỏ neo, và nó thường được dùng trong quảng cáo và đàm phán để tăng giá mà mọi người sẵn sàng trả. Vì vậy, nếu phỏng đoán dẫn đến các quyết định sai, tại sao chúng ta lại đưa ra chúng? Vâng, bời vì chúng có thể khá hiệu quả. Trong phần lớn lịch sử nhân loại, sự sống còn phụ thuộc vào khả năng quyết định nhanh với thông tin hạn chế. Khi không có thời gian để phân tích logic hợp lý tất cả các khả năng, phỏng đoán đôi khi có thể cứu mạng ta. Nhưng mội trường ngày nay đòi hỏi việc ra quyết định phức tạp hơn nhiều, và các quyết định này bị thiên vị bời nhiều yếu tố vô thức hơn ta nghĩ, ảnh hưởng mọi thứ từ sức khoẻ đến giáo dục đến tài chính và tư pháp hình sự. Chúng ta không thể tắt chức năng phỏng đoán của bộ não, nhưng ta có thể học cách nhận ra chúng. Khi bạn gặp tình huống liên quan đến số, xác suất, hay nhiều chi tiết, hãy tạm dừng một giây và cân nhắc rằng câu trả lời trực giác cuối cùng có thể không phải câu trả lời đúng.