Heading

Heuristiek

Heuristiek zijn cognitieve shortcuts die bewust of onbewust kunnen worden toegepast om de complexiteit van beslissingen te verminderen. Aanvankelijk werd in onderzoek de nadruk gelegd op de tekortkomingen van heuristieken. De ‘heuristiek-en-biassen’-benadering toonde aan dat mensen vaak vertrouwen op eenvoudige beslisregels, maar dat ze – in termen van nauwkeurigheid – beter af zouden zijn als ze dat niet zouden doen. Deze benadering gaat terug op het baanbrekende werk van Kahneman en Tversky. De drie heuristieken die de meeste aandacht kregen, waren beschikbaarheid, representativiteit, en verankering en aanpassing. De beschikbaarheidsheuristiek verwijst naar de neiging om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis in te schatten op basis van het gemak waarmee exemplaren van die gebeurtenis in gedachten komen. (De neiging om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis in te schatten op basis van het gemak waarmee gevallen van die gebeurtenis in gedachten komen). Over het algemeen overschatten mensen de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis als concrete gevallen van die gebeurtenis gemakkelijk toegankelijk zijn in het geheugen. Het gemak waarmee men zich iets herinnert en de frequentie waarmee een gebeurtenis zich voordoet, zijn vaak gecorreleerd. Een aantal factoren die het geheugen beïnvloeden hebben echter niets met waarschijnlijkheid te maken. Zo zijn levendige beelden gemakkelijker op te roepen dan bleke. Zo zal men zich waarschijnlijk beter herinneren dat men betrokken was bij een ernstig auto-ongeval dan jaarlijkse statistieken over de frequentie van (soorten) verkeersongevallen.

De representativiteitsheuristiek verwijst naar de neiging om de waarschijnlijkheid dat een stimulus tot een bepaalde klasse behoort, in te schatten door te beoordelen in hoeverre die gebeurtenis overeenkomt met een geschikt mentaal model. Een bekend voorbeeld van hoe het negeren van voorafgaande waarschijnlijkheden het beoordelingsvermogen kan beïnvloeden werd gerapporteerd door Kahneman en Tversky in 1973 (zie Kahneman, 2011). In hun studie kregen respondenten korte persoonlijkheidsschetsen, zogenaamd van ingenieurs en advocaten. Hen werd gevraagd te beoordelen hoe waarschijnlijk het was dat elke schets een lid van het ene of het andere beroep beschreef. De helft van de respondenten kreeg te horen dat de populatie waaruit de schetsen afkomstig waren, bestond uit 30 ingenieurs en 70 advocaten, de overige respondenten kregen te horen dat er 70 ingenieurs en 30 advocaten waren. De bevindingen toonden aan dat de voorafgaande waarschijnlijkheden in wezen werden genegeerd, en dat de respondenten de waarschijnlijkheid van klasselidmaatschap inschatten door te beoordelen in hoeverre elke persoonlijkheidsschets leek op hun mentale model van een ingenieur of een advocaat.

Anchoring and adjustment verwijst naar een algemeen beoordelingsproces waarin een aanvankelijk gegeven of gegenereerde respons als anker dient, en andere informatie onvoldoende wordt gebruikt om die respons bij te stellen. De anker- en aanpassingsheuristiek is gebaseerd op de veronderstelling dat mensen hun beoordelingsproces vaak beginnen door zich te richten op een initiële waarde die als anker dient. De biases die met deze heuristiek samenhangen, komen voort uit het gebruik van irrelevante ankers en de neiging om een oorspronkelijke beginwaarde of anker onvoldoende naar boven of beneden bij te stellen.

In eerste instantie werden deze drie heuristieken beschreven samen met een dozijn systematische biases zoals niet-regressieve voorspelling, verwaarlozing van basisinformatie, en overmoed. Zowel heuristieken als biases werden gezien als oorzaken van systematische fouten in schattingen van bekende grootheden en statistische feiten. Kahneman en Frederick (zie Kahneman, 2011) herzagen de vroege opvatting van heuristieken en biases en stelden een nieuwe formulering voor – waarbij de nadruk lag op een gemeenschappelijk proces van attribuutsubstitutie – om uit te leggen hoe heuristieken werken. Bovendien omvat hun nieuwe model ook een expliciete behandeling van de voorwaarden waaronder intuïtieve oordelen worden gewijzigd of overschat door meer uitgewerkte cognitieve processen. In deze nieuwe benadering wordt het woord heuristiek in twee betekenissen gebruikt: Het zelfstandig naamwoord verwijst naar het cognitieve proces, en het bijvoeglijk naamwoord in heuristisch attribuut specificeert het attribuut dat in een bepaald oordeel wordt gesubstitueerd. Kahneman en Frederick voegden een familie van prototype-heuristieken toe waarin een attribuut van een prototype wordt vervangen door een extensie-attribuut van zijn categorie; het oorspronkelijke voorbeeld van een zogenaamde prototype-heuristiek is het gebruik van representativiteit bij categorie-voorspelling dat we eerder bespraken. (Een heuristiek waarbij een attribuut van een prototype wordt vervangen door een extensie-attribuut van zijn categorie.)

Gigerenzer en collega’s benadrukten de adaptieve rol van heuristieken. In hun visie zijn heuristieken efficiënte cognitieve processen die een deel van de informatie negeren: Bovendien, hoe goed cognitieve heuristieken functioneren bij beslissingen onder onzekerheid is volgens hen een empirische vraag. Gigerenzer en Gaissmaier (2011) hebben het over eenvoudige, snelle en zuinige heuristieken die ‘mensen slim maken’. (Verschillende klassen van adaptieve heuristieken die mensen gebruiken om sneller, zuiniger, en/of nauwkeuriger beslissingen te nemen). Zij presenteren een overzicht van de verschillende heuristieken die mensen in verschillende soorten situaties gebruiken, en proberen ook een antwoord te geven op de vraag wanneer mensen op een bepaalde heuristiek moeten vertrouwen in plaats van op een meer complexe beslissingsstrategie. Gigerenzer en collega’s benadrukken het bewuste en weloverwogen gebruik van heuristieken als strategieën die informatie negeren om beslissingen sneller, zuiniger en/of nauwkeuriger te nemen dan complexere methoden. Zij verwijzen ook naar minder-is-meer effecten; d.w.z. wanneer minder informatie of berekening tot nauwkeuriger oordelen leidt dan meer informatie of berekening. Zij zijn het dus niet eens met de opvatting van Payne e.a. (1992) dat mensen op heuristieken vertrouwen omdat het zoeken en berekenen van informatie tijd en moeite kost, en dat heuristieken tijd en moeite besparen ten koste van de nauwkeurigheid.

Een eerste klasse van heuristieken die Gigerenzer en collega’s introduceerden kan in verband worden gebracht met een belangrijke capaciteit van ons geheugen; namelijk het feit dat een gevoel van herkenning eerder in het bewustzijn verschijnt dan de herinnering. De herkenningsheuristiek stelt eenvoudigweg dat als één van twee alternatieven wordt herkend en het andere niet, men dan moet afleiden dat het herkende alternatief de hogere waarde heeft met betrekking tot het criterium. Een voorbeeld is de naamsbekendheid van steden; dit blijkt een redelijk valide voorspeller te zijn van hun inwonertal. Hoe hoger de herkenningsvaliditeit (α) voor een bepaald criterium, hoe ecologischer het is om op de herkenningsheuristiek te vertrouwen. Voor elk individu kan α worden berekend door α = C/(C + W) waarbij C het aantal correcte gevolgtrekkingen is dat de herkenningsheuristiek zou maken, berekend over alle paren waarin het ene alternatief wordt herkend en het andere niet, en W het aantal foute gevolgtrekkingen is.

De vloeiendheidsheuristiek stelt dat als beide alternatieven worden herkend, maar het ene alternatief sneller wordt herkend, daaruit dan moet worden afgeleid dat dit alternatief de hoogste waarde heeft met betrekking tot het criterium. De vloeiendheid heuristiek is ecologisch rationeel als de snelheid van herkenning gecorreleerd is met het criterium. Vloeiendheid speelt ook een rol wanneer alternatieven niet gegeven zijn maar uit het geheugen moeten worden gegenereerd. Johnson en Raab (2003) introduceerden de take-the-first heuristiek: Kies het eerste alternatief dat in je opkomt. Zij testten de ecologische validiteit van deze benadering bij ervaren handbalspelers bij het kiezen van hoe te handelen in een gegeven situatie (bijvoorbeeld de bal doorgeven aan een andere speler, of een schot nemen). Een derde klasse van heuristieken zijn de zogenaamde “one-reason decisions”: een klasse van heuristieken die zich baseert op slechts één goede reden en andere aanwijzingen negeert. Het is duidelijk dat deze heuristiek verwant is met de lexicografische beslisregel: De laatste is gedefinieerd in termen van het “belangrijkste” attribuut. De one-clever-clue heuristiek (een voorbeeld van one-reason decision making) concentreert zich op het nut en de voorspellende waarde van de gekozen cue voor de totale uitkomst van de keuze. Op dezelfde manier is de take-the-best heuristiek een model van hoe mensen afleiden welk van twee alternatieven een hogere waarde heeft op een criterium, gebaseerd op binaire cue-waarden die uit het geheugen worden gehaald. Take-the-best bestaat uit drie stappen: (1) zoeken door cues in volgorde van hun geldigheid, (2) stoppen bij het vinden van de eerste cue die onderscheid maakt tussen de alternatieven, en (3) het alternatief met de positievere cue-waarde heeft de hogere criteriumwaarde.

Karelaia (2006) toonde aan dat een bevestigende stopregel – stoppen nadat twee cues zijn gevonden die naar hetzelfde alternatief wijzen – tot vrij robuuste resultaten leidt. Deze heuristiek heeft de neiging ecologisch valide te zijn in situaties waarin de beslisser weinig weet over de validiteit van cues. Deze klasse van heuristieken weegt aanwijzingen of alternatieven gelijk en maakt dus eenvoudige afwegingen. Tellen is een voorbeeld. Tallying houdt in dat simpelweg het aantal aanwijzingen wordt geteld dat een alternatief bevoordeelt ten opzichte van andere. In drie stappen: (1) zoeken door cues, (2) stopregel: als het aantal cues voor beide alternatieven gelijk is, zoeken naar een andere cue. Als er geen cues meer worden gevonden, raden. Anders (3) beslissen voor het alternatief dat de voorkeur krijgt van meer cues.

Basically Gigerenzer’s werk toonde aan dat heuristics niet goed of slecht zijn en – in sommige omstandigheden – nauwkeuriger kunnen zijn dan meer complexe strategieën. Meer onderzoek is nodig naar hoe mensen leren om heuristieken op een adaptieve manier te gebruiken; dat wil zeggen, wanneer ze de juiste strategie uit hun adaptieve heuristische gereedschapskist gebruiken.

In hun overzichtsartikel over heuristische besluitvorming stellen Gigerenzer en Gaissmaier (2011) ook de vraag of onderbuikgevoelens gebaseerd zijn op heuristieken, en zo ja, op welke? Dit brengt ons bij het onderscheid tussen intuïtieve versus deliberatieve besluitvorming.