Heurystyki
Heurystyki to skróty poznawcze, które mogą być stosowane świadomie lub nieświadomie w celu zmniejszenia złożoności decyzji. Początkowo badania podkreślały wady heurystyk. Podejście „heurystyki i uprzedzenia” pokazało, że ludzie często polegają na prostych regułach decyzyjnych, ale byliby w lepszej sytuacji – pod względem dokładności – gdyby ich nie stosowali. Podejście to wywodzi się z przełomowej pracy Kahnemana i Tversky’ego. Trzy heurystyki, którym poświęcono najwięcej uwagi, to dostępność, reprezentatywność oraz zakotwiczenie i dostosowanie. Heurystyka dostępności odnosi się do tendencji do oceny prawdopodobieństwa zdarzenia na podstawie łatwości, z jaką przypadki tego zdarzenia przychodzą na myśl. (Tendencja do oceniania prawdopodobieństwa zdarzenia na podstawie łatwości, z jaką przypadki tego zdarzenia przychodzą na myśl). Na ogół ludzie przeceniają prawdopodobieństwo zdarzenia, jeśli konkretne przypadki tego zdarzenia są łatwo dostępne w pamięci. Łatwość przypominania sobie i częstotliwość występowania są często skorelowane. Wiele czynników, które wpływają na pamięć, nie ma jednak związku z prawdopodobieństwem. Na przykład, żywe obrazy są łatwiejsze do przypomnienia niż blade. Tak więc uczestnictwo w poważnym wypadku samochodowym będzie prawdopodobnie lepiej zapamiętane niż coroczne statystyki dotyczące częstotliwości (rodzajów) wypadków drogowych. Pierwsze z nich prawdopodobnie będzie miało większy wpływ na szacowanie prawdopodobieństwa niż drugie.
Heurystyka reprezentatywności odnosi się do tendencji do oceniania prawdopodobieństwa przynależności bodźca do określonej klasy poprzez ocenę stopnia, w jakim zdarzenie to odpowiada odpowiedniemu modelowi myślowemu. Dobrze znany przykład tego, jak ignorowanie wcześniejszych prawdopodobieństw może wpływać na osąd, został opisany przez Kahnemana i Tversky’ego w 1973 roku (zob. Kahneman, 2011). W ich badaniu respondenci otrzymali krótkie szkice osobowości, rzekomo inżynierów i prawników. Poproszono ich o ocenę prawdopodobieństwa, że każdy szkic opisuje przedstawiciela jednego lub drugiego zawodu. Połowie respondentów powiedziano, że populacja, z której wylosowano szkice, składa się z 30 inżynierów i 70 prawników, pozostałym respondentom powiedziano, że jest 70 inżynierów i 30 prawników. Wyniki pokazały, że wcześniejsze prawdopodobieństwa były zasadniczo ignorowane, a respondenci szacowali prawdopodobieństwo przynależności do klasy oceniając, jak bardzo każdy szkic osobowości był podobny do ich modelu mentalnego inżyniera lub prawnika.
Zakotwiczenie i dostosowanie odnosi się do ogólnego procesu osądu, w którym początkowo podana lub wygenerowana odpowiedź służy jako kotwica, a inne informacje są niewystarczająco wykorzystywane do dostosowania tej odpowiedzi. Heurystyka zakotwiczenia i dostosowania opiera się na założeniu, że ludzie często rozpoczynają proces osądu poprzez skupienie się na jakiejś początkowej wartości, która służy jako kotwica. Błędy związane z tą heurystyką wynikają z użycia nieistotnych kotwic oraz tendencji do niedostatecznej korekty w górę lub w dół w stosunku do pierwotnej wartości początkowej lub kotwicy.
Początkowo te trzy heurystyki zostały opisane wraz z tuzinem systematycznych błędów, takich jak nieredukowalne przewidywanie, zaniedbywanie informacji o wskaźniku bazowym oraz nadmierna pewność siebie. Zarówno heurystyki, jak i uprzedzenia były postrzegane jako powodujące systematyczne błędy w szacunkach znanych wielkości i faktów statystycznych. Kahneman i Frederick (zob. Kahneman, 2011) zrewidowali wczesną koncepcję heurystyk i uprzedzeń i zaproponowali nowe sformułowanie – podkreślające wspólny proces zastępowania atrybutów – w celu wyjaśnienia działania heurystyk. Co więcej, ich nowy model zawiera również wyraźne ujęcie warunków, w których sądy intuicyjne są modyfikowane lub przeceniane przez bardziej złożone procesy poznawcze. W tym nowym podejściu słowo heurystyka jest używane w dwóch znaczeniach: Rzeczownik odnosi się do procesu poznawczego, a przymiotnik w heuristic attribute określa atrybut, który jest zastępowany w danym osądzie. Kahneman i Frederick dodali rodzinę heurystyk prototypowych, w których atrybut prototypu jest zastępowany przez atrybut ekstensjonalny jego kategorii; oryginalną instancją tak zwanej heurystyki prototypowej jest użycie reprezentatywności w przewidywaniu kategorii, które omówiliśmy wcześniej. (heurystyka, w której atrybut prototypu jest zastępowany atrybutem ekstensjonalnym jego kategorii.)
Gigerenzer i współpracownicy podkreślali adaptacyjną rolę heurystyk. Ich zdaniem, heurystyki są efektywnymi procesami poznawczymi, które ignorują część informacji: Co więcej, to, jak dobrze heurystyki poznawcze funkcjonują w decyzjach w warunkach niepewności, jest ich zdaniem kwestią empiryczną. Gigerenzer i Gaissmaier (2011) odnoszą się do prostych, szybkich i oszczędnych heurystyk, które „czynią ludzi mądrymi”. (Różne klasy heurystyk adaptacyjnych, które ludzie wykorzystują do podejmowania decyzji szybciej, oszczędniej i/lub trafniej). Przedstawiają przegląd różnych heurystyk, których ludzie używają w różnych typach sytuacji, a także próbują odpowiedzieć na pytanie, kiedy ludzie powinni polegać na danej heurystyce, a nie na bardziej złożonej strategii decyzyjnej. Gigerenzer i współpracownicy podkreślają świadome i celowe stosowanie heurystyk jako strategii, które ignorują informacje, aby podejmować decyzje szybciej, oszczędniej i/lub trafniej niż w przypadku bardziej złożonych metod. Odnoszą się oni również do efektów less-is-more, tj. sytuacji, gdy mniej informacji lub obliczeń prowadzi do bardziej trafnych osądów niż więcej informacji lub obliczeń. Tym samym nie zgadzają się z poglądem Payne’a i wsp. (1992), że ludzie polegają na heurystykach, ponieważ wyszukiwanie informacji i ich obliczanie kosztuje czas i wysiłek, a heurystyki oszczędzają czas i wysiłek kosztem dokładności.
Pierwsza klasa heurystyk wprowadzonych przez Gigerenzera i współpracowników może być związana z ważną zdolnością naszej pamięci, tj. faktem, że poczucie rozpoznawania pojawia się w świadomości wcześniej niż przypominanie. Heurystyka rozpoznawania mówi po prostu, że jeśli jedna z dwóch alternatyw jest rozpoznawana, a druga nie, to należy wnioskować, że alternatywa rozpoznawana ma wyższą wartość w odniesieniu do kryterium. Przykładem może być rozpoznawalność nazw miast; okazuje się, że jest to dość poprawny predyktor ich populacji. Im wyższa ważność rozpoznawania (α) dla danego kryterium, tym bardziej ekologicznie racjonalne jest poleganie na heurystyce rozpoznawania. Dla każdego osobnika, α może być obliczone przez α = C/(C + W) gdzie C jest liczbą poprawnych wnioskowań, które heurystyka rozpoznawania wykona, obliczoną dla wszystkich par, w których jedna alternatywa jest rozpoznana, a druga nie, a W jest liczbą błędnych wnioskowań.
Heurystyka płynności mówi, że jeśli obie alternatywy są rozpoznane, ale jedna jest rozpoznana szybciej, wtedy wnioskuj, że ta alternatywa ma wyższą wartość w odniesieniu do kryterium. Płynność heurystyka być ekologicznie racjonalny jeżeli prędkość rozpoznawanie korelować z kryterium. Płynność odgrywa również rolę, gdy alternatywy nie są podane, ale muszą być wygenerowane z pamięci. Johnson i Raab (2003) wprowadzili heurystykę „weź pierwszą”: Wybierz pierwszą alternatywę, która przychodzi na myśl. Testowali oni ekologiczną zasadność tego podejścia na doświadczonych piłkarzach ręcznych przy wyborze sposobu postępowania w danej sytuacji (np. podanie piłki do innego zawodnika lub oddanie strzału). Trzecią klasą heurystyk są tzw. decyzje jednoprzyczynowe: klasa heurystyk, która opiera swoje sądy tylko na jednej dobrej przyczynie, ignorując inne wskazówki. Oczywiście heurystyka ta jest związana z leksykograficzną regułą decyzyjną: Ta ostatnia jest definiowana w kategoriach „najważniejszego” atrybutu. Heurystyka one-clever-clue (przykład podejmowania decyzji w oparciu o jeden powód) skupia się na użyteczności i wartości predykcyjnej wybranej wskazówki dla ogólnego wyniku wyboru. Podobnie, heurystyka take-the-best jest modelem tego, jak ludzie wnioskują, która z dwóch alternatyw ma wyższą wartość w danym kryterium, na podstawie binarnych wartości wskazówek pobranych z pamięci. Take-the-best składa się z trzech kroków: (1) przeszukiwanie wskazówek w kolejności ich ważności, (2) zatrzymanie się na znalezieniu pierwszej wskazówki, która rozróżnia alternatywy, i (3) alternatywa z bardziej pozytywną wartością wskazówki ma wyższą wartość kryterium.
Karelaia (2006) pokazała, że potwierdzająca reguła zatrzymania – zatrzymanie się po znalezieniu dwóch wskazówek, które wskazują na tę samą alternatywę – prowadzi do dość solidnych wyników. Ta heurystyka ma tendencję do bycia ekologicznie poprawną w sytuacjach, w których decydent wie niewiele o ważności wskazówek. Ta klasa heurystyk jednakowo waży wskazówki lub alternatywy i w ten sposób dokonuje prostych kompromisów. Przykładem może być tallying. Polega ona na prostym liczeniu liczby wskazówek faworyzujących jedną alternatywę w porównaniu z innymi. W trzech krokach: (1) przeszukiwanie wskazówek, (2) reguła zatrzymania: jeśli liczba wskazówek jest taka sama dla obu alternatyw, poszukaj kolejnej wskazówki. Jeśli nie ma więcej wskazówek, zgadnij. W przeciwnym razie (3) zdecyduj się na alternatywę, która jest faworyzowana przez więcej wskazówek.
Prace Gigerenzera pokazały, że heurystyki nie są ani dobre, ani złe i – w pewnych okolicznościach – mogą być bardziej dokładne niż bardziej złożone strategie. Potrzeba więcej badań nad tym, jak ludzie uczą się używać heurystyk w sposób adaptacyjny, tj. kiedy używać właściwej strategii z ich adaptacyjnego zestawu narzędzi heurystycznych.
W swoim artykule przeglądowym na temat heurystycznego podejmowania decyzji, Gigerenzer i Gaissmaier (2011) pytają również, czy przeczucia są oparte na heurystykach, a jeśli tak, to na jakich? To prowadzi nas do rozróżnienia między intuicyjnym a deliberatywnym podejmowaniem decyzji.