Nəyə görə ehtimallarımızda yanılırıq?



Özümüzü müəyyən bir mövzuda nə qədər təcrübəli hesab etsək də, ehtimallarımızda yanılırıq. Bir fikir, fərziyyə və ya planladığımız bir elmi araşdırmadakı hipotezə nə qədər çox əmin olsaq da tərs nəticələrini az görmürük. Bu qəbul etməli olduğunuz bir həqiqətdir. Çoxumuz ya bunu bilmirik, ya da cahilcəsinə inkar edirik. 


Aşağıda qeyd edilən qavrama və idrak yanılmaların (cognitive bias, məntiq xətası, təhrif, meylliyi) bəzilərini izah edərək bir işin və ya elmi araşdırmanın nəticəsinə, eləcə də, hər hansı vəziyyətə prospektiv ehtimal vermək üçün bu yanılmaların tələsinə düşməmək; düşüncə və baxış bucağını dəyişdirmək üçün bəzi kiçik məsləhətlər də verməyə çalışacam.

 

Bunlar:


İfrat özgüvən

İfrat özgüvən (overconfidence) insanın pozitiv illuziyalarından (positive illusion) biri olub, fikirlərimizin doğruluğunda əminlik artdıqca, nə danışdığımızın (keçmiş bilgi) bildiyimizi özümüzə inandırdıqca ehtimal (gələcəyə aid bilgi) verməkdə də özümüzdə güvən və əminlik yaratmasıdır. 

 

Bu fenomen, uğursuzluq ehtimalı yüksək olan çətin tapşırıq və məsələlərdə, eləcə də qiymətləndirmə aparan şəxsin yetərsiz bacarıqlı olmadığı zaman baş verir. (hökmən bax: Dunning-Kruger effect). 

 

COVID misal:

Herpesviruslara yaptığım patentli aşı, Coronoviruslara da başarılı olacak.

 

Bu ifrat özgüvənə aid edilən bir neçə hallar var:


1-ci hal. Bəzi insanlar obyektiv olaraq özlərindən asılı olmayan hadisələrə və nəticələrə təsir edə biləcəyinə inanırlar. Yəni, hadisənin müsbət gedişatına inandığı üçün nəticənin də müsbət olacağına inanırlar (illusion of control). Belə məşhur bir totem var türklərdə “ben fenerbahçe maçlarını evde izlemediğimde yeniliyormuşuz”.




2-ci hal. Tələb olunan tapşırığa ayrılan zamanın yersiz optimizm (optimism bias) nəticəsində qeyri-real az ehtimal edilməsidir. Maraqlı tərəfi, fərd öz boynuna düşən tapşırıq üçün (bu mövzuda təcrübəli olub-olmamasından asılı olmayaraq) tələb olunan zamanı adətən az ehtimal edirsə, kənar şəxslər isə əksinə elə hesab edir ki, daha çox zamana ehtiyac var. Neçə dəfə olub ki, özümüzə “əşşi burada nə var, 5 dəq-lik işdir” deyib yanılmışıq?(planning fallacy).

 



3-cü hal. Beyin öz fikrinin doğru olduğunu görmək xoşuna gəldiyi üçün (defensive pessimism) ilk təəssüratlardan qənaətə gəldiyi qərarın sonrakı dəlillərə fokuslanmasına təsir etməsidir. Bir nəfərin ilk baxışda/ilk andakı zahiri/daxili gözəl görünüşünə aşiq/valeh olmaq öz fikrinin sübut etmək üçün həmin insanda digər müsbət xüsusiyyətlərin axtarışına və nəticədə həmin insan haqqında yanlış gümanlara səbəb ola bilər (contrary evidence).

  • Bunun əksi – sırf məruz qalma effekti (mere-exposure effect) əvvəlcədən tez-tez görüb/tanış olunan şeylərə/insana meyl edilməsidir. Öncədən görülənlər şüuraltına (implicit memory) yazıldığı üçün sonradan qeyri-iradi olaraq o daha tanış/doğma gəlməyə başlayır. Ən gözəl misalı Focus kinosunda 55 rəqəminin tapılmasıdır.
  • Maraqlıdırsa, implicit egotism deyilən şüurlatı özünü sevmək kimi adlandırılan, şəxsi özəlliklərini başqalarında axtarmaq, bəzən də ona sahiblənmək/toxunmaq (mere-ownership effect) anlayışını bildirmək istərdim. İnsanlar öz adlarındakı hərflərə uyğun əşya/insan sevməyə, hətta ixtisas seçməyə (nominative determinism) meylli olurlar.

 

Ümumiyyətlə, biz nədən danışdığımızı, nəyin ehtimalını verdiyimizi həqiqətən bilirikmi? Beynimiz şübhə və qeyri-müəyyənliyi sevmir. Əlavə olaraq, ağlımıza gələn suallara müsbət cavab verməkdən daha çox xoşbəxt oluruq, nəinki mənfi.

 

Maraqlısı odur ki, bu ifrat özgüvən daha çox kişilərdə görülür. Qadınlar öz bacarıq və ehtimallarını şişirtməyə meylli deyillər. 

 

Məsləhətlər:
  • Özünə sual ver: Niyə bu qədər əminsən?

  • Tanış olduğundanmı yanılırsan?

  • Problemi həqiqtən anlamısanmı?


Əvəzetmə yanılması

Attribute substitution bir çox yanılmaların arxasında dayanan anlayışdır. Beyin daha kompleks bir sual ilə qarşılaşdıqda şüuraltı olaraq daha sadə və alışılmış əvəzedici ilə həll etməyə çalışır. Misal üçün şokolad və saqqız toplamda 1.10 AZN-dir. Şokolad saqqızdan 1 AZN bahadırsa, saqqızın qiyməti neçəyədir? sualına bir çoxları yanlışlıqla 0.10 AZN cavab verir. Çünki, beyin bu kompleks miqdarı böyük və kiçik miqdar olaraq parçalayıb həll yolunu axtarmağa meyllidir (hələ də cavabın niyə yanlış olduğunu düşünürsən?). 

 


“Halə” effekti

Halo effect qlobal/ümumi dəyərləndirmənin fərdi/ayrı-ayrı atributların qiymətləndirilməsinə təsiri effektidir. Bir şirkətə, adama və ya brendə olan bir sahədəki müsbət/pozitiv təəssüratlar, başqa sahələrdə də müsbət fikir və hisslərə səbəb olur. Yəni misal üçün, PET (pozitron emissiya tomoqrafiyası) müayinə metodunun daha bahalı, son kəşf edilən cihaz olması onun bütün xəstəliklərin diaqnostikasında başarılı olması fikrini formalaşdırması, eləcə də, bir alimin anatomiya, fiziologiya, patologiyada sahələrində “sözünü demiş” olması onun dünyaya fəlsəfi baxışlarının doğru qəbul edilməsi kimi müxtəlif misallar çəkmək olar.

 

COVID:

Donald Trump (o boyda Amerikanın prezidenti) twitterdə tövsiyə etdiyi coronavirus dərmanlarının adını yazdıqdan sonra hətta zəhərlənib öləcək qədər inanan insanlar olmuşdur. 


Bu effektin neqativ alternativinə “buynuz” (horn effect) effekti deyirlər. Ən sevmədiyim neqativ düşüncələrdən biri: “Bura Azərbaycandır! Hər küncündə bir zibil var.”

 

Məsləhətlər:
  • Qərəzli, önyarqılı davranmayın. Əvvəlki qiymətləndirmələrinizi (modern, professor) unudun.

  • Hər bir attributu (xəstəlik, sahə) ayrılıqda dəyərləndirin.

  • Asan olan attributu (qiymət, peşə) qiymətləndirmədə öncəlik verməyin.


“Çərçivə” effekti

Framing effect, hər hansı bir məlumatın təqdim olunduğu şəklinə görə fərqli qəbul edilməsinə aiddir. Məsələn, «90% yağsız» ifadəsi «10% yağlı» qida kimi təsvir olunandan daha yaxşı səslənir. Müayinə metodunun 90% doğruluğu, 10% səhvliyindən, və ya, cərrahi əməliyyatın 90% müvəffəqiyyətli olması, 10% uğursuz olmasından daha könül oxşayan səslənir.

 

Eyni məlumatı “pozitiv çərçivədə” dəyərləndirəndə daha cəlbedici, “neqativ çərçivədə” dəyərləndirəndə isə xoşagəlməz təsir bağışlayır.

 

COVID:
Ölüm faizi 20%-dir

Sağalma faizi 80%-dir.

 

Məsləhətlər:
  • Məlumata əks tərəfdən, “baş-ayaq” baxmağa çalışın. 

  • Məlumatın verilən hissəsinin kənarına çıxıb, bütöv dəyərləndirin.

  • Özünüzə “verilən məlumatın hansı tərəfi sizə daha cəlbedicidir?” sualını verin.


Əsas nisbət etinasızlığı

Base rate neglect nəyəsə ehtimal verərkən əsas nisbi məlumata etinasız yanaşıb, əlavə/ikincili nisbi məlumatı əsas almaqla yanlışlığa səbəb olmaqdır.

 

COVİD misal:

 

30 yaş üstü A qrupunda hər 1000 nəfərin 40%-i həqiqətən COVID xəstəsidir (400 true-positive). PCR testinin yanlış pozitivliyi 5% olaraq qəbul etsək qalan sağlam 600 nəfərin 30-u yanlış pozitiv (false-positive) çıxacaq. Bu qrupda kimdəsə test pozitiv çıxıbsa onda onun gerçəkdən xəstə olma ehtimalı 93%-dir (400/400+30) (Bayesian teoremində buna positive predictive value (PPV) deyirlər).

 

30 yaş altı B qrupunda isə hər 1000 nəfərin 2%-i həqiqətən xəstədir (20 true-positive). PCR testinin yanlış pozitivliyi 5% olaraq qəbul etsək qalan sağlam 980 nəfərin 49-u yanlış pozitiv (false-positive) çıxacaq. Bu qrupda kimdəsə test pozitiv çıxıbsa onda onun gerçəkdən xəstə olma ehtimalı 29%-dir (20/20+49).

 

Halbuki, B qrupunda həkim əsas nisbəti (base-rate = 2%) “ihmal” edərək testi pozitiv çıxmış bütün xəstələrə “95% ehtimalla xəstədir” kimi yanaşaraq karantinaya alır.


Məsləhətlər:
  • Bütün şərtləri nəzərə al.

  • Hansı fərziyyələr etdiniz? — Həssasdırlar? Həqiqətənmi?

  • Bilinməyənləri ehtimal etməkdən qaçının


Lövbərləmə

Anchoring öncədən görülən və ya tanış olunan rəqəmin veriləcək ehtimala təsir etməsi effektidir. Mücərrəd bir suala əvvəlcədən kimsə "42" rəqəmi cavabı veribsə, sizin də təqribi ehtimalınız o rəqəm ətrafında olacaq. Bu effekt çox bulaşıcı olub, ehtimalda əvvəl alınmış məlumatı nəzərə almamaq çox çətindir.

 

Misal:

Bir araşdırmada A qrupuna

1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8=? 

B qrupuna isə 

8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1=?

tənliyinin ehtimal edilən cavabını soruşurlar. Vaxt az olduğundan ilk hesablamadan nəticə çıxarmağa çalışırlar. A qrupunun cavablarını ortalaması 512, B qrupunun isə 2250 olmuşdur. (doğru cavab 40320). Qruplar arası fərqli nəticələrin səbəbi ilk hasil hesablamarda A qrupunda kiçik, B qrupunda böyük ədədlərin alınması idi.

 

COVID misal:

Dünyada yeni koronavirus hallarının statistikası- 

23 Yanvar: 845 

23 Fevral: 79205 

23 Mart: 373885 

23 Aprel:? (ehtimal verin, görək nə qədər düz çıxır)


Məsləhətlər:
  • Hər bir ehtimalı izolə dəyərləndirin.

  • Çalışın ehtimal verməmişdən əvvəl öncəki cavablara baxmayasınız. 


Əlverişlik evristikası

Availability Heuristic Bilinməyən bir məsələyə ehtimal vermək üçün beynimizin belə qısa bir yolu var: bənzər bir məlumatı yaxın yaddaşdan çağırır, bu məlumatın önəmli hesab edərək az bir əziyyətlə nəticə çıxarmağa çalışır. Bu məlumat da daha çox "şüvən media«dan alınan olduğundan yanlış ehtimallara səbəb olur. Ən məşhur misal, təyyarə qəzalarının və ya köpək balığı hücumlarının mediada təsirli olması insanlarda bu cür hadisələrin həqiqətən çox rast gəlindiyinə inanmasıdır. Təyyarənin qəzaya düşmə ehtimalı dünyada 2 milyonda birdirsə, Azərbaycanda və ya Almaniyada avtomobil qəzasına düşüb ölmə ehtimalı təqribən 10 mində birdir. 

 

COVID:

Xəbərlərdə virusa yoluxan və ağırlaşan məşhurların göstərilməsi öz aqibətimizin də eyni olacağı təşviş/ehtimalı yaradır.

 

Məsləhətlər:
  • Ehtimalın dayandığı məlumat populyar mediadan alınan məlumatdır?

  • Çalışın ehtimal verməmişdən əvvəl Google-da rast gəlmə tezliyi araşdırması edəsiniz. 


Əlverişlik kaskadı

Availability cascade kompleks fikri sadə yolla izah edən ağlabatan bir yanlış fikir/ehtimal ətrafda təkrarlanıb artdıqca qüsurlu dövran kimi əhali arasında getdikcə yayılaraq inandırıcı olmağa başlayır. Joseph Goebbels (Hitlerin sağ əli): “Bir yalanı gerçəkləşənə qədər təkrarla, axır-əvvəl inanacaqlar”(həmçinin bax: illusory truth). Ən xoşladığım misal: sodanın, kerosinin və ya B17 vitaminin xərçəngin müalicəsində effektiv olması fikridir.

 

COVID:

Dok, axı hamı/çox adam deyir ki, əslində virus yoxdur? Siz inanırsınız bu xəstəliyə?

 

Məsləhət:
  • İddianın dayandığı məlumat sübuta dayalı (evidence-based) məlumatdır?


Normallıq xətası

Normalcy bias keçmişdə normal qarşılanmış və ya heç qarşılaşılmamış fəlakətə qarşı olduğundan az qiymətləndirmək/laqeyd yanaşmaq. Misal üçün böyük fəlakətlə qarşılaşmamış, nəticəsinin nələrə səbəb olacağını təsəvvür/ehtimal edə bilməyən (qarşı yolla maşını sürən) bir orta statistik azərbaycanlının verdiyi ehtimal “əşşi, n’olacağ eee...”.

 

COVID:

İndiyənə kimi SARS, MERS, quş, donuz qripi kimi viruslar yersiz hay-küyə səbəb olmuşdu, bu COVID də boş şeydir.

 


Nəticə yanılması

Outcome bias verilmiş bir qərarın doğruluğunu şəraitə/şərtlərə görə deyil, nəticəsinə görə dəyərləndirmək. Deyək ki, Q.A. adlı həkimin qrup yoldaşı sistemin havasını qalıb/qalmadığını yoxlamadan (deontoloji səhv) qoşması və həmin xəstənin sabahısı gün evə buraxılmasının (müsbət effekt) şahidi olması, Q.A. həkimin də sistemin havasının yoxlamasına ehtiyac qalmaması demək deyil.

 

COVID:

Bu gün SMS göndərmədən zibili atıb gələ bildimsə, bundan sonra da bu şəkildə davam edə bilərəm.


Sağqalım yanılması

Survivorship bias Təsəvvür edin ki, təyyarə qəzası olur, heyətin hamısı ölür birindən başqa. Bu bir nəfər də „Təyyarə qəzasından necə qurtulmaq olar?“ adlı kitab yazaraq məşhurlaşır amma kimsə bunu təsadüf olduğunu görmür. Siqaret çəkən və bundan ölən xəstələrin „səsi“ çıxmadığı üçün hamı siqaretin çox da zərərli olmadığına inanır. Bill Gates kimi bir çoxlarının universiteti bitirmədən başarılı olması faktını mediada bildiyindən, universiteti bitirə bilməyib başarısız olanların „səsi“ çıxmadığı üçün belə bir yanlış fikir formalaşıb: universiteti bitirmədən də başarılı olmaq elə də çətin deyil. 

 

COVID:

Bu çətin vəziyyətdə həkimlərin başı xəstələrə qarışıb „səslərinin“ çıxmadığı bir dövrdə, ortalıqda boş-boş gəzib hay-küy yaradan insanların sözləri təəssüf ki, xalqa daha inandırıcı gəlir. 


Təsdiqləmə yanılması

Confirmation bias bəyənilən, inanılan, doğru hesab edilən halları təsdiqləyən məlumatları yadda saxlayaraq əksini təsdiqləyən faktların unudulması və ya görməzdən gəlməsi halıdır. Sevgili bir cütlüyün xoşbəxt rəqəminin 21 olmasına inanması, bu rəqəmin bilet nömrəsində, ayın günündə, günün saatında,  telefon nömrəsində tez-tez rast gəlmələri halıdır. Əslində başqa rəqəmlərlə də kifayət qədər çox qarşılaşırlar, amma onlar önəmsiz olduqlarından unudulur, 21 rəqəmi isə xoşbəxt rəqəm olması inancını bir az da gücləndirməyə davam edir (və ya 13 rəqəminin, qara pişiyin uğursuz olması).

 

COVID:

İstər Çində, istərsə də İtaliyada virusun yayılmağa başladığı ilk günlərdə səhiyyə orqanlarının xəstəliyin qorxulu olduğunu təkzib etməsinin əsas səbəbi ilk yoluxma hallarının gözardı etməsi idi. İnanmaq istəmədikləri üçün bu hallar onlarda qorxu hissi yaratmırdı. 

 

Məsləhətlər:
  • Çalışın hadisəni dəyərləndirərkən digər arqumenəri ilə birlikdə dəyərləndirəsiniz. 

  • Hadisələrin/faktların hər birini qeyd etməklə statistik məlumatlara əsasən (data analizi apararaq) ehtimal verməyə çalışın. 


Bonus :) 

Yuxarıda qeyd edilən yanılmalar ilə yeni tanış olmağınıza baxmayaraq görəcəksiniz ki, sonrakı günlərdə bu terminlər daha çox qarşınıza çıxacaq, elə bil sizin öyrənmənzi gözləyirdilər. Misal üçün David Eagleman kitablarını oxuyandan sonra bu adın daha çox qarşıma çıxmasının, və ya yeni model avtomobil alandan sonra bu model ilə şəhərdə daha çox rast gəlinməsinin bir adı var, buna da Baader-Meinhof fenomeni deyirlər.

 

P.S.: Əgər bunlar reklamlarda qarşınıza çıxırsa bu sadəcə Sizin izlənildiyinizi göstərir. :) 

 




Lyrics! 291461fff49c9e5546c5ebd88a37f25e

1 şərh

e1000m
Hem illüstrasyalar, hem de yazı gözel alınıb. Ağlımdaki bezi mövzulara ad verebildim sayende. Ellerine sağlık… En sonuncu bölümdekine mende misal getirmek isteyirem qabaq özüm inanardım niye saata(ekektron) baxanda cüt reqemler veya yansıma(zerkalnıy) reqemlerle qarşılaşıram. Eslinde bir günde saata belke 100 defeden çox baxırıq ama diqqet çeken reqem yadda qaldığı üçün ele bir yanılma emele gelir.