Karar Verme Sürecinde Başvurduğumuz Bilişsel Kısayollar: Temsililik, Görünürlük ve Çıpalama Etkisi, Beynimizin Çalışma Prensiplerini Aydınlatıyor!

Size meraklı bir arkadaşınız "Acaba Mahatma Gandi öldüğünde kaç yaşındaydı?" dese ya da bilmediğiniz bir dilde video izlerken aklınıza "Acaba şu an dünya üzerinde konuşulan kaç dil vardır?" sorusu gelse tüm bu sorulara cevap olan sayıları nasıl belirlersiniz? Çoğumuzun bu sorulara yönelik elbette bir tahmini vardır. İşte bu tip kararlar verirken bazı "karar verme kısa yolları" (İng: "decision-making heuristics") kullanırız. Bu bilişsel kısayollar, çoğunlukla işimize yarar ama özellikle belirsizlik durumunda kararlarımızda çok fazla ve sistematik hatalara neden olur.

Nobel ekonomi ödülü sahibi Daniel Kahneman ve deneysel psikolog Amos Tversky 1974 yılında yayınladıkları makaleyle insanların olasılıkları değerlendirme ve değerleri tahmin etme davranışlarını etkileyen üç bilişsel kısayolla (İng: "heuristics") bu durumları açıklamışlardır.

Temsiliyete Bakarak Karar Verme Etkisi

Bireysel olarak bizler, belirsizlik altında, olayın gerçekleşme ihtimali hakkında belirli bir cevap vermemiz gerektiği durumlarda temsiliyete bakarak karar vermeye (İng: "representative heuristic") çalışırız. Buna, temsililik de denmektedir.

Daha iyi açıklamak için örnek verirsek: Arkadaşınız, eski komşusunu size tanıtırken "utangaç, düzenli, her zaman yardımsever, şiir sever" tanımlamalarını yapsa ve sizden bu kişinin mesleği hakkında çiftçi mi yoksa kütüphaneci mi olduğu konusunda tahmininiz sorulsa, muhtemelen cevabınız kütüphaneci olacaktır. Çünkü her ne kadar nüfusa göre kütüphanede görev alan kişi sayısı çiftçi sayısından daha az olduğunu bilseniz de size söylenen tanımlamalar kafanızdaki kütüphaneci profiline daha uygundur. Bu konuyla ilişkili olan bir diğer analizimizi Bağlaç Safsatası yazımızdan da okuyabilirsiniz.

Bir başka araştırmada, deney katılımcılarına iki grup oluşturulduğu belirtilmiştir. İlk grubun 70 mühendis ve 30 avukattan oluştuğu, ikinci grubun ise 30 mühendis ve 70 avukattan oluştuğu söylenmiştir. Katılımcılardan "30 yaşında, evli, çocuğu olmayan, alanında başarılı ve yetenekli bir erkek" cümlesinin betimlediği kişinin, bu gruplar içinde mühendis olma olasılığını belirlemeleri istenmiştir. Tanımlanan betimlemenin bir mühendise ya da avukata ait özellikler ile ilgili bilgi vermediği açıkça bellidir. Fakat deney sonucunda denekler, betimlenen bu kişinin mühendis olma olasılığını ilk grupta %70 olarak (ilk grupta 100 kişiden 70'i mühendis olduğu için), ikinci grupta ise %30 olarak (ikinci grupta 100 kişiden 30'u mühendis olduğu için) söylemek yerine, her iki grup için olasılığı %50 olarak belirtmişlerdir. Yani denekler, seçeneklerin temel oran olasılığından ziyade, aslında değerlendirmede anlamsız olan bir betimleme cümlesinin zihinlerindeki temsiliyet olasılığını dikkate alarak karar vermişlerdir.

Temsililik kısa yolunun kullanılması günlük hayatta ciddi yanlış anlamalara neden olmaktadır. Yazı tura atmak gibi şansa dayalı olaylarda, üst üste yazı geldiğinde insanlar, bir sonraki atışın tura gelme ihtimalinin daha yüksek olacağı fikrine kapılmaktadırlar. Madenî parayı üç kez üst üste havaya atarsanız her seferinde tura geldiğini görürseniz, parada bir gariplik olduğunu düşünürsünüz. Oysaki aynı işlemi birçok kez tekrarlarsanız üç kez arka arkaya tura gelmesi o kadar anormal gözükmez. Bu konuda daha fazla bilgi almak için, Kumarbaz (Monte Carlo) Safsatası ile ilgili yazımızı okuyabilirsiniz.

Benzer bir durumu basketbol maçlarında sıcak el yanılgısı (İng: "hot hand fallacy") olarak biliyoruz. Basketbol spikerlerinin son atışlarında isabeti yakalayan sporcular için maçlarda sıklıkla kullandığı "eli çok sıcak" ifadeleri tamamen bir başka yanılsamaya örnek teşkil ediyor. Sporcunun son atışlarına göre gelecek atışında da isabeti yakalayacağı düşünülüyor. Davranışsal ekonomistlere göre bu durumu destekleyen hiçbir bilimsel çalışma bulunmuyor. Aksine, yapılan incelemede, spikerler, "Oyuncunun eli ısındı." demeye başlamadan önce üçlük atışlarının isabet oranı %80,5 olan oyuncuların, bu konuşmadan sonra atışlarında sadece %55,2'lik bir isabet yakaladıkları görüldü.

Hazırda Bulunma/Görünürlük Etkisi

Günlük hayatımızda kararlar alırken hikayelerden etkileniyoruz. Tahmin etmemiz ya da cevap vermemiz gereken durumlarda aklımıza birçok olay ve durum geliyor. Aklımıza gelen bu bilgileri cevap verme sürecinde kullanıyoruz. Bireyler, bir olayın olma sıklığını, o olayla alakalı örneklerin aklına gelme sıklığı veya kolaylığına göre değerlendirir. Büyük bir durum ya da sık gerçekleşen bir olaysa aklımıza daha hızlı gelmesi muhtemeldir. İşte bu bilişsel kestirmeye Kahneman ve Tversky hazırda bulunma/görünürlük etkisi (İng: "availability") adını vermiştir. Bu durumda sıklıkla okuduğumuz veya gördüğümüz dikkat çekici haberlerin-olayların daha sık yaşandığı yanılsamasına kapılıyoruz. Fakat bu kısayol, çoğu zaman sahip olmamamız gereken ön yargılara neden oluyor.

Örneğin bir araştırmada; deneklere içinde ünlü kadın ve erkeklerin isimlerinin yazılı olduğu bir liste okutulduğunda, listedeki erkeklerin sayısının kadınlardan daha fazla olup olmadığı sorulmuş. Farklı denek guruplarına farklı listeler sunulmuş olmasına rağmen, her durumda deneklerin cevabı, listedeki diğerlerine göre daha ünlü kişiler hangi cinsiyetteyse, listenin o kategoride (cinsiyet açısından) daha fazla olduğu olmuştur.

Yine benzer bir durum olarak, magazin haberlerinde film yıldızlarının evlenip boşanmaları sıklıkla yer alır. Elimizde veri olmamasına karşın film yıldızlarının boşanma oranlarının diğer insanlara göre daha fazla olduğu illüzyonuna kapılırız; fakat bunu gösteren bir bulgu yoktur. Aynı şekilde, çok fazla trafik kazasının yaşandığı bir dönemde aracımızla seyahat ederken, trafik kazası geçirme ihtimalimizin normal dönemden daha yüksek olduğunu düşünebiliriz. Bu, doğru değildir. Bir başka örnek olarak ise, bir deprem sonrasında deprem sigortası yaptıranlar artarken, zaman geçtikçe deprem korkusu azalır ve sigorta satışları düşmeye başlar. Halbuki deprem sigortası, deprem olmadan önce yapıldığında anlamlıdır ve deprem yaşanmadıkça önlemleri giderek gevşetmek, deprem yaşandığında hazırlıksız yakalanma ile sonuçlanacaktır.

Penn Live

Çıpalama Etkisi

Yazımızın başında söz ettiğimiz sorulara cevap verirken, zihninizde nicel olarak bir referans noktası oluşmuştur. Peki Mahatma Gandi'nin öldüğündeki yaşını tahmin etmenizi istediğimiz soruyu “Gandhi öldüğünde 114 yaşından büyük müydü?" veya “Gandhi öldüğünde 35 yaşından büyük müydü?” diyerek sormuş olsaydık, acaba gelen cevapların sayı ortalamalarında nasıl bir farklılık olurdu?

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

Kahneman ve Tversky iki gruba bu soruyu sorarak yaptıkları araştırmada, arada oluşabilecek tahmin farklılığını görmek istemişlerdir. Sonuç olarak 114 sayısını duyan insanlar, 35 sayısını duyan insanlara göre Gandhi’nin ölüm yaşını çok daha büyük tahmin etmişlerdir. Genel olarak, belirsizliğin hakim olduğu tahmin etme ya da karar alma süreçlerinde sonuç yaratmadan önce zihnimizde nicel olarak bir referans noktası belirleriz. Bireysel olarak tahmin yaparken bu noktayı "çıpa" olarak atar, cevabımızı uygun gördüğümüz yönde düzeltmeye gideriz. İşte karar verme sürecinde buna düzeltme ve çıpalama etkisi (İng: "Adjustment and Anchoring") diyoruz. Bahsedilen bu araştırmayla, doğruluğu hakkında emin olmadığımız bir tahmin sorusunda, soruda geçen bir sayının cevabımızı etkilediğini görmüş olduk. Bu durum, özellikle de sosyal bilim araştırmalarındaki anket sorusu tasarımları açısından büyük öneme sahiptir.

Daha çarpıcı bir örnek, Daniel Kahneman'nın 2011 yılında The Economist dergisinin yılın kitabı seçtiği "Hızlı ve Yavaş Düşünmek" (İng: "Thinking, Fast and Slow") adlı kitabında yer aldı. Almanya'da yapılan araştırmaya göre, 15 yıldan fazla mesleki deneyimi olanlar arasından seçilen bir hakim grubuna, hırsızlık yaparken yakalanan bir kadına nasıl hüküm verecekleri ayrı ayrı sorulmuştur. Hakimler karar vermeden önce, önlerinde yalnızca 3 veya 9 gelebilecek şekilde ayarlanan bir zar atılmıştır. Araştırmada, karar aşamasına gelen hakimlerin uygun gördükleri ceza sürelerinde şaşırtıcı sonuçlar ortaya çıkmıştır: Zarda 9 sayısını gören hakimler, hırsıza ortalama 8 ay hapis cezası uygun görürken, zarda 3 sayısını gören hakimler, ortalama 5 ay hapis cezası uygun görmüşlerdir. Zardaki sayı her ne kadar konudan bağımsız ve rastgele olsa da, zihnimizde çapa etkisi yaratarak, karar verme sürecimizde çok güçlü bir etki yarattığını söyleyebiliriz.

ArthaBodhi

Nobel ödüllü bir başka iktisatçı Richard Thaler, Cass R. Sunstein ile birlikte yazdığı "Dürtme: Sağlık, Varlık ve Mutluluk ile İlgili Kararları Geliştirmek" (İng: "Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness") adlı kitabında, çıpalama etkisiyle alakalı çok güzel bir örnek vermektedir: Eğer bağış toplayan kurumlar size 50, 75, 100, 150 dolar bağış seçenekleri yerine 100, 250, 1000 ve 5000 dolar şeklinde bağış seçenekleri sunarsa, daha çok bağış toplayabilmektedirler.

Bu örneklerden farklı olarak, sezgisel olarak yapılan sayısal tahmin çalışmalarıyla da çapalama etkisini görebilmekteyiz. Yine bir grup deney katılımcılarına "5 saniye" gibi kısa sürede 8x7x6x5x4x3x2x1 çarpma işleminin sonucunu tahmin etmeleri istenmiştir. Diğer gruba ise 1x2x3x4x5x6x7x8 çarpma işleminin sonucunu tahmin etmeleri istenmiştir. Doğru cevap 40.320 olmasına rağmen, ilk gruptaki katılımcıların çarpma işlemi sonuç tahmini ortalaması 2.250 olurken ikinci grup tahmin ortalaması 512 olmuştur. Birinci gruptaki çarpma işleminin ilk basamakları daha büyük sayılardan oluştuğu için katılımcıların tahmininde bir illüzyon yaratarak ikinci gruptan daha yüksek tahminler yapmalarına neden olmuştur.

Sonuç

Çoğumuzun yoğun hayatları var ve her şeyi düşünerek analiz edecek zaman bulamıyoruz. Tahminlerimizi çoğu zaman hızlı, pratik ve yararlı olduğu için kullanıyoruz. Pratik kurallar ve kısa yollar çok işe yaramasına rağmen sistematik hatalara neden oluyor.

Daniel Kahneman ve Amos Tversky, çalışmaları sonucunda "temsililik", "hazırda bulunma/görünürlük" ve "çıpalama" gibi üç pratik kural ile bunlara bağlı sapmalar ortaya çıkarıldı. Bilişsel kısayollar ve sapmalar, önce psikologların, daha sonrasında ise ekonomistlerin fikirlerini değişime uğratarak, davranışsal ekonomi ve deneysel ekonomi alanlarında gelişime katkı sağladı.