Çıpa Etkisi: Alışveriş Sırasındaki Fiyatlar Gerçekten Uygun mu?

Bir internet sitesinde gezerken beğendiğiniz bir ürünü düşünün. Bir ilanda sadece "129 TL" yazıyor, bir diğerinde ise "400 TL" yazısının üzeri çizilmiş ve yanında "129 TL" var. Hangisini almayı tercih etme olasılığınız daha yüksek?

İki ürünün fiyatı aynı. Ama çoğu insan ikincisini daha cazip bulur. Çünkü ikinci fiyatın yanında bir referans değeri vardır. Davranışsal ekonomide bu referans noktasına çıpa (İng: "anchor"), ondan kaynaklanan yargı sapmasına ise çıpa etkisi (İng: "anchoring effect") denir.^[1]

Rastgele Bir Sayı, Kararınızı Nasıl Değiştirir?

Çıpa etkisinin en bilinen kanıtı, Amos Tversky ve Daniel Kahneman'ın 1974 tarihli çalışmasından gelir. Deneyde katılımcılardan çeşitli büyüklükleri yüzde olarak tahmin etmeleri istenmiştir. Bu tahminlerden biri Birleşmiş Milletler üyesi ülkeler arasında, Afrika ülkelerinin yüzdelik oranıydı.

Katılımcıların önünde, 0–100 arasında değerler taşıyan ve deneyde 10 ya da 65 değerlerinden birinde duracak şekilde ayarlanmış bir şans çarkı çevrildi. Katılımcılardan önce doğru cevabın çarkta gördükleri sayıdan büyük mü küçük mü olduğunu söylemeleri, ardından sayıdan yukarı veya aşağı hareket ederek kendi tahminlerini vermeleri istendi.

Yapılan bu deneyden dikkat çekici sonuçlar çıktı. Çarkta 10 sayısını görenlerin medyan tahmini %25, 65 sayısını görenlerin ise %45 oldu. Katılımcılar çarkın gözlerinin önünde rastgele döndüğünü biliyorlardı. Çarkta çıkan sayının soruyla hiçbir ilişkisi yoktu. Buna rağmen tahminleri o sayıya doğru kaydı. Ayrıca doğru cevap verenlere ödeme teklif edilmesi bile etkiyi azaltmadı.^[1]

Tversky ve Kahneman bu mekanizmayı çıpalama ve ayarlama (İng: "anchoring and adjustment") olarak adlandırır. İnsanlar bir başlangıç değerinden yola çıkar ve oradan kendi cevaplarına doğru ayarlama yapar ancak bu ayarlama tipik olarak yetersiz kalır.^[1]

Peki Bunu Bilsek Ne Olur?

Sezgisel olarak "Bir tuzağı bilirsem düşmem!" diye düşünebilirsiniz. Ancak veriler bunu doğrulamıyor. En fazla, belirli koşullarda kısmi bir koruma sağlanabildiğini gösteriyor.

Wilson ve arkadaşları 1996'da bu soruyu doğrudan test etti. Katılımcılara çıpa etkisi ayrıntılı biçimde anlatıldı, etkilenmemeleri istendi; bir kısmına etkinin hangi yönde olacağı bile söylendi. Uyarının zamanlaması da değiştirildi. Kimisi çıpayı görmeden, kimisi gördükten sonra, kimisi ise kendi tahminini yaptıktan sonra uyarıldı.

Her çıpalama koşulu, çıpa görmeyen kontrol grubundan anlamlı biçimde farklı sonuç verdi ancak farklı uyarı koşulları birbirlerinden anlamlı biçimde farklılaşmadı. Aynı çalışmada doğruluk için para ödülü teklif edilmesi de etkiyi azaltmadı. En açıklayıcı sonuç, tahminini yaptıktan sonra uyarılan gruptan geldi. Bu kişilere önce sorulan soru soruldu, sonra çıpa etkisi anlatıldı ve cevaplarını değiştirme fırsatı verildi. Tahminlerini gerçekten düşürdüler. Tahmin ortalaması 745'ten 602'ye düştü. Ama çıpa görmemiş kontrol grubunun ortalaması 219'du. Yani çıpasız kontrol grubunun ortalamasına olan farkın yalnızca yaklaşık %27'sini kapatabildiler.^[6]

Sorunun ne olduğu buradan anlaşılıyor. Bu insanlar etkilendiklerini kabul ettiler, düzeltmeye çalıştılar, doğru yönü de biliyorlardı. Bilmedikleri tek şey, ne kadar düzeltmeleri gerektiğiydi. Bir yanlılığı gidermek için varlığını fark etmek yetmiyor. Büyüklüğünü de kestirebilmek gerekiyor. Kendi tahmininizin ne kadar kaydığını göremiyorsanız ne kadar geri çekeceğinizi de bilemezsiniz.^[6]

Bu kestirim sorununun ne kadar derin olduğunu aynı çalışmanın bir başka bulgusu gösteriyor. Katılımcılara çıpanın kendilerini ne kadar etkilediği sorulduğunda büyük çoğunluğu ölçekteki "hiç etkilemedi" seçeneğini işaretledi. Ama bu kişilerin tahminleri de kontrol grubundan belirgin biçimde yüksekti. Aynı katılımcılar, başkalarının çıpadan etkilendiğini kabul etmekte hiç zorlanmadı.^[6]

Uyarı Hiç mi İşe Yaramıyor?

Epley ve Gilovich 2005'te bunun, çıpanın kaynağına bağlı olduğunu gösterdi. Bazı çıpalar dışarıdan gelir. Satıcının söylediği fiyat, ekrandaki üstü çizili rakam, ankette karşınıza çıkan bir sayı. Bazılarını ise kişi kendisi üretir. Everest'in tepesinde suyun kaç derecede kaynadığı sorulduğunda çoğu insanın aklına bildiği 100 derece gelir ve oradan aşağı doğru ayarlama yapar. Votkanın donma noktası sorulduğunda başlangıç noktası suyun donma noktasıdır.^[5]

Epley ve Gilovich'in 2005 deneyleri, kendi üretilen çıpalar ile dışarıdan verilen çıpaların kısmen farklı süreçlere dayanabileceğini düşündürdü. Kendi üretilen çıpalarda bilinçli ayarlamanın, dışarıdan verilen çıpalarda ise çıpayla uyumlu bilgilerin zihinsel erişilebilirliğinin daha önemli olabileceğini öne sürdüler. Ancak sonraki çalışmalar ayrımın bu kadar keskin olmadığını gösterdi, dışarıdan verilen çıpalarda da bazı koşullarda bilinçli ayarlama görülebiliyor ve daha yeni replikasyonlar uyarı etkisine ilişkin bazı eski bulguları doğrulayamadı. Dolayısıyla çıpalamanın tek ve kesinleşmiş bir bilişsel mekanizması olduğu söylenemez.^[5]

Dışarıdan gelen çıpalarda ise ne ödül ne uyarı en ufak bir fark yarattı. Çünkü orada işleyen mekanizma farklı. Yabancı sayıyı bir an için olası cevap olarak değerlendirirsiniz ve bu, o sayıyla uyumlu sayıları zihninizde erişilebilir kılar. Süreç otomatik ve fark edilmez. Göremediğiniz bir şeyi düzeltmeniz de beklenemez.^[5]

Etki Nasıl Modellenir?

Çıpa etkisi yalnızca niteliksel bir gözlem değildir, matematiksel olarak da ifade edilebilir. Bokati, Kreinovich ve Le'nin çalışmasında bu ilişki şöyle kurulur:^[3]

Kişinin ödemeye razı olduğu nihai fiyat, iki sayının ağırlıklı ortalamasıdır. Bu iki sayı, çıpayı hiç görmeseydi söyleyeceği fiyat ile satıcının istediği fiyattır. Bu ağırlığa çıpalama indeksi (anchoring index) denir. Bu indeksi de içeren denklem şu şekilde:

$p=p_0+\beta (a-p_0)$

Bu denklemde; $p_0$ çıpasız tahmin,$\beta$ çıpalama indeksi, $a$ çıpa değeri ve $p$ çıpa etkisindeki tahmindir. İndeks sıfırsa kişi çıpayı tamamen yok saymış, kendi fiyatını söylemiştir. Ama 1'e eşitse doğrudan satıcının rakamını kabul etmiştir. Diyelim ki bir eve 800 bin lira değer biçiyorsunuz ($p_0$), satıcı ise 1 milyon istiyor ($a$). İndeks ($\beta$) 0.5 ise teklifiniz ($p$) tam ortada, 900 bin lirada oluşur.^[3]

Bokati ve arkadaşlarının önceki çalışmalardan aktardığı çıpalama indeksi değerleri de ilgi çekicidir. Ev alan sıradan bir kişide çıpalama indeksi yaklaşık 0.48, yani neredeyse yarı yarıya çıkıyor. Emlak uzmanları için bu değer 0.41, hayır bağışı kararlarında ise 0.30 olarak ölçülmüş.^[3] Kişi kendi ilk değerlendirmesine daha fazla güvendiğinde çıpanın ağırlığı azalabilir; bazı koşullarda çıpalama etkisi çok zayıf olabilir veya istatistiksel olarak saptanmayabilir.

Bu ilişkinin ilginç yanı, yalnızca ölçümlerden çıkarılmış bir kural olmaması. Bokati ve arkadaşları iki makul varsayımdan yola çıkıyor: Nihai fiyat her zaman kişinin kendi fiyatı ile çıpa arasında kalmalı ve iki ayrı alışverişi tek bir alışveriş gibi ele almak sonucu değiştirmemeli.

Bokati ve arkadaşları; nihai fiyatın çıpasız değer ile çıpa arasında kalması, fonksiyonun sürekli olması ve ayrı işlemleri birleştirmenin toplam sonucu değiştirmemesi gibi koşullar altında bu ilişkinin ağırlıklı ortalama biçimine indirgenebileceğini matematiksel olarak gösteriyorlar.^[3]

Mahkeme Salonundaki Çıpa

Gretchen Chapman ve Brian Bornstein'ın 1996 tarihli çalışmasında, üniversite öğrencilerinden oluşan temsili bir jüri, bir tazminat davasının özetini okudu. Davada bir kadın, kendisine reçete edilen doğum kontrol haplarının yumurtalık kanserine yol açtığı iddiasıyla sağlık kuruluşunu dava ediyordu. Tüm katılımcılar aynı olayı, aynı kanıtları okudu. Değişen tek şey davacının talep ettiği tazminat miktarıydı: 100 dolar, 20.000 dolar, 5 milyon dolar veya 1 milyar dolar.^[4]

Bu rakamlar bilinçli olarak uçlarda seçilmişti. Hem inandırıcı olamayacak kadar düşük hem de inandırıcı olamayacak kadar yüksek değerler vardı. Buna rağmen jürinin belirlediği tazminat, talep edilen miktarla birlikte düzenli biçimde arttı.^[4]

Asıl çarpıcı bulgu ise başkaydı. Talep edilen miktar, davalının zarara sebep olup olmadığı yargısını da etkiledi. Davalının zarara neden olmuş olma olasılığına verilen ortalama değerlendirme, en düşük çıpa koşulunda %37 iken en yüksek çıpa koşulunda %52'ye çıktı.^[4] Bu, hukuken anlamsız bir kaymadır. Sorumluluğun kanıtlara bakılarak belirlenmesi gerekir, davacının ne kadar para istediğine değil.

Araştırmacılar aslında bunun tersini bekliyorlardı. Çok yüksek talep eden davacının açgözlü görüneceğini, bunun da davayı kaybettireceğini düşünüyorlardı. Beklentinin ilk yarısı doğru çıktı. Talep büyüdükçe davacı gerçekten daha bencil bulundu. Ama bu, aleyhine sonuçlanmadı. 1 milyar dolarlık talep bile davacının kazanma olasılığını düşürmedi.^[4]

Ancak yazarlar kendi çalışmalarının sınırlarını da belirtiyor. Katılımcılar gerçek jüri üyeleri değil öğrencilerdi, aralarında tartışmadılar ve verdikleri kararların gerçek bir yaptırımı yoktu.^[4] Yine de bulgu, hukuki kararların bir kısmının ilk rakamı söyleyen tarafın seçimine bağlı kalabileceğini düşündürüyor.

Sonuç

Üzeri çizili 400 TL'nin ürünün daha önce gerçekten hangi süreyle ve ne ölçüde satıldığı bir fiyat olduğunu yalnızca ilandaki gösterimden anlayamayız. Ancak böyle bir referans değer, karşılaştırmanın bir parçası hâline geldiğinde değerlendirmeyi çıpalayabilir. Çark deneyindeki ilgisiz sayı gibi, böyle bir referans fiyat da özellikle karşılaştırmanın parçası hâline geldiğinde sonraki değerlendirmeyi çıpalayabilir.

Çıpa etkisine karşı tamamen bağışık olduğumuzu varsaymak güvenli değildir ancak bazı koşullarda etkisini önemli ölçüde azaltmak, hatta ortadan kaldırmak mümkün olabilir. Ama ne olduğunu bilmek, en azından şu soruyu sormayı kolaylaştırır: Bu fiyatı gerçekten ucuz buluyor muyum yoksa yanındaki sayı mı bana öyle hissettiriyor?