Heurystyka reprezentatywności

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Skocz do: nawigacji, wyszukiwania

Heurystyka reprezentatywności (ang. representativeness heuristic) – uproszczona metoda wnioskowania polegająca na dokonywaniu klasyfikacji na podstawie częściowego podobieństwa do przypadku typowego, charakterystycznego, reprezentatywnego, który już znamy. Metoda ta jest jedną z heurystyk wydawania sądów opisanych przez Amosa Tversky'ego i Daniela Kahnemana, prowadzących do błędów poznawczych[1].

Badania[edytuj | edytuj kod]

Istnienie heurystyki reprezentatywności zostało eksperymentalnie potwierdzone i zinterpretowane w badaniach:

  • Osoby badane poinformowano, że psychologowie sporządzili krótkie charakterystyki członków dużej grupy, w której było siedemdziesięciu inżynierów i trzydziestu prawników. Następnie badani dostali przykład takiej charakterystyki: "John jest trzydziestoletnim, żonatym mężczyzną z dwójką dzieci. Działa aktywnie w lokalnych organizacjach politycznych. Jego hobby to kolekcjonowanie książkowych "białych kruków". Jest elokwentny, przekonywający i nastawiony rywalizacyjnie." Jakie jest prawdopodobieństwo, że John jest raczej prawnikiem, niż inżynierem? Odpowiedzi osób badanych oscylowały pomiędzy 50% a 80%.

Wyniki eksperymentu pokazały, że osoby badane ignorują prawidłowości statystyczne (proporcje inżynierów i prawników) i w swoich sądach kierują się heurystyką reprezentatywności, sugerując się opisem Johna, który jest bardziej reprezentatywny dla prawnika, niż dla inżyniera. Prawdziwe prawdopodobieństwo wynosi przecież 30%[2].

  • Kolejne badanie zawierało opis, który w założeniu miał być neutralny i nie wskazywać ani na prawnika, ani na inżyniera. W jednej grupie powiedziano, że psychologowie badali grupę składającą się z siedemdziesięciu inżynierów i trzydziestu prawników, a w drugiej, że proporcje były odwrotne. Badani dostali następujący opis mężczyzny: "Dick jest trzydziestoletnim, żonatym mężczyzną o dużych możliwościach i wysokiej motywacji, które dają mu szanse na osiągnięcie sukcesu w swojej dziedzinie. Jest lubiany przez swoich kolegów." Jakie jest prawdopodobieństwo, że John jest raczej prawnikiem, niż inżynierem? Mediana z odpowiedzi osób badanych w obu grupach wynosiła około 50%. Prawidłowe wyniki (30% lub 70%) uzyskano jedynie w kolejnym, trzecim badaniu, w którym nie podano żadnego opisu.

Wyniki tych trzech eksperymentów pokazały, że osoby badane ignorują prawidłowości statystyczne, o ile mają dodatkową informację, która aktywizuje heurystykę reprezentatywności. Istotny tutaj jest fakt, że informacja wpływająca na sądy może być zarówno specyficzna (wskazywać na konkretny zawód), jak i niespecyficzna (neutralny opis)[3].

Wpływ heurystyki reprezentatywności na błędy poznawcze[edytuj | edytuj kod]

Występowanie niektórych błędów poznawczych tłumaczonych jest przez aktywizację w umyśle heurystyki reprezentatywności. Te błędy to:

Zobacz też[edytuj | edytuj kod]

Przypisy

  1. D.Kahneman, P. Slovic, A. Tversky: Judgment under uncertainty: heuristics and biases. New York: Cambridge University Press, 1982. ISBN 0521240646. OCLC 7578020.
  2. D. Kahneman, A. Tversky. Subjective probability: A judgment of representativeness. „Cognitive Psychology”. 3 (3), s. 430–454, 1972. doi:10.1016/0010-0285(72)90016-3. 
  3. D. Kahneman, A. Tversky. On the psychology of prediction. „Psychological Review”. 80, s. 237-251, 1973. doi:10.1037/h0034747. 
  4. A. Tversky, D. Kahneman. Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment.. „Psychological Review”. 90 (4), s. 293-315, 1983. doi:10.1037/0033-295X.90.4.293. 
  5. M. Bar-Hillel, E. Neter. How alike is it? versus how likely is it? A disjunction fallacy in probability judgments. „Journal of Personality and Social Psychology”. 65, s. 1119-1131, 1986. doi:10.1037/0022-3514.65.6.1119. 
  6. P. Ayton, I. Fischer. The hot hand fallacy and the gambler’s fallacy: Two faces of subjective randomness?. „Memory & Cognition”. 32 (8), s. 1369-1378, 2004. 
  7. J. Lehrer: How we decide. Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2009, s. 66. ISBN 9780618620111. OCLC 231588344.