Yargılama ve karar vermede buluşsal yöntemler - Heuristics in judgment and decision-making

Yargılama ve karar vermede buluşsal yöntemler , basitçe söylemek gerekirse, insanların kararlara varmak için zihinsel kestirmeleri kullandığı süreçtir. Heuristics insanlar, hayvanlar, örgütler ve hatta makineler hızla oluşturmak için kullandığı basit stratejileri yargılar , kararlar ve çözümler bulmak karmaşık sorunlara. Genellikle bu, bir çözüm formüle etmek için bir problemin veya durumun en alakalı yönlerine odaklanmayı içerir. Sezgisel süreçler, işe yarama veya doğru olma olasılığı en yüksek olan yanıtları ve çözümleri bulmak için kullanılırken , bunlar her zaman doğru veya en doğru değildir. Sezgilere dayalı yargılar ve kararlar, bilginin eksik olduğu belirsizlik durumlarında acil bir ihtiyacı karşılamak için yeterince iyidir. Bu anlamda mantık ve olasılık tarafından verilen cevaplardan farklılık gösterebilirler .

Ekonomist ve bilişsel psikolog Herbert A. Simon , 1950'lerde sezgisel karar vermede sınırlamalar olduğunu öne sürerek buluşsal yöntem kavramını tanıttı. 1970'lerde psikologlar Amos Tversky ve Daniel Kahneman bilişsel yanlılık üzerine yaptıkları araştırmalarla alana yenilerini eklediler . O zamandan beri sadece genişleyen bir alan olan belirli buluşsal modelleri tanıtan çalışmalarıydı. Bazıları buluşsal yöntemin arkasında saf tembelliğin olduğunu iddia ederken, diğerleri bunun bilinen her faktöre ve sonuca dayalı kararlardan daha doğru olabileceğini, daha az etkinin daha fazla olduğunu iddia ediyor .

Tarih

Herbert A. Simon , tatmin edici olarak bilinen ilk buluşsal yöntem modellerinden birini formüle etti . Daha genel araştırma programı, rasyonel seçim teorisinin koşulları karşılanmadığında insanların nasıl karar verdiği sorusunu ortaya attı , yani insanlar belirsizlik altında nasıl karar veriyorlar. Simon ayrıca , buluşsal yöntemler ve karar ortamları arasındaki eşleşmenin (veya uyuşmazlığın) incelenmesi olarak anladığı sınırlı rasyonalitenin babası olarak da bilinir . Bu program daha sonra ekolojik rasyonalitenin araştırılmasına kadar genişletildi .

1970'lerin başında, psikologlar Amos Tversky ve Daniel Kahneman , buluşsal yöntemleri bilişsel önyargılara bağlayan farklı bir yaklaşım benimsediler. Tipik deneysel düzenekleri, bir yargı probleminin sözlü bir tanımına yerleştirilmiş bir mantık veya olasılık kuralından oluşuyordu ve insanların sezgisel yargısının kuraldan saptığını gösterdi. Aşağıdaki "Linda sorunu" bir örnek vermektedir. Sapma daha sonra bir buluşsal yöntem ile açıklanır. Sezgisel ve önyargı programı olarak adlandırılan bu araştırma, insanların rasyonel aktörler olduğu fikrine meydan okudu ve ilk kez 1974'te " Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases " adlı bilim makalesiyle dünya çapında ilgi gördü ve başlangıçta önerilen buluşsal yöntemler rafine edilmiş olsa da Zamanla, bu araştırma programı araştırma sorularını kalıcı olarak belirleyerek alanı değiştirmiştir.

Herbert Simon'ın orijinal fikirleri 1990'larda Gerd Gigerenzer ve diğerleri tarafından ele alındı . Onların bakış açısına göre sezgisel çalışma davranışının tahminler yapılmasına izin biçimsel modeller gerektirir ex ante . Programlarının üç yönü vardır:

  1. İnsanların kullandığı buluşsal yöntemler nelerdir? ("uyarlanabilir araç kutusunun" tanımlayıcı çalışması)
  2. İnsanlar hangi koşullar altında belirli bir buluşsal yönteme güvenmelidir? ( ekolojik rasyonalitenin kuralcı çalışması )
  3. Anlaşılması ve yürütülmesi kolay buluşsal karar yardımcıları nasıl tasarlanır? ( sezgisel tasarımın mühendislik çalışması )

Bu program, diğerlerinin yanı sıra, belirsizlikle karakterize edilen birçok gerçek dünya durumunda buluşsal yöntemlerin hızlı, tutumlu ve doğru kararlara yol açabileceğini göstermiştir.

Bu iki farklı araştırma programı, formal modeller ve informal modeller olmak üzere iki tür buluşsal yöntem modeline yol açmıştır. Resmi modeller, karar sürecini matematiksel kanıtlara ve bilgisayar simülasyonlarına izin veren bir algoritma açısından tanımlar. Buna karşılık, resmi olmayan modeller sözlü açıklamalardır.

Resmi buluşsal modeller

Simon'ın tatmin edici stratejisi

Ana madde: Tatmin edici

Herbert Simon'ın tatmin edici buluşsal yöntemi, belirsizlik durumlarında bir dizi alternatif arasından bir alternatif seçmek için kullanılabilir. Burada belirsizlik, toplam alternatifler dizisinin ve sonuçlarının bilinmediği veya bilinemediği anlamına gelir. Örneğin, profesyonel gayrimenkul girişimcileri, yeni ticari alanlar geliştirmek için hangi lokasyona yatırım yapacaklarına karar verirken tatmin edicidir: "Y yıl içinde en az x getiri elde edeceğime inanıyorsam, o zaman seçeneği seçerim." Genel olarak, tatmin edici şu şekilde tanımlanır:

  • Adım 1: Bir aspirasyon seviyesi ayarlayın α
  • Adım 2: α'yı karşılayan ilk alternatifi seçin

Alternatif bulunamazsa, aspirasyon seviyesi uyarlanabilir.

  • Adım 3: β zamanından sonra hiçbir alternatif α'yı sağlamadıysa, α'yı bir miktar δ azaltın ve adım 1'e dönün.

Pek çok alanda tatmin edici olduğu rapor edilmiştir, örneğin kullanılmış BMW'leri fiyatlandırmak için kullanılan bir buluşsal araç satıcıları gibi.

Yönlere göre eleme

Tatmin etmekten farklı olarak, Amos Tversky'nin en-boy-eleme buluşsal yöntemi, tüm alternatifler aynı anda mevcut olduğunda kullanılabilir. Karar verici, belirli bir özelliğin (veya yönün) istek seviyesini karşılamayan alternatifleri ortadan kaldırarak alternatiflerin sayısını kademeli olarak azaltır.

tanıma buluşsal

Ana madde: Tanıma buluşsal yöntemi

Tanıma buluşsal yöntemi, dünyadaki bilinmeyen nicelikler hakkında çıkarımlarda bulunmak için tanıma için temel psikolojik kapasiteyi kullanır. İki alternatif için buluşsal yöntem şudur:

İki alternatiften biri tanınır ve diğeri tanınmazsa, tanınan alternatifin kritere göre daha yüksek değere sahip olduğu sonucuna varılır.

Örneğin, 2003 Wimbledon tenis turnuvasında Andy Roddick Tommy Robredo'yu oynadı. Roddick'i duymuş ama Robredo'yu duymamışsa, tanıma buluşsal yöntemi Roddick'in kazanacağı tahminine yol açar. Tanıma buluşsal yöntemi kısmi cehaletten yararlanır, eğer oyuncu her ikisini de duyduysa veya hiç duymadıysa, farklı bir stratejiye ihtiyaç duyulur. Wimbledon 2003 ve 2005 çalışmaları, yarı cahil amatör oyuncular tarafından uygulanan tanıma sezgiselinin, tüm beyler tekli oyunlarının sonuçlarını da öngördüğünü ve Wimbledon uzmanlarının (tüm oyuncuları duymuş olan) tohumlamalarından daha iyi olduğunu göstermiştir. ATP sıralaması. Tanıma geçerliliği büyük ölçüde şansın üzerinde olduğunda, tanıma buluşsal yöntemi ekolojik olarak rasyoneldir (yani, iyi tahmin eder). Mevcut durumda, oyuncuların isimlerinin tanınması, kazanma şansları ile yüksek oranda ilişkilidir.

en iyisini al

Ana madde: En iyi buluşsal yöntemi alın

En iyiyi al buluşsal yöntemi, geçerlilik sırasına göre bellekten ipuçlarını almak için temel psikolojik kapasiteyi kullanır. İpucu değerlerine dayanarak, iki alternatiften hangisinin bir kriterde daha yüksek değere sahip olduğunu çıkarır. Tanıma buluşsal yönteminden farklı olarak, tüm alternatiflerin tanınmasını gerektirir ve bu nedenle tanıma buluşsal yönteminin yapamadığı durumlarda uygulanabilir. İkili ipuçları için (1'in daha yüksek ölçüt değerini gösterdiği yerde), buluşsal yöntem şu şekilde tanımlanır:

Arama kuralı: İpuçlarını geçerlilik sırasına göre arayın v. Durdurma kuralı: İki alternatif arasında ayrım yapan ilk ipucunu bulduktan sonra aramayı durdurun (yani, bir ipucu değeri 0 ve 1'dir). Karar kuralı: Pozitif işaret değerine (1) sahip alternatifin daha yüksek kriter değerine sahip olduğunu çıkarın).

Geçerlilik v ı ı c doğru kararların oranı olarak tanımlanan bir işaretin i :

v ben = c ben / t ben

ti, iki alternatifin değerlerinin i noktası üzerinde farklılık gösterdiği durumların sayısıdır. Her ipucunun geçerliliği, gözlem örneklerinden tahmin edilebilir.

En iyiyi al dikkat çekici özelliklere sahiptir. Karmaşık makine öğrenimi modelleriyle karşılaştırıldığında, genellikle regresyon modellerinden, sınıflandırma ve regresyon ağaçlarından, sinir ağlarından ve destek vektör makinelerinden daha iyi tahmin edebildiği gösterilmiştir . [Brighton & Gigerenzer, 2015]

Benzer şekilde, psikolojik araştırmalar, en iyisini almanın ekolojik olarak rasyonel olduğu durumlarda, insanların büyük bir bölümünün buna güvenme eğiliminde olduğunu göstermiştir. Buna havaalanı gümrük memurları, profesyonel hırsızlar ve polis memurları ve öğrenci nüfusu tarafından karar verme dahildir. En iyiyi almanın ekolojik olarak rasyonel olduğu koşullar çoğunlukla bilinmektedir. En iyiyi al, bilginin bir kısmının göz ardı edilmesinin genellikle mantıksız olacağına dair önceki görüşün yanlış olduğunu gösterir. Daha azı daha fazla olabilir.

Hızlı ve tutumlu ağaçlar

Ana madde: Hızlı ve tutumlu ağaçlar

Hızlı ve tutumlu bir ağaç, şiddetli göğüs ağrısı olan bir hastanın kalp krizi geçirme olasılığının olup olmadığı veya bir kontrol noktasına yaklaşan bir arabanın terörist olup olmadığı gibi bir sınıflandırma yapmaya izin veren bir buluşsal yöntemdir. bir sivil. “Hızlı ve tutumlu” olarak adlandırılır, çünkü tıpkı en iyisini almak gibi, yalnızca birkaç ipucu veya nitelik ile hızlı kararlar alınmasına izin verir. “Ağaç” olarak adlandırılır çünkü içinde bir dizi soru sorulan bir karar ağacı gibi temsil edilebilir. Bununla birlikte, tam bir karar ağacının aksine, tamamlanmamış bir ağaçtır - zamandan tasarruf etmek ve fazla takma tehlikesini azaltmak için.

Şekil 1, HIV (insan immün yetmezlik virüsü) taraması için kullanılan hızlı ve tutumlu bir ağacı göstermektedir. Tıpkı en iyiyi alma gibi, ağacın bir arama kuralı, durdurma kuralı ve karar kuralı vardır:

Arama kuralı : Belirtilen sırayla ipuçlarını arayın. Durdurma kuralı : Bir çıkışa ulaşılırsa aramayı durdurun. Karar kuralı : Kişiyi çıkışa göre sınıflandırın (burada: HIV veya HIV yok).

HIV ağacında önce bir ELISA (enzim bağlantılı immünosorbent tahlili) testi yapılır. Sonuç olumsuzsa, test prosedürü durdurulur ve müşteriye iyi haber, yani “HIV yok” bilgisi verilir. Ancak sonuç pozitifse, tercihen farklı bir üreticiden ikinci bir ELISA testi yapılır. İkinci ELISA negatifse, prosedür durdurulur ve müşteriye “HIV olmadığı” bildirilir. Bununla birlikte, sonuç pozitifse, son bir test olan Western blot yapılır.

Şekil 1: Genel halkta HIV taraması, hızlı ve tutumlu bir ağacın mantığını takip eder. İlk enzim immünolojik testi (ELISA) negatifse, tanı "HIV yok" olur. Değilse, ikinci bir ELISA yapılır; negatifse, tanı “HIV yok”. Aksi takdirde, son sınıflandırmayı belirleyen bir Western blot testi yapılır.

Genel olarak, n ikili ipucu için, hızlı ve tutumlu bir ağacın tam olarak n + 1 çıkışı vardır – her bir ipucu için bir tane ve son ipucu için iki tane. Tam bir karar ağacı, aksine, 2 n çıkış gerektirir . Hızlı ve tutumlu bir ağaçtaki ipuçlarının (testlerin) sırası, ipuçlarının duyarlılığı ve özgüllüğü veya testlerin maliyetleri gibi diğer hususlar tarafından belirlenir. HIV ağacı söz konusu olduğunda, ELISA, Western blot testinden daha az ıska ürettiği ve ayrıca daha ucuz olduğu için ilk sırada yer almaktadır. Western blot testi ise tersine daha az yanlış alarm üretir. Tam bir ağaçta, aksine, sınıflandırmaların doğruluğu için sıra önemli değildir.

Hızlı ve tutumlu ağaçlar, belirsizlik altında karar vermenin tanımlayıcı veya kuralcı modelleridir. Örneğin, bir analiz veya mahkeme kararları, Londra sulh yargıçlarının kefalet kararlarını nasıl verdiklerinin en iyi modelinin hızlı ve tutumlu bir ağaç olduğunu bildirdi. HIV ağacı hem kuralcıdır – doktorlara prosedür öğretilir – hem de tanımlayıcı bir modeldir, yani çoğu doktor prosedürü gerçekten takip eder.

Resmi olmayan buluşsal modeller

İlk araştırmalarında, Tversky ve Kahneman üç buluşsal yöntem önerdi: kullanılabilirlik, temsil edilebilirlik ve sabitleme ve ayarlama. Daha sonraki çalışmalar çok daha fazlasını tanımladı. Yargılamanın altında yatan buluşsal yöntemlere "karar buluşsal yöntemleri" denir. "Değerlendirme buluşsal yöntemleri" olarak adlandırılan başka bir tür, olası seçimlerin arzu edilirliğini yargılamak için kullanılır.

kullanılabilirlik

Ana madde: Kullanılabilirlik buluşsal yöntemi

Psikolojide kullanılabilirlik , belirli bir fikrin akla getirilme kolaylığıdır. İnsanlar, bir olayın ne kadar olası veya ne sıklıkta olduğunu, kullanılabilirliğine dayanarak tahmin ettiğinde, kullanılabilirlik buluşsal yöntemini kullanırlar. Nadir görülen bir olay kolayca ve canlı bir şekilde akla getirildiğinde, bu buluşsal yöntem, olasılığını olduğundan fazla tahmin eder. Örneğin, insanlar kasırga veya terör gibi dramatik bir olayda ölme olasılıklarını olduğundan fazla tahmin ederler . Dramatik, şiddetli ölümler genellikle daha fazla duyurulur ve bu nedenle daha yüksek erişilebilirliğe sahiptir. Öte yandan, sıradan ancak sıradan olayları akla getirmek zordur, bu nedenle olasılıkları hafife alınma eğilimindedir. Bunlara intiharlar , felçler ve şeker hastalığından kaynaklanan ölümler dahildir . Bu buluşsal yöntem, insanların çok sayıda istatistiksel kanıttan ziyade tek ve canlı bir hikayeye daha kolay kapılmalarının nedenlerinden biridir. Piyangoların çekiciliğinde de bir rol oynayabilir : Bilet satın alan biri için, iyi duyurulan, sevinçli kazananlar, hiçbir şey kazanmamış milyonlarca insandan daha ulaşılabilirdir.

İnsanlar daha fazla İngilizce kelimenin T ile mi yoksa K ile mi başladığına karar verdiğinde, kullanılabilirlik buluşsal yöntemi soruyu yanıtlamanın hızlı bir yolunu sunar. T ile başlayan kelimeler akla daha kolay gelir ve bu nedenle denekler çok sayıda kelimeyi saymadan doğru cevap verirler. Ancak, bu buluşsal yöntem de hatalar üretebilir. İnsanlar daha İngilizce kelimeleri olup olmadığını sorulduğunda K birinci konumda veya K üçüncü konumda, aynı işlemi kullanın. Kanguru , mutfak veya muhafaza gibi K ile başlayan kelimeleri düşünmek kolaydır . Göl veya kabul gibi üçüncü harfi K olan sözcükleri düşünmek daha zordur , ancak bunlar nesnel olarak üç kat daha yaygındır. Bu, insanları K'nin kelimelerin başında daha yaygın olduğu gibi yanlış bir sonuca götürür . Başka bir deneyde denekler, kabaca eşit sayıda erkek ve kadın olan birçok ünlünün adını duydular. Deneklere daha sonra isim listesinin daha fazla erkek mi yoksa daha fazla kadın mı içerdiği soruldu. Listedeki erkekler daha ünlü olduğunda, deneklerin büyük çoğunluğu yanlış bir şekilde onlardan daha fazla olduğunu düşündü ve bunun tersi de kadınlar için. Tversky ve Kahneman'ın bu sonuçlara ilişkin yorumu, orantı yargılarının daha iyi bilinen kişilerin adları için daha yüksek olan kullanılabilirliğe dayalı olduğu şeklindedir.

1976 ABD Başkanlık seçimlerinden önce gerçekleşen bir deneyde , bazı katılımcılardan Gerald Ford'un kazandığını hayal etmeleri istendi , diğerleri ise Jimmy Carter zaferi için aynı şeyi yaptı . Her grup daha sonra kendilerine ayrılan adayın kazanma olasılığının önemli ölçüde daha yüksek olduğunu gördü. Araştırmacılar, öğrenciler bir kolej futbol takımı için iyi veya kötü bir sezon hayal ettiğinde benzer bir etki buldular . Hayal gücünün öznel olabilirlik üzerindeki etkisi, birkaç başka araştırmacı tarafından da tekrarlanmıştır.

Bir kavramın kullanılabilirliği, ne kadar yakın zamanda ve ne sıklıkta akla getirildiğinden etkilenebilir. Bir çalışmada, deneklere tamamlamaları için kısmi cümleler verildi. Sözcükler, ya düşmanlık ya da nezaket kavramını harekete geçirmek için seçildi: hazırlama olarak bilinen bir süreç . Daha sonra kısa, belirsiz bir hikayede anlatılan bir adamın davranışını yorumlamak zorunda kaldılar. Yorumları, hazırlandıkları duyguya yönelikti: ne kadar hazır olursa, etki o kadar büyük olur. İlk görev ve yargı arasındaki daha büyük bir aralık, etkiyi azalttı.

Tversky ve Kahneman, insanların iki olayı birbiriyle ilişkili olarak yanlış yargıladıkları yanıltıcı korelasyonlar için bir açıklama olarak kullanılabilirlik buluşsalını sundular . İnsanların korelasyonu, iki olayı birlikte hayal etme veya hatırlama kolaylığı temelinde değerlendirdiğini açıkladılar.

Temsil edilebilirlik

Ana madde: Temsil edicilik buluşsallığı
Diyagram
Yeni nesnenin mevcut bir kategoriye uyup uymadığına dair hızlı karar

Temsil edicilik buluşsallığı, örneğin bir kişinin suçlu olup olmadığına karar verirken, insanlar kategorileri kullandığında görülür. Bireysel bir şey, o kategorinin bir prototipine çok benziyorsa, bir kategori için yüksek temsil gücüne sahiptir . İnsanlar temsililik temelinde şeyleri kategorize ederken, temsililik buluşsal yöntemini kullanırlar. "Temsilci" burada iki farklı anlamda kastedilmektedir: Karşılaştırma için kullanılan prototip, kendi kategorisinin temsilcisidir ve temsiliyet de bu prototip ile kategorize edilen şey arasındaki bir ilişkidir. Bazı problemler için etkili olsa da, bu buluşsal yöntem, bu kategorilerin popülasyonda ne kadar yaygın olduğunu ( baz oranlar olarak adlandırılır ) göz ardı ederek, bireyin belirli özelliklerine dikkat etmeyi içerir . Böylece, insanlar bir şeyin çok nadir bir özelliğe sahip olma olasılığını olduğundan fazla tahmin edebilir veya çok yaygın bir özelliğin olma olasılığını hafife alabilir. Buna taban oran yanılgısı denir . Temsiliyet bunu ve insan yargılarının olasılık yasalarını çiğnediği diğer birkaç yolu açıklar.

Temsil edicilik buluşsallığı aynı zamanda insanların neden ve sonucu nasıl yargıladıklarının bir açıklamasıdır: Bu yargıları benzerlik temelinde yaptıklarında, aynı zamanda temsililik buluşsallığını kullandıkları söylenir. Bu, bir önyargıya yol açabilir, birbirine benzeyen şeyler arasında yanlış nedensel ilişkiler bulur ve sebep ve sonuç çok farklı olduğunda bunları gözden kaçırır. Bunun örnekleri, hem "duygusal olarak ilgili olayların duygusal olarak alakalı nedenlere sahip olması gerektiği" inancını hem de büyülü çağrışımsal düşünmeyi içerir .

Baz oranların temsil edilebilirliği

Ana madde: Baz oran yanılgısı

1973'te yapılan bir deney, kurgusal bir yüksek lisans öğrencisi olan Tom W.'nin psikolojik bir profilini kullandı. Bir grup denek, dokuz akademik alanın her birinde (Hukuk, Mühendislik ve Kütüphane Bilimi dahil) Tom'un tipik bir öğrenciye benzerliğini derecelendirmek zorunda kaldı. Başka bir grup, Tom'un her bir alanda uzmanlaşma olasılığını değerlendirmek zorunda kaldı. Bu olabilirlik derecelendirmeleri olasılık tarafından yönetiliyorsa, o zaman temel oranlara , yani dokuz alanın her birindeki (üçüncü bir grup tarafından ayrı ayrı tahmin edilmiş olan) öğrencilerin oranına benzemelidirler. İnsanlar yargılarını olasılığa dayandırırlarsa, Tom'un Kütüphane Biliminden ziyade Beşeri Bilimler üzerinde çalışma olasılığının daha yüksek olduğunu söylerler çünkü çok daha fazla Beşeri Bilimler öğrencisi vardır ve profildeki ek bilgiler belirsiz ve güvenilmezdir. Bunun yerine, hem bu çalışmada hem de deneklerin kurgusal bir kadının farklı kariyerlere sahip olma olasılığını değerlendirdiği benzer bir çalışmada, olasılık derecelendirmeleri benzerlik derecelendirmeleriyle neredeyse mükemmel bir şekilde eşleşti. Bu, temel oranları kullanarak olasılığı tahmin etmek yerine, deneklerin daha erişilebilir benzerlik niteliğini ikame ettiğini göstermektedir.

bağlaç yanılgısı

Ana madde: Bağlaç yanılgısı

İnsanlar temsiliyete güvendiklerinde, temel bir olasılık yasasını çiğneyen bir hataya düşebilirler . Tversky ve Kahneman deneklere Linda adında bir kadının kısa bir karakter taslağını verdiler ve onu "31 yaşında, bekar, açık sözlü ve çok parlak" olarak nitelendirdiler. sosyal adalet ve ayrıca nükleer karşıtı gösterilere katıldı". Bu açıklamayı okuyan insanlar daha sonra Linda hakkında farklı ifadelerin olasılığını sıraladı. Bunlar arasında "Linda bir banka memurudur" ve "Linda bir banka memurudur ve feminist harekette aktiftir" sayılabilir. İnsanlar formun bir bağlaç "Linda hem olsa bile, daha büyük olasılıkla olarak ikincisi, daha spesifik açıklama değerlendirmek için güçlü bir eğilim gösterdi X ve Y " daha genel ifadesi "Linda daha muhtemel olamaz X ". Sezgisel terimlerle yapılan açıklama, okuyucular için karakter taslağının aktif bir feminist olabilecek ancak bir bankada çalışan birini temsil etmeyen türden bir insanı temsil etmesi nedeniyle yargının çarpıtılmış olmasıdır. Benzer bir çalışma, "akıllı ama hayal gücünden yoksun" olarak tanımlanan Bill ile ilgiliydi. Bu karakter taslağını okuyan insanların büyük bir çoğunluğu, "Bill bir hobi için caz çalan bir muhasebecidir", "Bill bir hobi için caz çalıyor"dan daha olasıdır.

Başarısız olan Tversky ve Kahneman, deneklerinin mantıksal hatayı fark etmelerini sağlamak için "giderek daha umutsuz hale gelen bir dizi manipülasyon" olarak tanımladıkları şeyi kullandılar. Bir varyasyonda, denekler "Linda bir banka memurudur" ifadesinin neden daha olası olduğuna dair mantıklı bir açıklama ile "Linda feminist bir banka memurudur" ifadesinin daha muhtemel olduğunu söyleyen kasıtlı olarak mantıksız bir argüman arasında seçim yapmak zorunda kaldı çünkü Linda aktif bir banka memuruna benziyor. bir banka memuruna benzemekten çok feminist". Deneklerin yüzde altmış beşi mantıksız argümanı daha inandırıcı buldu. Diğer araştırmacılar da, insanların soruyu yanlış anlama olasılığını araştırarak bu çalışmanın varyasyonlarını gerçekleştirdiler. Hatayı ortadan kaldırmadılar. Yüksek CRT puanlarına sahip bireylerin , bağlantı yanılgısına maruz kalma olasılığının önemli ölçüde daha düşük olduğu gösterilmiştir . Soru frekans cinsinden sorulduğunda hata ortadan kalkar. Çalışmanın bu versiyonlarındaki herkes, bir anahat tanımına uyan 100 kişiden, bağlaç ifadesinin ("O X ve Y'dir ") genel ifadeden ("O X'tir ") daha fazla kişiye uygulanamayacağını kabul etti .

Örnek boyutunun cehaleti

Ana madde: Örnek boyutuna duyarsızlık

Tversky ve Kahneman deneklerden rastgele varyasyonla ilgili bir problemi düşünmelerini istedi. Hastanede doğan bebeklerin tam yarısının erkek olduğu basitlik için düşünüldüğünde, oran her zaman diliminde tam olarak yarısı olmayacaktır. Bazı günlerde daha fazla kız, bazılarında daha fazla erkek doğacak. Soru şuydu, tam olarak yarıdan sapma olasılığı, günde çok mu yoksa az mı doğum olduğuna mı bağlı? Günlük doğum sayısının az olduğu durumlarda, oranların günden güne çok daha fazla değişeceği , örnekleme teorisinin köklü bir sonucudur . Ancak insanların soruna verdikleri cevaplar bu gerçeği yansıtmamaktadır. Tipik olarak, hastanede doğum sayısının bir günde %60'tan fazla erkek bebek olma olasılığı üzerinde hiçbir fark yaratmadığını söylerler. Buluşsal yöntem açısından açıklama, insanların yalnızca %60'lık rakamın daha önce verilen %50'lik ortalamayı ne kadar temsil ettiğini düşünmeleridir.

seyreltme etkisi

Richard E. Nisbett ve arkadaşları o temsililik açıklıyor önermek seyreltme etkisi alakasız bilgiler etkisini zayıflatır ettiği, klişe . Bir çalışmada deneklere, adlarından başka hiçbir bilgi verilmeden, "Paul" veya "Susan"ın daha iddialı olup olmadığı soruldu. Görünüşe göre yargılarını bir toplumsal cinsiyet klişesine dayandırarak Paul'ü daha iddialı olarak değerlendirdiler. Başka bir grup, Paul'ün ve Susan'ın annelerinin her birinin bir bankada işe gidip geldiklerini söyledi, bu klişe etkisini göstermedi; Paul ve Susan'ı eşit derecede iddialı olarak değerlendirdiler. Açıklama, Paul ve Susan hakkındaki ek bilgilerin onları genel olarak erkek veya kadınları daha az temsil etmesi ve bu nedenle deneklerin erkekler ve kadınlar hakkındaki beklentilerinin daha zayıf bir etkiye sahip olmasıdır. Bu, belirli bir konu hakkında ilgisiz ve tanısal olmayan bilgilerin, insanlar fenomeni anladığında konuyla ilgili bilgileri daha az güçlü hale getirebileceği anlamına gelir.

Rastgeleliğin yanlış algılanması

Temsiliyet, insanların rastgele olayların olasılığını değerlendirirken yaptıkları sistematik hataları açıklar. Örneğin, her biri tura (H) veya tura (T) gelen bir yazı tura dizisinde, insanlar HHHTTT gibi net bir şekilde düzenlenmiş bir diziyi, HTHTTH gibi daha az desenli bir diziden daha az olası olarak güvenilir bir şekilde yargılama eğilimindedir. Bu diziler tamamen aynı olasılığa sahiptir, ancak insanlar daha net bir şekilde düzenlenmiş dizileri rastgeleliği daha az temsil eden ve dolayısıyla rastgele bir süreçten sonuçlanma olasılığı daha düşük olarak görme eğilimindedir. Tversky ve Kahneman, kumarbazın yanılgısının altında bu etkinin yattığını öne sürdüler ; Son birkaç atış kırmızı olduğu için bir rulet çarkının siyah görünmesini beklemek gibi, sonuçların kısa vadede eşitlenmesini bekleme eğilimi . İstatistik uzmanlarının bile bu yanılsamaya açık olduğunu vurguladılar: 1971'de profesyonel psikologlarla yapılan bir ankette, katılımcıların örneklerin alındıkları popülasyonu fazlasıyla temsil etmesini beklediklerini buldular. Sonuç olarak, psikologlar testlerinin istatistiksel gücünü sistematik olarak fazla tahmin ettiler ve hipotezlerini anlamlı bir şekilde test etmek için gereken örneklem büyüklüğünü hafife aldılar.

Ankraj ve ayar

Ana madde: Demirleme (bilişsel önyargı)

Sabitleme ve ayarlama, insanların bir sayı tahmin ettiği birçok durumda kullanılan bir buluşsal yöntemdir. Tversky ve Kahneman'ın orijinal tanımına göre, kolayca bulunabilen bir sayıdan "çapa"dan başlamayı ve makul görünen bir cevaba ulaşmak için yukarı veya aşağı kaydırmayı içerir. Tversky ve Kahneman'ın deneylerinde, insanlar çapadan yeterince uzaklaşmadılar. Bu nedenle çapa, açıkça alakasız olsa bile tahmini kirletir. Bir deneyde denekler, dönen bir "talih çarkı"ndan seçilen bir sayıyı izlediler. Belirli bir miktarın o sayıdan büyük mü yoksa küçük mü olduğunu söylemek zorundaydılar. Örneğin, " Birleşmiş Milletler'e üye olan Afrika ülkelerinin yüzdesi %65'ten büyük mü yoksa küçük mü?" diye sorulabilir. Daha sonra gerçek yüzdeyi tahmin etmeye çalıştılar. Cevapları, kendilerine verilen rastgele sayı ile iyi bir ilişki içindeydi. Bu etkinin tek açıklaması bir çapadan yapılan yetersiz ayar değildir. Alternatif bir teori, insanların tahminlerini çapa tarafından seçici olarak akla getirilen kanıtlara göre oluşturmalarıdır.

İnsanların bir açık artırmada bir şişe şarap için ödeyeceği para miktarı, keyfi iki basamaklı bir sayı dikkate alınarak etkilenebilir.

Sabitleme etkisi, hem laboratuvarlarda hem de gerçek dünyada çok çeşitli deneylerle kanıtlanmıştır. Deneklere doğru olmaları için bir teşvik olarak para teklif edildiğinde veya kararlarını çapaya dayandırmamaları açıkça söylendiğinde kalır. İnsanlar kararlarını hızlı bir şekilde vermek zorunda kaldıklarında etki daha güçlüdür. Bu deneylerdeki denekler , çıpanın tahminlerini etkilediğini inkar ederek buluşsal yöntemin iç gözlemsel farkındalığından yoksundur .

Çapa değeri açıkça rastgele veya aşırı olduğunda bile, yine de tahminleri etkileyebilir. Bir deneyde deneklerden Albert Einstein'ın Amerika Birleşik Devletleri'ne ilk ziyaretinin yılını tahmin etmeleri istendi . 1215 ve 1992'nin çapaları, yanıtları daha mantıklı çapa yılları kadar kirletti. Diğer deneylerde deneklere San Francisco'daki ortalama sıcaklığın 558 dereceden fazla veya az olup olmadığı veya The Beatles'ın 100.025'ten fazla veya daha az ilk on albümü olup olmadığı soruldu . Bu kasıtlı olarak absürt çıpalar, gerçek sayıların tahminlerini hâlâ etkiliyordu.

Sabitleme, tahminler bir güven aralığı şeklinde belirtildiğinde özellikle güçlü bir önyargıya neden olur . Bir örnek, insanların belirli bir günde bir borsa endeksinin değerini bir üst ve alt sınır tanımlayarak tahmin etmeleridir, böylece gerçek değerin bu aralığa düşeceğinden %98 emin olurlar. Güvenilir bir bulgu, insanların üst ve alt sınırlarını en iyi tahminlerine çok yakın tutturmasıdır. Bu aşırı güven etkisine yol açar . Çok tekrarlanan bir bulgu, insanların bir sayının belirli bir aralıkta olduğundan %98 emin olduklarında, zamanın yaklaşık yüzde otuz ila kırkında yanılmalarıdır.

Sabitleme ayrıca birçok sayı birleşik bir yargıda birleştirildiğinde belirli bir zorluğa neden olur. Tversky ve Kahneman bunu bir grup insandan 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 çarpımını hızlı bir şekilde tahmin etmelerini isteyerek gösterdiler. Başka bir grup aynı ürünü ters sırayla tahmin etmek zorunda kaldı; 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. Her iki grup da cevabı geniş bir farkla hafife aldı, ancak ikinci grubun ortalama tahmini önemli ölçüde daha küçüktü. Çapalama ile ilgili açıklama, insanların her ürünün ilk birkaç terimini çarpması ve o rakama çapalamasıdır. Daha az soyut bir görev, her biri milyonda bir olan çok sayıda olası arıza olduğu göz önüne alındığında, bir uçağın çarpma olasılığını tahmin etmektir. Bu görevlerle ilgili çalışmalardan elde edilen ortak bir bulgu, insanların küçük bileşen olasılıklarına bağlı kalması ve dolayısıyla toplamı hafife almasıdır. Buna karşılık gelen bir etki, insanlar, örneğin at yarışındaki bir akümülatör bahsi gibi, birden fazla olayın sırayla meydana gelme olasılığını tahmin ettiğinde ortaya çıkar . Bu tür bir yargı için, bireysel olasılıklara demir atmak, birleşik olasılığın fazla tahmin edilmesiyle sonuçlanır.

Örnekler

İnsanların malları değerlendirmeleri ve satın aldıkları miktarlar, çıpalama etkilerine yanıt verir. Bir deneyde, insanlar sosyal güvenlik numaralarının son iki hanesini yazdılar . Daha sonra şarap, çikolata ve bilgisayar ekipmanı gibi değerini bilmedikleri ürünler için bu kadar dolar ödeyip ödemeyeceklerini düşünmeleri istendi. Daha sonra bu ürünler için teklif vermek için bir açık artırmaya girdiler . En yüksek iki basamaklı sayılara sahip olanlar, en düşük sayılara sahip olanlardan çok daha yüksek teklifler verdi. Bir süpermarkette bir yığın çorba kutusu "Müşteri başına sınır 12" olarak etiketlendiğinde, etiket müşterilerin daha fazla kutu satın almasını etkiledi. Başka bir deneyde, emlakçılar evlerin değerini bir tur ve kapsamlı belgeler temelinde değerlendirdi. Farklı acentelere farklı liste fiyatları gösterildi ve bunlar değerlemelerini etkiledi. Bir ev için ekspertiz değeri 114,204 ABD Doları ile 128,754 ABD Doları arasında değişiyordu .

Sabitleme ve ayarlamanın da öğrencilere verilen notları etkilediği gösterilmiştir. Bir deneyde, 48 öğretmene, her birine not verilmesi ve geri verilmesi gereken öğrenci denemeleri demetleri verildi. Onlara ayrıca öğrencilerin önceki notlarının hayali bir listesi verildi. Bu notların ortalaması, öğretmenlerin kompozisyon için verdikleri notları etkiledi.

Bir çalışma, çapalamanın kurgusal bir tecavüz davasındaki cezaları etkilediğini gösterdi. Denekler, ortalama olarak on beş yıldan fazla deneyime sahip dava hakimleriydi. Tanık ifadesi, bilirkişi beyanları, ilgili ceza kanunu ve savcılık ve savunmadan gelen son savunmaları içeren belgeleri okurlar. Bu deneyin iki koşulu yalnızca bir açıdan farklılık gösteriyordu: savcı bir koşulda 34 ay, diğerinde 12 ay hapis cezası talep etti; bu iki koşulda verilen ortalama cezalar arasında sekiz aylık bir fark vardı. Benzer bir sahte davada, denekler bir hukuk davasında jüri üyesi rolünü üstlendiler. Onlardan ya "15 milyon ila 50 milyon dolar aralığında" ya da "50 milyon ila 150 milyon dolar aralığında" tazminat ödemeleri istendi. Davanın gerçekleri her seferinde aynı olmasına rağmen, daha yüksek aralık verilen jüri üyeleri, yaklaşık üç kat daha yüksek bir ödüle karar verdiler. Bu, deneklerin talepleri kanıt olarak görmemeleri konusunda açıkça uyarılmasına rağmen gerçekleşti.

Değerlendirmeler, sağlanan uyaranlardan da etkilenebilir. Bir incelemede, araştırmacılar, bir uyaranın önemli olduğu veya bir duruma "ağırlık" taşıdığı algılanırsa, insanların bu uyaranı fiziksel olarak daha ağır olarak atfetme olasılığının daha yüksek olduğunu buldular.

Etki buluşsal

Ana madde: Etki buluşsal

" Duygu ", bu bağlamda korku, zevk veya şaşkınlık gibi bir duygudur . Bir uyarana tepki olarak hızla ve istemsiz olarak ortaya çıkan bir ruh halinden daha kısa sürelidir . "Akciğer kanseri" kelimelerini okumak korku etkisi yaratabilirken , "anne sevgisi" kelimeleri şefkat ve rahatlık duygusu yaratabilir . İnsanlar, faydaları veya riskleri yargılamak için duygulanım ("bağırsak tepkileri") kullandıklarında, duygulanım buluşsal yöntemini kullanırlar. Duygu buluşsal yöntemi, duyguları harekete geçirmek için çerçevelenen mesajların neden tamamen olgusal bir şekilde çerçevelenenlerden daha ikna edici olduğunu açıklamak için kullanılmıştır .

Diğerleri

Ayrıca bkz: Kategori:Bilişsel önyargılar ve Kategori:Sezgisel yöntemler

teoriler

Buluşsal yöntemlerin kullanımının irrasyonel olup olmadığına göre farklılık gösteren, insan yargısına ilişkin birbiriyle rekabet eden teoriler vardır. Bir bilişsel tembellik yaklaşım sezgiselleri insan beyninin sınırlamalar verilen kaçınılmaz kısayollar olduğunu savunuyor. Göre doğal değerlendirmeler yaklaşımı, bazı karmaşık hesaplamalar zaten beyin tarafından hızla ve otomatik olarak yapılır ve diğer yargılar bu süreçlerin kullanımını yerine, sıfırdan hesaplanması olun. Bu, "nitelik ikamesi" adı verilen ve insanların karmaşık bir soruyu farklı, ilgili bir soruyu yanıtlayarak, yaptıklarının bu olduğunun farkında olmadan ele aldıklarını söyleyen bir teoriye yol açmıştır. Üçüncü bir yaklaşım, buluşsal yöntemlerin daha karmaşık karar verme prosedürleri kadar iyi, ancak daha hızlı ve daha az bilgi ile gerçekleştirdiğini öne sürer. Bu bakış açısı, buluşsal yöntemlerin "hızlı ve tutumlu" doğasını vurgular.

bilişsel tembellik

Ayrıca bakınız: Bilişsel cimri

Bir çaba azaltma çerçevesi Anuj K. Şah ve önerdiği Daniel M. Oppenheimer insanlar kararlar çaba azaltmak için çeşitli teknikler kullandığını belirtmektedir.

öznitelik değiştirme

Ana madde: Özellik ikamesi
Öznitelik değiştirmenin görsel bir örneği. Bu yanılsama işe yarar çünkü sahnenin bölümlerinin 2B boyutu, görsel sistem tarafından hızla hesaplanan 3B (perspektif) boyutuna göre değerlendirilir.

2002'de Daniel Kahneman ve Shane Frederick , bilinçli farkındalık olmadan gerçekleşen nitelik ikamesi adı verilen bir süreç önerdiler. Bu teoriye göre, birisi hesaplama açısından karmaşık bir yargıda bulunduğunda (bir hedef öznitelik hakkında ), daha kolay hesaplanan bir buluşsal öznitelik ikame edilir. Gerçekte, zor bir problem, daha basit bir probleme cevap verilerek, kişi bunun farkında olmadan çözülür. Bu, bireylerin neden kendi önyargılarından habersiz olabildiklerini ve özne onlardan haberdar edildiğinde bile önyargıların neden devam ettiğini açıklar. Aynı zamanda, insan yargılarının neden genellikle ortalamaya doğru gerileme göstermediğini de açıklar .

Bu ikamenin , daha çok kendinin farkında olan yansıtıcı sistemden ziyade otomatik sezgisel yargı sisteminde gerçekleştiği düşünülmektedir . Bu nedenle, biri zor bir soruyu yanıtlamaya çalıştığında, bir ikamenin gerçekleştiğini fark etmeden, aslında ilgili ancak farklı bir soruyu yanıtlayabilir.

1975'te psikolog Stanley Smith Stevens , bir uyaranın gücünün (örneğin bir ışığın parlaklığı , bir suçun ciddiyeti) beyin hücreleri tarafından modaliteden bağımsız bir şekilde kodlandığını öne sürdü . Kahneman ve Frederick, hedef öznitelik ile buluşsal özniteliğin doğası gereği çok farklı olabileceğini öne sürerek bu fikir üzerine inşa ettiler.

[İnsanlar] çok düşünmeye alışık değildirler ve genellikle akla gelen makul bir yargıya güvenmekten memnundurlar.

Daniel Kahneman , American Economic Review 93 (5) Aralık 2003, s. 1450

Kahneman ve Frederick, nitelik ikamesi için üç koşul önermektedir:

  1. Hedef özniteliğe nispeten erişilemez.
    Doğrudan bellekten ("Doğum günün ne?") veya mevcut deneyimle ("Şimdi susadın mı?)
  2. İlişkili bir özniteliğe yüksek düzeyde erişilebilir.
    Normal algı ya da olmuştur, çünkü otomatik değerlendirilir dolayı olabilir astarlanmış . Örneğin, aşk hayatı hakkında düşünen ve ardından ne kadar mutlu olduğu sorulan biri, aşk hayatındaki mutluluğunu diğer alanlardan ziyade değiştirebilir.
  3. İkame, yansıtıcı sistem tarafından algılanmaz ve düzeltilmez.
    Örneğin, "Bir yarasa ve bir top birlikte 1,10 dolara mal oluyor. Sopa toptan 1 dolar daha pahalı. Top ne kadara mal oluyor?" birçok denek 0,10 $'ı yanlış yanıtlıyor. Öznitelik ikamesi açısından bir açıklama, deneklerin toplamı hesaplamak yerine 1,10$'ı büyük ve küçük bir miktar olarak ayrıştırmasıdır ki bu da yapılması kolaydır. Bunun doğru cevap olduğunu hissedip hissetmemeleri, hesaplamayı yansıtıcı sistemleriyle kontrol edip etmemelerine bağlı olacaktır.

Kahneman, bazı Amerikalılara Avrupa seyahati sırasında bir terör saldırısında kendi ölümlerine karşı sigorta teklif edilirken, başka bir gruba yolculukta her türlü ölümü kapsayacak sigorta teklif edildiği bir örnek veriyor . "Herhangi bir tür ölüm", "bir terör saldırısında ölümü" içermesine rağmen, ilk grup ikincisinden daha fazlasını ödemeye istekliydi. Kahneman , seyahatin toplam risklerinin hesaplanması için korku niteliğinin ikame edildiğini öne sürüyor . Bu denekler için terör korkusu, genel bir dış seyahatte ölme korkusundan daha güçlüydü.

Hızlı ve tutumlu

Gerd Gigerenzer ve meslektaşları, buluşsal yöntemlerin önyargılı olmaktan ziyade doğru kararlar vermek için kullanılabileceğini savundu. Onlara göre buluşsal yöntemler, daha karmaşık prosedürlere "hızlı ve tutumlu" alternatiflerdir ve aynı derecede iyi cevaplar verir.

Sonuçlar

Verimli karar buluşsal yöntemleri

Bir sosyal psikolog olan Warren Thorngate, bir bilgisayar programında on basit karar kuralı veya buluşsal yöntem uyguladı. Rastgele oluşturulmuş bir dizi karar durumunda en yüksek-en düşük beklenen değere sahip her bir buluşsal seçilen alternatifin ne sıklıkta olduğunu belirledi. Simüle edilmiş buluşsal yöntemlerin çoğunun, en yüksek beklenen değere sahip alternatifleri seçtiğini ve neredeyse hiçbir zaman en düşük beklenen değere sahip alternatifleri seçmediğini buldu.

"Güzel-tanıdıktır" etkisi

Psikolog Benoît Monin, deneklerin yüzlerin fotoğraflarına bakarak bu yüzleri daha önce görüp görmediklerini yargılamak zorunda oldukları bir dizi deney rapor ediyor. Çekici yüzlerin yanlışlıkla tanıdık olarak etiketlenme olasılığının daha yüksek olduğu defalarca tespit edilmiştir. Monin, bu sonucu nitelik ikamesi açısından yorumlar. Bu durumda buluşsal öznitelik "sıcak bir parıltı"dır; tanıdık veya çekici olmasından kaynaklanabilecek birine karşı olumlu bir duygu. Bu yorum eleştirildi, çünkü aşinalıktaki tüm farklılıklar fotoğrafın çekiciliği ile açıklanmadı.

Ahlak ve adalet yargıları

Hukuk bilgini Cass Sunstein , insanlar ahlaki , politik veya yasal konular hakkında akıl yürütürken nitelik ikamesinin yaygın olduğunu savundu . Bu alanlarda zor, yeni bir problem verildiğinde, insanlar daha tanıdık, ilgili bir problem ("prototipik bir durum") ararlar ve çözümünü daha zor probleme çözüm olarak uygularlar. Sunstein'a göre, güvenilir siyasi veya dini yetkililerin görüşleri, insanlara bir konu hakkında kendi fikirleri sorulduğunda buluşsal nitelikler olarak hizmet edebilir. Sezgisel niteliklerin bir başka kaynağı da duygudur : İnsanların cinsellik ve insan klonlama gibi hassas konulardaki ahlaki görüşleri, mantıklı ilkelerden ziyade iğrenme gibi tepkilerle yönlendirilebilir . Sunstein, bu durumlarda diğer süreçlerden ziyade öznitelik ikamesinin iş başında olduğuna dair yeterli kanıt sağlamadığı için itiraz edildi.

İkna

İknanın buluşsal işlemede nasıl bir rol oynadığına dair bir örnek, buluşsal-sistematik model aracılığıyla açıklanabilir. Bu, ikna edici mesajlardan gelen bilgileri genellikle buluşsal olarak ve diğeri sistematik olarak işleyebilmemizin iki yolu olduğunu açıklar. Sezgisel, karar verme sürecimizde hızlı ve kısa bir yargıda bulunduğumuz zamandır. Öte yandan, sistematik işleme, daha analitik ve sorgulayıcı bilişsel düşünmeyi içerir. Bireyler cevaplar için kendi ön bilgilerinin ötesine bakar. Bu modelin bir örneği, belirli bir ilaçla ilgili bir reklam izlerken kullanılabilir. Ön bilgisi olmayan kişi, kişiyi uygun farmasötik kıyafet içinde görür ve ne hakkında konuştuğunu bildiğini varsayar. Bu nedenle, bu kişi otomatik olarak daha fazla güvenilirliğe sahiptir ve iletilerin içeriğine, verdiğinden daha fazla güvenme olasılığı daha yüksektir. Aynı zamanda bu alanda çalışan veya ilaç hakkında önceden bilgisi olan bir başkası, sistematik düşünme biçimleri nedeniyle reklam tarafından ikna edilmeyecektir. Bu aynı zamanda Chaiken ve Maheswaran (1994) tarafından yürütülen bir deneyde de resmi olarak gösterildi. Bu örneklere ek olarak, akıcılık buluşsal yöntemi, ikna konusuyla mükemmel bir uyum içindedir. Hepimizin "hafızadan geri almanın otomatik bir yan ürününden en iyi şekilde yararlanmayı" nasıl kolayca sağladığımız olarak tanımlanır. Bir örnek, okunacak iyi kitaplar hakkında soru soran bir arkadaş olabilir. Aklınıza birçok kişi gelebilir, ancak hafızanızdan hatırladığınız ilk kitabın adını siz koyun. İlk düşünce olduğu için, ona önerilebilecek diğer kitaplardan daha fazla değer veriyorsunuz. Sezgisel çaba, akıcılık ile hemen hemen aynıdır. Tek ayrım, üretilmesi daha uzun süren nesnelerin daha değerli görülmesidir. Bir cam vazonun bir çizimden daha değerli olduğu sonucuna varılabilir, çünkü vazo için daha uzun sürebilir. Bu iki tür buluşsal yöntem, zihinsel kısayollarımızdan nasıl kolayca etkilenebileceğimizi veya aklımıza en hızlı neyin gelebileceğini doğrular.

Ayrıca bakınız

alıntılar

Referanslar

daha fazla okuma

Dış bağlantılar