Posuzování alternativ a rozhodování

Posuzování alternativ a rozhodování

V každodenním životě se pravidelně věnujeme posuzování různých možností a rozhodování. Jedno z nejdůležitějších rozhodnutí, které jsme kdy mohli udělat, je kdy a na jakou vysokou školu jít studovat. Poté, co jste se na ni dostali, rozhodujete, jaké hlavní studijní zaměření si zvolit, co budete dělat po skončení školy. Dále se rozhodujete ohledně svých přátel, schůzek, o tom, jak se chovat ke svým rodičům nebo jak utratit peníze. Jak postupujete při takových rozhodováních?

#Klasická teorie rozhodování

Nejstarší modely toho, jak se lidé rozhodují, se označují jako klasická teorie rozhodování. Většinu těchto modelů vypracovali ekonomové, statistici a filozofové, nikoli psychologové. Proto obvykle mívají přednosti ekonomické perspektivy, jako je snadnost vytváření a používání matematických modelů pro lidské chování. Mezi rané modely rozhodování, které byly vytvořeny ve 20. století, patří ekonomický muž a žena. Tento model předpokládá, že lidé, kteří se rozhodují, jsou: a) plně informováni o všech možných alternativních rozhodnutích a jejich důsledcích; b) nesmírně citliví na jemné odlišnosti mezi těmito alternativami; c) při své volbě uvažují plně racionálně (Edwards, 1954; Slovic, 1990). Předpoklad nekonečné citlivosti znamená, že lidé mohou hodnotit rozdíly mezi dvěma důsledky, nehledě na to, jak moc jemné odlišnosti mohou mezi alternativami být. Předpoklad racionality znamená, že lidé se rozhodují proto, aby maximalizovali něco, co pro ně je hodnota, ať už je to cokoli.

Abychom si uvedli příklad toho, jak tento model pracuje, předpokládejme, že ten, kdo se rozhoduje, zvažuje dvě pracovní nabídky a řeší, kterou z nich přijmout. Dále předpokládejme, že v obou případech je stejný nástupní plat. Zaměstnanci společnosti A mají 50% možnost zvýšení platu o 20 % v prvním roce, ve společnosti B existuje 90% možnost na 10% platové zvýšení taktéž v prvním roce. Při rozhodování se člověk samozřejmě bude snažit vypočítat předpokládanou hodnotu každé alternativy, což je pravděpodobnost násobená odpovídajícím užitkem, kterým je v tomto případě zvýšení platu (0,50 × 0,20 = 0,10; 0,90 × 0,10 = 0,09). Aby se zjistily potenciální výnosy (kladné položky, prospěch - benefits) a náklady (záporné položky - cost) každého zaměstnání, měl by uchazeč o zaměstnání provést podobné kalkulace a pak zvolit zaměstnání s největším očekávaným užitkem, tj. nabídku s největšími vypočtenými výnosy a nejmenšími náklady. Jsou-li si dané společnosti v ostatních parametrech rovny, měli bychom zvolit společnost A. Velká část ekonomického výzkumu byla založena právě na tomto modelu.

Jiný alternativní model dovoluje hlubší psychologickou charakterizaci rozhodující se osoby. Podle teorie subjektivního očekávaného užitku (subjective expected utility theory) je cílem lidského jednání dosáhnout potěšení a vyhnout se bolesti. Pokud se budou lidé při rozhodování řídit touto teorií, budou maximalizovat potěšení (kladný užitek) a minimalizovat bolest (záporný užitek). Každý z nás kalkuluje jak subjektivní užitek (založený na individuálním posouzení míry užitku, nikoli na objektivních kritériích), tak subjektivní pravděpodobnost (založenou na jejím individuálním odhadu spíše než na objektivních statistických výpočtech).

Na příkladu pracovních nabídek si opět uvedeme, jak funguje tento další model. Lidé jsou různí, a proto by se jejich názory na vnímaný užitek z obou pracovních nabídek lišily. Někdo, kdo má manželku a čtyři děti, by mohl pociťovat větší kladný užitek z výhod, jako jsou příspěvky na životní nebo důchodové pojištění, delší dovolená, příspěvky na rekreaci atd., než osoba, která je svobodná a silně orientovaná na kariéru. Podobně žena, která se stará o malé děti, by mohla vnímat větší záporný užitek z upozornění, že práce zahrnuje spoustu cestování a vyžaduje osobu, která by byla mimo město řadu dnů v měsíci.

Dva uchazeči o zaměstnání by také mohli odhadovat odlišné subjektivní pravděpodobnosti pro různé potenciální kladné nebo záporné užitky. Pesimista by zřejmě očekával větší pravděpodobnost záporného užitku a menší pravděpodobnost kladného spíše než optimista. Podle teorie subjektivního očekávaného užitku by potom oba uchazeči vynásobili každou subjektivní pravděpodobnost výhody příslušným subjektivním kladným užitkem z obou nabídek, jednotlivé členy sečetli a od nich odečetli subjektivní pravděpodobnost každé nevýhody vynásobenou subjektivním záporným užitkem. V této chvíli by došli k rozhodnutí, které by bylo založeno na relativních očekávaných hodnotách. Vybrali by si tu alternativu, která má nejvyšší očekávanou hodnotu. Ačkoli teorie subjektivního užitku bere v úvahu spoustu proměnných, které se postupně objevují, badatelé brzy zpozorovali, že lidské rozhodování je mnohem komplexnější než tyto upravené teorie.

Pokud bychom se pohybovali v oblasti většiny rozhodnutí, zjistili bychom, že neexistuje univerzální alternativa, kterou by si vybraly všechny osoby. Jak tedy můžeme předvídat optimální rozhodnutí určité osoby? Teprve v případě, že známe subjektivní očekávané užitky této konkrétní osoby (založené jednak na odhadu pravděpodobnosti, jednak na zvážení nákladů a výnosů), mohli bychom podle teorie subjektivního očekávaného užitku optimální rozhodnutí této osoby předvídat.

Predikce vychází z přesvědčení, že se lidé snaží dosáhnout promyšlených rozhodnutí, která jsou založena na následujících skutečnostech:

1. zvážení všech možných známých alternativ s tím, že možná některé další alternativy budou nepředvídatelné;

2. využití maximálního množství dostupných informací s tím, že některé relevantní údaje by nemusely být dostupné;

3. pečlivé, i když subjektivní zvážení potenciálních nákladů (rizik) a výnosů každé alternativy;

4. pečlivá (ačkoli subjektivní) kalkulace pravděpodobnosti různých důsledků s tím, že jistota ohledně důsledků není možná;

5. maximální stupeň správného usuzování, které je založeno na zvážení všech výše uvedených faktorů.

A teď odpovězte pravdivě: Kdy jste naposledy použili těchto pěti předešlých aspektů pro optimální rozhodování, a dokonce jste brali v úvahu i omezení týkající se vašich znalostí a nepředvídatelných prvků?

#Metoda uspokojování

Už v padesátých letech 20. století začali někteří psychologové zpochybňovat předpoklad neomezené racionality. Nejen že rozpoznali, že my lidé ne vždy děláme dokonalá rozhodnutí a že se v nich obvykle objevují subjektivní úvahy, ale také předpokládali, že nejsme zcela neomezeně racionální. Zejména Herbert Simon (1957), který později obdržel Nobelovu cenu za ekonomii, navrhl pojetí předpokládající, že nejsme nezbytně iracionální, ale že spíše projevujeme omezenou racionalitu - jsme racionální, ale v určitých mezích.

Simon se domníval, že používáme rozhodovací postup, který nazval uspokojování. Při něm nezvažujeme všechny alternativy tím způsobem, že bychom u všech srovnávali, nakolik maximalizují naše zisky a minimalizují ztráty. Spíše zvažujeme jednu alternativu za druhou a pak vybereme tu, která je pro nás jako první uspokojující, nebo aspoň dostatečně dobrá na to, aby splnila minimální úroveň našich požadavků. Budeme zvažovat minimální možný počet alternativ, abychom dospěli k rozhodnutí, o němž jsme přesvědčeni, že je pro nás uspokojující. Samozřejmě, že uspokojování je pouze jedním z několika suboptimálních postupů, které mohou lidé použít.

Tab. 12.1: Pravidla pravděpodobnosti

Předpokládejme například, že sháníte ojeté auto. Pravděpodobně jich existuje závratné množství poblíž místa, kde žijete, a pravděpodobně nemáte čas ani chuť všechny je obhlédnout a vybrat si to, které se vám bude zdát, že nejlépe splňuje veškeré vaše požadavky. Takže půjdete na jedno místo a podíváte se, co je k dispozici. Pokud uvidíte auto, které uspokojuje vaše kritéria, koupíte je. Pokud takové auto nenajdete, zajdete na další místo. Budete hledat do té doby, než najdete takové, které vaše kritéria splňuje, a to koupíte. Na jedné straně jste asi nenašli nejlepší ze všech, ale na druhé straně jste nestrávili čtyři měsíce prohlížením všech míst ve městě.

Uspokojování můžete použít také tehdy, když se rozhodujete nad možným tématem vašeho výzkumu či referátu. Z nespočetného množství námětů pravděpodobně zvážíte jen několik a zaměříte se na ten, který je uspokojující, nebo dokonce výborný bez toho, abyste museli pátrat donekonečna. Kromě toho při rozhodování můžete přizpůsobit minimální úroveň, kterou pokládáte za uspokojivou, když zjistíte, že opravdu velké množství alternativ nesplnilo vaši původní minimální přijatelnou úroveň. Například, když se rozhodnu koupit si nové luxusní auto s vysokou úsporností paliva za méně než tři tisíce dolarů, mohu skončit tak, že budu muset na svých požadavcích o něco slevit.

#Vylučovací metoda

V sedmdesátých letech 20. století se začal Amos Tversky (1972a, 1972b) zabývat Simonovou myšlenkou omezené racionality. Vypozoroval, že občas, když se nám nabízí mnohem větší počet alternativ a cítíme, že nejsme schopni je všechny v daném čase rozumně zvážit, používáme ještě jiné postupy. V takových situacích se nesnažíme mentálně zvažovat veškeré rysy všech dostupných možností. Spíše používáme vylučovací metodu. Zaměříme se na jeden aspekt (atribut) vyskytující se u různých možností a vytvoříme pro něj minimální kritérium. Potom vyloučíme všechny možnosti, které je nesplňují. U zbývajících možností zvolíme jiné, druhé hledisko, k němuž opět stanovíme minimální kritérium, podle kterého budeme vylučovat dále. Takto pokračujeme až do té doby, kdy nám zbude pouze jediná alternativa.

Například při výběru auta se můžeme zaměřit na cenu jako první aspekt a vyloučit faktory, jako jsou náklady na údržbu, pojištění aj., jež mohou ovlivnit výši sumy, kterou za toto auto zaplatíme navíc k prodejní ceně. Jakmile jsme vyřadili alternativy, které nesplňují naše kritérium, zvolíme další aspekt, stanovíme kriteriální hodnotu a odstraníme další alternativy. Takto pokračujeme krok za krokem až do chvíle, kdy nám zbude jedna jediná možnost. V praxi můžeme použít některé prvky vylučovací metody nebo metody uspokojování, abychom zúžili rozsah mnoha možností pouze na několik, potom použijeme důkladnější a pečlivější metody (např. zmiňovanou teorii subjektivního očekávaného užitku), abychom si vybrali mezi zbývajícími možnostmi (Payne, 1976).

Tverskému nestačilo zjištění, že často děláme rozhodnutí založená na suboptimálních strategiích. Spolu se svým kolegou zjistili, že situace je ještě horší - často používáme mentální zkratky, a dokonce předsudky, které omezují a někdy zkreslují naši schopnost dělat racionální rozhodnutí. Jeden z klíčových způsobů, jak používáme tyto mentální zkratky, je naše hodnocení pravděpodobnosti. Zvažme např. některé strategie, jež používají statistici, když vypočítávají pravděpodobnost (tab. 12.1).

Můžete být schopni lehce vypočítat pravděpodobnost, že nastanou dané náklady či výnosy (viz první řádek tabulky), a také pravděpodobnost, že nenastanou (viz druhý řádek tabulky). Naproti tomu výpočty kombinovaných pravděpodobností mohou být pracné (viz třetí a čtvrtý řádek tabulky).

Dalším typem je podmíněná pravděpodobnost, což znamená, že hledáme pravděpodobnost jedné události za předpokladu, že nastane jiná událost. Například: chcete vypočítat pravděpodobnost toho, že dostanete jedničku z kognitivní psychologie, za předpokladu, že dostanete za jedna ze semestrální práce. Vzorec pro výpočet podmíněných pravděpodobností různých hypotéz na základě pozorování toho, který jev skutečně nastal, je znám jako Bayesův teorém, který je docela složitý, takže většina lidí jej při každodenním promýšlení situací nepoužívá. Nicméně tyto výpočty tzv. inverzní pravděpodobnosti jsou vhodné při hodnocení vědeckých hypotéz, při vytváření medicínských diagnóz, analyzování demografických údajů a mnoha dalších aplikacích. (Velmi čtivé vysvětlení Bayesova teorému viz M. Eysenck a Keane, 1990, s. 456-458; detailní popis tohoto teorému z pohledu kognitivní psychologie viz Osherson, 1990.)

#Heuristiky a předsudky

Amos Tversky a Daniel Kahneman[1] (např. Kahneman a Tversky, 1972, 1990; Tversky a Kahneman, 1971, 1993) změnili zásadně pojetí výzkumu posuzování a rozhodování tvrzením, že lidé se s daleko větší pravděpodobností rozhodují na základě předsudků a heuristik (zkratek), než předpokládaly výsledky dřívějšího výzkumu. Tyto mentální zkratky usnadňují kognitivní procesy při rozhodování, ale také způsobují mnohem větší šanci na chybu. Tversky, Kahneman a jejich kolegové vyšetřovali několik heuristik a předsudků, které často používáme, když se rozhodujeme a posuzujeme alternativy. Některé z nich jsou popsány v následujícím oddíle.

#Reprezentativnost

Předtím než si budete číst o reprezentativnosti, pokuste se vyřešit následující problém, se kterým přišli Kahneman a Tversky (1972).

V určitém městě proběhl výzkum všech rodin, které měly šest dětí. V 72 rodinách se vyskytlo následující pořadí narození chlapců a děvčat: D Ch D Ch Ch D (D = dívka, Ch = chlapec).

Kolik si myslíte, že bylo nalezeno rodin s pořadím Ch D Ch Ch Ch Ch?

Většina lidí odhadovala toto číslo na méně než 72. Nejlepším odhadem je však číslo 72 - stejné jako u prvního pořadí. Stejné bude proto, že pohlaví kteréhokoli narozeného dítěte je nezávislé (přinejmenším teoreticky) na jakémkoli jiném narození a šance, že to bude chlapec (nebo dívka), je 1 : 2. Z toho vyplývá, že jakýkoli sled porodů má rovněž pravděpodobnost (1/2) , dokonce i v případech Ch Ch Ch Ch Ch Ch a D D D D D D.

Proč si spousta z nás myslí, že některá pořadí narození mohou být pravděpodobnější než ostatní? Kahneman a Tversky naznačují, že je to kvůli heuristice reprezentativnosti, podle níž posuzujeme pravděpodobnost nejisté události podle toho: a) jak zřejmá je podobnost jevu s populací, do níž jev patří; b) jak vysoký je stupeň, který odráží charakteristické rysy procesu, jímž byl jev vytvořen (jako je náhodnost). Lidé si např. myslí, že první uvedené pořadí je pravděpodobnější, protože: 1. zastoupení mužského a ženského pohlaví vzhledem k celé populaci je reprezentativnější a 2. vypadá náhodněji než pořadí druhé. Ve skutečnosti je tomu samozřejmě tak, že každé pořadí narození je stejně náhodné.

Podobně je tomu v případě, kdy hodnotíme pravděpodobnost toho, jak dopadne hod mincí. Většina lidí bude přisuzovat větší pravděpodobnost pořadí H O H H O H (H = hlava, O = orel) než H H H H O H. Pokud očekáváte náhodné pořadí, máte tendenci přisuzovat větší pravděpodobnost pořadí, které „vypadá náhodně“. Lidé opravdu často uvádějí, že čísla v tabulce náhodných čísel „nevypadají náhodně“. Je tomu tak proto, že podhodnocují fakt, že počet po sobě jdoucích stejných čísel záleží zcela na náhodě. Často usuzujeme spíše podle toho, jestli se nám zdá, že události nastávají náhodně, než abychom zvážili skutečnou pravděpodobnost šance na výskyt. Kvůli této tendenci se stáváme zranitelnějšími vůči machinacím kouzelníků, šarlatánů a podvodníků. Například ve skupině 40 osob (např. ve třídě či publiku v nočním klubu) jsou šance, že dvě z nich budou mít totéž datum narození (stejný měsíc i den, ne nezbytně stejný rok), 9 : 1. Pokud jde o skupinu 14 lidí, je pravděpodobnější, že dvě osoby budou slavit své narozeniny s rozdílem pouhého jednoho dne (Krantz, 1992).

Dalším příkladem heuristik reprezentativnosti je hráčská klamná představa, kdy je hráč přesvědčen o pravděpodobnosti dané nahodilé události (např. že náhodou vyhraje či prohraje) podle toho, jaké události předcházely. Například ten, kdo prohraje pět po sobě jdoucích sázek, může věřit tomu, že po šesté konečně vyhraje. Ve skutečnosti je samozřejmě každá sázka (nebo hod mincí) nezávislou událostí a má stejnou pravděpodobnost výhry nebo prohry. Hráč nemá o nic větší šanci vyhrát po šesté než napoprvé - nebo po tisící prvé!

Související klamnou představou v basketbalu je ta o “rychlé ruce“ a o “rychlém střelci“. Jak profesionální a amatérští basketbaloví hráči, tak jejich fanoušci jsou zjevně přesvědčeni, že hráč má větší šanci dát koš po předchozím zásahu než po předchozím minutí, ačkoli statistické pravděpodobnosti (a skutečné výsledky hráčů) tuto tendenci neukazují (Gilovich, Vallone a Tversky, 1985). Prozíraví hráči mohou z tohoto názoru čerpat výhody v tom smyslu, že budou úzce hlídat protihráče okamžitě potom, co dá koš, protože ostatní protivníci se zřejmě budou snažit přihrát míč tomuto „rychlému střelci“, protože věří, že může opět dát koš.

To, že často spoléháme na reprezentativnost, nemusí být nijak překvapující, protože je to snadné a často to funguje. Například když jsme neslyšeli zprávu o počasí předtím, než jdeme ven, posoudíme pravděpodobnost toho, že bude pršet, v závislosti na tom, jak moc se shoduje dnešní den (např. z hlediska toho, který je měsíc, nebo je-li zataženo, či ne) s charakterem dnů, kdy prší. Podle Tverského a Kahnemana (1971) často používáme heuristiku reprezentativnosti proto, že nepochybně věříme, že malé vzorky (událostí, lidí, charakteristik atd.) odpovídají celé populaci, z které jsme je získali. Obzvláště máme tendenci podhodnocovat pravděpodobnost toho, že charakteristiky malého vzorku (např. lidí, které dobře známe) jsou neadekvátní charakteristikám celé populace.

Dále máme také sklon používat reprezentativnost častěji v případech, kdy přeceňujeme význam anekdotického důkazu založeného na malém vzorku populace. Richard Nisbett a Lee Ross (1980) tento jev označují argument „člověk, který“. Při uvádění statistik můžeme tyto údaje vyvrátit našimi vlastními pozorováními typu: „Znám člověka, který “ Například když se setkáváme se statistikou z oblasti srdečních chorob a diet na snižování cholesterolu, někdo by mohl odporovat prohlášením: „Znal jsem člověka, který jedl šlehačku k snídani, obědu i večeři a žil do 110 let, kdy jeho perfektně zdravé srdce prostřelila žárlivá milenka.“

Jedním z důvodů, proč lidé pošetile používají reprezentativnost, je to, že špatně chápou pojem pravděpodobnosti výskytu v základní souboru - tedy četnost události nebo vlastnosti v celé populaci, do níž daný jev patří. Lidé často ignorují při každodenním rozhodování takovýto typ informace, ačkoli je důležitá pro efektivní posouzení a rozhodnutí. Použití těchto informací je v mnoha profesích velmi vhodné k dosažení adekvátního pracovního výkonu. Například když desetiletý chlapec řekne lékaři, že trpí bolestmi v hrudníku, lékař nebude příliš pomýšlet na možnost srdečního infarktu - ve srovnání se stejnou situací týkající se padesátiletého muže. Proč? Protože pravděpodobnost výskytu srdečního infarktu je mnohem vyšší u padesátiletého muže než u desetiletého chlapce. Lidé samozřejmě používají i jiné heuristiky.

Dostupnost

Většina z nás aspoň příležitostně používá heuristiku dostupnosti (Tversky a Kahneman, 1973), podle které posuzujeme na základě toho, jak je pro nás snadné vzpomenout si na to, co považujeme za relevantní příklady určitého jevu.[2] Například uvažujme nad písmenem “R“. Existuje v angličtině více slov začínajících na toto písmeno, nebo existuje více slov, v nichž se vyskytuje na třetím místě? Většina dotázaných tvrdí, že angličtina má více slov s “R“ jako počátečním písmenem (Tversky a Kahneman, 1973). Proč? Protože tvoření slov na „R“ je jednodušší než tvoření slov, ve kterých je „R“ až na třetím místě. Ve skutečnosti existuje více anglických slov, která mají „R“ až na třetím místě. Totéž můžeme aplikovat i na jiná písmena, jako jsou K, L, N a V.

Heuristiku dostupnosti můžeme vypozorovat v každodenních situacích. Michael Ross a Fiore Sicoly (1979) se dotazovali manželských párů, aby zjistili, kdo z dvojice se více angažuje v dvaceti různých domácích pracích (např. nakupování nebo příprava snídaně). Každý partner či partnerka uvedli, že častěji vykonávají 16 z 20 prací. Pokud měli všichni pravdu, zdá se, že každý z nich musel provádět 80 % veškeré domácí práce. Autoři přišli ke stejným výsledkům i v případě průzkumu univerzitních basketbalových týmů a účastníků skupinových experimentů. Každému se (v důsledku lepší dostupnosti informací o jeho výkonu) zdálo, že jeho vlastní podíl na společných činnostech je větší než podíl ostatních.

Ačkoli 80 % + 80 % 100 %, lze pochopit, proč lidé používají heuristiku dostupnosti, když potvrzuje mínění, které mají sami o sobě. Ale používají ji i v případech, kdy vede k logickým chybám, u nichž se o takovéto představy nejedná. Dvě skupiny osob byly požádány, aby odhadly počet slov konkrétního tvaru, která by očekávaly v úseku složeném z 2000 slov. Jedna skupina pracovala s formou ---ing (např. sedm písmen končících na -ing), druhá skupina dostala zadánu formu --n- (např. slovo ze sedmi písmen s “n“ jako předposledním písmenem). Nemůže existovat více sedmipísmenných slov končících na -ing než sedmipísmenných slov, jež mají -n- jako předposlední písmeno, ale větší dostupnost první formy vedla k odhadům pravděpodobnosti, které byly více než dvakrát vyšší ve srovnání s druhou formou (Tversky a Kahneman, 1983). Tento příklad ilustruje, jak může heuristika dostupnosti vést k chybě konjunkce, při které jednotlivec odhaduje vyšší pravděpodobnost podskupiny (podmnožiny) událostí (např. příklady s -ing) oproti větší skupině, která danou podskupinu zahrnuje (např. příklady s -n- jako předposledním písmenem). Tato logická chyba je také ilustrována v úvodu této kapitoly (příklad s Lindou).

Tversky a Kahneman (1983) ukázali, že také heuristika reprezentativnosti může při usuzování o pravděpodobnosti vyvolat logickou chybu konjunkce. Tito autoři zadali univerzitním studentům tento úkol:

Uveďte, prosím, své odhady odpovědí na následující otázky: Jaké existuje procento mužů, kteří přežili jeden nebo více srdečních infarktů? Jaké procento mužů je starší než 55 let a přežilo jeden nebo více srdečních infarktů? (s. 308)

Průměr odpovědí na první otázku byl 18 % a 30 % na druhou. Šedesát pět procent dotazovaných udalo vyšší odhad na druhou otázku (která je jasně podskupinou první).

Na druhé straně se lidé ne vždy dají tímto klamem svést. Pouze 25 % dotazovaných uvedlo jako odpověď na druhou otázku vyšší odhad v případě, že otázka byla přeformulována. Procenta se nahradila častostí výskytu (např. počet osob z daného vzorku populace). Autoři také zjistili, že tato chyba byla méně pravděpodobná, když se konjunkce týkala konkrétních kategorií (např. typy předmětů či osob, jako jsou psi a bíglové) místo toho, aby se definovaly kombinací vlastností (např. rysy předmětů nebo osob, jako je konzervatismus či feminismus). Ačkoli kategorie a vlastnosti jsou z logického hlediska ekvivalentní, kategorie jsou mentálně reprezentovány jiným způsobem, různá pravidla a vztahy jsou u nich transparentní. Formální ekvivalence kategorií a vlastností není v mysli zřetelně naprogramována. (Tversky a Kahneman, 1983, s. 309)

Variací chyby konjunkce je chyba zahrnutí (inkluze), při které osoba přisuzuje větší pravděpodobnost tomu, že každý člen zahrnující (širší, inkluzivní) kategorie (např. právníci) má určitou charakteristiku, než tomu, že každý člen podskupiny (podmnožiny) obsažené v širší množině (kategorii) (např. právníci odborového svazu) ji má taktéž (Shafir, Osherson a Smith, 1990). Dotázaní např. přisoudili větší pravděpodobnost tomu, že „každý jednotlivý právník“ je konzervativní, než tomu, že „každý jednotlivý právník odborového svazu je konzervativní“. Podle těchto autorů máme sklon posuzovat pravděpodobnost, že členové určité kategorie (např. právníci) nebo podkategorie (např. právníci odborového svazu) osob budou demonstrovat určitou vlastnost (např. konzervatismus) na základě její vnímané příznačnosti pro danou kategorii (např. reprezentativnosti). Nebudou ji moc posuzovat na základě statistické pravděpodobnosti.

Heuristiky reprezentativnosti a dostupnosti nevedou vždy ke špatným úsudkům nebo rozhodnutím. Tyto mentální zkratky vlastně používáme proto, že jsou často správné. Například jedním z faktorů, který vede k větší dostupnosti události, je ve skutečnosti větší frekvence jejího výskytu. Dostupnost však také může být ovlivněna nedávností, neobvyklostí nebo zvláštním významem určité události či kategorie pro jedince. Přesto, když informace není z nějakého důvodu předpojatá (např. pokud nás neovlivňuje to, že média se v honu za senzacemi věnují přednostně určitým událostem, nedávnost neobvyklého výskytu či osobní předsudky), jsou příklady, které jsou nejdostupnější, většinou ty nejobecnější. Protože děláme rozhodnutí, v nichž jsou nejobecnější příklady nejvíce relevantní a hodnotné, je heuristika dostupnosti často velmi vhodná a málo nákladná. Avšak v případech, kdy si určité příklady lépe vybavíme díky předsudkům (např. vnímání vlastního chování ve srovnání s chováním ostatních lidí), nemusí být použití heuristiky dostupnosti vždy tím optimálním řešením.

#Další jevy týkající se posuzování alternativ

Za heuristiku vztahující se k dostupnosti lze považovat heuristiku zakotvení a přizpůsobení. Předtím než se pustíte do čtení, zkuste si v hlavě vypočítat tento příklad:

Teď rychle přejděte na následující:

Tversky a Kahneman (1974) požádali dvě skupiny osob, aby odhadly výsledek prvního nebo druhého číselného uspořádání. Průměrná hodnota byla v prvním případě 2250. V druhém případě to bylo 512. (Skutečný výsledek je v obou případech 40 320!) Oba výsledky musí být stejné, protože oba příklady obsahují tytéž číslice (pro násobení platí komutativní zákon). Přesto lidé uváděli vyšší hodnotu prvního příkladu, protože jejich výpočet z pozice zakotvení - předběžného odhadu získaného vynásobením několika prvních čísel - vedl k vyššímu odhadu, podle kterého přizpůsobili - modifikovali konečný odhad.

Další úvahou v teorii rozhodování je vliv efektů rámce, podle nichž způsob, jak jsou možnosti prezentovány, ovlivňuje jejich výběr (Tversky a Kahneman, 1981). Například máme tendenci vybírat možnosti, které představují vyhýbání se riziku, pokud se zabýváme případy potenciálních zisků. To znamená, že spíše volím možnosti, které nabízejí malý, ale jistý zisk, oproti možnostem nabízejícím zisk velký, ale nejistý. Následující příklad je pouze mírně upravenou variantou úkolu, který použili Tversky a Kahneman (1981).

Představte si, že vám někdo řekl, že 600 lidí může zemřít na určitou nemoc. Vakcína A by mohla zachránit 200 z nich. U vakcíny B je pravděpodobnost záchrany všech 600 lidí 33 %, ale zároveň je zde 66% pravděpodobnost, že všech 600 lidí zemře. Kterou možnost byste zvolili?

Na druhé straně ale máme tendenci vybírat alternativy vyhledávající riziko, pokud řešíme případy potenciálních ztrát. To znamená, že spíše vybíráme možnosti, které nabízejí velkou, ale nejistou ztrátu, oproti možnostem, kde je ztráta menší, ale jistější. Následující rámeček přináší zajímavý příklad.

Představte si, že 600 lidí je v ohrožení života kvůli určité nemoci. Pokud zvolíme vakcínu C, 400 z nich zemře. Pokud použijeme vakcínu D, máme 33% pravděpodobnost, že nikdo nezemře, a 66% pravděpodobnost, že všech 600 lidí zemře. Kterou možnost byste zvolili?

V předchozích situacích by většina lidí zvolila vakcínu A a D. Teď porovnejte počet lidí, jejichž život by byl ztracen, nebo zachráněn použitím vakcín A či C. Podobně postupujte u vakcín B nebo D. Naše upřednostňování vyhýbání riziku versus vyhledávání rizika nás vede ke zcela odlišným volbám na základě toho, v jakém rámci je rozhodnutí prezentováno, dokonce i tehdy, když jsou výsledky voleb stejné.

Dalším jevem je iluzorní korelace, při které máme tendenci vidět určité události, rysy a kategorie způsobem, jako by spolu souvisely. V případě událostí můžeme pozorovat nepodložený příčinný vztah. V případě rysů můžeme použít osobní předsudky, abychom vytvořili a používali stereotypy (pravděpodobně jako výsledek použití heuristiky reprezentativnosti). Například když očekáváme, že osoby dané politické strany mají určité intelektuální nebo morální vlastnosti, budeme si zřejmě snáze zapamatovávat a vybavovat příklady, kdy členové strany projevili tyto vlastnosti, než příklady, které jdou proti našemu očekávání.

Loren Chapmanová a Jean Chapman (1967, 1969, 1975) ukázali, že iluzorní korelace může dokonce ovlivnit psychiatrické diagnózy založené na projektivních testech, jako je např. Rorschachův test nebo testy kresby postavy. Ve své studii upozornili, že existují falešné korelace, při nichž jsou určité odpovědi spojovány s určitými diagnózami, např. že paranoidní osoby mají větší tendenci kreslit postavy s velkýma očima oproti osobám trpícím jinými chorobami. Ve skutečnosti se zobrazení velkých očí u paranoie nevyskytuje s větší pravděpodobností než u jiných diagnóz. Avšak když někdo tuto korelaci očekává, má tendenci ji vidět, i když fakticky neexistuje.

Další velmi běžnou chybou, kterou jsem s jistotou pozoroval u jiných lidí (ačkoli nikdy ne u sebe nebo u vás), je sebepřeceňování - přílišná víra ohledně vlastních schopností, znalostí nebo úsudků. Například Baruch Fischhoff, Paul Slovic a Sarah Lichtensteinová (1977) předložili lidem 200 tvrzení s dvěma možnými odpověďmi, jako je např.: „Absint je: a) alkoholický nápoj, b) vzácný kámen.“ Požádali je, aby vybrali správnou odpověď a uvedli pravděpodobnost, podle které je správná. Lidé byli přehnaně sebejistí. V případě, že si ve svých odpovědích byli stoprocentně jistí, měli je správně pouze z 80 %.

Kvůli sebepřeceňování se lidé často dopouštějí špatných rozhodnutí, založených na neadekvátních informacích a neefektivních rozhodovacích strategiích. Není jasné, proč máme tendenci být přehnaně sebejistí ve svých úsudcích. Jedno jednoduché vysvětlení říká, že neradi pomýšlíme na to, že se mýlíme (Fischhoff, 1988).

Dalším předsudkem, který nás často postihuje, je retrospektivní předsudek. Jakmile se podíváme na situaci retrospektivně, můžeme snadno spatřit všechna znamení a události, které vedou až k určitému výsledku (Fischhoff, 1982, Wasserman, Lempert a Hastie, 1991). Když jsou lidé požádáni, aby předpověděli výsledky psychologických pokusů ještě předtím, než se uskuteční, zřídka se stane, že by jejich předpověď byla na vyšší než náhodné úrovni. Nicméně, když jim řekneme výsledky pokusů, často prohlašují, že tyto výsledky jsou zřejmé a snadno by se daly předvídat. Podobně je tomu v případě potíží v intimních vztazích. Lidé obvykle nic nezpozorují, a to dokud problémy nedosáhnou krizového stavu, kdy vedou k rozpadu takového vztahu. Nicméně, když se na takový problém podívají retrospektivně, pokrčí rameny a ptají se sami sebe: „Proč jsem si toho nevšiml(a)? Vždyť to bylo tak jasné! Měl(a) jsem si toho všimnout.“

Spousta prací na téma posuzování alternativ a rozhodování se zaměřila na chyby, které děláme. Tverského a Kahnemanův výzkum, stejně jako výzkum Fischhoffa a ostatních, jasně ukazují, že lidská racionalita je omezená. Přesto Jonathan Cohen (1981) poukázal na to, že lidská iracionalita je také omezená, protože v mnoha případech jednáme racionálně. Každý z nás může své rozhodování vylepšit praxí a procvičováním, obzvláště pokud se nám naskytne zpětná vazba zaměřená na způsob, jak zdokonalit naše rozhodovací strategie. Dalším klíčovým způsobem, jak zlepšit naše rozhodování, je získání přesných informací pro výpočet pravděpodobností a jejich vhodné použití. Ačkoli se nám zdá, že teorie subjektivního očekávaného užitku nabízí méně kvalitnější popis skutečného lidského rozhodování, poskytuje docela dobrý návod pro zvýšení jeho efektivnosti, když stojíme před dostatečně důležitým rozhodnutím, které vyžaduje náš čas a úsilí (Slovic, 1990). Dále se můžeme snažit vyhnout se sebepřeceňování při intuitivních odhadech. Můžeme také pečlivě usuzovat při vyvozování závěrů různých dostupných možností.

Výzkum na téma heuristiky a předsudky ukazuje, jak je důležité rozlišovat mezi intelektuálními předpoklady (kompetencemi) a výkonem, který se projevuje v každodenním životě. Dokonce odborníci v oblasti pravděpodobnosti a statistiky mohou mít občas problém, že v běžném životě používají nesprávný přístup při posuzování a rozhodování. Lidé mohou být inteligentní v konvenčním, na testech založeném smyslu, a přesto mohou mít stejné předsudky a špatné posuzovací postupy jako lidé s nižším skórem. Lidé často plně nevyužívají své intelektuální předpoklady. S tím, jak moc si přejeme být inteligentní v každodenním životě, nejen při testech, si musíme být vědomi toho, že tuto inteligenci je třeba používat při řešení problémů, kterým musíme neustále čelit.

Posuzování a rozhodování zahrnují ohodnocení alternativ a výběr jediné možnosti. Způsob myšlení, který je blízký a je dobře znám studentům, kteří navštěvují kurzy logiky, je logické usuzování. Vztahuje se k procesu vyvozování závěrů podle principů, faktů a pozorování (Wason, Johnson-Laird, 1972). Postupujeme od toho, co je známo, až dojdeme k novému řešení nebo zhodnocení řešení navrhovaného.

Logické usuzování se často dělí na dva typy: deduktivní a induktivní. Deduktivní usuzování je proces, při němž odvozujeme z jednoho nebo více obecných tvrzení, která vyjadřují to, co je známo, abychom dospěli k logicky určitému závěru. Často zde z jednoho nebo více obecných tvrzení vyvozujeme jejich specifické použití. Induktivní usuzování je oproti tomu proces, kdy se naše uvažování odvíjí od specifických skutečností nebo pozorování a směřuje k pravděpodobnému závěru, který může tyto skutečnosti vysvětlit. Osoba, která takto uvažuje, může potom použít pravděpodobný závěr k tomu, aby se pokusila předvídat budoucí specifické případy. Klíčovým rysem odlišování deduktivního usuzování od induktivního je to, že při induktivním usuzování nemůžeme nikdy dospět k jistému logickému závěru - můžeme dospět pouze k závěru pravděpodobnému.