#BIZIT2016: Ekspert, signal, njegov šum i njihova odluka
Zamislite da bacite novčić 6 puta za redom i kao ishod dobijete GGGGGG (G=glava; P=pismo). Verovatno biste se iznenadili i pomislili kako je to veoma malo verovatno. Takođe, većina nas bi imala utisak da je to što se desilo manje verovatno od ishoda bacanja PGPGPG, iako su zapravo verovatnoće dva navedena dešavanja potpune iste. Naime, pošto su dva bacanja novčića međusobno nezavisni događaji, ishod drugog bacanja ni na koji način nije povezan sa prvim. Zbog toga je u svakom bacanju verovatnoća pisma ili glave jednaka – 50 odsto, i ne zavisi od toga da li je u prethodnom bacanju bilo pismo ili glava.
Međutim, naš um loše procenjuje verovatnoće nezavisnih događaja i pri proceni se ne oslanja na račun verovatnoće. Našem umu deluje da je ishod PGPGPG reprezentativniji i prihvata ga kao verovatnijeg. Načelo reprezentativnosti je samo jedno od takozvanih heuristika, pravila na koja se um oslanja u situacijama sličnim navedenoj, a koja mu obezbeđuju optimalna rešenja – najbrža i najpribližnija tačnim, ali ne nužno i tačna.
Ako znamo da se um često oslanja na heuristike i da ne traži nužno potpuno tačna rešenja, zamislite šta se dešava u situacijama kada moramo da donesemo neke bitne odluke. Pri bacanju novčića, ako poznajemo račun verovatnoće, mi možemo da izračunamo stvarnu verovatnoću svakog ishoda i da na neki način testiramo našu intuiciju. Ali pri svakodnevnom donošenju odluka, više ili manje bitnih, mi često nemamo podatke o verovatnoćama ishoda i svim faktorima koji na te ishode utiču. Na primer, ako želite da odlučite da li stupiti u brak sa određenom osobom ili ne, vi ne možete znati unapred koliko će „glava“ i „pisama” biti pri „bacanjima” u narednim godinama mogućeg braka. U takvim situacijama heuristici su još važniji. Ili zamislite radiologa koji gleda rentgenski snimak i traži znake oboljenja. Ili programera koji gleda nizove i nizove koda i traži grešku. Oni na kraju moraju da donesu odluku – ima li ili nema oboljenja ili greške u programu. Na koji način um u takvoj šumi podataka detektuje promenu ili grešku i koliko je u tome precizan. A sve što ima na raspolaganju jesu njegovi heuristici.
Oliver Tošković, docent, laboratorija za eksperimentalnu psihologiju, Filozofski fakultet