Aggiorna le convinzioni per gradi, non in blocco

Tratta le nuove informazioni come prove che spostano le probabilità, non come prova che cambia tutto.

Why it works

Quando le persone aggiornano le convinzioni in risposta a nuove informazioni, tendono a ignorarle (bias del conservatorismo) o a correggere eccessivamente verso la quasi certezza (rappresentatività). L'aggiornamento bayesiano — l'approccio matematicamente corretto — richiede di moltiplicare la probabilità a priori per il rapporto di verosimiglianza della nuova prova. Anche una versione informale di questo (quanto sarebbe più probabile questa prova se la mia ipotesi fosse vera, rispetto a falsa?) produce convinzioni più calibrate.

How to do it

1. Dichiara la tua stima di probabilità attuale prima di guardare le nuove prove.
2. Chiediti: "Quanto più (o meno) probabile è questa prova se la mia ipotesi è corretta rispetto a scorretta?"
3. Sposta la tua probabilità in proporzione a quel rapporto — non allo 0% o al 100% a meno che la prova non sia davvero definitiva.

Prove scientifiche

Il ragionamento bayesiano è lo standard normativo nella teoria della probabilità. Le persone deviano sistematicamente da esso in entrambe le direzioni (sotto- e sovra-aggiornamento) a seconda che la prova sia vivida o astratta. L'addestramento al ragionamento bayesiano migliora la calibrazione. (observational)

Il calcolo bayesiano formale non è pratico per le decisioni quotidiane; l'obiettivo è l'abitudine dell'aggiornamento proporzionale, non il calcolo preciso.

Fonti

• Kahneman (2011), Thinking, Fast and Slow — review of representativeness and Bayesian deviation research
• Kahneman, D., & Tversky, A. (1973). On the psychology of prediction. Psychological Review, 80(4), 237-251.
• Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131.

Errore comune

Trattare un singolo dato confermativo come quasi prova — che è esattamente l'euristica della rappresentatività: una storia che corrisponde alla tua ipotesi sembra dimostrare l'ipotesi stessa.