Circa 40 anni fa Danny Kahneman e Amos Tversky fecero alcune meravigliose scoperte. Hanno identificato un insieme di euristiche che le persone usano – disponibilità, rappresentatività, ancoraggio e adattamento, persino traendo inferenze da piccoli campioni. In precedenza, i leader del pensiero come Karl Duncker e Alan Newell e Herb Simon, avevano discusso dell'importanza dell'euristica, ma Kahneman e Tversky in realtà identificarono una serie di tipi specifici di euristica che comunemente applichiamo, e per questo, Kahneman e Tversky meritano gli elogi e premi che hanno ricevuto.
Tuttavia, la comunità euristica e di pregiudizi scaturita dal loro lavoro ha avuto una sfortunata traiettoria. Ha equiparato l'euristica con i pregiudizi. Il termine "pregiudizio" può significare preferenza o predisposizione, ma la comprensione primaria è che un giudizio parziale non è logico o giustificato. Questa fusione aveva un senso perché la metodologia di ricerca usata da Kahneman e Tversky e altri era dimostrare che le persone usano l'euristica anche quando l'euristica produce giudizi imprecisi. Gli studi, quindi, hanno illustrato come l'euristica possa ingannarci, ma questa dimostrazione non è la stessa cosa che dimostrare che staremmo meglio senza l'euristica. Sì, in determinate circostanze che i ricercatori potrebbero progettare, l'euristica ci ostacola. Ma ci sono molte altre circostanze in cui le euristiche sono inestimabili.
Penso che la comunità di Euristica e Bias abbia utilizzato un criterio inappropriato: valutare l'accuratezza dell'euristica rispetto ai metodi analitici formali come la teoria della probabilità e le statistiche bayesiane. Le statistiche bayesiane hanno avuto importanza solo negli anni '80. La teoria della probabilità ha raggiunto la sua attuale formulazione da Laplace poco più di 200 anni fa. Perché dovremmo aspettarci che l'euristica comune che usiamo corrisponda ai formalismi come la statistica bayesiana e la teoria della probabilità? È come cercare di mangiare zuppa con una forchetta e poi incolpare la forchetta per essere mal progettato.
Considera la ricerca di Lichtenstein et al. (1978) mostrano che i partecipanti, tipicamente studenti universitari, avevano credenze inesatte circa le frequenze delle diverse cause di morte. I partecipanti hanno sovrastimato le cause sensazionali, come i tornado, le inondazioni, gli omicidi e gli incidenti – le cause suscettibili di ricevere copertura dai media – e hanno sottovalutato gli assassini silenziosi che hanno ricevuto scarsa attenzione da parte dei media come l'asma, la tubercolosi, l'ictus e il diabete. Quindi, sì, i partecipanti erano imprecisi, ma come avrebbero dovuto sapere i dati reali? Si supponeva che avessero analizzato gli archivi e affidato le scoperte alla memoria? Che cosa significa accusare i partecipanti di pregiudizi per mettersi in fila con i resoconti dei media? Sono d'accordo con Lichtenstein et al. che le convinzioni imprecise influenzeranno la politica pubblica, determinando un'allocazione inefficiente dei fondi per cause a bassa frequenza ma drammatiche. Il mio problema è che non vedo ciò che guadagniamo etichettando i partecipanti come di parte perché hanno usato una ragionevole, anche se limitata, strategia di giudizio.
Oggi vediamo un reclamo popolare che le persone sono irrazionali. Anche gli esperti sono spesso diffamati in questo modo, parte di quello che ho chiamato War on Experts.
L'affermazione che gli umani sono intrinsecamente irrazionali ha poco senso. L'argomento è basato su uno standard inappropriato. Certamente, dovremmo usare metodi analitici e statistici più potenti laddove appropriato (sebbene l'applicazione di questi metodi non sia sempre così semplice come suggeriscono i loro aderenti). E non dovremmo automaticamente fidarci dei giudizi derivanti dall'intuizione e dall'euristica. Tuttavia, il processo decisionale e sensoriale è più importante che eseguire valutazioni del rischio.
Fortunatamente, penso che ci sia un criterio migliore per valutare l'euristica: il pensiero speculativo. Le persone spesso non hanno il lusso di fare giudizi e decisioni supportati da dati chiari e abbondanti. In genere dobbiamo allungare, costruire argomenti dai frammenti. Dobbiamo speculare piuttosto che analizzare. Ben Shneiderman fa riferimento a questo tipo di ragionamento come "pensiero di frontiera": trattare informazioni incomplete, errate e contraddittorie per prendere decisioni.
Ed è qui che entrano in gioco le euristiche di Kahneman e Tversky. Sono strumenti cognitivi che impieghiamo per speculare. Facciamo salti speculativi basati su piccoli campioni. Facciamo affidamento sulla disponibilità di precedenti nelle nostre memorie. Usiamo stime di rappresentatività. Troviamo un'ancora e lavoriamo da lì. Questo è ciò che sto chiamando euristica positiva. Sono euristiche da cui dipendiamo per navigare in un mondo ambiguo. L'euristica che non ci darà risposte perfette, ma può operare in ambiti in cui non possiamo avere la perfezione.
Non sono pregiudizi che ci rendono irrazionali. Le euristiche positive sono punti di forza che ci rendono adattativi e di successo.
Possiamo aggiungere a questo piccolo insieme di euristiche positive, utilizzando euristiche aggiuntive che altri ricercatori di giudizio hanno scoperto. La correlazione illusoria si riferisce alla nostra propensione a vedere le relazioni che non ci sono, ma il lato positivo di tale euristica è che siamo pronti ad individuare le connessioni e vedere i modelli senza aspettare che vengano raccolte quantità complete di dati. L'euristica di simulazione che Kahneman descrisse più tardi è un valido mezzo per fare diagnosi e immaginare conseguenze; è una parte centrale del modello di decisione basata sul riconoscimento (RPD) che ho studiato. L'euristica Affect ci consente di trarre vantaggio dalle reazioni emotive per poter esprimere giudizi rapidi su rischi e benefici.
Danny Kahneman sembra ambivalente sull'idea di euristica positiva. Mi spiegò che il suo lavoro con Tversky trattava l'euristica come scorciatoie mentali e si concentrava sulle loro responsabilità. Inoltre, Kahneman e Tversky consideravano l'euristica come reazioni involontarie e subconscie, non come strumenti che deliberatamente applichiamo. Vero, precedenti investigatori come Herbert Simon e George Polya avevano considerato l'euristica come uno strumento deliberato, ma Kahneman e Tversky preferirono non seguire questo uso. La mia reazione è che non mi interessa se le euristiche positive vengono utilizzate inconsciamente o deliberatamente – ciò che importa è come ci aiutano a procedere nonostante la confusione.
Immaginate cosa sarebbe successo se i ricercatori avessero costruito le prime scoperte di Kahneman e Tversky adottando questa diversa traiettoria – studiando euristiche positive per consentirci di fare pensieri speculativi. I ricercatori potrebbero considerare l'euristica come una fonte di forza piuttosto che una fonte di pregiudizi e errori, e potrebbe valutare l'euristica in base a quanto ci permettono di speculare piuttosto che con quanto il loro uso sia conforme alle analisi statistiche.
