Psicologia economica: Errori e trappole cognitive nelle scelte economiche
TRE REGOLE CHE SPESSO CI INDUCONO IN ERRORE
a) disponibilità al ricordo
Uno degli errori che facciamo sistematicamente, è quello di stimare la frequenza di un evento in base alla “disponibilità” con cui esso ci si presenta alla memoria. Riteniamo in genere, esserci una proporzionalità diretta tra la facilità con cui ci ricordiamo gli accadimenti simili e la loro effettiva frequenza. In linea di principio, il ragionamento non è del tutto errato: dopotutto è più facile ricordarsi di eventi che capitano spesso. Bisogna tuttavia tener presente che la frequenza con cui gli eventi accadono, non è l’unico fattore che ne rende facile il ricordo. Per una disamina accurata di questo tipo di euristica è bene sapere anzitutto, che esistono due modalità nell’uso della disponibilità:
1) disponibilità per costruzione
2) disponibilità per recupero
Nel primo caso i soggetti forniscono esempi della categoria richiestagli rispettando una regola o parametro posto loro.
Un esempio di questo tipo di disponibilità può essere dato nel seguente problema:
Considera la lettera R. In inglese vi sono più parole che iniziano con la lettera R o che hanno la lettera R in terza
posizione?
E’ evidente che esso implica un compito di “ricostruzione” dei due tipi di insiemi, nella mente dell’individuo sottoposto a test.
Nel secondo caso invece, più semplicemente, i soggetti richiamano alla mente esempi, da categorie naturali. Nell’ambito di entrambe le modalità di utilizzo della disponibilità, è possibile incorrere in errori sistematici.
Vediamo anzitutto quali sono gli errori sottesi all’utilizzo di compiti di costruzione, per passare poi ad occuparci della seconda
categoria.
Riconsideriamo il test relativo alla posizione della lettera R nelle parole inglesi.
I risultati ottenuti evidenziavano una stima di probabilità maggiore per la prima posizione rispetto alla terza, in due terzi del
campione dei soggetti sottoposti all’esperimento. L’esperimento è stato poi ripetuto con altre cinque lettere, ed ognuna di esse è stata giudicata dalla maggioranza dei soggetti più frequente nella prima posizione delle parole, rispetto alla terza. In realtà la frequenza della cinque lettere considerate, è obiettivamente più frequente in terza posizione che nella prima posizione.
Il motivo che induce in errore, in questo caso, è che immagazziniamo nella nostra mente i vocaboli in ordine alfabetico,
un po’ come in un dizionario: quindi siamo in grado di ricordarci in
81 Mayzner M.S., Tresselt M.E. (1965)
fretta molte parole che iniziano con una certa lettera, mentre ci è difficile pensare quali parole abbiano quella lettera al terzo posto.
Un’altra tendenza sistematica che si può osservare nella costruzione di esempi, è di giudicare la frequenza di una classe, in
funzione della facilità con cui gli esempi rilevanti sono prodotti.
In questo caso ad indurci in errore è la immaginabilità, ossia la capacità di generare un certo numero di esempi, in accordo con una data regola.82
Inutile dire che la facilità di generazione non è una misura obiettiva della frequenza effettiva di tali esempi.
Questo tipo di errore è particolarmente ingannevole ove l’evento in considerazione venga ritenuto o percepito come “caso unico”.83 Sono ipotesi rilevanti soprattutto per gli storici, i sociologi, gli economisti, i clinici.
Avviene spesso che, pensando a tali eventi, ci costruiamo degli scenari, delle storie, che possono condurre all’evento che si
sta valutando. La plausibilità degli scenari che possono venire in mente, o la difficoltà di produrli, vengono utilizzati come indizi per valutare la probabilità con cui l’evento potrebbe ripresentarsi. Ne consegue che se l’individuo non riesce a produrre nessuno scenario, riterrà l’evento impossibile, mentre riterrà quell’evento molto probabile nella misura in cui sarà stato in grado di evocare un elevato numero di scenari, oppure se questo lavoro di simulazione avrà prodotto uno scenario particolarmente coerente e convincente.84
82 Per un esempio sul fenomeno vedi Tversky A., Kahneman D. (1973)
83 L’ipotesi è in genere relativa a contesti in cui si debbono prendere decisioni di un certo rilievo riguardanti progetti non facilmente assimilabili a classi di eventi (ad esempio, la valutazione di un piano energetico)
84 cfr. Tversky A., Kahneman D., op. cit.
Si possono così facilmente comprendere le implicazioni di carattere sociale ed economico sottese ad un errore di valutazione di questo tipo: può accadere cioè, che di fronte ad un disastro ambientale di spaventose proporzioni, si giudichi inutile o poco
rilevante tentare una valutazione della probabilità del ripresentarsi del medesimo evento, poiché appunto ritenuto “unico”.
* * *
Anche utilizzando la cosiddetta disponibilità per recupero di esempi, possiamo imbatterci in errori tanto ingannevoli quanto
sistematici. E anche qui la frequenza di una classe è giudicata in maniera direttamente proporzionale alla disponibilità degli esempi rilevanti.
Ancora una volta Tversky e Kahneman85 ci danno una dimostrazione del fenomeno, attraverso un esperimento da questi
ideato.
L’esperimento in questione consisteva nel presentare ad un campione di individui una lista di nomi di personaggi famosi di
entrambi i sessi, alcuni di essi molto famosi, altri meno. Le liste utilizzate nel test erano quattro. Due contenevano diciannove nomi di donne famose e venti nomi di uomini meno famosi, e due contenevano diciannove nomi di uomini famosi e venti di donne meno famose.
I soggetti, sistematicamente, giudicavano la classe costituita dai nomi più famosi come più numerosa della classe costituita dai
nomi meno famosi. Inoltre, la media di ricordo dei nomi di
85 Tversky A. – Kahneman D., op. cit.
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personaggi famosi era superiore a quella dei nomi di personaggi meno famosi.
E’ evidente che i nomi di personaggi famosi vengono in mente più facilmente di quelli meno famosi e questo fa sì che la classe i cui esempi sono più facilmente evocabili, sia giudicata numericamente più ampia della classe i cui esempi risultano meno
disponibili.
Ma non è finita qui: l’euristica della disponibilità sembra poter spiegare (almeno secondo quanto ritengono Tversky e Kahneman86) un caso molto interessante di bias cognitivo, noto con il nome di “correlazione illusoria”.
Il bias consiste nel sovrastimare la frequenza con cui due eventi tendono a presentarsi accoppiati.
Negli esperimenti condotti,87 si era notato come gli individui sottoposti a test, tendessero a sopravvalutare ad esempio, l’ipotesi che un soggetto affetto da manie persecutorie, potesse anche disegnare volti umani con occhi particolarmente grandi. Secondo Tversky e Kahneman, il giudizio sulla frequenza di occorrenza dei due eventi accoppiati poteva essere influenzato dalla forza del legame associativo stabilitosi tra i due elementi. Poiché, nell’immaginario collettivo, quel tratto di personalità è più fortemente e facilmente associato con gli occhi che con altre parti del corpo, agli individui sembrerà che quell’accoppiamento si sia presentato assai più frequentemente di quanto in realtà non sia accaduto: l’accoppiamento infatti, è più facilmente evocabile e maggiormente “disponibile”.
86 Tversky A. – Kahneman D. (1974)
87 cfr. ad es. Chapman L.J. (1967) e Chapman L.J., Chapman J.P. (1967) e (1969)
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* * *
A questo punto l’euristica della disponibilità dovrebbe esserci abbastanza chiara nelle sue varie manifestazioni, anche se,
si badi, esistono ancora numerosi altri fattori che possono influenzare il nostro giudizio e la nostra capacità di valutazione,
fattori nei confronti dei quali è bene stare in guardia, se non si vuole incorrere in errori che, se a volte possono essere nulla più che banali, altre volte possono costarci cari…
Tanto per concludere, soffermiamoci su quanto emerso dalle ultime ricerche sul funzionamento della memoria.
In generale esse ci dimostrano che quanto più un avvenimento è sensazionale o quanto più ci colpisce emotivamente,
tanto più il ricordo è facile: attenzione a non sovrastimare la frequenza di eventi che ricordiamo più facilmente perché più
“disponibili” alla nostra mente!
Infine, le medesime ricerche, hanno evidenziato come tendiamo a ricordarci più facilmente di eventi avvenuti in tempi
recenti, così come tendiamo a dare nelle nostre valutazioni, maggiore rilevanza alle informazioni recenti. Ad esempio, nei
giochi di squadra non è raro che un allenatore lasci in panchina un giocatore le cui performance recenti sono state deludenti,
nonostante siano state in media ottime per molti anni. Questo succede perché l’allenatore giudica il suo uomo in base ai casi che gli vengono in mente più in fretta, e i più recenti sono i primi ad essere ricordati.
Nelle decisioni in ambito economico, le distorsioni legate alla disponibilità delle informazioni sono molto importanti, perché
spesso bisogna valutare la convenienza relativa di scelte alternative.
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Ad esempio, un manager che deve decidere per una promozione tra i suoi sottoposti sarà più efficace nella scelta se non si lascerà influenzare troppo dal ricordo delle loro prestazioni più recenti.
b.1) luoghi comuni e preconcetti
Un altro tipo di errori molto frequenti, ci provengono dalla nostra tendenza a farci influenzare da ciò che è più “tipico” o
“rappresentativo” di una certa categoria di cose, persone o avvenimenti.
La domanda che induce errori valutativi di questo tipo è “qual è la probabilità che l’oggetto (o la persona, o l’avvenimento)
A, appartenga alla classe B?”
Ebbene noi riteniamo in genere essere altamente probabile un evento, nella misura in cui esso sia altamente rappresentativo
nella classe cui si riferisce.
Il processo sottostante a questo tipo di valutazioni viene denominato “euristica della rappresentatività”.
La nozione cui si fa riferimento è facilmente comprensibile ove si tenga presente il seguente esempio: supponiamo che Steve
sia timido e cerchiamo di stimare la probabilità che egli sia di professione venditore oppure bibliotecario. La risposta spontanea per la maggior parte di noi è che certamente Steve sarà un bibliotecario, perché riteniamo che la timidezza sia un carattere distintivo dei bibliotecari non certo dei venditori. Ma la risposta è distorta dai nostri pregiudizi: in termini generali infatti, la probabilità di appartenere ad una categoria professionale o all’altra, è influenzata da molti altri fattori che non hanno a che fare con i
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caratteri tipici delle due categorie. In questo caso, ha un ruolo determinante la numerosità relativa di venditori e bibliotecari nella popolazione.
Supponiamo che tra i bibliotecari la percentuale di timidi sia dell’80%, e che tra i venditori sia del 20%; supponiamo anche che nella popolazione complessiva ci siano in media nove venditori per ogni bibliotecario.
Date queste ipotesi, piuttosto ragionevoli in verità, e sapendo che il timido Steve fa il venditore o il bibliotecario, qual è
la probabilità che sia un bibliotecario? I dati numerici sono chiari: anche se la proporzione dei timidi tra i bibliotecari è quadrupla rispetto a quella tra i venditori, prendendo in esame l’intera popolazione di venditori e bibliotecari, ci sono molti più venditori timidi che bibliotecari timidi. La ragione è ovvia: al mondo esistono molti più venditori che bibliotecari. Nel nostro esempio su una popolazione di 100 soggetti formata soltanto da bibliotecari e venditori, ci sono 26 timidi, dei quali 18 fanno i venditori e solo 8 i bibliotecari: la probabilità che un timido sia anche bibliotecario è solo 8/26, poco meno di un terzo.
Nonostante questo argomento, molti sono riluttanti ad ammettere che molto probabilmente Steve è un venditore, in base
all’argomento che la timidezza è decisamente un carattere atipico per i venditori.88
Ci lasciamo influenzare in maniera determinante da luoghi comuni e preconcetti, confondendo ciò che è più tipico con ciò che
è più probabile.
88 L’esempio è tratto da Frank R.H., op. cit.
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Inoltre un evento ci appare tanto più realmente rappresentativo della classe cui si riferisce, quanto più esso appaia
anche casuale.
E’ questo un altro elemento che può “viziare” ulteriormente l’euristica della rappresentazione: una distorta consapevolezza del concetto di casualità.
A qualunque giocatore di roulette sarà successo di scommettere una puntata piuttosto alta su un colore solo perché nei
tiri precedenti ha vinto l’altro per molte volte di seguito: questo preconcetto orienta spesso il ragionamento dei giocatori i quali pensano che gli esiti di una scommessa non possano susseguirsi se non secondo un ordine che rappresenti meglio la loro idea di casualità. Infatti se facciamo giudicare una sequenza di uscite di
colore del tipo RNRNNR e un’altra sequenza di uscite di colore
come NNNNNN, la prima sarà vissuta come più probabile perché più rappresentativa del concetto soggettivo di casualità.
Ovviamente tutte e due le sequenze sono ugualmente probabili, essendo che ognuno degli eventi ha il 50% di probabilità di
verificarsi (o rosso o nero) e che tutti gli eventi sono tra loro disgiunti.
Ebbene chiunque abbia agito in questo modo è stato vittima di una illusione cognitiva, illusione nota come “fallacia del
giocatore d’azzardo” o anche come “legge dei piccoli numeri”.
Quest’ultima denominazione discende dal fatto che, quando cadiamo in questo bias, siamo convinti che anche di fronte ad una
corta serie di eventi, si debba ristabilire l’equilibrio delle alternanze dei risultati aleatori: in realtà questa legge (cosiddetta “legge dei grandi numeri”) è approssimativamente vera solo per le serie molto lunghe e rigorosamente vera solo per le sequenze di lunghezza prossima all’infinito.
Quindi la maggiore probabilità delle sequenze più “alternanti” è solo un’illusione.
Oltre a quelli appena descritti, Tversky e Kahneman89 hanno individuato altri errori sistematici connessi con l’uso dell’euristica della rappresentatività.
Almeno tre quelli degni di nota.
Il primo è quello noto con il nome di “disattenzione per le frequenze di base” (neglect of base rates).
Il tunnel mentale in esame è diffusissimo ed ha a che fare con l’insensibilità degli individui alle informazioni di cui dispongono, per lasciarsi guidare, una volta di più, da ciò che è più tipico.
Anche l’esempio prima visto dei venditori e dei bibliotecari può essere calzante per illustrare questo bias: in altre parole di
fronte a profili fortemente stereotipici, le probabilità a priori (ossia le informazioni numeriche di cui si dispone) vengono
completamente ignorate. A nulla varrà informare i soggetti che il rapporto tra venditori e bibliotecari è di oltre 1000 a 1 (questa la stima negli U.S.A. al momento in cui Tversky e Kahneman fecero questi test), essi saranno influenzati immancabilmente dal profilo di personalità loro proposto.
Si è altresì dimostrato tramite studi più recenti,90 che se le probabilità priori vengono del tutto ignorate di fronte a profili
fortemente stereotipici, non altrettanto avviene di fronte a profili
89 Tversky A. – Kahneman D.. op. cit.
90 Vedi Fischoff B., Bar-Hillel M. (1984)
meno caratterizzanti e descrizioni un poco più ambigue: in questo caso i soggetti sottoposti a test tengono in certo conto le informazioni di cui dispongono, anche se non tanto da comportarsi secondo il modello bayesiano91.
Andiamo ora ad illustrare la seconda classe di errori. Abbiamo visto come l’euristica della rappresentazione abbia a che fare con la rappresentatività di un campione, in rapporto ad una classe cui si riferisce. Accade però, che nel processo
inferenziale sotteso a questa euristica, non si tenga conto della grandezza del campione. E’ vero infatti, che quando i campioni
vengono estratti a caso dalla popolazione, essi rispetteranno meglio i parametri della popolazione quanto più è ampio il campione estratto; mentre è assai probabile che un eventuale giudizio o stima da fare sul campione, siano completamente distorti se il campione in oggetto è piccolo.
Illuminanti in proposito, degli esperimenti condotti da Tversky, Slovic, Kahneman92 e dalla psicologa israeliana Maya
Bar-Hillel.93
Uno tipico è il seguente:
In una città ci sono due cliniche con reparto maternità. Una è nettamente più grande dell’altra. Nella prima si registrano in
media 45 nascite al giorno, nella seconda, sempre in media, 15 nascite al giorno. Si decide di annotare, in ciascuna clinica su
91 La legge di Bayes è un teorema chiamato così dal nome del canonico e matematico inglese Thomas Bayes, che lo dimostrò alla metà del Settecento. Senza voler scendere in particolari matematici, e in parole povere, esso si propone di calcolare una probabilità ignota, a partire da dati noti.
92 Tversky A. – Slovic P. – Kahneman D. (1982)
93 Bar-Hillel M. (1982)
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un albo speciale, i giorni in cui i nati appartengono per oltre il 60% allo stesso sesso.
Quale delle due cliniche registrerà un maggior numero di tali giorni?
Da precisare che, in genere, il rapporto maschi-femmine è del 50%, tuttavia non sarà così ogni giorno: vi saranno giorni nei
quali il rapporto è sbilanciato verso uno dei due sessi. Tuttavia i giorni da registrare sono quelli nei quali il rapporto è sbilanciato al 60% o più. Ebbene, oltre la metà dei soggetti intervistati ha ritenuto che la probabilità di quei giorni sia esattamente la stessa in entrambe le cliniche, poiché la fluttuazione statistica non dipende dalla taglia
del campione.
Tuttavia quei medesimi soggetti, se intervistati su un problema del tutto analogo, eccetto che per le proporzioni
numeriche, manifestano serie perplessità sulla correttezza delle risposte date in precedenza. Infatti, questa volta, si suppone che le cliniche annotino su un albo speciale i giorni in cui i nati sono tutti dello stesso sesso. Quale delle due cliniche registrerà un maggior numero di questi giorni? Anche intuitivamente, adesso ci rendiamo conto che è più probabile avere 15 nati dello stesso sesso nello stesso giorno di quanto non sia probabile averne 45. Infatti Maya Bar-Hillel ha mostrato che circa l’80% dei
soggetti fornisce la risposta giusta quando si presenta il caso delle fluttuazioni estreme (100% di nati tutti dello stesso sesso).
Quando si indicano al soggetto nel testo del problema, cifre crescenti tra 60% e 100% come soglia per i “giorni speciali”, sale
progressivamente la media delle risposte giuste, ma non si ha una crescita lineare, bensì una crescita piuttosto lenta, poi un’impennata quando ci si avvicina ai valori estremi (90% e oltre).
Anche qui è l’euristica della rappresentatività ad essere ingannevole e a condurci in questo bias cognitivo: si ritiene infatti
che entrambi i campioni siano ugualmente rappresentativi della popolazione in generale, mentre in realtà lo è di più il campione più grande.
La terza e ultima classe di errori connessi all’euristica della rappresentazione, che ci siamo proposti di analizzare è la cosiddetta “fallacia della congiunzione”.
Uno degli assiomi fondamentali della teoria probabilistica è che la probabilità degli eventi composti non può essere maggiore
della probabilità degli eventi semplici costituenti.
Eppure l’euristica della rappresentatività è talmente radicata a volte, da impedire ai soggetti di attenersi a questo principio.
Numerosi studi hanno posto in luce questo punto.94
I test condotti erano strutturati come segue:
a) viene fornito uno stringato profilo di personalità
b) si chiede qual è la probabilità che il soggetto eserciti
un determinato mestiere o prediliga un certo hobby
In particolare Kahneman e Tversky proposero una
descrizione come la seguente:
Linda ha 31 anni. E’ nubile, è una persona schietta e molto brillante. Ha una laurea in filosofia. Da studentessa era
impegnata a battersi contro la discriminazione razziale e per la
94 Slovic P. Fischoff B. – Lichtenstein S. (1976); Tversky A. – Kahneman D. (1983);
Yates J.F. – Carlson B.W. (1986); Agnoli F. – Krantz D.H. (1989); Thuring M. –
Jungermann H. (1990)
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giustizia sociale e partecipava anche a manifestazioni antinucleari.
Mettete in ordine le seguenti asserzioni in base alla loro probabilità, usando 1 per indicare più probabile e 8 meno
probabile.
– Linda è un’insegnante di scuola elementare
– Linda lavora in una libreria e frequenta corsi di Yoga
– Linda è attivista di un movimento femminista (F)
– Linda è un’assistente sociale
– Linda è membro dell’Organizzazione Elettorale Femminile
– Linda è una cassiera di banca (B)
– Linda è un agente assicurativo
– Linda è una cassiera di banca e attivista di un movimento
femminista (B&F)
Ebbene la maggior parte del campione (circa l’80%) giudicava essere più probabile il caso B&F rispetto al caso B, disattendendo completamente la regola della congiunzione. Basta infatti riflettere un attimo e non si può non convenire che deve essere più probabile che Linda lavori in una banca, partecipando a movimenti di qualsiasi genere, o anche a nessun movimento, di quanto non sia probabile che Linda lavori in una banca e sia attiva nel movimento femminista.
Di fronte a questi risultati ci si è domandati – soprattutto da parte di esperti di statistica, che pure sono stati vittime dell’illusione – cosa è potuto succedere che abbia indotto oltre l’80% di persone sottoposte a test, a sbagliare.
Si è allora fatta avanti un’ipotesi che alcuni psicologi di professione, fecero a loro tempo presente a Tversky e Kahneman, e
119 che, se fosse stata valida, avrebbe potuto giustificare l’effetto congiunzione.
L’ipotesi era che tale bias potesse essere imputabile, entro certi limiti, a fattori di comprensione. Ad esempio si era ipotizzato che la frase “Linda è una cassiera di banca” potesse essere stata interpretata come “Linda è una cassiera di banca e non un’attivista nel movimento femminista”. Se così fosse, la regola della congiunzione non verrebbe violata. Ma Tversky e Kahneman eseguirono una serie di prove in questo senso, dalle quali risulta confermata l’entità delle violazioni della regola di congiunzione stimata nei test originari: l’82% dei soggetti cadde in errore.
Un’altra critica alle scoperte di Kahneman e Tversky è stata avanzata in tempi più recenti dallo psicologo tedesco Gerd
Gigerenzer,95 il quale sostiene che l’effetto congiunzione compare solo quando si deve decidere su un caso singolo, non quando i profili personali si applichino a gruppi (per esempio di cento cassiere). Ciò che egli dimostra è in fondo la stessa cosa cui già erano giunti Tversky e Kahneman in esperimenti simili: cioè che l’effetto congiunzione non opera quando si deve giudicare su delle probabilità di gruppo e non sulla probabilità che un singolo individuo eserciti una certa professione o possieda certe proprietà.
Fin qui nulla da eccepire sui dati raccolti da Gigerenzer; ciò che è opinabile è l’affermazione che si trova a monte degli esperimenti da egli condotti: e cioè che il concetto stesso di probabilità a diventare inapplicabile quando si tratta di un caso singolo.
Ebbene, questa affermazione è tutta, veramente da dimostrare.
95 Gigerenzer G. (1991); Gigerenzer G. – Hoffrage U. – Kleinbolting H. (1991)
Senza volersi addentrare in problemi astrusi e complessi riguardanti il concetto di probabilità ed i fondamenti stessi della
statistica – di cui pure si sono occupati grandi menti come Richard von Mises, Ronald A. Fischer, Jerzy Neiman, Bruno de Finetti, Leonard James Savage e altri – anche intuitivamente a noi tutti appare sensatissimo formulare un giudizio sulla probabilità che un singolo individuo eserciti una certa professione o svolga una certa attività, e questi grandi teorici della probabilità ce lo confermano. Essere soggetti alle illusioni cognitive su come valutare questa probabilità, è una cosa, negare la validità stessa di una qualsiasi stima di questa probabilità, è tutt’altra cosa.
Infine Tversky e Kahneman, per completare gli esperimenti sull’effetto congiunzione, hanno provato ad indurre i soggetti a
riflettere sulla validità della regola congiuntiva, per verificare se l’effetto dell’euristica della rappresentazione potesse venire
eliminato.
Ad esempio, dopo aver fatto leggere il profilo di Linda ad un altro gruppo di soggetti, venivano presentate due argomentazioni
come le seguenti:
Argomentazione 1: è più probabile che Linda sia una cassiera di banca che una cassiera di banca femminista, poiché ogni
cassiera di banca femminista è una cassiera di banca, ma alcune cassiere non sono femministe e Linda potrebbe essere
una di queste.
Argomentazione 2: è più probabile che Linda sia una cassiera di banca femminista piuttosto che una cassiera di banca
soltanto, poiché assomiglia a una attivista femminista più di quanto assomigli a una cassiera di banca.
Ai soggetti veniva chiesto di indicare quale delle due argomentazioni trovavano più convincenti. Una larga maggioranza
del campione (65%) sceglieva l’argomentazione 2 dimostrando di ritenere più importanti gli aspetti di similarità tra il modello e il dato piuttosto che le relazioni logiche tra gli elementi in esame.
E ciò dimostra che l’euristica di rappresentatività ha un impatto tanto forte da impedire ai soggetti di comprendere la
struttura logica sottostante al problema.
Per concludere il discorso su questo tipo di bias e sull’euristica della rappresentazione in genere, appare opportuno
segnalare, che gli stessi esperimenti sono stati condotti, opportunamente modificati, anche nei confronti di medici, generali,
uomini politici, ingegneri, in test vertenti specificamente sul loro campo di expertise, con gli stessi deludenti risultati.
Ben si comprenderà la gravità del problema ove si tenga presente che la maggior parte dei medici ritiene più probabile la
presenza simultanea di due sintomi solitamente e tipicamente associati (poniamo, cefalea e vomito), che non la presenza di
ciascuno dei due separatamente.
b.2) difficoltà a regredire verso valori medi
Strettamente legato alla nostra tendenza a farci influenzare da luoghi comuni e preconcetti, è anche un altro tipo di errore,
connesso col fenomeno statistico noto come effetto di regressione verso la media.
In particolare, supponiamo che ad un gruppo di bambini venga somministrato un test standard sul quoziente di intelligenza
(Q.I.). I risultati evidenzieranno come alcuni di loro avranno ottenuto punteggi inferiori alla media, altri invece punteggi
superiori. Somministrando ora, un secondo test equivalente al primo, si vedrà che i bambini che avevano ottenuto punteggi più bassi nel primo test, riporteranno punteggi più elevati rispetto alla media, mentre quelli che avevano ottenuto punteggi più elevati della media riporteranno ora punteggi inferiori.
Questo fenomeno è il risultato delle fluttuazioni casuali attorno alla media, ed il motivo di questo fenomeno consiste nel
fatto che i risultati dei test di Q.I. dipendono in parte da una componente di casualità, per cui è probabile che, in genere, una
prestazione buona sia seguita da una meno buona, e una particolarmente scarsa, da una migliore.
Nonostante i fatti della vita di tutti i giorni ci forniscano una gran quantità di esempi di regressione verso la media – ad esempio figli di genitori molto alti sono in genere un po’ meno alti dei padri
– la gente, nei propri giudizi continua a non tenere in debita considerazione l’esistenza di questo fenomeno.
Ciò è dovuto essenzialmente al fatto che non ci si aspetta la regressione in contesti in cui invece essa si manifesta, mentre altre
volte si tende a giustificare gli effetti della regressione con altre motivazioni.
Fortunatamente l’effetto regressione non ha ingannato alcuni psicologi che si sono occupati dei processi di apprendimento. Essi sono riusciti a dimostrare che, in questi processi, le lodi e le altre forme di stimolo positivo sono assai più efficaci dei rimproveri e delle punizioni, contrariamente a quanto la regressione verso la media sembra dimostrare nell’esperienza quotidiana. In base al fenomeno abbiamo visto essere normale l’alternanza di risultati migliori e peggiori rispetto ad un valore medio, tuttavia chi ignori questo aspetto, tenderà ad attribuire alla lode il fatto che la seconda prestazione possa essere peggiore della prima; per contro si tenderà ad attribuire al rimprovero il miglioramento nei risultati. In realtà si tratta solo di normali fluttuazioni intorno alla media. La correlazione lode-peggioramento, rimprovero miglioramento potrebbe ingannare chiunque tranne chi conosca e tenga in debita considerazione la regressione verso la media.
Ignorare questo fenomeno, può determinare molte e gravi conseguenze in svariate situazioni anche di interesse economico. Si
pensi ad esempio agli investitori di borsa: non conoscere l’effetto regressione può causare loro perdite finanziarie anche ingenti.96
c) metodo di stima attraverso aggiustamenti progressivi
Una strategia comunemente usata quando si effettuano giudizi o stime, è quella denominata di “ancoraggio e aggiustamento”: essa consiste nello scegliere come dato di riferimento una stima preliminare e poi aggiustarla progressivamente, in base ad informazioni suppletive di cui eventualmente si disponga o di cui si venga in possesso in seguito.
Generalmente l’applicazione dell’euristica avviene in due fasi:
96 Vedi l’esperimento di Andreanssen P.B. (1987)
1) generazione (o recupero) di un giudizio preliminare (ancora)
2) aggiustamento della stima effettuata nella prima fase, utilizzando informazioni suppletive.97
Ad esempio si immagini un manager che debba effettuare una previsione sulle vendite di un determinato prodotto per il prossimo anno. Molto probabilmente prenderà come punto di partenza (o “ancora”) l’ammontare delle vendite dell’anno appena trascorso e poi effettuerà gli aggiustamenti opportuni prefigurando gli effetti sullo sviluppo delle vendite derivanti dalle attività promozionali, la politica dei prezzi, una gestione più controllata dei prezzi di produzione, etc.
Nonostante questo sia un metodo molto utilizzato dalla maggior parte delle persone, è stato dimostrato che si tratta di una
procedura che porta tendenzialmente a risultati sbagliati.
Ovviamente l’onore di cotanta dimostrazione, spetta ancora una volta a Kahneman e Tversky, che avrebbero messo in luce
almeno due motivi a causa dei quali l’euristica spesse volte si palesi erronea.
Primo, il dato di riferimento può essere del tutto indipendente dal valore da stimare; secondo, anche quando non lo
sia, si tende sempre a scostarsi troppo poco da quel dato.
Kahneman e Tversky hanno condotto due esperimenti per dimostrare e mettere in luce entrambi questi punti.98
Il primo esperimento consisteva nel chiedere ad un gruppo di studenti di stimare la percentuale dei paesi africani che aderivano
97 cfr. Slovic P. – Lichtenstein S. (1971)
98 Kahneman D. – Tversky A., op.cit.
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all’ONU, a partire però da un numero fornito a caso, facendo girare, alla presenza dei soggetti, una ruota numerata da 0 a 100.
Prima veniva chiesto loro di dire se la percentuale fosse superiore o inferiore a quel numero, e poi si chiedeva una stima. I
risultati furono sconcertanti.
Gli studenti alla cui presenza fu estratto il numero 10, diedero come risposta mediana, il 25%, mentre quelli che estrassero
il 65, diedero come risposta, il 45%. Fu chiaro a quel punto che le stime erano state influenzate da quei numeri arbitrari: ciascuno degli studenti sapeva perfettamente che il numero estratto a sorte, non aveva niente a che fare con la percentuale degli Stati africani appartenenti all’ONU, ciononostante quei numeri casuali avevano un effetto determinante sulle valutazioni finali.
Il secondo esperimento, invece, fu diretto a mettere in luce l’altro errore sistematico connesso con l’uso di questa euristica, e
cioè, anche quando il valore originario risulti correlato in qualche modo al valore da stimare, vi è una tendenza a sottostimare
quest’ultimo, a causa di un aggiustamento insufficiente.
Ad esempio furono proposte a due gruppi di studenti due espressioni matematiche da valutare. Essi dovevano dare una
risposta entro cinque secondi.
Un gruppo doveva stimare il prodotto
8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1
mentre l’altro gruppo doveva stimare lo stesso prodotto, ma in cui
le cifre erano in ordine crescente
1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8
Il limite di tempo impediva ai soggetti di effettuare tutti i calcoli. Quello che tutti facevano era quindi di calcolare mentalmente le prime moltiplicazioni (àncora) e poi usare il risultato come stima del valore finale99.
Per entrambi i gruppi, il riferimento iniziale si è rivelato ingannevole: il primo gruppo indicava come risultato mediano 2250, mentre il secondo gruppo, solo 512. Ci si renderà ben conto della fallacia del procedimento ove si tenga presente che il risultato esatto della moltiplicazione risulta essere 40320!
Recentemente, W.F. Wright e U. Anderson,100 hanno condotto degli esperimenti per controllare se la familiarità della
situazione possa influenzare gli effetti indotti dall’uso dell’euristica, ossia se conoscere la situazione, possa determinare
un’attenuazione dell’effetto-àncora. Allo scopo, fu chiesto ad un campione di soggetti di giudicare sei situazioni caratterizzate da un grado crescente di familiarità.
I soggetti dovevano valutare:
1) la spesa per la costruzione e la gestione delle autostrade
2) la probabilità che un manager potesse frodare la sua
azienda
99 Per inciso, si noti come, in questo esperimento, compaia anche la strategia di “incorniciamento” (framing) che già abbiamo esaminato. Di tutti i soggetti sottoposti a test pochissimi hanno effettuato il prodotto mentale in ordine inverso a quello presentato. In questo modo, almeno i sottoposti alla seconda moltiplicazione, avrebbero potuto avvicinarsi molto di più al risultato esatto.
100 Wright W.F. – Anderson U. (1989)
3) la probabilità che i dividendi di un’azienda fossero superiori ad un certo tasso
4) la probabilità che un top manager ricevesse una retribuzione superiore a una certa cifra
5) la possibilità che un pescatore potesse trovare un tempo mite nella giornata di apertura della pesca
6) la probabilità che una studente di una certa scuola riportasse un certo punteggio alla fine del trimestre
Per ognuna di queste situazioni, i soggetti dovevano fare le loro valutazioni, disponendo di due valori percentuali di
ancoraggio, uno basso (25%) e uno alto (75%).
Anche qui i risultati furono sconfortanti: le stime in cui l’àncora era bassa furono più basse di quelle in cui l’àncora era alta;
inoltre la maggiore o minore familiarità delle situazioni, non riuscì a mitigare in alcun modo l’effetto di ancoraggio.
Anche per quest’euristica, come per le precedenti, appare opportuna una riflessione sulle implicazioni che essa potrebbe
determinare a livello economico.
La strategia appare ingannevole soprattutto per quanto riguarda la stima delle probabilità di riuscita di un progetto
complesso, ad esempio l’installazione di una nuova impresa. Questo progetto esige la riuscita di una serie di elementi indipendenti occorre trovare finanziamenti, una sede di lavoro adeguata, del personale qualificato, una campagna di marketing efficace, e così via. Il fallimento di uno solo di questi fattori determinerà il fallimento dell’intero progetto. Bisogna altresì tener presente, che anche quando la probabilità di riuscita dei singoli fattori è molto alta, la probabilità di riuscita dell’intero progetto, è molto bassa. Ad esempio, un programma formato da 10 operazioni
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successive, ciascuna delle quali ha una probabilità di riuscita del 90%, ha appena il 35% di probabilità di successo.
Ebbene, gli individui tendono a farsi trarre in inganno dalle elevate probabilità di successo delle singole operazioni – che
fungono così da riferimento iniziale – dalle quali tendono a scostarsi troppo poco nel fare stime globali.
A causa di questo processo, molti nuovi progetti sono destinati a fallire inesorabilmente.
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