[SCRÂȘIT] [FOSȘIT] [CLIC] FRANK SCHILLBACH: Bine. Am de gând să încep. Bun venit la prelegerea 16 din 14.13. Am vorbit mult despre utilitatea din credințe și despre modul în care, în special, utilitatea anticipativă, utilitatea gândirii la viitor și ce s- ar putea întâmpla în viitor, pot afecta utilitatea oamenilor. Și apoi modul în care aceasta, la rândul său, ar putea afecta modul în care oamenii, A, aleg când să consume sau când să se angajeze în anumite activități. Pentru că utilitatea anticipativă oferă o anumită motivație pentru a împinge lucrurile înainte, măcar puțin, astfel încât oamenii să poată aștepta cu nerăbdare evenimente pozitive. În al doilea rând, am vorbit despre achiziția de informații despre ideea că oamenii, dacă ar fi obținut utilitate din credințe, asta ar putea afecta cât de multe informații ar putea dori să obțină. În special, am vorbit despre ideea că, atunci când te gândești la informații potențial negative pe care le-ai putea primi, în special, am vorbit despre boala Huntington, în care oamenii aveau informații negative asupra sănătății, că s-ar putea să nu vrea acele informații cu motivația că ar dori să se simtă mai bine cu ei înșiși. Ar putea crede că, cu cât sunt mai sănătoși decât sunt de fapt, ar putea aștepta cu nerăbdare o viață sănătoasă cel puțin încă doi ani. Și asta le-ar putea deprima dorința de a aduna sau de a primi informații. Acum am vorbit puțin despre un model de atunci și despre cum să ne gândim la asta. În primul rând, am vorbit despre un model în care oamenii nu aveau de ales dacă pot manipula ei înșiși informațiile. Așa că tocmai am vorbit despre când cineva dorește să caute sau să respingă informații, dar avem constrângerile. Ne impusesem o constrângere. Lasă-mă să mă întorc pentru o secundă. Am avut o constrângere impusă în care am spus, ei bine, persoana trebuie să-și aibă-- să aibă credințe corecte condiționate de informațiile la care a fost expus până acum. Deci, în esență, asta a fost doar o idee, cum ar fi, OK, iată câteva informații pe care persoana le-ar putea aduna. Dar constrângerea a fost numărul unu pe care ți-o arăt aici este că convingerile trebuie să fie corecte, deoarece, la fel, persoana este o [INAUDIBILĂ] condiționată de informațiile pe care le-a primit până acum. Și apoi am spus, ei bine, dacă te gândești la asta, dacă este vorba doar despre dorința de a aduna informații și de a fi considerat până acum cazul în care persoana respectivă nu ar putea afecta de fapt rezultatele viitoare, deci acesta este cazul bolii Huntington în care nu există nici un tratament. . Nu poți face nimic în privința asta. Întrebarea a fost de genul: ați dori să primiți unele informații care se vor întâmpla în viitor sau nu? Atunci noi... și nu voi trece prea mult la asta în detaliu. Am analizat apoi condițiile care sunt implicate pentru când dorește persoana să știe despre acest lucru. Și condiția era în esență despre această funcție a lui f din p, unde f din p era în esență utilitatea derivată din credințe. Și condiția a fost fie dacă f este concav, fie f este convex. Dacă f a fost concavă, persoana este opusă informației. Dacă f a fost convex, persoana este iubitoare de informații și ar dori să afle despre acele lucruri. Acum am spus, ei bine, luați în considerare și posibilitatea ca oamenii să-și poată manipula convingerile. Deci ai putea spune, care sunt motivele? De ce ai putea dori vreodată să ai credințe corecte? Și în cadrul de mai sus , dacă ați putea alege care este p, nu există într-adevăr niciun motiv să nu alegeți p egal cu 1. Amintiți-vă, p aici a fost probabilitatea ca sănătatea dvs. să fie bună, să fiți HD, boala Huntington negativă, să nu având boala. Deci, dacă nu există consecințe negative ale a ceea ce se va întâmpla în viitor, cu siguranță ai toate stimulentele din lume să te înșeli și să te faci să crezi că ești sănătos, nu? Și acum, atunci, persoana a spus, ei bine-- și asta este ceea ce se întâmplă [INAUDIBIL].. Expresia care este aici. Există în esență f de 1 și acesta este mai mare decât f de p pentru orice p care există. Și atunci, dacă viitorul - acesta este termenul aici - ce se va întâmpla de fapt în viitor, dacă asta este independent de convingerile tale și de sensul că se va întâmpla oricum, ai putea la fel de bine să te faci să crezi că p este mare. P este 1. Ești sănătos. Acum, la ce am lăsat lucrurile a fost întrebarea: de ce ai putea oricum să nu vrei să alegi f dintr-unul? De ce nu vrei să spui p este 1? Și asta este o întrebare pentru tine. PUBLIC: Dacă credința ta în ceea ce se va întâmpla ar putea afecta rezultatul viitor într-un mod negativ, tu... Presupun că dacă ar exista un tratament disponibil pentru boala Huntington, mai degrabă ai ști dacă îl ai. FRANK SCHILLBACH: Corect. Deci, cel al lui Huntington nu este cel mai bun dintre toate exemplele cu care am ales să încep, pentru că nu există leac. Dar ai dreptate. De exemplu, în special, pentru boli precum HIV sau altele asemenea, cu siguranță ar fi foarte util să știm. Pentru că atunci te poți angaja într-un tratament adecvat care te-ar putea ajuta de fapt să te îmbunătățești. Probabil că vei primi tratamentul doar dacă știi cu adevărat cum este boala. În boala specifică Huntington, am vorbit și despre câteva lucruri. Am vorbit despre alte acțiuni pe care ați putea să le întreprindeți. De exemplu, dacă puteți economisi pentru pensie, dacă puteți merge la călătorii înainte de a vă îmbolnăvi. Sau au existat întrebări despre dacă oamenii vor să aibă copii, întrebări despre ce parteneri vor să fie și așa mai departe și așa mai departe. Deci, dacă există o grămadă de alte opțiuni economice sau alte opțiuni în viață care depind de faptul că persoana este pozitivă sau negativă, se pare că acea persoană ar trebui să dorească să știe. Și apoi amăgirea pe tine însuți ar putea împiedica luarea deciziilor optime. Dar, în linii mari, doar pentru a rezuma, dacă nu există niciun element de acțiune, cum ar fi dacă există anumite informații despre viitor, în care într-adevăr, chiar dacă ai cunoaște informațiile, nu ai putea face nimic despre ceea ce se va întâmpla în viitor, nu este evident de ce nu vrei să te amăgi și să gândești de parcă lucrurile ar fi mai roz. Lumea arată mai bine decât este de fapt. Pentru că s-ar putea să te facă mai fericit, cel puțin pe moment, chiar dacă lucrurile s- ar putea dovedi rău în viitor. Și asta este ceea ce tocmai am discutat deja. Deci, convingerile incorecte pot duce la decizii greșite. Ei bine, este corect, dar un fel de convingeri excesiv de pozitive sunt un indiciu important din punct de vedere economic al utilităţii din credinţe. Adică, pe de o parte, s-ar putea - și asta este ceea ce tocmai am discutat -- să vrei să crezi că ești sănătos dacă te face să te simți mai bine cu tine însuți, cu prezentul sau viitorul. Așa că poate doriți să vă convingeți că așa este. Dar asta tocmai am spus. Supraoptimismul distorsionează luarea deciziilor în anumite moduri -- de exemplu, comportamentul de sănătate, dacă doriți să căutați tratament, dar și dacă doriți să vă adaptați la evenimente potențial rele și alte moduri în alegerile economice. Deci s-ar putea să nu vrei să... așa că s-ar putea să nu vrei să fii prea optimist din cauza acelor distorsiuni. Și atunci așteptările optime vor schimba apoi aceste două lucruri. Pe de o parte, ești sănătos și poate mai fericit acum, crezând că ești sănătos. Pe de altă parte, sau gândindu-mă că oricum viitorul va fi luminos . Pe de altă parte, s- ar putea să-ți schimbe alegerile într-un mod rău. Acum, a existat un alt motiv pe care oamenii l-au menționat, care era potențial de dezamăgire, nu? Dacă crezi că viitorul va fi întotdeauna grozav, chiar dacă nu îl poți efectua în vreun fel bine, la un moment dat realitatea se va instala și atunci s-ar putea să fii cu adevărat dezamăgit. Nu am vorbit prea mult despre asta. Acesta este un mod în care vă puteți gândi la posibil ca oamenii să își aleagă punctul de referință. Deci, dacă credeți că oamenii s-au referit la utilitatea dependentă și dacă sunteți într- adevăr supraoptimist, într-un mod care vă permite să vă alegeți potențial așteptările și punctul de referință. Și atunci s-ar putea să nu vrei să fii prea optimist, pentru că punctul tău de referință s- ar putea să fie prea mare și orice rezultat pe care îl vei primi în cele din urmă s- ar putea să fie mai rău pentru că te aștepți și crezi că lucrurile se vor întâmpla. Deci, în măsura în care a fi adevărat sau a fi prea optimist duce la dezamăgire, s- ar putea să nu vrei să te implici în exces de optimism, chiar dacă nu poți face nimic în privința rezultatelor, din cauza acestei potențiale dezamăgiri. Dar, în general, pentru luarea deciziilor cu utilitate anticipativă, cel puțin un anumit supraoptimism duce la o utilitate mai mare decât realism. Pentru că, în esență, te face să te simți mai bine pe moment. Dar există un compromis potențial cu cât de bine te simți în acest moment față de cât de dezamăgit ai putea fi în viitor în cazul în care ești prea optimist. Aveți întrebări despre asta? Oh scuze. Bine, atunci permiteți-mi să vă arăt și alte convingeri supraoptimiste în plus față de dovezile pe care ți le-a arătat [INAUDIBLE]. Deci, există un studiu clasic al lui Weinstein [INAUDIBLE] care le cere studenților să evalueze șansele elevilor lor pentru o serie de rezultate. Este asemănătoare cu întrebarea pe care v-am pus-o la începutul orei. Există două măsuri pe care le folosește Weinstein. Unul este ceea ce se numește judecată comparativă. Acesta este... scuză-mă. Acesta este cât de mult sau mai puțin probabil ca studentul obișnuit să creadă că evenimentul li se va întâmpla în comparație cu studentul obișnuit. Iar al doilea este ceea ce se numește raportul optimist/pesimist , numărul de elevi care cred că șansele lor sunt mai bune decât colegii medii împărțit la numărul care cred că șansele lor sunt mai slabe. Deci ambele sunt un fel de măsuri de supraoptimism. Măsoară lucruri ușor diferite, dar sunt în linii mari - sunt destul de corelate. Deci, ce găsește Weinstein? Dovezi clare de supraoptimism atunci când te uiți la diferite lucruri despre lucruri care se vor întâmpla în viața ta, deținerea unei case, salariul mai mare de 10.000 de dolari pe an... Cred că este 1980. Asta a fost cu ceva timp în urmă... călătorind în Europa, trăind peste 80 de ani și mai departe. Judecata comparativă este întotdeauna destul de ridicată. Deci, acel număr ar fi 0 dacă oamenii ar fi, în medie, realiști. Amintiți-vă, judecata comparativă este cât de mult mai mult sau mai puțin probabil că studentul obișnuit crede că evenimentul li se va întâmpla în raport cu studentul mediu mediu real. Și raportul optimist/pesimist, acesta ar trebui să fie unul dacă oamenii nu ar fi supraoptimiști. De asemenea, este în mod clar un N1 mare. Amintiți-vă, acesta este numărul de elevi care cred că șansele sunt mai mari decât colegii de clasă medie împărțit la numărul care cred că șansele lor sunt mai slabe. Dar funcționează pentru evenimente pozitive, dar funcționează și pentru evenimente negative. Așa că atunci când îi întrebi pe oameni despre probleme legate de băutură, sinucidere, divorț, atacuri de cord, tot felul de lucruri rele, oamenii cred că acum, desigur, sunt mai puțin probabil să li se întâmple, astfel de evenimente. Și apoi ajung să fie raport optimist/pesimist, asta e pozitiv. Asta doar pentru că este ca și cum optimistul se întoarce, așa că oamenii sunt mult mai optimiști sau... despre... ei cred că nu vor avea probleme cu băutura, vor divorța, vor avea atacuri de cord și așa mai departe. Așa că oamenii tind să fie foarte optimiști cu privire la viața lor viitoare în comparație cu atunci când le-ai cerut să o compare cu alții. Acum există și alte exemple în acest sens. Cuplurile cred că există o mică șansă ca căsătoria lor să se încheie. Proprietarii de afaceri mici cred că afacerea lor are mult mai multe șanse de a reuși decât afacerea lor tipică similară . Fumătorii înțeleg riscurile pentru sănătate ale fumatului, dar nu cred că acest risc se aplică în mod specific lor. Există o listă lungă de astfel de comportamente. Oamenii au tendința de a avea convingeri foarte-- roz despre viitorul lor, chiar și în prezența unui fel de informații obiective. Deci, chiar dacă le oferiți oamenilor informații despre riscurile pentru sănătate ale fumatului, ei înțeleg riscurile pentru sănătate. Dar apoi sunt ca, ei bine, asta nu mi se va aplica. Desigur, nu există niciun motiv întemeiat pentru a renunța. Ar trebui să se aplice oricui. Așa că oamenii vor doar ca unele lucruri să fie adevărate, probabil pentru că îi face mai fericiți în anumite privințe. Deci, dincolo de perspectivele viitoare, oamenii tind să aibă, de asemenea, opinii prea pozitive despre abilitățile și trăsăturile lor. Deci, de exemplu, 99% dintre șoferi cred că sunt mai buni decât șoferul obișnuit. 94% dintre profesorii de la Universitatea din Nebraska cred că sunt profesori mai buni decât profesorul mediu de la universitate. Nu știu cum arată acest număr la MIT, dar probabil este mai mare de 50%, de asemenea. Deci [INAUDIBIL], puteți găsi acest tip de dovezi dintr-o serie de domenii. În unele cazuri, există o altă explicație potențială pentru acest lucru, dar, în linii mari, există o dovadă destul de solidă că oamenii sunt prea încrezători, prea pozitivi cu privire la, A, ce se va întâmpla cu ei în viitor, și B, despre gândirea la propriile abilități. și abilități. Acum, dacă vă uitați la studenții MIT, totuși, în contrast, atunci când întrebați despre studenți diferite întrebări, și acesta este dintr-un sondaj recent de acum câțiva ani pe care MIT le întreabă studenților. O întrebare aici este din punct de vedere academic, m-aș considera peste medie la MIT. Oamenii spun că aproximativ 31% dintre studenți spun că sunt peste medie. În special, elevele tind să creadă că sunt sub medie. Oamenii ar putea avea convingeri părtinitoare cu privire la medie. Deci ceea ce crezi că este un student mediu MIT ar putea fi de fapt ca al cincilea sau orice altceva, unele dintre cele mai înalte percentile, pentru că, în esență, ești expus la toate olimpiadele de succes și matematică și orice, câștigurile pe care le primesc oamenii, ceea ce pur și simplu nu este ceea ce studentul mediu este ca. Există, desigur, și o selecție foarte severă în ceea ce privește faptul că există atât de mulți oameni inteligenți și geniali la MIT încât, într-un fel, percepția oamenilor este destul de părtinitoare. Întrebările aici au fost puse despre media la MIT, dar chiar și acolo cred că oamenii ar putea fi părtinitori în ceea ce privește gândirea care este media. S- ar putea să existe, de asemenea, unele îngrijorări legate de dezamăgire în sensul sensului – și asta este ceea ce spuneam înainte – când te gândești că ai exagerat de încredere, poate în anumite moduri – așa că o problemă sau un motiv pentru care s-ar putea să nu ajungi a fi prea încrezător pentru o lungă perioadă de timp este dacă primești feedback. Și la MIT, oamenii primesc o mulțime de examene și așa mai departe, unde poți învăța sau interacționa cu alții, dar poți observa cum se descurcă oamenii în general. Și dacă ești îngrijorat că vei fi dezamăgit sau ai fost deja dezamăgit de mai multe ori, atunci a te gândi că ești cea mai inteligentă persoană din clasă s- ar putea să nu fie o idee bună, deoarece s-ar putea să fii dezamăgit din nou. Și apoi vom vorbi puțin mai mult despre gen într-o prelegere diferită mai târziu. Aceasta este o temă foarte comună -- o secundă -- este că studenții MIT, sau în general femeile, dar în special și studenții MIT, sunt deosebit de subîncrezători. Nu știm exact de ce, dar este o constatare foarte solidă , nu doar la MIT. În anumite privințe, atunci, există încă o întrebare – deci este o observație foarte frumoasă că într-un fel, credințele pot fi, de asemenea, o formă de auto-motivare. Deci, dacă sunteți cu adevărat interesat de succesul academic și de a fi cu adevărat bun la examene și așa mai departe și așa mai departe, dacă nu aveți încredere, poate fi un motiv de motivare pentru a spune că sunteți cu adevărat îngrijorat de eșec. Ești îngrijorat că faci rău și așa mai departe. Apoi muncești extrem de mult și apoi te descurci mai bine la examene. Te surprinzi pozitiv. Acesta poate fi un motivator important. Desigur, asta ar putea merge și în altă direcție. Ar putea fi cu adevărat descurajator. Dacă crezi că ești cu adevărat groaznic în orice, atunci s-ar putea... la sfârșitul zilei, s- ar putea să nu mai studiezi deloc, pentru că ce rost are? Deci, există și aici un pic de compromis. Și s-ar putea ca, dacă crezi că oamenii sunt... atunci când nu sunt încrezători, asta duce la motivație și îi face mai buni la școală. În plus, vor fi mai puțin dezamăgiți și vor primi surprize pozitive. Asta ar putea fi o explicație. Cred că există din nou o mică întrebare. De ce este așa la MIT și nu la populația generală? Dar s-ar putea să aibă de-a face cu frecvența feedback-ului, școala și așa mai departe și așa mai departe. Și poate, de asemenea, doar cu normele sociale sau alte lucruri care poate sunt oarecum mai dificil de explicat. Predam studenților de la Harvard ca student la licență. Nu sunt atât de sigur că studenții de la Harvard sunt subîncrezători, să fiu sincer. Nu am văzut dovezile sondajului în acest sens, dar impresia mea este că studenții MIT sunt mai puțin încrezători în comparație cu studenții de la Harvard. Să lăsăm așa. Dar cred că este adevărat dacă te uiți la Caltech și la alte tipuri de școli care sunt foarte asemănătoare cu MIT. Cred că... cred că veți găsi rezultate similare în astfel de sondaje. BINE. Deci, următorul lucru despre care vorbim este foarte repede ceea ce se numește utilitatea ego-ului. Deci, parțial, vreau să vorbesc despre utilitatea anticipativă, care a fost ideea că oamenii vor să aștepte cu nerăbdare lucruri bune în viață. Și, prin urmare, ei-- au convingeri umflate despre ceea ce se va întâmpla în viitor. Un aspect foarte înrudit este ceea ce se numește utilitatea ego-ului, care este -- așa că doar pentru a recapitula, credințele umflate ar putea fi explicate prin utilitate anticipativă, în esență, pentru a spune că o abilitate mai mare înseamnă perspective de viitor mai bune, iar oamenii vor să se convingă că au abilități ridicate. Și, prin urmare, dacă crezi că ești cu adevărat inteligent, asta înseamnă că se vor întâmpla lucruri bune în viitor. Dar s-ar putea să fie, de asemenea, ca și cum, chiar acum, te simți mai bine cu tine însuți și, prin urmare, ai convingeri umflate despre tine. Așa că este adesea dificil de diferențiat empiric în sensul ca, s-ar putea să simt că arăt bine, deștept și așa mai departe, pentru că mă face să mă simt bine acum. Sau s-ar putea să vreau să păstrez acele convingeri, pentru că asta înseamnă că se vor întâmpla lucruri bune în viitor și voi avea un viitor strălucit în viitor. Așa că aceste lucruri sunt ușor de descurcat și ambele joacă probabil un rol important la sfârșitul zilei. Așa că acum un lucru despre care voi vorbi puțin mai mult și mai târziu în semestru este despre sănătatea mintală. Și deci există această literatură care susține că iluziile pozitive sunt... promovează, de fapt, bunăstarea psihologică. Deci, acesta este argumentul care este aici, că excesul de încredere este, de fapt, vital și important pentru menținerea sănătății mintale. Atât de încrezător și asta îi face pe oameni mai fericiți. Oamenii sunt mai capabili să aibă grijă de ceilalți dacă cred că ei înșiși se descurcă mai bine. Sunt mai buni în a face muncă creativă și productivă. De asemenea, este mai bine decât încrezător, îi ajută pe oameni să gestioneze feedback-ul negativ. Deci, în general, toate aceste lucruri sunt [INAUDIBILE], așa că această literatură susține că excesul de încredere îi ajută de fapt pe oameni în viața lor de zi cu zi. În special, ajută oamenii să-și mențină o sănătate mintală pozitivă. Și există acest termen numit realism depresiv, care înseamnă că așteptările realiste ar putea fi de fapt dăunătoare sănătății mintale. Astfel încât lumea este dificilă în diferite moduri și lucruri rele se întâmplă în multe vieți, iar dacă oamenii nu sunt prea optimiști cu privire la ceea ce se va întâmpla în viitor și așa mai departe, asta ar putea fi de fapt rău pentru sănătatea lor mintală. Vom reveni la această problemă despre fericire și sănătate mintală într-o prelegere ulterioară, dar am vrut să semnalez aceste lucruri. Sunt foarte legați unul de celălalt. Și un alt motiv poate pentru care excesul de optimism ar putea fi, de fapt, bun sau nu dăunător, este pentru că nu numai că îi face pe oameni mai fericiți, dar i-ar putea ajuta și pe oameni să-și protejeze sănătatea mintală. BINE. Deci, pe scurt, și asta seamănă mai mult cu... există cercetări în unele dintre aceste lucruri. Unele dintre acestea sunt mai anecdotice. Care sunt câțiva factori care afectează amploarea prejudecăților pozitive? Deci, oamenii tind să aibă părtiniri mai mari , de fapt, cu privire la perspectivele și trăsăturile care sunt importante pentru ei personal. Pe de o parte, ați putea spune, ei bine, oamenii ar trebui, de asemenea, să fie mai bine informați despre aceste lucruri. Dar în măsura în care le afectează utilitatea, acestea ar putea fi mai părtinitoare. Dacă sunt lucruri care sunt cu adevărat importante pentru tine, s- ar putea să fii mai părtinitor pentru că tocmai asta te va face mai fericit. Informațiile obiective disponibile sau iminente au tendința de a scădea părtinirile, ca în cazul în care-- și despre asta vorbeam cu studenții MIT. Când te gândești la performanța academică, primești o mulțime de feedback în fiecare semestru. Deci, într-un fel, este mai dificil să fii prea optimist sau să menții o imagine prea optimistă a sinelui tău academic dacă ai toate aceste semnale obiective din nou și din nou. Așadar, o predicție aici ar fi că, de exemplu, dacă te-ai uita la studenții din primul, al doilea, al treilea și al patrulea an , poate că o parte din subîncrederea apare abia mai târziu în semestru. Desigur, există și alte motive pentru care s-ar putea să nu fie cazul. Apoi, dacă feedback-ul despre prospect sau despre orice prospect este mai ambiguu și supus interpretării, părtinirile tind să fie mai mari. Deci, în special, oamenii sunt părtinitori în mod special în situațiile în care oamenii primesc feedback ambiguu, unde puteți interpreta lucrurile în orice fel. Deci ori ai fost cu adevărat inteligent și ai făcut ceva foarte grozav, ori ești doar norocos. Și oamenii tind să, în multe lucruri din viață, oamenii tind să interpreteze un fel de lucruri norocoase care s-au întâmplat în viața lor, tind să creadă că acestea se datorează abilităților. Și există această lucrare foarte frumoasă într-o carte a lui Robert Frank -- el este la Universitatea Cornell -- care susține că oamenii tind să interpreteze o mulțime de lucruri care se întâmplă în viața lor, care într- adevăr sunt în mare parte doar noroc. Ei tind să creadă că asta se datorează abilităților lor uimitoare și așa mai departe. Și acesta este motivul pentru care, de multe ori, este că multe dintre aceste feedback sau multe dintre aceste informații sunt ambigue. O poți interpreta în orice fel. Iar oamenilor le place să creadă că lucrurile bune sunt pentru că s- au descurcat foarte bine, iar lucrurile rele sunt pentru că pur și simplu au ghinion. Dacă oamenii... și asta e destul de interesant. Dacă oamenii simt că au control asupra rezultatelor, părtinirile tind să fie mai mari. Experiența uneori crește părtinirile, dar nu pentru experții care primesc feedback foarte bun. Așa că meteorologii sau alții care primesc o mulțime de feedback tot timpul, de fapt tind să nu fie prea încrezători, pentru că, din nou, dacă primiți atât de mult feedback tot timpul, este greu să vă mențineți excesul de optimism. BINE. Așa că acum o întrebare pe care ați putea-o avea este, ei bine, v-am arătat o grămadă de informații despre convingeri părtinitoare, dar nu multe despre acțiunile reale. Desigur, comportamentul de testare și boala Huntington și așa mai departe [INAUDIBLE] unele acțiuni. Dar o mulțime de lucruri despre Weinstein și alte studii au fost doar despre credințe auto-denumite. Și o întrebare pe care ați putea-o avea este, ei bine, aceasta este despre auto-raportari. Ce zici de preferința ta pentru alegerile pe care le fac oamenii? Deci există niște dovezi care provin din experimente de laborator și există alte dovezi pe care le voi arăta despre alegeri reale. Deci, un experiment foarte frumos este lucrarea lui Eil și Rao din 2010. Modul în care funcționează este că oamenilor li se oferă feedback despre oamenii care fac teste de IQ și sunt evaluați în funcție de atractivitatea lor fizică de către alții din studiu. Și primesc feedback despre acest scor la testul IQ și atractivitatea lor fizică. Aceste două lucruri sunt alese probabil pentru că oamenilor le pasă foarte mult la ele. Oamenilor le pasă cât de deștepți sunt. Oamenilor le pasă și de cât de bine arată. Și apoi, în studiu, autorii evidențiază convingerile anterioare ale oamenilor, credințele de la început înainte de a primi informații, despre un rang între unu și 10. Deci oamenii sunt puși în grupuri de 10 și apoi întrebați despre, într-un grup de 10. Oameni, cum credeți că vă clasați în comparație cu ceilalți? Și apoi oamenii primesc câteva informații și obțin, în special, comparații bilaterale cu un alt participant din grup. Și apoi autorii își scot posteriorul, deci convingerile după primirea acestor informații și, de asemenea, disponibilitatea de a plăti pentru rangurile adevărate. Și în linii mari, ceea ce au descoperit autorii este că există o procesare asimetrică a informațiilor obiective despre sine. În special, când oamenii primesc știri pozitive, așa că atunci când cineva spune că ai fost comparat cu o altă persoană din studiu și arăți mai bine sau ai un scor IQ mai bun decât această altă persoană, oamenii tind să fie aproximativ bayesieni, ca în ele tind să fie destul de buni la actualizarea efectivă pe baza acestor informații. În schimb, atunci când oamenii primesc știri nefavorabile, ei tind să ignore semnalele și, în esență, tind să nu reacționeze cu adevărat la aceste informații. Așa că este foarte în concordanță cu oamenii care sunt foarte fericiți să primească feedback pozitiv și de fapt buni să- l integreze, deoarece sunt buni să facă calculele așa cum și- ar dori un Bayesian. Dar, odată ce primesc feedback negativ, ei, în principal, nu fac decât să ignore acele informații, probabil și foarte în concordanță cu convingerile motivate. Oamenii tind să-și dorească să aibă imagini pozitive despre ei înșiși. Există, de asemenea, unele dovezi ale dorinței oamenilor de a plăti pentru informații dacă cred că informațiile vor fi bune și că nu sunt dispuși să plătească pentru informații dacă cred că informațiile vor fi proaste, deci dacă sunt mici în rânduri. Din nou, oamenii vor să audă lucruri bune despre ei înșiși și învață mai multe sau sunt dispuși să învețe mai multe atunci când primesc vești pozitive. Sunt, de asemenea, dispuși-- dispuși să plătească mai mult pentru informațiile despre care cred că vor fi pozitive. Există și alte dovezi care sunt similare cu asta. Există o lucrare foarte drăguță sau similară a lui Mobius și colab. care seamănă foarte mult cu Eil și Rao. Există niște lucrări foarte frumoase ale lui Florian Zimmermann în memorie motivată. Așa că lucrarea susține că nu este vorba doar despre momentul în care oamenii se actualizează imediat. Deci, atunci când oamenilor li se oferă informații pozitive sau negative , se actualizează diferit. Dar ceea ce arată Florian Zimmermann este că în munca sa, atunci când oamenilor li se oferă această informație, de fapt, în experimentul său nu există o actualizare asimetrică pe termen scurt. Așa că, atunci când oamenilor li se oferă aceste informații despre... asta este despre cum au procedat într-un test în Germania, pe termen scurt, oamenii par să nu fie prea optimiști în actualizarea lor. Dar apoi, o lună mai târziu, când autorul se întoarce la oameni și îi întreabă despre informațiile pe care le-au primit și despre convingerile lor, oamenii tind să-și amintească mai mult semnalele pozitive decât cele negative. Și asta sugerează că memoria poate juca un rol important în formarea credințelor motivate. Când se întâmplă lucruri, lucruri bune, oamenii își amintesc mai multe, iar lucruri rele, nu atât. Acum, toate acestea sunt experimente de tip laborator în care oamenii sunt stimulați să dea răspunsuri corecte. Dar, într-un fel, este oarecum artificial. Există, de asemenea, destule dovezi în lumea reală , în special, când vine vorba de comportamentul financiar sau de tranzacționare . De exemplu, există Barber și Odean care arată că... se uită la investitorii mici la scară prea încrezători. Bărbații, de exemplu, tind să facă comerț mult mai mult decât femeile. De asemenea, știm din alte situații că bărbații tind să fie mai încrezători decât femeile, iar acei bărbați, de asemenea, pierd mai mulți bani sau câștigă mai puțini bani în mod plauzibil din cauza excesului de încredere. Cu acest tip de dovezi, este adesea puțin complicat pentru că este greu de spus, este din cauza genului? Se datorează excesului de încredere și poate altor lucruri care sunt corelate cu asta? Dar există destule dovezi cu privire la acest tip de comportament că, în esență, excesul de încredere duce la o decizie mai proastă aici, în acest caz, decizii de tranzacționare. Există, de asemenea, o lucrare foarte frumoasă de Ulrike Malmendier și Tate despre orgoliul managerial. Ei au un mod inteligent de a identifica managerii prea încrezători, care în esență sunt manageri care sunt prea încrezători - dețin opțiuni pe acțiuni, dacă dețin acțiuni. Deci nu ar trebui să faci asta și, cel mai probabil, vei face asta doar dacă crezi că compania ta se va descurca foarte bine în comparație cu alte companii. În schimb, exercitați-- ar trebui să vă exercitați opțiunile pe acțiuni și să vă diversificați și să nu fiți prea investit în propria firmă. Dar dacă crezi că ești cu adevărat grozav sau firma ta este cu adevărat grozavă, tu [INAUDIBIL].. Și tocmai acei manageri prea încrezători își angajează afacerea în mai multe fuziuni, iar acele fuziuni, arată Malmendier și Tate, de fapt, nu sunt bune. . Oamenii tind să facă prea multe fuziuni care, în esență, distrug valoarea, probabil din cauza excesului de încredere. Deci există și acest tip de dovezi. Deci, în general, credem că există destul de multe dovezi ale oamenilor care au în mod sistematic convingeri supraoptimiste. Și acele convingeri supraoptimiste afectează alegerile oamenilor într-un mod care îi înrăutățește. În unele moduri, în special, în opțiunile financiare în care oamenii tind să piardă sau să distrugă valoare. BINE. Aveți întrebări despre asta înainte de a trece la euristici și părtiniri? BINE. Atunci am vorbit deja despre trei dintre cele patru probleme ale noastre aici. Ultimul lucru despre care nu am vorbit prea mult este să spunem că învățarea bayesiană este foarte grea și că oamenii ar putea să nu fie buni la asta, nu din motive motivate sau din motive de utilitate [INAUDIBIL] anticipativ [INAUDIBIL] utilitate. Dar s-ar putea să fie foarte greu de făcut, iar oamenii folosesc în esență euristica pentru că este prea greu să calculeze singuri aceste lucruri. Acum am vorbit deja destul de mult despre asta. O mulțime de alegeri economice sunt făcute în condiții de incertitudine. Aproape orice în viață implică o anumită incertitudine, așa că trebuie să știm ceva despre probabilitatea unor evenimente relevante. Și dacă decizi pe ce subiect din curs să te concentrezi atunci când studiezi pentru un examen și nu ai decât o noapte să faci asta. Dacă un antrenor de baschet decide dacă să lase jucători obosiți în joc, faci o judecată probabilistică despre care jucător va fi cel mai bun. Multe decizii medicale, manageriale, educaționale, de carieră, în esență toate aceste tipuri de decizii implică probabilități bazate pe probabilitatea ca lucrurile bune să se întâmple, unele probabilități să se întâmple lucruri rele și trebuie să faci niște estimări despre acele probabilități. Acum, cum pot face indivizii o judecată probabilistică de acest fel? Până acum, când am vorbit despre preferințele de risc la începutul semestrului, ne-am uitat în esență la cum fac oamenii aceste alegeri pentru probabilități date, nu? Aceasta a fost în esență teoria prospectului. Era vorba despre Kahneman și Tversky, 1979, care a fost cum cred oamenii despre risc? Și ceea ce am presupus întotdeauna a fost că distribuția probabilității a fost dată. Există 50% șanse să se întâmple ceva bun. Există o șansă de 50% ca ceva rău să se întâmple și cum fac oamenii astfel de alegeri? Cum arată funcția lor de utilitate ? Acum vom vorbi despre cum învață oamenii despre astfel de probabilități? Cum, în primul rând, actualizează cum sunt probabilitățile? Ceea ce este, desigur, o contribuție foarte importantă în luarea deciziilor. Acum, aceasta se bazează pe munca de pionierat a lui Kahneman și Tversky, chiar mai devreme decât lucrarea din '79. Aceasta este, în special, o lucrare despre 1974, care se află în lista de lectură și pe site-ul cursului. Acum, mai întâi, vreau să încep cu-- și acest lucru este important în economia comportamentală să recunoaștem și să încercăm să subliniez că oamenii sunt destul de raționali și destul de buni în diferite moduri, în sensul că oamenii înțeleg o mulțime de lucruri corecte. În special, oamenii sunt destul de buni în ceea ce privește direcțiile largi ale judecăților de probabilitate ale oamenilor. Iată un exemplu foarte simplu. Imaginați-vă că vă decideți dacă să vedeți noul film James Cameron . Acesta ar putea fi un film cu James Cameron. Ar putea fi o dramă coreeană sau orice altceva. Oamenii se gândesc că vor să urmărească ceva nou. Ei bine, cum ai de gând să faci asta? Ei bine, puteți citi câteva recenzii online. Auzi câteva păreri de la prietenii tăi. Te uiți la unele Rotten Tomatoes sau la alte evaluări și apoi încerci să faci astfel de alegeri. Și așa că începi... poate că probabil ai vrea, OK, am mai văzut un film cu James Cameron sau am spus dramă coreeană, indiferent de ce te interesează. Am mai văzut așa ceva înainte? Cât de mult mi-a plăcut cel precedent? Acesta ar putea fi antecedentul cu care începeți. Și apoi obțineți aceste alte informații din recenzii online, diverse opinii de la prieteni sau evaluări Rotten Tomato și cum le folosiți, atunci? Ce faci cu alea? Deci, în esență, ceea ce vei face este să iei niște-- ai ceva anterior, care este despre filmele cu James Cameron sau orice altceva pentru a începe. Și așa e... asta folosești pentru a începe în primul rând. Și apoi obțineți în esență aceste informații. Și dacă sunt informații pozitive despre acele filme specifice, atunci vei actualiza. Și dacă sunt răi, dacă prietenilor tăi nu le place, așa cum ai spus, actualizează asta. Observă că s-ar putea să ai și un prieten care are gusturi groaznice în filme, iar dacă acel prieten nu-i place un film, să actualizezi invers și așa mai departe. Așa că nu trebuie să fie necesar ca evaluările filmelor prietenului tău să fie corelate pozitiv cu ale tale. Asta ar putea fi încă informativ. Dacă cineva are gusturi groaznice de film și îi place ceva, aceasta ar putea fi de fapt o veste bună pentru filmul respectiv. Dar exact... asta am aici. În esență, ceea ce veți face este o versiune a acestui lucru ar fi să începeți cu tariful de bază sau anterior. Și apoi, în esență, utilizați diferitele informații și apoi vă ajustați probabilitatea în sus sau în jos. Să presupunem că trebuie să fiți dispus să plătiți [INAUDIBILĂ] sau probabilitatea dvs. de a vedea filmul sau de a face alte lucruri sau probabilitatea de a vă plăcea filmul, o ajustați în sus sau în jos în funcție de diferitele informații pe care le primim. Și așa, în general, oamenii sunt drăguți-- și aceasta este o procedură destul de rezonabilă și matematică, bine întemeiată din punct de vedere matematic. Acest lucru este de fapt destul de aproape de ceea ce ar face un Bayesian. Deci oamenii sunt de fapt destul de buni la asta. Sunt drăguți-- înțeleg elementele de bază ale formării estimărilor de probabilitate. Ei știu direcția în care caracteristicile probabilitatea de referință și informațiile disponibile ar trebui să afecteze estimările. Deci, în general, oamenii sunt destul de buni. Acum, ceea ce este mult mai greu de făcut nu este doar o direcție, ci și măsura în care ar trebui să actualizați. Adică, oamenii știu în ce direcție să se îndrepte, ca dacă ție și mie ne plac filmele similare și îți spun că acest film a fost grozav, este destul de clar că ar trebui să te miști în sus. Dar ceea ce este mult mai greu de înțeles este cât de mult ar trebui să te deplasezi în sus în estimarea ta a cât de bun este filmul sau probabilitatea ca filmul să-ți placă. Și asta este adevărat pentru multe lucruri din viață. Oamenii sunt destul de buni la direcția în ceea ce privește unde să se miște în sus sau în jos. Ceea ce stau mult mai rău este cât de mult să-și ajusteze estimările. Și acolo ar trebui să folosească Regula lui Bayes, dar asta este extrem de solicitant din punct de vedere cognitiv. Și astfel, în multe situații, oamenii tind să nu înțeleagă acest lucru. Acum, doar ca să vă reamintesc, și cred că în recitare ați discutat și despre asta, ce este Regula lui Bayes sau cum funcționează Regula lui Bayes? Lasă-mă să trec foarte repede prin asta și apoi să mă concentrez asupra următoarelor dovezi. Iată un exemplu. Să presupunem că aveți o monedă pe care începeți să o gândiți ca a-- este corectă cu o probabilitate de 2/3. Asta înseamnă că moneda este înclinată spre capete sau moneda este capete și cozi. Este tendențios către capete cu probabilitate de 1/3, caz în care capete apar în 75% din timp. Acum, dacă arunci moneda și apare H, capete, care este probabilitatea ca asta să fie corect? În mod clar, ar trebui să fie 2/3, pentru că ai ceva semnal, dar cu cât ar trebui să ajustați este de fapt foarte greu de făcut. Așa că te poți gândi la asta în capul tău și îți dai seama că este de fapt cam greu de făcut, cu excepția cazului în care poți să- l notezi. Deci, să presupunem că trebuie să iei o decizie foarte rapidă. În special, este de fapt foarte greu să faci asta rapid pe cont propriu. Puteți face acest lucru în special cu un singur semnal, dar să presupunem că obțineți mai multe semnale și devine mult din ce în ce mai greu în timp. Acum cum ai face asta? Puteți sorta... în acest caz particular, puteți face o ilustrare grafică. Din nou, voi face acest lucru foarte repede, dar puteți citi despre asta în general. Vă puteți gândi la, există un fel de două tipuri de monede sau gen urne. Există o monedă corectă care este reprezentată de o urnă cu un număr egal de capete și bile de coadă. Și există o monedă nedreaptă, care este reprezentată de o urnă în care 75% din bile sunt H. Deci nu știi dacă moneda este corectă, așa că nu știi din ce urnă scoți. Și o modalitate de a vă gândi la asta este să vă imaginați că desenați dintr-o urnă care conține ambele urne. Desigur, trebuie să luați în considerare și probabilitatea ca mingea corectă să fie de 2/3. Deci urna echitabilă are de două ori mai multe bile decât cea nedreaptă. Așa că o poți reprezenta într-un fel. Și apoi să presupunem că trageți o minge la întâmplare și este H, care este probabilitatea ca aceasta să provină din urna târgului? Apoi, din nou, dacă ați luat clase de probabilitate și așa mai departe, ar trebui să vă fie relativ simplu de calculat. Dar aici, în mod grafic, puteți arăta foarte simplu. În esență, sunt șapte bile roșii. Sunt patru în moneda corectă și trei în moneda nedreaptă. Deci probabilitatea ca acesta să provină din moneda echitabilă este de 4/7. În mod similar, dacă trageți un T, atunci probabilitatea să provină din urna echitabil este de 4/5, nu? Și asta este, într-un anumit sens, poți scrie matematica și este destul de clar și așa mai departe. Dar într-un fel, este greu să faci asta în capul tău, în sensul că știi că ar trebui să fie mai mic de 2/3, dar cât de mult mai mic și cât de mult ar trebui să ajustezi este de fapt cam greu. Și aici răspunsul se întâmplă să fie 4/7. Și iată un fel de mod formal de a face asta. Nu am de gând să intru în asta. Dar crede-mă, răspunsul este 4/7. Acum, chiar și acest exemplu simplu de regula lui Bayes, poate a fost foarte simplu pentru tine. Dar este oarecum dificil de urmărit în sensul că ai fi făcut corect prima propoziție imediat dacă ți-aș acorda 10 secunde? Poate ca da, poate ca nu. Dar probabil că mulți dintre voi ați fi greșit. Acum, în plus, atunci, dacă încercați să aplicați acest tip de reguli sau regula de bază în situații noi cu mai multe informații diferite, este mult mai dificil. Să presupunem că ți-am spus să desenezi de 17 ori și să primești acele semnale și fără înlocuire și cu înlocuire și așa mai departe. Lucrurile ar deveni mult mai dificile. Iar exemplul urnei este, de fapt, unul mult mai ușor. Pentru că există cel puțin eu vă spun exact care sunt probabilitățile. Dar în multe situații din lumea reală, nici măcar nu știi asta. Un prieten care îți spune că filmul este bun sau rău, nu este clar cum să citești acel semnal, cum te gândești la acel semnal în ansamblu. Deci, dar majoritatea oamenilor nu cunosc regula exactă a regulii lui Bayes. Cred că, la MIT, majoritatea studenților o fac. Dar în populația generală, oamenii nu. Și chiar dacă o fac, nu pot sau nu vor să se gândească atât de mult în multe cazuri. Deci, ceea ce fac oamenii în schimb, folosesc comenzi rapide intuitive pentru a evalua probabilitățile. Acum, asta e un lucru bun. Așa că dorim ca oamenii să folosească aceste comenzi rapide, deoarece altfel pur și simplu se vor bloca și nu vor putea face nicio alegere. Și astfel, într-un anumit sens, este bine că oamenii simplifică într-un fel problemele și fac unele alegeri rapid. Deci, într-un anumit sens, este bine. Dar duce și la greșeli sistematice. Pentru că, într-un anumit sens, puteți folosi comenzi rapide. Și te ajută să faci lucrurile aproximativ corect. Dar acum, dacă putem înțelege comenzile lor rapide, atunci putem înțelege și, potențial, greșelile lor sistematice. Deci, ceea ce oamenii tind să facă este să se concentreze asupra uneia sau a unui mic set de situații la îndemână care pare cel mai relevant. Ei se concentrează pe asta pentru a lua decizia lor. Și adesea, atunci, ei neglijează în mod sistematic alte probleme mai complicate ale situației, ceea ce face ca probabilitatea estimărilor lor să fie de obicei incorecte. Și acum întrebarea este, putem să înțelegem într-un fel pe ce se concentrează oamenii? Și putem înțelege ce determină aceste prejudecăți sistematice să facă un fel de predicții clare cu privire la modul în care oamenii fac lucrurile greșit. Și apoi, poate, dacă doriți să ajutați oamenii să facă alegeri mai bune, le puteți oferi și informații valide. Acum, o problemă deosebit de interesantă este secvențele de rezultate aleatorii. Așa cum tocmai ți-am arătat, dacă arunci bile dintr-o urnă, aceasta este o situație foarte relevantă, nu pentru că oamenii din lumea reală, în situații reale, aruncă bile din urne, ci mai degrabă pentru că, în multe situații, tu primiți de fapt semnale repetate în timp pe care ar trebui să le utilizați pentru a actualiza. Deci, un investitor ar putea observa performanțele anterioare ale fondurilor mutuale înainte de a decide în care să investească. Un pacient al unui medic ar putea observa rezultatul intervențiilor chirurgicale anterioare înainte de a decide dacă să efectueze intervenția chirurgicală sau ce medic să aleagă. Un antrenor poate observa performanța recentă a unui jucător de baschet înainte de a decide dacă îl pune pe jucător în joc. Există o mulțime de situații în care oamenii primesc semnale repetate în timp și apoi trebuie să încerce să deducă probabilitățile ca anumite evenimente să se întâmple. Deci, acesta este un lucru foarte comun în lume pe care ar trebui să încercăm și să îl înțelegem. Acum, un model sistematic pe care îl vedem în lume este ceea ce se numește eroarea jucătorului de noroc. Aceasta este credința falsă că, într- o secvență de extrageri independente dintr-o distribuție, un rezultat care nu a avut loc de ceva timp are mai multe șanse să apară în următorul bloc. Deci partea importantă și ceea ce face multă muncă aici sunt extragerile independente. Să presupunem că există o distribuție a rezultatelor și există extrageri independente, ceea ce înseamnă că, în esență, ceea ce s-a întâmplat în ultimele două, trei sau patru extrageri nu ar trebui să aibă niciun efect asupra a ceea ce se va întâmpla în următoarea extragere. Deci, dacă joci la ruletă sau la orice fel de poker sau altele asemenea, dacă ești citit de mai multe ori la rând, asta nu are exact nici un impact asupra probabilității ca roșu sau negru să apară la următoarea extragere. Dar oamenii tind să aibă un fel de cunoștințe populare despre, ei bine, dacă roșul a apărut de câteva ori, acum negrul se datorează și invers. Și asta este adevărat în multe situații diferite. Dar partea importantă aici este că există o secvență de extrageri independente. Ca să spun, acestea sunt situații în care distribuția probabilității este de fapt nulă. Adică , atunci când joci la ruletă sau mergi la un cazinou, nu trebuie să înveți despre care este probabilitatea ca ruleta să fie corectă sau nu. Știți că există unele monitorizări și așa mai departe în acele situații. Știi, în esență, că șansa de a deveni roșu sau negru este aceeași. Și totuși oamenii tind să facă astfel de actualizări. Există o hârtie frumoasă de Gold și Hester, o hârtie veche care arată acest lucru destul de frumos, în care subiecților li se spune că moneda cu o față neagră și una roșie ar fi răsturnată de 25 de ori. Iar experimentul este ușor pe furiș aici, pentru că, în esență, au raportat oamenilor o secvență predeterminată de evenimente. Așa că există o înșelăciune implicată aici, care este puțin mai complicată, dar este în mare parte bine. Deci, ceea ce văd ei este, în esență, subiectul vede 17 răsturnări mixte de monede. Așa că văd o secvență de răsturnări de monede. Este roșu și negru și așa mai departe. Și apoi, la sfârșitul ei, vezi în esență un negru și patru roșii. Și așa, din nou, ar trebui să fie ca extrageri independente, care pentru a face acest caz, în acest experiment, au cam trucat ultimele cinci extrageri, ceea ce nu este chiar ideal. Dar să mergem puțin cu asta. Și așadar, ceea ce văd oamenii în acest experiment este în mare parte dovezi de roșu și negru, unde aproximativ roșu și negru sunt egale. Dacă ceva -- deci cei 17 sunt amestecați -- acestea sunt de fapt remițe -- dacă ceva, oamenii au văzut mai mult roșu decât au văzut negru. Apoi, în a 23-a flip, după ce au văzut aceste 22 de flip-uri pentru început , participanților li s-a oferit posibilitatea de a alege între 70 de puncte cu siguranță sau 100 de puncte dacă următorul flip era culoarea lor. Și punctele sunt în esență lucruri pentru care pot obține bani în cele din urmă. Și acum se alege aleatoriu dacă jumătate dintre subiecți culoarea era roșie și jumătate dintre ei era neagră. Și așa că acum tendința de a lua cele 70 de puncte dezvăluie convingerile despre șansele ca următorul flip să fie culoarea lor. Deci, dacă crezi că probabilitatea este de 50%, ceea ce este un fel, având în vedere informațiile pe care le-ai primit, probabil că ar trebui să crezi că este de 50%, iar dacă nu ai riscuri în special, ar trebui să alegi cu adevărat cele 70 de puncte desigur. Pentru că o așteptare, dacă obții p ori 100, dacă este 50%, obții, în esență, 50. Deci, trebuie să alegi doar „100 de puncte dacă următorul flip este culoarea ta” dacă chiar crezi că culoarea ta este probabil să apară. Și, în special, dacă probabilitatea dvs. ca acest lucru să se întâmple este de 70% sau mai mare, observați că asta presupune chiar și neutralitatea riscului. Deci, dacă oamenii sunt neutri față de risc, dacă cred că probabilitatea este de 70%, ar trebui să fie diferiți. Și din nou, dacă sunt neutri la risc și aleg aici numărul 2, culoarea lor, ei bine, asta este cazul doar dacă cred că probabilitatea de apariție a culorii este mai mare de 70%. Și așadar, având în vedere dovezile pe care le-au văzut, rareori se va întâmpla ca -- sau oamenii ar trebui într-adevăr, având în vedere dovezile care sunt acolo, cel mai bun lucru pe care îl pot face este în esență -- sau lucrul este configurat astfel încât să fie cu adevărat ar trebui să aleagă numărul unu. Dar, bineînțeles, ideea este aici, dacă oamenii cred că a fost de patru ori roșu, așa că acum negru este datorat, predicția ar fi că oamenii ar fi mai probabil sau vor alege articolul numărul 2 dacă culoarea lor este neagră. Și așa că 24 din 29 de subiecți roșii au ales să ia lucrul sigur, care în esență este opțiunea 1 aici pe care v-am arătat-o. Și opt din 30 dintre subiecții de culoare au făcut-o. Deci, aceștia sunt în esență oamenii care își aleg culoarea. Deci, dacă oamenii au negru ca culoare, ei aleg în esență această opțiune pentru că chiar cred că acum negrul se datorează, deoarece au fost în esență patru roșii la rând. Acum, din nou, dacă vi se spune -- și asta este puțin în joc în acest experiment -- că acestea sunt evenimente independente, care pentru răsturnările de monede, într-adevăr ar trebui să fie evenimente independente, asta nu are niciun sens. Ar trebui, dacă este ceva, să credeți că roșu este mai probabil, deoarece moneda ar putea fi sortată mai probabil să fie roșie. Dar un fel de a crede că negrul este mai probabil nu este o idee bună. Și, în esență, s-ar putea să te facă să pierzi bani. Acum, există o variantă interesantă pentru care au stabilit, pentru unele variante, a 23-a aruncare a monedei a fost întârziată cu ceva timp, 24 de minute. Și ceea ce găsesc atunci este, de fapt, o dovadă mai slabă a ceea ce se numește eroarea jucătorului de noroc, care pare să spună că odată ce lași moneda să se odihnească pentru un timp, oamenii par să creadă că lăsând moneda să se odihnească pentru un timp, care fel de face mai probabil, cred, ca șirul să continue, sau mai puțin probabil ca în esență negru să fie acum cazul. Așa că oamenii par să le spună în mod corect -- și cred că este corect să spun -- credințe iraționale sau părtinitoare despre ceea ce va urma. Și asta pare să fie ușor influențat chiar și de lucruri relativ mici. E ca și cum moneda trebuie să se întoarcă. Dar dacă aștepți 24 de minute, nu mai mult. Există destul de mult de lucru cu privire la eroarea jucătorului de noroc în general în diferite setări. Aceasta este doar o setare pentru a ilustra acest lucru. Există destul de multe alte lucrări în acest domeniu. Și este o constatare destul de robustă pe care oamenii au găsit-o în literatură. Acum, un al doilea model pe care oamenii îl găsesc este ceea ce se numește eroarea mâinii fierbinți. Aceasta este ideea că, în special fanii de baschet sau alte tipuri de fani ai sportului -- fani , jucători, antrenori -- cred că există operațiuni sistematice de zi cu zi în performanța de tir a jucătorilor. Și asta este pentru baschet, dar este valabil și pentru alte sporturi. Deci, ideea este că performanța unui jucător poate fi uneori previzibil mai bună decât se aștepta, pe baza recordului general al jucătorului. Și deci, ceea ce ar spune oamenii este, ei bine, jucătorul este în flăcări astăzi sau este un trăgător și așa mai departe. Și astfel ideea este că „pe foc” astăzi înseamnă că el sau ea are mai multe șanse să-și lovească loviturile decât în ​​alte zile. Deci, predicția este că fotografiile făcute ar trebui să se grupeze împreună. Ca într-o zi, se întâmplă să fii foarte bun, poate, în prima jumătate. În a doua repriză, și cu condiția să fi efectuat câteva lovituri, următoarea lovitură ar trebui să fie mai probabilă decât un fel de probabilitate necondiționată. Există o mulțime de lucru pe această problemă, începând cu Gilovich și Vallone și Tversky în 1985. Oamenii au mers înainte și înapoi între a spune că, de fapt, există un fel de lucru ca o mână fierbinte sau nu. Afirmațiile inițiale au fost în esență că nu există așa ceva. Oamenii cred că există o mână fierbinte și jucătorii sunt foarte fierbinți, dar de fapt, nu sunt. Alte dovezi au arătat mai târziu că poate există de fapt așa ceva. Și a fost contrazis din nou. Deci e cam complicat. Dar, în general, se pare că oamenii tind să fie -- jucători, fani și așa mai departe -- tind să fie destul de supraoptimiști în ceea ce privește streakurile cu mâinile fierbinți care se petrec în realitate. Acum, o întrebare este că asta pare cam ciudat în anumite privințe. Și astfel, pe de o parte, eroarea mâinii fierbinți și eroarea jucătorului de noroc par a fi opuse una față de cealaltă. Adică, eroarea jucătorului de noroc este convingerea că următorul rezultat este probabil să fie diferit de cel anterior. Dacă îți arăt, dacă pariezi, ai cam patru roșii, acum spui că va fi negru în continuare. Deci, dacă ai trei capete, atunci crezi că moneda ta va arăta niște cozi, asta înseamnă în esență că ai văzut o grămadă de rezultate de un fel, următorul va fi probabil diferit. Pe de altă parte, atunci eroarea mâinii fierbinți spune, ei bine, este o convingere că următorul rezultat este probabil să fie similar cu cele precedente. Acum, ce se întâmplă aici, vă puteți gândi la ambele ca o consecință a ceea ce se numește credința în legea numerelor mici. Acum, ce este asta? Ar trebui să cunoașteți cu toții legea numerelor mari, care este, în eșantioane mari de extrageri independente dintr-o distribuție, proporția de rezultate diferite reflectă îndeaproape probabilitatea subiacentă. Deci, în esență, odată ce aveți suficient de multe extrageri dintr-o distribuție, distribuția va converge către ceea ce extrageți. Acum, care este credința în legea numerelor mici? Ei bine, este convingerea că, în eșantioane mici, proporția de rezultate diferite ar trebui să reflecte probabilitățile subiacente. Deci, de obicei, legea numerelor mari, se numește legea numerelor mari pentru că aveți nevoie de numărul mare de extrageri. De aceea se numește așa. Dar oamenii par să creadă că legea numerelor mari se aplică și eșantioanelor mici. Și cum explică puzzle-ul nostru? Ei bine, atunci se pune întrebarea dacă persoana respectivă cunoaște distribuția de bază? Deci, dacă credeți că știți distribuția de bază - de exemplu, dacă credeți cu siguranță că moneda este corectă sau masa de ruleta nu vă înșală, ați putea spune, ei bine, aproximativ, ar trebui să văd câte roșii ar trebui. să văd negrii sau ar trebui să văd atâtea capete câte ar trebui să văd cozi. Și așa că acum, dacă am un eșantion de aproximativ patru extrageri, dacă am deja cam patru capete, atunci s-ar putea să cred că, în acel eșantion mic, trebuie să văd, în esență, o fracțiune aproximativ egală de capete și cozi. Și, prin urmare, dacă am văzut patru roșii, următorul ar trebui să fie negru. Și, desigur, acest lucru nu este adevărat, deoarece în esență numărul mare nu se aplică eșantioanelor mici, deoarece se numește legea numerelor mari și nu legea numerelor mici. Dar, din greșeală, oamenii par să creadă că se aplică legea numerelor mici. În schimb, dacă persoana nu cunoaște distribuția, credința în legea numerelor mici poate duce la eroarea mâinii fierbinți. Adică, dacă încerci să înveți despre o distribuție a loviturilor sau probabilitatea de bază, dacă vezi niște evenimente bune la rând, dacă vezi trei capete sau cozi și așa mai departe, dacă vezi un jucător care face trei lovituri într-un rând, ați putea să încercați să deduceți, oh, astăzi este o zi bună sau o zi proastă. Iar oamenii tind să deducă prea mult. Ei tind să creadă că pot învăța mai multe din aceste trei fotografii decât fac de fapt. Într-adevăr, pentru a putea estima dacă un jucător este fierbinte într-o anumită zi, ai nevoie de destul de multe remize. Dar oamenii cred că, dacă un jucător face trei lovituri, asta înseamnă deja că probabilitatea lui de a face lovituri bune în acea zi este mult mai mare decât este în realitate. Deci, în esență, oamenii par să suprainfere, dintr-un număr mic de observații, care este distribuția probabilității de bază. Și în acest sens, credința în legea numerelor mici poate duce și la eroarea mâinii fierbinți . Deci, acestea sunt în esență două concluzii foarte diferite care par să provină din aceeași problemă de bază. Apoi, ultimul model pe care vi-l voi arăta... apropo, există mai multe modele ca acestea, dar vă arăt doar trei dintre ele pentru a vă da o idee a ceea ce se întâmplă. Amintiți-vă de exemplul pe care v-am arătat în prima prelegere, care era o întrebare despre ratele de bază, neglijarea ratei de bază, care este întrebarea despre 1 din 100 de persoane au HIV. Dacă avem un test cu o acuratețe de 99% , dacă o persoană este pozitivă, care este probabilitatea de a avea boala? Și așa ți-am arătat asta înainte. Răspunsul adevărat este 50%. Dar destul de multe dacă ai răspuns 99%. Iar explicația plauzibilă este că oamenii probabil au uitat să țină cont de cât de puțini oameni din populație au boala de la început. Și deci aceasta este ceea ce se numește neglijarea ratei de bază. Când oamenilor li se oferă informații noi, oamenii tind să-- în acest caz, cred că, un test fiind 99% precis, oamenii tind să se concentreze pe acea informație. Ei tind să neglijeze rata de bază de bază, care, în acest caz, este ca unul din 100 de oameni tind să aibă boala pentru început. Și din nou, aceasta este o consecință naturală a concentrării prea mult pe un aspect central , care este acuratețea de 99% a testului. Într-un fel, asta, din nou, poate fi util. Dar îi convinge sistematic pe oameni să facă alegeri greșite. Și există destule dovezi care arată acest lucru în literatură. Și iată, din nou, ce ar trebui să faci și iată probabilitatea ca asta. Crede-mă că aceasta este într-adevăr 50%. Acum, ultima piesă de aici, în ceea ce privește prejudecățile sau părtinirile sistematice, ceea ce v-am arătat până acum a fost, ei bine, oamenilor le este greu să facă alegeri corecte chiar și în medii informaționale simple . Acum, învățarea bidimensională este și mai complicată. Și ceea ce vreau să spun prin bidimensional este să spun, dacă încerci să afli despre știri sau exactitatea știrilor, dacă te uiți la știri online sau oriunde altundeva, nu trebuie să înveți doar despre cineva care îți oferă unele informații și tu încercați să actualizați pe baza acelei informații, dar mai degrabă trebuie să aflați în același timp și despre acuratețea informațiilor care vi se oferă. Adică , dacă vizionați ceva online, orice articol, nu numai că trebuie să înțelegeți ce să învățați din acea informație, acea informație, dar trebuie să înțelegeți și sursa de bază a acesteia. Și s-a lucrat destul de recent cu știrile false și întrebarea despre, pot oamenii să detecteze știrile false? Are legătură în special cu partizanismul? Deci ați putea crede că republicanii sau democrații o știre cu siguranță este adevărată. Deci s-ar putea să credeți că republicanii sunt mai predispuși să creadă opinii care sunt părtinitoare față de republicani, democrații sunt mai susceptibili să creadă știri care sunt mai probabil să fie democrați. Și, prin urmare, ar putea avea mai multe șanse să aibă încredere în știrile false sau să se îndrăgească de știri false. David Rand, de fapt, pare că de fapt -- și cel puțin în munca lor pare să aibă -- apropo, el este la Sloan, în marketing, în grupul de marketing -- pare să constate că este mai puțin despre partizanat ci mai degrabă că oamenii nu sunt atenți și sunt oarecum leneși și fac alegeri. Și odată ce le atrageți atenția, iată un articol care ar putea fi fals, oamenii ar putea părea că sunt de fapt destul de buni să învețe despre acuratețea acestuia. Acum, permiteți-mi să rezumam puțin și apoi să văd dacă există întrebări. Deci, ceea ce ți-am arătat este, în esență, să folosești regula lui Bayes este dificil, sau ți-am dat un sens. V-am arătat trei abateri sistematice de la actualizarea bayesiană, care este eroarea jucătorului de noroc, eroarea mâinii fierbinți și neglijarea ratei de bază. Toate acestea sunt abateri bine cunoscute de la învățarea bayesiană. Acum, 1 și 2, am argumentat, pot fi explicate prin credința în legea numerelor mici. Și există implicații cu adevărat importante în lumea reală ale acestor tipuri de rezultate. De exemplu, o lucrare recentă foarte drăguță-- Maddie a vorbit puțin despre asta în recitare, dar doar pe scurt-- este o lucrare a lui Kelly Shue și a co-autorilor despre luarea deciziilor de către judecători, arbitri și ofițeri de împrumuturi, în care în esență, dacă ești judecător sau ofițer de împrumuturi, vezi o grămadă de cereri de-a lungul timpului. Și apoi judecătorii par să se implice în esență în ceea ce este eroarea jucătorului de noroc. Adică, dacă văd trei solicitanți la rând care se întâmplă să fie foarte buni sau foarte răi, asta tinde să-l afecteze pe următorul solicitant. Adică , judecătorii, atunci când decid cu privire la eliberarea condiționată și așa mai departe, dacă au acordat eliberarea condiționată de mai multe ori la rând, s- ar putea gândi la următoarea persoană care se află la rând, dacă au acordat eliberarea condiționată de mai multe ori la rând, Următoarea persoană ar fi mai puțin probabil să obțină eliberarea condiționată, chiar dacă, desigur, acestea sunt evenimente independente. Se întâmplă doar că o persoană se întâmplă să fie după sau înaintea unui anumit solicitant într-un mod aleatoriu. Deci, există decizii cu adevărat importante pe care eroarea jucătorului de noroc le-ar putea afecta. Și mai recent, când te gândești la neglijarea ratei de bază, într-un anumit sens, exemplul pe care ți l-am arătat pare a fi un exemplu destul de academic în anumite privințe. Dar când te gândești la-- și nu vreau să vorbesc prea mult despre COVID-19, deoarece oricum vezi că în viața ta deja prea mult-- dar dacă te gândești la teste pentru COVID-19, acum se vorbește despre teste de anticorpi. Și mai ales ca teste care par a fi foarte informative. Într-un anumit sens, sensibilitatea și specificitatea lor, adică erorile de tip 2 sunt destul de mai mici. Sensibilitatea și specificitatea lor este foarte mare. Aceste teste tind să fie foarte precise. Dar, de fapt, cât de mult poți învăța din acele teste este de fapt foarte limitat dacă fracția totală a persoanelor infectate nu este atât de mare. Și acesta este exact exemplul pe care tocmai ți l-am arătat. Dacă fracția de oameni care sunt pozitive în populația generală este relativ scăzută, faci un test. Și, în esență, primirea unui semnal negativ de fapt nu vă oferă o mulțime de informații în general. Și oamenii tind să rateze această parte tocmai din cauza neglijării ratei de bază. Lasă-mă să mă opresc aici pentru o secundă. A fost un pic rapid. Așa că vreau să văd dacă există comentarii sau întrebări. Și apoi, doar în ultimele 10 minute, vorbiți puțin despre euristici și părtiniri. Și pentru asta sunt cu adevărat cunoscuți Kahneman și Tversky . Deci, modul de a gândi despre părtiniri și judecăți de probabilitate este ceea ce am discutat deja. Punctul de plecare este că aplicarea legilor probabilității și statisticii este adesea imposibil de dificilă. Deci, oamenii își folosesc judecățile rapide și intuitive pentru a face estimări de probabilitate. Și deci există o lucrare fundamentală a lui Kahneman și Tversky și o mulțime de lucrări ulterioare care încearcă să se gândească la aceste părtiniri. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre acest lucru, Thinking Fast and Slow de Danny Kahneman este într-adevăr o carte grozavă despre gândirea la asta. Acum, ce este o euristică? Este un algoritm informal care generează rapid un răspuns aproximativ la o problemă. Și, prin urmare, pentru că este informal, este cam greu de modelat. Ei bine, lucrurile anterioare pe care ți le-am arătat înainte-- permiteți-mi să mă întorc pentru o secundă-- eroarea jucătorului de noroc, eroarea mâna fierbinte și neglijarea ratei de bază-- aici, puteți scrie modele care surprind aceste fenomene destul de bine. De exemplu, pentru neglijarea ratei de bază, ați putea avea doar un parametru cum ar fi cât de multă greutate pun oamenii în rata de bază, câtă greutate pun oamenii în noile informații pe care le primesc. Și apoi acel parametru va, în esență, să estimați acel parametru și să scrieți un model care nu este bayesian, ci aproape de bayesian. În mod similar, pentru eroarea mâinii fierbinți și pentru jucătorii de noroc, puteți modela că oamenii aplică în esență legea numerelor mici. Și din nou, acesta este un model pe care îl puteți nota și estima. În schimb, unele dintre lucrurile pe care vi le arăt în continuare sunt mult mai dificil de modelat, deoarece, în acest sens, unele legi de bază ale probabilității pur și simplu nu se mai aplică, în sensul că oamenii nu le mai respectă atunci când își fac actualizarea convingerilor. Lasă-mă să-ți arăt, într-o secundă, ce vreau să spun prin asta. Dar din nou, euristica are o parte bună și o parte rea. Așa că accelerează și fac posibilă cunoașterea. Deci, vă ajută să luați decizii în viața de zi cu zi. Și fără euristică, ar fi foarte greu să luăm decizii în general. Dar, pentru că sunt scurtături, produc ocazional răspunsuri incorecte sau părtiniri. Deci, acestea sunt în esență efecte secundare neintenționate ale proceselor adaptative. Și asta îl face foarte util să studiezi împreună euristica și prejudecățile . În același mod în care ați studia viziunea și iluzia optică împreună, studiul lor împreună este foarte util, deoarece sunt un fel de produs sau rezultatul aceluiași lucru. Lucrurile sunt grele. Prin urmare, ei folosesc euristica. Și pentru că folosesc euristici, asta duce la părtiniri sistematice. OK, așa că acum voi arăta câteva dintre acele euristice doar pentru a vă oferi o idee despre care sunt acestea. Una dintre cele mai cunoscute este ceea ce se numește euristica reprezentativității, care este despre Linda. Linda are 31 de ani, este singură, deschisă și foarte strălucitoare. S-a specializat în filozofie. Ca studentă, a fost profund preocupată de problemele discriminării și justiției sociale și a participat, de asemenea, la demonstrații antinucleare. Întrebarea devine, atunci, ierarhizează următoarele afirmații de la cel mai mult la cel mai puțin probabil. Și deci iată o declarație. Puteți citi despre ele, tot felul de lucruri diferite. În special, pe ceea ce se concentrează Kahneman și Tversky sunt punctele 6 și 8. Iar punctul 6 este „Linda este o casă de bancă”, iar punctul 8 este „Linda este o casă de bancă și este activă în mișcarea feministă”. Acum, un lucru care ar trebui să fie clar este că 6 este mai probabil la un 8, pentru că în esență 8 este un fel de condiționare de două afirmații, în timp ce 6 este condiționat doar de una. Deci, dacă Linda este un număr 8, desigur, se implică faptul că, dacă este un casier de bancă și altceva, desigur, atunci este și un casier de bancă. Așa că ar trebui să fie întotdeauna cazul că 6 este mai probabil decât 8. Dar ceea ce oamenii tind să facă în mod destul de constant este că, de fapt, oamenii consideră că Linda este atât o casieră de bancă, cât și o feministă decât că este o casă de bancă. Și e destul de mult de lucru în acest sens. Și a arătat acest lucru în diferite moduri. Dar, în esență, este încălcarea legii conjuncției, care este o lege de bază a probabilității. Și tocmai pentru că este o astfel de lege de bază a probabilității, este greu să modelezi acest lucru, deoarece în esență nu poți folosi lucruri simple care ar trebui să fie adevărate în teoria probabilității. Există unele potențiale preocupări cu privire la asta, oamenii înțeleg greșit acest lucru. Dar există un experiment ulterior care arată în esență că nu este cazul. Acum, ceea ce se întâmplă aici este ceea ce Kahneman și Tversky au numit euristica reprezentativității, pe care oamenii o folosesc în esență similaritatea sau reprezentativitatea ca proxy pentru gândirea probabilistă. Deci, pe baza informațiilor disponibile, oamenii își formează o imagine mentală despre cum ar putea fi Linda și apoi întreabă cât de probabil este ca -- de exemplu, ea este profesoară -- i- ar putea întreba cât de asemănătoare este imaginea mea despre Linda cu aceea. a profesorului școlii? Și așa transformă această judecată de similitudine într-o judecată de probabilitate. Deci, aici, desigur, exemplul este foarte falsificat, în sensul că ei întrebau lucruri despre discriminare, justiție socială și demonstrație antinucleară și așa mai departe, ceea ce i- a făcut pe oameni să se gândească, ei bine, că este o persoană care probabil că va face parte. a mișcării feministe. Și apoi oamenii se concentrează pe asta atunci când fac aceste alegeri. Și uită faptul că, în esență, 6 trebuie să fie, prin definiție, mai probabil decât 8. Deci, acesta este un lucru comun pe care îl fac oamenii. Deci există destule dovezi în acest sens. Și din nou, aceasta este o euristică foarte rezonabilă. Și probabil funcționează în multe cazuri. Dar duce și la alegeri foarte proaste previzibil. Și este un predictor slab al probabilității adevărate în mai multe situații. În mod similar, ceea ce se numește euristica de disponibilitate, oamenii evaluează probabilitatea unui eveniment prin ușurința cărora pot fi aduse în minte instanțe sau apariții. Așa că, atunci când îi întrebi pe oameni, de exemplu, dacă există mai multe sinucideri sau omucideri în SUA în fiecare an, oamenii se vor gândi la sinucideri și omucideri pe care și le pot aminti. S-ar putea să se gândească la ce s-au uitat la televizor și așa mai departe. Și ei judecă frecvența fiecăruia în funcție de câte cazuri își pot aminti. Și oamenii vor avea mult mai multe șanse să-și amintească omuciderile, deoarece acestea sunt mult mai importante în lume. Și asta îi face pe oameni să creadă că crimele sunt mult mai frecvente, ceea ce de fapt nu este cazul. Din nou, este o euristică foarte sensibilă pe care o folosesc oamenii. De cele mai multe ori, este mai ușor să vă amintiți lucruri care sunt mai comune sau mai probabile. Deci este rezonabil în general. Dar din nou, sunt, previzibil, lucruri care sunt atunci mai importante, care atrag mai multă atenție, oamenii tind să creadă că sunt mult mai probabile decât sunt de fapt. Permiteți-mi să omit peste familiaritate, ancorare și ajustare și să închei. Deci, ce ați învățat despre credințe în general? Așa că am studiat mai multe motive pentru care oamenii ar putea pierde informații și nu reușesc să învețe că vorbim despre atenție. Atenția este limitată și, prin urmare, le- ar putea rata lucruri. Ai vorbit despre, de ce ar putea ei să rateze lucruri importante? Ei bine, pentru că ar putea avea teorii greșite ale lumii. Apoi am discutat că oamenii ar putea obține utilitate din credințe greșite și, prin urmare, ar putea de fapt să nu vrea să învețe sau ar putea fi implicați sistematic în încercarea de a se înșela. Și apoi am vorbit despre oameni care ar putea fi răi la învățarea bayesiană. Acum, ceea ce este important aici, vreau să elimini că este important să înțelegi aceste motive fundamentale pentru care oamenii sunt dezinformați, deoarece asta ar putea duce la implicații de politică foarte diferite . De exemplu, dacă ar fi să faceți informațiile importante, aveți sens, dacă credeți că oamenilor le lipsesc informațiile și lucruri importante din lume, deci dacă, de exemplu, credeți că oamenii ar putea să nu fie conștienți de faptul că anumite alimente au mai multe calorii decât altele, apoi a face aceste informații foarte importante pentru oameni atunci când cumpără lucruri, atrăgându-le atenția asupra acestor lucruri, ar putea fi cu adevărat important și ar putea fi cu adevărat puternic în a ajuta oamenii să facă alegeri mai bune. Sau dacă au teorii greșite despre lume, cred că caloriile nu sunt atât de importante sau dacă le scapă faptul că fumatul provoacă cancer, atunci ar trebui să le atragem atenția asupra lor și să-i ajutăm să înțeleagă. Și despre asta este vorba de multe etichete și de multe lucruri importante. Acum, dar, dacă oamenii nu vor să învețe, dacă oamenii de fapt au convingeri motivate în anumite moduri și, de fapt, știu că, într-un fel, în adâncul lor , cunosc deja informațiile relevante - fumătorii, de exemplu , ar putea ști exact că fumatul este rău pentru sănătate. Prin urmare, furnizarea de informații despre fumat nu îi va face de fapt să învețe. Sau cum ar fi dacă ai vrea să oferi cuiva informații despre cum să ai cel mai bine grijă de sănătatea ta când vine vorba de Huntington, ei bine, asta nu este de ajutor dacă persoana nu vrea să creadă că are Huntington. Nu vor citi niciodată ceea ce le trimiți dacă doresc să-și mențină imaginea pozitivă despre convingerile lor pozitive despre sănătatea lor. Și, de fapt, atunci când oamenii derivă de fapt din credințe, corectarea acestor credințe le poate înrăutăți. Dacă cineva vrea să creadă asta pentru următorul... ei știe că probabilitatea de a avea Huntington este destul de mare, dar vrea să-și mențină credința că sunt sănătoși și că vor să fie fericiți în următorii 10 sau 20 de ani și apoi poate, la un moment dat, boala va izbucni. Dar alegerea lor este că vor să creadă că sunt sănătoși și nu vor să-și ajusteze comportamentul. Deci cine suntem noi să le spunem că altfel e alegerea lor? Dacă îi face mai puțin fericiți, am putea să- i facem chiar mai rău. Deci, într-un fel, există cel puțin un argument pentru respectarea alegerilor oamenilor dacă vor să fie înșelați, dacă vor să se amăgiți pe ei înșiși, iar consecințele nu sunt grave în sensul acestor situații în care nu pot face prea multe în privința asta. , atunci, de fapt, lăsarea oamenilor neinformați ar putea fi lucrul corect de făcut. Și apoi înțelegerea prejudecăților sistematice bazate pe un fel de ajutor pentru îmbunătățirea deciziilor. Acest lucru este, într-un anumit sens, mult mai puțin controversat dacă credeți că oamenii fac sistematic alegeri greșite pentru că au învățat greșit și au doar informații greșite în cap, un fel de a le oferi informațiile corecte pare a fi ceva fără ambiguitate [INAUDIBIL]. Asta e tot ce am despre credințe pentru tine. Data viitoare, vom vorbi despre părtinire de proiecție și atribuire. Dar sunt și bucuros să răspund la orice întrebări în următoarele minute pe care le aveți despre această prelegere sau despre rezumatul pe care tocmai vi l-am arătat