Tư Duy Nhanh Và Chậm - Daniel Kehlmann

Phần 1 - Chương 8: Dự đoán diễn ra thế nào?

Bấm để xem

Không có giới hạn đối với số lượng những câu hỏi bạn có thể trả lời, bất kể chúng là câu hỏi của người khác hay là câu hỏi do chính bạn đặt ra. Cũng như không có giới hạn cho những đóng góp mà bạn có thể ước lượng. Bạn có khả năng đếm số những chữ cái in hoa trong trang này, so sánh chiều cao của các khung cửa sổ ngôi nhà của mình với một ngôi nhà bất kỳ trên phố và đánh giá triển vọng chính trị của vị thượng nghị sĩ đang trên đỉnh cao danh vọng hay vực sâu thảm họa. Các câu hỏi được chuyển tới Hệ thống 2 để xác định phương hướng và dò tìm bộ nhớ để tìm ra các câu trả lời. Hệ thống 2 tiếp nhận các câu hỏi hoặc sinh ra các câu hỏi: Trong trường hợp nào nó cũng điều khiển sự chú ý và tìm kiếm trong bộ nhớ để tìm ra câu trả lời, khác hẳn với hoạt động của Hệ thống 1. Nó tiếp tục giám sát những gì đang diễn ra bên ngoài cũng như bên trong đầu óc, tiếp tục sản sinh ra những đánh giá với vô số những khía cạnh khác nhau của tình huống mà không hề có sự chú ý đặc biệt nào cũng như với rất ít hoặc không có nỗ lực. Những đánh giá cơ bản chiếm một vị trí quan trọng trong các suy nghiệm trực giác, vì chúng rất dễ bị thay thế bởi những câu hỏi khó hơn – đó chính là ý tưởng cơ bản của phương pháp suy nghiệm định kiến. Hai tính năng khác của Hệ thống 1 cũng hỗ trợ cho sự thay thế một nhận định này bằng một nhận định khác. Một là khả năng diễn giải những giá trị theo kích cỡ, trong đó bạn sẽ trả lời một câu hỏi mà hầu hết mọi người đều cho là đơn giản: “Nếu Sam cũng có chiều cao như trí thông minh của mình, thì anh ấy có thể cao bao nhiêu?” Cuối cùng, đó chính là một “shotgun” tinh thần. Một chức năng của Hệ thống 2 là trả lời một câu hỏi đặc biệt hoặc đánh giá một đóng góp cụ thể trong một tình huống tự động kích hoạt các phép tính, bao gồm cả những đánh giá cơ bản.

NHỮNG ĐÁNH GIÁ CƠ BẢN

Hệ thống 1 được hình thành dựa trên tiến trình liên tục cung cấp những đánh giá cơ bản về những vấn đề chính mà cơ thể cần giải quyết để tồn tại: Mọi việc đang diễn ra thế nào? Có xuất hiện mối đe dọa hay cơ hội nào không? Mọi việc vẫn bình thường cả chứ? Liệu tôi nên tiếp cận hay tránh xa? Những câu hỏi này có thể ít cấp bách hơn, nhưng bộ máy thần kinh mà con người được kế thừa vẫn tham gia cung cấp những đánh giá cơ bản về các mức độ đe dọa và bộ máy này không bao giờ bị tắt nguồn. Các tình huống liên tục được đánh giá tốt hay xấu, có cần phải bỏ trốn hay được phép tiếp cận. Tâm trạng tốt và nhận thức cảm tính chính là đối trọng của loài người về phía an toàn và thân thuộc.

Để hiểu hơn về một ví dụ của đánh giá cơ bản, hãy xem khả năng phân biệt bạn và thù trong một tích tắc. Điều này cho phép con người có cơ hội sống sót trong một thế giới đầy hiểm nguy và một khả năng đặc biệt như thế đúng là có tồn tại. Alex Todorov, đồng nghiệp của tôi ở Đại học Princeton, đã khám phá ra nguồn gốc sinh học của những đánh giá nhanh về khả năng an toàn trong tình huống tiếp xúc với một người lạ mặt. Ông chứng minh cho ta thấy chúng ta được ban tặng một khả năng đánh giá, chỉ trong một tích tắc, khi nhìn vào khuôn mặt của một người lạ, có hai sự thật cơ bản tiềm tàng về người này như sau: Anh ta có vẻ áp chế không (ẩn chứa khả năng đe dọa) và anh ta có vẻ đáng tin không, bất kể người lạ mặt đó tỏ ra thân thiện và hiếu khách như thế nào. Đặc điểm của khuôn mặt cũng cung cấp những đầu mối để đánh giá về con người như một cái cằm vuông “khoẻ khoắn” là một đầu mối về khả năng đe dọa. Biểu hiện khuôn mặt (tươi cười hay ủ dột) cho ta tín hiệu về ý định cơ bản của người lạ mặt. Sự kết hợp của một chiếc cằm vuông với khuôn mặt buồn rầu có thể mang đến rắc rối. Nhưng tính chính xác của khả năng “nhìn mặt (mà) bắt hình dong” không phải lúc nào cũng hoàn hảo: Cằm tròn không phải là chỉ báo cho một kẻ nhu mì và nụ cười (đôi khi) có thể giả trá. Tuy nhiên, khả năng đánh giá một người lạ mặt dù không chính xác 100% cũng có thể mang lại những lợi thế sống còn trong cuộc sống.

Cơ chế cổ xưa này được đặt vào sử dụng một tính năng lạ thường trong thế giới hiện đại: Nó có thể ảnh hưởng tới kết quả bầu cử. Todorov cho các sinh viên của mình xem ảnh của những người đàn ông, có khi chỉ trong vòng 1/10 giây, và yêu cầu họ đánh giá các khuôn mặt theo mức độ khác nhau, từ thân thiện đến cạnh tranh. Kết quả xếp hạng của những người quan sát khá thống nhất. Todorov cho họ xem những khuôn mặt không theo thứ tự nhất định: Họ là những chính khách đang vận động tranh cử cho một vị trí trong nhà nước. Sau đó Todorov so sánh các kết quả của các vòng bầu cử với kết quả đánh giá mà các sinh viên Princeton thực hiện thông qua việc cho xem ảnh của các ứng cử viên trong chốc lát và không hề được cung cấp thêm bất cứ thông tin về bối cảnh chính trị nào. Khoảng 70% số vòng bầu cử thượng nghị sĩ, nghị sĩ và chính khách, những người thắng cuộc chính là những ứng cử viên nhận được xếp hạng đánh giá cao. Kết quả bất ngờ này càng được khẳng định, củng cố thêm sau đó trong những cuộc bầu cử cấp quốc gia ở Phần Lan, bầu cử hội đồng khu vực ở nước Anh và trong rất nhiều cuộc tuyển chọn ở Australia, Đức và Mexico. Đáng ngạc nhiên hơn (ít nhất là đối với tôi) là trong nghiên cứu của Todorov, người ta dễ đoán được xếp hạng của các ứng viên tiềm năng hơn là những ứng viên thân thiện.

Todorov nhận thấy rằng con người đánh giá năng lực cạnh tranh dựa trên sự kết hợp hai yếu tố mạnh mẽ và đáng tin cậy. Khuôn mặt thể hiện cạnh tranh là sự kết hợp của một cái cằm mạnh mẽ, với một nụ cười thoáng vẻ tự tin trên khuôn mặt. Không có bằng chứng nào cho thấy những biểu hiện trên khuôn mặt dự đoán khả năng hoạt động của các chính trị gia trên cương vị công tác của mình. Nhưng các nghiên cứu về phản ứng não bộ đối với những ứng cử viên thắng và thua trong bầu cử cho thấy xu hướng tự nhiên của con người là loại bỏ những ứng viên thiếu những yếu tố mà họ đánh giá cao – trong nghiên cứu này, những ứng viên thất bại có những biểu hiện cảm xúc tiêu cực mạnh mẽ. Đó chính là một ví dụ của cái mà tôi sẽ gọi là phán đoán suy nghiệm trong những chương tiếp theo. Cử tri thường cố gắng hình thành một ấn tượng về một ứng viên tốt sẽ thế nào khi đảm đương một vị trí công việc và họ dựa vào những đánh giá đơn giản hơn, được thực hiện nhanh chóng và tự động và có hiệu lực khi Hệ thống 2 cần thông tin để ra quyết định.

Các nhà khoa học chính trị đã theo dõi những nghiên cứu đầu tiên của Todorov bằng cách xác định một loại cử tri ưu tiên Hệ thống 1, nghĩa là Hệ thống 1 chiếm giữ vai trò rất quan trọng. Họ đã nhận ra điều mà họ tìm kiếm trong số những cử tri chính trị ít được trang bị thông tin và xem truyền hình quá nhiều. Đúng như dự đoán, những ảnh hưởng của các yếu tố khuôn mặt cạnh tranh trong bầu cử ảnh hưởng nhiều gấp 3 lần đối với những cử tri ít thông tin và nghiền TV so với những người được trang bị nhiều thông tin hơn và ít xem truyền hình hơn. Thực tế là mối liên hệ quan trọng của Hệ thống 1 là nó xác định lựa chọn bầu cử không giống tất cả mọi người. Chúng ta sẽ gặp những ví dụ khác về những cá nhân khác biệt này.

Hệ thống 1 hiểu ngôn ngữ, và tất nhiên, sự hiểu biết phụ thuộc vào những đánh giá cơ bản, thường được tính đến như một phần cảm nhận về các sự kiện và sự lĩnh hội thông điệp. Những đánh giá này bao gồm tính toán về những đặc điểm tương tự, tính đại diện, đóng góp của các nguyên nhân và đánh giá về tính khả dụng của các liên kết và bản mẫu. Chúng được hình thành ngay cả khi thiếu đi những nhiệm vụ cụ thể, mặc dù các kết quả được sử dụng để hoàn thành nhiệm vụ đòi hỏi chúng phải xuất hiện.

Danh sách những đánh giá cơ bản rất dài, nhưng không phải tất cả mọi yếu tố đều được xem xét. Ví dụ, hãy nhìn nhanh vào Hình 7 ở trang 135.

Chỉ liếc mắt một cái cũng có thể cho bạn một ấn tượng tức thời xem có bao nhiêu yếu tố xuất hiện trong minh họa. Bạn biết ngay là hai tòa tháp trong hình cao bằng nhau và có vẻ chúng giống nhau hơn so với tòa tháp có các lô nằm ngang ở giữa. Tuy nhiên, bạn không thể lập tức nhận thấy số lô ở toà tháp bên trái bằng y hệt số lô ở toà tháp nằm ngang, và bạn cũng không hề có ấn tượng về chiều cao của tòa tháp nếu bạn phải sắp xếp lại các lô trong tòa tháp này. Để chắc chắn là số lô của chúng bằng nhau, bạn cần đếm số lô trong cả hai tòa nhà và so sánh kết quả, hoạt động này chỉ có thể thực hiện nhờ Hệ thống 2.



SẮP ĐẶT VÀ NGUYÊN MẪU

Thêm một ví dụ nữa, hãy xem câu hỏi sau: Chiều dài trung bình của các đoạn thẳng trong hình 8 là bao nhiêu?



Câu hỏi này đơn giản và Hệ thống 1 có thể trả lời không chút do dự. Các thí nghiệm cho thấy chỉ cần một phần mấy giây là đủ để người ta có thể đưa ra được chiều dài trung bình của các đoạn thẳng trong hình, một cách khá chắc chắn. Hơn thế nữa, tính chính xác của những quyết định này không hề suy giảm khi tư duy của người quan sát đang bận rộn với một nhiệm vụ ghi nhớ. Có thể họ không ước lượng được chiều dài trung bình là bao nhiêu inch hay centimet nhưng họ khá chuẩn xác khi ước lượng chiều dài của những đoạn thẳng khác so với đoạn thẳng có chiều dài trung bình. Không cần đến sự can dự của Hệ thống 2 để hình thành ấn tượng về chiều dài trung bình của một đoạn thẳng. Hệ thống 1 đã làm điều đó, tự động và dễ dàng, như thể mỗi đoạn thẳng có một màu sắc và sự thật là chúng không hề được đặt song song.

Giờ thì đến một câu hỏi khác: Vậy thì tổng chiều dài của các đoạn thẳng trong hình 8 là bao nhiêu? Đây lại là một vấn đề khác bởi vì Hệ thống 1 chẳng đưa ra được gợi ý nào. Cách duy nhất để bạn có thể trả lời được câu hỏi này là kích hoạt Hệ thống 2, để ước lượng chiều dài của đoạn thẳng trung bình, đoán hoặc đếm số đường thẳng, nhân chiều dài trung bình với số đoạn thẳng lên.

Sự thất bại của Hệ thống 1 khi tính tổng chiều dài của một bộ đoạn thẳng trong một thời gian ngắn có thể khá đúng với bạn, không bao giờ bạn nghĩ bạn sẽ làm phép tính này. Trên thực tế, nó chính là một trường hợp đặc biệt trong giới hạn quan trọng của hệ thống. Bởi vì Hệ thống 1 sử dụng những nguyên mẫu hoặc một bộ ví dụ điển hình làm đại diện cho một phạm trù, nó xử lý tốt những con số trung bình, nhưng yếu với con số tổng. Kích cỡ của phạm trù, số lượng những trường hợp cá biệt, có xu hướng bị bỏ qua trong các đánh giá mà tôi sẽ gọi là một tổng biến thiên.

Những người tham gia vào một trong số rất nhiều thí nghiệm được thúc đẩy bởi vụ kiện sau thảm họa tràn dầu Exxon Valdez được hỏi xem họ sẵn sàng trả bao nhiêu để mua lưới bao quanh các ao dầu để ngăn các chú chim di cư bị chết đuối. Nhiều nhóm tham gia thí nghiệm đã khẳng định họ sẵn sàng cứu 2.000 hay 20.000 hoặc 200.000 con chim. Nếu cứu chim là một việc tốt cho nền kinh tế, thì nó chính là một kiểu tổng biến thiên: Cứu được 200.000 con chim sẽ có lợi hơn nhiều so với việc chỉ cứu có 2.000 con chim. Trên thực tế, đóng góp trung bình của 3 nhóm đó chỉ vào khoảng 78 đô-la, 80 đô-la và 88 đô-la. Số tiền đóng góp chênh nhau rất ít dù số chim được cứu khác nhau. Phản ứng của những người tham gia thí nghiệm, trong cả 3 nhóm, chính là một mẫu thử - hình ảnh của một chú chim tuyệt vọng bị chết đuối, lông cánh dính đầy dầu là một hình ảnh xấu. Số lượng hầu như bị bỏ qua trong hoàn cảnh vô cùng xúc động này đã được khẳng định rất nhiều lần.

CƯỜNG ĐỘ PHÙ HỢP

Những câu hỏi về hạnh phúc, về sự nổi tiếng của tổng thống, về những biện pháp trừng phạt tài chính đối với những kẻ vô lại, và triển vọng tương lai của một chính trị gia đều có chung một đặc điểm: Tất cả chúng đều được gán vào một diện mạo mang tính cường độ hoặc tổng số, cho phép người ta sử dụng từ thêm: Thêm hạnh phúc, thêm nổi tiếng, thêm nghiêm khắc hoặc thêm quyền lực (đối với chính trị gia). Ví dụ, một ứng viên chính trị tương lai có thể xếp hạng từ thấp “Cô ta thất bại ở vòng bỏ phiếu phổ thông” đến cao như “Một ngày nào đó cô ta sẽ trở thành tổng thống Hoa Kỳ.”

Đến đây, chúng ta sẽ bắt gặp một khả năng mới của Hệ thống 1. Một quy mô cơ bản về cường độ phù hợp với những chiều kích đa dạng. Ví dụ nếu tội ác có màu sắc, thì tên sát nhân sẽ phải có màu đỏ đậm hơn so với tên ăn trộm. Nếu tội ác được đo bằng âm nhạc, thì kẻ giết người hàng loạt sẽ là đoạn chơi cực mạnh, còn kẻ trốn vé đỗ xe sẽ chỉ là đoạn nhạc rất nhẹ. Và tất nhiên, bạn cũng sẽ có cảm giác tương tự về cường độ đối với sự trừng phạt. Trong thí nghiệm cổ điển, người ta điều chỉnh âm thanh dựa trên mức độ tàn ác của tội phạm; người khác lại điều chỉnh âm thanh theo mức độ nghiêm khắc của hình phạt. Nếu bạn nghe thấy hai đoạn ghi chú, một đối với tội ác, một đối với hình phạt, bạn sẽ cảm nhận được sự bất công nếu một tông nhạc mạnh hơn tông nhạc còn lại.

Hãy xem ví dụ sau, thí dụ này sẽ trở lại trong đoạn sau:

Julie đọc trôi chảy khi lên 4 tuổi.

Giờ thì hãy ghép khả năng đọc thông viết thạo của Julie khi còn là một đứa trẻ sao cho phù hợp với hệ quy chiếu cường độ sau:

Một người đàn ông sẽ cao bao nhiêu nếu chiều cao của ông ta cao tương đương với khả năng thiên bẩm của Julie?

Bạn có nghĩ là 1,83 m không? Rõ ràng là quá thấp. Thế còn 2,13 m? Có thể là quá cao. Bạn đang tìm kiếm một chiều cao ấn tượng phù hợp với khả năng đọc trôi chảy của một đứa trẻ lên bốn. Phải vừa ấn tượng, nhưng không quá cường điệu. Biết đọc ở độ tuổi 15 tháng là kỳ diệu, có thể sánh với người đàn ông cao 2,13 m hay 2,41 m.

Mức thu nhập của bạn là bao nhiêu thì phù hợp với trình độ đọc hiểu của Julie?

Tội ác nào đủ gay gắt nếu sánh với tài năng của Julie?

Điểm tốt nghiệp trung bình (GPA) của một sinh viên thuộc trường đại học hàng đầu là bao nhiêu thì phù hợp với trình độ đọc hiểu của Julie?

Không khó lắm, phải không? Hơn thế nữa, bạn có thể chắc rằng đáp án của bạn khá gần với những người khác cùng thuộc môi trường văn hóa như bạn. Chúng ta sẽ xem khi mọi người được hỏi hãy dự đoán điểm trung bình GPA của Julie là bao nhiêu từ những thông tin về độ tuổi cô bé biết đọc, họ sẽ trả lời bằng cách dịch chuyển từ một hệ quy chiếu này sang hệ quy chiếu khác và tìm ra một điểm GPA phù hợp. Và chúng ta cũng sẽ thấy tại sao phương thức đoán biết bằng cách ghép cặp dựa trên thống kê là sai - mặc dù nó hoàn toàn tự nhiên đối với Hệ thống 1, và hầu hết mọi người, trừ những nhà Thống kê học, điều đó cũng chấp nhận được với Hệ thống 2.

Súng săn trí não

Hệ thống 1 thực hiện rất nhiều tính toán cùng một lúc. Một số trong số các phép tính là liên tục đưa ra những nhận định. Kể cả khi mắt bạn đang mở to, bộ não của bạn đang tính toán một bản trình bày trong không gian 3 chiều về những gì mắt bạn nhìn thấy, hoàn thiện với hình dáng của các vật thể, vị trí của chúng trong không gian và đặc tính của chúng. Không cần có ý định để kích hoạt hoạt động này hoặc giám sát liên tục đối với những triển vọng vi phạm. Đối lập với những đánh giá thường nhật, những tính toán khác chỉ được thực hiện khi có nhu cầu: Bạn không cần duy trì tình trạng đánh giá liên tục xem mình đang hạnh phúc hay khỏe mạnh như thế nào, và ngay cả khi bạn là một người nghiện chính trị, bạn cũng không tự động đánh giá tương lai của ngài tổng thống. Các phán xét không thường xuyên đều là tự nguyện. Chúng chỉ được thực hiện khi bạn có ý định đánh giá thực sự mà thôi.

Bạn không tự động đếm số âm tiết trong tất cả những từ bạn đọc lên, nhưng bạn có thể làm được điều đó nếu bạn muốn. Tuy nhiên, việc kiểm soát chủ động những tính toán thường cách xa so với nhu cầu chính xác: Chúng ta thường tính toán nhiều hơn rất nhiều so với nhu cầu hoặc mong muốn. Tôi gọi sự tính toán vượt mức này là “súng săn trí não.” Nghĩa là không thể thực hiện một cú nhắm trúng duy nhất một đích với một khẩu súng săn bởi vì đặc tính của loại súng này là bắn liên tục ra các viên đạn nhỏ. Có vẻ đây là một nhiệm vụ khó đối với Hệ thống 1, do đó Hệ thống 2 đảm nhiệm chức năng này. Hai thí nghiệm mà tôi đã đọc được từ rất lâu dưới đây có thể minh họa cho điều này.

Những người tham gia một thí nghiệm được cho nghe một cặp từ, và được hướng dẫn là ấn vào một nút càng nhanh càng tốt ngay khi họ xác định được vần điệu của các từ. Các cặp từ đều có vần như sau:

Vote – note (bầu cử - ghi chú)

Vote – goat (bầu cử - con dê)

Sự khác biệt là rất rõ ràng với bạn, bởi vì bạn được nhìn thấy cả hai cặp từ. VOTE và GOAT cùng vần nhưng chúng phát âm khác hẳn nhau. Những người tham gia chỉ nghe thấy các từ, nhưng họ cũng có thể bị ảnh hưởng bởi cách phát âm đó. Rõ ràng là họ sẽ nhận biết các từ chậm hơn nếu phát âm của họ không nhất quán. Mặc dù hướng dẫn chỉ yêu cầu so sánh các âm, nhưng những người tham gia cũng sẽ so sánh cả cách phát âm và chính sự so sánh này khiến tốc độ nhấn nút của họ bị chậm lại. Ý định trả lời một câu hỏi lại dẫn dắt sang một câu hỏi khác, thành ra quá trình diễn biến không chỉ vô nghĩa mà thực tế còn gây ảnh hưởng tới nhiệm vụ chính.

Trong một nghiên cứu khác, mọi người được nghe một loạt những câu văn được hướng dẫn nhấn một nút càng nhanh càng tốt nếu thấy câu văn đó là đúng và nhấn một nút khác nếu thấy câu văn đó sai. Đâu là câu trả lời đúng cho những câu văn dưới đây?

Một vài con đường ngoằn ngoèo.

Một vài công việc ngoằn ngoèo.

Một vài công việc như nhà tù.

Cả ba câu văn trên đều sai. Tuy nhiên, bạn có thể thấy câu thứ hai rõ ràng là sai hơn hai câu còn lại – thời gian phản ứng thu nhận được trong thí nghiệm đã khẳng định sự khác biệt thực tế. Lý do của sự khác biệt đó là về mặt ẩn dụ, hai câu văn nghe có khó hiểu hơn thì lại có thể đúng. Một lần nữa, chủ định chỉ đưa ra một phép tính lại dẫn đến một phép tính khác. Và thêm một lần nữa, câu trả lời đúng lại thắng thế trong mâu thuẫn, nhưng sự mâu thuẫn với câu trả lời không liên quan lại làm ảnh hưởng phong độ. Trong chương tiếp theo, ta sẽ xem xét sự kết hợp giữa khẩu súng săn trí não với sự phù hợp chặt chẽ để giải thích vì sao chúng ta lại đưa ra những nhận định trực giác về rất nhiều thứ mà ta chỉ biết có chút ít.

Dự đoán lên tiếng

“Đánh giá con người có hấp dẫn hay không là sự đánh giá cơ bản. Nó diễn ra một cách tự động dù bạn có muốn hay không, và nó tác động đến bạn.”

“Có những vòng tròn trong não bộ chịu trách nhiệm đánh giá những đặc điểm cơ bản trên khuôn mặt. Anh ta trông ra dáng một nhà lãnh đạo.”

“Sự trừng phạt sẽ khiến người ta cảm thấy thiếu công bằng trừ khi nó phù hợp, liên hệ chặt chẽ với tội ác. Giống như khi bạn ghép sự ầm ĩ của âm thanh với sự tươi sáng của màu sắc.”

“Khoảnh khắc đó rõ ràng là một khẩu súng săn trí não. Người ta chỉ hỏi anh nghĩ thế nào về khả năng tài chính của một công ty, nhưng anh ta không thể dừng được ý nghĩ anh cũng thích sản phẩm của công ty đó.”

Còn nữa

 

Phần 1 - Chương 9: Trả lời một câu hỏi dễ

Bấm để xem

Một khía cạnh đáng chú ý của đời sống trí não đó là bạn rất hiếm khi tỏ ra bối rối. Sự thật là thế, rất hiếm khi bạn phải đối mặt với những câu hỏi kiểu như 17 x 24 = ? mà câu trả lời rõ ràng là không thể lập tức xuất hiện trong đầu, nhưng những khoảnh khắc trí óc bạn “chết cứng” (không tìm ra được luôn đáp án) như thế cực hiếm. Còn trạng thái thông thường của đầu óc là bạn luôn có cảm giác trực giác và có quan điểm về hầu như tất cả mọi thứ xảy đến với mình. Bạn thích hoặc không thích một người rất lâu trước khi bạn biết nhiều hơn về họ, bạn tin hoặc không tin một số người lạ mà không biết tại sao; bạn cảm thấy một doanh nghiệp đang trên đà phát triển mà không hề dựa trên phân tích gì về doanh nghiệp đó. Dù bạn có nói ra thành lời hay không, bạn vẫn luôn có câu trả lời cho những câu hỏi mà bạn không hoàn toàn thấu hiểu, dựa trên bằng chứng mà bạn không thể giải thích vì sao cũng như phản đối nó như thế nào.

CÁC CÂU HỎI THAY THẾ

Tôi đưa ra một lý giải đơn giản hơn về cách chúng ta đưa ra quan điểm về một vấn đề phức tạp. Nếu không thể có ngay một câu trả lời đủ thỏa mãn trước một câu hỏi phức tạp, Hệ thống 1 sẽ tìm kiếm một câu hỏi liên quan nhưng dễ hơn để trả lời. Tôi gọi đó là hệ thống trả lời một câu hỏi thay thế khác khi không tìm ra được câu trả lời cho câu hỏi gốc. Tôi cũng thừa nhận các thuật ngữ sau:

Câu hỏi mục tiêu là sự đánh giá mà bạn có ý định thực hiện.

Câu hỏi cảm tính là câu hỏi dễ hơn mà thay vì trả lời câu hỏi mục tiêu, bạn sẽ trả lời câu hỏi này.

Theo định nghĩa chuyên môn, cảm tính là một tiến trình đơn giản hơn cho phép bạn tìm câu trả lời hợp lý, dù không được hoàn hảo, cho những vấn đề phức tạp. Từ này xuất phát cùng một nguồn gốc với từ eureka.

Ý tưởng của câu hỏi thay thế xuất hiện từ rất sớm trong nghiên cứu của tôi và Amoss và nó trở thành cốt lõi cho lập luận sau này trở thành phương pháp tiếp cận cảm tính và sai lệch. Chúng tôi tự hỏi bản thân xem con người xoay xở thế nào để đưa ra những nhận định về các khả năng khi không hề biết chính xác đó là những khả năng nào. Chúng tôi đi đến kết luận là con người có thể bằng cách nào đó để đơn giản hóa những nhiệm vụ bất khả thi và làm thế nào họ thực hiện được điều đó. Câu trả lời thu được khi nhắc đến một nhận định về điều có thể xảy ra, con người thường đánh giá một thứ khác và họ tin rằng mình đã đánh giá đúng đối tượng cần đánh giá. Hệ thống 1 thường thực hiện hành động này khi phải đối mặt với những vấn đề mục tiêu phức tạp, trong trường hợp câu trả lời cho câu hỏi có liên quan và câu hỏi cảm tính dễ hơn đã sẵn có trong đầu.

Thay thế một câu hỏi bằng một câu hỏi khác có thể là một chiến lược hợp lý để giải quyết những vấn đề phức tạp đã được Goerge Pólya đưa vào cuốn sách kinh điển của mình Làm sao để xử lý vấn đề này: “Nếu bạn không thể xử lý một vấn đề, vậy thì sẽ có một vấn đề dễ hơn mà bạn có thể xử lý: Hãy tìm nó”. “Lý thuyết suy nghiệm” của Pólya chính là tiến trình mang tính chiến lược đã được tích hợp trong Hệ thống 2. Nhưng những suy nghiệm mà tôi bàn đến trong chương này không phải được lựa chọn, chúng là hệ quả của “khẩu súng săn trí óc”, sự kiểm soát mà chúng ta thực hiện bao trùm lên những câu trả lời đối với một câu hỏi mục tiêu.

Hãy xem Bảng 1 những câu hỏi mà tôi liệt kê trong cột bên trái ở bảng 1. Đó là những câu hỏi khó. Trước khi nghĩ câu trả lời hợp lý cho từng câu hỏi trong cột trái, bạn đều phải thử sức với những câu hỏi khó khác: Đâu là ý nghĩa của hạnh phúc? Hệ thống chính trị trong sáu tháng tới sẽ phát triển theo hướng nào? Đâu là những tiêu chuẩn cơ bản cho những tội ác tài chính? Đối thủ cạnh tranh của các ứng viên có những điểm mạnh nào? Những vấn đề môi trường hoặc các nguyên nhân nào khác cần phải tính tới? Những câu trả lời toàn diện hoàn toàn không khả thi. Nhưng bạn có thể bớt cầu toàn mà trả lời các câu hỏi dễ hơn đối với từng trường hợp. Đó là những phương án thay thế cảm tính một cách có lý, đôi khi mang lại những câu trả lời hợp lý, nhưng đôi khi dẫn đến những lỗi sai nghiêm trọng.

Câu hỏi mục tiêu

Câu hỏi cảm tính

Bạn sẵn sàng đóng góp bao nhiêu tiền để cứu những loài động vật đang gặp nguy hiểm?

Tôi cảm thấy thế nào khi nghĩ đến những chú cá heo bị giết hại?

Những ngày gần đây bạn cảm thấy hạnh phúc thế nào?

Tâm trạng hiện thời của tôi thế nào?

Tổng thống sẽ được ngưỡng mộ hơn ra sao sau sáu tháng nữa?

Ngài Tổng thống được hâm mộ ra sao?

Những nhà tư vấn tài chính bóc lột những người già cần phải bị trừng phạt như thế nào?

Tôi tức giận thế nào khi nghĩ đến những kẻ lợi dụng tài chính của người khác?

Người phụ nữ này đang tranh cử trong vòng bỏ phiếu phổ thông. Liệu bà ta có thể tiến tới đâu trên vũ đài chính trị?

Người phụ nữ này có khả năng thắng cử chính trị không?

Bảng 1

“Súng săn trí óc” tạo nên những câu trả lời nhanh đối với những vấn đề khó mà không bắt Hệ thống 2 lười biếng của bạn phải làm việc quá căng thẳng. Những câu hỏi bên phải là bản sao gợi ra từ các câu hỏi bên trái nhưng dễ trả lời hơn. Cảm xúc của bạn về cá heo hay những kẻ lừa gạt tài chính, tâm trạng hiện thời của bạn, ấn tượng của bạn về kỹ năng chính trị của một ứng cử viên, hoặc vị thế hiện tại của Tổng thống sẽ sẵn sàng trong đầu óc của bạn hơn. Mỗi khi vấp phải những câu hỏi phức tạp, những câu hỏi suy nghiệm cung cấp những câu trả lời “ăn sẵn” cho bạn.

Vẫn thiếu một cái gì đó trong câu chuyện này: Các câu trả lời cần phải ăn khớp với câu hỏi gốc. Ví dụ, cảm xúc của tôi về những chú cá heo đang chết dần cần phải được thể hiện bằng tiền bạc. Một khả năng khác của Hệ thống 1, sự phù hợp chặt chẽ, cũng sẵn sàng để giải quyết vấn đề này. Hãy nhớ lại tất cả cảm xúc và mức độ sẵn sàng đóng góp tiền trong thang bậc cường độ. Tôi có thể có ít hay nhiều cảm xúc về cá heo và sẽ phải có một sự đóng góp nào đấy phù hợp với mức độ cảm xúc của tôi. Số tiền cụ thể xuất hiện trong đầu tôi chính là số tiền phù hợp. Có thể chỉ ra những sự phù hợp về cường độ tương tự trong tất cả các câu hỏi. Ví dụ, kỹ năng chính trị của một ứng cử viên có thể được xếp hạng từ thảm hại đến ấn tượng, và thang bậc dành cho sự thành công chính trị có thể xếp hạng từ thấp như: “Bà ta sẽ thất bại ở vòng bỏ phiếu phổ thông” đến cao như: “Một ngày kia, bà ta sẽ trở thành tổng thống Hoa Kỳ.”

Tiến trình tự động của “súng săn trí óc” và sự phù hợp cường độ thường khiến cho một hoặc nhiều câu trả lời của những câu hỏi dễ có thể phản ánh được cho câu hỏi mục tiêu. Trong một vài trường hợp, câu hỏi thay thế lóe lên và một câu trả lời suy nghiệm có thể được Hệ thống 2 xác nhận. Tất nhiên, Hệ thống 2 cũng có cơ hội để từ chối câu trả lời trực giác này, hoặc điều chỉnh nó bằng cách đưa thêm những thông tin liên quan vào. Tuy nhiên, hệ thống 2 lười biếng thường chọn con đường ít tốn năng lượng nhất và chấp nhận một câu trả lời suy nghiệm mà không cần cân nhắc quá kỹ lưỡng xem thông tin ấy có đáng tin cậy hay là không. Bạn sẽ không phải cứng nhắc, cũng không phải làm việc vất vả và thậm chí bạn còn không nhận ra là mình không trả lời cho câu hỏi mình được hỏi. Hơn thế nữa, bạn có thể không nhận ra câu hỏi mục tiêu là khó, bởi một câu trả lời trực giác đã trực chờ trong trí óc của bạn rồi.

MÔ HÌNH suy NGHIỆM 3D

Hãy xem bức tranh về ba người đàn ông và trả lời câu hỏi dưới đây:



Bức tranh được in trên giấy, liệu hình ảnh phía bên phải có lớn hơn hình ảnh phía bên trái không?

Câu trả lời hiển nhiên xuất hiện ngay trong đầu bạn: Hình ảnh bên phải lớn hơn. Tuy nhiên, nếu bạn lấy một cái thước để đo, bạn sẽ phát hiện ra thực tế là các hình ảnh có kích cỡ y hệt nhau. Ấn tượng của bạn về hình ảnh này so với hình ảnh khác đã bị chi phối mạnh mẽ bởi một ảo ảnh, gần như minh họa cho tiến trình thay thế này.

Đường ray xe lửa trong hình được vẽ theo luật xa gần và chúng có chiều sâu. Hệ thống giác quan của bạn tự động giải mã bức tranh thành một hình ảnh ba chiều, không phải là hình ảnh in bẹt trên bề mặt của một tờ giấy phẳng. Trong hình ảnh ba chiều đó, người đàn ông bên phải rõ ràng là ở xa hơn và lớn hơn người đàn ông bên phía trái. Đối với hầu hết chúng ta, ấn tượng về hình ảnh 3D là quá rõ ràng. Chỉ trừ những nghệ sĩ hình ảnh và những nhiếp ảnh gia kinh nghiệm mới có thể phát triển kỹ năng nhìn những vật thể trên giấy chính xác như nó vốn vậy. Hầu hết những người còn lại, thì sự thay thế đã xuất hiện: Ấn tượng về hình ảnh 3D đã lấn át và làm nhoè đi sự đánh giá về hình ảnh hai chiều. Ảo ảnh tạo ra bởi hình ảnh suy nghiệm 3D.

Ở đây tồn tại một ảo ảnh thực sự, không phải là sự hiểu lầm câu hỏi. Bạn hiểu câu hỏi là muốn hỏi về kích cỡ của hình ảnh trong bức tranh khi được in trên giấy. Nếu bạn được hỏi hãy ước lượng kích cỡ của hình ảnh trong tranh thông qua thí nghiệm, câu trả lời của bạn sẽ được quy ra inch, không quy ra feet. Bạn không băn khoăn về câu hỏi nhưng bạn bị ảnh hưởng bởi câu trả lời cho câu hỏi mà bạn không được hỏi: “Ba người này cao bao nhiêu?”

Bước cơ bản trong suy nghiệm là sự thay thế của hình ảnh ba chiều thay vì hình ảnh hai chiều đã xuất hiện một cách tự động. Bức tranh chứa những dấu hiệu tạo nên một không gian ba chiều. Những dấu hiệu này không liên quan đến nhiệm vụ chính, ước lượng kích cỡ cho ba hình ảnh trên giấy và bạn nên phớt lờ chúng nhưng bạn đã không làm được. Sai lệch liên quan đến suy nghiệm ở trường hợp này là trong tranh các vật thể xuất hiện ở xa hơn trông có vẻ lớn hơn. Như thí nghiệm này đã minh họa, một sự phán đoán dựa trên sự thay thế có thể bị hiểu sai dựa trên những sai lệch, theo những cách có thể đoán được. Trong trường hợp này, nó diễn ra dưới tầng sâu của hệ thống tri giác mà đơn giản là bạn không thể làm gì khác được.

TÂM TRẠNG SUY NGHIỆM VỚI HẠNH PHÚC

Một bản khảo sát của những sinh viên người Đức là một trong những ví dụ tuyệt vời nhất về sự thay thế này. Bản khảo sát cho phép những người tham gia trẻ tuổi trả lời hai câu hỏi sau:

Gần đây bạn cảm thấy hạnh phúc không?

Tháng trước bạn hẹn hò bao nhiêu lần?

Nghiên cứu này quan tâm tới sự tương quan giữa hai câu trả lời. Liệu những sinh viên hẹn hò nhiều có hạnh phúc hơn những sinh viện hẹn hò ít? Thật ngạc nhiên khi câu trả lời về sự tương quan giữa các câu trả lời này là không. Rõ ràng là việc hẹn hò không phải là yếu tố đầu tiên xuất hiện trong đầu óc của các sinh viên, khi họ được hỏi về hạnh phúc. Một nhóm sinh viên khác cũng được hỏi hai câu hỏi y như vậy nhưng theo thứ tự ngược lại:

Tháng trước bạn hẹn hò bao nhiêu lần?

Gần đây bạn cảm thấy hạnh phúc không?

Lần này kết quả thu được lại hoàn toàn khác. Kết quả là mối tương quan giữa số lần hẹn hò và cảm giác hạnh phúc cao hơn so với mối tương quan giữa những thước đo tâm lý. Chuyện gì đã xảy ra ở đây vậy?

Câu trả lời rất dễ hiểu và nó là một ví dụ điển hình cho sự thay thế. Hẹn hò rõ ràng không phải là tâm điểm trong cuộc sống của những sinh viên này (trong khảo sát đầu tiên, hạnh phúc và hẹn hò không có liên quan đến nhau) nhưng khi họ được yêu cầu nghĩ về đời sống tình cảm, họ chắc chắn đã có phản ứng tâm lý. Những sinh viên hẹn hò nhiều hơn được nhắc nhở về khía cạnh hạnh phúc trong cuộc sống của mình, trong khi những sinh viên hẹn hò ít bị nhắc nhớ về cảm giác cô đơn và bị chối bỏ của mình. Cảm xúc ấy vẫn tồn tại trong đầu óc của họ cho đến khi câu hỏi tiếp theo về hạnh phúc trong cuộc sống chung chung xuất hiện.

Khía cạnh tâm lý được đề cập trong những khảo sát trên cũng tương tự như trong ảo giác về kích cỡ mà ta vừa gặp trong Hình 9. “Hạnh phúc những ngày gần đây” không phải điều tự nhiên và không dễ dàng để đánh giá. Cần phải có thời gian suy nghĩ mới có thể trả lời tốt câu hỏi này. Tuy nhiên, những sinh viên vừa được hỏi về đời sống tình cảm không cần phải nghĩ nhiều bởi vì họ đã có sẵn trong đầu câu trả lời liên quan đến câu hỏi: Họ cảm thấy hạnh phúc thế nào với đời sống tình cảm của mình. Họ đã thay thế câu hỏi bằng câu hỏi mà họ đã có sẵn câu trả lời trước đó.

Một lần nữa, chúng ta lại làm theo ảo giác, chúng ta có thể hỏi: Liệu những sinh viên này có bị bối rối không? Liệu họ có thật sự nghĩ rằng hai câu hỏi, bao gồm câu hỏi mà họ được hỏi và câu hỏi mà họ đã trả lời có cùng nghĩa? Tất nhiên là không. Những sinh viên này không hề bị mất khả năng phân biệt dù tạm thời hai khái niệm về cuộc sống tình cảm và cuộc sống nói chung. Nếu được hỏi riêng rẽ về hai khái niệm, họ chắc chắn trả lời chúng là khác nhau. Nhưng câu hỏi mà họ nhận được không phải để hỏi hai khái niệm đó có khác nhau hay không. Họ chỉ được hỏi xem gần đây có cảm thấy hạnh phúc hay không mà thôi và Hệ thống 1 đã có sẵn câu trả lời.

Hẹn hò không phải là vấn đề duy nhất. Hiện tượng tương tự cũng xảy ra nếu một câu hỏi về mối quan hệ của sinh viên với cha mẹ của họ hoặc về tình hình tài chính của họ, chúng đều liên quan trực tiếp đến câu hỏi về hạnh phúc nói chung. Trong cả hai trường hợp, sự hài lòng trong một lĩnh vực riêng biệt chi phối đến cảm giác hạnh phúc chung. Bất cứ câu hỏi liên quan đến cảm xúc nào cũng gây ra hiệu ứng tâm trạng tương tự đối với một người. WYSIATI. Tâm trí mỗi người đều bị che phủ bởi tâm trạng của họ khi được yêu cầu đánh giá về mức độ hạnh phúc của bản thân.

HIỆU ỨNG SUY NGHIỆM

Sự thống trị của các kết luận bao trùm lên các lập luận là điều dễ thấy nhất khi có các yếu tố cảm xúc chen vào. Nhà tâm lý học Paul Slovic đã đề xuất một tên gọi là hiệu ứng suy nghiệm, trong đó mọi người được sử dụng những thứ họ thích và những thứ họ không thích để xác định niềm tin của họ về thế giới xung quanh. Sở thích chính trị của bạn xác định những lập luận mà bạn cảm thấy hấp dẫn. Nếu bạn cảm thấy thích chính sách chăm sóc cho sức khỏe hiện thời, bạn sẽ tin rằng phúc lợi mà nó mang đến là hợp lý và bạn đầu tư chi phí chăm sóc sức khoẻ hợp lý hơn là đầu tư cho các chi phí cho các thứ khác. Nếu bạn có thái độ hiếu chiến đối với những quốc gia khác, bạn có thể nghĩ họ thật yếu đuối và có xu hướng đề cao những mong muốn của đất nước mình. Nếu bạn là người chuộng hòa bình, bạn có thể nghĩ các nước khác cũng mạnh và sẽ không dễ dàng gì để áp chế các nước này. Thái độ và xúc cảm của bạn với những thứ như vậy giống như thức ăn được chiếu xạ, thức ăn sống, năng lượng hạt nhân, hình xăm, xe gắn máy đều ảnh hưởng tới niềm tin của bạn, về tính khả thi cũng như nguy cơ tiềm tàng ẩn giấu trong nó. Nếu bạn không thích bất cứ thứ gì trong số những thứ này, khả năng là bạn tin rằng hiểm họa chúng mang lại là cao so với lợi ích mà chúng mang lại là không đáng kể.

Dù các kết luận này xuất hiện tức thời trong đầu óc bạn, thì điều đó không có nghĩa là đầu óc bạn đã hoàn toàn đóng lại, không tiếp nhận thêm thông tin nữa và không có lý do nào nữa để đưa vào ý kiến của mình. Niềm tin của bạn, thậm chí cả thái độ cảm xúc của bạn đều có thể thay đổi (dù ít dù nhiều) khi bạn nhận ra nguy cơ trong một hành động mà bạn không thích hóa ra nhỏ hơn so với suy nghĩ của bạn. Tuy nhiên, thông tin về nguy cơ thấp có thể cũng sẽ làm thay đổi góc nhìn của bạn về lợi ích (tốt đẹp hơn) ngay cả khi không có gì nhắc đến lợi ích của những thông tin mà bạn thu nhận được.

Chúng ta thấy ở đây một khía cạnh mới trong “nhân vật” Hệ thống 2. Cho đến giờ gần như tôi đã mô tả Hệ thống 2 hoàn toàn như một bộ máy ít hay nhiều phục tùng, cho phép trôi dạt về phía Hệ thống 1. Tôi cũng đã miêu tả Hệ thống 2 như một bộ máy tìm kiếm trong bộ nhớ, chứa những tính toán phức tạp, sự so sánh, sự hoạch định và lựa chọn. Trong vấn đề “gậy và bóng” và trong rất nhiều ví dụ khác về mối quan hệ tương tác qua lại giữa hai hệ thống, có vẻ hầu như Hệ thống 2 chịu trách nhiệm, với khả năng phản kháng lại những đề xuất từ Hệ thống 1, chậm rãi xử lý mọi thứ và áp đặt những phân tích logic. Suy nghiệm là một trong những chức năng của Hệ thống 2. Trong những hoàn cảnh nhất định, Hệ thống 2 giống nhà biện hộ cho xúc cảm của Hệ thống 1 hơn là một nhà chỉ trích những cảm xúc ấy và nó giống một nhà bảo lãnh hơn là một người thúc ép. Hệ thống tìm kiếm thông tin và lập luận của nó gần như chặt chẽ với thông tin mà nó kiên định với những niềm tin hiện tại, chứ không phải với ý định kiểm tra chúng. Hệ thống 1 năng động và luôn tìm kiếm sự tương đồng gợi ý những giải pháp cho Hệ thống 2 ít đòi hỏi.

Sự thay thế và suy nghiệm lên tiếng

“Chúng ta còn nhớ câu hỏi mà chúng ta đang cố gắng tìm câu trả lời không? Hay chúng ta đã thay thế câu hỏi ấy bằng một câu hỏi dễ hơn rồi?”

“Câu hỏi mà ta phải trả lời đó là liệu ứng cử viên này có giành thắng lợi hay không. Câu hỏi mà chúng ta định trả lời đó là bà ta trả lời phỏng vấn có tốt không. Đừng có mà thay thế nữa.”

“Anh ta thích dự án này, vì thế anh ta nghĩ chi phí như vậy là thấp và lợi ích từ dự án này mang lại là rất cao. Thật là một ví dụ điển hình của hiệu ứng suy nghiệm .”

“Chúng ta đã lấy năng suất lao động của năm ngoái làm cơ sở để dự đoán giá trị của doanh nghiệp trong vài năm tới. Đó có phải là một suy nghiệm tốt? Thế chúng ta cần những thông tin nào nữa?”

Tính cách của Hệ thống 1

• Tạo ra ấn tượng, cảm giác và thiên hướng; khi được chứng thực bởi Hệ thống 2, chúng sẽ biến thành niềm tin, thái độ và mục đích.
• Hoạt động tự động và nhanh, với rất ít hoặc không cần nỗ lực, và không cảm giác về sự kiểm soát tự nguyện.
• Có thể được lập trình bởi Hệ thống 2 để điều chỉnh sự chú ý khi một yếu tố đặc biệt được phát hiện (tìm kiếm).
• Thực hành các phản ứng khéo léo và tạo thành những trực giác tinh tế, sau khi được đào tạo đầy đủ.

• Phản ứng mạnh mẽ với sự mất mát hơn là sự được (đảo chiều mất mát).
• Điều chỉnh quyết định các vấn đề một cách tỉ mỉ, từng vấn đề riêng lẻ một.
• Những vấn đề này sẽ được trình bày kỹ hơn trong phần IV.
• Tạo ra những hoạt động tương thích với các ý tưởng được kích hoạt trong bộ nhớ.
• Liên kết cảm giác nhận thức cảm tính với ảo ảnh về giá trị, cảm giác dễ chịu và giảm thiểu sự thận trọng.
• Phân biệt sự kinh ngạc so với sự bình thường.
• Phỏng đoán và sáng tạo ra nguyên nhân và mục đích.
• Phớt lờ sự khó hiểu và nén chặt sự nghi ngờ.
• Bị thành kiến trong niềm tin và khẳng định.
• Phóng đại cảm xúc kiên định (hiệu ứng hào quang).
• Tập trung vào hiện thực tồn tại và phớt lờ những hiện thực vắng mặt (WYSIATI).
• Tạo ra một bộ phận những nhận định cơ bản có giới hạn.
• Đại diện một bộ quy chuẩn và nguyên mẫu, không hợp nhất.
• Ghép cặp cường độ trên các chiều kích (ví dụ kích cỡ với âm thanh).
• Tính toán nhiều hơn chủ định (súng săn trí não).
• Đôi khi thay thế một câu hỏi dễ thay vì câu hỏi khó (suy nghiệm).
• Nhạy cảm hơn với sự thay đổi so với sự lo lắng (lý thuyết triển vọng).
• Đánh giá quá thấp các khả năng.

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 10: Quy luật số nhỏ

Bấm để xem

Một nghiên cứu về phạm vi ảnh hưởng của bệnh ung thư thận trong 3.141 quận ở nước Mỹ đã phát hiện ra một mẫu bệnh đáng chú ý. Tại các quận này mức ảnh hưởng của căn bệnh ung thư thận ở mức thấp nhất phần lớn thuộc về vùng nông thôn, nơi có mật độ dân cư thưa và nằm ở những vùng lãnh thổ có truyền thống theo Đảng Cộng hòa thuộc miền Trung Tây, miền Nam và miền Tây của nước Mỹ. Bạn rút ra được gì từ kết luận này?

Trí não bạn đã rất nhạy bén trong vài giây vừa qua và đó chính là cách vận hành của Hệ thống 2. Bạn đã chủ động lục tìm trí nhớ và sắp xếp chúng có trật tự thành những giả thuyết. Một vài nỗ lực đã được dồn cả vào quá trình vận hành hệ thống; đồng tử của bạn giãn ra và nhịp tim của bạn đập quá nhanh. Nhưng Hệ thống 1 cũng đã chẳng “ăn không ngồi rồi”: Sự vận hành của Hệ thống 2 phụ thuộc vào những thực trạng và những gợi ý được gọi ra từ trí nhớ liên tưởng của bạn. Bạn có thể từ bỏ ý nghĩ rằng những công việc chính trị của Đảng Cộng hòa tạo ra đề kháng chống lại căn bệnh ung thư thận. Rất có khả năng, bạn kết luận bằng việc tập trung vào thực tế rằng những quận hạt có phạm vi ảnh hưởng từ bệnh ung thư thận thấp hầu như đều tập trung ở các vùng nông thôn. Từ ví dụ thú vị trên nhà thống kê hóm hỉnh Howard Wainer và Harris Zwerling, đã rút ra được kết luận: “Thật hấp dẫn và dễ dàng để suy luận rằng tỷ lệ bệnh ung thư thận thấp thực tế là do cuộc sống trong lành của vùng nông thôn không bị ô nhiễm không khí, không bị ô nhiễm nguồn nước và được sử dụng thực phẩm sạch mà không có thêm chất phụ gia.” Điều này hoàn toàn hợp lý.

Giờ hãy xem xét các quận hạt mà tại đó tầm ảnh hưởng của căn bệnh ung thư thận ở mức cao nhất. Những quận hạt “ốm yếu” này phần lớn là tập trung ở vùng nông thôn, nơi có mật độ dân cư thưa thớt và nằm tại các vùng lãnh thổ có truyền thống theo Đảng Cộng hòa tại miền Trung Tây, miền Nam, và miền Tây của nước Mỹ. Đúng là “cái lưỡi không xương,” Wainer và Zwerling bình luận: ”Thật dễ để suy ra rằng tỷ lệ ung thư cao của họ là do tình trạng nghèo đói ở vùng nông thôn, người dân không được tiếp cận dịch vụ y tế tốt, chế độ ăn giàu chất béo và quá nhiều chất cồn, quá nhiều thuốc lá.” Có một số sai lầm ở đây, dĩ nhiên vậy. Lối sống vùng nông thôn không thể lý giải cho cả phạm vi ảnh hưởng rất cao lẫn rất thấp của căn bệnh ung thư thận.

Yếu tố chính ở đây không phải là các quận hạt này là vùng nông thôn hay phần lớn dân số là người người theo Đảng Cộng hòa, mà là các quận hạt này có mật độ dân cư thưa thớt. Và bài học quan trọng được lĩnh hội đó không phải là về dịch tễ học, mà là về mối quan hệ phức tạp giữa trí não của chúng ta với con số thống kê. Hệ thống 1 vô cùng quen thuộc với một dạng thức tư duy được nhận diện một cách tự động và dễ dàng liên kết nhân quả giữa các biến cố, đôi lúc ngay cả khi mối liên kết này không xác thực. Khi nói về các quận hạt có phạm vi ảnh hưởng cao, bạn ngay lập tức thừa nhận rằng những quận hạt này khác với các quận hạt khác bởi một nguyên do, mà đó hẳn phải là một nguyên nhân để lý giải cho sự khác biệt này. Tuy nhiên, như chúng ta sẽ thấy, Hệ thống 1 trở nên lạc lõng khi đối mặt với những thực tại “thống kê đơn thuần”, nó thay đổi xác suất của các kết quả nhưng không là nguyên nhân khiến chúng xảy ra.

“Một biến cố ngẫu nhiên” theo định nghĩa không thể dùng làm sự lý giải nhưng những thu thập về các “biến cố ngẫu nhiên” lại vận hành theo một cách thức hết sức hợp lý. Hình dung ra rằng một Bình lớn chứa đầy những viên bi. Một nửa số viên bi đó là màu đỏ, nửa còn lại màu trắng. Tiếp đó, hình dung một người rất kiên nhẫn (hoặc một con rô-bốt) nhắm mắt nhặt ra khỏi bình 4 viên bi, ghi lại số những viên bi màu đỏ trong mẫu này, vứt những viên bi này trở lại trong chiếc bình và sau đó lặp lại hành động trên nhiều lần. Nếu bạn tính tổng các kết quả, bạn sẽ thấy rằng kết quả “2 đỏ, 2 trắng” sẽ xảy ra (gần như là chính xác) 6 lần mỗi lần có kết quả “4 đỏ” hoặc “4 trắng”. Mối liên hệ này trên thực tế là một phép tính của toán học. Bạn có thể dự đoán kết quả của việc lấy mẫu được lặp lại từ một chiếc bình với niềm tự tin như việc bạn có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra nếu bạn va quả trứng vào một chiếc búa. Bạn không thể dự đoán tường tận việc cái vỏ trứng sẽ vỡ tan như thế nào nhưng bạn có thể hiểu sơ sơ. Ở đây có một sự khác biệt: Cảm giác thỏa mãn của quan hệ nhân quả mà bạn trải nghiệm khi nghĩ về một chiếc búa đập vào một quả trứng lại hoàn toàn không tồn tại khi bạn nghĩ về việc lấy mẫu trong nghiên cứu.

Một thực tế thống kê có liên quan tới ví dụ về bệnh ung thư ở trên. Từ cùng một chiếc bình, hai người đếm bi rất kiên nhẫn thay phiên nhau đếm. Jack lấy ra 4 viên bi trong mỗi lần thử nghiệm, Jill lấy ra 7 viên. Cả hai người bọn họ đều ghi lại mỗi lần họ thu được một mẫu đồng nhất là tất cả các viên bi đều là màu trắng hoặc đỏ. Nếu họ tiếp tục công việc đủ lâu, Jack sẽ thu được những kết quả cực đoan luôn nhiều hơn Jill – bởi một thừa số là 8 (tỷ lệ phần trăm kỳ vọng là 12.5% và 1.56%). Thêm một lần nữa, không búa máy, không quan hệ nhân quả, nhưng là một thực tế mang tính toán học: Các mẫu gồm 4 viên bi gọi ra các kết quả cực đoan luôn nhiều hơn các mẫu gồm 7 viên thu được.

Giờ đây hãy hình dung rằng dân số nước Mỹ giống như là những viên bi trong một chiếc bình khổng lồ. Một số viên bi được đánh dấu UT- nghĩa là bệnh ung thư thận. Bạn nhặt các mẫu gồm nhiều viên bi và đưa tới từng quận hạt một theo tuần tự. Các mẫu ở vùng nông thôn nhỏ hơn so với các mẫu khác. Cũng giống như trò chơi của Jack và Jill, các kết quả cực đoan (những tỷ lệ ung thư thận rất cao và/hoặc rất thấp) gần như là có thể được tìm thấy trong các quận hạt có mật độ dân cư thưa thớt. Đó là tất cả những gì diễn ra trong câu chuyện này.

Chúng tôi đã bắt đầu từ một thực tế đòi hỏi một lời giải thích: Phạm vi ảnh hưởng của căn bệnh ung thư thận tới các quận hạt biến đổi một cách rộng rãi và khác biệt có hệ thống. Lời giải thích mà tôi đã đưa ra được trình bày bằng cách thống kê: Các kết quả cực đoan (cả tỷ lệ cao lẫn thấp) có khả năng được tìm thấy trong các mẫu nhỏ nhiều hơn so với trong các mẫu lớn. Lời giải thích này không mang tính nhân quả. Dân số nhỏ của một quận hạt không gây ra mà cũng không ngăn ngừa bệnh ung thư thận; nó chỉ đơn thuần cho phép phạm vi ảnh hưởng của bệnh ung thư thận trở nên lớn hơn nhiều (hoặc thấp hơn nhiều) so với nơi có dân số lớn hơn. Thực tại sâu xa đó chẳng có gì để giải thích ở đây cả. Phạm vi ảnh hưởng của bệnh ung thư không thực sự thấp hơn hoặc cao hơn so với thông thường tại một quận hạt với dân số nhỏ, nó chỉ có vẻ trở nên như vậy trong một năm cụ thể nào đó, bởi một sự cố trong việc chọn mẫu gây ra. Nếu chúng ta lặp lại phép phân tích này vào năm kế tiếp, chúng ta sẽ thu được cùng một hình mẫu chung đối với các kết quả cực đoan trong các mẫu nhỏ nhưng các quận hạt nơi bệnh ung thư Thận đã rất phổ biến vào năm ngoái sẽ không nhất nhiết có một sức ảnh hưởng cao vào năm nay. Nếu đây chính là trường hợp đó, các khác biệt giữa các quận hạt đông đúc với các quận hạt nông thôn sẽ không thực sự có giá trị như là thực tại: Chúng là những thứ được các nhà khoa học gọi là những tiêu bản, các quan trắc được sản sinh ra hoàn toàn bởi một số khía cạnh của phương pháp nghiên cứu, còn trong trường hợp này là bởi những khác biệt trong kích cỡ mẫu.

Câu chuyện mà tôi đã kể ra đây có thể khiến bạn ngạc nhiên, nhưng đó không phải là một việc được phát hiện. Từ lâu bạn đã biết được rằng các kết quả từ các mẫu lớn đáng tin tưởng hơn nhiều so với những mẫu nhỏ hơn và ngay cả những người vốn mù tịt với kiến thức thống kê cũng từng nghe được về quy luật của những con số lớn. Nhưng “việc biết” lại không phải là chuyện có hay không và bạn có thể thấy rằng những tình huống sau đây có thể đúng với mình:

• Đặc trưng “mật độ dân số thưa” đã không ngay lập tức đưa ra lý giải cho nguyên nhân gây ra vấn đề dịch tễ học này.
• Chí ít bạn cũng đã hơi ngạc nhiên bởi sự khác biệt giữa các mẫu gồm 4 và các mẫu gồm 7 viên bi.
• Thậm chí là bây giờ, bạn cần phải vận dụng một số nỗ lực tinh thần để thấy rằng hai tình huống sau đề cập tới cùng một việc:
  - Các mẫu lớn chính xác hơn nhiều so với các mẫu nhỏ.
  
  - Các mẫu nhỏ đưa ra các kết quả cực đoan luôn nhiều hơn so với các mẫu lớn.

Tình huống thứ nhất có một tiếng chuông báo đúng rành rọt nhưng cách diễn đạt của tình huống thứ hai tạo ra ý nghĩa về trực giác, bạn vẫn chưa hề thực sự hiểu được cái thứ nhất.

Dòng cuối cùng: Vâng, bạn đã biết được rằng các kết quả từ các mẫu lớn là chính xác hơn, nhưng giờ đây bạn có thể nhận ra rằng bạn đã chẳng hề hiểu một cách tường tận về nó. Không phải chỉ có mình bạn có suy nghĩ như vậy. Nghiên cứu đầu tiên mà Amos và tôi tiến hành cùng nhau đã chỉ ra rằng ngay cả các nhà nghiên cứu lão luyện cũng có những trực giác tồi tệ và một hiểu biết lơ mơ về các hiệu ứng chọn mẫu.

QUY LUẬT SỐ NHỎ

Việc hợp tác của tôi với Amos vào đầu những năm 1970 khởi đầu bằng một cuộc thảo luận với lời khẳng định: Những người vốn dĩ không có trình độ thống kê lại là “những nhà thống kê trực quan” giỏi. Ông ấy nói với tôi và nhóm tham dự hội thảo gồm các nhà nghiên cứu tại trường Đại học Michigan như vậy, nhìn chung những người này lạc quan về những thống kê trực quan. Tôi đã rất ấn tượng về tuyên bố đó, nó đã khiến tôi nhìn lại bản thân mình: Tôi không phải là một “nhà thống kê trực quan" giỏi và tôi đã không tin rằng mình tệ hơn những người khác.

Đối với một nhà nghiên cứu Tâm lý học, sự biến đổi trong hoạt động chọn mẫu không phải là điều gì lạ lẫm, đó là một sự phiền toái và là một trở ngại tốn kém, nó khiến mục đích của mọi dự án nghiên cứu thành một trò may rủi. Giả sử bạn muốn xác thực giả thiết cho rằng vốn từ vựng trung bình của một bé gái sáu tuổi lớn hơn vốn từ vựng trung bình của một bé trai ở cùng độ tuổi. Giả thuyết này đúng trong tổng thể, đúng là vốn từ vựng trung bình của các bé gái lớn hơn các bé trai ở cùng độ tuổi. Tuy nhiên, các bé gái và bé trai khác biệt nhau rất nhiều, và với sự may mắn của lượt rút thăm, bạn có thể lựa chọn một mẫu mà trong đó sự khác biệt này vẫn còn bỏ lửng, hoặc thậm chí có một số bé trai thực sự ghi điểm cao hơn. Nếu bạn là nhà nghiên cứu, kết quả này thật tai hại phải hao tốn thời gian và nỗ lực. Bạn đã thất bại trong việc kiểm định một giả thuyết mà trong thực tế giả thuyết này đúng. Việc sử dụng một lượng mẫu đủ lớn là cách duy nhất nhằm giảm thiểu rủi ro này. Các nhà nghiên cứu chọn một lượng mẫu quá nhỏ nghĩa là họ phó mặc nghiên của mình cho sự may rủi.

Rủi ro của một lỗi có thể được tính toán với bất kể kích cỡ mẫu nào được đưa ra bởi một quy trình khá đơn giản. Tuy nhiên, theo truyền thống, các nhà tâm lý học không dùng tới những phép tính để quyết định một kích cỡ mẫu, mà họ sử dụng sự đoán định của mình để lý giải cho thứ thường vẫn chưa hoàn thiện. Một bài báo tôi đã từng đọc ngay trước khi tranh luận với Amos đã chứng minh sai lầm mà các nhà nghiên cứu phạm phải (họ sẽ vẫn phạm phải) bởi một nhận định gây tranh cãi. Tác giả đã chỉ ra rằng các nhà tâm lý học thường chọn các mẫu quá nhỏ, đến nỗi họ đã tự đẩy bản thân vào một nguy cơ 50% thất bại trong việc xác thực những giả thiết đúng của mình! Không một nhà nghiên cứu nào trong bán cầu não phải lại có thể chấp nhận một nguy cơ thất bại như thế. Một lời giải thích hợp lý đó là quyết định của các nhà tâm lý học về kích cỡ mẫu đã phản ánh những quan niệm trực giác phổ biến sai lầm về phạm vi của sự biến đổi trong hoạt động lấy mẫu.

Bài báo này đã gây ngạc nhiên cho tôi, bởi nó đã lý giải một số vấn đề mà tôi đã từng mắc phải trong chính nghiên cứu của mình. Giống như hầu hết các nhà nghiên cứu Tâm lý học, tôi đã chọn các mẫu theo thói quen thông thường, đó là số mẫu quá nhỏ vì thế thường thu được những kết quả chẳng có ý nghĩa gì. Giờ tôi đã hiểu tại sao: Các kết quả kỳ lạ này chính là những giả định từ phương pháp nghiên cứu của tôi. Sơ suất của tôi đặc biệt đáng hổ thẹn bởi tôi đã giảng dạy về thống kê trong nhiều năm và biết cách tính toán kích cỡ mẫu để có thể giảm thiểu nguy cơ sai số chọn mẫu ở một mức độ có thể chấp nhận được. Nhưng tôi đã chẳng bao giờ lựa chọn một kích cỡ mẫu dựa trên tính toán cả. Giống như những đồng nghiệp của mình, tôi đã tin vào phương pháp truyền thống và trực giác của tôi trong việc lên kế hoạch cho những thử nghiệm của mình và chưa từng suy nghĩ một cách nghiêm túc về vấn đề này. Khi Amos tới dự buổi hội thảo, tôi đã thực sự đi đến một kết luận rằng những trực giác của mình là không đầy đủ và trong quá trình diễn ra buổi hội thảo, chúng tôi đã nhanh chóng đồng thuận rằng những gã lạc quan người Michigan đã sai.

Amos và tôi đã bắt tay vào việc kiểm định giả thuyết: Liệu tôi là gã ngô nghê duy nhất hay là một thành viên trong một đám đông ngờ nghệch, bằng việc kiểm tra xem liệu rằng các nhà nghiên cứu Toán học có thể sẽ phạm phải những sai lầm tương tự hay không. Chúng tôi đã phát triển một bảng câu hỏi miêu tả những tình huống nghiên cứu thực tế, bao gồm các lặp lại của những thí nghiệm thành công. Nó đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải lựa chọn các kích cỡ mẫu và lý giải cho việc ra quyết định có khả năng dẫn đến nguy cơ thất bại và khuyến cáo những nghiên cứu sinh cho việc lên kế hoạch nghiên cứu của họ. Amos đã thu thập phản hồi của một nhóm những người tham gia có kinh nghiệm (bao gồm các tác giả của hai cuốn sách giáo khoa về thống kê) tại một buổi họp của Hiệp hội Tâm lý Toán học. Các kết quả đã thật rõ ràng: Tôi đã không phải là gã ngờ nghệch duy nhất. Mọi nhầm lẫn mà tôi đã mắc phải cũng gặp ở phần lớn những người tham gia trả lời câu hỏi của chúng tôi. Điều đó là rõ ràng ngay cả với các chuyên gia đã không mấy chú tâm vào kích cỡ mẫu.

Amos và tôi đã gọi bài báo viết chung đầu tiên của chúng tôi là “Niềm tin vào quy luật số nhỏ.” Chúng tôi giải thích một cách biện chứng rằng “những khả năng trực giác về việc lấy mẫu ngẫu nhiên có vẻ thỏa mãn quy luật số nhỏ, cũng như nó khẳng định rằng quy luật số lớn ứng dụng vào nghiên cứu quy luật số nhỏ cũng y như vậy.” Chúng tôi cũng đã gộp cả một lời nhận định được bày tỏ mạnh mẽ rằng các nhà nghiên cứu đánh giá “những khả năng trực giác thống kê của mình với sự hoài nghi đúng đắn và thay thế sự hình thành ấn tượng ấy bởi sự tính toán bất kể khi nào có thể.”

MỘT SAI LỆCH VỀ SỰ tự TIN CHẮC VƯỢT QUA SỰ HỒ NGHI

Một cuộc thăm dò qua điện thoại gồm 300 người cao tuổi mà 60% trong số đó bầu cho tổng thống.

Nếu bạn phải tổng kết thông điệp của tuyên bố này trong vẻn vẹn ba từ, liệu chúng có thể là gì? Gần như chắc chắn bạn sẽ chọn “Người già ủng hộ Tổng thống” (Elderly support President). Những từ này đưa ra lý do chính cho câu chuyện. Chi tiết bị bỏ qua trong cuộc bầu cử, vốn được tiến hành qua điện thoại với một mẫu là 300 người, đó là không quan tâm tới bản thân những người già; họ cung cấp thứ thông tin nền tảng không mấy cuốn hút. Tổng kết của bạn có thể sẽ tương tự vậy nếu kích cỡ mẫu trở nên khác biệt. Dĩ nhiên, một con số vô lý nào đó hoàn toàn có thể thu hút được sự quan tâm của bạn (“một cuộc bầu cử qua điện thoại đối với 6 [hoặc 60 ngàn] cử tri già yếu…”). Tuy nhiên, trừ khi bạn là một chuyên gia, bạn không thể tác động trở lại một cách khác biệt với một mẫu gồm 150 người và với một mẫu gồm 3.000 người. Đây chính là ý nghĩa của lời tuyên bố rằng “con người không đủ nhạy bén với kích cỡ mẫu.”

Thông điệp về cuộc bầu cử này bao gồm thông tin thuộc hai dạng: Câu chuyện và nguồn gốc của câu chuyện. Hiển nhiên là, bạn tập trung vào câu chuyện hơn là vào tính đáng tin cậy của các kết quả. Tuy nhiên, khi tính đáng tin cậy này thấp một cách rõ ràng, thông điệp sẽ bị nghi ngờ. Nếu bạn được bảo rằng “một nhóm người ủng hộ đã tiến hành một cuộc thăm dò không đầy đủ và thiên lệch nhằm chỉ ra rằng người già ủng hộ tổng thống…”, dĩ nhiên bạn sẽ bác bỏ những phát hiện về cuộc thăm dò và chúng sẽ không trở thành một phần của điều mà bạn tin tưởng. Thay vào đó, nhóm người ủng hộ thăm dò và các kết quả sai lệch của nó sẽ trở thành một câu chuyện mới về những dối trá chính trị. Bạn có thể lựa chọn không tin vào một thông điệp trong những trường hợp rõ ràng như thế này. Nhưng bạn có phân biệt được chính xác giữa “tôi đọc trên tờ Thời báo New York …” với “Tôi nghe đồn rằng …” hay không? Hệ thống 1 của bạn có thể phân biệt được các cấp độ niềm tin? Nguyên tắc WYSIATI chỉ ra rằng điều đó là không thể.

Như tôi đã miêu tả trước đó, Hệ thống 1 không đa nghi. Nó loại bỏ sự mơ hồ và tự động tạo ra các câu chuyện mạch lạc nhất có thể. Trừ khi thông điệp đó ngay lập tức bị phủ nhận, các liên tưởng mà nó gợi ra sẽ lan truyền như thể thông điệp đó là sự thật. Hệ thống 2 lại có chiều hướng hoài nghi, bởi nó có thể duy trì những khả năng xung đột nhau trong cùng một thời điểm. Tuy nhiên, hoạt động duy trì sự hoài nghi này khó khăn hơn việc chuyển vào trạng thái chắc chắn. Quy luật của những con số nhỏ là một biểu hiện về một sai lệch chung, thiên về sự chắc chắn hơn là sự hoài nghi, chúng sẽ lộ diện dưới nhiều hình thức khác trong các chương kế tiếp.

Sai lệch rõ rệt hướng đến sự tin tưởng ở các mẫu nhỏ giống hệt với ví dụ về mật độ dân số để từ đó chúng được phác họa cũng là một phần của một câu chuyện lớn hơn: Chúng dễ dàng thổi phồng tính nhất quán và sự cố kết của những gì chúng ta thấy. Niềm tin bị thổi phồng của các nhà nghiên cứu vào thứ có thể được rút ra từ một vài lời nhận xét có quan hệ mật thiết với hiệu ứng hào quang, khả năng phán đoán mà chúng ta thường có khi chúng ta nghĩ về một người mà thực sự chúng ta hiểu rất ít về họ. Hệ thống 1 chạy trước thực tế trong hoạt động tạo lập một hình ảnh sống động dựa trên sự phiên giải của những dấu hiệu rời rạc. Một cách vô thức đối với việc đi tới các kết luận sẽ diễn ra như thể nó đã tin vào quy luật số nhỏ. Tổng quát hơn, nó sẽ sản sinh ra một hình dung về thực tại điều này có ý nghĩa rất lớn trong tình huống này.

NGUYÊN NHÂN VÀ THỜI CƠ

Cơ chế liên kết tìm kiếm những nguyên nhân. Trở ngại mà chúng ta có với những nguyên tắc của thống kê đó là chúng cần đến một phương pháp khác biệt. Thay vì tập trung vào các biến cố chắc chắn, thì nguyên tắc của thống kê lại liên kết biến cố này với điều có thể vừa mới xảy ra. Nói cụ thể thì không điều gì có thể khiến nó trở thành thứ mà nó vốn những phương án thay thế cho nó.

Dự đoán của chúng tôi về hoạt động tư duy nhân quả đẩy chúng tôi đến những sai lầm nghiêm trọng trong việc đánh giá tính ngẫu nhiên của các biến cố diễn ra ngẫu nhiên thực sự. Ví dụ, thu thập giới tính của sáu đứa trẻ được sinh ra theo tuần tự ở cùng một bệnh viện. Chuỗi các bé trai và các bé gái rõ ràng là ngẫu nhiên, các biến cố này độc lập với nhau, và số các bé trai và bé gái được sinh ra trong bệnh viện tại thời điểm vài giờ trước đó không hề tác động gì tới giới tính của những đứa trẻ sinh ra sau đó. Giờ hãy xem xét ba chuỗi có thể xảy ra:

TTTGGG

GGGGGG

TGTTGT

Các chuỗi này có thể xảy ra không? Câu trả lời trực giác “dĩ nhiên là không!” là hoàn toàn sai. Bởi các biến cố diễn ra độc lập, bởi các kết quả T và G có thể xảy ra trường hợp bằng (xấp xỉ) nhau, bởi thế mà bất cứ chuỗi gồm 6 ca sinh có thể xảy ra nào cũng có khả năng xảy ra tương đương với những chuỗi khác. Thậm chí ngay cả bây giờ khi bạn biết được rằng kết luận này là đúng, nó vẫn mâu thuẫn với trực giác, bởi chỉ có chuỗi thứ ba là có vẻ ngẫu nhiên. Như đã được dự tính, chuỗi TGTTGT được cho là có khả năng xảy ra nhiều hơn so với hai chuỗi còn lại. Chúng ta là những người tìm kiếm mẫu mực, những tín đồ của một thế giới gắn kết, tại đó các quy tắc (ví dụ như một chuỗi gồm sáu bé gái) xuất hiện không bởi sự tình cờ mà giống như là một kết quả của phép nhân quả máy móc hoặc từ ý định của một ai đó. Chúng ta không hy vọng quy tắc được sinh ra bởi một quy trình ngẫu nhiên và khi chúng ta nhận ra thứ có vẻ như là một quy luật, chúng ta nhanh chóng loại bỏ ý niệm rằng quy trình ấy thực sự là ngẫu nhiên. Các quy trình ngẫu nhiên sinh ra rất nhiều các chuỗi thuyết phục người ta rằng quy trình này xét cho cùng thì không hề ngẫu nhiên. Bạn có thể thấy tại sao việc thừa nhận phép nhân quả đã có thể đạt tới những lợi ích mang tính tiến hóa. Đó là một phần của sự thận trọng nói chung mà chúng ta đã được kế thừa từ tổ tiên. Một cách bản năng chúng ta vào vai người bảo vệ trước nguy cơ môi trường bị biến đổi. Loài sư tử có thể xuất hiện ở vùng đồng bằng vào những thời điểm ngẫu nhiên nhưng có thể sẽ là an toàn hơn khi cảnh báo và phản ánh trước một sự gia tăng rõ rệt về tỷ lệ xuất hiện đông đảo nhất của sư tử, ngay cả khi thực sự là do những dao động của một quy trình ngẫu nhiên gây ra.

Đôi lúc sự hiểu lầm một cách phổ quát về tính ngẫu nhiên mang lại những hệ quả to lớn. Trong một bài báo của chúng tôi về tính đại diện, Amos và tôi đã trích dẫn William Feller, nhà thống kê học, người đã minh chứng rằng người ta tìm thấy những khuôn mẫu ở nơi không hề có con người tồn tại. Trong vụ ném bom tập trung ở London trong Thế chiến thứ II, hầu hết người ta đã tin rằng việc ném bom không thể là ngẫu nhiên bởi bản đồ các điểm trúng bom đã lộ ra những khoảng trống đáng chú ý. Một số người đã ngờ rằng các điệp viên của Đức đã ẩn mình tại các vùng không bị tấn công. Một phép phân tích thống kê cẩn trọng đã khám phá ra rằng việc rải bom trúng các điểm là một chu trình ngẫu nhiên điển hình và cũng điển hình như trong việc gợi lên một ấn tượng sâu sắc rằng đó không phải là ngẫu nhiên. “Đối với con mắt trần tục,” Feller nhận định “tính ngẫu nhiên có vẻ như là một quy tắc hoặc xu hướng bầy đàn/đám đông.”

Tôi đã nhanh chóng có được cơ hội để ứng dụng điều mà tôi đã lĩnh hội được từ Feller. Cuộc chiến Yom Kippur nổ ra vào năm 1973 và đóng góp đáng kể duy nhất của tôi vào kết quả của cuộc chiến đó là đã cố vấn cho các quan chức cấp cao trong Không lực Israel đình chỉ một cuộc điều tra. Cuộc không chiến ban đầu diễn biến khá tồi tệ đối với Israel, khả năng chiến đấu tốt đến không ngờ của tên lửa đất đối không của Ai Cập. Tổn thất là vô cùng lớn và tên lửa có vẻ như được rải không đồng đều. Tôi đã được thông báo về hai phi đội cất cánh từ cùng một căn cứ, một phi đội đã hy sinh bốn chiến cơ trong khi phi đội còn lại không tổn thất gì. Một cuộc điều tra đã được mở ra với hy vọng rút ra được chính xác phi đội không may kia đã phạm phải sai lầm gì. Không hề có lý do nào trước đó để tin rằng một trong số những phi đội này hoạt động hiệu quả hơn so với số phi đội còn lại và không có bất cứ khác biệt mang tính vận hành nào được tìm thấy nhưng dĩ nhiên cuộc sống của các phi công lại khác biệt theo nhiều cách ngẫu nhiên, bao gồm như tôi nhớ lại, họ thường bao lâu mới trở về nhà giữa các nhiệm vụ và một vài điều gì đó về hoạt động thẩm vấn. Lời khuyên của tôi đó là người chỉ huy nên chấp nhận rằng các kết quả khác biệt là bởi sự ăn may, rằng hoạt động thẩm tra các viên phi công nên dừng lại. Tôi đã nêu ra lý do rằng may mắn là câu trả lời có khả năng nhất trong tình huống này, để kiếm tìm một nguyên nhân khó xác định là việc làm vô ích, rằng trong khoảng thời gian khốn khổ ấy các viên phi công trong phi đội đã phải chịu đựng những tổn thất mà họ không cần thiết phải mang thêm bởi gánh nặng mình mắc lỗi.

Một vài năm sau, Amos và các sinh viên của mình là Tom Gilovich và Robert Vallone đã gây ra một sự chấn động bằng nghiên cứu của họ về những nhận thức sai lầm về tính ngẫu nhiên trong môn bóng rổ. “Sự thực” là các cầu thủ đạt ngưỡng cự phách vẫn thường được thừa nhận bởi các cầu thủ, huấn luyện viên và người hâm mộ. Kết luận này không thể chối cãi được: Một cầu thủ ném bóng trúng ba hoặc bốn lần vào rổ trong một lượt ném bóng và bạn không thể dừng việc hình thành một nhận định nhân quả rằng cầu thủ này hiện tại đang ở phong độ thi đấu tốt để ghi bàn. Các cầu thủ ở cả hai đội cũng thừa nhận với nhận định này là các cầu thủ cùng đội càng có nhiều khả năng vượt qua cầu thủ đang ở phong độ thi đấu tốt và cầu thủ phòng ngự thì càng có nhiều khả năng để phòng thủ hai kèm một. Bảng phân tích hàng ngàn lượt ném bóng đã dẫn tới một kết luận gây thất vọng: Không hề có thứ kiểu như là một tay cự phách trong bóng rổ nhà nghề, hoặc ném bóng từ ngoài vạch ném phạt hoặc ghi điểm từ vạch phạm lỗi. Dĩ nhiên, một số cầu thủ ném chính xác hơn các cầu thủ khác, nhưng lượt ném bóng thành công và ném bóng lỗi đều thỏa mãn các bài kiểm tra về tính ngẫu nhiên. Tay ném cự phách hoàn toàn chỉ có trong mắt của các khán giả, những người trước sau đều quá nóng vội để nhận biết trật tự và nguyên nhân của tính ngẫu nhiên. Tay ném cự phách là một ảo tưởng về nhận thức hàng loạt và phổ quát.

Phản ứng của công chúng trước nghiên cứu này là một phần của câu chuyện. Phát hiện này đã được khơi dậy bởi cánh báo chí từ kết luận gây ngạc nhiên của nó và phản ứng của họ thường là không tin vào kết luận này. Khi vị huấn luyện viên tiếng tăm của đội Boston Celtics, Red Auerbach, nghe về Gilovich và nghiên cứu của ông, ông đã phản pháo, “Quý ngài đó là ai? Vậy mà ông ta vẽ ra một cuộc nghiên cứu cơ đấy. Tôi không thể bận tâm hơn được.” Xu hướng phát hiện ra những hình mẫu trong tính ngẫu nhiên là thứ không thể cưỡng lại được, chắc chắn nó gây ấn tượng nhiều hơn là một quý ngài nào đó vẽ ra một nghiên cứu.

Sự ảo tưởng về hình mẫu chuẩn tác động tới đời sống bên ngoài sân bóng rổ của chúng ta theo nhiều cách khác. Bạn nên chờ đợi ít nhất bao nhiêu năm trước khi đi đến kết luận rằng một viên cố vấn đầu tư cực kỳ khôn ngoan? Cần phải có bao nhiêu vụ sáp nhập thành công để cho ban giám đốc tin rằng CEO có sự tinh nhạy khác thường đối với những hợp đồng như vậy? Câu trả lời đơn giản cho những câu hỏi này đó là nếu bạn tuân theo trực giác của mình, bạn sẽ luôn luôn phạm sai lầm bởi việc nhận dạng sai một biến cố ngẫu nhiên như là một biến cố có hệ thống. Chúng ta rất sẵn sàng để loại bỏ niềm tin rằng rất nhiều điều mà chúng ta thấy được trong cuộc sống là ngẫu nhiên.

Tôi đã bắt đầu chương này với ví dụ về phạm vi ảnh hưởng của căn bệnh ung thư thận dọc nước Mỹ. Ví dụ này có ở một cuốn sách dành cho các giáo viên ngành thống kê, nhưng tôi đã lĩnh hội được điều này từ một bài báo thú vị được viết bởi hai nhà thống kê học mà tôi đã trích dẫn ở trên, Howard Wainer và Harris Zwerling. Bài luận của họ đã tập trung vào một khoản đầu tư lớn, khoảng 1.7 tỉ đô-la, đây là khoản tiền mà Quỹ Gates đã bỏ ra nhằm theo đuổi những phát hiện gây chú ý về đặc trưng của các trường học thành công nhất. Nhiều nhà nghiên cứu đã cố tìm kiếm bí mật của nền giáo dục thành công bằng việc định danh các trường học thành công nhất với hy vọng khám phá ra điều khác biệt giữa họ với các trường khác. Một trong số các kết luận từ nghiên cứu này đó là các trường học thành công nhất, tính trung bình, đều là những trường nhỏ. Trong một cuộc khảo sát 1.662 trường học tại Pennsylvania, ví dụ, 6 trường trong top 50 đều là những trường nhỏ. Những số liệu này đã khuyến khích Quỹ Gates bỏ ra một khoản đầu tư đáng kể cho việc thành lập các trường học nhỏ, đôi lúc qua hoạt động chia tách các trường học lớn thành các trường nhỏ hơn. Ít nhất có tới nửa tá các cơ quan uy tín khác, ví dụ như Quỹ Annenberg và Pew Charitable Trust, đã tham gia vào nỗ lực này, như đã làm ở chương trình Giáo dục Cộng đồng nhỏ hơn của Bộ Giáo dục Mỹ.

Khả năng này tạo ra ý thức về trực giác cho bạn. Thật dễ để tạo nên một câu chuyện nhân quả để lý giải việc các trường học nhỏ có khả năng mang đến nền giáo dục tốt hơn như thế nào và do vậy nó đào tạo ra những học sinh có thành tích cao bằng việc quan tâm và khích lệ hơn những gì các em học sinh này có thể nhận được tại các trường học lớn hơn. Thật không may, phép phân tích nhân quả này là không hiệu quả bởi những lập luận này hoàn toàn sai. Nếu các nhà thống kê vốn chịu trách nhiệm trước quỹ Gates từng được hỏi về những đặc trưng của các trường học tồi nhất, họ sẽ phát hiện ra rằng các trường yếu kém cũng thường là các trường nhỏ hơn. Sự thực là các trường học nhỏ chẳng khá gì hơn các trường ở mức trung bình; chúng đơn giản chỉ là biến thiên hơn. Nếu bất cứ thứ gì lớn, nói theo cách Wainer và Zwerling, có xu hướng sản sinh ra các kết quả tốt hơn, đặc biệt là các cấp học cao hơn thì tại đó có một loạt các phương pháp giảng dạy có giá trị.

Nhờ có những tiến bộ gần đây trong ngành Tâm lý nhận thức, chúng ta giờ có thể thấy rõ ràng điều mà Amos và tôi đã chỉ có thể thoáng nhận ra: “Quy luật số nhỏ” là một phần của hai câu chuyện lớn hơn về các vận hành của trí não.

• Niềm tin được phóng đại vào những mẫu nhỏ chỉ là một ví dụ về một ảo tưởng phổ quát hơn. Chúng ta chú tâm nhiều tới nội dung của thông điệp hơn là tới thông tin về tính tin cậy của chúng, và khi một kết quả kết thúc bằng một quan niệm về thế giới xung quanh ta, nó đơn giản hơn và gắn kết hơn so với dữ liệu phân tích. Việc vội vàng chấp nhận các kết luận là một biến dị trong thế giới tưởng tượng của chúng ta, nó an toàn hơn so với trong thực tại.
• Các phép thống kê sản sinh ra nhiều lời nhận xét mà chúng có vẻ như trông chờ ở những sự lý giải nhân quả nhưng bản thân chúng lại không thích hợp với những lý giải kiểu như vậy. Nhiều sự kiện của thế giới diễn ra là bởi sự ngẫu nhiên, bao gồm cả những sự tình cờ trong việc lấy mẫu. Các lý giải nhân quả về các biến cố ngẫu nhiên là hoàn toàn sai.

BÀN VỀ QUY LUẬT SỐ NHỎ

“Vâng, xưởng đã có được 3 bộ phim thành công kể từ khi tân CEO tại vị. Nhưng vẫn còn quá sớm để phán rằng ông ta là một tay cự phách.”

“Tôi sẽ không tin rằng thương nhân mới nổi này là một thiên tài trước khi một nhà thống kê được mời tới để hỏi ý kiến, người mà có thể ước lượng khả năng có thể xảy ra đối với vận mệnh của vị thương nhân kia là một biến cố ngẫu nhiên.”

“Mẫu của các kết luận kia quá nhỏ để đưa ra bất cứ kết luận nào. Đừng có tuân theo quy luật số nhỏ.”

“Tôi dự định giữ bí mật các kết quả thử nghiệm cho tới khi chúng ta có được một mẫu đủ lớn. Hoặc không thì chúng ta sẽ đối mặt với sức ép đạt tới một kết luận vội vàng.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 11: Các neo đậu

Bấm để xem

Amos và tôi đã từng một lần gian lận với trò chơi về bánh xe may mắn. Bánh xe này được đánh dấu từ 0 tới 100 nhưng chúng tôi đã thiết kế để nó sẽ chỉ dừng lại ở 10 hoặc 65. Chúng tôi đã thuê các sinh viên của trường Đại học Oregon đóng vai những người chơi trong thí nghiệm của chúng tôi. Một trong hai người chúng tôi sẽ đứng trước một nhóm nhỏ, quay bánh xe và đề nghị các sinh viên này viết ra con số mà họ thấy khi bánh xe dừng ở 10 hoặc 65. Sau khi kết thúc thí nghiệm, chúng tôi đã hỏi họ hai câu hỏi:

Tỷ lệ phần trăm số các quốc gia châu Phi trong số các quốc gia là thành viên Liên hợp quốc lớn hơn hay nhỏ hơn so với con số mà bạn vừa mới viết ra?

Dự đoán sát nhất của bạn về tỷ lệ phần trăm các quốc gia châu Phi trong Liên hợp quốc là bao nhiêu?

Việc quay một bánh xe may mắn, ngay cả khi không có sự gian lận cũng không thể có khả năng đưa ra thông tin hữu ích về bất kỳ điều gì và những người chơi trong thí nghiệm của chúng tôi không cần quan tâm đến kết quả quay bánh xe nhưng họ đã không làm vậy. Các ước tính trung bình của những người đã thấy số 10 và ở số 65 tuần tự là 25% và 45%.

Hiện tượng mà chúng tôi đang nghiên cứu là rất phổ biến và vô cùng quan trọng trong đời sống hàng ngày mà có thể bạn đã biết được tên của nó: Đó là một hiệu ứng neo đậu. Nó xảy ra khi chúng ta cân nhắc một giá trị cá biệt nào đó cho một đại lượng không xác định trước khi ước tính được con số đó. Điều xảy ra là một trong những kết quả xác thực và cô đọng nhất về Tâm lý học thực nghiệm: Các kết quả dự đoán sát với con số mà chúng ta đã cân nhắc, chính từ đó mà có hình ảnh của một chiếc mỏ neo. Nếu bạn được hỏi liệu rằng có phải khi Gandhi qua đời ông đã hơn 114 tuổi hay không và bạn sẽ dự đoán tuổi của Gandhi cao hơn nhiều so với khi bạn được hỏi: Có phải Gandhi qua đời ở tuổi 35. Nếu bạn tính toán xem nên chi bao nhiêu cho một căn hộ, bạn sẽ bị chi phối khi bạn hỏi về giá bán. Dù bạn có cố chống lại sự chi phối của các con số thì cùng một căn hộ sẽ có vẻ như có giá trị hơn nếu giá niêm yết của nó cao hơn so với mức giá thấp và như vậy bảng danh sách các hiệu ứng neo đậu se rất dài. Bất cứ con số nào mà bạn xem xét trong mỗi trường hợp để lựa chọn sẽ gây ra một hiệu ứng neo đậu.

Chúng tôi không phải là người đầu tiên thấy được những tác động của sự neo đậu nhưng thí nghiệm của chúng tôi lại là dẫn chứng thể hiện đầu tiên về sự vô lý của nó: Những dự đoán của con người đã bị chi phối bởi một con số mà con số đó không đem lại thông tin gì. Ở đây chẳng có cách nào để mô tả hiệu ứng neo đậu của một vòng quay may mắn thích đáng. Amos và tôi đã cho đăng báo cáo về thí nghiệm này trên tờ Science (Khoa học) của mình và nó đã trở thành một trong những phát hiện được biết tới nhiều nhất tại tờ báo này. Có một rắc rối duy nhất là: Amos và tôi đã không hoàn toàn thống nhất về mặt tâm lý của hiệu ứng neo đậu. Ông ấy đã ủng hộ cách lý giải này, tôi lại thích cách khác hơn và chúng tôi cũng không bao giờ tìm được một giải pháp chung để giải quyết sự bất đồng ấy. Vấn đề này, cuối cùng đã được giải quyết sau đó vài thập kỷ bởi những nỗ lực nghiên cứu của rất nhiều nhà khoa học. Giờ đây rõ ràng là cả Amos và tôi đều đã đúng. Hai cơ chế vận hành khác nhau dẫn đến những hiệu ứng neo đậu tương ứng với từng cơ chế. Có một dạng neo đậu xảy ra trong một chu trình thận trọng của việc phán đoán, đây chính là sự vận hành của Hệ thống 2. Và có một sự neo đậu xảy ra bởi một tác động mồi, nó chính là biểu hiện sự vận hành tự động của Hệ thống 1.

NEO ĐẬU GIỐNG NHƯ SỰ ĐIỀU CHỈNH

Amos thích ý tưởng về một suy nghiệm được điều chỉnh và neo đậu giống như là một chiến lược đánh giá các đại lượng không chắc chắn: Xuất phát từ một con số neo đậu, ấn định xem liệu nó quá cao hay quá thấp và điều chỉnh dần dần ước lượng của bạn bằng cách “chuyển dịch” trong đầu từ điểm neo đậu. Việc điều chỉnh thông thường kết thúc một cách vội vã, bởi chúng ta sẽ dừng lại khi chúng ta không còn chắc chắn rằng chúng ta nên dịch chuyển xa hơn nữa hay không. Vài thập kỷ sau sự bất đồng của chúng tôi và vài năm sau cái chết của Amos, dẫn chứng thuyết phục về một quy trình như vậy đã được đưa ra một cách độc lập bởi hai nhà tâm lý học Eldar Shafir và Tom Gilovich cùng với hai sinh viên của họ cũng là môn đệ đời con cháu của Amos.

Để hiểu được ý niệm này, bạn thử lấy một tờ giấy và kẻ một đường thẳng dài 6 cm hướng lên trên, bắt đầu tại mép dưới của tờ giấy mà không dùng thước kẻ. Giờ hãy lấy một tờ giấy khác và bắt đầu từ mép trên và kẻ một đường thẳng hướng xuống cho tới khi nó cách mép dưới cùng 6 cm. So sánh hai đường thẳng. Đây là một cơ hội tốt để ước lượng của bạn về 6 cm này ngắn hơn ước lượng thứ hai. Nguyên nhân đó là bởi bạn không biết chính xác một đường thẳng như vậy trông như thế nào, đó chính là một giới hạn của tính không chắc chắn. Bạn dừng tại điểm gần mép dưới của khoảng không định khi bạn bắt đầu từ mép dưới của tờ giấy và gần với đỉnh của giới hạn khi bạn bắt đầu từ đỉnh. Robyn Le Boeuf và Shafir đã tìm được nhiều ví dụ về sự vận hành ấy trong sự trải nghiệm hàng ngày. Việc điều chỉnh không đầy đủ này lý giải chặt chẽ tại sao có vẻ như bạn lái xe quá nhanh khi bạn đi qua đường cao tốc để vào thành phố, đặc biệt nếu bạn đang tán gẫu với một ai đó khi bạn lái xe. Sự đánh giá không đầy đủ này là nguyên nhân khiến các bậc cha mẹ giận dữ với những đứa trẻ ở tuổi trưởng thành vì chúng mở nhạc ầm ĩ trong phòng riêng. Le Boeuf và Shafir chỉ ra rằng: Một đứa trẻ có ý thức tốt bất thình lình vặn nhỏ nhạc xuống một mức âm lượng “hợp lý” nhu cầu của cha mẹ, những đứa trẻ này có thể không có khả năng thích ứng một cách thỏa đáng từ một điểm neo đậu cao và có thể cảm thấy rằng những nỗ lực thỏa hiệp thực tế đã bị lờ đi.” Và người lái xe và đứa trẻ, đều thận trọng điều chỉnh xuống một mức hợp lý và cả hai đều không điều chỉnh chính xác mức đó.

Giờ hãy xem xét những câu hỏi sau:

George Washington đã trở thành tổng thống khi nào?

Nhiệt độ sôi của nước trên đỉnh Everest là bao nhiêu?

Điều thứ nhất xảy ra khi bạn cân nhắc từng câu hỏi này đó là một điểm neo đậu xuất hiện trong đầu bạn và bạn biết rằng cả hai điều đó là sai và đi tìm câu trả lời đúng. Bạn biết ngay tức khắc rằng George Washington đã trở thành tổng thống sau năm 1776 và bạn cũng biết rằng nhiệt độ sôi của nước trên đỉnh Everest thấp hơn 100OC. Bạn phải điều chỉnh sự chỉ dẫn này bằng cách tìm ra những lý lẽ để dịch chuyển khỏi sự neo đậu này. Như trong trường hợp những đường thẳng, bạn có khả năng dừng lại khi bạn không còn chắc chắn là bạn nên tiến xa hơn – tại gần biên của vùng không chắc chắn.

Nick Epley và Tom Gilovich phát hiện ra bằng chứng cho rằng sự điều chỉnh là một nỗ lực có chủ đích nhằm tìm kiếm các lý do để dịch chuyển khỏi điểm neo đậu: Những người được chỉ đạo lắc đầu khi họ nghe được về neo đậu này, như thể họ đã loại bỏ nó, dịch chuyển xa khỏi điểm neo đậu và những người gật đầu cho thấy sự neo đậu tăng lên. Epley và Gilovich cũng đã xác nhận rằng sự điều chỉnh là một sự vận hành đầy nỗ lực. Người ta điều chỉnh ít (ở điểm gần với điểm neo đậu hơn) khi những niềm an ủi tinh thần bị vắt kiệt, hoặc bởi trí nhớ của họ bị nhồi nhét bởi những con số hoặc bởi họ hơi quá chén. Sự điều chỉnh không đủ là sự thất bại của một Hệ thống 2 mệt mỏi hoặc lười biếng.

Vì thế giờ đây chúng ta biết được rằng Amos đã đúng ít nhất là trong một vài trường hợp về sự neo đậu, nó bao hàm sự điều chỉnh Hệ thống 2 có chủ đích trong sự định hướng trên lý thuyết từ một điểm neo đậu.

SỰ NEO ĐẬU LÀ HIỆU ỨNG MỒI

Khi Amos và tôi bàn cãi về sự neo đậu, tôi đã đồng ý rằng sự điều chỉnh đôi lúc xảy ra nhưng tôi vẫn cảm thấy không hài lòng lắm. Sự điều chỉnh là một hành động có chủ đích và nhận thức nhưng trong hầu hết các trường hợp diễn ra sự neo đậu lại không hề có sự trải nghiệm chủ quan tương ứng nào. Xem xét hai câu hỏi sau:

Gandhi đã nhiều hơn hay ít hơn 144 tuổi khi ngài qua đời?

Gandhi qua đời năm bao nhiêu tuổi?

Bạn có đưa ra sự ước tính của mình bằng cách điều chỉnh giảm từ con số 144 không? Chắc hẳn là không nhưng con số cao một cách vô lý vẫn tác động tới ước tính của bạn. Tôi có linh cảm rằng sự neo đậu này là một trường hợp của sự gợi ý. Đây chính là từ mà chúng tôi sử dụng khi ai đó khiến chúng tôi phải nhìn, nghe, hoặc cảm nhận thứ gì đó bằng việc chỉ đơn thuần đặt nó vào trong trí não. Ví dụ, câu hỏi “bây giờ bạn có cảm thấy hơi tê ở chân trái không?” luôn luôn gợi cho một vài người thông báo lại rằng chân trái của họ quả thực có cảm thấy chút ít khác lạ.

Amos đã thận trọng hơn so với tôi về những linh cảm và ông đã chỉ ra một cách chính xác rằng việc viện vào sự gợi nhắc đã không giúp chúng tôi hiểu được sự neo đậu, bởi chúng tôi đã không biết giải thích sự gợi nhắc ấy như thế nào. Tôi đã phải đồng ý rằng ông ấy đúng nhưng tôi đã chẳng bao giờ tán thành với ý kiến cho rằng sự điều chỉnh không đủ là nguyên do duy nhất của những hiệu ứng neo đậu. Chúng tôi đã tiến hành nhiều thí nghiệm không được thuyết phục với nỗ lực nhằm hiểu về sự neo đậu, nhưng chúng tôi đã thất bại và thậm chí cuối cùng chúng tôi đã từ bỏ ý nghĩ viết nhiều hơn về điều này.

Câu hỏi bí ẩn mà chúng tôi không tìm được câu trả lời, giờ đây đã được giải quyết bằng khái niệm được đưa ra một cách rõ ràng: Sự gợi nhắc là một hiệu ứng mồi, nó đưa ra dấu hiệu tương hợp một cách có chọn lọc. Bạn không tin rằng Gandhi đã thọ 144 tuổi nhưng cơ chế liên tưởng của bạn chắc chắn đã tạo ra ấn tượng về một người rất già nua. Hệ thống 1 hiểu được những ý nghĩa bằng việc cố biến chúng thành đúng và sự kích hoạt chọn lọc các suy nghĩ tương hợp sản sinh ra một tập hợp các lỗi có hệ thống khiến chúng ta dễ bị mắc lừa và có chiều hướng tin tưởng quá mãnh liệt vào bất kể điều gì chúng ta nghĩ là đúng. Giờ chúng tôi đã nhận ra tại sao cả Amos và tôi đã không nhận ra đó là hai dạng của sự neo đậu: Các kỹ thuật nghiên cứu và các ý tưởng chưa xuất hiện trên lý thuyết mà chúng tôi định nghiên cứu. Rất lâu sau đó, những lý thuyết này đã được phát triển bởi những người khác. Một chu trình tương tự sự gợi nhắc quả thực đang vận hành trong nhiều tình huống: Hệ thống 1 gắng hết sức có thể để tạo nên một thế giới quan, trong đó sự neo đậu là một con số thực. Đây chính là một trong những biểu hiện của sự gắn kết liên tưởng mà tôi đã miêu tả trong phần đầu của cuốn sách này.

Các nhà tâm lý học người Đức là Thomas Mussweiler và Fritz Strack đã đưa ra những minh chứng thuyết phục nhất về vai trò của sự gắn kết liên tưởng trong sự neo đậu. Trong một thí nghiệm, họ đã đặt ra một câu hỏi neo đậu về nhiệt độ: “Nhiệt độ trung bình hàng năm tại Đức cao hơn hay thấp hơn 36°C?” hoặc “Có phải nhiệt độ trung bình hàng năm ở Đức cao hơn hoặc thấp hơn 8°C không?”

Tất cả những người tham gia trả lời sau đó đều biểu thị bằng một vài từ ngắn gọn để nhận diện. Các nhà nghiên cứu phát hiện được rằng 36°C khiến họ dễ dàng nhận diện những từ mùa hè hơn (ví dụ như mặt trời và bãi biển), và 8°C thuận tiện để nhận ra các từ mùa đông (như sương mù và trượt tuyết). Sự kích hoạt có chọn lọc những ký ức tương hợp lý giải cho sự neo đậu: Các con số cao và thấp kích hoạt các chuỗi ý niệm khác nhau trong trí nhớ. Những ước lượng về nhiệt độ hàng năm dẫn tới những mẫu ý niệm sai lệch này và bởi vậy cũng bị sai lệch theo. Trong một nghiên cứu tinh vi khác với cùng nét đặc trưng như vậy, những người tham gia đã được hỏi về mức giá trung bình của xe hơi Đức. Một điểm neo đậu cao có chọn lựa đã gợi ý tên của các nhãn hiệu xa xỉ (Mercedes, Audi), trong khi đó điểm neo đậu thấp đã gợi ý các nhãn hiệu được liên tưởng tới thị trường xe hơi bình dân (Volkswagen). Chúng tôi đã thấy được trước đó rằng bất cứ gợi ý nào cũng sẽ có xu hướng gợi ra thông tin tương ứng với nó. Sự gợi ý và neo đậu cùng được lý giải bởi cùng một sự vận hành tự động của Hệ thống1. Mặc dù tôi đã không biết chứng minh nó như thế nào vào thời điểm đó, linh cảm của tôi về mối liên kết giữa sự neo đậu với những gợi ý đã biến thành sự thực.

CHỈ SỐ NEO ĐẬU

Nhiều hiện tượng tâm lý học có thể được giải thích qua các thí nghiệm nhưng một số có thể đo lường được trên thực tế. Tác động của các điểm neo đậu là một ngoại lệ. Sự neo đậu có thể được đo lường và đó là một tác động vô cùng lớn. Một số khách du lịch tại bảo tàng Exploratorium, San Francisco đã được hỏi hai câu hỏi dưới đây:

Chiều dài của cây gỗ đỏ cao nhất nhỏ hơn hay lớn hơn 1.200 feet không?

Bạn đoán chính xác xem chiều dài của cây gỗ đỏ cao nhất là bao nhiêu?

Điểm “neo đậu cao” trong cuộc thử nghiệm này đó là 365 m. Đối với những người tham gia trả lời khác, câu hỏi thứ nhất được tham chiếu tới một điểm “neo đậu thấp” là 55 m. Sự khác biệt giữa hai điểm neo đậu này là 310 m.

Như đã dự tính, hai nhóm này đã đưa ra rất nhiều ước tính trung bình khác nhau: 257 m và 55 m. Sự khác biệt giữa chúng là 202 m. Chỉ số neo đậu đơn giản là tỷ lệ của hai sự khác biệt (202/310) được biểu diễn như là một tỷ lệ phần trăm: 55%. Thước đo sự neo đậu có thể là 100% đối với những người mù quáng thừa nhận sự neo đậu như là một ước tính và là 0% đối với những người có khả năng bỏ qua tất thảy điểm neo đậu. Con số 55% thu được trong trường hợp này là con số điển hình. Các con số tương tự cũng được ghi nhận đối với hàng loạt các luận đề khác.

Hiệu ứng neo đậu không phải là một sự hiếu kỳ trong phòng thí nghiệm, nó chỉ có thể phát huy mạnh mẽ trong thế giới thực. Trong một thí nghiệm được tiến hành một vài năm trước đây, các văn phòng bất động sản được yêu cầu thẩm định giá trị thực tế của một ngôi nhà được chào bán trên thị trường. Họ tới xem nhà và tổng hợp thông tin trong đó đã bao gồm cả giá bán ban đầu. Sau khi thẩm định giá nhà, một nửa số văn phòng bất động sản đã thấy giá bán ban đầu như vậy cao hơn so với giá đã được niêm yết của căn nhà; nửa số văn phòng bất động sản còn lại đã thấy một mức giá bán ban đầu như vậy là rất thấp. Mỗi một văn phòng đưa ra ý kiến của mình về một mức giá mua hợp lý dành cho ngôi nhà và mức giá thấp nhất mà họ có thể bán căn nhà đó. Các văn phòng bất động sản này sau đó đã được hỏi về các yếu tố ảnh hưởng lên các đánh giá của họ. Các văn phòng bất động sản này đã quá tự mãn về năng lực của mình nên đã lờ đi mức giá bán ban đầu của căn nhà. Họ khẳng định rằng việc niêm yết giá nhà bán ban đầu này không có tác động gì lên câu trả lời của họ nhưng họ đã lầm: Hiệu ứng điểm neo đậu ở đây là 41%. Thực vậy, hầu như các chuyên gia dễ bị ảnh hưởng bởi các hiệu ứng neo đậu giống như các sinh viên trường kinh doanh không hề có sự trải nghiệm về bất động sản, chỉ số neo đậu của những người này là 48%. Sự khác biệt duy nhất giữa hai nhóm này đó là các sinh viên thừa nhận rằng họ đã bị tác động bởi sự neo đậu, trong khi đó các chuyên gia đã bác bỏ sức ảnh hưởng ấy.

Các tác động của hiệu ứng neo đậu này được tìm thấy ở các quyết định mà con người đưa ra có liên quan tới tiền bạc, ví dụ như khi họ lựa chọn bỏ ra bao nhiêu tiền cho một vụ kiện tụng. Để minh chứng cho hiệu ứng neo đậu này, chúng tôi đã đề nghị những người tham gia vào thí nghiệm Exploratorium về môi trường bị hủy hoại bởi những tàu chở dầu ở Thái Bình Dương và đã hỏi họ hỗ trợ một khoản chi phí bao nhiêu hàng năm để “cứu 50.000 con chim biển ngoài khơi bờ Thái Bình Dương khỏi những vụ tràn dầu ngoài đại dương, cho tới khi tìm ra các biện pháp ngăn chặn các vụ tràn dầu hoặc yêu cầu chủ của các con tàu chở dầu này chi trả cho hoạt động bảo vệ các loài chim ở ngoài đại dương.” Với câu hỏi này: Thực ra mà nói, những người tham gia được đề nghị xác định lượng tiền cho một khoản quyên góp mà sẽ ăn khớp với cường độ cảm xúc của họ về tình trạng của những chú chim biển. Một số vị khách thăm quan ban đầu đã được hỏi một câu hỏi neo đậu, ví như là, “Bạn sẽ sẵn lòng trả 5 đô-la…,” trước câu hỏi thẳng về việc họ sẽ quyên bao nhiêu đô-la để cứu lũ chim.

Khi không có sự neo đậu nào được nhắc đến, các vị khách tại Exploratorium - thường là những người nhạy cảm về môi trường, đã nói rằng họ sẵn lòng chi khoản là 64 đô-la. Khi khoản tiền neo đậu chỉ là 5 đô-la, các khoản quyên góp ở mức trung bình là 20 đô-la. Khi sự neo đậu vượt quá mức 400 đô-la, sự sẵn lòng chi tiền này tăng lên mức trung bình là 143 đô-la.

Sự khác biệt giữa các nhóm neo đậu cao và neo đậu thấp là 123 đô-la. Hiệu ứng neo đậu ở mức trên 30%, cho thấy rằng việc nâng mức yêu cầu ban đầu lên 100 đô-la mang lại một khoản thu về 30 đô-la trong mức sẵn sàng chi trung bình.

Các Hiệu ứng neo đậu tương tự hoặc thậm chí lớn hơn đã được thu thập trong nhiều nghiên cứu về những ước tính hoặc sẵn lòng quyên góp. Ví dụ, những người dân Pháp cư ngụ ở vùng bị ô nhiễm nặng Marseilles đã được hỏi về khoản chi phí mà họ có thể chấp nhận để được sống tại một vùng ít ô nhiễm hơn. Hiệu ứng neo đậu đã ở mức trên 50% trong nghiên cứu này. Các hiệu ứng neo đậu dễ dàng được thấy trong hoạt động thương mại trực tuyến, nơi mà cùng một sản phẩm lại thường được chào bán ở các mức giá “mua ngay” khác nhau. Sự “ước lượng” này trong các cuộc bán đấu giá tác phẩm nghệ thuật cũng là một sự neo đậu tác động lên giá bỏ thầu đầu tiên.

Có rất nhiều trường hợp điểm tha neo đậu là hợp lý... Sau cùng, chẳng có gì ngạc nhiên khi những người đã được hỏi những câu hỏi hóc búa bấu víu vào những cọng rơm và sự neo đậu này là một cọng rơm đáng tin cậy. Nếu bạn gần như không biết chút gì về các loài cây ở California và được hỏi liệu rằng một loài cây gỗ đỏ có thể cao hơn 365 m hay không, bạn có thể suy ra rằng con số này không quá xa con số thực là bao. Một người nào đó biết được chiều cao thực sự đã nghĩ ra câu hỏi này, bởi vậy sự neo đậu có thể là một gợi ý giá trị. Tuy nhiên, một phát hiện mấu chốt của nghiên cứu về sự neo đậu đó là các điểm neo đậu này rõ ràng xảy ra ngẫu nhiên có thể chỉ có tác động ngang với các điểm tựa cung cấp thông tin tiềm tàng. Khi chúng ta sử dụng một bánh xe may mắn cho những ước tính neo đậu về tỷ lệ các quốc gia Châu Phi tại Liên Hợp Quốc, chỉ số neo đậu là 44%, hợp với khoảng giới hạn của các hiệu ứng đã được thấy cùng với những neo đậu mà có thể đã được đưa ra như là các gợi ý. Các hiệu ứng neo đậu có kích cỡ giống nhau đã từng được thấy trong các thí nghiệm mà ở đó một vài số cuối cùng của chỉ số an sinh xã hội của những người tham gia đã được sử dụng như là sự neo đậu (ví dụ, để ước lượng số các nhà tâm lý học trong thành phố họ sinh sống). Kết luận ở đây thực rõ ràng: Các neo đậu không hề có các tác dụng bởi người ta tin rằng chúng cung cấp thông tin.

Sức ảnh hưởng của các neo đậu ngẫu nhiên đã được chứng minh theo một số cách đáng lo ngại. Các thẩm phán người Đức với trung bình hơn 15 năm kinh nghiệm làm quan tòa, đầu tiên đọc một bản miêu tả về một người phụ nữ đã từng bị bắt vì tội trộm cắp vặt, sau đó gieo một cặp xúc xắc đã được làm cho nặng thêm để mỗi lần gieo đều cho kết quả là 3 hoặc 9. Ngay khi con xúc xắc dừng lại, các vị thẩm phán đã được hỏi liệu rằng họ có thể tuyên án người phụ nữ kia với thời hạn tù được tính bằng tháng, lớn hơn hay nhỏ hơn con số hiển thị trên con xúc xắc. Sau cùng, các vị thẩm phán đã được hướng dẫn để định rõ án tù mà họ có thể sẽ ban cho kẻ cắp vặt. Trung bình, những người mà đã gieo được số 9 nói rằng họ sẽ kết án cô ta 8 tháng; những người mà đã gieo số 3 nói rằng họ sẽ kết án cô ta 5 tháng; hiệu ứng neo đậu ở đây là 50%.

SỬ DỤNG VÀ LẠM DỤNG CÁC NEO ĐẬU

Cho tới thời điểm này, bạn có thể được cam đoan rằng các hiệu ứng neo đậu đôi lúc do hoạt động mồi (gợi ý), đôi lúc do sự điều chỉnh không đủ có ở khắp nơi sinh ra. Các vận hành về mặt tâm lý này sản sinh ra sự neo đậu, khiến chúng ta dễ bị ảnh hưởng nhiều hơn những gì phần lớn chúng ta mong muốn. Và dĩ nhiên chỉ có số ít người có khả năng và thích thú khai thác sự cả tin của chúng ta.

Các hiệu ứng neo đậu lý giải nguyên nhân, chẳng hạn: việc đưa ra các chế độ phân phối tùy tiện là một mánh khóe marketing hiệu quả. Một vài năm trước, những người mua hàng siêu thị tại thành phố Sioux, Iowa, được mua hàng khuyến mại dành cho loại súp Campbell ở mức giảm khoảng 10% so với mức giá thông thường. Vào một số ngày, một tấm biển đặt trên kệ thông báo rằng GIỚI HẠN MỖI NGƯỜI ĐƯỢC MUA 12 HỘP. Vào những ngày khác, tấm biển lại thông báo KHÔNG GIỚI HẠN SỐ HỘP MỖI NGƯỜI ĐƯỢC MUA. Những người mua hàng đã mua trung bình 7 hộp súp khi sự giới hạn này có hiệu lực khi giới hạn được gỡ bỏ, họ lại mua gấp đôi. Sự neo đậu ở đây không phải là sự lý giải duy nhất. Sự phân phối cũng ngụ ý rằng hàng hóa đang rời khỏi các kệ hàng và những người mua hàng có thể bị một chút thôi thúc để tích trữ hàng. Nhưng chúng tôi cũng hiểu rằng việc đề cập tới 12 hộp giống như là một lượng mua triển vọng có thể sản sinh ra sự neo đậu dù cho con số này được sinh ra bởi một bánh quay rulet.

Chúng tôi đã thấy cùng chiến lược ấy vận hành trong việc đàm phán giá của một căn nhà, khi người bán đưa ra động thái đầu tiên bằng cách đặt ra mức giá niêm yết. Cũng giống như trong nhiều trò chơi khác, động thái ban đầu là một lợi thế trong các cuộc đàm phán một vấn đề - ví dụ, khi giá cả là vấn đề duy nhất được thiết lập giữa một người mua và người bán. Như bạn có thể được trải nghiệm khi việc đàm phán lần đầu diễn ra trên một sàn giao dịch, sự neo đậu ban đầu có được một ảnh hưởng mạnh mẽ. Lời khuyên của tôi dành cho các sinh viên khi tôi giảng về các cuộc đàm phán đó là nếu bạn nghĩ rằng đối phương đã đưa ra một đề nghị quá đáng, bạn không nên lặp lại với một đơn chào hàng với mức giá cạnh tranh trên mức ngang bằng, việc tạo ra một khoảng trống mà sau này sẽ trở thành thách đố cho người trung gian trong các cuộc đàm phán. Thay vào đó, bạn nên cao giọng, chất vấn dồn dập hoặc hăm dọa làm vậy và làm cho mọi việc trở nên rõ ràng – với bản thân bạn và đối phương – rằng bạn sẽ không tiếp tục cuộc đàm phán với con số họ đặt ra.

Các nhà tâm lý học Adam Galinsky và Thomas Mussweiler đã đưa ra các cách khôn khéo hơn để tránh hiệu ứng neo đậu trong các cuộc đàm phán. Họ đã hướng dẫn các nhà thương thuyết tập trung vào mối quan tâm của họ và lục trong trí nhớ của họ những lập luận chống lại sự neo đậu. Sự chỉ dẫn nhằm kích hoạt Hệ thống 2 này đã thành công. Ví dụ, hiệu ứng neo đậu được giảm thiểu hoặc loại bỏ khi người đề xuất ý kiến thứ hai tập trung sự quan tâm của mình vào đề xuất cực tiểu mà phía đối phương có thể chấp thuận, hoặc vào các chi phí để đối phương không thể đi đến một lập luận nào. Nhìn chung, một chiến lược có chủ đích “suy nghĩ ngược lại” có thể là một sự phòng vệ khôn khéo chống lại các hiệu ứng neo đậu, bởi nó phủ định sự khỏa lấp bị sai lệch của các ý nghĩ sản sinh ra các hiệu ứng này.

Sau cùng, hãy thử lần đầu tiên tự mình tính toán tác động của việc neo đậu lên một luận đề về chính sách công: Độ lớn của những tổn thất trong các trường hợp thiệt hại cá nhân. Những hình phạt này đôi lúc là rất lớn. Các đơn vị là mục tiêu thường xuyên của những vụ kiện như vậy, ví như các bệnh viên và công ty hóa chất, đã vận động hành lang để nỗ lực chiến thắng trong các phán quyết của tòa. Trước khi bạn đọc chương này, hẳn bạn đã từng nghĩ rằng việc hạn chế các hình phạt chắc chắn là tốt cho các bị cáo tiềm năng, nhưng giờ đây bạn không nên quá chắc chắn như vậy. Xem xét tác động của việc hạn chế các hình phạt ở mức 1 triệu đô-la. Quy định này có thể loại trừ tất cả các mức phạt lớn hơn nhưng sự neo đậu cũng có thể gọi ra mức độ của nhiều khoản phạt mà có thể theo một cách nào đó nhỏ hơn nhiều. Điều đó gần như chắc chắn mang lại lợi ích cho những bị đơn hệ trọng và các hãng lớn nhiều hơn so với các tổ chức nhỏ.

HOẠT ĐỘNG NEO ĐẬU VÀ HAI CƠ CHẾ

Có rất nhiều các tác động của những sự neo đậu ngẫu nhiên cho chúng ta biết được về mối quan hệ giữa Hệ thống 1 và Hệ thống 2. Các hiệu ứng neo đậu vẫn luôn được nghiên cứu với các nhiệm vụ đánh giá và lựa chọn hoàn tất sau cùng bởi Hệ thống 2. Tuy nhiên, Hệ thống 2 hoạt động dựa trên dữ liệu được gọi ra từ trí nhớ, trong một cơ chế vận hành tự động và vô thức của Hệ thống 1. Hệ thống 2 do vậy mà dễ chịu ảnh hưởng sai lệch từ các neo đậu thứ tạo ra một số thông tin dễ dàng hơn là gọi ra. Hơn thế nữa, Hệ thống 2 không hề có sức ảnh hưởng lên hiệu ứng này và không hề có chút nhận biết nào về nó. Những người tham gia thí nghiệm đã từng tiếp xúc với những hiệu ứng ngẫu nhiên hoặc vô lý (như là cái chết của Gandhi ở tuổi 144) đã tự tin phủ nhận thông tin đó rõ ràng ảnh hưởng đến dự đoán của họ và họ đã sai.

Chúng tôi đã thấy trong thảo luận về “quy luật số nhỏ” rằng một thông điệp, trừ khi nó bị loại bỏ ngay lập tức như thể một lời nói dối, sẽ có cùng một tác động lên hệ thống liên tưởng bất chấp độ tin cậy của chúng. Thực chất của thông điệp này được dựa trên bất cứ thông tin sẵn có, ngay cả khi lượng tin là khá ít và chất lượng kém: WYSIATI. Khi bạn đọc một câu chuyện kể về cuộc giải cứu anh dũng của một người leo núi bị thương, tác động của nó lên trí nhớ liên tưởng của bạn sẽ giống thật hơn nhiều nếu đó là một tin báo hoặc bản tóm tắt của một bộ phim. Đó chính là những kết quả neo đậu từ sự kích hoạt liên tưởng. Liệu rằng câu chuyện ấy có đúng hay không, hoặc có thể tin được hay không, không phải là vấn đề gì quá lớn. Ảnh hưởng mạnh mẽ của các neo đậu ngẫu nhiên là một trường hợp cá biệt của hiện tượng này, bởi một neo đậu ngẫu nhiên rõ ràng là chẳng cung cấp thông tin nào cả.

Trước đó, tôi đã thảo luận về các dạng thức gây bối rối của các hiệu ứng mồi, trong đó những suy nghĩ và hành vi của bạn có thể bị tác động bởi tác nhân kích thích, theo đó bạn chẳng có chút chú tâm nào cả, và ngay cả tác nhân kích thích mà bạn hoàn toàn không nhận thức được. Tinh thần chủ đạo của nghiên cứu về các gợi ý là những suy nghĩ của chúng ta và hành vi của chúng ta bị ảnh hưởng nhiều hơn những gì chúng ta nghĩ hoặc mong muốn.. Nhiều người thấy các kết quả mồi là không thể tin nổi, bởi chúng không tương ứng với sự trải nghiệm chủ quan. Nhiều người khác thấy các kết quả lộn xộn, bởi chúng đe dọa ý thức chủ quan của tác nhân và sự tự do ý chí. Nếu nội dung hiển thị trên một màn hình máy tính có thể ảnh hưởng đến ý định giúp đỡ người lạ nhưng bạn không thấy nó thì liệu bạn có sẵn sàng giúp đỡ họ không? Các hiệu ứng neo đậu cũng đang đe doạ theo một cách tương tự như vậy. Bạn luôn nhận thức được sự neo đậu và thậm chí chú tâm tới nó nhưng bạn không biết được rằng nó đang dẫn dắt và chế ngự suy nghĩ của bạn, bởi bạn không thể hình dung được bạn có thể từng suy nghĩ như thế nào nếu sự neo đậu ấy khác đi (hoặc thiếu vắng). Tuy nhiên, bạn nên thừa nhận rằng bất cứ con số nào xuất hiện trên bàn đàm phán đều có một hiệu ứng neo đậu lên bạn và nếu những tỷ lệ ấy quá cao bạn nên vận động bản thân (Hệ thống 2 của bạn) chiến đấu với hiệu ứng ấy.

BÀN VỀ CÁC NEO ĐẬU

“Công ty mà chúng ta muốn có đã gửi cho chúng ta kế hoạch kinh doanh của họ, cùng với số lợi tức mà họ kỳ vọng. Chúng ta không nên để con số đó ảnh hưởng lên suy nghĩ của mình. Để chúng sang một bên.”

“Các kế hoạch là những kịch bản tình thế tốt nhất. Hãy tránh hoạt động neo đậu lên các kế hoạch khi chúng ta dự đoán các kết quả thực tại. Nghĩ về những cách mà kế hoạch có thể đi sai là một cách để thực hiện điều đó.”

“Mục tiêu của chúng ta trong cuộc đàm phán này là khiến họ vướng vào con số này.”

“Hãy để cho mọi việc trở nên rõ ràng rằng nếu đây là đề xuất của họ, cuộc đàm phán đã kết thúc. Chúng ta không muốn bắt đầu từ điểm đó.”

“Các luật sư của bên bị đơn đặt ra một tham chiếu vô bổ trong đó họ đề cập tới một khoản tiền thấp tới lố bịch cho những thiệt hại, và họ đã khiến thẩm phán bấu víu vào đó!”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 12: Khoa học của tính sẵn có

Bấm để xem

Amos và tôi đã có thời gian làm việc hiệu quả nhất trong khoảng 1971 – 1972 tại Eugene ở Oregon. Viện nghiên cứu Oregon đã mời chúng tôi và một vài “ngôi sao tương lai” vài lĩnh vực nghiên cứu như là tạo lập đánh giá, ra quyết định và dự đoán trực giác. Vị chủ nhà của chúng tôi là Paul Slovic cũng là bạn thân thiết với Amos, từ thời học cùng lớp tại Ann Arbor. Paul có triển vọng trở thành một nhà tâm lý học hàng đầu trong số các nhà nghiên cứu về sự rủi ro, ông đã thu thập được nhiều thành tích trên suốt chặng đường nghiên cứu của mình. Paul và vợ của mình là Roz, đã giúp chúng tôi hòa nhập với cuộc sống ở Eugene. Chúng tôi đã nhanh chóng thích nghi với cuộc sống ở đây và quen với những việc mà người dân ở Eugene vẫn thường làm như chạy bộ, hay tổ chức tiệc nướng ngoài trời và dẫn lũ trẻ tới các trận đấu bóng rổ. Chúng tôi đã làm việc hết sức nghiêm túc, thực hiện hàng tá các thí nghiệm và viết bài báo về sự đánh giá các suy nghiệm. Vào buổi tối tôi viết cuốn “Chú ý và nỗ lực”. Đó quả là một năm bận rộn của tôi.

Một trong những dự án của chúng tôi là nghiên cứu về phép suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có. Chúng tôi đã nghĩ về phương pháp suy nghiệm này khi chúng tôi tự hỏi bản thân mình rằng người ta thực sự đã làm gì khi họ có ý muốn ước lượng tần số xuất hiện của một phạm trù, ví dụ như “những người ly hôn sau tuổi 60” hoặc “các loài thực vật gây hại”. Câu trả lời hoàn toàn rõ ràng: Những tình huống thuộc nhóm này sẽ được gọi về từ trí nhớ và nếu sự phục hồi trí nhớ ấy diễn ra dễ dàng và thuận lợi, phạm trù đó sẽ được đánh giá là tần số xuất hiện lớn. Chúng tôi đã xác định suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có này giống như quy trình xét đoán tần số bởi “sự nới lỏng kéo theo những tình huống hiện lên trong đầu.” Tuyên bố này dường như là rõ ràng khi chúng tôi sắp xếp chúng theo trật tự, nhưng ý niệm về tính sẵn có kể từ đó tới nay đã được chắt lọc hơn. Phương pháp hai hệ thống vẫn chưa từng được phát triển khi chúng tôi bắt tay nghiên cứu về tính sẵn có và chúng tôi đã không thực sự nỗ lực để xác định rõ liệu phương pháp này có phải là một chiến lược giải quyết vấn đề có cân nhắc hay không. Chúng tôi giờ đây biết được rằng cả hai hệ thống ấy đều có liên quan.

Một câu hỏi mà chúng tôi đã cân nhắc ngay từ buổi đầu đó là có bao nhiêu tình huống cần phải được truy vấn để có được một ấn tượng xuất hiện trong đầu một cách dễ dàng. Chúng tôi giờ đã rõ câu trả lời: Chẳng có gì cả. Ví dụ, nghĩ tới số từ có thể được tạo nên từ hai chuỗi ký tự dưới đây:

XUZONLCJM

TAPCERHOB

Ngay lập tức, bạn đã biết được mà không cần phải tạo ra bất cứ tình huống nào, có một chuỗi dữ kiện gợi ra nhiều phương án có thể xảy ra hơn chuỗi còn lại, chắc chắn với một hệ số 10 hoặc hơn. Tương tự vậy, bạn không cần phải truy tìm những mẩu thông tin cụ thể trong đầu để có được một ý niệm chuẩn xác về tần số tương đối mà cùng với đó những quốc gia khác nhau (Bỉ, Trung Quốc, Pháp, Congo, Nicaragua, Rumani…) đã từng xuất hiện trong mẩu tin trong suốt những năm qua.

Phương pháp suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có, giống như những phương pháp suy nghiệm đánh giá khác, là cùng thay thế câu hỏi này bằng một câu hỏi khác: Bạn muốn ước tính độ lớn của một phạm trù hoặc tần suất của một biến cố nhưng bạn lại thay thế bằng việc báo cáo một ấn tượng về những tình huống xuất hiện trong đầu. Sự thay thế các câu hỏi chắc hẳn sinh ra những lỗi mang tính hệ thống. Bạn có thể phát hiện ra phương pháp suy nghiệm này dẫn tới những sai lệch như thế nào qua cách làm theo một quy trình đơn giản: Liệt kê các yếu tố hơn là tần suất khiến nó dễ dàng hiện ra trong đầu thông qua các tình huống. Mỗi yếu tố trong danh sách của bạn sẽ là một nguồn sai lệch tiềm ẩn. Dưới đây là một số ví dụ:

• Một biến cố nổi bật thu hút được sự chú ý của bạn sẽ dễ dàng được tìm ra từ trí nhớ. Những vụ ly hôn của những người nổi tiếng ở Hollywood với các tai tiếng tình ái trong giới chính khách thu hút được nhiều sự chú ý hơn và những tình huống này sẽ dễ dàng xuất hiện trong đầu của chúng ta hơn. Bởi vậy mà bạn có thể sẽ dễ thổi phồng tần suất của cả những vụ ly hôn lẫn tai tiếng tình ái chính trị này trong suy nghĩ của mình.
• Một biến cố gây xúc động nhất thời gia tăng tính sẵn có thuộc phạm trù của nó. Một vụ tai nạn máy bay thu hút giới truyền thông sẽ nhất thời thay đổi những cảm xúc của bạn về sự an toàn của chuyến bay. Những vụ tai nạn xuất hiện trong đầu bạn, trong chốc lát, sau khi bạn trông thấy một vụ cháy xe ô tô ở cuối phố và trong chốc lát suy nghĩ của bạn về thế giới đã trở thành một nơi nguy hiểm hơn rất nhiều.
• Các trải nghiệm, hình ảnh cá nhân và những ví dụ sinh động luôn sẵn có trong đầu óc bạn hơn là những tình tiết xảy ra với những người khác, hoặc những từ ngữ vớ vẩn, hoặc những số liệu thống kê. Một phán quyết sai ảnh hưởng tới bạn sẽ làm giảm mòn lòng tin của bạn vào hệ thống luật pháp hơn là một phán quyết sai tương tự mà bạn đọc được trên báo.

Việc không vướng phải tập hợp các sai lệch tiềm ẩn sẵn có có quy mô này là có thể xảy ra, nhưng sẽ khá khó khăn. Bạn phải có được nỗ lực để tự vấn những ấn tượng và trực giác của mình bằng cách đặt ra những câu hỏi như: “Có phải việc chúng ta tin rằng các vụ trộm được thực hiện bởi trẻ vị thành niên là một vấn nạn lớn có được là do một vài trường hợp gần đây trong khu phố của chúng ta?” hoặc “Liệu có thể không cần phải tiêm phòng cúm bởi không ai trong số những người thân của tôi bị cúm vào năm ngoái?” Việc duy trì cảnh giác của chúng ta trước những sai lệch là một việc nhỏ, nhưng khả năng để có thể tránh được những sai lầm đắt giá đôi lúc cũng bõ công cảnh giác của chúng ta.

Một trong những nghiên cứu nổi tiếng nhất về tính sẵn có đưa ra giả thuyết rằng: Sự sai lệch trong nhận thức của chính bản thân bạn có thể góp phần duy trì hạnh phúc hôn nhân và có thể cải thiện công việc trong các dự án chung khác. Trong một nghiên cứu nổi tiếng, các cặp vợ chồng đã được hỏi “Đóng góp của cá nhân bạn vào việc giữ cho nhà cửa gọn gàng nhiều như thế nào, theo tỷ lệ phần trăm?” Họ cũng đã trả lời những câu hỏi tương tự về “việc đổ rác” hay “việc thực thi các cam kết xã hội”… Các đóng góp tự ước lượng này có thể cộng tổng lên tới 100%, hoặc hơn hoặc kém không? Như đã dự đoán, các đóng góp tự ước lượng này đã được cộng gộp lên tới hơn 100%. Lời giải thích ở đây đó là một thiên lệch mang tính sẵn có: Cả vợ lẫn chồng đều có những cố gắng của cá nhân họ và những đóng góp của người này rõ ràng hơn những đóng góp của người khác và sự khác biệt trong tính sẵn có này dẫn tới một sự khác biệt trong tần suất được xác định. Sai lệch này không nhất thiết phải là lợi ích cá nhân: Các cặp vợ chồng cũng đã ước tính quá mức công sức của họ sẽ gây ra các vụ cãi cọ, mặc dù với một mức độ nhỏ hơn so với công sức của họ vào các kết quả đáng trông đợi hơn. Cũng chính sai lệch này góp phần vào nhận xét chung mà nhiều thành viên trong một nhóm cộng tác việc trên cảm thấy họ đã đóng góp nhiều hơn và cũng cảm thấy rằng những người khác không dễ chịu lắm với những đóng góp cá nhân của họ.

Tôi thường không lạc quan về khả năng kiểm soát bản thân trước các sai lệch nhưng đây là một ngoại lệ. Cơ hội làm suy yếu sai lệch thành công là có thật, bởi các tình huống mà tại đó các vấn đề về phân bổ tín nhiệm được đặt ra có thể dễ xác định. Hơn thế nữa, do những căng thẳng thường nảy sinh khi một vài người cảm thấy rằng những nỗ lực của họ không được nhìn nhận xứng đáng. Sự quan sát tối thiểu mà ở đó thường có tới hơn 100% niềm tin quanh quất đôi lúc đủ để xoa dịu tình hình. Trong bất cứ tình huống nào, đây quả là một việc tốt để mỗi người nhớ lại. Thi thoảng, bạn sẽ làm nhiều hơn những gì bạn phải làm, nhưng cũng thật hữu ích khi biết được rằng bạn vẫn có được cảm giác ấy ngay cả khi từng thành viên của nhóm cũng cảm nhận rằng họ làm nhiều hơn nhiệm vụ của họ như bạn.

TÂM LÝ HỌC CỦA TÍNH SẴN CÓ

Một lợi thế lớn trong việc hiểu về phương pháp suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có đã diễn ra vào đầu những năm 1990, khi một nhóm các nhà tâm lý học người Đức, dẫn đầu là Norbert Schwarz đã xướng lên một câu hỏi kích thích sự tò mò: Những cảm tưởng của con người về tần suất của một phạm trù sẽ bị tác động như thế nào bởi một nhu cầu cần liệt kê một con số đặc biệt về các tình huống? Hãy tự mình tưởng tượng ra một chủ thể trong thí nghiệm sau:

Trước nhất, liệt kê sáu tình huống mà trong đó bạn đã cư xử thật quyết đoán.

Kế tiếp, đánh giá xem bạn quả quyết tới nhường nào.

Hãy tưởng tượng rằng bạn đã từng được hỏi về 12 tình huống mà bạn hành xử quyết đoán (đây là con số mà hầu hết mọi người không đạt được). Bản thân bạn có quyết đoán như thể khác không?

Schwarz và đồng sự của mình đã nhận ra rằng nhiệm vụ liệt kê các tình huống có thể làm gia tăng các đặc điểm của phán quyết bởi hai lộ trình khác nhau:

• Số lượng các tình huống đã được tìm ra.
• Cách mà chúng hiện ra trong đầu một cách dễ dàng.

Yêu cầu liệt kê mười hai tình huống đẩy hai định thức này vào cuộc đọ sức với nhau. Mặt khác, bạn vừa mới nhớ về một con số ấn tượng của các trường hợp mà bạn đã rất quyết đoán. Mặt khác nữa, trong khi ba hay bốn tình huống đầu tiên thể hiện tính quyết đoán bạn dễ đạt được, bạn gần như chắc chắn đã gắng sức để tiến gần tới các tình huống cuối cùng nhằm hoàn thiện một chuỗi 12 tình huống; sự liền mạch này là thấp. Thứ gì sẽ đáng quan tâm hơn giá trị thực được đưa ra hay tính dễ dàng và liền mạch của thứ được đưa ra?

Cuộc đua tranh ấy rõ ràng đã tìm ra một kẻ chiến thắng: Những người vừa mới liệt kê 12 tình huống đã tự đánh giá mình ít quyết đoán hơn những người mà đã liệt kê chỉ sáu tình huống. Hơn thế nữa, những người tham gia vốn đã được đề nghị liệt kê 12 tình huống tại đó họ đã không hành động quyết đoán nhưng lại cho rằng bản thân mình hành động cực kỳ quyết đoán! Nếu bạn không thể dễ dàng bám đuổi các trường hợp cư xử nhẫn nại, bạn có thể kết luận rằng mình không hề nhẫn nại chút nào. Hành động tự xếp hạng đã bị chi phối bởi sự nới lỏng mà cùng với nó các ví dụ hiện lên trong đầu. Sự trải nghiệm triệu hồi chính xác các tình huống đã lấn át con số được gọi ra.

Một đóng góp về vai trò của sự liền mạch đã được đưa ra bởi các nhà tâm lý học khác trong nhóm. Tất cả những người tham gia thí nghiệm đã liệt kê ra sáu trường hợp hành xử quyết đoán (hoặc không quyết đoán), trong khi vẫn duy trì một biểu hiện định sẵn trên khuôn mặt. Những “người cười” đã được hướng dẫn để điều chỉnh cơ gò má, việc làm này tạo ra một nụ cười nhẹ; những “người nghiêm nghị” đã được yêu cầu nhăn trán. Như bạn đã biết, việc nhăn nhó thông thường hậu thuẫn cho sự căng thẳng có liên quan tới nhận thức và tác động ở đây đó là tính cân xứng: Khi người ta được hướng dẫn nhăn trán trong khi đang làm một nhiệm vụ, họ thậm chí còn cố gắng chăm chỉ hơn và trải nghiệm sự căng thẳng có liên quan tới nhận thức lớn hơn. Các nhà nghiên cứu đã lường trước được rằng những người nhăn trán có thể gặp nhiều khó khăn trong việc nhớ ra được các trường hợp hành xử quyết đoán hơn và có thể vì đó mà tự đánh giá bản thân như thể tương đối thiếu quyết đoán. Và đó là những gì đã diễn ra.

Các nhà tâm lý học thích thú với những trải nghiệm vốn đã đưa ra các kết quả ngược đời và họ đã vận dụng khám phá của Schwarz với sự hứng khởi. Ví dụ, những người:

• Tin rằng họ sử dụng xe đạp sau khi nhớ lại ít thường xuyên sử dụng xe đạp tăng lên nhiều thay vì một vài trường hợp.
• Ít tự tin trong một chọn lựa khi họ được yêu cầu đóng góp các lý lẽ nhiều hơn nhằm ủng hộ lựa chọn đó.
• Kém tin tưởng rằng một biến cố đã có thể tránh được sau khi liệt kê nhiều hơn các cách mà nó đã có thể được tránh.
• Ít bị làm cho ấn tượng vì một chiếc ô tô sau khi liệt kê rất nhiều lợi ích của nó.

Một vị giáo sư giảng dạy tại trường Đại học California đã rất tài tình khi phát hiện về sai lệch mang tính sẵn có này. Ông đã yêu cầu các nhóm sinh viên khác nhau liệt kê các cách có thể giúp nâng cao chất lượng lớp học và ông đã biến đổi số các cải thiện được yêu cầu ấy. Như đã kỳ vọng, các sinh viên nào đã liệt kê nhiều cách cải tiến lớp học hơn đã đánh giá lớp học cao hơn!

Có lẽ phát hiện thú vị nhất trong nghiên cứu ngược đời này đó là sự nghịch biện không phải lúc nào cũng được tìm thấy: Con người đôi lúc hướng theo cái được bao hàm chứ không phải theo những thứ dễ dàng xuất hiện. Sự kiểm chứng giúp bạn thực sự hiểu được một khía cạnh của hành vi đó là việc bạn biết rõ làm cách nào để đảo chiều chúng. Schwarz và các đồng sự của mình đã vượt qua thử thách trong việc phát hiện ra các điều kiện mà tại đó sự hoán vị có thể diễn ra.

Sự dễ dàng mà cùng với đó các trường hợp mang tính quyết đoán xuất hiện trong đầu chủ thể thay đổi trong suốt bài thực hành. Đầu tiên sẽ dễ dàng đưa ra một vài trường hợp nhưng sau đó sẽ khó khăn để đưa ra với một vài trường hợp. Dĩ nhiên, chủ thể cũng hy vọng sự liền mạch sẽ giảm dần nhưng sự giảm dần giữa sáu tình huống và 12 tình huống nhanh hơn những gì người tham gia thử nghiệm này mong đợi. Các kết quả đưa ra giả thuyết rằng những người tham gia đã rút ra một kết luận: Nếu tôi đang có quá nhiều rắc rối hơn dự tính để tìm ra những tình huống quyết đoán của tôi, thì tôi không thể là một người rất quyết đoán. Lưu ý rằng kết luận này dựa trên một điều bất ngờ là tính liền mạch này tệ hại hơn dự tính. Phương pháp suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có mà các chủ thể áp dụng được miêu tả chuẩn xác hơn như là một suy nghiệm “không lý giải được tính không sẵn có”.

Schwarz và các đồng sự của mình đã cho rằng họ có thể phá vỡ suy nghiệm ấy bằng việc cung cấp sự lý giải về tính liền mạch cho các chủ thể. Họ đã nói với những người tham gia rằng họ có thể nghe nhạc trong khi đưa ra các tình huống mà âm nhạc đã tác động tới hiệu quả của việc ghi nhớ. Một số chủ thể đã được thông báo rằng âm nhạc có thể giúp ích, số khác lại được thông báo hy vọng tính liền mạch sẽ giảm bớt. Như đã tiên liệu, những người tham gia có sự trải nghiệm về tính liền mạch đã “giải thích” rằng sự suy nghiệm này không giúp ích gì cho họ trong vấn đề này, các chủ thể đã được thông báo rằng âm nhạc có thể khiến sự truy vấn trở nên khó khăn hơn đã tự đánh giá bản thân khi họ truy vấn 12 tình huống quả quyết y như khi truy vấn sáu tình huống. Các câu chuyện bao hàm khác đã từng được sử dụng với cùng một kết quả: Các phán quyết không còn bị tác động bởi sự dễ dàng trong truy vấn khi sự trải nghiệm về tính liền mạch được trao cho một sự lý giải sai qua sự hiện diện của các ô chữ cong hoặc thẳng, qua màu nền của màn hình, hay qua các yếu tố không liên quan khác mà những người thử nghiệm đã tưởng tượng ra.

Như tôi đã từng miêu tả, quá trình dẫn tới phán quyết thông qua tính sẵn có dường như có liên quan tới một chuỗi lập luận phức hợp. Các chủ thể có được một sự trải nghiệm về tính liền mạch giảm dần khi họ sản sinh ra các tình huống. Họ hiển nhiên có những kỳ vọng về thang điểm mà tại đó tính liền mạch bị suy giảm, và những kỳ vọng này là sai: Nỗi khó khăn của việc bắt kịp với những tình huống mới gia tăng nhanh chóng hơn họ dự tính. Đó là tính liền mạch thấp bất ngờ khiến cho những người đã được yêu cầu liệt kê mười hai tình huống để mô tả bản thân mình như là kém quyết đoán. Khi điều bất ngờ được loại bỏ, tính liền mạch thấp không còn ảnh hưởng tới sự xét định. Quy trình này có vẻ như bao hàm một chuỗi các kết luận phức tạp. Liệu Hệ thống 1 tự động có đủ khả năng?

Câu trả lời đó là trong thực tế không có bất cứ lập luận phức hợp nào được dùng đến. Đặc trưng cơ bản của Hệ thống 1 là có khả năng thiết lập ra các kỳ vọng và bị làm cho ngạc nhiên khi những kỳ vọng này bị xâm phạm. Cơ chế này cũng tìm ra các lý do có thể đối với một điều ngạc nhiên. Hơn thế nữa, Hệ thống 2 có thể điều chỉnh nhanh chóng những kỳ vọng của Hệ thống 1, bởi vậy một biến cố mà thông thường đã có thể gây ngạc nhiên thì giờ đây gần như là rất đỗi bình thường. Giả sử bạn được thông báo rằng cậu bé hàng xóm ba tuổi thường đội một chiếc mũ hàng hiệu trong khi được đi dạo chơi. Bạn sẽ ít bị ngạc nhiên hơn nhiều khi bạn thực hiện mà không hề có sự báo trước. Trong thử nghiệm của Schwarz, nhạc nền đã được nhắc đến như là một lý do chính đáng cho những luận đề truy vấn. Sự khó khăn của việc truy vấn 12 tình huống không còn là một ngạc nhiên nữa và do vậy nó ít có khả năng được gọi ra bởi công việc xét định tính quyết đoán.

Schwarz và đồng sự của ông đã khám phá ra rằng những người có rắc rối cá nhân trong việc xét định có nhiều khả năng cân nhắc số các tình huống mà họ truy vấn từ trí nhớ và ít có khả năng thực hiện với sự liền mạch. Họ đã tổ chức hai nhóm sinh viên cho một nghiên cứu về các rủi ro đối với sức khỏe tim mạch. Một nửa số sinh viên sinh ra trong gia đình có tiền sử bệnh tim và đã được trông đợi thực thi nhiệm vụ nghiêm túc hơn những người khác, những người không hề có tiền sử tim mạch. Tất cả đều được yêu cầu nhớ lại hoặc ba hoặc tám thói quen hành động thường ngày của họ mà có thể ảnh hưởng tới sức khỏe tim mạch (một số đã được hỏi về những hành vi mạo hiểm, số khác thì về những hành vi bảo vệ). Những sinh viên mà gia đình không có tiền sử tim mạch hờ hững với công việc và đã đi theo phép suy nghiệm sẵn có. Những sinh viên cảm thấy khó tìm ra cho đủ tám tình huống hành xử mạo hiểm đã cảm thấy bản thân mình khá an toàn, và những ai nỗ lực để đưa ra những ví dụ về các hành vi an toàn cảm thấy bản thân đang trong nguy hiểm. Những sinh viên trong gia đình có tiền sử bệnh tim đã cho thấy khía cạnh đối lập - họ cảm thấy an toàn hơn khi họ truy vấn được nhiều các tình huống hành xử an toàn và cảm thấy nguy hiểm nhiều hơn khi họ nhớ về nhiều tình huống mà họ đã hành động mạo hiểm. Họ cũng có khả năng cảm thấy rằng sự hành xử trong tương lai của mình có thể bị ảnh hưởng bởi sự trải nghiệm về việc đánh giá rủi ro của họ.

Kết luận ở đây đó là sự nới lỏng mà theo đó các tình huống xuất hiện trong đầu là một suy nghiệm Hệ thống 1, thứ được thay thế bởi một sự tập trung vào nội dung khi Hệ thống 2 bận rộn nhiều hơn. Nhiều phương pháp chứng minh hướng đến kết luận rằng những người đã để cho bản thân bị dẫn dắt bởi Hệ thống 1 rõ ràng dễ phạm phải sai lệch về tính sẵn có hơn so với những người đã ở trong một trạng thái cảnh giác cao hơn. Những gì được kể dưới đây là một số điều kiện mà tại đó người ta “nhắm mắt đưa chân” và bị tác động bởi sự nới lỏng của việc tìm ra hơn là nội dung mà họ đã tìm ra:

• Khi họ bận rộn với một nhiệm vụ cần tới sự nỗ lực tức cùng một thời điểm.
• Khi họ đang có tâm trạng tốt bởi họ vừa mới nghĩ về một chương hạnh phúc trong cuốn sách về cuộc đời mình.
• Nếu họ đạt điểm thấp trên một hệ điểm giảm dần.
• Khi họ ghi điểm cao dựa trên tỷ lệ niềm tin vào trực giác.
• Nếu họ (hoặc bị khiến cho cảm thấy) có tác động lớn.

Tôi đã nhận ra phát hiện cuối cùng rất đặc biệt. Các tác giả giới thiệu về bài báo của mình với một câu trích dẫn nổi tiếng: “Tôi không tốn quá nhiều thời gian vào việc tiến hành các cuộc thăm dò ý kiến trên toàn thế giới để mách bảo tôi rằng điều tôi dự tính là hành động đúng đắn. Tôi chỉ vừa mới biết được rằng tôi cảm thấy thế nào” (George W. Bush, tháng Mười hai năm 2002). Họ vẫn cứ tiếp tục chỉ ra rằng phụ thuộc vào trực giác chỉ là một phần tính cách. Việc nhắc nhở đơn thuần những người ở vào một thời điểm nào đó khi họ có năng lực giúp làm tăng niềm tin hiển nhiên của họ vào trực giác bản thân.

BÀN VỀ TÍNH SẴN CÓ

“Do sự trùng hợp ngẫu nhiên của việc hai chiếc máy bay đâm vào nhau tháng trước, cô ấy giờ đây ưa đi tàu hơn. Thật ngớ ngẩn. Rủi ro thực sự chẳng hề thay đổi, đó là một sai lệch mang tính sẵn có.”

“Anh ta đã đánh giá thấp những nguy cơ ô nhiễm ở trong nhà bởi đã có một vài câu chuyện trên báo chí nói về điều đó. Đó là một hiệu ứng sẵn có. Anh ta nên nhìn vào những con số thống kê.”

“Gần đây cô nàng đã xem quá nhiều bộ phim phản gián, bởi vậy mà cô ấy đang nhìn đâu cũng thấy những âm mưu.”

“Vị CEO ấy đã có được một vài thành công theo chuỗi, bởi vậy việc thất bại không hề dễ dàng xuất hiện trong đầu cô ta được. Sai lệch tính sẵn có đang tạo ra sự tự tin thái quá ở cô ta.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 13: Tính sẵn có, cả xúc và rủi ro

Bấm để xem

Các nhà nghiên cứu về rủi ro đã nhanh chóng nhận ra rằng ý niệm về sự sẵn có liên hệ tới những mối quan tâm của họ. Ngay cả trước khi nghiên cứu của chúng tôi được công bố, nhà Kinh tế học Howard Kunreuther khi sự nghiệp mới bắt đầu, đã có những đóng góp cho hoạt động nghiên cứu về rủi ro và biện pháp bảo hiểm. Ông lưu ý rằng các “hiệu ứng mang tính sẵn có” giúp lý giải loại hình mua bảo hiểm và hành động bảo vệ sau các thiên tai. Các nạn nhân và người có mối quan hệ thân thiết với nạn nhân rất được quan tâm sau một thiên tai. Sau mỗi trận động đất lớn, những cư dân California trong chốc lát bỗng sốt sắng với việc mua bảo hiểm và việc nhận các thước đo của sự bảo vệ và giảm nhẹ. Họ siết chặt nồi hơi của mình để giảm thiểu thiệt hại do động đất gây ra, bịt kín các cửa tầng hầm của mình nhằm chống lại lũ lụt và duy trì những nguồn cung cấp khẩn theo trật tự ổn định. Tuy nhiên, những ký ức về thảm họa này sẽ mờ dần theo thời gian.

Kunreuther cũng đã thấy được rằng những hoạt động bảo vệ, dù là từ phía cá nhân hay chính phủ, thường được thiết kế để phù hợp với thảm họa tồi tệ nhất đã xảy ra trong thực tế. Ngay từ thời Pharaon Ai Cập, các tổ chức xã hội đã từng dõi theo mực nước lên cao của các con sông gây lụt theo chu kỳ và đã luôn luôn chuẩn bị sao cho phù hợp, biểu hiện qua việc giả định rằng các con lũ sẽ không dâng cao hơn so với mực nước hiện tại. Những hình ảnh về một thảm họa tồi tệ không hề dễ dàng hiện ra trong đầu.

TÍNH SẴN CÓ VÀ TÁC ĐỘNG

Các nghiên cứu thuyết phục nhất về “tính sẵn có” đã được tiến hành bởi những người bạn của chúng tôi tại Eugene, nơi Paul Slovic và cộng tác viên kỳ cựu của ông là Sarah Lichtenstein đã được mời tới tham dự. Họ đã tiến hành một nghiên cứu đột phá trên những nhận thức công khai về các rủi ro, bao gồm một cuộc điều tra đã trở thành ví dụ điển hình cho một định kiến. Họ đã yêu cầu những người tham gia trong cuộc điều tra này xem xét các cặp nguyên nhân dẫn tới cái chết: Bệnh tiểu đường và hen suyễn, hoặc đột quỵ và tai nạn. Đối với từng cặp, các chủ thể đã chỉ ra nguyên nhân thường xuyên hơn và ước lượng tỷ lệ của hai nguyên nhân thường xuyên nhất. Các đánh giá đã được so sánh với số liệu thống kê về sức khỏe tại thời điểm đó. Dưới đây là một mẫu trong những phát hiện của họ:

• Các cơn đột quỵ gây ra số tử vong nhiều gấp đôi so với tất cả các vụ tai nạn được gộp lại, nhưng 80% số người tham gia đã đánh giá chết do tai nạn có khả năng xảy ra nhiều hơn.
• Các trận lốc xoáy được xem là những kẻ giết người thường xuyên hơn so với bệnh hen suyễn, mặc dù hen suyễn gây ra cái chết gấp 20 lần.
• Chết do sét đánh đã được đánh giá là ít có khả năng xảy ra hơn so với cái chết do ngộ độc, mặc dù nguyên nhân này xảy ra nhiều hơn gấp 52 lần.
• Chết do dịch bệnh có khả năng xảy ra nhiều gấp 18 lần so với chết do tai nạn, nhưng cả hai nguyên nhân này đều được đánh giá có khả năng xảy ra ngang bằng.
• Chết do các vụ tai nạn đã được đánh giá là có khả năng xảy ra nhiều hơn gấp 300 lần so với chết do bệnh tiểu đường, nhưng tỷ lệ thực sự là 1:4.

Lời khuyên ở đây hết sức rõ ràng: Các ước tính về những nguyên nhân dẫn đến cái chết bị bóp méo bởi tin tức của giới truyền thông. Tin tức truyền đi tự nó đã bị sai lệch theo hướng mới lạ và thương tâm. Các phương tiện truyền thông không chỉ định hướng công chúng mà nó còn bị định hình bởi chính công chúng. Các biên tập viên không thể phớt lờ nhu cầu của công chúng nếu đó là các chủ đề đang nóng và những quan điểm nhận được mức độ bao phủ rộng khắp. Các biến cố khác thường (ví dụ như ngộ độc thịt) thu hút sự chú ý thiếu cân xứng và bởi vậy được nhận biết như là kém đặc sắc hơn so với thực chất của chúng. Thế giới trong đầu của chúng ta không phải là một bản sao chính xác của thế giới thực tại, những kỳ vọng của chúng ta về các biến cố lặp lại bị bóp méo bởi sự phổ quát và cường độ cảm xúc về thông điệp mà chúng ta bị đặt vào.

Uớc tính về nguyên nhân gây ra cái chết gần như là một sự diễn đạt trực tiếp về sự kích hoạt các ý niệm trong bộ nhớ liên hợp và là một ví dụ tuyệt vời về phép thế. Nhưng Slovic và các đồng sự của mình đã được dẫn dắt tới một hiểu biết sâu hơn: Họ thấy rằng sự nới lỏng mà theo đó các ý niệm về vô vàn những rủi ro xuất hiện trong đầu và những phản ứng tâm lý trước những rủi ro này được liên kết với nhau chặt chẽ. Những ý nghĩ và hình ảnh khủng khiếp diễn ra với chúng ta với sự nới lỏng điển hình, và những suy nghĩ về sự mạo hiểm là nỗi kinh hãi trầm trọng đầy sinh động và rõ nét.

Như đã được đề cập tới trước đó, rốt cuộc Slovic đã phát triển khái niệm về một kiểu suy nghiệm gây tác động, tại đó người ta đưa ra các nhận xét và quyết định bằng việc phân tích cảm xúc của họ: Mình có thích nó không? Mình có ghét nó không? Mình cảm thấy nó mạnh mẽ nhường nào? Trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, Slovic nói, con người định hình các quan điểm và đưa ra lựa chọn mà diễn đạt trực tiếp những cảm nhận của họ và xu hướng tiếp cận hay né tránh cơ bản của họ, mà thường không nhận thức được rằng họ đang làm vậy. Kiểu suy nghiệm gây ảnh hưởng này là một thí dụ về phép thế, tại đó câu trả lời cho một câu hỏi dễ (Mình cảm thấy thế nào?) đóng vai trò như một câu trả lời cho câu hỏi khó hơn rất nhiều (Mình nghĩ gì về nó?). Slovic và đồng sự của ông đã liên kết những quan điểm của họ với nghiên cứu của nhà khoa học thần kinh Antonio Damasio, người đã đề ra rằng những đánh giá mang tính cảm xúc của con người về các kết quả và các tình trạng cơ thể và các xu hướng tiếp cận và né tránh đã liên kết lại, tất cả đều giữ vai trò trung tâm trong việc dẫn dắt hoạt động ra quyết định. Damasio và các đồng sự của mình đã nhận thấy rằng những người mà không biểu lộ những cảm xúc thích hợp trước khi họ quyết định, đôi lúc là do sự thương tổn của não bộ, cũng có một năng lực bị suy giảm để đưa ra các quyết định đúng đắn. Một sự mất năng lực bị dẫn dắt bởi một “nỗi sợ lành mạnh” về những hệ quả xấu là một sai lầm tai hại.

Để tìm kiếm một minh chứng thuyết phục về các tác dụng của kiểu suy nghiệm gây tác động, nhóm nghiên cứu của Slovic đã khảo sát ý kiến về các loại công nghệ, bao gồm khử trùng nước bằng flour, các nhà máy hóa chất, bảo quản thực phẩm và xe cộ. Những người tham gia thí nghiệm được yêu cầu liệt kê cả những ích lợi lẫn những rủi ro của từng công nghệ. Họ nhận thấy một sự tương quan tiêu cực cao tới bất ngờ giữa hai ước tính mà những người tham gia của họ đã đưa ra: Mức lợi ích và mức độ rủi ro của từng công nghệ. Khi người ta có vẻ có thiện cảm đối với một công nghệ, họ xếp hạng nó như thể cung cấp những lợi ích lớn và ít rủi ro, khi người ta đã không thích một công nghệ nào đó, họ có thể chỉ nghĩ tới những bất lợi của nó và chỉ một vài điều có lợi hiện ra trong đầu. Bởi vì các công nghệ này sắp xếp theo thứ tự từ tốt tới xấu, nên chẳng có sự cân bằng gây khó khăn nào cần phải giải quyết. Những ước tính rủi ro và lợi ích đã tương ứng thậm chí còn gần sát hơn khi người ta xếp hạng các rủi ro và lợi ích dưới áp lực về thời gian. Đáng chú ý là, các thành viên của Hiệp hội Độc chất Vương quốc Anh (the British Toxicology Society) đã trả lời tương tự: Họ thấy có ít lợi ích trong các thực thể hoặc các công nghệ mà họ nghĩ là rủi ro và ngược lại. Tác động nhất quán là một yếu tố trọng tâm mà tôi đã từng gọi là sự liên kết chắc chắn.

Phần hay nhất của thử nghiệm đến ở phần kế tiếp. Sau khi hoàn thành bản khảo sát ban đầu, những người tham gia này đọc các đoạn tóm lược với những lập luận thiên về các công nghệ đa dạng. Một số được trao cho những lập luận tập trung vào nhiều lợi ích của một loại công nghệ; số khác, các lập luận nhấn mạnh vào những rủi ro có nguy cơ thấp. Phát hiện đáng chú ý: Những người đã nhận được một thông điệp tán dương những lợi ích của một công nghệ cũng thay đổi niềm tin của họ về những rủi ro của nó. Mặc dù họ không hề có được dấu hiệu liên quan nào, giờ đây thứ công nghệ mà họ thích hơn trước rất nhiều cũng đã được nhận biết như thể ít rủi ro. Tương tự vậy, những người tham gia mà chỉ được cho biết những rủi ro của một công nghệ đã được manh nha gây dựng một quan điểm có thiện chí hơn về những lợi ích của nó. Hàm ý này hoàn toàn rõ ràng: Khi nhà tâm lý học Jonathan Haidt phát biểu theo một ngữ cảnh khác, “cảm xúc qua mặt lý trí.”4 Hiệu ứng gây tác động làm đơn giản cuộc sống của chúng ta bằng việc tạo ra một thế giới có trật tự hơn so với đời thực. Các công nghệ hữu ích có chút giá trị trong thế giới tưởng tượng mà chúng ta cư ngụ, công nghệ tệ hại không có chút ích lợi gì, và tất thảy các quyết định đều dễ dàng cả. Dĩ nhiên, trong đời thực chúng ta thường đối mặt với những cân bằng khó nhọc giữa các lợi ích và cái giá phải trả.

CÔNG CHÚNG VÀ GIỚI CHUYÊN GIA

Paul Slovic hẳn phải biết về những khác thường trong sự phán đoán của con người về rủi ro nhiều hơn so với bất cứ cá nhân nào khác. Công trình của ông đưa ra một bức tranh về Mr và Ms. Công dân mà không hề quá lời: Được dẫn dụ bởi cảm xúc thay vì lý trí, dễ dàng bị chi phối bởi những tiểu tiết và nhạy cảm ở mức không cần thiết trước những khác biệt giữa các xác suất thấp và xác suất thấp không đáng kể. Slovic cũng đã từng nghiên cứu về giới chuyên gia, những người này rõ ràng giỏi xoay xở với những con số và số lượng hơn. Các chuyên gia chỉ ra rất nhiều sai lệch y hệt vẫn còn tồn tại trong chúng ta dưới dạng thức đã bị làm cho suy yếu, nhưng thường là những xét định và ưu tiên của họ về những rủi ro khác với số người còn lại.

Những khác biệt giữa giới chuyên môn và công chúng được lý giải phần nào bởi những sai lệch trong các phán đoán thông thường, nhưng Slovic thu hút được sự chú ý vào các tình huống mà ở đó những khác biệt này phản ánh một mối xung đột đích thực về các giá trị. Ông chỉ ra rằng các chuyên gia thường đo lường những rủi ro bằng các sinh mệnh (hoặc tuổi thọ) đã mất đi, trong khi công chúng lại đưa ra những khác biệt khả quan hơn, ví dụ như giữa “chết già” và “chết trẻ”, hoặc giữa những ca tử vong bất ngờ ngẫu nhiên với những cái chết xảy ra trong các hoạt động có chủ ý, ví như là hoạt động trượt tuyết. Những khác biệt hợp lý này thường bị bỏ qua trong các số liệu thống kê mà chỉ đơn thuần là đếm các trường hợp xảy ra. Slovic biện luận từ những quan sát như thế rằng công chúng có một ý niệm về những rủi ro phong phú hơn giới chuyên môn. Do vậy, ông phản đối một cách mạnh mẽ quan điểm rằng giới chuyên môn nên điều khiển và rằng các ý kiến của họ nên được chấp nhận mà không cần tới câu hỏi khi nào chúng xung đột với những ý kiến và mong muốn của những công dân khác. Khi giới chuyên môn và công chúng bất đồng về những ưu thế của họ, ông nói, “Mỗi bên cần phải tôn trọng những nhận thức và khả năng hiểu biết của đối phương.”

Với tham vọng của mình nhằm giành quyền kiểm soát duy nhất đối với chính sách mạo hiểm từ giới chuyên môn, Slovic đã thách thức nền tảng chuyên môn của chính họ: Ý niệm cho rằng rủi ro chính là khách quan.

“Rủi ro” không hề tồn tại “ở ngoài kia”, không lệ thuộc vào trí óc và văn hóa, nó đang đợi để được đo đếm. Loài người đã phát minh ra ý niệm “rủi ro” nhằm giúp họ hiểu và kiểm soát được những mối nguy hiểm và bất ổn của cuộc sống. Mặc dù những nguy hiểm này là có thật, nhưng chẳng hề có thứ gì như kiểu “rủi ro thực” hay “rủi ro khách quan”.

Để làm sáng tỏ tuyên bố của mình, Slovic liệt kê chín cách xác định rủi ro tử vong có liên quan tới việc phát thải nguyên liệu mang độc tố vào không khí, việc xếp hạng từ “số người chết trên một ngàn người” đến “số người chết trên một tỷ đô-la sản phẩm được sản xuất.” Quan điểm của ông đó là sự đánh giá về rủi ro phụ thuộc vào sự chọn lựa một thước đo với khả năng hiển nhiên là chọn lựa đó có thể được dẫn dụ bởi một ưu ái nào đó đối với kết quả này hay kết quả khác. Ông tiếp tục đi tới kết luận rằng “việc xác định rủi ro theo cách đó là một sự vận dụng có hiệu quả.” Bạn không thể ngờ được rằng một ai đó có thể giải quyết được vấn đề mang tính chính sách gai góc như vậy từ những nghiên cứu thực nghiệm của các nhà tâm lý học về sự xét định! Tuy nhiên, chính sách xét tới cùng cũng là ở con người, thứ mà họ muốn và đâu là điều tốt nhất cho họ. Mọi câu hỏi về chính sách liên quan tới những giả định về con người bản nguyên, đặc biệt là về những lựa chọn mà con người có thể đưa ra và những hệ quả từ các lựa chọn dành cho chính họ và xã hội.

Một học giả tôi rất ngưỡng mộ là Cass Sunstein cùng với bạn của mình đã cùng nhau trao đối với giới chuyên môn và công chúng, bảo vệ vai trò của giới chuyên môn như là một thành trì chống lại những dư thừa “dân túy”. Sunstein là một trong những học giả về luật hàng đầu tại Mỹ và cùng với các nhà tiên phong khác trong lĩnh vực của mình, họ đều mang thuộc tính dạn dĩ tri thức. Ông biết là mình có thể làm chủ bất cứ khối kiến thức nào một cách nhanh chóng và triệt để. Ông đã làm chủ rất nhiều, bao gồm cả suy nghiệm tâm lý và lựa chọn các vấn đề về điều tiết và chính sách rủi ro. Quan điểm của ông là cơ chế hiện hữu của sự điều tiết tại Mỹ lộ ra một sự sắp đặt các quyền ưu tiên nghèo nàn, nó mang lại sự phản ứng trước những áp lực của cộng đồng hơn là những phân tích khách quan cẩn thận. Ông xuất phát từ thứ quan điểm cho rằng sự điều tiết rủi ro và sự can thiệp của chính phủ nhằm giảm thiểu các rủi ro nên được dẫn dắt bởi hoạt động đặt trọng số thỏa đáng cho các khoản chi và lợi ích mang lại, và rằng các đơn vị tự nhiên dành cho phép phân tích này là số các sinh mạng được cứu (hoặc có thể là số tuổi thọ được níu giữ, thứ mang về nhiều trọng lượng để cứu vãn tuổi xuân hơn) và phí tổn tính bằng tiền đối với nền kinh tế. Sự điều tiết non kém chính là những sinh mạng và tiền tài lãng phí, cả hai thứ này đều có thể được đo lường một cách khách quan. Sunstein đã không bị thuyết phục bởi luận cứ của Slovic rằng hiểm họa và phép đo của nó là chủ quan. Rất nhiều khía cạnh của hành động đánh giá rủi ro đang gây ra tranh cãi, nhưng ông có niềm tin vào tính khách quan có thể đạt tới nhờ khoa học, giới chuyên gia và sự cân nhắc thận trọng.

Sunstein đi đến quả quyết rằng những phản ứng bị làm cho sai lệch trước các rủi ro là một nguồn quan trọng cho những ưu tiên thất thường và không đúng chỗ trong chính sách công. Các nhà lập pháp có thể dễ phản ứng thái quá trước những mối bận tâm không hợp lý của dân chúng, cả bởi sự nhạy cảm chính trị lẫn bởi họ đều thiên về những sai lệch liên quan tới nhận thức giống như những công dân khác.

Sunstein và một cộng tác viên, nhà luật học Timur Kuran, đã sáng tạo ra một tên gọi dành cho cơ chế này qua đó các sai lệch khỏa đầy chính sách: Tầng (thác) giá trị sẵn có. Họ nhận xét rằng trong bối cảnh xã hội, “tất cả các phương pháp suy nghiệm đều đồng đều, nhưng tính sẵn có đồng đều hơn những thứ khác.” Họ có sẵn trong đầu một khái niệm được mở rộng về phương pháp suy nghiệm, tại đó tính sẵn có cung cấp một kiểu suy nghiệm cho những xét định thay vì một tần suất. Đặc biệt là tầm quan trọng của một ý niệm lại thường được xét định bởi sự mạch lạc (và hiệu lệnh mang tính cảm xúc) cùng với điều này ý niệm kia sẽ hiện ra trong đầu.

Một tầng (thác) giá trị sẵn có là một chuỗi các biến cố tự duy trì, nó có thể bắt đầu từ những tin tức truyền thông về một biến cố tương đối nhỏ và hướng tới sự hoang mang của đám đông và hành động quy mô lớn của chính phủ. Vào một số dịp, một câu chuyện truyền thông về một hiểm họa hút được sự chú ý của một phân khúc công chúng, nó có thể gây khuấy động và lo lắng. Phản ứng cảm xúc này tự nó trở thành một câu chuyện, hành động gợi nhắc từ tin tức cộng thêm trên các phương tiện truyền thông, nó lần lượt sản sinh ra sự chú tâm và sức hút lớn hơn. Chu trình này đôi lúc được đẩy nhanh một cách có chủ đích bởi “kẻ đục nước béo cò”, các cá nhân hoặc tổ chức vận hành nhằm bảo đảm cho một chuỗi các tin tức gây lo lắng. Sự nguy hiểm ngày một bị phóng đại khi giới truyền thông đua nhau gây chú ý của dư luận bằng cách giật tít. Các nhà khoa học và những người cố gắng làm giảm sự tăng tiến của nỗi sợ hãi và sự khiếp đảm giành được ít sự chú ý, phần lớn là chống đối: Bất kể người nào phản đối rằng sự nguy hiểm đã bị cường điệu hóa đều bị liên tưởng tới một sự “giấu giếm đáng ghê tởm”. Vấn đề này trở nên quan trọng về mặt chính trị bởi nó ám ảnh đầu óc tất cả mọi người và sự phản ứng lại hệ thống chính trị được dẫn dụ bởi cường độ tình cảm công chúng. Tầng (thác) giá trị sẵn có này giờ đây đã được điều chỉnh lại các mức độ ưu tiên. Các rủi ro khác và các cách thức khác mà các nguồn tài nguyên đã có thể ứng dụng vì lợi ích chung, tất cả đều đã lẩn khuất vào bối cảnh chung.

Kuran và Sunstein tập trung vào hai ví dụ vẫn còn gây tranh cãi: Sự vụ Kênh đào Love và cái được gọi là nỗi sợ Alar. Tại Kênh đào Love, rác thải độc hại được chôn cất đã bị phát lộ trong suốt mùa mưa năm 1979, gây ra sự nhiễm độc nguồn nước và mùi hôi thối trên mức giới hạn cho phép. Các cư dân của cộng đồng này đã nổi giận và khiếp đảm, một trong số họ, Lois Gibbs, đã hành động với một nỗ lực đặc biệt nhằm duy trì mối quan tâm tới vấn đề này. Tầng (thác) giá trị sẵn có không được mở ra theo đúng cách diễn giải chuẩn. Tại đỉnh thác là những câu chuyện hàng ngày về Kênh đào Love, các nhà khoa học đang nỗ lực nhằm giải quyết những nguy hiểm đã bị thổi phồng lên đã bị lờ đi hoặc đã bị át đi. Hãng Tin ABC đã phát sóng một chương trình với tựa The Killing Ground (Mặt đất giãy chết), và những chiếc quan tài trống không có kích thước bằng đứa trẻ đã được diễu hành trước mặt cơ quan lập pháp. Đại đa số các cư dân được tái định cư nhờ vào ngân sách chính phủ và quản lý rác thải độc hại đã trở thành vấn đề môi trường chính của những năm 1980. Thứ luật pháp mà đã bắt buộc phải dọn dẹp những khu vực nhiễm độc, được gọi với cái tên CERCLA, đã thiết lập một Superfund (siêu quỹ) và được cho là một thành tựu đáng kể của luật môi trường. Điều luật này cũng đã thật tốn kém, và một số người từng tuyên bố rằng cùng với khoản tiền như vậy đã có thể cứu giúp nhiều mạng sống hơn nếu tiền ấy được chuyển trực tiếp tới những người nghèo khác.

Các ý kiến về điều thực sự đã xảy ra ở Kênh đào Love vẫn còn đang mâu thuẫn sâu sắc và những tuyên bố về sự tổn hại thực cho sức khỏe có vẻ như vẫn chưa được chứng minh. Kuran và Sunstein đã viết tường tận về câu chuyện Kênh đào Love gần như là một biến cố giả mạo, trong khi ở phía bên kia chiến tuyến, các nhà hoạt động vì môi trường vẫn luôn nói về “thảm họa Kênh đào Love”.

Các ý kiến mâu thuẫn trong ví dụ thứ hai mà Kuran và Sunstein dùng để minh họa cho ý niệm của họ về một tầng (thác) giá trị sẵn có là sự cố Alar, sự cố được các nhà phê bình lưu tâm đến như là “nỗi sợ Alar” của năm 1989. Alar là một loại hóa chất được phun lên những cây táo để điều tiết sức tăng trưởng của chúng và gia tăng vẻ đẹp bên ngoài cho chúng. Nỗi hoảng sợ bắt đầu từ những câu chuyện trên báo chí rằng loại hóa chất này, khi được tiêu thụ với khối lượng lớn, đã gây nên các khối u ung thư ở loài gặm nhấm và chuột. Những câu chuyện này làm dân chúng kinh hãi là điều có thể hiểu được và những nỗi sợ ấy đã cổ súy nhiều hơn cho các mẩu tin tức của giới truyền thông, cơ chế gốc của một tầng (thác) giá trị sẵn có. Chủ đề này đã thống trị các bản tin và đã sản sinh ra những biến cố truyền thông đầy kịch tính ví như lời khai của cô Meryl Streep trước Quốc hội. Ngành công nghiệp trồng táo đã phải gánh chịu những tổn thất lớn khi táo và các sản phẩm từ táo trở thành nguyên nhân của nỗi sợ. Kuran và Sunstein trích dẫn lời một công dân: “Liệu có an toàn hơn không khi đổ nước táo ép xuống cống hoặc chở chúng tới một bãi chứa chất thải độc hại.” Nhà sản xuất đã cho thu hồi sản phẩm này và FDA đã ban lệnh cấm. Nghiên cứu sau đó đã xác thực rằng chất này có thể đặt ra một rủi ro rất nhỏ như là một chất có thể gây ung thư, nhưng sự cố Alar đã chắc chắn là một phản ứng quá mức trước một vấn đề thứ yếu. Kết quả cuối cùng, từ sự cố này, những quả táo chất lượng được tiêu thụ ít hơn hẳn.

Câu chuyện Alar minh họa cho một hạn chế cơ bản trong năng lực trí não của chúng ta để đương đầu với những rủi ro nhỏ: Chúng ta hoặc lờ đi tất cả hoặc đặt cho chúng quá nhiều trọng số mà chẳng có gì ở giữa cả. Hầu hết các bậc cha mẹ vốn đã phải thức giấc để chờ đứa con gái tuổi vị thành niên của mình trở về nhà muộn từ bữa tiệc sẽ nhận ra cảm giác này. Bạn có thể biết rằng thực sự chẳng (gần như) có gì để phải lo lắng cả, nhưng bạn không thể ngăn chặn những hình ảnh của một thảm họa xuất hiện trong đầu mình. Như Slovic đã từng tranh luận, số lượng sự quan tâm không chính xác một cách tương đồng với khả năng xảy ra tổn hại. Bạn đang mường tượng ra một tử số - câu chuyện bi thảm bạn đã trông thấy trên mặt báo – và không hề suy nghĩ về mẫu số. Sunstein đã từng đặt ra một thành ngữ mới “sao lãng xác suất” để mô tả mẫu hình này. Sự pha trộn giữa sao lãng xác suất với các cơ cấu xã hội về tầng (thác) giá trị sẵn có chắc hẳn dẫn tới sự thổi phồng hiển nhiên về những mối đe dọa thứ yếu, đôi lúc cùng với cả những hệ quả nghiêm trọng.

Trong thế giới của ngày hôm nay, chủ nghĩa khủng bố là những kẻ vận dụng nhiều nhất nghệ thuật tạo ra tầng (thác) giá trị sẵn có. Với một vài biệt lệ kinh hoàng như 11 tháng 9, số con thương vong từ các vụ tấn công kinh hoàng có liên hệ rất nhỏ với những nguyên nhân gây ra cái chết khác. Ngay cả ở các quốc gia đã từng trở thành mục tiêu của các chiến dịch khủng bố tập trung, như Israel, con số thương vong gần như không bao giờ gần với số các vụ chết do tai nạn giao thông. Sự khác biệt nằm ở giá trị sẵn có của hai rủi ro, sự dễ dàng và tần suất mà chúng hiển hiện trong đầu. Những hình ảnh khủng khiếp, được lặp lại không ngớt trên phương tiện truyền thông, đẩy mọi người đến bước đường cùng. Từ trải nghiệm của tôi, tôi thấy thật khó để thuyết phục bản thân một ai đó ở vào trạng thái hoàn toàn điềm tĩnh. Chủ nghĩa khủng bố trực tiếp khẳng định Hệ thống 1.

Tôi có thể cúi xuống ở đâu trong trận chiến giữa những người bạn của tôi? Tầng (thác) giá trị sẵn có là có thực và chúng rõ ràng đã bóp méo các quyền ưu tiên trong sự cấp phát các nguồn dư luận. Cass Sunstein đã có thể săn lùng các cơ chế ngăn cách các nhà lập định khỏi những áp lực công luận, để cho sự cấp phát các nguồn tài nguyên được xác định bởi các chuyên gia công bằng - người có cái nhìn tổng thể về tất cả các rủi ro và về các nguồn tài nguyên có giá trị nhằm giảm thiểu chúng. Paul Slovic ít tín nhiệm giới chuyên môn và tin ở công luận nhiều hơn một chút so với Sunstein, và ông chỉ ra rằng việc tách giới chuyên môn khỏi những cảm xúc của công luận sản sinh những chính sách mà công chúng sẽ bác bỏ - một tình thế không thể xảy ra trong nền dân chủ. Rõ ràng là cả hai đều xác đáng và tôi tán đồng với cả hai.

Tôi cùng chia sẻ mối lo lắng của Sunstein về ảnh hưởng của những nỗi sợ phi lý và của tầng (thác) giá trị sẵn có lên chính sách công trên khía cạnh rủi ro. Tuy nhiên, tôi cũng cùng chia sẻ niềm tin của Slovic rằng những nỗi sợ lan rộng, dù là chúng không chính đáng đi nữa, cũng không nên bị các nhà lập pháp tảng lờ. Duy lý hay không duy lý, nỗi sợ gây ra bối rối và suy yếu và các nhà lập pháp cần phải nỗ lực bảo vệ công chúng khỏi sự sợ hãi chứ không chỉ khỏi những hiểm nguy có thực.

Slovic nhấn mạnh một cách chuẩn xác sự phản kháng của dư luận trước ý nghĩ về các quyết định được đưa ra bởi các chuyên gia không được ủng hộ và vô trách nhiệm. Hơn thế nữa, tầng (thác) giá trị sẵn có có thể có lợi ích lâu dài qua việc kêu gọi sự chú ý về những nhóm rủi ro và sự gia tăng độ lớn nói chung của nguồn ngân sách giảm thiểu rủi ro. Sự cố Kênh đào Love có thể đã từng gây ra sự dư thừa tài nguyên được phân bổ nhằm quản lý chất thải độc hại, nhưng nó cũng có được một hiệu quả phổ quát hơn trong việc nâng cao mức độ ưu tiên dành cho các mối quan tâm về môi trường. Nền dân chủ không thể tránh khỏi sự hỗn tạp, một phần là bởi những phương pháp suy nghiệm dựa trên giá trị sẵn có và tác động nó dẫn dụ niềm tin của công chúng và những quan điểm ấy chắc hẳn bị sai lệch, ngay cả khi họ thường được chỉ đúng đường. Tâm lý học nên cảnh báo về ý định của các chính sách rủi ro vốn được kết hợp từ sự am tường của các chuyên gia với các cảm xúc và khả năng trực giác của công chúng.

BÀN VỀ TẦNG (THÁC) GIÁ TRỊ SẴN CÓ

“Cô ấy đang đắm đuổi với một sự đổi mới rằng nó có những lợi ích to lớn mà không hề có phí tổn. Tôi đồ rằng đó là phương pháp suy nghiệm tác động.”

“Đây là một tầng (thác) giá trị sẵn có: một điều trái với dự đoán, nó bị thổi phồng bởi giới truyền thông và công luận cho tới khi nó tràn ngập trên màn hình TV của chúng ta và trở thành vấn đề bàn luận của tất thảy mọi người.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 14: Luận đề về Tom W

Bấm để xem

Hãy nhìn vào một bài toán đơn giản sau:

Tom W là nghiên cứu sinh tại một trường đại học lớn của bang. Hãy xếp hạng chín lĩnh vực chuyên môn sau đại học dưới đây theo thứ tự khả năng mà Tom W sở hữu. Sử dụng số 1 để chỉ lĩnh vực có thể nhất, 9 cho lĩnh vực ít có khả năng nhất.

Quản trị kinh doanh.

Khoa học máy tính.

Công trình.

Giáo dục và nhân văn.

Luật.

Y học.

Thư tịch học.

Khoa học vật lý và đời sống.

Khoa học xã hội và hoạt động xã hội.

Câu hỏi này dễ, và bạn đã biết ngay rằng con số liên quan của việc ghi vào các lĩnh vực khác nhau chính là mấu chốt cho một giải pháp. Trong chừng mực mà bạn có thể biết, Tom W đã được nhặt ngẫu nhiên từ số các nghiên cứu sinh tại trường đại học, giống như một viên bi đơn lẻ được nhặt khỏi một chiếc bình. Để xem xét liệu viên bi ấy có nhiều khả năng là màu đỏ hay màu xanh, bạn cần phải biết có bao nhiêu viên bi mỗi màu hiện có trong bình. Tỷ lệ các viên bi của mỗi loại cụ thể được gọi là hệ số gốc. Tương tự vậy, hệ số gốc của ngành Giáo dục và nhân văn trong luận đề này là tỷ lệ các sinh viên của chính lĩnh vực đó trong số tất cả các thực tập sinh. Trong sự thiếu thông tin cụ thể về Tom W, bạn sẽ thực hiện với những hệ số gốc này và giả định rằng anh ta có nhiều khả năng được gán vào ngành Giáo dục và nhân văn hơn so với ngành Khoa học máy tính hay Thư tịch học, bởi về tổng thể có nhiều nghiên cứu sinh của ngành Giáo dục và nhân văn hơn so với hai lĩnh vực kia. Sử dụng thông tin hệ số gốc là động thái rõ rệt khi không hề có thông tin khác được cung cấp.

Sau đây là một phác họa tính cách của Tom W thời học tại trường trung học, bởi một nhà tâm lý học, dựa trên nền tảng những bài kiểm tra tâm lý, nhưng không chắc chắn Tom W là con người như vậy.

Tom W có chỉ số thông minh cao, mặc dù trong thực tế thiếu sự sáng tạo. Cậu cần làm việc có kế hoạch, hệ thống, gọn gàng và ngăn nắp ̀ mới phát huy khả năng của mình. Lối viết của cậu khá nhàm chán và máy móc, thi thoảng sinh động hơn nhờ lối chơi chữ cổ và những hình ảnh theo kiểu khoa học viễn tưởng. Cậu có một động lực ganh đua mạnh mẽ. Cậu ít có cảm xúc và sự đồng cảm với những người xung quanh, và không thích giao tiếp với người khác. Tự coi mình là trung tâm, tuy nhiên cậu có một ý thức sâu sắc về đạo đức.

Giờ hãy lấy một mẩu giấy và xếp hạng chín lĩnh vực chuyên môn đã được liệt kê bên dưới, sau khi đọc bản miêu tả về Tom W. Dùng số 1 đối với khả năng có thể xảy ra nhất và 9 cho khả năng ít xảy ra nhất.

Bạn sẽ kết thúc chương này nhanh hơn nếu bạn thực hiện bài tập này với một sự cố gắng nhanh chóng. Việc đọc bản báo cáo về Tom W là cần thiết cho việc đưa ra những nhận xét của bạn về các chuyên ngành đại học khác nhau.

Câu hỏi này rất dễ hiểu. Nó đòi hỏi bạn phải gọi ra, hoặc có thể là cấu trúc nên, một khuôn mẫu nghiên cứu sinh trong các lĩnh vực khác nhau. Khi cuộc thử nghiệm được tiến hành lần đầu tiên, vào đầu những năm 1970, việc sắp xếp trung bình là như sau. Sự sắp xếp của bạn có thể cũng không khác nhiều lắm:

• Khoa học máy tính.
• Công trình.
• Quản trị kinh doanh.
• Khoa học vật lý và đời sống
• Thư tịch học.
• Luật.
• Y học.
• Giáo dục và nhân văn.
• Khoa học xã hội và hoạt động xã hội.

Bạn có thể đã xếp hạng ngành Khoa học máy tính trong số thích hợp nhất bởi các gợi ý về sự không phổ biến (“lối chơi chữ cổ”). Thực tế, miêu tả về Tom W đã được viết để vừa khít với mẫu hình đó. Một chuyên ngành khác mà hầu hết mọi người đã xếp hạng cao đó là ngành công trình (“hệ thống, gọn gàng và ngăn nắp”). Bạn hẳn đã nghĩ rằng Tom W không hoàn toàn hợp với ngành Khoa học xã hội và hoạt động xã hội (“ít có cảm xúc và ít cảm thông với những người khác”). Những khuôn mẫu nghề nghiệp có vẻ như đã thay đổi chút ít trong gần bốn mươi năm kể từ khi tôi lập ra bảng mô tả về Tom W.

Nhiệm vụ xếp hạng chín dạng nghề này rất phức tạp và đòi hỏi tính kỷ luật và sự vận hành tuần tự - điều mà chỉ có Hệ thống 2 mới có thể đáp ứng được. Tuy nhiên, gợi ý đã đặt ra trong phần mô tả (những lối chơi chữ cổ và những thứ khác) đã được chủ định kích hoạt sự liên hệ với một khuôn mẫu, một động thái diễn ra tự động của Hệ thống 1.

Những chỉ dẫn dành cho dạng nhiệm vụ tương tự như thế này đòi hỏi một phép so sánh giữa mô tả về Tom W với những khuôn mẫu của nhiều ngành nghề chuyên môn khác nhau. Nhằm mục đích giải quyết nhiệm vụ này là liệu độ chính xác của miêu tả có phác họa lên được một bức chân dung miêu tả chân thực về Tom W hay không. Và đó là những hệ số gốc về tri thức của bạn thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau. Sự tương đồng của một cá nhân với khuôn mẫu của một nhóm không bị tác động bởi kích cỡ của nhóm đó. Quả vậy, bạn có thể so sánh miêu tả về Tom với hình ảnh của những nghiên cứu sinh trong ngành Thư tịch học, dù cho chẳng hề tồn tại khoa đó ở trường đại học.

Nếu bạn nghiên cứu trường hợp Tom W lại một lần nữa, bạn sẽ thấy rằng cậu ta hoàn toàn khớp với những khuôn mẫu của một số nhóm nhỏ các nghiên cứu sinh (Khoa học máy tính, Thủ thư, Kiến trúc công trình) và ít ăn khớp hơn với các nhóm lớn nhất (Giáo dục và nhân văn, Khoa học xã hội và hoạt động xã hội). Quả nhiên là vậy. Những người tham gia thí nghiệm thường gần như đã xếp hạng hai nhóm ngành này rất thấp. Tom W đã được dựng lên một cách chủ đích như là một nhân vật “phản hệ số gốc”, một sự ăn khớp hoàn toàn với những chuyên ngành hẹp và một sự ít ăn khớp đối với các chuyên ngành phổ biến nhất.

HOẠT ĐỘNG DỰ ĐOÁN THÔNG QUA MÔ THỨC

Nhiệm vụ thứ ba trong chuỗi này đã được áp dụng cho các nghiên cứu sinh Tâm lý học và chính là nhiệm vụ then chốt: Xếp hạng các ngành chuyên môn theo trật tự có khả năng xảy ra việc Tom W giờ đây là một nghiên cứu sinh trong mỗi một lĩnh vực đó. Số các thành viên tham gia nhóm dự đoán này đã biết được thực trạng thống kê có liên quan: Chúng tương đồng với hệ số gốc của các lĩnh vực khác nhau và họ hiểu được rằng dữ liệu miêu tả về Tom W không thực sự có giá trị cao. Tuy nhiên, chúng tôi đã kỳ vọng ở họ việc tập trung hoàn toàn vào sự tương đồng của việc miêu tả đối với các khuôn mẫu – chúng tôi đã gọi đó là mô thức – việc lờ đi cả những hệ số gốc lẫn những ngờ vực về tính chính xác của miêu tả. Họ sau đó đã có thể xếp hạng chuyên ngành hẹp – khoa học máy tính – có xác suất cao, bởi kết quả đó nhận được điểm số mang mô thức cao nhất.

Amos và tôi đã làm việc chăm chỉ trong suốt năm mà chúng tôi ở Eugene và thi thoảng tôi đã ở lại làm việc ở văn phòng thâu đêm. Một trong những công việc mà tôi đã làm thâu đêm là hình thành nên một mô tả mà có thể dùng mô thức và các hệ số gốc đọ lại với những thứ khác. Tom W là thành quả từ những nỗ lực của tôi và tôi đã hoàn tất mô tả ấy vào rạng sáng. Người đầu tiên được cho biết thành quả vào buổi sáng hôm ấy là đồng sự và cũng là bạn của chúng tôi Robyn Dawes, ông vừa là một nhà thống kê học dày dạn kinh nghiệm vừa là một người theo chủ nghĩa hoài nghi được hiển thị trong việc phân tích theo trực giác. Nếu như ai đó mà có thể xem những thứ có liên quan tới hệ số gốc, người đó hẳn phải là Robyn. Tôi đã gọi Robyn lại, đưa cho ông ấy câu hỏi mà tôi vừa mới viết ra và đề nghị ông ấy đoán chuyên ngành của Tom W. Tôi vẫn nhớ như in nụ cười ranh mãnh của ông ấy khi ông cất lời đầy vẻ thăm dò, “nhà Khoa học máy tính ư?” Đó quả thực là một khoảnh khắc hạnh phúc – ngay cả khi gã khổng lồ (Robyn) cũng đã thất bại trong phán đoán này. Dĩ nhiên, Robyn ngay lập tức đã nhận ra sai lầm của mình khi tôi đề cập tới “hệ số gốc”, nhưng ông ấy đã không tự nhiên mà nghĩ đến nó. Mặc dù ông ấy biết hơn ai hết vai trò của hệ số gốc trong dự đoán, ông ấy đã xao nhãng chúng khi mô tả về tính cách của một cá nhân. Như đã dự tính, ông ấy đã thay thế một phân định theo mô thức bằng xác suất mà ông đã được yêu cầu ước định.

Amos và tôi sau đó đã thu thập những câu trả lời cho cùng câu hỏi ấy từ 114 nghiên cứu sinh ngành Tâm lý học tại ba trường đại học lớn, tất thảy trong số họ đều đã được hàm thụ một vài khóa học về thống kê. Họ đã không làm chúng tôi thất vọng. Các thứ hạng của họ đưa ra dành cho chín lĩnh vực theo xác suất đã không khác là mấy so với những thứ hạng tương tự được sắp theo dạng khuôn mẫu. Sự thay thế ấy là hoàn hảo trong trường hợp: Không hề có dấu hiệu nào cho thấy rằng những người tham gia thử nghiệm đã làm bất cứ điều gì khác ngoại trừ việc xét đoán mô thức. Câu hỏi về xác suất (khả năng có thể xảy ra) thật khó, nhưng câu hỏi về sự tương đồng lại dễ dàng hơn và nó đã được trả lời thay thế. Đây quả là một sai lầm nghiêm trọng, bởi các phân tích về tính tương đồng và xác suất không bị gượng ép bởi cùng các quy tắc logic. Điều này là hoàn toàn có thể chấp nhận được đối với những xét định về tính tương đồng không bị tác động bởi các hệ số gốc và cũng bởi xác suất mà sự miêu tả sai, nhưng bất cứ ai mà đã phớt lờ hệ số gốc và đặc trưng của căn cứ thuộc các hành động đánh giá xác suất sẽ chắn chắn mắc sai lầm.

Khái niệm “xác suất để Tom W học ngành Khoa học máy tính” không phải là một khái niệm đơn giản. Các nhà logic học và thống kê học bất đồng khi định nghĩa về nó, và một số đã cho rằng nó chẳng có ý nghĩa gì cả. Đối với nhiều chuyên gia đó là một giới hạn về mức độ chủ quan của niềm tin. Có một số biến cố bạn có thể chắc chắn về nó, ví dụ, mặt trời mọc vào ban sáng, và những thứ khác bạn cần cân nhắc khả năng có thể xảy ra, ví dụ như hàng xóm của bạn là một nhà Khoa học máy tính, theo đó bạn ước định một mức độ niềm tin ngay lập tức – đó chính là xác suất của bạn dành cho biến cố đó.

Các nhà logic học và thống kê học đã từng phân tích khái niệm xung đột về xác suất, tất cả đều rất rõ ràng. Tuy nhiên, đối với các giáo dân, xác suất (một cách dùng khác của có khả năng xảy ra trong ngôn ngữ hàng ngày) là một khái niệm mơ hồ, có liên quan tới sự không chắc chắn, xu hướng, sự hợp lý và kinh ngạc. Tính mơ hồ không phải là điều gì đặc biệt với khái niệm này, cũng không quá đặc biệt rắc rối. Ít nhiều chúng tôi cũng biết được rằng chúng tôi đề cập tới cái gì khi dùng từ kiểu như nền dân chủ hay vẻ đẹp và đối với những người mà chúng tôi đang giảng giải, ít nhiều cũng hiểu chúng tôi có ý gì. Trong toàn bộ những năm mà tôi đã dành ra để hỏi những câu hỏi về xác suất của các biến cố, chẳng có ai thậm chí là giơ tay để hỏi tôi rằng: “Thưa ngài, ngài có hàm ý gì với từ xác suất?” như cách họ có thể làm nếu tôi đã từng yêu cầu họ ước định một ý niệm xa lạ như là: Tính toàn cầu. Mọi người đã hành xử thư thể họ đã biết rõ câu trả lời cho câu hỏi của tôi là gì rồi, mặc dù chúng tôi đều hiểu rằng thật không công bằng chút nào khi yêu cầu ở họ một sự giải thích cho ý nghĩa của một từ.

Những người được yêu cầu ước lượng xác suất không hề bị thách thức, bởi họ không hề thử đánh giá xác suất như khi các nhà thống kê học và các nhà triết học dùng từ đó. Một câu hỏi đặt ra về xác suất hoặc khả năng có thể xảy ra sẽ bóp cò “khẩu súng tinh thần”, đưa ra câu trả lời cho những câu hỏi dễ hơn. Một trong những câu trả lời dễ đó là một sự ước lượng tự động của mô thức – thói quen trong việc lĩnh hội ngôn ngữ. Tuyên bố (sai lầm) rằng “cha mẹ của Elvis Presley muốn anh này trở thành một nha sĩ” là khá nực cười bởi sự khập khiễng giữa những hình ảnh của Presley với một nha sĩ đã được vạch ra một cách tự động. Hệ thống 1 tạo ra một ấn tượng về sự tương đồng mà không hề có ý định làm điều đó. Kiểu suy nghiệm theo mô thức trở nên phức tạp khi ai đó nói rằng “Cô ta sẽ giành chiến thắng cuộc bầu cử; bạn có thể thấy cô ấy là người chiến thắng” hoặc “Sự nghiệp trở thành một học giả của hắn sẽ chẳng đến đâu cả; quá nhiều hình xăm.” Chúng ta phụ thuộc vào những hình mẫu sẵn có khi chúng ta đánh giá khả năng lãnh đạo tiềm năng của một ứng viên thông qua hình dáng cái cằm của anh ta hay sức thuyết phục trong những lời nói của anh ta.

Mặc dù điều này là bình thường thì dự đoán qua mô thức không phải là tối ưu về mặt thống kê. Cuốn sách bán chạy của Michael Lewis có tên Moneyball ( tạm dịch: Tiền Bi) là một câu chuyện bàn tới sự thiếu hiệu quả của hình thức dự đoán này. Các nhà tìm kiếm tài năng bóng rổ chuyên nghiệp theo truyền thống dự đoán thành công của các cầu thủ tiềm năng một phần bởi hình thể và diện mạo của họ. Vị anh hùng trong cuốn sách của Lewis là Billy Beane, quản lý của đội bóng Oakland A, anh này đã đưa ra quyết định không bình thường để quản lý các nhà tìm kiếm tài năng của mình và để lựa chọn các cầu thủ theo những số liệu thống kê về thành tích trong quá khứ. Các cầu thủ mà đội Oakland A đã lựa chọn với giá không cao, bởi các đội khác đều đã khước từ họ bởi không xem xét thành tích trong quá khứ. Đội bóng đã nhanh chóng đạt được các kết quả xuất sắc ở mức chi phí thấp.

NHỮNG SAI PHẠM CỦA MÔ THỨC

Việc đánh giá xác suất theo mô thức có những tác dụng quan trọng: Các ấn tượng thuộc về trực giác mà nó sản sinh ra thường chính xác hơn những dự đoán khả năng có thể.

• Trong hầu hết các cuộc gặp gỡ, những ai tỏ ra thân thiện thì trong thực tế thân thiện.
• Một vận động viên chuyên nghiệp vốn rất cao và gầy có nhiều khả năng chơi bóng rổ hơn là bóng đá.
• Những người với học vị tiến sĩ có khả năng đặt tờ Thời báo New York đều đặn hơn những người chỉ mới học xong phổ thông.
• Trai trẻ có khả năng lái xe xông xáo hơn phụ nữ có tuổi.

Trong tất cả các trường hợp này và trong nhiều trường hợp khác nữa, có một vài sự thực về những khuôn mẫu rằng các xét định của chính phủ về mô thức và những dự đoán vốn đã tuân theo phương pháp suy nghiệm này có thể là chính xác. Trong những trường hợp khác, các khuôn mẫu đều sai và phương pháp suy nghiệm mô thức sẽ bị hiểu sai, đặc biệt nếu nó khiến người ta sao lãng thông tin hệ số gốc. Ngay cả khi phương pháp suy nghiệm này có một vài tính hiệu lực, nhưng sự tin tưởng dành riêng được liên kết với những sai phạm trầm trọng sẽ chống lại phép thống kê logic.

Một sai phạm của tính mô thức đó là sự sốt sắng quá mức nhằm dự đoán khả năng xảy ra của những biến cố không có khả năng (hệ số gốc thấp). Dưới đây là một ví dụ: Bạn trông thấy một người đang đọc tờ Thời báo New York trên tuyến tàu điện ngầm ở New York. Điều nào dưới đây sẽ là một dự đoán chính xác hơn về người khách lạ đang đọc báo?

Cô ấy là một tiến sĩ.

Cô ấy không hề có học hàm nào cả.

Mô thức có thể mách bảo bạn đặt cược vào học vị Tiến sĩ, nhưng đó không phải là một sự khôn ngoan cần thiết. Bạn nên cân nhắc nghiêm túc sự lựa chọn thứ hai, bởi có nhiều người không có học hàm hơn là các Tiến sĩ đi trên các tuyến tàu điện ngầm New York. Và nếu bạn bắt buộc phải đoán liệu rằng người phụ nữ được miêu tả như là “một người yêu thơ bẽn lẽn” chuyên nghiên cứu văn học Trung Hoa hay là nhà quản lý doanh nghiệp, bạn nên chọn phương án đằng sau. Dù cho tất thảy sinh viên nữ ngành văn học Trung Hoa đều nhút nhát và yêu thơ, thì gần như chắc chắn rằng có nhiều người yêu thơ bẽn lẽn ở ngoài đời, thậm chí bao gồm cả các sinh viên ngành kinh doanh.

Những người không được đào tạo qua ngành thống kê hoàn toàn có khả năng sử dụng các hệ số gốc trong các dự đoán ở một số điều kiện. Trong bản mô tả đầu tiên về luận đề Tom W, nó không cung cấp các chi tiết về anh chàng đó, rõ ràng đối với tất cả mọi người thì xác suất của việc Tom W thuộc về một lĩnh vực cụ thể nào đó đơn thuần là tần suất hệ số gốc của số lượng người thuộc lĩnh vực đó. Tuy nhiên, mối bận tâm tới các hệ số gốc rõ ràng là đã biến mất ngay khi tính cách của Tom W được miêu tả.

Amos và tôi ngay từ đầu đã tin rằng, dựa trên nền tảng căn cứ ngay từ lúc đầu của chúng tôi, thông tin hệ số gốc sẽ luôn luôn bị xao nhãng khi thông tin về một ví dụ cụ thể có sẵn, nhưng kết luận đó đã quá chắc chắn. Các nhà Tâm lý học đã tiến hành nhiều thực nghiệm, trong đó thông tin hệ số gốc rõ ràng được cung cấp như là một phần của luận đề và nhiều người tham gia thực nghiệm đã bị tác động bởi những hệ số gốc này, mặc dù thông tin về một trường hợp đơn lẻ gần như luôn được đặt trọng số nhiều hơn so với các số liệu thống kê không đáng kể. Norbert Schwarz và các đồng sự của mình đã chỉ ra rằng việc chỉ dẫn cho mọi người “suy nghĩ như một nhà thống kê học” đã làm tăng giá trị của thông tin hệ số gốc, trong khi sự chỉ dẫn “suy nghĩ như một bác sĩ lâm sàng” đã thu được kết quả ngược lại.

Một thử nghiệm được tiến hành vài năm trước đây với các sinh viên chưa tốt nghiệp đã đưa ra một phát hiện gây ngạc nhiên cho tôi: Sự kích hoạt được gia tăng của Hệ thống 2 đã dẫn tới một sự cải thiện đáng kể về độ chính xác của dự đoán trước trong luận đề Tom W. Thử nghiệm này đã kết hợp luận đề cũ với một biến thể dạng mới của nhận thức liên tục. Một nửa số sinh viên đã được đề nghị phùng má lên trong suốt bài tập, trong khi số khác được yêu cầu cau mày. Việc cau mày, như chúng ta đã thấy, thông thường làm tăng sự đề phòng của Hệ thống 2 và giảm thiểu cả sự tự tin thái quá lẫn sự tin tưởng vào khả năng trực giác. Các sinh viên phùng má của mình (một sự diễn đạt tính trung lập của cảm xúc) đã tái hiện được các kết quả nguyên mẫu: Họ đã dựa hoàn toàn vào mô thức và đã lờ đi các hệ số gốc. Tuy nhiên, như các tác giả đã dự đoán, những người cau mày đã bộc lộ độ nhạy với các hệ số gốc. Đây quả là một phát hiện mang tính định hướng.

Khi một phân tích không chính xác thuộc về trực giác được tạo ra, Hệ thống 1 và Hệ thống 2 đều nên bị quy kết. Hệ thống 1 đã gợi ra trực giác không chính xác và Hệ thống 2 đã tán thành theo nó và đã thể hiện nó trên một phân tích. Tuy nhiên, ở đây có hai lý do giải thích hợp lý cho sự thất bại của Hệ thống 2, đó là do vấn đề này nằm ngoài khả năng của nó hoặc do nó lười biếng không chịu vận động. Một vài người lờ đi các hệ số gốc bởi họ tin rằng chúng không thích hợp trước thông tin riêng lẻ. Số khác mắc phải cùng sai lầm như vậy bởi họ không tập trung vào bài tập. Nếu việc cau mày tạo ra một sự khác biệt, sự lười biếng có vẻ như là lời giải thích hợp lý hơn về sự xao nhãng hệ số gốc, chí ít là trong số những sinh viên chưa tốt nghiệp Harvard. Hệ thống 2 “biết” được rằng các hệ số gốc có liên quan ngay cả khi chúng không hoàn toàn được nhắc đến, nhưng để ứng dụng tri thức đó vào công việc thì sinh viên Harvard này cần phải nỗ lực rất nhiều.

Sai phạm thứ hai của mô thức là không nhạy bén với chất lượng của dấu hiệu. Hành động gọi lại quy tắc của Hệ thống 1: WYSIATI. Trong ví dụ Tom W, thứ kích hoạt cơ chế liên hợp đó là một sự miêu tả về Tom, nó có khả năng hoặc không có khả năng trở thành một bức chân dung chân thực. Số liệu thống kê mà Tom W “cảm xúc và ít sự cảm thông với mọi người” chắc hẳn đã đủ để thuyết phục bạn (và hầu hết độc giả khác) rằng cậu ta rất không có khả năng là một sinh viên ngành Khoa học máy tính hoặc làm Công tác xã hội. Nhưng bạn rõ ràng đã được thông báo rằng sự mô tả ấy không nên tin.

Về nguyên tắc, bạn chắc hẳn hiểu được rằng thông tin vô giá trị không nên bị đối đãi khác hẳn so với một thông tin không hoàn chỉnh, nhưng WYSIATI khiến cho nó rất khó để áp dụng nguyên tắc ấy. Trừ khi bạn quyết định ngay lập tức nhằm loại bỏ vết tích ấy (ví dụ, bằng việc xác định rằng bạn đã nhận được thông tin đó từ một kẻ lừa đảo), Hệ thống 1 của bạn sẽ xử lý tự động thông tin sẵn có ấy như thể nó đúng. Ở đây có một việc bạn có thể làm khi bạn có đôi chút nghi ngại về chất lượng của dấu hiệu đó: Hãy để cho những phân tích của bạn về xác suất ở gần với hệ số gốc. Đừng kỳ vọng bài tập rèn luyện này sẽ dễ dàng – nó đòi hỏi một sự nỗ lực đặc biệt trong việc tự điều chỉnh và tự kiềm chế bản thân.

Câu trả lời đúng cho bài toán Tom W đó là: Bạn nên chú trọng vào những niềm tin trước đó của mình. Việc giảm một khoảng không đáng kể các xác suất cao của các lĩnh vực khá phổ biến lúc đầu (giáo dục và nhân văn; khoa học xã hội và công tác xã hội) và việc tăng một chút xác suất thấp của các chuyên ngành hẹp (thư tịch học, khoa học máy tính). Bạn sẽ không ở chính xác nơi mà bạn có thể ở nếu bạn chẳng biết chút gì về Tom W, nhưng chút dấu hiệu mà bạn có ở đây không thực sự có giá trị, bởi vậy các hệ số gốc có thể chi phối những dự đoán của bạn.

RÈN LUYỆN KHẢ NĂNG TRỰC GIÁC NHƯ THẾ NÀO

Xác suất mà bạn dự đoán cho việc trời sẽ mưa vào ngày mai là cấp độ niềm tin chủ quan của bạn, nhưng bạn không nên để bản thân mình tin vào bất cứ thứ gì hiện ra trong đầu. Để trở nên hữu dụng, những niềm tin của bạn cần phải bị cưỡng ép bởi tính logic của xác suất. Bởi vậy nếu bạn tin rằng có một khả năng 40% là có thể trời sẽ mưa vào ngày mai, bạn cũng cần phải tin rằng có một khả năng 60% trời sẽ không mưa vào ngày mai, và bạn không cần phải tin rằng có một khả năng 50% rằng trời sẽ mưa vào buổi sáng mai. Và nếu bạn tin rằng có một khả năng 30% ứng viên X sẽ thắng cử tổng thống, và một khả năng 80% rằng ông ta sẽ được tái đắc cử nếu ông ta giành chiến thắng trong lần đầu tiên, khi đó bạn cần phải tin rằng các khả năng để ông ta sẽ được đắc cử hai lần liên tiếp là 24%.

“Các quy tắc” có liên quan dành cho các trường hợp giống như luận đề Tom W được đưa ra bởi phép thống kê theo phái Bayes. Phương pháp hiện đại có sức thuyết phục đối với ngành thống kê này được đặt tên theo một vị thủ tướng Anh ở thế kỷ 18, Reverend Thomas Bayes, người đã có những đóng góp to lớn đầu tiên cho một luận đề lớn: Tính logic của việc con người nên thay đổi quan điểm của mình với dấu hiệu rõ ràng. Quy tắc của Bayes định rõ các niềm tin trước đó (trong ví dụ của chương này là các hệ số gốc) nên được kết hợp với sự chẩn đoán của dấu hiệu như thế nào, cấp độ mà theo đó nó thiên về các giả thuyết thay vì lựa chọn thay thế. Ví dụ, nếu bạn tin rằng 3% trong số các sinh viên tốt nghiệp được tuyển vào ngành Khoa học máy tính (hệ số gốc), và bạn cũng tin rằng mô tả về Tom W có khả năng là một sinh viên chưa tốt nghiệp thuộc lĩnh vực đó lớn hơn gấp 4 lần so với các lĩnh vực khác, từ đó quy tắc của Bayes cho rằng bạn cần phải tin rằng xác suất mà Tom W là một nhà Khoa học máy tính giờ đây là 11%. Nếu hệ số gốc đã là 80%, cấp độ niềm tin mới có thể là 94.1%. Và sẽ còn hơn nữa.

Các chi tiết toán học không có liên quan gì trong cuốn sách này. Ở đây có hai ý niệm chính xác về lập luận theo phái Bayes và chúng ta có có thể làm rối tung chúng lên. Đầu tiên là vấn đề các hệ số gốc, ngay cả khi đã có chứng cứ cho sự việc vừa mới xảy ra. Điều này thường không rõ ràng qua trực giác. Thứ hai đó là các ấn tượng của trực giác về cách thức chẩn đoán chứng cứ thường bị cường điệu hóa. Sự kết hợp của WYSIATI và tính chặt chẽ có xu hướng khiến cho chúng ta tin vào những câu chuyện mà chúng ta thêu dệt nên cho chính mình. Các mấu chốt cần thiết để lập luận theo phái Bayes tuân theo trật tự có thể được tóm lược đơn giản:

• Neo đậu xét định của bạn về xác suất của một kết quả dựa trên một hệ số gốc hợp lý.
• Đặt câu hỏi về sự chẩn đoán đối với chứng cứ của bạn.

Cả hai ý niệm này đều không hề phức tạp. Nó chỉ trở thành một cú sốc đối với tôi khi tôi chợt nhận ra rằng mình chưa từng được dạy làm thế nào để thực thi chúng, vì thế mà cho tới tận bây giờ tôi thấy thật gượng ép khi phải làm vậy.

BÀN VỀ MÔ THỨC

“Bãi cỏ được tỉa thật đẹp, người lễ tân trông khá chỉnh tề, và đồ nội thất thật bắt mắt, nhưng điều đó không có nghĩa đây là một công ty được quản lý tốt. Tôi hy vọng ban điều hành không được vận hành bởi mô thức.”

“Khởi sự việc này có vẻ như sẽ không thể thất bại, nhưng hệ số gốc thành công trong ngành này lại cực thấp. Làm sao để chúng ta biết trường hợp này là một sự khác biệt?”

“Họ vẫn tiếp tục mắc phải cùng một lỗi: dự đoán các biến cố hiếm xảy ra từ căn cứ không có cơ sở. Khi một căn cứ không có cơ sở, người ta nên bám lấy các hệ số gốc.”

“Tôi biết bản báo cáo này hoàn toàn đáng chê trách và nó có thể được dựa trên một cơ sở duy nhất, nhưng chúng ta chắc chắn đến bao nhiêu? Chúng ta cần phải để cho điều không chắc chắn đó xuất hiện trong suy nghĩ của mình.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 15: Luận đề Linda: Cái ít hơn là cái giá trị hơn

Bấm để xem

Các thí nghiệm được biết tới nhiều nhất và gây tranh cãi nhiều nhất của chúng tôi đều liên quan tới một quý cô giả tưởng được gọi với cái tên Linda. Amos và tôi đã vẽ ra luận đề Linda để cung cấp chứng cứ thuyết phục về vai trò của các phương pháp suy nghiệm trong phân tích về sự tương khắc giữa chúng với tính logic. Dưới đây là những gì chúng tôi đã miêu tả về Linda:

Linda 31 tuổi, độc thân, thẳng tính, và rất thông minh. Cô học chuyên ngành Triết học. Với tư cách một sinh viên, cô quan tâm sâu sắc tới các vấn đề phân biệt đối xử và công bằng xã hội và cũng đã tham gia vào các cuộc biểu tình phi hạt nhân.

Các cử tọa mà nghe được sự miêu tả này vào những năm 1980 đã có thể ngay lập tức biết được rằng Linda hiện đang theo học trường Đại học California tại Berkeley, ngôi trường nổi tiếng ở thời điểm đó với tư tưởng cấp tiến của nó và các sinh viên có dính líu tới chính trị. Tại một trong các thí nghiệm của mình, chúng tôi đã giới thiệu những người tham gia với một danh sách gồm tám kịch bản khả thi dành cho Linda. Cũng giống như trong luận đề Tom W, một số đã xếp hạng các kịch bản qua mô thức, số khác qua xác suất. Luận đề Linda tương tự vậy nhưng phát triển thêm:

Linda là một giáo viên tại một trường tiểu học.

Linda làm việc ở một hiệu sách và tham gia các khóa học Yoga.

Linda là một nhà hoạt động trong phong trào nữ quyền.

Linda là một nhân viên xã hội trên lĩnh vực tâm thần.

Linda là một thành viên của Liên đoàn Phụ nữ bầu cử.

Linda là một kế toán ngân hàng.

Linda là một nhân viên bán bảo hiểm.

Linda là một kế toán ngân hàng và nhà hoạt động trong phong trào nữ quyền.

Luận đề chỉ ra thời đại của nó theo một vài cách. Liên đoàn Phụ nữ bầu cử đã không còn đình đám như nó vốn có, và ý niệm về một “hoạt động” nữ quyền nghe có vẻ kỳ quặc, đó là một bằng chứng cho việc thay đổi vị thế của người phụ nữ trong suốt hơn 30 năm qua. Tuy nhiên, ngay cả trong kỷ nguyên của Facebook, vẫn thật dễ để đoán được sự thống nhất gần như hoàn hảo của các phân tích: Linda thực sự rất phù hợp với một nhà hoạt động nữ quyền, khá phù hợp với vai trò một người làm trong một hiệu sách và tham gia các lớp học yoga và hoàn toàn không phù hợp với một nhân viên kế toán ngân hàng hay một nhân viên bán bảo hiểm.

Giờ hãy tập trung vào các thông tin then chốt trong danh sách: Linda trông giống một nhân viên kế toán ngân hàng hơn, hay giống một nhân viên ngân hàng đang hoạt động trong phong trào nữ quyền hơn? Hầu hết đều đồng ý rằng Linda hợp với ý nghĩ về một “kế toán ngân hàng đấu tranh giành bình quyền cho nữ giới” hơn việc cô hợp với mẫu hình một kế toán ngân hàng. Kế toán ngân hàng theo khuôn mẫu không phải là một nhà hoạt động nữ quyền và việc thêm vào chi tiết này để mô tả tạo ra một câu chuyện chặt chẽ hơn.

Sự phát triển xuất hiện trong các phân tích về khả năng có thể xảy ra, bởi ở đây có một mối quan hệ theo logic giữa hai kịch bản. Hãy tư duy trong mối quan hệ với biểu đồ Venn. Chuỗi các nhân viên kế toán ngân hàng hoạt động vì phong trào nữ quyền được bao hàm toàn bộ trong chuỗi các nhân viên kế toán ngân hàng, như kiểu mỗi nhân viên kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền đều là kế toán ngân hàng. Bởi vậy mà xác suất để Linda là một nhân viên kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền phải thấp hơn xác suất của việc Linda là một nhân viên kế toán ngân hàng. Khi bạn định rõ một biến cố khả thi tới từng chi tiết, bạn chỉ có thể đặt xác suất của nó thấp hơn. Luận đề này vì thế gây nên một sự xung đột giữa khả năng trực giác của mô thức và tính logic của xác suất.

Thực nghiệm ban đầu của chúng tôi thực hiện với các đối tượng mà ở đó từng người tham gia đã được thấy một chuỗi gồm bảy kết quả được bao hàm chỉ một trong số các thông tin then chốt (“nhân viên kế toán ngân hàng” hoặc “kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền”). Một số đã xếp hạng các kết quả qua sự tương đồng, số khác xếp hạng qua khả năng có thể xảy ra. Như trong trường hợp của Tom W, các thứ hạng trung bình qua sự tương đồng và qua khả năng có thể xảy ra giống hệt nhau; “kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền” được xếp hạng cao hơn so với “kế toán ngân hàng” trong cả hai cách.

Sau đó chúng tôi đã tiến hành cuộc thử nghiệm sâu hơn, sử dụng một bản phác thảo trong nội tại chủ thể. Chúng tôi xây dựng một bản câu hỏi như bạn đã thấy, với việc “nhân viên kế toán ngân hàng” ở vị trí thứ sáu trong bảng danh sách và “kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền” là thông tin nằm ở cuối cùng. Chúng tôi đã đoán chắc rằng các chủ đề ấy sẽ có thể phù hợp với tính logic. Quả có vậy, chúng tôi đã vô cùng ngạc nhiên về điều mà chúng tôi đã nghĩ nó không đáng để làm một thực nghiệm riêng biệt. Trợ lý của tôi đã đang tiến hành một thực nghiệm khác trong phòng thí nghiệm và cô ấy đã đề nghị các chủ thể hoàn thiện bảng câu hỏi Linda mới trong khi đang ký nhận thù lao.

Mười bảng câu hỏi đã được gom lại trong một cái khay tài liệu trên bàn trợ lý của tôi trước khi tôi tình cờ liếc qua chúng và đã phát hiện ra rằng tất cả các chủ thể đã xếp hạng “kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền” như thể có nhiều khả năng hơn “kế toán ngân hàng”. Tôi ngạc nhiên đến nỗi tôi vẫn còn nhớ được một “ký ức lóe lên” về màu xám của chiếc bàn kim loại và của nơi mà mọi người đã ở đó khi tôi đi tới tìm hiểu. Tôi nhanh chóng gọi cho Amos trong sự phấn khích cực độ để báo cho ông ấy biết thứ mà tôi đã phát hiện ra: Chúng tôi đã đẩy tính logic ra đương đầu với mô thức và mô thức đã giành chiến thắng!

Theo ngôn ngữ của cuốn sách này, chúng tôi đã thu về được một thất bại của Hệ thống 2: Những người tham gia thực nghiệm của chúng tôi đã có một cơ hội khá thuận lợi để phát hiện mối tương quan của quy tắc mang tính logic, từ đó cả hai dạng kết quả đều được bao gồm ở cùng một thứ hạng. Họ đã không tận dụng lợi thế của thời cơ ấy. Khi chúng tôi mở rộng cuộc thử nghiệm, chúng tôi phát hiện ra rằng 89% số sinh viên chưa tốt nghiệp trong mẫu của chúng tôi đã phạm phải tính logic của xác suất. Chúng tôi bị thuyết phục rằng những đối tượng điều tra phức tạp được trình bày bằng thống kê có thể thực hiện tốt hơn, bởi vậy chúng tôi đã phát cùng một bảng câu hỏi cho các nghiên cứu sinh Tiến sĩ trong khóa học Khoa học ra quyết định của Stanford Graduate School of Business (Trường kinh doanh sau đại học Stanford), tất cả trong số họ đã tham gia một vài khóa học nâng cao về xác suất, thống kê và lý thuyết ra quyết định. Một lần nữa, chúng tôi bị ngạc nhiên: 85% số những người tham gia thực nghiệm cũng đã xếp hạng “kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền” như thể có khả năng xảy ra hơn so với “kế toán ngân hàng”.

Trong những gì mà chúng tôi đã miêu tả sau đó như là những nỗ lực “ngày càng tuyệt vọng” nhằm loại trừ lỗi, chúng tôi đã giới thiệu Linda với một nhóm lớn gồm nhiều người và đã hỏi họ câu hỏi đơn giản sau:

Phương án nào khả thi hơn?

Linda là một kế toán ngân hàng.

Linda là một kế toán ngân hàng và hoạt động trong phong trào nữ quyền.

Lối diễn đạt thẳng thắn vấn đề này khiến cho Linda trở nên nổi tiếng trong một số nhóm và nó tiêu tốn của chúng tôi nhiều năm tranh luận. Có khoảng 85% tới 90% các sinh viên chưa tốt nghiệp tại một số trường đại học lớn đã chọn phương án thứ hai, đối nghịch với tính logic. Đáng chú ý là, những kẻ mắc lỗi dường như không hề hối tiếc. Khi tôi hỏi một lớp sinh viên chưa tốt nghiệp của mình với chút ít giận dữ: “Các bạn có biết rằng mình vừa mới phạm phải một lỗi quy tắc logic cơ bản không?”, một số ở hàng sau đã hô lên: “Sao cơ?” và một nghiên cứu sinh - người đã phạm phải cùng một lỗi, đã tự mình giải thích bằng cách nói: “Em đã nghĩ là thầy vừa mới hỏi xin ý kiến của em.”

Nhìn chung, từ ngụy biện đã được dùng khi người ta không áp dụng một quy tắc logic mà rõ ràng là có liên quan. Amos và tôi đã đưa ra ý niệm về một liên tưởng ngụy biện, thứ người ta phạm phải khi họ đánh giá một trường liên tưởng thuộc hai biến cố (ở đây là kế toán ngân hàng và nhà hoạt động vì nữ quyền) có khả năng xảy ra hơn so với một trong các biến cố (kế toán ngân hàng) trong một sự so sánh trực tiếp.

Giống như là trong ảo giác Muller-Lyer, sự ngụy biện duy trì sức lôi cuốn ngay cả khi bạn nhận ra bản chất của nó. Nhà tự nhiên học Stephen Jay Gould đã mô tả cố gắng của cá nhân ông với luận đề Linda. Ông ấy đã biết câu trả lời chính xác, dĩ nhiên, thế nhưng, ông đã viết: “Một con người nhỏ bé trong đầu tôi cứ liên tiếp vật lộn và hét vào tai tôi – ‘nhưng cô ấy không thể chỉ là một kế toán ngân hàng; hãy đọc mô tả đi.’” Con người nhỏ bé ở đây dĩ nhiên chính là Hệ thống 1 của Gould đang nói với ông với những tiếng van lơn (thuật ngữ hai hệ thống vẫn chưa được đưa ra vào thời điểm ông viết ra những dòng này).

Câu trả lời đúng cho cách diễn giải ngắn gọn về luận đề Linda là câu trả lời chính yếu chỉ ở một trong các nghiên cứu của chúng tôi: 64% số sinh viên tốt nghiệp của một nhóm trong ngành Khoa học xã hội tại Stanford và Berkeley đã đánh giá một cách chuẩn xác “kế toán ngân hàng hoạt động vì nhân quyền” ít khả thi hơn “kế toán ngân hàng”. Trong cách diễn giải đầu tiên có tám kết quả (đã được liệt kê ở trên), chỉ có 15% số sinh viên tốt nghiệp thuộc một nhóm tương tự đã đưa ra sự lựa chọn như vậy. Khác biệt ở đây chính là sự chỉ dẫn. Diễn giải dài hơn đã tách biệt hai kết quả mấu chốt này bởi một thông tin can thiệp (nhân viên bán bảo hiểm) và các độc giả đã đánh giá từng kết quả một cách độc lập với nhau, mà không hề so sánh. Diễn giải ngắn hơn, ngược lại, đã đòi hỏi một sự so sánh rõ ràng rằng Hệ thống 2 được huy động và đã cho phép hầu hết các sinh viên thống kê phức tạp tránh được sự ngụy biện. Thật không may, chúng tôi đã không khảo sát tỉ mỉ biện dẫn của số nhỏ đáng kể (36%) thuộc nhóm thành thạo mà đã lựa chọn sai.

Các phân tích về xác suất mà những người tham gia vào nghiên cứu của chúng tôi đã đưa ra, trong cả luận đề Tom W lẫn luận đề Linda, hoàn toàn tương tự với những phân tích của mô thức (tương tự với những khuôn mẫu). Tính mô thức thuộc về một cụm các hành động đánh giá cơ bản có liên quan mật thiết mà có khả năng được khởi tạo cùng một lúc. Các kết quả tiêu biểu nhất kết hợp với miêu tả cá nhân nhằm tạo ra những câu chuyện mạch lạc nhất. Những câu chuyện mạch lạc nhất không nhất thiết phải khả thi nhất, nhưng chúng hợp ý và các quan điểm về sự mạch lạc, hợp lý và xác suất rất dễ bị nhầm lẫn bởi sự khinh suất.

Sự thay thế không đáng kể về tính hợp lý đối với xác suất gây ra những hiệu ứng nguy hại đến những phân tích khi các kịch bản được sử dụng như là những công cụ dự báo. Hãy xem xét hai kịch bản sau, chúng đã được giới thiệu với các nhóm khác nhau, với một yêu cầu đánh giá xác suất của chúng:

Một trận lũ lớn ở đâu đó tại Bắc Mỹ vào năm tới, tại đó có hơn 1.000 người bị chết đuối.

Một trận động đất ở California xảy ra vào lúc nào đó trong năm tới, dẫn đến một trận lụt tại đó có hơn 1.000 người bị chết đuối.

Kịch bản động đất ở California nghe hợp lý hơn so với kịch bản Bắc Mỹ, mặc dù xác suất của nó chắc chắn nhỏ hơn. Như đã dự tính, các phân tích về xác suất đã cao hơn đối với kịch bản phong phú hơn và chi tiết hơn, ngược lại với logic. Đây là một cái bẫy dành cho các nhà dự báo và các thân chủ của họ: Việc thêm chi tiết vào các kịch bản khiến chúng có sức thuyết phục hơn, nhưng ít có khả năng trở thành hiện thực.

Để hiểu rõ giá trị vai trò của tính hợp lý, xem xét các câu hỏi sau đây:

Điều nào có thể dễ xảy ra hơn?

Mark có tóc.

Mark tóc vàng hoe.

và:

Điều nào có thể dễ xảy ra hơn?

Jane là một giáo viên.

Jane là một giáo viên và đi bộ tới trường.

Hai câu hỏi đều có cùng chung một cấu trúc logic như luận đề Linda, nhưng chúng không gây ra sự ngụy biện nào cả, bởi kết quả chi tiết hơn chỉ làm rõ hơn chứ nó không hợp lý hơn, mạch lạc hơn, hay một câu chuyện hay hơn. Sự đánh giá về tính hợp lý và mạch lạc không gợi ra và không trả lời cho câu hỏi về xác suất. Với dụ thiếu vắng của một khả năng trực giác có thể đua tranh, logic sẽ thắng thế.

CÁI ÍT HƠN LÀ CÁI GIÁ TRỊ HƠN, ĐÔI LÚC NGAY CẢ TRONG SỰ ĐÁNH GIÁ CHUNG

Christopher Hsee đến từ Đại học Chicago, đã hỏi mọi người lượng giá các bộ dụng cụ đựng đồ ăn được chào bán trong một buổi bán thanh lý tại một cửa hàng địa phương, tại đây bộ đồ ăn thông thường giao động giữa 30 đô-la và 60 đô-la. Ở đây có ba nhóm trong thực nghiệm của ông. Bảng dưới đây thể hiện thành một nhóm, Hsee gán cho là đánh giá chung, bởi nó cho phép có được một sự so sánh giữa hai bộ sản phẩm với nhau. Hai nhóm khác được trình bày chỉ một trong hai bộ, đây là đánh giá đơn. Đánh giá chung là một thử nghiệm trong nội tại chủ thể, và đánh giá đơn là giữa các chủ thể.


Bộ A: 40 chiếc

Bộ B: 24 chiếc

Đĩa đựng thức ăn

tất cả đều còn tốt

tất cả đều còn tốt

Bát đựng súp/salad

tất cả đều còn tốt

tất cả đều còn tốt

Đĩa đựng tráng miệng

tất cả đều còn tốt

tất cả đều còn tốt

Tách

2 chiếc đã sứt


Đĩa nhỏ

7 chiếc đã sứt


Thật ngạc nhiên là những chiếc đĩa trong cả hai bộ đều cùng loại, vậy cái gì đáng giá hơn? Câu hỏi này quá dễ. Bạn có thể thấy rằng Bộ A gồm tất cả những chiếc đĩa của bộ B và 7 chiếc không bị sứt thêm vào, và nó hẳn phải đáng giá hơn. Quả nhiên vậy, những người tham gia trong thực nghiệm đánh giá chung của Hsee đã sẵn lòng chi nhiều hơn một chút để lấy Bộ A thay vì Bộ B: 32 đô-la so với 30 đô-la.

Các kết quả đã đảo ngược trong sự đánh giá đơn lẻ, tại đó Bộ B đã được định giá cao hơn Bộ A: 33 đô-la so với 23 đô-la. Chúng tôi biết được tại sao điều ấy đã xảy ra. Các bộ (bao gồm các bộ đồ ăn!) được miêu tả bởi các tiêu chuẩn và các nguyên mẫu. Bạn có thể cảm thấy ngay lập tức rằng giá trị trung bình của các chiếc đĩa thấp hơn nhiều đối với Bộ A thay vì Bộ B, bởi chẳng ai muốn trả tiền cho những chiếc đĩa đã sứt. Nếu giá trị trung bình chi phối sự đánh giá, thì không có gì là ngạc nhiên khi Bộ B được định giá cao hơn. Hsee đã gọi mô hình kết quả ấy là cái ít hơn là cái giá trị hơn. Bằng việc bỏ đi 16 món trong Bộ A (7 trong số đó không bị sứt), giá trị của bộ đồ ăn đã được nâng lên.

Phát hiện của Hsee đã được tái hiện lại bởi nhà kinh tế học thực nghiệm John List trên một thị trường thẻ bóng chày. Ông đã đấu giá bộ gồm mười tấm thẻ có giá trị cao và bộ giống hệt với ba tấm thẻ có giá trị vừa phải được thêm vào. Giống như trong thử nghiệm về bộ dụng cụ đựng đồ ăn, bộ lớn hơn đã được định giá nhiều hơn bộ nhỏ trong sự đánh giá chung, nhưng lại ít hơn trong sự đánh giá đơn lẻ. Từ nền tảng của lý thuyết kinh tế, kết quả này đang gây ra băn khoăn: Giá trị kinh tế của một bộ đồ ăn hoặc của một bộ sưu tập thẻ bóng chày là một biến số tổng hợp. Việc thêm vào một vật có giá trị rõ ràng vào một chuỗi nào đó chỉ có thể làm tăng giá trị của nó.

Luận đề Linda và bài toán bộ dụng cụ đựng đồ ăn cùng có chính xác cấu trúc như vậy. Xác suất, giống như giá trị kinh tế, là một biến số tổng hợp, như đã được minh chứng bởi ví dụ sau:

Xác suất (Linda là một kế toán) = xác suất (Linda là một kế toán hoạt động vì nữ quyền) + xác suất (Linda không phải là một kế toán hoạt động vì nữ quyền).

Đây cũng là điều mà vì sao, như trong nghiên cứu bộ đồ ăn của Hsee, các đánh giá đơn lẻ thuộc luận đề Linda sản sinh ra một mô hình cái ít hơn là cái giá trị hơn. Hệ thống 1 tính trung bình thay vì cộng thêm số lượng gia tăng của xác suất chủ quan, khi những kế toán ngân hàng không phải là nhà hoạt động nữ quyền bị bỏ khỏi nhóm. Tuy nhiên, sự tổng hợp tự nhiên của biến số đối với xác suất là ít rõ ràng hơn so với tiền tệ. Như một hệ quả, đánh giá chung lờ đi lỗi đó chỉ trong thực nghiệm của Hsee, chứ không trong thực nghiệm Linda.

Linda không phải là lỗi liên kết duy nhất còn sót lại trong đánh giá chung. Chúng tôi đã tìm thấy những sai phạm tương tự về tính logic trong nhiều phân tích khác. Những người tham gia vào một trong các thí nghiệm đó đã được đề nghị xếp hạng bốn kết quả khả thi của giải đấu Wimbledon từ có khả năng nhất xuống ít khả năng nhất. Björn Borg đã là tay vợt chiếm ưu thế của ngày hôm đó khi thí nghiệm được thực hiện. Dưới đây là các kết quả:

A. Borg sẽ thắng chung cuộc.

B. Borg sẽ thua trong séc đầu.

C. Borg sẽ thua séc đầu nhưng thắng chung cuộc.

D. Borg sẽ thắng séc đầu nhưng thua chung cuộc.

Các thông tin then chốt đó là B và C. B là biến cố bao hàm hơn và xác suất của nó hẳn phải cao hơn biến cố mà nó bao hàm. Ngược lại với tính logic, nhưng không ngược với mô thức hay sự hợp lý, 72% đã ấn định cho B một xác suất thấp hơn so với C – một trường hợp khác về biểu thức cái ít hơn là cái giá trị hơn trong sự so sánh trực tiếp. Ở đây thêm một lần nữa, kịch bản được đánh giá là khả thi hơn, hoàn toàn hợp lý hơn. Nó là sự ăn khớp chặt chẽ với tất cả những gì đã được biết về tay vợt hàng đầu thế giới.

Để ngăn chặn phản đối tiềm tàng mà sự liên tưởng ngụy biện cũng có thể là do một sự hiểu sai về xác suất, chúng tôi đã dựng nên một luận đề đòi hỏi có những phân tích về xác suất, nhưng tại đó các biến cố đã không được miêu tả bằng lời và thuật ngữ xác suất đã không hề xuất hiện. Chúng tôi thông báo với những người tham gia về một con xúc xắc có sáu mặt đều nhau với bốn mặt màu xanh và hai mặt màu đỏ, con xắc này sẽ được lăn 20 lần. Họ đã được cho xem ba chuỗi gồm những màu xanh (X) và đỏ (Đ) và được yêu cầu lựa chọn một. (Theo giả thuyết) Họ có thể thắng 25 đô-la nếu chuỗi lựa chọn của họ xuất hiện. Dưới đây là các chuỗi:

1. ĐXĐĐĐ

2. XĐXĐĐĐ

3. XĐĐĐĐĐ

Bởi con xúc xắc có số mặt xanh nhiều gấp đôi số mặt đỏ, chuỗi đầu tiên hoàn toàn không tiêu biểu giống như việc Linda là một kế toán ngân hàng. Chuỗi thứ hai, gồm có sáu lần gieo xúc xắc, là một đợt tốt hơn so với điều chúng ta có thể trông đợi từ con xúc xắc này, bởi nó bao gồm hai mặt xanh. Tuy nhiên, chuỗi này đã được tạo ra bởi việc thêm vào một mặt xanh ở đầu chuỗi, bởi vậy nó ít khả năng xảy ra hơn chuỗi đầu tiên. Đây là một dạng không diễn đạt bằng lời tương đương với việc Linda là một kế toán ngân hàng hoạt động vì nữ quyền. Như trong thí nghiệm Linda, mô thức đã trội hơn. Hầu hết hai phần ba số người tham gia đã ưu tiên đặt cược vào chuỗi thứ hai thay vì chuỗi thứ nhất. Tuy nhiên, khi được giới thiệu với những lập luận đối với hai lựa chọn, đại đa số đã tìm ra lập luận chính xác (thiên về chuỗi thứ nhất) có sức thuyết phục hơn.

Luận đề tiếp theo là một bước đột phá, bởi sau cùng chúng tôi đã tìm ra một trạng thái mà ở đó phạm vi tác động của ngụy biện liên tưởng đã giảm thiểu rất nhiều. Hai nhóm đối tượng sau đã thấy được những biến thể hơi khác nhau của cùng một luận đề:

Một cuộc khảo sát sức khỏe đã được tiến hành trong một mẫu gồm những người đàn ông trưởng thành tại British Columbia, ở mọi lứa tuổi và ngành nghề. Hãy đưa ra dự đoán chính xác nhất của bạn về các giá trị sau:

Bao nhiêu phần trăm những người đàn ông được khảo sát đã có một hoặc nhiều hơn một lần đau tim?

Bao nhiêu phần trăm những người đàn ông được khảo sát trên 55 tuổi và đã có một hoặc hơn một lần đau tim?

Một cuộc khảo sát sức khỏe đã được tiến hành trong một mẫu gồm 100 người đàn ông trưởng thành tại British Columbia, ở mọi lứa tuổi và ngành nghề. Hãy đưa ra dự đoán chính xác nhất của bạn về các giá trị sau:

Có bao nhiêu người trong số 100 người tham gia đã có một hoặc hơn một lần đau tim?

Có bao nhiêu người trong số 100 người tham gia trên 55 tuổi và đã có một hoặc hơn một lần đau tim?

Tỷ lệ sai là 65% trong nhóm trông thấy luận đề bên trái, và chỉ 25% trong nhóm trông thấy luận đề bên phải.

Tại sao câu hỏi “Bao nhiêu người trong số 100 người tham gia …” dễ hơn rất nhiều so với “Bao nhiêu phần trăm …”? Một lý giải có vẻ phù hợp đó là việc nhắc tới 100 người tham gia thực nghiệm mang một sự mô tả về không gian tới trí não. Hãy hình dung rằng một số lượng lớn những người được chỉ dẫn để xếp hạng bản thân họ vào các nhóm trong một phòng: “Những người có tên bắt đầu bằng các chữ từ A tới L được hướng dẫn tập trung ở phía trước bên góc trái.” Sau đó họ được chỉ dẫn tiếp tục phân loại bản thân. Mối liên hệ của sự bao hàm này giờ đã trở nên rõ ràng và bạn có thể thấy được rằng các cá nhân có tên bắt đầu bằng chữ C sẽ là một tập hợp con của đám đông đứng ở phía trước góc bên trái. Trong câu hỏi khảo sát về y tế, các nạn nhân của chứng nhồi máu cơ tim đi đến một góc phòng, và một vài người trong số họ ít hơn 55 tuổi. Không phải ai cũng sẽ cùng chung một hình ảnh sống động đặc biệt như vậy, nhưng nhiều cuộc thử nghiệm sau đó đã chỉ ra rằng tần số tượng trưng, như đã được biết đến, khiến cho việc đánh giá rằng một nhóm hoàn toàn được bao hàm trong một nhóm khác trở nên dễ dàng. Giải pháp cho thách thức này chỉ ra rằng một câu hỏi được diễn đạt theo kiểu “có bao nhiêu...” khiến cho bạn nghĩ tới các cá nhân, nhưng cùng câu hỏi đó được diễn đạt theo kiểu “Bao nhiêu phần trăm...” thì không.

Chúng tôi đã học được gì từ những thí nghiệm về các vận hành của Hệ thống 2? Một kết luận, vốn chẳng mới mẻ gì, đó là Hệ thống 2 không phải là một sự cảnh báo gì lớn lao. Những sinh viên tốt nghiệp đại học và sau đại học đã tham gia vào các nghiên cứu của chúng tôi về sự liên tưởng ngụy biện chắc chắn “đã biết” đến tính logic của các biểu đồ Venn, nhưng họ không tin tưởng nó để ứng dụng vào ngay cả khi tất cả những thông tin có liên quan này đã được bày trước mắt họ. Sự vô lý của hình mẫu cái ít hơn là cái có giá trị hơn thể hiện rõ ràng trong thí nghiệm bộ dụng cụ đựng đồ ăn của Hsee và đã bị nhận diện một cách dễ dàng trong lối diễn đạt “Bao nhiêu”, nhưng nó không hiển thị ra bên ngoài một cách rõ ràng cho hàng ngàn người mà đã từng sa vào sự liên tưởng ngụy biện trong luận đề Linda nguyên bản và trong nhiều thứ khác giống như vậy. Trong tất thảy những trường hợp này, sự liên tưởng xem chừng là đáng tin cậy và đủ để đáp ứng cho một lời tán đồng từ Hệ thống 2.

Sự lười biếng của Hệ thống 2 là một phần của câu chuyện. Nếu lần bỏ cuộc tiếp theo của họ đã từng lệ thuộc vào cơ chế này và nếu họ đã từng được cho khoảng thời gian không cụ thể và được đề nghị tuân theo tính logic và không trả lời cho tới khi họ chắc chắn về câu trả lời của mình, tôi tin rằng hầu hết các chủ thể của chúng ta có thể tránh được sự liên tưởng ngụy biện ấy. Tuy nhiên, sự bỏ cuộc của họ đã không lệ thuộc vào một câu trả lời đúng; họ dành rất ít thời gian vào việc đó và đã chấp nhận câu trả lời như thể họ chỉ từng được “dạm ý”. Sự lười biếng của Hệ thống 2 là một hiện thực quan trọng của cuộc sống và việc mà mô thức có thể ngăn chặn việc ứng dụng một quy tắc mang tính logic cụ thể cũng là có chút thú vị.

Khía cạnh đáng lưu ý của câu chuyện Linda là mối tương phản với thí nghiệm về những chiếc đĩa ăn bị vỡ. Hai luận đề này có chung một cấu trúc, nhưng đưa ra những kết quả khác nhau. Những người thấy bộ dụng cụ đựng đồ ăn gồm những chiếc đĩa bị sứt đặt giá rất thấp; hành vi của họ phản ánh một quy tắc thuộc về trực giác. Số khác đã thấy được cả hai bộ đồ ăn cùng một lúc đã ứng dụng quy tắc logic là: Nhiều đĩa ăn hơn có thể chỉ cộng thêm giá trị. Khả năng trực giác chi phối các phân tích trong điều kiện giữa các chủ thể; các quy tắc logic trong sự đánh giá chung. Ngược lại, trong luận đề Linda, khả năng trực giác thường đánh bại tính logic ngay cả trong sự đánh giá chung, mặc dù chúng ta đã nhận biết một số trạng thái mà tại đó tính logic lấn át.

Amos và tôi tin rằng những sai phạm hiển nhiên tính logic của xác suất mà chúng tôi đã từng thu nhận được trong các luận đề rõ ràng là thú vị và đáng giá để báo cáo với các đồng sự của mình. Chúng tôi cũng tin rằng các kết quả đã nhấn mạnh thêm luận đề của chúng tôi về sức mạnh của các phương pháp phân tích suy nghiệm, và rằng chúng đã có thể thuyết phục được cả những người hoài nghi nhất. Và trong vấn đề này chúng tôi đã hoàn toàn sai. Thay vào đó, luận đề Linda đã trở thành một tình huống nghiên cứu trong phạm vi tranh luận.

Luận đề Linda đã thu hút được một lượng lớn sự chú ý, nhưng nó cũng trở thành một thanh nam châm để cho các nhà phê bình phương pháp tiếp cận của chúng tôi. Như chúng tôi đã thực sự thực hiện, các nhà nghiên cứu đã tìm ra những tổ hợp gồm các chỉ dẫn và các lời gợi ý đã biến đổi phạm vi ảnh hưởng của ngụy biện; một số đã tranh cãi rằng, trong tình huống thuộc luận đề Linda, thật có lý khi các chủ thể hiểu cụm từ “xác suất” như thể nó có nghĩa là “hợp lý”. Những lập luận này đôi lúc đã được mở rộng nhằm ám chỉ rằng toàn bộ sự nghiệp của chúng tôi đã bị lầm đường lạc lối: Nếu một ảo tưởng mang tính nhận thức nổi bật đã có thể bị làm suy yếu hoặc được giải thích tường tận, những người khác có thể cũng như vậy. Cách lập luận này không chú ý tới đặc trưng khác thường của liên tưởng ngụy biện như là một trường hợp mâu thuẫn giữa khả năng trực giác và logic. Căn cứ mà chúng tôi đã từng dựng lên cho các phương pháp suy nghiệm từ thử nghiệm giữa các chủ thể (bao gồm cả các nghiên cứu về Linda) đã không bị thách thức - đơn giản nó là đã không được chỉ ra và điểm nổi bật của nó đã được giảm bớt bởi sự tập trung chuyên biệt vào liên tưởng ngụy biện. Tác động sau cùng của luận đề Linda đó là một sự gia tăng có thể trông thấy được về công việc của chúng tôi trước công chúng và một vết lõm nhỏ trong sự tín nhiệm dành cho phương pháp tiếp cận của chúng tôi trong số các học giả thuộc lĩnh vực này. Đây hoàn toàn không phải là những gì chúng tôi trông đợi.

Nếu ghé thăm một phòng xử án, bạn sẽ nhận thấy rằng các luật sư áp dụng hai dạng tranh tụng: Để làm sụp đổ một tình thế, họ nêu lên những nghi vấn về những lý lẽ sắc bén nhất nghiêng về tình thế ấy; để làm mất uy tín của một nhân chứng, họ tập trung vào tình tiết sơ hở nhất của lời khai. Sự tập trung vào sự sơ hở này cũng thường thấy trên chính trường. Tôi không tin điều ấy là thích hợp cho những tranh luận khoa học, nhưng tôi đã phải đi tới việc chấp nhận nó như là một phần của cuộc sống mà các quy phạm của cuộc tranh luận này trong các ngành khoa học xã hội không hề cấm đoán sự lập luận mang phong cách chính trị, đặc biệt khi các vấn đề lớn đang bị đe dọa và sự phổ biến của sai lệch trong xét định của con người lại là một vấn đề lớn.

Vài năm trước tôi đã có một cuộc trò chuyện thân mật với Ralph Hertwig, một người chỉ trích dai dẳng luận đề Linda, tôi đã từng cộng tác cùng ông trong nỗ lực vô vọng nhằm dàn xếp những khác biệt giữa chúng tôi. Tôi đã hỏi ông rằng tại sao ông cùng với những người khác đã lựa chọn việc tập trung chuyên biệt vào liên tưởng ngụy biện, thay vì vào những phát kiến khác mang lại sự hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho quan điểm của chúng tôi. Ông đã cười khi trả lời: “Nó thú vị hơn nhiều,” bổ sung rằng luận đề Linda đã thu hút quá nhiều sự chú ý đến nỗi chúng tôi chẳng còn lý do gì để phàn nàn cả.

BÀN VỀ CÁI ÍT HƠN LÀ CÁI GIÁ TRỊ HƠN



“Họ đã dựng lên một kịch bản rất phức tạp và khăng khăng gọi đó là khả năng xảy ra cao. Không phải vậy, nó chỉ là một câu chuyện có lý mà thôi.”

“Họ đã thêm một món quà rẻ tiền vào sản phẩm đắt tiền, và khiến cho toàn bộ món hàng ít hấp dẫn hơn. Cái ít hơn là cái giá trị hơn chính là đây.”

“Trong hầu hết các tình huống, một sự so sánh trực tiếp khiến người ta cẩn trọng hơn và logic hơn. Nhưng không phải luôn luôn vậy. Đôi lúc khả năng trực giác đánh bại tính logic ngay cả khi câu trả lời đúng đã hiện rõ trước mắt bạn.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 16: Những mối quan hệ nhân quả lấn át các phép thống kê

Bấm để xem

Xem xét kịch bản sau đây và ghi chép lại câu trả lời trực giác của bạn.

Một xe taxi gây ra một vụ tai nạn vào ban đêm rồi bỏ chạy.

Hai hãng taxi là hãng taxi Green và hãng taxi Blue, đều lưu thông trong thành phố.

Bạn được cung cấp dữ liệu sau:

• 85% số xe taxi trong thành phố của hãng Green (màu xanh lá cây) và 15% số xe của hãng Blue (màu xanh nước biển).
• Một nhân chứng đã nhận diện chiếc taxi gây tai nạn là xe có màu xanh nước biển. Quan tòa đã kiểm chứng thông tin của nhân chứng và đã kết luận rằng nhân chứng này đã nhận diện chính xác từng màu một trong 80% khoảng thời gian và nhận diện sai trong 20% thời gian.

Xác suất để chiếc taxi gây ra vụ tai nạn là màu xanh nước biển thay vì màu xanh lá cây là bao nhiêu phần trăm?

Đây là một luận đề cơ bản của kết luận Bayes. Ở đây có hai nhóm thông tin: Một hệ số gốc và lời khai có độ tin cậy không hoàn toàn chắc chắn của nhân chứng. Nếu không có nhân chứng nhìn thấy chiếc xe gây tai nạn, xác suất của chiếc xe taxi gây tai nạn của hãng Blue là 15%, đó chính là hệ số gốc của tác động. Nếu hai hãng taxi có quy mô lớn ngang nhau, hệ số gốc không cung cấp đủ thông tin và bạn sẽ chỉ xem xét độ tin cậy của nhân chứng, kết cục xác suất ở đây là 80%. Hai nguồn thông tin này có thể kết hợp với nhau qua quy tắc Bayes. Câu trả lời đúng là 41%. Tuy nhiên, chắc chắn bạn có thể đoán người ta làm gì khi đối mặt với vấn đề này: Họ phớt lờ hệ số gốc và hùa theo nhân chứng. Câu trả lời thông thường là 80%.

CÁC KHUÔN MẪU NHÂN QUẢ

Giờ hãy xem xét một biến thể của cùng một câu chuyện, tại đó chỉ sự hiện diện của hệ số gốc bị thay đổi.

Bạn được cung cấp dữ liệu sau đây:

• Hai hãng vận hành cùng một số xe taxi như nhau nhưng những chiếc xe taxi hãng Green đã dính líu tới 85% số trường hợp gây tai nạn.
• Thông tin về nhân chứng giống bài toán trước.

Hai bài toán của luận đề này không thể phân biệt được bằng tính toán nhưng chúng khá khác biệt về tâm lý. Những ai từng đọc bài toán đầu không biết được cách sử dụng hệ số gốc và thường lờ nó đi. Ngược lại, những người từng gặp bài toán thứ hai đặt ra trọng số đáng kể cho hệ số gốc và phân tích trung bình của chúng không quá xa so với giải pháp Bayes. Tại sao lại vậy?

Trong bài toán đầu tiên, hệ số gốc của những chiếc taxi Green là một thực tại thống kê về số xe taxi trong thành phố. Một tâm trí “đói khát” những câu chuyện nhân quả chẳng tìm được gì để giải thích: Số lượng xe taxi Green và Blue trong thành phố gây ra tai nạn và bỏ chạy này như thế nào?

Trong bài toán thứ hai, ngược lại, những tài xế của hãng taxi Green gây ra các vụ tai nạn nhiều gấp 5 lần hãng taxi Blue. Kết luận rằng: Những tài xế của hãng taxi Green hẳn phải là một tập hợp những gã điên khùng thiếu thận trọng! Giờ đây bạn đã từng định hình một khuôn mẫu về sự thiếu thận trọng của taxi Green, điều mà bạn áp vào những tài xế riêng biệt không xác định trong hãng. Khuôn mẫu này rất khớp với một câu chuyện nhân quả, bởi sự thiếu thận trọng là một thực tại có liên quan và có quan hệ nhân quả đối với những lái xe taxi riêng biệt. Trong bài toán này, có hai câu chuyện nhân quả cần được kết hợp với nhau hoặc tương thích với nhau. Thứ nhất đó là gây ra tai nạn và bỏ chạy, thứ gọi ra một cách bản năng ý nghĩ rằng: Một tay lái taxi Green thiếu thận trọng phải chịu trách nhiệm. Thứ hai đó là lời khai của nhân chứng, chiếc xe đó có màu xanh nước biển. Các suy luận từ hai câu chuyện về màu sắc của chiếc xe mâu thuẫn nhau và trong một chừng mực nào đó triệt tiêu lẫn nhau. Sự may rủi đối với cả hai màu là ngang nhau (ước tính Bayes là 41%, phản ánh thực tế rằng hệ số gốc của những chiếc taxi Green nhiều hơn một chút so với độ tin cậy của nhân chứng người đã trình báo về một chiếc taxi Blue).

Ví dụ về xe taxi minh họa cho hai dạng hệ số gốc. Các hệ số gốc thuộc thống kê là những thực tại về một sự phổ biến mà theo đó một tình huống thuộc về, nhưng chúng không có liên quan tới tình huống riêng biệt. Các hệ số gốc nhân quả thay đổi quan điểm của bạn về việc một tình huống riêng biệt tiến triển như thế nào. Hai dạng thông tin hệ số gốc được luận giải khác nhau:

• Các hệ số gốc thuộc thống kê thông thường bị đánh trọng số quá thấp và đôi lúc bị xao nhãng hoàn toàn, khi thông tin cụ thể về tình huống lúc đó đã có sẵn.
• Các hệ số gốc nhân quả được luận giải như là thông tin về tình huống riêng biệt và được kết hợp dễ dàng với thông tin về tình huống cụ thể khác.

Cách diễn giải nhân quả của luận đề xe taxi trên đã mang hình dáng của một khuôn mẫu: Những tài xế taxi Green lái xe rất nguy hiểm. Các khuôn mẫu là những tuyên bố về nhóm mà đã được thừa nhận (chí ít theo một cách thăm dò) như là những thực tại về mỗi thành viên. Ở đây có hai ví dụ:

Hầu hết các học sinh tốt nghiệp ở trường học trong khu phố cổ đều học lên đại học.

Thích đạp xe phổ biến ở Pháp.

Những phát ngôn này dễ dàng được diễn dịch như là việc thiết lập một thiên hướng của các thành viên riêng lẻ của nhóm và họ vừa khớp với một câu chuyện nhân quả như vậy. Nhiều học sinh thuộc nhóm trường trong khu phố cổ cụ thể này thiết tha và có khả năng học tiếp đại học, đoán chừng là bởi một số những đặc trưng mang tính lợi ích về cuộc sống tại ngôi trường đó. Ở đây có những ảnh hưởng trong văn hóa Pháp và đời sống xã hội dẫn đến việc nhiều người Pháp quan tâm tới môn đua xe đạp. Bạn sẽ được nhắc nhở về thực tế này khi bạn nghĩ về khả năng có thể xảy ra mà một học sinh tốt nghiệp cấp ba điển hình nào đó sẽ đến trường đại học, hoặc khi bạn băn khoăn liệu có nên lôi giải Tour de France vào cuộc trò chuyện với một người Pháp mà bạn vừa mới gặp hay không.

Sự rập khuôn là một từ tiêu cực trong văn hóa của chúng ta, nhưng trong cách sử dụng của tôi nó mang nghĩa trung tính. Một trong những đặc trưng cơ bản của Hệ thống 1 đó là nó miêu tả các phạm trù như là các quy chuẩn và các nguyên mẫu. Đây chính là cách mà chúng ta nghĩ đến loài ngựa, máy lạnh và viên chức cảnh sát ở New York; chúng ta đã lưu giữ trong trí nhớ một sự miêu tả (hình dung) về một hoặc nhiều thành phần “thông thường” của từng loại phạm trù trên. Một số khuôn mẫu là những sai lầm trầm trọng và sự rập khuôn máy móc có thể mang đến những hệ quả kinh khủng nhưng những thực tế tâm lý đều không thể tránh được: Các khuôn mẫu, cả những cái đúng lẫn sai, là cách mà chúng ta tư duy về các phạm trù.

Có thể bạn sẽ lưu ý tới sự trớ trêu này. Trong tình huống của luận đề về xe taxi, sự xao nhãng thông tin hệ số gốc là một thiếu sót về nhận thức, một thất bại của lập luận theo trường phái Bayes và sự tin tưởng ở các hệ số gốc nhân quả thật đáng ao ước. Sự rập khuôn những người tài xế taxi Green củng cố độ chính xác của phán đoán. Tuy nhiên, trong những ngữ cảnh khác, ví dụ như sự vay mượn hoặc sao chép hình dạng, có một tiêu chuẩn xã hội mạnh mẽ đối kháng lại sự rập khuôn, điều mà cũng được ghi vào luật. Đó là những gì nên làm. Trong những bối cảnh xã hội nhạy cảm, chúng tôi không muốn rút ra những kết luận có lẽ là không đúng về một cá thể từ những số liệu thống kê của nhóm đó. Chúng tôi cho rằng điều đó là những mong muốn trên phương diện đạo đức đối với những hệ số gốc để nó được luận giải như những thực tại thống kê về nhóm đó thay vì như những thực tại có vẻ hợp lý về những cá thể. Nói cách khác, chúng tôi bác bỏ những hệ số gốc nhân quả.

Quy tắc xã hội chống lại sự rập khuôn, bao gồm cả sự đối lập với những hoạt động sao chép hình dạng, đã từng mang lại lợi ích đáng kể trong việc tạo ra một xã hội văn minh hơn và công bằng hơn. Tuy nhiên, nó cũng có tác dụng trong việc nhớ ra rằng việc xao nhãng những khuôn mẫu có giá trị chắc hẳn dẫn đến những phán đoán không phải là tối ưu. Kháng lại sự rập khuôn là một thái độ tâm lý đáng khen ngợi, nhưng ý nghĩ đơn giản thái quá rằng việc kháng lại ấy không phải trả giá là hoàn toàn sai lầm. Đó là những chi phí đích đáng để mưu cầu một xã hội tốt đẹp hơn, nhưng việc phủ định sự tồn tại của các khoản chi phí ấy, trong khi nó đem lại sự thỏa mãn cả về tinh thần lẫn mặt chính trị, là không thể biện hộ một cách khoa học được. Sự phụ thuộc vào phương pháp suy nghiệm tác động này phổ biến trong các lập luận chứa đựng tính chính trị. Các vị trí chúng tôi ủng hộ không dẫn đến chi phí nào, các vị trí chúng tôi phản đối cũng không hề mang lại lợi ích. Chúng tôi nên làm tốt hơn thế.

CÁC TÌNH HUỐNG MANG MỐI QUAN HỆ NHÂN QUẢ

Amos và tôi đã dựng lên những biến thể của luận đề xe taxi, nhưng chúng tôi không phát hiện ra quan điểm đầy sức ảnh hưởng về các hệ số gốc nhân quả, chúng tôi đã mượn khái niệm này từ nhà Tâm lý học Icek Ajzen. Trong thực nghiệm của mình, Ajzen đã cho những người tham gia thí nghiệm của mình thấy những đoạn miêu tả vắn tắt miêu tả một vài sinh viên đã thực hiện một bài kiểm tra tại trường Đại học Yale và đề nghị những người tham gia này đánh giá xác suất mà mỗi sinh viên vượt qua được bài kiểm tra. Sự lôi kéo của các hệ số gốc nhân quả hoàn toàn dễ hiểu: Ajzen nói với một nhóm rằng những sinh viên mà họ đã gặp được chọn từ một lớp mà trong đó 75% đã qua được bài kiểm tra và nói với nhóm khác rằng các sinh viên đã tham dự một lớp học trong đó chỉ có 25% qua được bài kiểm tra. Đây quả là một sự lôi kéo đầy ảnh hưởng, bởi hệ số gốc của việc thi đỗ ám chỉ kết quả trực tiếp rằng bài kiểm tra mà chỉ có 25% qua được hẳn phải vô cùng khó. Dĩ nhiên, độ khó của một bài kiểm tra là một trong những yếu tố mang quan hệ nhân quả nó định đoạt mọi kết quả kiểm tra của sinh viên. Như đã dự tính, các chủ thể của Ajzen rất dễ bị ảnh hưởng bởi các hệ số gốc nhân quả và tất cả các sinh viên đã được đánh giá trong điều kiện tỷ lệ thành công cao có khả năng đỗ nhiều hơn so với tỷ lệ thất bại cao.

Ajzen đã sử dụng một phương thức tài tình để gợi ra một hệ số gốc không mang tính nhân quả. Ông nói với các chủ thể của mình rằng các sinh viên mà họ thấy được chọn ra từ một mẫu, bản thân nó đã được lập nên qua việc lựa chọn các sinh viên đã đỗ hoặc trượt bài kiểm tra. Ví dụ, thông tin dành cho nhóm thất bại cao đã đọc như sau:

Nghiên cứu viên chủ yếu chỉ quan tâm tới nguyên nhân thất bại đã lập ra một mẫu mà trong đó 75% đã trượt kỳ kiểm tra.

Hệ số gốc này là một thực tại thống kê đơn thuần về một ấn tượng chung mà từ đó các tình huống được rút ra. Không hề có bất cứ phương hướng nào trong câu hỏi được đặt ra, đó là liệu rằng một sinh viên riêng lẻ đã đỗ hay trượt bài kiểm tra. Như đã dự tính, những hệ số gốc đã được thông báo rõ ràng đã có tác động lên các phán đoán nhưng chúng có tác động ít hơn nhiều so với những hệ số gốc thuộc thống kê tương đương tính nhân quả. Hệ thống 1 có thể dàn xếp với những câu chuyện mà tại đó các yếu tố được liên kết với nhau theo quan hệ nhân quả, nhưng nó lại tỏ ra yếu thế trong lập luận thuộc về thống kê. Dĩ nhiên, đối với một nhà tư tưởng theo hệ Bayes, những cách diễn giải ở đây là tương đương. Thật hấp dẫn khi nói rằng chúng ta đã đạt tới một kết luận thỏa đáng: Các hệ số gốc nhân quả được sử dụng; các thực tại thống kê đơn thuần (ít nhiều) đã bị sao nhãng. Trong nghiên cứu tiếp theo, một trong những sở thích chiếm hết thời gian của tôi, chỉ ra rằng tình huống còn phức tạp hơn nhiều.

TÂM LÝ CÓ THỂ UỐN NẮN ĐƯỢC?

Những tài xế thiếu thận trọng và bài kiểm tra khó không thể làm minh họa cho hai suy luận mà người ta có thể rút ra từ các hệ số gốc nhân quả: Một đặc điểm mang tính khuôn mẫu đã được quy cho một cá nhân và một đặc trưng đáng kể của tình huống ảnh hưởng đến kết quả của một cá nhân. Những người tham gia vào các thực nghiệm rút ra kết luận chính xác và những phán đoán của họ đã được cải thiện. Thật không may, mọi việc không phải lúc nào cũng vận hành trơn tru. Thực nghiệm kinh điển tôi miêu tả tiếp đây chỉ ra rằng người ta sẽ không rút ra một kết luận mâu thuẫn với những niềm tin khác từ thông tin hệ số gốc. Điều đó cũng cổ vũ cho kết luận khó chịu rằng: Việc dạy môn Tâm lý học thường là lãng phí thời gian.

Thực nghiệm này đã được tiến hành từ rất lâu bởi nhà tâm lý học xã hội Richard Nisbett và sinh viên của mình là Eugene Borgida, tại trường Đại học Michigan. Họ đã nói với các sinh viên về “thực nghiệm trợ giúp” nổi tiếng mà đã từng được thực hiện vài năm trước đó tại Đại học New York. Những người tham gia vào thực nghiệm đó đã được dẫn tới những bốt điện thoại công cộng riêng biệt và được gợi ý nói qua hệ thống liên lạc nội bộ về cuộc sống cá nhân của họ và những vấn đề họ vấp phải. Họ đã lần lượt nói trong khoảng hai phút. Chỉ có duy nhất một chiếc micro được bật tại một thời điểm. Có sáu người tham gia thực nghiệm trong mỗi nhóm, một người trong số họ là một thí nghiệm viên. Người thí nghiệm viên này nói trước, tuân theo một kịch bản đã được chuẩn bị trước. Anh ta đã mô tả những vấn đề mình gặp phải trong việc thích nghi với cuộc sống ở New York và đã rất lúng túng thừa nhận rằng anh ta rất dễ lên cơn co giật, đặc biệt là khi anh ta bị căng thẳng. Tất cả những người tham gia sau đó đều đã tới lượt thực hành. Khi chiếc micro một lần nữa được chuyển lại cho người thí nghiệm viên, anh ta trở nên bối rối và lắp bắp, anh ta nói rằng anh ta đã cảm nhận được một cơn co giật đang tới gần và đề nghị một vài người giúp mình. Những chữ cuối cùng nghe được từ phía anh ta đó là, “C-có ai – úp-úp-giúp-úp-h-h-h [những âm thanh tắc nghẹt]. Tôi … Tôi đang sắp chết-ết-ết-ết Tôi … sắp chết-ết-ết-Tôi bị co giật Tôi-hự [nghẹt lại rồi im bặt].” Tại thời điểm này chiếc micro của người tiếp theo tự động được bật lên và không nghe được tiếng kêu gì của anh ta nữa, có lẽ lúc đó anh ta đang dần lịm đi trong bốt điện thoại kia.

Bạn nghĩ những người tham gia thực nghiệm đã làm gì? Trong giới hạn mà những người tham gia thực hiện nghiên cứu này được biết, một người trong số họ đang lên cơn co giật và đã gọi trợ giúp. Tuy nhiên, có một vài người có thể đáp lại lời kêu cứu đó, bởi vậy có lẽ một người nào đó vẫn có thể ở yên trong bốt điện thoại của mình. Đây là kết quả: Chỉ có bốn người trong số 15 người tham gia đã đáp lại ngay lập tức yêu cầu giúp đỡ. Sáu người không hề rời khỏi bốt điện thoại và năm người còn lại chỉ rời khỏi khi vừa nghe “nạn nhân lên cơn co giật” có vẻ như đã tắt thở. Thử nghiệm cho thấy rằng các cá nhân đã cảm thấy yên tâm khi họ biết chắc rằng những người khác đã nghe được cùng một lời kêu cứu.

Kết quả này có làm bạn ngạc nhiên không? Rất có thể. Hầu hết chúng ta nghĩ bản thân mình là những người tốt bụng có thể bổ nhào vào cứu giúp trong những tình huống như thế và chúng ta trông đợi những người hào hiệp khác cũng làm như vậy. Dĩ nhiên, mục đích của thực nghiệm đó là để chỉ ra rằng sự kỳ vọng này là sai. Ngay cả khi bình thường, những người hào hiệp cũng không bổ nhào vào giúp đỡ, khi họ hy vọng người khác thay mình dính vào việc xoay xở để giúp một người đang bị cơn co giật hành hạ. Và đó cũng ám chỉ bạn nữa.

Bạn có sẵn lòng xác nhận trạng thái sau không? “Khi tôi đọc trình tự của thực nghiệm trợ giúp, tôi đã nghĩ tôi có thể đáp ứng lời cầu cứu của người lạ mặt ấy ngay lập tức, nếu tôi chợt phát hiện bản thân mình đơn độc với một bệnh nhân lên cơn co giật. Nếu tôi phát hiện ra bản thân mình đang ở trong hoàn cảnh mà trong đó những người khác cùng có khả năng giúp đỡ như tôi, hẳn tôi đã không giúp đỡ anh kia. Sự hiện diện của những người khác có thể làm giảm ý thức trách nhiệm bản thân hơn những gì tôi đã hình dung ban đầu.” Đây chính là những gì mà một giáo viên môn Tâm lý học kỳ vọng bạn có thể lĩnh hội được. Bạn có thể tự mình rút ra được những kết luận tương tự hay không?

Vị giáo sư tâm lý học đã mô tả thực nghiệm trợ giúp, muốn các sinh viên nhìn nhận hệ số gốc thấp như là quan hệ nhân quả, cũng giống như trường hợp bài kiểm tra hư cấu của trường Đại học Yale. Ông muốn họ suy ra, trong cả hai trường hợp, rằng một tỷ lệ cao đáng ngạc nhiên của sự thiên lệch hàm ý một bài kiểm tra vô cùng khó. Bài học mà các sinh viên muốn mang theo đó là một số đặc trưng có sức thuyết phục mạnh mẽ của một tình huống, ví dụ như sự lây truyền trách nhiệm, xui khiến những người bình thường hành xử không tử tế một cách đáng ngạc nhiên.

Việc thay đổi tâm trí của một ai đó về bản chất con người là một việc khó khăn và việc thay đổi suy nghĩ của một ai đó về bản thân mình theo hướng xấu đi thậm chí còn khó hơn. Nisbett và Borgida đã quan ngại rằng những sinh viên này có thể đáp ứng được công việc nhưng tỏ ra khó chịu. Dĩ nhiên, những sinh viên ấy đã có khả năng và sẵn lòng thuật lại các chi tiết của thực nghiệm trợ giúp trong một bài kiểm tra và thậm chí còn có thể lặp lại giải thích “chính thức” theo quan điểm lây truyền trách nhiệm. Nhưng những niềm tin của họ về bản chất con người có thực sự đã thay đổi? Để luận giải điều này, Nisbett và Borgida đã cho họ xem những đoạn băng ghi lại những cuộc phỏng vấn ngắn được cho là đã tiến hành với hai người tham gia vào nghiên cứu tại New York. Cuộc phỏng vấn ngắn và diễn ra ôn tồn. Những người được phỏng vấn tỏ ra là những người thân thiện, bình thản, tốt bụng. Họ kể về những sở thích của họ diễn ra ở đâu và vào thời gian nào, những kế hoạch tương lai của họ, tất cả đều được kể ra rất tự nhiên. Sau khi xem đoạn băng của một buổi phỏng vấn, các sinh viên đã phỏng đoán cá nhân cụ thể ấy đã xuất hiện để trợ giúp cho người lạ mặt lâm nạn ấy nhanh cỡ nào.

Để áp dụng lập luận theo trường phái Bayes vào công việc mà nhóm sinh viên đã được chỉ định, trước nhất bạn nên tự hỏi bản thân rằng bạn có thể dự đoán gì về hai cá nhân kia nếu bạn chưa từng được xem đoạn phỏng vấn của họ. Câu hỏi này được trả lời thông qua sự cố vấn của hệ số gốc. Chúng tôi đã được cho biết rằng chỉ 4 trong 15 người tham gia thực nghiệm đó đã nhanh chóng giúp đỡ sau lời khẩn cầu đầu tiên của anh kia. Xác suất để một người tham gia thực hiện thực nghiệm hào hiệp giúp đỡ nạn nhân ở thí nghiệm trên chiếm 27%. Bởi vậy niềm tin trước đó của bạn về những người tham gia thực nghiệm không có nhiệm vụ cụ thể nào nên anh ta đã không lao vào giúp. Tiếp đó, logic của Bayes đòi hỏi bạn điều chỉnh phán đoán của mình theo bất cứ thông tin có liên quan nào về cá nhân đó. Tuy nhiên, mấy đoạn băng đã được xây dựng cực kỳ khéo léo để không mang thông tin gì; họ không đưa ra lý do nào để các cá nhân có thể thể hiện hoặc hào hiệp hơn hoặc hào hiệp ít hơn so với một sinh viên được chọn ngẫu nhiên. Trong trường hợp không có thông tin hữu ích nào mới, giải pháp Bayes tồn tại cùng với các hệ số gốc.

Nisbett và Borgida đã đề nghị hai nhóm sinh viên xem những đoạn ghi hình và dự đoán hành vi của hai cá nhân nọ. Những sinh viên trong nhóm đầu tiên chỉ được biết về diễn tiến của thực nghiệm trợ giúp, không biết gì về kết quả. Các dự đoán của họ đã phản ánh quan điểm của họ về bản chất con người và sự hiểu biết của họ về tình huống đó. Như bạn có thể trông đợi, họ đã dự đoán rằng cả hai cá nhân nọ đều đã có thể ngay lập tức đáp ứng khẩn cầu giúp đỡ của nạn nhân. Nhóm sinh viên thứ hai đã biết cả diễn tiến cuộc thử nghiệm lẫn các kết quả. Sự so sánh những dự đoán của hai nhóm sinh viên cung cấp một câu trả lời cho câu hỏi quan trọng: Những sinh viên này có lĩnh hội được chút gì từ các kết quả của thử nghiệm trợ giúp nhằm thay đổi đáng kể cách nghĩ của họ không? Câu trả lời ở đây thật rõ ràng: Họ đã chẳng lĩnh hội được gì cả. Những dự đoán của họ về hai cá nhân kia không thể phân biệt được với những dự đoán được đưa ra bởi những sinh viên mà đã không được tiếp cận với các kết quả thống kê của cuộc thử nghiệm. Họ đã biết hệ số gốc trong nhóm mà từ đó các cá nhân được chọn ra, nhưng họ vẫn tin chắc rằng những người mà họ thấy trong đoạn băng đã nhanh chóng giúp đỡ người lạ mặt bị lâm nạn kia.

Đối với các giảng viên Tâm lý học, những hàm ý của nghiên cứu này thật nản lòng. Khi chúng tôi giảng cho các sinh viên của mình về hành vi của con người trong thực nghiệm trợ giúp, chúng tôi kỳ vọng họ sẽ lĩnh hội được một vài điều mà họ đã không được biết trước đó, chúng tôi mưu cầu thay đổi cho được cách họ nghĩ về hành vi của con người trong một vài tình huống điển hình. Mục tiêu này đã không được hoàn thành trong nghiên cứu của Nisbett-Borgida và không có lý do nào để tin rằng các kết quả ấy có thể đã khác đi nếu họ lựa chọn một thực nghiệm tâm lý gây ngạc nhiên nào khác. Thực vậy, Nisbett và Borgida đã báo cáo các phát hiện tương tự trong bài giảng của một nghiên cứu khác, tại đó áp lực xã hội vừa phải đã là nguyên nhân khiến người ta chịu đựng những cơn sốc điện đau đớn nhiều hơn so với hầu hết chúng ta (và họ) có thể ngờ được. Những sinh viên nào không phát triển được một sự nhận thức mới về sức mạnh của thể chế xã hội thì chẳng lĩnh hội được chút giá trị gì từ cuộc thử nghiệm. Những dự đoán họ đưa ra về những người lạ mặt ngẫu nhiên, hoặc về hành vi của bản thân họ, chỉ ra rằng họ chưa hề thay đổi quan điểm của mình về cách họ đã từng cư xử. Nói theo cách của Nisbett và Borgida thì những sinh viên “miễn nhiễm bản thân họ một cách thanh thản” (bạn bè và những người xung quanh họ) khỏi những kết luận của các thực nghiệm gây ngạc nhiên cho họ. Tuy nhiên, các giảng viên ngành Tâm lý học không nên tuyệt vọng bởi Nisbett và Borgida đã tường thuật theo một cách khiến các sinh viên của họ hiểu rõ mấu chốt của thử nghiệm trợ giúp. Họ đã tổ chức một nhóm sinh viên mới và giảng giải cho họ về diễn tiến của thực nghiệm nhưng đã không tiết lộ cho họ biết các kết quả của nhóm. Họ đã chiếu hai đoạn băng và chỉ nói với sinh viên của mình rằng hai cá nhân mà họ vừa mới quan sát kia đã không giúp đỡ người lạ mặt, sau đó đề nghị nhóm sinh viên đoán các kết quả tổng thể. Kết quả thật ấn tượng: Những đoán định của nhóm sinh viên chính xác đến tuyệt đối.

Tập cho những sinh viên này bất cứ khái niệm tâm lý nào mà họ chưa hề biết trước đó, bạn phải làm cho họ ngạc nhiên. Nhưng điều ngạc nhiên nào làm được việc đó? Nisbett và Borgida đã phát hiện ra rằng khi họ giới thiệu với các sinh viên của mình một thực tế gây ngạc nhiên, những sinh viên này đã xoay xở để lĩnh hội nhưng không thu được gì cả. Nhưng khi những sinh viên này ngạc nhiên bởi những tình thế riêng biệt - hai con người tử tế đã không ra tay giúp đỡ – họ đã ngay lập tức đưa ra sự tổng hợp và đã kết luận rằng việc giúp đỡ này phức tạp hơn những gì họ nghĩ. Nisbett và Borgida tổng hợp các kết quả trong một câu đáng nhớ:

Các chủ thể không sẵn sàng rút ra các chi tiết từ vấn đề tổng thể mà lại sẵn lòng suy ra vấn đề tổng thể từ các chi tiết.

Đây quả là một kết luận hết sức quan trọng. Những người được chỉ cho thấy những thực tế thống kê gây ngạc nhiên về hành vi của con người có thể bị ấn tượng tới mức kể cho bạn bè của mình nghe về điều mà họ được nghe, nhưng điều ấy không có nghĩa là họ đã thực sự hiểu là thế giới của họ đã thực sự thay đổi. Bài kiểm tra tâm lý này liệu có phải là sự am hiểu của bạn về những tình huống mà bạn gặp phải đã thay đổi, hay liệu có phải bạn đã lĩnh hội được một thực tại mới. Ở đây có một khoảng cách khá sâu sắc giữa tư duy của chúng ta về các số liệu thống kê và tư duy của chúng ta về các tình huống riêng biệt. Các kết quả thống kê với cách lý giải theo kiểu nhân quả đã tác động lên tư duy của chúng ta mạnh mẽ hơn so với thông tin không mang yếu tố nhân quả tác động lên chúng ta. Nhưng ngay cả những con số thống kê đầy thuyết phục cũng sẽ không thay đổi được niềm tin lâu bền hay những niềm tin đã bám rễ ăn sâu trong tiềm thức gắn với mỗi người trải nghiệm trong từng cá nhân chúng ta. Mặt khác, các tình huống riêng biệt gây ngạc nhiên có một tác động mạnh mẽ và là một công cụ hữu hiệu hơn cho công tác giảng dạy bộ môn Tâm lý học bởi vì điều phi lý cần phải được giải quyết và gán vào một câu chuyện nhân quả. Đây cũng là lý do tại sao cuốn sách này lại bao gồm những câu hỏi được nhắm thẳng tới độc giả. Bạn có khả năng sẽ lĩnh hội được điều gì đó qua việc phát hiện ra những ngạc nhiên trong hành vi của bản thân hơn là qua việc nghe kể về những thực tại gây ngạc nhiên và về con người nói chung.

BÀN VỀ CÁC PHÉP NHÂN QUẢ VÀ THỐNG KÊ

“Chúng ta không thể cho rằng họ sẽ thực sự lĩnh hội được điều gì đó từ những con số thống kê không đáng kể này. Hãy chỉ cho họ một hoặc hai tình huống riêng biệt điển hình chi phối Hệ thống1 của họ.”

“Không cần phải lo lắng khi thông tin thống kê đang bị lờ đi. Ngược lại, nó sẽ ngay lập tức được sử dụng để bồi đắp thành một khuôn mẫu.”

Còn nữa

 

Phần 2 - Chương 17: Sự hồi quy về mức trung bình

Bấm để xem

Trong suốt sự nghiệp nghiên cứu của mình, tôi cảm thấy hài lòng nhất với một trong những thực nghiệm mà tôi đã tiến hành trong quãng thời gian tôi dạy bộ môn Tâm lý học cho không lực của Israel. Mục đích của môn học nhằm đào tạo cho các chỉ huy phi đội cải thiện khả năng gây ảnh hưởng của mình đến các sĩ quan trong phi đội của không lực Israel. Tôi đã giảng về nguyên tắc quan trọng của kỹ năng đào tạo trong việc áp dụng phần thưởng dành cho hiệu quả công việc, tốt hơn là việc áp dụng hình phạt dành cho công việc kém hiệu quả. Nguyên tắc này được kiểm chứng bởi rất nhiều bằng chứng thuyết phục từ các nghiên cứu về chim bồ câu, chuột, một số loài động vật khác và con người.

Khi tôi kết thúc bài giảng tâm huyết của mình, một trong những viên chỉ huy dày dạn kinh nghiệm nhất của không lực Israel đã giơ tay và trình bày một bài diễn thuyết ngắn của mình. Anh ta thừa nhận rằng việc áp dụng phần thưởng dành cho thành tích tiến bộ có thể là tốt với lũ chim nhưng anh ta cũng phủ nhận rằng phương pháp này không phù hợp để áp dụng đối với các sĩ quan không quân dự bị. Đây là những gì anh ta đã phát biểu: “Trong rất nhiều dịp, tôi đã từng tán dương các sĩ quan không quân dự bị bởi họ đã hoàn thành một số động tác nhào lộn trên không. Và những lần tiếp sau đó mặc dù họ cũng thực hiện cùng động tác nhào lộn trên không ấy nhưng họ lại làm tệ hơn lần trước. Mặt khác, tôi thường gào vào tai nghe của học viên khi họ thực hiện động tác nhào lộn trên không đó không tốt và tôi nhận thấy nhìn chung họ đã làm tốt hơn trong lần thử kế tiếp. Bởi vậy, làm ơn đừng nói với chúng tôi rằng việc sử dụng phần thưởng thì tốt còn việc sử dụng hình phạt thì không tốt, bởi sự mâu thuẫn này thực sự đã xảy ra trong chính tình huống mà tôi đang ví dụ.”

Đó quả là một khoảnh khắc vui sướng tuyệt vời. Khi nghe những gì anh ta nói, tôi thực sự cảm thấy mình đã hiểu thông suốt một nguyên tắc thống kê mà tôi đã từng giảng dạy trong nhiều năm nay. Vị chỉ huy nọ nói đúng nhưng anh ta không thực sự hiểu bản chất của vấn đề. Sự quan sát của anh ta rất tinh tế và chính xác. Đúng là những dịp mà anh ta khích lệ thành tích tốt của các sĩ quan đó, có thể là diễn ra sau một thành tích không tốt của các sĩ quan này trước đó và những lần anh ta quở trách thành tích không tốt của các sĩ quan này được tiếp nối bởi một sự tiến bộ khác thường của chính các sĩ quan này. Nhưng kết luận mà anh ta đã rút ra về tính khả thi của việc áp dụng thưởng phạt hoàn toàn không phù hợp trong tình huống này. Thứ mà anh đã từng quan sát được, chúng được gọi là sự hồi quy về mức trung bình, thứ xảy ra trong tình huống này là do những dao động ngẫu nhiên trong thứ hạng thành tích quyết định. Cố nhiên, anh ta đã tán dương khi một sĩ quan dự bị có thành tích vượt trội hơn so với mức trung bình của thành tích mà anh ta có thể đạt được. Nhưng sĩ quan dự bị nọ chắc hẳn chỉ là ăn may với sự nỗ lực trong một tình huống cụ thể và bởi vậy rất có thể đó là nguyên nhân (sự may mắn này không xuất hiện nữa) làm giảm thành tích ở những lần khác bất chấp việc anh sĩ quan này có được tán dương hay không. Tương tự như vậy, vị chỉ huy đã có thể hét toáng vào tai nghe của sĩ quan dự bị khi thành tích của người này tệ bất thường và bởi vậy rất có khả năng anh sĩ quan này sẽ tiến bộ trong những lần thực hiện tiếp theo bất chấp việc người chỉ huy có làm gì anh sĩ quan này hay không. Vị chỉ huy đã gán một sự diễn giải kiểu nhân quả với những dao động thường thấy ở một tiến trình ngẫu nhiên trong một tình huống cụ thể để chứng minh cho việc anh ta thấy việc áp dụng hình thức thưởng phạt không phù hợp trong việc huấn luyện sĩ quan dự bị.

Sự thách thức đã kêu gọi một phản ứng, nhưng một bài học đại số về dự đoán sẽ không có đáp án theo cách đơn giản thế (theo quy luật nhân quả) mà anh chỉ huy này gán cho. Thay vào đó, để giúp các học viên này hiểu nguyên tắc mà tôi đang giảng dạy bằng việc đưa ra một ví dụ, trong ví dụ này, tôi đã sử dụng một mẩu phấn để đánh dấu một vạch đích trên nền nhà. Tôi đã yêu cầu mỗi viên chức trong phòng xoay lưng lại vạch đích và tung hai đồng xu về hướng vạch đích liên tiếp mà không nhìn. Tôi đã đo lường các khoảng cách từ vạch đích và viết hai kết quả của từng người tham gia lên một tấm bảng. Sau đó tôi viết lại các kết quả theo trình tự, từ thành tích tốt nhất cho tới thành tích tệ nhất trong lần thử thứ nhất. Có vẻ như là hầu hết (nhưng không phải là tất cả) những ai đã thực hiện tốt nhất lần thứ nhất đều có thành tích kém đi trong lần thử thứ hai của mình và những ai có thành tích tồi tệ trong lần thực hiện thứ nhất thường lại tiến bộ vào lần thử kế tiếp. Tôi đã chỉ ra cho các chỉ huy thấy rằng thứ họ nhìn được trên bảng đã trùng với thứ mà tôi thấy về thành tích của các cuộc diễn tập nhào lộn trên không trong ví dụ của vị chỉ huy trên. Đó là với những cố gắng liên tiếp, thì thành tích kém về cơ bản được nối tiếp bởi thành tích tiến bộ và thành tích tốt được nối tiếp bởi thành tích sa sút, mà không hề có bất cứ sự trợ giúp nào hoặc bất kỳ lời tán dương hay lời quở trách nào.

Phát hiện mà tôi có được vào ngày hôm đó chính là những gì vị sĩ quan chỉ huy không quân đã hiểu nhầm trong một sự ngẫu nhiên đáng tiếc ở ví dụ trên. Bởi họ đã quở trách những sĩ quan dự bị khi thành tích của các sĩ quan này kém, phần lớn họ đã được thưởng bởi một thành tích tiến bộ sau đó, dù cho sự quở trách thực sự không hẳn là nguyên nhân dẫn đến sự tiến bộ của họ. Hơn thế nữa, các vị chỉ huy cũng không phải là người duy nhất hiểu nhầm như vậy. Tôi đã từng đối mặt với một sự hiểu nhầm đáng tiếc như thế, khi tôi nghiên cứu về trạng thái của con người, về sự phản hồi mà qua đó cuộc sống phơi bày cho chúng ta một sự thật, thật trớ trêu. Bởi vì chúng ta thường có xu hướng tử tế với người khác khi họ làm vừa lòng chúng ta và cáu bẳn khi họ làm điều ngược lại, nhưng sự thật lại rất phũ phàng. Qua số liệu thống kê mà tôi đã làm trong thực nghiệm lại cho thấy chúng ta bị trừng phạt bởi hành động tử tế và lại được đền ơn bởi hành động cáu bẳn.

TÀI NĂNG VÀ MAY MẮN

Một vài năm trước, John Brockman là biên tập viên của trang báo mạng Edge, đã đề nghị một số nhà khoa học đưa ra “phương trình ưa thích” của họ. Dưới đây là những gợi ý của tôi:

Thành công = tài năng + may mắn.

Thành công rực rỡ = một chút ít tài năng + phần nhiều
may mắn.

Gợi ý này không hề gây bất ngờ rằng may mắn thường góp phần mang lại những kết quả đáng kinh ngạc, khi chúng tôi ứng dụng phương trình này vào hai ngày đầu của vòng thi đấu gôn ở trình độ cao. Để giúp cho dễ hiểu, tôi giả định rằng trong cả hai ngày này điểm số trung bình của các đấu thủ dừng ở 72 gậy chuẩn. Chúng tôi tập trung vào một tay gôn đã thi đấu rất tốt trong ngày đầu tiên, kết thúc với một điểm số là 66. Chúng ta có thể rút ra được gì từ điểm số xuất sắc này? Một kết luận tức thì, đó là tay gôn này tài năng hơn hẳn tài năng trung bình của các đối thủ trong vòng thi đấu. Công thức cho sự thành công đưa ra một kết luận khác được giải thích tương tự là tay gôn chơi tốt ở ngày thứ nhất chắc hẳn đã may mắn nhiều hơn đại đa số các tay gôn khác vào ngày thi đấu đó. Nếu bạn thừa nhận rằng tài năng và may mắn cùng dự phần vào thành công, thì việc kết luận tay gôn thi đấu tốt nhất kia là may mắn thì cũng giống như việc kết luận anh ta là một tài năng.

Vì lẽ ấy, nếu bạn tập trung vào một tay gôn ghi điểm trên năm gậy chuẩn vào ngày hôm đó, bạn có lý do để kết luận rằng tay gôn ấy vừa chơi kém vừa có một ngày xui xẻo. Dĩ nhiên, bạn biết được rằng cả hai kết luận này đều không chắc chắn (không thể khẳng định kết luận nào sai, kết luận nào đúng). Ở ví dụ này, rất có thể là tay gôn đã ghi 77 gậy chuẩn thực sự rất tài năng nhưng cũng có một ngày xui xẻo khác thường. Dù rằng, những kết luận này không chắc chắn. Có lẽ, những kết luận sau đây từ điểm số của ngày thứ nhất là hợp lý và thường sẽ đúng nhiều hơn là sai.

Điểm số trên trung bình vào ngày thứ nhất = tài năng trên trung bình + may mắn vào ngày thứ nhất.

Và:

Điểm số dưới trung bình vào ngày thứ nhất = tài năng dưới trung bình + không may vào ngày thứ nhất.

Giờ thì giả sử bạn biết được điểm số của một tay gôn vào ngày thứ nhất và được yêu cầu dự đoán điểm số của anh ta vào ngày thứ hai. Bạn kỳ vọng tay gôn này vẫn tiếp tục giữ được phong độ như vậy trong ngày thứ hai, do vậy phán đoán tốt nhất của bạn sẽ là “trên mức trung bình” đối với tay gôn thứ nhất và “dưới mức trung bình” đối với tay gôn thứ hai. Dĩ nhiên, may mắn lại là một vấn đề khác mà ta phải bàn tới. Khi bạn không thể dự đoán được sự may mắn của các tay gôn vào ngày thứ hai (hay bất cứ ngày nào), dự đoán tốt nhất của bạn hẳn phải là “mức trung bình”, chứ không phải là “tốt” hay “xấu”. Điều này có nghĩa là trong tình trạng không có bất cứ thông tin nào khác thì dự đoán tốt nhất của bạn về điểm số của các tay gôn vào ngày thứ hai không nên lặp lại dự đoán thành thích của họ vào ngày thứ nhất. Dưới đây là điều tốt nhất bạn có thể nói:

• Tay gôn đã thể hiện tốt vào ngày thứ nhất có khả năng sẽ thành công tương tự vào ngày thứ hai nhưng kém hơn ngày thứ nhất, bởi sự may mắn mà anh ta đã có trong ngày thứ nhất không chắc duy trì được đến ngày thứ hai.
• Tay gôn mà đã thể hiện kém vào ngày thứ nhất sẽ chắn chắn ở mức dưới trung bình vào ngày hai nhưng sẽ có cải thiện hơn ngày thứ nhất, bởi vận đen của anh ta chắn hẳn không tiếp diễn đến ngày thứ hai.

Chúng ta cũng trông đợi khoảng cách giữa hai tay gôn được rút ngắn vào ngày thứ hai, mặc dù dự đoán tốt nhất của chúng ta đó là tay gôn thứ nhất sẽ vẫn thể hiện tốt hơn tay gôn thứ hai.

Các sinh viên của tôi luôn ngạc nhiên khi nghe rằng thành tích được dự đoán tốt nhất vào ngày thứ hai có thể phù hợp hơn, ở gần với mức trung bình hơn thứ chứng cứ thu thập được dựa vào điểm số của ngày thứ nhất. Đây chính là lý do tại sao mà hình mẫu này được gọi là “sự hồi quy về mức trung bình”. Điểm số ban đầu càng cao, sự hồi quy mà chúng ta mong đợi càng lớn, bởi một điểm số tốt ám chỉ một ngày cực kỳ may mắn. Sự dự đoán hồi quy là hợp lẽ nhưng độ chính xác của chúng cũng không được đảm bảo. Một vài tay gôn đã ghi được 66 điểm vào ngày thứ nhất thậm chí còn có thể chơi tốt hơn vào ngày thứ hai nếu như anh ta tận dụng được vận may. Nhưng hầu hết sẽ chơi tệ hơn, bởi vận may của họ chẳng mấy mà còn trên mức trung bình (vì theo phép tính về hồi quy thì nó sẽ có xu hướng đưa về mức trung bình).

Giờ chúng ta hãy cùng đi ngược lại chiều thời gian. Sắp xếp thứ tự các gôn thủ qua thành tích của họ trong ngày thứ hai và nhìn vào thành tích của họ ở ngày thứ nhất. Bạn sẽ phát hiện ra đúng hình mẫu tương tự của sự hồi quy về mức trung bình. Các gôn thủ chơi tốt hơn vào ngày thứ hai hẳn đã gặp may mắn trong ngày hôm đó và dự đoán chuẩn xác nhất đó là họ đã ít may mắn hơn và đã chơi ít hiệu quả hơn vào ngày thứ nhất. Sự thực là bạn quan sát thấy sự hồi quy khi bạn dự đoán một biến cố trước đó và từ một biến cố sau đó sẽ có thể giúp thuyết phục bạn rằng sự hồi quy không thể đưa ra được một sự lý giải nhân quả.

Hiệu ứng hồi quy có mặt ở khắp nơi và vì vậy chúng ta dễ bị nhầm lẫn với những câu chuyện nhân quả nhằm lý giải cho hiệu ứng hồi quy này. Một ví dụ được biết đến nhiều đó là “vận rủi Sports Illustrated”, với tuyên bố rằng một vận động viên có ảnh xuất hiện trên trang bìa của một tờ tạp chí bị cho là sẽ có thành tích tồi tệ trong mùa giải kế tiếp. Sự tự tin thái quá cộng với sự thúc ép của việc chạm tới những dự đoán cao dường như thường được giải thích cho hệ quả. Nhưng ở đây tồn tại một bản miêu tả đơn giản hơn về vận rủi: Một vận động viên có ảnh được chọn đăng trên trang bìa tạp chí Sports Illustrated hẳn đã thể hiện cực kỳ tốt trong mùa giải trước đó, hẳn nhiên cùng với sự giúp sức của “cú hích” đến từ vận may mà vận may lại vốn không tồn tại mãi mãi (nên yếu tố vận may này có thể giải thích cho việc anh ta bị thất bại ở mùa kế tiếp vì vận may không còn ở bên anh ta nữa).

Tôi đã tình cờ theo dõi môn trượt tuyết nam tại Thế vận hội Mùa đông trong khi tôi cùng Amos viết một bài báo về sự dự đoán trực giác. Mỗi một vận động viên có hai lượt trượt trong ngày thi đấu đó và các kết quả đã được cộng lại để lấy điểm số cuối cùng. Tôi đã giật mình khi nghe những lời bình phẩm từ tay bình luận viên trong khi các vận động viên đang chuẩn bị cho lượt trượt thứ hai của họ: “Đội Na Uy đã có một màn trình diễn ấn tượng, Vận động viên này hẳn đang căng thẳng, hy vọng anh ta có thể bảo vệ được vị trí dẫn đầu của mình và chắc hẳn anh ta sẽ thể hiện kém hơn lượt trượt thứ nhất” hoặc “Đội Thụy Điển đã có một màn biểu diễn tồi tệ đầu tiên và giờ đây vận động viên này biết được rằng mình chẳng còn gì để mất và có lẽ anh ta cảm thấy thoải mái. Cảm giác thoải mái này có thể sẽ giúp anh ta biểu diễn tốt hơn ở lượt trượt thứ hai tới.” Bình luận viên này rõ ràng đã nhận ra sự hồi quy về mức trung bình và đã hình dung ra một câu chuyện nhân quả mà chẳng hề có căn cứ nào cả. Câu chuyện ấy tự thân nó thậm chí đã có thể đúng. Có lẽ nếu chúng ta đo được mạch đập của từng vận động viên trước mỗi lượt trượt thì chúng ta đã có thể biết được liệu rằng họ thật sự có thoải mái hơn sau một lượt trượt tồi tệ không. Và có khi kết quả đo mạch lại không giống như dự đoán của tay bình luận viên. Điểm đáng ghi nhớ đó là sự thay đổi từ lượt trượt thứ nhất sang lượt thứ hai mà không cần tới một sự giải thích nhân quả. Đó là một kết quả chính xác không thể tránh khỏi của thực tế rằng may mắn đã chiếm một phần trong kết quả của lượt trượt đầu tiên. Chúng ta có thể đều thiên về một cách diễn giải nhân quả, đây không phải một câu chuyện vô cùng thỏa đáng nhưng đó lại là cách lý giải cho tất cả các câu chuyện mà chúng ta thường làm.

HIỂU VỀ SỰ HỒI QUY

Cho dù không được phát hiện hay được hiểu không đúng thì hiện tượng hồi quy vẫn xa lạ với trí não con người. Quả thực là quá xa lạ tới nỗi lần đầu tiên nó được nhìn nhận và hiểu đúng sau khi “học thuyết trọng lực” ra đời được 200 năm và phép tính vi phân ra đời. Hơn thế nữa, rất khó khăn để những bộ não vĩ đại nhất Vương quốc Anh thế kỷ XIX có thể tìm ra ý nghĩa của nó vì thực chất nó thực sự là một phép tính khó.

Sự hồi quy về mức trung bình đã được phát hiện và đặt tên vào cuối thế kỷ XIX bởi Sir Francis Galton, một người gần như là anh em họ với Charles Darwin và là một nhà bác học nổi tiếng. Bạn có thể cảm nhận được phát hiện quan trọng này trong một bài báo ông đã cho đăng vào năm 1886 với nhan đề “Sự hồi quy về giá trị trung bình trong vóc người di truyền” trong đó giải trình bằng các số đo của các thế hệ con cháu kế tiếp nhau và bằng những so sánh về chiều cao của trẻ em với chiều cao của cha mẹ chúng. Ông viết về những nghiên cứu của mình đối với các thế hệ con cháu như sau:

Họ đã tìm ra các kết quả thật đáng chú ý và tôi đã sử dụng chúng làm nền tảng cho một bài giảng trước Học viện Hoàng gia và ngày 9 tháng Hai, năm 1877. Điều này đã được hiển hiện từ những thực nghiệm mà thế hệ con cái đã không có xu hướng giống với những di truyền về tầm thước của cha mẹ, mà lại luôn có xu hướng thấp hơn so với cha mẹ của chúng và có xu hướng nhỏ nhắn hơn thế hệ cha mẹ, trong trường hợp cha mẹ chúng to lớn. Nhưng con cái lại có xu hướng to lớn hơn thế hệ cha mẹ chúng, trong trường hợp thế hệ cha mẹ chúng vô cùng nhỏ nhắn. Các thực nghiệm sâu hơn đã phát hiện thêm rằng sự hồi quy về mức trung bình tỷ lệ thuận với độ lệch của mẫu con cái so với cha mẹ chúng.

Galton rõ ràng là đã kỳ vọng cử tọa uyên thâm của mình tại Học viện Hoàng gia – Hiệp hội nghiên cứu độc lập lâu đời nhất trên thế giới kinh ngạc bởi “nhận xét đáng ghi nhớ” giống như ông đã từng nhận xét. Điều thực sự đáng ghi nhớ ở đây là ông đã kinh ngạc bởi một quy luật thống kê vốn dĩ rất bình thường và dễ hiểu, đơn giản như việc con người chúng ta hít thở không khí vậy. Các hiệu ứng hồi quy có thể được phát hiện ra ở bất cứ thứ gì chúng ta thấy nhưng chúng ta không hề hiểu chúng thực sự là gì. Chúng lẩn khuất trong cái nhìn giản đơn của chúng ta. Điều đó đã ngốn của Galton vài năm nghiên cứu để tìm ra mô hình hồi quy về tầm thước của thế hệ con cái cho tới khái niệm rộng hơn cho rằng sự hồi quy chắc chắn xảy ra khi mối tương giao giữa hai thước đo dưới chuẩn và ông đã áp dụng học thuyết của các nhà thống kê học hàng đầu của thời đại ông sống để kiểm chứng kết luận đó.

Một trong số hàng trăm trở ngại mà Galton cần phải vượt qua đó là bài toán đo lường sự hồi quy giữa các biến số được đo lường bởi các tỷ lệ khác nhau, ví dụ trọng lượng tương thích với việc chơi piano. Bài toán được giải quyết nhờ việc sử dụng chuẩn chung như là mức tham chiếu tiêu chuẩn. Hãy thử hình dung rằng trọng lượng thích hợp cho việc chơi đàn piano đã từng được đo lường ở 100 trẻ nhỏ ở đủ lứa tuổi đến từ một trường tiểu học và lũ trẻ này đã được phân hạng từ cao tới thấp với từng thước đo chuẩn. Nếu Jane xếp hạng 3 trong kỹ thuật chơi piano và thứ 27 về trọng lượng, có thể kết luận rằng cô bé là một nghệ sĩ piano “cừ” hơn so với chiều cao của mình. Chúng ta hãy cùng làm vài phép giả định sẽ giúp chúng ta dễ hiểu hơn:

Ở bất cứ lứa tuổi nào:

• Việc chơi đàn piano tốt phụ thuộc duy nhất vào số giờ tập luyện trong tuần.
• Trọng lượng cơ thể phụ thuộc duy nhất vào số lượng kem trẻ ăn.
• Lượng kem tiêu thụ và số giờ tập hàng tuần không có liên quan gì.

Giờ hãy sử dụng các thứ hạng (hoặc các điểm chuẩn mà các nhà thống kê học ưa dùng), chúng ta có thể viết ra một vài phương trình như sau:

Trọng lượng = độ tuổi + lượng kem tiêu thụ

Chơi piano = độ tuổi + số giờ tập luyện hàng tuần

Bạn có thể thấy rằng ở đây sẽ có sự hồi quy về mức trung bình khi chúng ta dự đoán khả năng chơi piano từ trọng lượng cơ thể, hoặc ngược lại. Nếu tất cả những gì bạn được biết về Tom đó là cậu bé xếp thứ 12 về trọng lượng (khá cao so với mới trung bình ở tuổi của cậu), bạn có thể suy ra (qua thống kê) rằng cậu hẳn phải lớn hơn so với độ tuổi trung bình và hẳn cũng ăn nhiều kem hơn những đứa trẻ khác. Nếu tất cả những gì chúng ta biết về Barbara đó là cô bé xếp hạng 85 trong hạng mục piano (dưới mức trung bình của nhóm rất nhiều), bạn có thể suy ra rằng cô ta tài năng và có thể luyện tập ít hơn phần đông những đứa trẻ khác.

Hệ số tương quan giữa hai thước đo, thứ biến thiên giữa 0 và 1, là một thước đo thuộc trọng số tương đối về các yếu tố mà chúng cùng chung thuộc tính. Ví dụ, tất cả chúng ta đều có chung một nửa số gen di truyền với bố hoặc mẹ của mình, và đối với những đặc trưng mà trong đó các yếu tố môi trường có ảnh hưởng tương đối, ví dụ như chiều cao, mối tương quan giữa cha mẹ và con cái không vượt quá .50. Để hiểu đúng ý nghĩa của thước đo tương quan, hãy tìm hiểu một số ví dụ về các hệ số dưới đây:

• Mối tương quan giữa kích thước của các vật thể được đo lường với độ chuẩn xác trong tiếng Anh hoặc các đơn vị (hệ mét) chuẩn đo là 1. Bất cứ yếu tố nào tác động tới một thước đo thì cũng ảnh hưởng tới cái còn lại; 100% các yếu tố quyết định (định thức) được dự phần.
• Mối tương quan giữa chiều cao và trọng lượng trong số đàn ông trưởng thành người Mỹ là .41. Nếu bạn bao hàm cả phụ nữ và trẻ em, mối tương quan có thể sẽ cao hơn rất nhiều, bởi giới tính của cá thể và độ tuổi ảnh hưởng tới cả chiều cao lẫn cân nặng của họ, nâng trọng số tương quan của các yếu tố chung lên.
• Mối tương quan giữa điểm số SAT và hệ số GPA là xấp xỉ .60. Tuy nhiên, mối tương quan giữa các bài kiểm tra năng khiếu với việc đỗ tốt nghiệp thấp hơn nhiều. Nếu mọi người cùng có năng khiếu như nhau, những khác biệt trong thước đo này không chắc đã chiếm một vai trò quan trọng đối với các thước đo thành công.
• Mối tương quan giữa mức thu nhập với trình độ học vấn tại Mỹ xấp xỉ .40.
• Mối tương quan giữa thu nhập gia đình với bốn số cuối số điện thoại của họ là 0.

Điều này đã ngốn của Francis Galton một vài năm nghiên cứu để ngộ ra rằng mối tương quan và sự hồi quy không phải là hai khái niệm mà là những phối cảnh khác nhau trên cùng một khái niệm. Quy tắc chung hoàn toàn không khó hiểu nhưng mang lại những hệ quả đáng ngạc nhiên là: Phải chăng sự tương quan giữa hai điểm số là không hoàn chỉnh, hay đó sẽ là sự hồi quy về mức trung bình. Để minh chứng cho sự hiểu biết sâu sắc của Galton, hãy lựa một tình huống mà hầu hết mọi người cảm thấy khá thú vị:

Những phụ nữ vô cùng thông minh có chiều hướng kết hôn với những người đàn ông kém thông minh hơn mình.

Bạn có thể bắt đầu một cuộc chuyện trò lý thú ở một bữa tiệc bằng cách cố gắng tìm kiếm câu trả lời cho tình huống trên, và bạn bè của bạn sẽ chẳng khó dễ gì mà không đáp lại câu hỏi của bạn. Ngay cả những người đã từng có một vài lần tiếp xúc với các con số thống kê cũng sẽ diễn giải một cách vô thức theo chiều hướng nhân quả. Một số người có thể nghĩ tới việc những người phụ nữ vô cùng thông minh muốn tránh sự ganh đua từ những người đàn ông cùng trình độ với họ, hoặc tới việc bị ép buộc phải thỏa hiệp trong sự chọn lựa của họ về người chồng bởi những người đàn ông thông minh không muốn cạnh tranh với những người phụ nữ thông minh. Những lý giải gượng gạo hơn sẽ được đặt ra tại một bữa tiệc thú vị. Giờ hãy xem xét tuyên bố sau:

Mối tương quan giữa các chỉ số thông minh của những người chồng/vợ thấp hơn mức chuẩn.

Tuyên bố này rõ ràng là đúng và chẳng chút thú vị gì. Ai có thể là người trông đợi sự tương quan đạt chuẩn? Chẳng có gì để lý giải ở đây cả. Nhưng lời phát biểu mà bạn đã thấy thú vị và lời phát biểu bạn thấy tầm phào lại ngang bằng nhau trên phương diện đại số. Nếu mối tương quan giữa sự thông minh của người chồng/vợ thấp hơn chuẩn (và nếu những người đàn ông và phụ nữ ở mức trung bình không khác nhau về độ thông minh), khi đó một khẳng định chắc chắn rằng đa số những người phụ nữ rất thông minh sẽ kết hôn với những người chồng kém thông minh hơn họ (và dĩ nhiên là ngược lại). Sự quan sát được hồi quy về mức trung bình không thể thú vị hơn hay hợp lý hơn trong mối tương quan không hoàn chỉnh này.

Hẳn bạn sẽ đồng cảm với khó khăn của Galton khi tìm hiểu khái niệm về sự hồi quy. Quả nhiên vậy, nhà thống kê học David Freedman đã nói rằng nếu đề tài hồi quy được đề cập đến trong một phiên tòa hình sự hoặc dân sự, bên nào phải lý giải sự hồi quy với thẩm phán sẽ là bên thua kiện. Tại sao công việc này lại khó khăn tới vậy? Lý do chính cho sự khó khăn ấy là chủ đề trở đi trở lại trong cuốn sách này: Trí não của chúng ta có khuynh hướng ngả về những lý giải mang tính nhân quả một cách mạnh mẽ và chúng không xoay xở tốt với “những số liệu thống kê không đáng kể”. Khi sự chú tâm của chúng ta được hướng đến một biến cố, trí nhớ liên kết sẽ tìm kiếm cho biến cố ấy một nguyên do, chính xác hơn là sự kích hoạt sẽ trải rộng một cách tự động tới bất cứ nguyên do nào đã được lưu trữ sẵn trong bộ nhớ của chúng ta. Các lý giải mang tính nhân quả sẽ được đưa ra khi sự hồi quy được nhận diện, nhưng chúng sẽ sai bởi sự thực là sự hồi quy về mức trung bình cần tới một sự lý giải nhưng không cần một nguyên nhân để chứng minh. Biến cố thu hút được sự chú ý của chúng ta trong vòng đấu gôn chính là sự sa sút thành tích thường xuyên của các gôn thủ đã thành công trong ngày thứ nhất. Lời giải thích tốt nhất cho tình huống này là những tay gôn nọ đã gặp may bất thường vào ngày hôm đó, nhưng giải thích này thiếu đi sức thuyết phục của tính nhân quả - thứ mà trí não chúng ta thích dùng hơn. Thay vào đó, chúng ta phải tốn rất nhiều công sức để có được những lý giải thú vị về các hiệu ứng hồi quy. Một nhà chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh - người đã tuyên bố một cách chính xác rằng “doanh nghiệp đã kinh doanh hiệu quả trong năm nay bởi vì đã từng kinh doanh kém hiệu quả trong năm ngoái”, chắc hẳn phát ngôn “ngu ngốc” đó chỉ được phát trên sóng phát thanh lần duy nhất đó. Những khó khăn của chúng tôi với khái niệm về sự hồi quy khởi nguồn từ cả Hệ thống 1 lẫn Hệ thống 2. Không có chỉ dẫn đặc biệt nào và khá ít các tình huống ngay cả sau khi có một vài chỉ dẫn dưới dạng thống kê, mối quan hệ giữa sự tương quan và sự hồi quy vẫn còn mơ hồ, khó lý giải. Hệ thống 2 thấy thật khó khăn để hiểu được và lĩnh hội được mối tương quan giữa chúng. Một phần là bởi do những ảnh hưởng trực tiếp của Hệ thống 1 về những lý giải mang tính nhân quả vốn là một đặc trưng của Hệ thống 1, không phải là thế mạnh của Hệ thống 2.

“Trẻ bị suy nhược đã được điều trị bằng một thức uống giàu năng lượng giúp cải thiện một cách đáng kể qua một liệu trình chữa trị kéo dài ba tháng.”

Tôi đã dựng lên tít báo ấy, nhưng thực tế những gì nó đề cập là đúng: Nếu bạn điều trị cho một nhóm gồm những đứa trẻ bị suy nhược trong một thời gian với một thức uống tăng lực, chúng sẽ được cải thiện sức khỏe đáng kể. Đây cũng chính là tình huống mà những đứa trẻ bị suy nhược đã dành ra một quãng thời gian để luyện tập trò trồng cây chuối hoặc ôm một chú mèo trong vòng 20 phút mỗi ngày cũng sẽ được cải thiện về sức khỏe tương tự như được điều trị bằng thức uống tăng lực. Hầu hết các “tác động giả” của những tựa đề kiểu như vậy sẽ khiến ta suy luận một cách tự động rằng thức uống tăng lực hoặc việc ôm mèo đã dẫn tới sự cải thiện đáng kể về sức khỏe, nhưng thực tế kết luận này lại hoàn toàn phi lý. Những đứa trẻ bị suy nhược là một nhóm tối thiểu, chúng bị suy nhược hơn so với hầu hết những đứa trẻ khác và sức khỏe của các nhóm tối thiểu này sẽ hồi quy về mức trung bình qua thời gian. Mối tương quan giữa các điểm số giảm sút trong các dịp kiểm tra sức khỏe liên tiếp thấp hơn mức chuẩn, bởi thế sẽ có sự hồi quy về mức trung bình: Những đứa trẻ bị suy nhược đến một mức độ nào đó sẽ trở nên khỏe mạnh hơn theo thời gian dù cho chúng chẳng ôm ấp con mèo nào cả và chẳng uống một lon Red Bull nào cả. Để có thể đi đến kết luận rằng một thức uống tăng lực hoặc bất cứ liệu pháp điều trị nào khác có hiệu quả, bạn cần phải so sánh một nhóm các bệnh nhân được hưởng liệu pháp đó với một “nhóm kiểm soát” vốn không hưởng bất cứ liệu pháp nào (hoặc tốt hơn là chỉ nhận một liều thuốc an thần). “Nhóm kiểm soát” được kỳ vọng là được cải thiện chỉ bởi sự hồi quy và mục tiêu của thực nghiệm là nhằm xác định xem liệu các bệnh nhân đã được điều trị có cải thiện sức khỏe hơn hay do sự hồi quy có thể lý giải cho kết quả đó hay không.

Các diễn giải mang tính nhân quả sai lầm về hiệu ứng hồi quy không bị giới hạn với những độc giả ở các tờ báo phổ thông. Nhà thống kê học Howard Wainer đã tổng kết một bản danh sách dài các nhà nghiên cứu xuất chúng đã mắc phải cùng một lỗi là phân vân giữa mối tương quan với quan hệ nhân quả. Các hiệu ứng hồi quy là một nguyên nhân phổ biến gây cản trở trong quá trình nghiên cứu. Và các nhà khoa học giàu kinh nghiệm đã có nỗi ám ảnh tích cực về cái bẫy suy luận nhân quả không có cơ sở để phát hiện ra các hiệu ứng hồi quy trong những tình huống tương tự.

Một trong những ví dụ yêu thích của tôi về các lỗi dự đoán trực giác được phỏng theo bài báo cáo Phỏng đoán trong việc ra quyết định của người quản lý mẫu mực của Max Bazerman:

Bạn là người dự đoán kinh doanh cho một chuỗi cửa hàng. Tất cả các cửa hàng đều giống nhau về kích cỡ và khu vực bày bán hàng hóa, nhưng các mặt hàng bày bán ở vị trí khác nhau, với đối thủ cạnh tranh và các yếu tố ngẫu nhiên. Bạn được cung cấp các kết quả kinh doanh của năm 2011 và được đề nghị dự đoán việc kinh doanh của năm 2012. Bạn đã được cung cấp tài liệu để chấp nhận dự đoán tổng thể của các nhà kinh tế học rằng việc kinh doanh sẽ tăng vọt về tổng thể là 10%. Bạn sẽ hoàn thiện bảng dưới đây ra sao?

Cửa hàng

Năm 2011

Năm 2012

1

11.000.000 đô-la

_________

2

23.000.000 đô-la

_________

3

18.000.000 đô-la

_________

4

29.000.000 đô-la

_________

Tổng

61.000.000 đô-la

67.100.000 đô-la

Bằng việc đã từng đọc chương này, bạn biết rằng việc cộng vào 10% doanh số của mỗi cửa hàng là sai. Bạn muốn các dự đoán của mình cho kết quả ngược lại, việc ấy đòi hỏi phải cộng vào hơn 10% cho các cửa hàng có thành tích thấp và cộng vào (hoặc thậm chí là trừ đi) đối với các cửa hàng khác. Nhưng nếu bạn hỏi những người khác điều này, rất có khả năng bạn sẽ rơi vào tình huống khó xử: Tại sao bạn lại đi phiền nhiễu họ với một câu hỏi hiển nhiên như thế? Như Galton đã từng rất vất vả để khám phá ra khái niệm về sự hồi quy, vì thế khái niệm về sự hồi quy này còn lâu mới trở nên dễ hiểu với tất chúng ta.

BÀN VỀ SỰ HỒI QUY VỀ MỨC TRUNG BÌNH



“Cô ấy nói sự trải nghiệm đã dạy cô ta biết rằng chỉ trích có hiệu quả hơn ca ngợi. Cô ta không hiểu được rằng tất cả đều do “sự hồi quy về mức trung bình” quyết định.

“Có lẽ bài phỏng vấn lần hai của anh ấy kém ấn tượng hơn lần đầu bởi anh ấy lo lắng sẽ làm chúng tôi thất vọng, nhưng trên thực tế rất có khả năng trong lần phỏng vấn đầu tiên, anh ấy đã thể hiện xuất sắc một cách khác thường.”

“Tiến trình thẩm tra của chúng tôi rất tốt nhưng không hoàn hảo, vì thế chúng tôi nên lường trước đến sự hồi quy trong tiến trình thẩm tra này. Chúng tôi không nên ngạc nhiên rằng những ứng viên vô cùng xuất sắc thường không đáp ứng được những kỳ vọng của chúng tôi.”

Còn nữa