הספר, ענן של אפשרויות: עמוס טברסקי ודניאל כהנמן, החברות ששינתה את האופן שבו אנו חושבים, הינו ספר
שנכתב במקור בשנת 2016 על ידי מייקל לואיס ותורגם לעברית ב 2017. הספר של העיתונאי הכלכלן שוזר במקביל את סיפור ההתפתחות של טברסקי וכהנמן, סיפור חברותם, סיפור התפתחות התיאוריה שפיתחו שזיכתה את כהנמן בהמשך בפרס נובל, וכל אלו תוך סיפור התפתחותה של מדינת ישראל.
הספר כתוב כסיפור. תוך שכך הוא מזכיר את המונחים המרכזיים הקשורים בכלכלה התנהגותית, ההטיות והגורמים המשפיעים על קבלת החלטות. הוא מתייחס למכלול תפיסות שפותחו בתקופה זו, הן על ידי טברסקי וכהנמן והן על ידי עמיתיהם. להלן המינוחים המרכזיים. לקריאה נוספת על התיאוריה מומלץ לקרוא את ספרו של כהנמן THINK FAST AND SLOW, גם הוא תורגם לעברית (לסיכום ראו >>). הסיכום- ספר מומלץ. לעוסקים בניהול ידע, לעוסקים בכלכלה, לעוסקים באנשים. בעצם לכולם. רוצו לקרוא....
נקודת הבסיס: ההתנהגות שלנו אינה אקראית. גם השגיאות שלנו אינן אקראיות אלא קשורות בדפוסים קבועים. אנו מקבלים החלטות במצבים של אי ודאות במבוסס על דפוסים אלו.
להלן מינוחים מרכזיים המוזכרים בספר ודרך לימודם ניתן להבין את עיקרי התפיסה.
אסכולה פסיכולוגית שמקורה בגרמניה המתייחסת לסך ההתנהגויות של האדם, הנובעות מהגוף והנפש כעל שלמות אחת. השאלה המרכזית באסכולה זו: כיצד יוצר המוח משמעות? | פסיכולוגיית גשטאלט Gestalt Psychology |
כאשר אנשים משווים שני דברים, הם שופטים את מידת השוני על פי מספר המאפיינים השונים ביניהם. מכאן שאם תל אביב דומה לנו יורק, אין זה אומר שנו יורק דומה לתל אביב, כי יש לנו יורק הרבה יותר מאפיינים, ולא בהכרח רבים מהם קיימים בתל אביב. משפיע על אופן קבלת החלטות, שכן הדגשת מאפיינים דומים של נשוא ההחלטה לדבר אחר , תיצור הטיית החלטה לכיוון רצוי בהתאם לדבר אליו השווינו. הסיווג מחזק סטראוטיפים. עדיף לסלק את סיווג, כדי להימנע מהחלטות מבוססות סטראוטיפים. | תיאוריית מאפיינים של דמיון Features of Similarity Theory |
שיפוט המכיל בתוכו אי ודאות. חשוב להתייחסות שכן כאשר אנשים מבצעים ניבויים ושיפוטים בתנאי אי ודאות, הם נוטים שלא להיצמד לכללי הניבוי הסטטיסטי. | ניבוי Prediction |
כאשר מתרחש אירוע, או התנהגות ששונה מאד מהממוצע, האירוע העוקב, בהסתברות גבוהה, יהיה בעל ערך קרוב יותר לממוצע. לדוגמה, אם לפרח טייס היתה טיסה חריגה טובה, הטיסה הבאה תהיה כפי הנראה פחות מוצלחת, בין אם שיבחו אותו לגביה, ובין אם לא. | נסיגה לממוצע Regression to the Mean |
בהשוואת ביצועים של אדם אל מול מודל של אותו אדם שתוכנת לפעול כפי שאותו מומחה קבע, תהיה עדיפות למודל על האדם. הסיבה- לבני אנוש חסרה אמינות של מכונה. הם מועדים להסחות, שעמום, מחלה, עייפות או גורמים אחרים, שיגרמו לו לא לנהוג כפי שמנחה הוא עצמו. | אדם מול מודל של אדם Man versus Model of Man |
הטיה של אנשים (לרבות סטטיסטיקאים בעלי ידע בתחום) לשפוט דגימות קטנות, המהווים רק חלק משלם, כאילו היו השלם כולו. המשמעות- הסקת מסקנות גורפות מכמויות מידע קטנות, שלא באמת ניתן ללמוד מהן הרבה. לדוגמה בהטלת מטבע, אם המטבע תיפול על צד אחד מספר פעמים, רוב האנשים ייטו לחשוב שעתה היא תיטה לצד השני "כדי לאזן". אנשים לא יפעילו חשיבה סטטיסטית שמשמעה שבכל הטלה בפני עצמה- הסיכוי לעץ או פלי זהים. | חוק המספרים הקטנים Law of Small Numbers |
יוריסטיקות
יוריסטיקות הם דפוסי התנהגות. להלן רשימת יוריסטיקות, חלקם מוגדרים כאפקטים, חלקם דפוסים וחלקם הטיות (כלומר- כבר מוכרים בעצם ההטיה המחשבתית הכרוכה בהם). כולם מייצגים היבטים שונים של התנהגויות, הגוררים הטיה קוגניטיבית בקבלת החלטות.
המינוחים:
במצבים לא ודאיים כאלו ואחרים, המוח אינו מחשב באפו טבעי את הסיכויים הנכונים, אלא מחליף את חוקי ההסתברות בכללי אצבע, ושופטים בהתאם למודל כלשהו שיש בדעתם המייצג את המצב. אגב, כאשר תיאור מפורט יותר, הוא נתפס כייצוגי יותר בעיני המתבונן. | אפקט של ייצוג Representation Heuristic |
החלה של תכונות בולטות של אדם, חיוביות או שליליות, על תפיסתנו הכוללת אותו.
| אפקט ההילה Halo Effect |
נטייה שלנו כאנשים לנתח ולפרש מצבים בדרך שתהלום את המידע, הידע והאמונות שלנו. אנו להוטים לראות דברים שאנו מצפים לראות. | הטיית אישוש Confirmation Bias |
ככל שקל לי יותר לשלוף אירוע מזיכרוני, כך סיכויי התרחשותו גבוהים יותר בעיניי. אנשים מוטים ממידע הזמין להם. | אפקט הזמינות Availability Effect |
אירועים אחרונים משפיעים עלינו יותר מאחרים. נוסע מאפקט הזמינות. לדוגמה, אם תיתן למישהו לסבול ברמה מסוימת במשך דקות רבות, ותוסיף דקה אחת עם סבל מופחת, רמת סבל זו תיחרט בראשו, ותפיסת הסבל כולו תקטן, למרות שסך הסבל גדל. | הטיית האחרונות Recency Bias |
כאשר ניתן מידע חסר ערך, אנשים מגיבים בצורה שונה מאשר אילו לא ניתן להם מידע כלל, ומתעלמים מהסתברויות נתונות. | הטיית מידע חסר ערך Useless Information Bias |
הנטייה של אנשים להפריז מאד בהערכת הסיכויים שייחסו מראש למה שאכן קרה במציאות בפועל. היכולת להסביר בדיעבד מה שקרה, כאילו היה ברור גם מראש. | הטיית מידע לאחר מעשה Hindsight Bias |
נטייה לסמוך יותר, באופן לא פרופורציונאלי על הדבר הראשון העולה בדעתך. | אפקט העוגן Anchoring |
כאשר אנשים עומדים מול בחירה מסוכנת, הם מעריכים אותה במבודד, ולא מתבוננים בה בהקשר הרחב. למשל- התנהגות רופאים משתנה כאשר מטפלים בחולה יחיד אל מול התנהגותם בקביעת מדיניות כוללת לקבוצה | אפקט הבידוד Isolation Effect |
הנטייה לפעול באופן שונה לגבי אותה סוגיה אם הוא מיוצגת במונחים של רווח או הפסד. למשל- מה סיכוי ניתוח להצליח, לעומת מה סיכויי החולה שלא לצלוח את אותו הניתוח. בני האדם לא בוחרים בין תוצאות- אלא בין תיאורי התוצאות. | אפקט המסגור Framing Effect |
בבחירה בין ודאות להימור, רצונם של אנשים להימנע מהפסד עולה עך רצונם להבטיח רווח. אצל רוב בני האדם, האושר הנלווה לקבלת דבר רצוי קטן מן האומללות הנלווית להפסד. | שנאת ההפסד Loss Aversion |
על בסיס השיטתיות שבהטיות אלו, במרכזן הייצוגיות הזמינות והמסגור, פיתחו טברסקי וכהנן את תורת הערך. שנאת ההפסד כמו גם אהבת הרווח, כך הוכיחו, משתנות. האנשים מגיבים לשינויים ולא לרמות מוחלטות, וההתייחסות הרגשית מתחזקת ככל שהסיכויים נעשו קלושים יותר. היות וכך- ההטיה בקצוות, משמעותית יותר. בהינתן שאנשים מוטים בשיפוט בתנאים של חוסר ודאות, טענו כהנמן וטברסקי, ניתן לשפר את כושר השיפוט, על ידי פיתוח שיטות לצמצום מקורות ההטיה בשיפוט ועל ידי התמודדות עמה. יש לציין, שלאחר עיסוק רב בנושא איבדו שניהם את העניין בעיסוק בקבלת החלטות, שכן, למרות שקבלת החלטות מבוססת על שיפוט, הם חשו שקשה להשפיע על קבלת החלטות גם אם ילמדו את האנשים לבצע שיפוט נכון. תורה זו היוותה את הבסיס לתחום מחקרי חדש- כלכלה התנהגותית. לעבודתם של כהנמן וטברסקי היו השלכות רבות, והם הוזמנו, ביחד ולחוד לבצע עבודות להן השלכות מעשיות בכל תחומי החיים. הם פקחו את עיניהם של קובעי המדיניות והכלכלנים בדבר חשיבותה של הפסיכולוגיה, ובסופו של יום, כהנמן זכה בפרס נובל על עבודתם... בכלכלה.
ולכל מי שרוצה לקרוא עוד על הטיות, ממליצה לקרוא את הספר.
Comments