Representativitetsheuristikk
Representativitetsheuristikk er en betegnelse på en framgangsmåte eller strategi som mennesker ofte bruker for å løse problemer og ta beslutninger, der klassifiseringen skjer på bakgrunn av hvor likt/representativt noe er, i forhold til det typiske for denne kategorien.[1] Kort fortalt vil representativitetsheuristikk si å trekke slutninger på bakgrunn av representativitet eller likhet.[2]
Bruk av representativitetsheuristikk er effektivt og fører ofte til riktige konklusjoner, fordi det typiske som oftest også er det som er det mest vanlige. Det ser imidlertid ut til at vanlige feilslutninger mennesker gjør kan ha sammenheng med bruk av representativitetsheuristikk [2].
Neglisjering av grunnfrekvenser rediger
Sannsynligheten for at en person, et objekt, hendelse osv. tilhører en kategori står i forhold til frekvenser av medlemmer (base rate) for denne kategorien. Folk ser ofte bort i fra denne logikken og bruker representativitet heuristikk når de skal trekke slike slutninger, selv om de også har informasjon om base-raten [1]
Eksempel
I en landsby jobber 40 personer med salg, mens 4 personer er bibliotekarer. Steve er beskjeden, tilbaketrukken, konstant hjelpsom, men med lite interesse for mennesker.
Når folk skal avgjøre hvilket yrke Steve sannsynligvis har, baserer de seg ofte på hvor representativ Steve er for de ulike yrkene. Beskrivelsen av Steve er mer prototypisk en bibliotekar, enn en som jobber med salg. Dersom man mener det er sannsynlig at Steve er bibliotekar, ser man bort ifra det faktum at det er mange flere personer som jobber med salg, enn det er bibliotekarer i populasjonen. Denne grunnfrekvensen tilsier at den faktiske sannsynligheten for at Steve jobber med salg er mye større enn at han er bibliotekar [3]
Utvalg rediger
Når det skal vurderes hvor sannsynlig det er å få et spesifikt resultat i et utvalg tatt fra en spesifikk populasjon, tar folk ofte i bruk representativitetsheuristikk, uten å ta utvalgsstørrelse i betraktning. For eksempel vil sannsynligheten for at utvalget representerer populasjonen vurderes likt uavhengig av om utvalget består av 10, 100 eller 1000 individer.
Eksempel
En by har to sykehus. På det store sykehuset er omtrent 45 barn født hver dag, på det mindre sykehuset fødes omtrent 15 barn hver dag. 50 prosent av alle barn som fødes er gutter, men prosentandelen varierer fra dag til dag. Noen ganger er prosentandelen høyere, andre ganger lavere.
I en periode på ett år registrerte sykehusene hvilke dager mer enn 50 prosent av barna som ble født var gutter. Hvilket sykehus tror du registrerte fler slike dager?
1) Det store sykehuset 2) Det mindre sykehuset 3) Det var cirka likt for begge sykehusene.
Studier viser at personer ofte vurderer sannsynligheten til å være lik på det store og mindre sykehuset. Ifølge sannsynlighetsteori vil antall dager der barn som blir født er gutter være større på det mindre sykehuset, fordi det i store utvalgstørrelser er mer sannsynlig at utvalget representerer populasjonen (altså ikke avviker fra 50 prosent) [3].
Konjunksjonsfeil rediger
Konjunksjonsfeil vil si en feilslutning om at en spesifikk kombinasjon av betingelser er mer sannsynlig enn en betingelse alene.
Eksempel
Linda er 31 år, singel, utadvendt og veldig smart. Hun har hovedfag i filosofi. Som student var hun svært opptatt av tema som sosial rettferdighet og diskriminering. Hun deltok også i en anti-atomvåpen demonstrasjon.
Hva er mer sannsynlig?
1. Linda jobber i bank 2. Linda jobber i bank og er aktiv feminist.
Svaralternativ to bryter med sannsynlighetsteori i den forstand at kombinasjonen av to betingelser aldri kan være mer sannsynlig enn en betingelse alene. Fordi alle som jobber i bank ikke nødvendigvis også er feminister, må antall av de som jobber i bank være større enn andelen som jobber i bank og er feminister.
Grunnen til at det gjøres slike feil kan være fordi representativitet blandes med sannsynlighet. Fordi Linda passer bedre prototypen for feminist enn hun gjør prototypen for bankmedarbeider, antas det at hun må være feminist. Det er ingen hint i beskrivelsen av henne som er typisk for en bankmedarbeider og derfor konkluderes det med at hvis hun likevel jobber i bank, så må hun være en bankmedarbeider som er feminist [4].
Misoppfatning av tilfeldige hendelser rediger
Gambler’s fallacy er en feilslutning om at tilfeldige hendelser påvirkes av tidligere tilfeldige hendelser. En som kaster mynt/krone for eksempel tror ofte at dersom utfallet har vært krone fem ganger på rad, er sannsynligheten for å få mynt større det sjette kastet. Sannsynligheten for å få enten mynt eller krone er uavhengige hendelser fra hver gang man kaster mynten. Sannsynligheten for å kaste krone eller mynt vil derfor ikke være større det sjette kastet, enn det første eller nittiende kastet [5].
Slike slutninger kan også forklares ved at folk tar i bruk representativitetsheuristikk. I istedenfor å vurdere den virkelige sannsynligheten, som i tilfeldige hendelser er lik fra gang til gang, resonnerer man i forhold til de essensielle karakteristikkene til prosessen, altså det som ser ut som tilfeldige hendelser. Altså vil en hendelsensrekke som ser tilfeldig ut være mer representativ for en tilfeldig prosess, enn en hendelserekke som ikke ser tilfeldig ut (som det kun å få krone hvis man kaster mynten ti ganger) [3].
Referanser rediger
- ^ a b Akert, R. M., Aronson, E., & Wilson, T. D. (2010). Social psychology (7th edition). United States of America: Pearson Education Inc
- ^ a b Hardman, D. (2009). Judgement and decision making psychological perspectives. United Kingdom: The British Psycological Society & Blackwell Publishing Ltd.
- ^ a b c Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, New Series (185), 1124-1131.
- ^ Passer, M. W., & Smith, R. E. (2004). Psychology: The Science of Mind and Behavior second edition, Boston, Mass.: McGraw-Hill.
- ^ Sternberg, R. J. (2009). Cognitive Psychology. Belmont, CA: Wadsworth.