היוריסטיקה

היוריסטיקה (Heuristic, מיוונית: εὑρίσκω (אאוריסקו); "למצוא", "לגלות", בדומה למילה אאורקה) היא כל גישה לפתרון בעיות או גילוי עצמי, שמפעילה שיטה פרקטית שלא מבטיחה פתרון אופטימלי, מושלם או רציונלי, אלא מבטיחה תנאים מספיקים כדי להגיע לפתרון מיידי. כאשר מציאת פתרון אופטימלי אינה אפשרית או פרקטית, השיטה ההיוריסטית יכולה לסייע להאיץ את תהליך מציאת פתרון סביר. היוריסטיקה יכולה להיות קיצורי דרך מנטליים שמורידים את הנטל הקוגניטיבי הכרוך בקבלת החלטות. היוריסטיקה נמצאת בשימוש על ידי טכניקות כגון ניסוי וטעייה, כלל אצבע, ניחוש מושכל, שיפוט אינטואיטיבי, אומדן משוער (guesstimate), התאמת פרופיל (profiling) ושכל ישר. במילים אחרות, היוריסטיקה היא כלי חשיבה המבוסס על הגיון פשוט או אינטואיציה, המציע דרך קלה ומהירה לקבלת החלטות ופתרון בעיות, ללא התעמקות ובמחיר דיוק נמוך. החוקרים הבולטים של ההיוריסטיקה בשנות ה-70 וה-80 של המאה ה-20, היו הפסיכולוגים הישראלים דניאל כהנמן ועמוס טברסקי, שהדגימו כיצד הדעת האנושית נוהגת להשתמש בטכניקות היוריסטיות שונות על מנת לקבל החלטות במהירות במצבים שונים של חוסר ודאות, שיכולות להיות אפקטיביות אך יכולות גם להוביל לשגיאות. מחקרם בנושא היווה את תחילת חקר ההיוריסטיקה, למרות שהמושג עצמו נטבע קודם לכן בידי הפסיכולוג היהודי-אמריקאי הרברט סיימון ותאוריית הסטיספיקציה שהציג בשנות ה-40 לגבי קבלת החלטות מוגבלת. פרק זה לוקה בחסר. אנא תרמו לוויקיפדיה והשלימו אותו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה. ערך מורחב – היוריסטיקת הזמינות היוריסטיקת הזמינות מאפשרת לענות על שאלות באמצעות בחינת זמינות בזיכרון. לדוגמה: אנשים מעריכים את סיכויי המוות מגורם מסוים כתלות באופן בו הוא זמין להם בזיכרון. דניאל כהנמן ועמוס טברסקי ערכו ניסוי שבו נתבקשו נבדקים להעריך מה יש יותר - מילים שמתחילות ב-K, או כאלו שהאות השלישית שלהן היא K. מאחר שקל בהרבה לשלוף מילים שמתחילות ב-K, זמינותן בזיכרון גבוהה יותר. על כן, בהתאמה להיוריסטיקת הזמינות, מרבית הנבדקים אמורים להעריך באופן שגוי כי מילים המתחילות ב-K שכיחות יותר, אף שבמציאות מספר המילים באנגלית שבהן האות השלישית היא K כמו ask ו-acknowledge הוא פי שלושה ממספר המילים המתחילות ב-K. כהנמן וטברסקי הראו באופן מובהק, שהאנשים מעריכים באופן שגוי את שכיחות המילים, בהתאמה להיוריסטיקת הזמינות. בהתחשב בהיוריסטיקה זו ניתן לשער שמסעות פרסום יכולים להשפיע על ידי הפיכת אירוע או אובייקט מסוים לזמינים יותר בזיכרון ובכך לחולל שינויים באומדנים שעורכים אנשים. למשל, אם מפעל הפיס יציג בפרסומות משפחות רבות שזכו בפרס הראשון, הסיכוי לזכות ייראה בעיני הצופה גבוה יותר מכפי שהוא במציאות. נמצא כי זמינות המידע משפיעה על האופן בו אנשים עושים שיפוטים על עצמם. שוורץ ואחרים הראו כי אנשים תפסו את עצמם יותר אסרטיביים או פחות כתלות בקלות השליפה של מקרים אסרטיביים בזיכרון. ככל שנבדקים לפני ביצוע השיפוט התבקשו לשלוף יותר אירועים בהם הם הפגינו התנהגות אסרטיבית כך השליפה הייתה יותר קשה, ובהתאמה הם הצהירו על עצמם כפחות אסרטיביים. המונח קונצנזוס מזויף מתאר את נטייתם של אנשים להשתמש במידע אשר הם יודעים על עצמם, על מנת להעריך את ההסתברות שאחרים חושבים גם כך. לדוגמה: נבדקים שהיססו להמר העריכו ביתר את הסיכוי שנבדק אחר שהם לא מכירים יהסס גם הוא. בד בבד נבדקים שלא היססו להמר העריכו גם הם ביתר את הסיכוי שנבדק שהם לא מכירים לא יהסס להמר. האפקט אשר מקורו בהטיית הזמינות מתאר את העובדה שאנשים מעריכים את חלקם בביצוע מטלה מסוימת יתר על המידה. לדוגמה: במחקר שביצעו החוקרים קורגר וגילוביץ בני זוג התבקשו להעריך בנפרד את חלקו של כל אחד מהם במטלות בית. נמצא כי סכום החלקים שנתנו בני הזוג עלה על 100%. מתמטית כאשר ישנם שני מאורעות, ההסתברות שלפחות אחד מהם יתרחש היא: P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A ∩ B ) {\displaystyle P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)} . עם זאת כאשר אנשים באים להעריך הסתברות זו הם נוטים להעריך את הסתברות האיחוד P ( A ∪ B ) {\displaystyle P(A\cup B)} פחות מאשר חיבור שתי ההסתברויות של המאורעות P ( A ) + P ( B ) {\displaystyle P(A)+P(B)} . לדוגמה: נניח שעליית מחירים ביפן מסומנת ב- P ( A ) {\displaystyle P(A)} ועליית מחירים בארצות הברית מסומנת ב- P ( B ) {\displaystyle P(B)} . אנשים יעריכו את הסיכוי לעליית מחירים ביפן או בארצות הברית (מסומנת ב- P ( A ∪ B ) {\displaystyle P(A\cup B)} ) פחות מאשר הסיכוי לעליית מחירים ביפן ועוד הסיכוי לעליית מחירים בארצות הברית. היוריסטיקת השטף (Fluency heuristics) היא תופעה בה ביצוע שיפוט מושפע מהקלות בו מוצג השיפוט. בשנת 2008 הראו סונג ושוורץ כי אנשים שנדרשו להעריך כמה זמן תארך הכנת מתכון, העריכו זמן ארוך יותר כתלות בקושי שלהם לקרוא את המתכון. לפי היוריסטיקת ההדמיה, ככל שקל יותר לדמיין אירוע, כך הוא נחזה כסביר ורלוונטי יותר. היוריסטיקה זו יכולה להסביר מדוע אדם מתרגש אם "כמעט" נכח במקום אסון. ההסבר לכך הוא שברצף האירועים שהביאו את האדם לקרבת האסון, קל לו לדמיין מצב שבו אירוע אחד ברצף היה מתרחש באופן מעט שונה ובכך היה מביאו להיות נוכח באסון. כלומר, מאחר שהאדם נדרש לדמיין רק שינוי קטן באירוע אחד שבו נכח הוא חש "שניצל בנס" (לדוגמה: לדמיין שרץ והספיק לעלות על אוטובוס שעצר בתחנה ושלאחר מכן היה מעורב בתאונת דרכים, לעומת האירוע האמיתי שבו רץ אך לא הספיק לתפוס את האוטובוס). בייחוס סיבתיות נוטים להשליך את האחריות הסיבתית לגורם שקל לדמיין את המצב בלעדיו. אם התרסק מטוס, וידוע שעלו עליו נוסעים בעלי מראה חשוד, טבעי יותר להצביע עליהם כגורם האחראי, גם אם בנוסף מציינים שמצב התחזוקה של המטוס היה גרוע ביותר. ערך מורחב – היוריסטיקת היציגות היוריסטיקת היציגות היא מצב שבו בני אדם שופטים דברים כדומים על בסיס הדמיון לכאורה ביניהם, לעיתים קרובות על בסיס תכונות שטחיות כמו מאפיינים עיקריים וסטריאוטיפים. לפי טברסקי וכהנמן, החוקרים הראשונים שזיהו היוריסטיקה זו, היוריסטיקת היציגות יכולה להסביר את הקושי שחווים אנשים בזיהוי רצפים אקראיים באמת, משום שאנשים מצפים לשינויים רבים יותר מאשר קיימים בפועל ברצף אקראי, במיוחד בציפייה שרצף קצר של אירועים אקראיים יהיה דומה או מייצג לרצפים ארוכים הרבה יותר של אותם אירועים. תופעה זו אחראית להטיות קוגניטיביות כמו אשליית הצֶבֵר ולכשלים לוגיים כמו כשל המהמר וכשל רגרסיה. אנשים נוטים להתייחס לייצוגיות של פריט מסוים את הקבוצה לה הוא שייך תוך התעלמות מהבדלים מהותיים בין הקבוצות, אחד ההבדלים האלה הוא גודל הקבוצות. לדוגמה: אנשים אשר מעריכים את ההסתברות שאדם מסוים ילמד לימודי סביבה אם הוא פעיל סביבתי כגדולה מאשר ההסתברות שהוא ילמד באחד החוגים למדעי החברה והרוח, מתעלמים מהעובדה שמעט מאוד סטודנטים לומדים לימודי סביבה. כאשר אנשים באים להעריך הסתברות של פריט להשתייך לקבוצה, הם נוטים להגדיל את ההסתברות של חיתוך שתי קבוצות מעבר להסתברות אחת הקבוצות מקוריות, אף על פי שקבוצת החיתוך מוכלת בשתיהן. בכתיב מתמטי: מעריכים ש P ( A ∩ B ) > P ( A ) {\displaystyle P(A\cap B)>P(A)} . לדוגמה: אנשים אשר מעריכים את ההסתברות שאדם מסוים ילמד לימודי מוזיקה אם הוא מנגן על פסנתר כגדולה מאשר ההסתברות שהוא ילמד בפקולטה לאמנות, אשר מכילה את החוג ללימודי מוזיקה. לפי חוק המספרים הגדולים ככל שהמדגם יותר גדול כך הסיכוי שלו לסטות מהתוחלת של האוכלוסייה קטן. אף על פי כן, אנשים נוטים להתייחס למדגם כמייצג את התפלגות האוכלוסייה, ולכן לא להתייחס לגודל של מדגמים, להטיה זו כהנמן וטברסקי נתנו את הכינוי "חוק המספרים הקטנים". היוריסטיקה זו באה לידי ביטוי כאשר פריט מידע בסביבת קבלת ההחלטה, מעלה את יתרונה של אחת החלופות, אף אם אין שום סיבה לעשות זאת. בניסוי מפורסם ביקשו מכלכלנים להעריך שיעורי ריבית. לקבוצת כלכלנים אחת נתנו עוגן באמצעות השאלה:"האם לדעתך שיעור הריבית יפחת מ-8%" ומיד אחר כך שאלו אותם לשיעור הריבית הצפוי לדעתם. לקבוצה שנייה הוצגה השאלה האחרונה, אחרי שנשאלו האם לדעתם ייפחת שיעור הריבית מ-14%. הכלכלנים שניתן להם עוגן גבוה יותר, 14%, חזו בממוצע שיעור ריבית צפוי גבוה יותר מאלו שהוצגה בפניהם השאלה על ה-8%. ממצא זה מעיד על חשיבותה של ההיוריסטיקה, אפילו כאשר מדובר בבעלי מקצוע. האפקט מתאר השפעה של אחת החלופות על קבלת החלטה, ללא תלות בחלופות האחרות המהווה בסיס רציונלי להשפעה. לדוגמה כאשר מוצג לקיחת עט יקר אל מול 9 דולרים, אם תתווסף חלופה של עט זול, הדבר יעלה את הסיכוי שנבדקים יבחרו בעט היקר. כאשר אנשים נדרשים להעריך את רצונם לטווח ארוך בחלופות מוצעות, הם נוטים לתת משקל יתר לרצון בגיוון. לדוגמה אם לאנשים מוצע קבלת חטיף מסוים כל יום, אך הם צריכים להחליט חודש מראש איזה חטיף הם יקבלו כל שבוע הם נוטים לגוון בסוג החטיף. עם זאת בכל יום ויום אם ישאלו אותם איזה חטיף הם מעדיפים, הגיוון בסוג החטיף יהיה קטן הרבה יותר. כאשר אדם בא לבחון את חוזקם של טיעונים רציונליים, המידה בה מקבל ההחלטה אוהב או לא אוהב את המסקנה העולה מהטיעונים משפיעה על האופן שבו הוא שופט את תוקף הטיעון. עם זאת בני אדם אינם חסינים לחוזקם של טיעונים ודעתם משתנה כאשר מצליחים להראות כי עמדה מסוימת היא פחות מסוכנת ממה שמקבל ההחלטה חשב. יתר על כן, כאשר משתכנעים מטיעון מסוים, הדבר משפיע לא רק על תפיסת הסיכון שבעמדה מסוימת אלא גם משנה את היחס ליתרונות שבאותה השיטה, גם כאשר לא התקבל מידע חדש בעניינם. את המונח לתופעה הציע הפסיכולוג פול סלוביק(אנ'). פרק זה לוקה בחסר. אנא תרמו לוויקיפדיה והשלימו אותו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה. פרק זה לוקה בחסר. אנא תרמו לוויקיפדיה והשלימו אותו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה. הטיה קוגניטיבית שיטת חיפוש היוריסטית כלל שיא-סוף אלגוריתם מדיה וקבצים בנושא היוריסטיקה בוויקישיתוף Richard Feynman Computer Heuristics Lecture - הרצאה של ריצ'רד פיינמן על היוריסטיקה במחשבים ובינה מלאכותית Anchoring Effect - אפקט העיגון - סטיב ג'ובס משיק את האייפד הראשון של אפל ב 27 בינואר 2010 ועושה שימוש באפקט העיגון Cognition: How Your Mind Can Amaze and Betray You - הסבר על הקוגניציה האנושית ויכולת פתרון בעיות דרך היוריסטיקה מתוך Crash Course Psychology יוריסטיקה, דף שער בספרייה הלאומית Tversky, A., & Kahneman, D. (1974, September 27). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Retrieved March 24, 2018, from The Glossary of Human Computer Interaction מתוך אתר Interaction Design Foundation Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M., & Combs, B. (1978). Judged frequency of lethal events. Journal of experimental psychology: Human learning and memory, 4(6), 551. Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive psychology, 5(2), 207-232. Schwarz, N., Bless, H., Strack, F., Klumpp, G., Rittenauer-Schatka, H., & Simons, A. (1991). Ease of retrieval as information: another look at the availability heuristic. Journal of Personality and Social psychology, 61(2), 195. Kruger, J., & Gilovich, T. (1999). " Naive cynicism" in everyday theories of responsibility assessment: On biased assumptions of bias. Journal of Personality and Social Psychology, 76(5), 743. Fox, C. R., Rogers, B. A., & Tversky, A. (1996). Options traders exhibit subadditive decision weights. Journal of Risk and uncertainty, 13(1), 5-17. Song, H., & Schwarz, N. (2008). If it's hard to read, it's hard to do: Processing fluency affects effort prediction and motivation. Psychological Science, 19(10), 986-988. כהנמן, ד' (2017). לחשוב מהר לחשוב לאט. תל אביב: מטר, אור-יהודה: כנרת. עמוד 166–176. Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological review, 90(4), 293. Tversky, A., & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. Psychological bulletin, 76(2), 105. Simonson, I., & Tversky, A. (1992). Choice in context: Tradeoff contrast and extremeness aversion. Journal of marketing research, 29(3), 281-295. Simonson, I. (1990). The effect of purchase quantity and timing on variety seeking behavior. Journal of Marketing Research, 32, 150–162. כהנמן, ד' (2017). לחשוב מהר לחשוב לאט. תל אביב: מטר, אור-יהודה: כנרת. עמוד 119. Finucane, M. L., Alhakami, A., Slovic, P., & Johnson, S. M. (2000). The affect heuristic in judgments of risks and benefits. Journal of behavioral decision making, 13(1), 1-17.