Heuristikk

Heuristikk (gresk εύρησις [heuresis] for «oppdagelse») er læren om hvordan man best oppnår og lagrer kunnskap, og er en gren av filosofien. Heuristikken beskjeftiger seg med metodene og «oppfinnelseskunsten» som kan eller bør brukes for å oppnå ny erkjennelse og vitenskapelige resultater, for å løse oppgaver og problemer og for å beskrive disse metodene. Heuristikk er dermed beslektet med metodologi og vitenskapsteori.

Adjektivet heuristisk betegner tilsvarende en lettilgjengelig fremstilling av et tema, eller at ett perspektiv har et større potensial for å belyse strukturen av et problem enn et annet.

I informatikken brukes heuristisk om algoritmer som ignorerer om løsningen kan bevises eller ikke. Et heuristisk virussøk «antar» for eksempel at ukjente programmer som ligner på kjente datavirus, også er virus.

I pedagogikk brukes heurisktikk som navnet på en metode som leder eleven til selv å gjøre oppdagelser, i motsetning til å bli instruert.

Heuristikk som begrep i psykologien 
I psykologien beskrives heuristikker som kognitive snarveier mennesker bruker når de prosesserer informasjon og gjør vurderinger. Heuristikkene reduserer komplekse problemer til enklere kognitive oppgaver, og fører til effektivitet i beslutningstaking. Vurderingene man får ved å bruke heuristikker er ofte gode nok, men fører også til systematiske skjevheter (kognitive bias). I forskningen på heuristikker er det stort fokus på de systematiske skjevhetene ettersom de som oftest avslører mer informasjon om de underliggende prosessene, enn hva suksess gjør. Amos Tversky og Daniel Kahneman er pionerene i forskingen på heuristikker, og de fokuserer spesielt på to typer: Tilgjengelighet og representativitet.

Tilgjengelighetsheuristikken
Tilgjengelighetsheuristikken brukes i situasjoner hvor sannsynligheten for noe vurderes ut ifra hvor lett man kan komme på bestemte tilfeller eller hendelser. Denne  tommelfingerregelen kan være nyttig siden vi raskere og enklere husker tilfeller av høy frekvens, enn vi gjør med tilfeller av lav frekvens.  Problemet er at hvor tilgjengelig noe er i hukommelsen vår også påvirkes av andre faktorer enn frekvens, og derfor fører tilgjengelighetsheuristikken til enkelte systematiske skjevvurderinger. Disse skjevvurderingene er spesielt knyttet til faktorer som påvirker hvor tilgjengelig informasjon er i hukommelsen og forestillingsevnen.

Hukommelsesforskning har vist at det er noen faktorer som gjør at enkelte minner er enklere og raskere å hente ut fra hukommelsen. Nylighet og familiaritet er eksempler på slike faktorer, og kan lede til systematiske skjevvurderinger når man bruker tilgjengelighetsheuristikken. En gruppe med tilfeller som er enklere å huske virker større og mer sannsynlighet enn en gruppe med like mange tilfeller, der tilfellene er vanskelig å huske. Tversky og Kahneman illustrerte denne effekten ved å presentere en liste med navn av kjente personer til to grupper. Den ene gruppen fikk en liste der mennene var relativt bedre kjent enn kvinnene, mens den andre gruppen fikk en liste der kvinnene var relativt bedre kjent enn mennene. Så ble deltakerne bedt om å vurdere om det var flest kvinner eller menn i listene de hadde fått utdelt. Resultatet var at deltakerne vurderte gruppen med de mest kjente navnene som størst, til tross for at det var like mange personer av hvert kjønn. Altså var de mest kjente navnene mer tilgjengelig i hukommelsen.

Enkelte ganger må man vurdere frekvensen til en hendelse uten å ha noen forkunnskaper, og hendelsen må dermed konstrueres ved hjelp av forestillingsevnen. Hvis man enkelt klarer å forestille seg en hendelse blir den vurdert som mer sannsynlig, noe som fører til en systematisk skjevhet ettersom hendelser som er vanskelige å forestille seg virker mindre sannsynlige. Ekstremt negative hendelser, som for eksempel atomkrig, er for vanskelig og ubehagelig å forestille seg og virker dermed mindre sannsynlig.

Representativitetsheuristikken
Ved å bruke representativitetsheuristikken bedømmes sannsynlighet ut fra likhet og typiskhet. En sammenligner ofte hvor lik A er i forhold til B. Hvis A er veldig representativ for B, vil en da danne en oppfatning av at A stammer fra B. Representativtetsheuristikken brukes ofte når vi tar avgjørelser om et utvalg ligner på populasjonen det er tatt ut fra, med tanke på viktige karakteristikker. Tre vurderingsskjevheter som representativitetsheuristikken ofte fører til er ignorering av utvalgsstørrelsen, ignorering av baserate og konjunksjonsfeilen.

Når en skal ta en avgjørelse basert på utvalget av en populasjon er det ofte normalt å ignorere størrelsen på utvalget, noe som kan lede til systematiske feilvurderinger. Tversky og Kahneman illustrerte dette i et eksperiment der de presenterte en gruppe College-studenter for to hypotetiske sykehus, hvor henholdsvis 15 og 45 barn ble født hver dag. Sykehusene rapporterte daglig hvor stor prosentandel av barnene som ble født som var gutter, og som vi vet er litt over 50% av alle fødte barn gutter. Studentene ble spurt om i hvilket sykehus det var mest sannsynlig at flest gang rapporterte at mer enn 60% av de fødte barnene var gutter. Over halvparten av studentene mente det ville være likt mellom begge sykehusene, noe som kan forklares med at disse hendelsene er beskrevet av samme statistikk, og derfor framstår som like representativ for populasjonen. Hvis man tar hensyn til utvalgene (15 vs. 45 fødsler), så er det mer sannsynlig at det minste utvalget rapporterer at mer enn 60% av de fødte er gutter. Dette er grunnet at et større utvalg vil avvike mindre fra populasjonen, der det altså litt over 50% av alle fødte barn er gutter.

Baserate brukes om den tidligere gitte sannsynligheten, og hvis man ignorer denne vil det ofte føre til systematiske feilvurderinger. Effekten av ignorering av baseraten illustreres i et eksperiment hvor en gruppe mennesker blir presentert for personen Steve, og skal bestemme hvor sannsynlig det er at han har et bestemt yrke.  Steve blir beskrevet som sjenert, tilbaketrukket og hjelpsom, med lite interesse for mennesker og den virkelige verdenen rundt ham. Han blir også beskrevet som en ryddig person med behov for orden og struktur og som er opptatt av detaljer.  Forsøkspersonene ble bedt om å vurdere sannsynligheten for at Steve har et bestemt yrke av alternativene bonde, selger, pilot og bibliotekar, og rangere disse yrkene fra mest til minst sannsynlig. Ved å bruke representativitetsheuristikken vil sannsynligheten for at Steve er bibliotekar vurderes opp mot hvor likt beskrivelsen av ham passer den stereotypiske beskrivelsen av en bibliotekar. Det tas ikke hensyn til baseraten for de ulike yrkene, altså hvilket yrke som er hyppigst forekommer i populasjonen.

I mange tilfeller virker spesifikke scenarioer mer sannsynlig enn generelle, fordi de er mer representativ for hvordan vi forestiller oss bestemte hendelser. Vi vurderer altså hendelsene eller egenskapene A og B som mer sannsynlig enn bare A, noe som er umulig. Dette kalles konjunksjonsfeilen og er en konsekvens av representativitetsheuristikken. Realiteten er at når mengden detaljer i et scenario øker, så synker sannsynligheten. I 1974 ga Tversky og Kahneman folk en beskrivelse av personen “Linda”, og ba de avgjøre hva som var mest sannsynlig av utsagnene ”Linda er bankfunksjonær” og ”Linda er bankfunksjonær og aktiv i kvinnebevegelsen”. Flertallet svarte at det siste utsagnet var mer sannsynlig enn det første, trolig fordi beskrivelsen av Linda var representativ for feminister.

Oppsummering
Heuristikker kan altså føre til mange systematiske skjevheter i våre vurderinger, men det er viktig å huske at de også er raske forenklingsstrategier som hjelper oss å ta avgjørelser i dagliglivet. Tilgjengelighet og representativitet er trolig to av de heuristikkene som det er forsket mest på, men det finnes mange flere heuristikker. Tversky og Kahneman understreker at kunnskap om heuristikker og deres medfølgende kognitive biaser kan bidra til en bedre forståelse av mennesket som beslutningstaker og at det nettopp derfor er det viktig å forske på dem.

Referanser 

Atferdsøkonomi
Filosofi
Informatikk
Psykologi
Problemløsning