גישת ההיוריסטיקות וההטיות

**גישת ההיוריסטיקות וההטיות** (באנגלית: **Heuristics and biases approach**) היא גישת מחקר בה נקטו פרופ' דניאל כהנמן ופרופ' עמוס טברסקי בחוקרם את השיפוטים האינטואיטיביים שעושים בני אדם כשהם נדרשים לאמוד כמויות או הסתברויות. הפרדיגמה (שיטת המחקר) בה נקטו בחנה האם שיפוטי האדם חרגו מאלה המוכתבים על ידי המודל הנורמטיבי המתאים להיסקים בתנאי אי ודאות, קרי – תורת הסטטיסטיקה וההסתברות.

בשנת 1974 פורסם בכתב העת היוקרתי סיינס מאמר שסיכם את עבודותיהם הראשונות בתחום**', שצוטט מאז כ-25,000 פעם. המאמר "שיפוט בתנאי אי ודאות: היוריסטיקות והטיות", מסכם את מהות הגישה. במחקרים השונים, בחנו החוקרים האם השיפוט האנושי חורג או עולה בקנה אחד עם התשובה האופטימלית כפי שמוכתבת על ידי [[מודלים נורמטיביים ומודלים דסקריפטיביים|מודל נורמטיבי]] המתאים לנושא שנחקר. במחקרים, השיפוטים האנושיים נמצאו לעיתים קרובות מוטות שכן חרגו מהמודל הנורמטיבי המתאים. למעשה השיפוטים אופיינו בשימוש בקיצורי דרך מחשבתיים — היוריסטיקות.

מחקריהם של טברסקי וכהנמן הובילו למהפכה ולפריצת דרך לגבי ההבנה כיצד אנשים חושבים (מעריכים, שופטים ומסיקים) בתנאי אי ודאות. פרדיגמת המחקר בה השתמשו [[מודלים נורמטיביים ומודלים דסקריפטיביים|(השוואת השיפוט האנושי למודל נורמטיבי]]) הניחה את התשתית למחקר בתחום השיפוטים בתנאי אי ודאות. מאז ועד היום המחקר בתחום עושה שימוש נרחב בפרדיגמה זו.

גישתם וממצאיהם לא [[עלה בקנה אחד|עולים בקנה אחד]] עם הגישה שרווחה עד תחילת [[שנות ה-70 של המאה ה-20]] לפיה האדם הוא "סטטיסטיקאי אינטואיטיבי" טוב למדי.

== היוריסטיקות והטיות ==

כאמור, על פי גישת ההיוריסטיקות וההטיות, בני האדם הנדרשים לבצע הערכה או שיפוט של כמות (אומדן מספרי, הסתברות וכדומה) לעיתים חורגים באופן שיטתי מהדפוס הצפוי על פי המודל הנורמטיבי (הסטטיסטיקה וההסתברות) ומשתמשים בקיצורי דרך מחשבתיים המכונים [[היוריסטיקה|היוריסטיקות]]. החוקרים זיהו שלוש היוריסטיקות שבהן אנשים עושים שימוש בשיפוטים וההערכות שהם מבצעים ביומיום: היציגות, הזמינות, התיקון והעיגון. מאז ועד היום הוגדרו היוריסטיקות נוספות (למשל: היוריסטיקת הגיוון, היוריסטיקת הרגש). כמו כן, נחקרו היישומים של השימוש בהיוריסטיקות בתחומים שונים (כמו: כלכלה, [[כלכלה התנהגותית]], רפואה, פוליטיקה, ספורט, תקשורת, [[תקשורת שיווקית]] ועוד).

=== היוריסטיקת היציגות ===
[[היוריסטיקת היציגות]] (Representativeness Heuristic) היא "קיצור דרך" מחשבתי שבו משתמשים בני אדם כשהם שופטים הסתברויות של מאורעות בתנאים של [[אי-ודאות]]. שיפוט זה מתבסס על הערכת המידה שבה האובייקט או המאורע שבמוקד נתפס כדומה או מייצג את קטגורית העל. טברסקי וכהנמן זיהו מספר הטיות הנגרמות כתוצאה מהשימוש בהיוריסטיקת היציגות. שיטת המחקר מודגמת להלן באמצעות התייחסות לשלוש מההטיות: [[כשל הסתברות קודמת|כשל/התעלמות משעור הבסיס]], [[כשל צירופיות|כשל הצירופיות/כשל החיתוך]] וחוסר-רגישות לגודל המדגם. לגבי כל הטיה מוצג המחקר הקלאסי (בשינויים קלים משקולי פשטות ההסבר) המבהיר את מהות ההטיה.

=== התעלמות משעור הבסיס ===
התעלמות משיעור הבסיס (Base Rate Neglect) מומחשת בדוגמה הבאה.
לנחקרים הוצגה השאלה: "נניח שבוחרים באקראי גבר אחד מתוך אוכלוסיית [[ארצות הברית]]. הגבר הזה, רוברט, מרכיב משקפיים, יש לו מעט חברים והוא קורא הרבה. מה יותר סביר שרוברט ספרן או חקלאי?"

על פי המודל הנורמטיבי על מנת לענות לשאלה זו יש לקחת בחשבון את **שיעור הבסיס** (שיעור החקלאים והספרנים באוכלוסייה). התשובה הנכונה תהיה יותר סביר שרוברט הוא חקלאי וזאת משום שיש יותר חקלאים מספרנים באוכלוסיית ארצות הברית. שלא בדומה לכך, בממוצע הנחקרים ציינו שיותר סביר שרוברט הוא ספרן. זאת משום שהם השתמשו בהיוריסטיקת היציגות על מנת לענות על השאלה. משום שהתיאור של רוברט נראה **מתאים או דומה** יותר לספרנים מאשר לחקלאים. ההטיה שנוצרה, אפוא, היא התעלמות משיעור הבסיס.

=== כשל הצירופיות ===
[[כשל צירופיות|כשל החיתוך/הצירופיות]] (The Conjunction Fallacy) מומחש בדוגמה הבאה. הבעיה שהוצגה לנחקרים (ידועה כבעיית לינדה) הייתה: "לפניך תיאור של בחורה בשם לינדה. קרא את התיאור וענה על השאלה שלאחריו: לינדה היא בת 32, רווקה, מוחצנת ומאוד אינטליגנטית. יש לה תואר ראשון בפילוסופיה ומדע המדינה. כסטודנטית, היא הרבתה לעסוק בנושאים של אי-צדק חברתי, וגם השתתפה בהפגנות נגד [[נשק גרעיני]]. דרג את שלושת המאורעות הבאים מהכי סביר להכי פחות סביר:

: 1. לינדה היא כספרית בבנק.
: 2. לינדה פעילה בתנועה הפמיניסטית.
: 3. לינדה היא כספרית בבנק ופעילה בתנועה ה[[פמיניזם|פמיניסטית."]]

על פי המודל הנורמטיבי: המאורע המתואר באפשרות 3 הוא מאורע חיתוך (כספרית ופמיניסטית), כלומר מאורע הכולל בתוכו את שתי המאורעות הבודדים המובאים באפשרות 1 (כספרית) ובאפשרות 2 (פמיניסטית). לכן על פי המודל הנורמטיבי הדירוג צריך להיות: 1>3, 2>3. זאת כיוון שעל פי הכלל הלוגי הסתברות של מאורע חיתוך (כספרית ופמיניסטית) לעולם תהיה קטנה (או מקסימום שווה) לכל אחד מהמאורעות המרכיבים אותו (כספרית, פמיניסטית).

אמנם, **בהתאמה לכלל הלוגי,** מרבית הנחקרים דרגו את ההסתברות למאורע 2 (פמיניסטית) כגבוה יותר מההסתברות למאורע 3 (כספרית ופמיניסטית). אך **בניגוד לכלל הלוגי**, חלק ניכר מהנחקרים, דירג את ההסתברות של מאורע 3 (מאורע החיתוך: כספרית ופמיניסטית) כגבוה מההסתברות של מאורע 1 (כספרית). במילים אחרות – ביצע את כשל החיתוך.

לסכום, השימוש בהיריסטיקה היציגות הוביל ל[[כשל צירופיות|כשל החיתוך (כשל הצירופיות)]]. כיוון שלינדה נתפסת כמאוד מתאימה לסטראוטיפ של פמיניסטית אך כלל לא מתאימה לסטראוטיפ של כספרית. הנחקרים דרגו את הסתברות החיתוך (כספרית ופמיניסטית) "כנמוכה" יותר מההסתברות של המרכיב המתאים לסטראוטיפ (פמיניסטית).

=== אי רגישות לגודל המדגם  (Insesitivity to Sample Size) ===
הבעיה שהוצגה לנחקרים הייתה הבאה: "בעיר מסוימת יש שני בתי חולים. בבית החולים הגדול יותר נולדים כ־45 תינוקות ביום, ובקטן יותר נולדים כ־15 תינוקות ביום. כ־50 אחוזים מכלל התינוקות הנולדים הם זכרים. אבל השיעור המדויק משתנה מיום ליום. לפעמים הוא יכול להיות גבוה יותר, ולפעמים נמוך יותר מ־50%. במשך שנה תיעד כל בית חולים את הימים שבהם יותר מ־60 אחוזים מהתינוקות שנולדו היו זכרים. איזה בית חולים לדעתכם תיעד יותר ימים כאלה?
* בית החולים הגדול יותר
* בית החולים הקטן יותר
* בערך אותו הדבר"

על פי המודל הנורמטיבי, [[תורת ההסתברות]] והסטטיסטיקה – [[חוק המספרים הגדולים]] – ככל שמספר התצפיות הנדגמות באופן מקרי מאוכלוסייה גדול יותר, כך יתקבל מדגם מייצג יותר. מכאן, נצפה שהמדגם שיתקבל מבית החולים הגדול יותר (כ-45 ילודים ליום) ייצג יותר את אחוז הלידות באוכלוסייה (50%) מאשר בית החולים הקטן (כ־15 ילודים ליום). ולכן התשובה הנכונה לשאלה באיזה בית חולים יהיו יותר ימים עם יותר מ־60 אחוזים לידות של זכרים היא **בבית החולים הקטן.** בניגוד לכך, שימוש בהיוריסטיקת היציגות הוביל אנשים לתת תשובה שלא על פי המודל הנורמטיבי. מרבית הנחקרים (56%) השיבו לשאלה "בערך אותו דבר". זאת כנראה כתוצאה מהציפייה שתופעה תתבטא אף במדגם קטן. כ[[פרפרזה]] למושג "חוק המספרים הגדולים" כינו טברסקי וכהנמן הטיה זו "חוק המספרים הקטנים".

=== [[היוריסטיקת הזמינות]] (Availability Heuristic) ===
[[היוריסטיקת הזמינות]] היא "קיצור דרך" מחשבתי שבו משתמשים בני האדם כשהם שופטים הסתברויות של מאורעות בתנאים של [[אי-ודאות]]. שיפוט זה מתבסס על הקלות שבה האדם יכול לשלוף מהזיכרון או לדמיין דוגמאות לטענה או לאירוע שבמוקד. החוקרים זיהו מספר הטיות הנגרמות כתוצאה מהשימוש בהיוריסטיקת הזמינות. שיטת המחקר מודגמת להלן באמצעות התייחסות לשתיים מההטיות: הטיה הנובעת מהיעילות של סט החיפוש והטיה הנובעת מקלות השליפה של המקרים. לגבי כל הטיה מוצג המחקר הקלאסי (בשינויים קלים משקולי פשטות ההסבר) המבהיר את מהות ההטיה.

==== הטיה הנובעת מהיעילות של סט החיפוש (Baises due the effectivness of the search set) ====
הנחקרים נשאלו אילו מילים שכיחות יותר באנגלית, כאלה המתחילות באות r או כאלה שבהן r היא האות השלישית?

למעשה, כמות המילים בשפה האנגלית שבהם r היא האות השלישית גדול פי שלושה מכמות המילים שבהן r היא האות הראשונה.

במחקר, כ-70 אחוזים ענו בניגוד למה שנכון לשפה האנגלית, כלומר, השיבו שכמות המילים בשפה האנגלית שבהם r היא האות השלישית קטנה מכמות המילים שבהן r היא האות הראשונה. הסיבה לאורח תגובה זה הוא כנראה הדרך שבה מאורגן מידע בזיכרון. ארגון זה יוצר מצב שקל יותר לחפש בזיכרון (ולכן למצוא) מילים שמתחילות באות מסוימת מאשר שבאמצען נמצאת אותה אות.

==== הטיה הנובעת מקלות השליפה של המקרים (Biases due the retrievability of instances) ====
במחקר הציגו לנחקרים רשימה של זוגות של סיבות למוות בארצות הברית. והם נשאלו "אילו הייתם בוחרים אקראית מישהו בארצות הברית, ציינו האם היה לאדם הזה סיכוי רב יותר למות בשנה הקרובה בשל סיבה א' או ב'?"

בטבלה שלהלן מובאת רשימת הזוגות וכן תמונת המצב בארצות הברית, ומה השיבו הנחקרים.

מהטבלה עולה כי למעט עבור הזוג הראשון (רצח-דלקת [[תוספתן]]) עבור שאר הזוגות שיעור ניכר של נחקרים שגה בהערכת הסיכוי היחסי. פעמים רבות הסיבה לאומדנים שגויים אלה היא הפרסום באמצעי התקשורת. מוות מסלמונלה או מטורנדו מסוקר באופן נרחב בחדשות ומקבל כותרות ראשיות (למרבה האירוניה דווקא כי הוא יוצא דופן וחריג) בעוד מוות מאסתמה לא כל כך "מעניין" כי היא דבר שיותר "שגרתי". "הטיית" פרסום זו מובילה להטיה בזמינות המקרים בזיכרון, ולכן לאומדן הסתברותי שגוי. השימוש בהיוריסטיקת הזמינות במקרה זה הובילה את הנחקרים למסקנה שגויה, כיוון שמדובר בהשוואה בין אירועים שההסתברות שלהם נמוכה (מוות מאסתמה, מוות מסלמונלה, מוות מטורנדו). אך השימוש בהיוריסטיקת הזמינות פעמים רבות מוביל אנשים לשיפוטים נכונים. למשל כשמדובר באירועים שכיחים.

=== היוריסטיקת התיקון והעיגון (Anchoring and Adjustment Heuristic) ===
[[היוריסטיקת העיגון והתיקון|היוריסטיקת התיקון והעיגון]] היא "קיצור דרך" מחשבתי שבו משתמשים אנשים כשהם נדרשים לאמוד כמות או הסתברות של מאורע. על מנת להפיק את האומדן הסופי אנשים מתחילים מערך התחלתי כלשהו (עוגן), שיכול להיות תוצאה של ניסוח השאלה או של חישוב חלקי. לאחר מכן הם מעלים או מורידים את הערך ההתחלתי (תיקון) בכיוון הנראה להם. נקודות התחלה שונות מניבות אומדנים שונים המוטים לכיוון הערך ההתחלתי (העוגן). החוקרים זיהו מספר הטיות הנגרמות כתוצאה מהשימוש בהיוריסטיקת העיגון. להלן מוצג אחד מהם, כולל המחקר הקלאסי שמדגים את מהות ההטיה.

==== תיקון לא מספיק (insufficient adjustment). ====
במחקר הקלאסי התבקשו הנחקרים לתת אומדן למכפלת הספרות מ-1 עד 10. שתי קבוצות נחשפות למשך 5 שניות בלבד (כך שאין מספיק זמן לחשב את התוצאה), למחציתם מקרינים את התרגיל =1x2x3x4x5x6x7x8x9x10 (קבוצת "העוגן הנמוך") ולמחציתם את התרגיל =10x9x8x7x6x5x4x3x2x1 (קבוצת "העוגן הגבוה"). תוצאת המכפלה של הערכים מ-1 ועד 10 היא 40,320. עם זאת חציון האומדן של קבוצת "העוגן הנמוך" היה 512 ואילו של קבוצת "העוגן הגבוה" היה 2,250.

על מנת לספק את האומדן במהירות הנחקרים חישבו את ההתחלה של התרגיל ומשם ערכו [[אקסטרפולציה]] על מנת להגיע לאומדן הסופי. האומדן הסופי אכן היה מושפע מהערך ההתחלתי ובכל מקרה כפי שרואים מהתוצאות, התיקון לא היה מספיק.

== ביקורת על גישת ההיוריסטיקות וההטיות ==
לנוכח קבלת התמונה שעולה ממחקרים על היוריסטיקות והטיות מתעוררת תחושת **חוסר נוחות אינטואיטיבית''' לגבי רלוונטיות ההשוואה של ההתנהגות האנושית למודל של הסטטיסטיקה וההסתברות ובעקבותיה למסקנה שמדובר בכלל על הטיות. בלשון יומיומית השאלה היא "מי אמר שהמודל שבו השתמשו החוקרים לקביעת מה נכון (המודל הנורמטיבי של הסטטיסטיקה וההסתברות) הוא מה שבאמת נכון?". ערעור על הנחה זו ישמיט את הטענה שבכלל מדובר בהטיות. מעבר לטענה זו, יש מספר טענות נפוצות נוספות.

## הערות שוליים

קטגוריה:פסיכולוגיה קוגניטיבית
קטגוריה:דניאל כהנמן
קטגוריה:היוריסטיקה