shmick/study
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

docs: update פסיכולוגיה/חשיבה/היוריסטיקות

Browse Source
This commit is contained in:
matanhorovitz
2024-06-08 11:28:12 +03:00
committed by shmick
parent 430e77f728
commit 9f14274e97
1 changed files with 17 additions and 3 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

20
פסיכולוגיה/חשיבה/היוריסטיקות.md
View File

@@ -2,7 +2,7 @@
title: היוריסטיקות title: היוריסטיקות
description: הערכות סובייקטיביות של אי-ודאות description: הערכות סובייקטיביות של אי-ודאות
published: true published: true
date: 2024-06-07T15:01:37.670Z date: 2024-06-08T08:28:09.291Z
tags: פסיכולוגיה, סמסטר ב, חשיבה, שנה ב, היוריסטיקה tags: פסיכולוגיה, סמסטר ב, חשיבה, שנה ב, היוריסטיקה
editor: markdown editor: markdown
dateCreated: 2024-06-07T14:18:05.931Z dateCreated: 2024-06-07T14:18:05.931Z
@@ -188,14 +188,28 @@ Oppenheimer et al. (2008) ביקשו מנבדקים להעתיק במדוייק
([Kahneman & Tversky, 1972](https://psycnet.apa.org/record/1973-03699-001)) הערכת ההסתברות של אירוע לא ודאי ע"י המידה שבה הוא: ([Kahneman & Tversky, 1972](https://psycnet.apa.org/record/1973-03699-001)) הערכת ההסתברות של אירוע לא ודאי ע"י המידה שבה הוא:
- זהה במאפיינים המהותיים לאוכלוסיית האם - זהה במאפיינים המהותיים לאוכלוסיית האם
- משקף את המאפיינים הבולטים של התהליך שבו הוא נוצר - משקף את המאפיינים הבולטים של התהליך שבו הוא נוצר
בגדול, זו הנטייה לשפוט דברים על פי הסטריאוטיפ שלהם דברים כמו, *המסעדה הזו מלאה באנשים - האוכל שם בטח מעולה* (מה אם יש שם אירוע?).
אנשים משתמשים בהיוריסטיקה זו בשיפוטי **דמיון**. אולם, היא מובילה לטעויות חמורות מכיוון שיציגות אינה מושפעת בהכרח מגורמים שצריכים להשפיע על הסתברות, ולהיפך - יש גורמים המשפיעים על הסתברות אבל לא קשורים ליציגות. מכך נובעות טעויות שיטתיות: אנשים משתמשים בהיוריסטיקה זו בשיפוטי **דמיון**. אולם, היא מובילה לטעויות חמורות מכיוון שיציגות אינה מושפעת בהכרח מגורמים שצריכים להשפיע על הסתברות, ולהיפך - יש גורמים המשפיעים על הסתברות אבל לא קשורים ליציגות. מכך נובעות טעויות שיטתיות:
- התעלמות משכיחות יחסית באוכלוסייה ## התעלמות משכיחות יחסית באוכלוסייה
> אלדד הוא סטודנט למנהל עסקים באוניברסיטת תל אביב. הוא מתעניין מאוד באומנות. בצבא שירת בלהקה צבאית ואף שקל בעבר לפתח קריירה כמוסיקאי. האם סביר יותר שאלדד יעבוד כמנהל של מוסד אומנותי, או בחברה לייעוץ ארגוני? > אלדד הוא סטודנט למנהל עסקים באוניברסיטת תל אביב. הוא מתעניין מאוד באומנות. בצבא שירת בלהקה צבאית ואף שקל בעבר לפתח קריירה כמוסיקאי. האם סביר יותר שאלדד יעבוד כמנהל של מוסד אומנותי, או בחברה לייעוץ ארגוני?
הנטייה הראשונית היא מנהל של מוסד אומנותי - אולם, היא לא מתחשבת בכך שיש הרבה, הרבה יותר יועצים ארגוניים, ולכן זה התרחיש הסביר יותר; אנחנו טועים משום שהמידע שהוצג לנו מדבר על הצד האומנותי של אלדד ולא על סטטיסטיקה קרה ויבשה. הנטייה הראשונית היא מנהל של מוסד אומנותי - אולם, היא לא מתחשבת בכך שיש הרבה, הרבה יותר יועצים ארגוניים, ולכן זה התרחיש הסביר יותר; אנחנו טועים משום שהמידע שהוצג לנו מדבר על הצד האומנותי של אלדד ולא על סטטיסטיקה קרה ויבשה.
בגדול, זו הנטייה לשפוט דברים על פי הסטריאוטיפ שלהם דברים כמו, *המסעדה הזו מלאה באנשים - האוכל שם בטח מעולה* (מה אם יש שם אירוע?). > מונית מעורבת בתאונה פגע וברח. שתי חברות מוניות פועלות בעיר – חברה עם מוניות ירוקות (85%) וחברה עם מוניות כחולות (15%). עד לתאונה טוען שהמונית הייתה כחולה . בית המשפט בחן את יכולתו של העד להבחין בין מוניות של שתי החברות בתנאים בו התרחשה התאונה ומצא שהעד מזהה נכון 80% מהפעמים.
מה ההסתברות שהמונית המעורבת בתאונה הייתה כחולה? ([Tversky & Kahneman (1982)](https://psycnet.apa.org/record/1982-22772-001))
הנטייה הראשונית שלנו היא לענות 80% - אבל הסיכוי האמיתי צריך גם להתחשב בזה שיש פחות מוניות כחולות מלכתחילה; הסיכוי האמיתי הוא 41%:
`Blue = מונית כחולה`
`Witness = העד אומר שהמונית כחולה`
`p(Blue/Witness)=(.15*.8)/(.15*.8 + .85*.2)=.12/(.12+.17)=.12/.29=.41`
## הערכת יתר של מאורעות חיתוך
אנשים מעריכים את ההסתברות של אירוע חיתוך כגבוה מההסתברות של האירוע(ים) המרכיבים אותו. זה כמובן לא אפשרי.
[^1]: ולא במקרה - כהנמן הגיע מעולם התפיסה, ולכן התעניין באשליות - לא כשלעצמן, אלא בזכות מה שהן מלמדות אודות קבלת החלטות. [^1]: ולא במקרה - כהנמן הגיע מעולם התפיסה, ולכן התעניין באשליות - לא כשלעצמן, אלא בזכות מה שהן מלמדות אודות קבלת החלטות.
[^2]: לרוע המזל, חברות שיווק ומדיה חברתית מנצלות את ההבנה של המנגנונים האלה לצרכים שלהן. [^2]: לרוע המזל, חברות שיווק ומדיה חברתית מנצלות את ההבנה של המנגנונים האלה לצרכים שלהן.