إهمال المعدل الأساسي

أثبت دانيال كانمان وعاموس تفيرسكي هذا الميل بوصف قصير لطالب دراسات عليا متخيَّل اسمه «توم دبليو»، كُتب ليشبه الصورة النمطية لطالب علوم الحاسب: منظّم، يحب الأنظمة المرتبة، قليل الاختلاط بالناس. وحين سُئل المشاركون عن التخصص الذي يُرجَّح أن توم يدرسه، رتبوا التخصصات بحسب شبهه بالصورة النمطية لكل منها، ولم يكادوا يلتفتون إلى أن عدد الطلاب في بعض التخصصات، كالعلوم الإنسانية، يفوق بكثير عددهم في علوم الحاسب. ويسمي كانمان هذا الاختصار «التمثيلية» ⁦(Representativeness)⁩؛ فالنظام الأول ⁦(System 1)⁩ يجيب عن سؤال الاحتمال الصعب بسؤال الشبه السهل. والوصف حيّ، والمعدل الأساسي إحصاء جاف، فيفوز الوصف. مع أن المعدل الأساسي كثيرًا ما يكون أغنى المعلومات المتاحة، والأوصاف أقل موثوقية مما توحي به؛ بل قيل للمشاركين إن وصف توم مأخوذ من اختبارات نفسية غير مؤكدة الصلاحية. وعلاج كانمان صيغة منضبطة من خطوتين لما يسميه الإحصائيون الاستدلال البايزي: البدء بتثبيت الحكم على معدل أساسي معقول، ثم التساؤل عن المدى الذي ينبغي أن يبعدنا به الدليل الخاص عنه، والابتعاد أقل مما يدفعنا إليه الحدس الأول. وعمليًا يعني ذلك أن نسأل قبل الإصغاء إلى القصة: من بين كل الحالات المشابهة، كم منها انتهى هذه النهاية؟