Kavram

Akla Gelebilirlik Kestirmesi (Availability Heuristic)

Akla gelebilirlik kestirmesi, bir şeyin ne kadar sık ya da olası olduğunu, ona dair örneklerin ne kadar kolay akla geldiğine bakarak yargılama kestirmesidir; bu yüzden canlı, yeni ya da kişisel örnekler gerçek paylarından fazla ağırlık taşır.

Amos Tversky ve Daniel Kahneman bu kestirmeyi 1970'lerin başında, yargının temel kestirmelerinden biri olarak tanımladı. Bir soru ikamesi örneğidir: Zor soru (bu ne sıklıkla olur?) yerini kolay bir soruya (aklıma ne kadar çabuk bir örnek geliyor?) bırakır. Çoğu zaman ikisi birlikte gider, çünkü yaygın şeyler daha kolay hatırlanır. Ama hatırlamanın kolaylığı, sıklıkla hiçbir ilgisi olmayan şeylerden de etkilenir: çarpıcı bir haber, yakın zamanda yaşanmış bir olay, sizin ya da tanıdığınız birinin başına gelmiş bir şey. Manşetlere çıkan risklerin sessiz ve yaygın risklerden büyük görünmesi, insanların sigortayı bir felaketten önce değil sonra yaptırma eğilimi bundandır. Kestirme adalet duygusunu da bozar. Kahneman, eşlerden ev işlerindeki kendi paylarını tahmin etmeleri istendiğinde iki payın toplamının bütünü aştığını aktarır; çünkü herkes kendi emeğini ötekinin emeğinden çok daha kolay hatırlar. Kolaylık hissinin kendisi bile önemlidir: Bilinen bir çalışmada, kendi kararlı davranışlarına dair çok sayıda örnek sıralaması istenenler, yani zor bir görev alanlar, kendilerini yalnızca birkaç örnek istenenlerden daha az kararlı buldular. Sıklığa dair bir yargı önemliyse, hatırlamak yerine sayın.

Gerçek hayattan bir örnek

Ankara'da yazılım geliştirici olan Deniz, ekibinin bir projedeki işinin çoğunu kendisinin taşıdığından emindi ve bunu yöneticisine açmaya hazırlanıyordu. Toplantıdan önce dört ekip üyesinin her biri kendi payını yüzde olarak yazdı. Dört tahminin toplamı yüzü epeyce aştı. Deniz ardından iş takip aracındaki kapanmış görevleri saydı ve toplantı, kimsenin üstlenmediği iki iş hakkında çok daha sakin bir konuşmaya dönüştü.

Nasıl kullanılır

1Bir şeyin ne kadar yaygın ya da riskli olduğunu yargılarken, aklınıza gelen örneklerin sık mı, yoksa yalnızca canlı, yeni ya da kişisel mi olduğunu sorun.
2Hatırlamak yerine sayın: Karar vermeden önce kayıtları, talepleri ya da istatistikleri açın.
3Ortak işlerde, karşılaştırmadan önce herkesten kendi payını tahmin etmesini isteyin; yüzde yüzü aşan bir toplam, yanlılığın işbaşında olduğunu gösterir.