Doğada hayatta kalmak için tehlikeleri ve fırsatları ayırt etmek önemli bir beceri. Özellikle yerleşik düzen öncesi avcı-toplayıcı toplumlarda hızlı karar almak, savaş ya da kaç kararını doğru kriterler ile vermek büyük önem taşıyordu. Bu sorun, bazı konularda beynimizde gelişen kısa yollarla çözülmüş görünüyor. Diğer taraftan yerleşik düzene geçiş sonrası doğal ortamdan bir hayli farklı bir dünyanın içinde bulduk kendimizi ve yeni düzene adapte olduğumuz da söylenemez: Doğada hayatta kalmamızı sağlayan birçok özelliğimiz bugün yanlış kararlar vermemize neden olabiliyor. Beynimizde şekillenen bu kısayollara bilişsel önyargılar ya da bilişsel yanlılıklar (cognitive biases) deniyor.
Bir örnekle açıklayayım:
İkinci Dünya Savaşı sırasında kayıpları azaltmak için çarpışmadan dönen uçakların nerelerden isabet aldığını analiz ettiğimizi düşünelim. Eğer “resimdeki noktalardan isabet alıyor, bu noktaları daha fazla güçlendirelim” denilirse hiçbir fayda sağlanamaz. Çünkü elimizdeki veri “çarpışmadan dönmeyi başarmış uçaklar”, üssüne geri dönememiş uçakların bilgisine sahip değiliz. Muhtemelen hiç isabet almamış görünen motor vb. bölgelerden vurulan uçaklar geri dönmeyi başaramadıkları için bu istatistiğe dâhil değil. O dönem Columbia Üniversitesi’nde görevli Abraham Wald bu eksik bilgiyi gözeterek kurduğu modellerle hem orduya hem de yöneylem araştırması alanına katkılar sağlamış ve sağ kalma önyargısının (survivorship bias) en bilinen örneğini ortaya koymuş.
İkinci Dünya Savaşı sırasında çarpışmadan dönmeyi başaran uçakların isabet aldığı noktalar.
Fotoğraf: Wikipedia / Survivorship Bias maddesi
Sağ kalma yanılgısının bir başka örneği “üniversiteyi bırakıp zengin olan ünlüler”. Her sene onlarca öğrenci üniversiteyi bırakıyor ama biz sadece Bill Gates, Steve Jobs gibi birkaç başarılı örneği anımsıyoruz. Eğer üniversiteyi bırakıp başarılı olamamış kişiler göz ardı edilirse hayata ilişkin çok yanlış beklentilerle hareket etmeye başlanabilir. Bu paragrafı günümüzün modası start-uplar için de aynı şekilde değerlendirebilirsiniz.
Bir başka örnek ise demirleme (anchoring) etkisi. Demirleme kısaca, bir konuda karar verirken gördüğümüz (konudan bağımsız bile olsa) ilk sayıya göre hareket etmemiz diye ifade edilebilir. Buna verilen tipik örnek 1’den 8’e kadar olan sayıların çarpımının tahmini. İki gruba bu çarpımın sonucuna ilişkin tahminleri soruluyor ancak bir gruba soru 1’den başlayarak 1x2x… x8 şeklinde, diğer gruba 8x7x…x1 şeklinde soruluyor. İkinci grubun tahmininin ilk grubunkinden 3 kat yüksek olduğu görülüyor. Tek fark ilk duyulan sayının 1 yerine 8 olması.
Bilişsel yanlılıklar sigortacılık için de çok önemli: Riziko kabul aşamasında doğru karar verebiliyor muyuz, aktüeryal çalışmaları objektif bir şekilde gerçekleştirebiliyor muyuz, şirketimizin ve sektörün gidişini doğru değerlendirebiliyor muyuz? Yoksa farkında bile olmadığımız bilişsel önyargılarımızla gerçeği olduğundan çok farklı mı görüyoruz?
Sadece şirket uygulamaları açısından da değil Sigorta Tahkim ve diğer hukuki süreçler açısından da konu önemli. İdil Elveriş’in podcastinden öğrendiğim bir örnek daha: Kaza sonucu maluliyet nedeniyle efor tazminatı almak isteyen bir elektrikçinin alması gereken tazminat tutarına ilişkin iki gruba ayrılan hakimlerin görüşleri alınıyor. Birinci gruptakilere herhangi bir değer vermeksizin bu senaryoda ne kadar tazminata hükmedecekleri soruluyor. İkinci gruba ise davalının, ABD yasalarına göre olması gereken asgari tazminat miktarını (75 bin dolar) karşılamadığı iddiasıyla davanın reddini istediği söyleniyor. Bu bilginin yarattığı demirleme etkisiyle iki grup arasındaki tazminat tutarının yarım milyon dolar kadar fark ettiği görülüyor.
Hepimiz bu bilişsel önyargılara sahibiz ve bunlardan kaçma şansımız yok. Önemli olan bunların farkında olup, kararlarımızı nasıl etkilediklerini bilmek ve gerekli durumlarda doğru karar almak için basit müdahalelerle davranışlarımıza yön vermek.
