2022-06-05 13:57:32
Euristica dell'affetto e bias dell'EspertoLe emozioni influenzano le nostre decisioni
L'euristica dell'affetto è un tipo di
scorciatoia mentale in cui le persone prendono decisioni fortemente influenzate dalle loro
emozioni attuali. Pertanto le nostre emozioni possono anche
alterare la nostra percezione dei rischi e dei benefici di un determinato risultato.
Slovic (nel 1958) coniò questa espressione anche per sottolineare le situazioni in cui eventi insoliti generano un
attenzione sovrastimata.
Ad esempio, quando accade un particolare
evento raro, statisticamente non rilevante, c'è la tendenza a dedicargli
maggiore attenzione.
A tale concetto si collega la teoria di
Sustain che introduce la
cascata di disponibilità, tema in cui
Media e Social Media giocano un ruolo significante!
Ad esempio, se un
evento raro o statisticamente poco rilevante inizia ad avere
copertura mediatica, si inizia a generare un attenzione crescente nel pubblico, entrando in gioco l'euristica dell'affetto che và ad alimentare un
attenzione sproporzionata.
In questo scenario, si genera un
effetto domino, poiché c'è l'attenzione del pubblico (
influenzata dalla copertura mediatica sull'evento), la copertura mediatica aumenta ancor di più, facendo aumentare di conseguenza l'attenzione delle persone!
Tutto questo
meccanismo si autoalimenta fino a poter generare emozioni come preoccupazione eccessiva e panico!
Pertanto, a livello politico, può essere cavalcata una situazione
non rischiosa e insignificante, prendendo decisioni soltanto sulla base della copertura ed esposizione mediatica dell'evento.
In tale prospettiva anche la
decisione degli esperti non è sempre immune da Bias, sia in termini di ricerca (
validità e campionamento) che di
giudizio di un determinato evento.
Difatti anche gli esperti sono coinvolti
nell'illusione della comprensione e della validità, cioè nella
fallacia della narrazione = le storie raccontano solo quello che è successo ed in base al risultato consentono di reinterpretare il passato.
Pertanto, la percezione non viene orientata rispetto a
ciò che non è successo, ignorando quindi altre variabili e possibilità, facendo in modo che solo ciò che è accaduto (magari casualmente) orienti la
narrazione e percezione (anche dell'Esperto).
Inoltre, è stato rilevato che nemmeno il giudizio di esperti sia immune da Bias, alimentando
l'incoerenza del giudizio. A tal proposito, è stato rilevato che i
professori universitari nella correzione dei compiti possono essere
influenzati dal compito precedente e successivo.
Anche giudicando
diversamente lo stesso compito in momenti/scenari differenti.
Gary Klein sostiene che ci sono 2 condizioni per cui gli esperti hanno quasi sempre ragione:
- Quando sono davanti ad un
ambiente stabile (previsioni statistiche funzionanti);
- Quando c'è possibilità di
apprendere da un ambiente stabile (storia pregressa).
Ma alcuni ricercatori fanno notare che queste
condizioni ammiccano a soluzioni "non umane" più efficienti, come il
Machine Learning, che agisce meglio delle persone proprio in un ambiente stabile e con storia solida pregressa!
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