inimest tõstavad keskmise suurusega toa temperatuuri kraadi võrra tunnis.“ Ja üks, mille juurde tuleme veel tagasi: „Kui ülikooli õhtusöögil on rohkem kui 25 protsendi külalistest majandusteaduskonnast, saab lauavestlus kindlasti rikutud.“
Kuigi rusikareeglitest on palju abi, võib nende kasutamine viia süsteemse kallutatuseni. Esimestena taipasid seda 1974. aastal kaks Iisraeli teadlast, Amos Tversky ja Daniel Kahneman, ning see muutis viisi, kuidas psühholoogid (ja viimaks ka majandusteadlased) mõtlemisest mõtlevad. Nende esialgses uuringus toodi välja kolm heuristikut ehk rusikareeglit – ankurdamine, kättesaadavus ja esindatavus – ning nendega seonduvad kallutatused. Tversky ja Kahnemani uurimisprogramm sai inimese hinnanguvõime uuringutes tuntuks „heuristikute ja kallutatuste“ lähenemisena. Hilisemal ajal on psühholoogid tuvastanud, et need heuristikud ja kallutatused tulenevad automaat- ja reflektiivsüsteemi koostoimest. Uurime, kuidas see sünnib.
Oletame, et meil palutakse hinnata, kui palju rahvast elab Milwaukees, meie kodulinnas, mis asub Chicagost umbes kahe sõidutunni kaugusel. Oletame, et me ei tea Milwaukee kohta suurt midagi peale selle, et see on Wisconsini osariigi suurim linn. Millest lähtudes pakkuma hakata? Võiks alustada sellest, mida me teame, ehk Chicago elanikkonnast, mis on umbes 3 miljonit. Võime arvata, et Milwaukee on suur linn, kuid kindlasti mitte sama suur kui Chicago, vahest vaid kolmandik sellest, seega pakuksime ühe miljoni. Aga kujutagem ette, et sedasama küsitakse inimeselt, kes elab Wisconsini osariigis Green Bays. Ka tema ei tea täpset vastust, küll aga, et Green Bays elab umbes sada tuhat inimest ja Milwaukee on kindlasti suurem, vahest nii kolm korda suurem – seega pakub ta kolmsada tuhat inimest.
Seda protsessi nimetatakse „ankurdamiseks ja kohendamiseks“. Alustate mingist ankrust ning kohendate seda sobivas suunas. Seni on kõik selge. Kuid kallutatus tekib sellest, et reeglina kohendamisest üksi ei piisa. Katsed tõestavad pidevalt, et meie näite sarnaste küsimuste puhul kipuvad Chicagost pärit inimesed pakkuma üle (sest ankur on kõrge) ja Green Bay omad aga alla (tuginedes oma madalale ankrule). Milwaukees elab umbes 580 000 inimest.10
Otsuse langetamise protsessi võivad hiilida sisse isegi ilmselgelt ebaolulised ankrud. Võite seda ise proovida. Võtke oma telefoninumbri kolm viimast numbrit ja liitke kakssada. Pange see arv kirja. Nüüd pakkuge, mis aastal hunn Attila Euroopa vallutas? Kas enne või pärast sellele arvule vastavat aastat? Mida pakute? (Võime vihjata, et see juhtus pärast Jeesuse sündimist.) Isegi kui te Euroopa ajalugu ei tunne, teate seda ikkagi, et Attila vallutuse aasta ei ole teie telefoninumbriga kuidagi seotud. Aga kui me oma tudengitega selle katse tegime, siis tudengid, kes alustasid kõrgest ankrust, pakkusid ikkagi kolmsada aastat hilisemat aega kui madalast ankrust alustajad. (Õige vastus on 411.)
Ankrud võivad mõjutada koguni seda, kuidas te oma elu hindate. Ühes katses esitati tudengitele kaks küsimust: (a) Kui õnnelik te olete? (b) Kui tihti te kohtamas käite? Kui küsimused esitati selles järjekorras, oli vastuste korrelatsioon üsna madal (0,11). Kui aga küsimused esitati vastupidises järjestuses, ehk esimesena tuli kohtamisküsimus, hüppas korrelatsioon 0,62 peale. Näib, et kohtamisküsimuse esitamine sundis tudengeid vastates küsimusele, kui õnnelikud nad on, rakendama „kohtamise heuristikut“. „Pagan küll, ma ei mäletagi, millal viimati kohtamas käisin, ju ma olen siis üsna õnnetu.“ Sarnaseid tulemusi saab ka abielupaaride puhul, kui kohtamise asemel küsitakse vahekorras olemise kohta.11
Selle raamatu keeles võiks ankrut nimetada nügimiseks. Me saame mõjutada arvu, mille te teatud olukorras valite, andes väikese vihje selle kohta, kust peaks mõtlemisprotsessi alustama. Kui heategevusseltsid küsivad annetusi, pakutakse tavaliselt välja mingid variandid, nagu 100, 250, 1000, 5000 dollarit või „muu“. Kui annetuste kogujad oma tegevusala vähegi tunnevad, siis nad ei vali neid arve suvaliselt, sest pakutud variandid mõjutavad rahasummat, mille inimesed annavad. Kui variantideks on 100, 250, 1000 ja 5000 dollarit, annetavad inimesed rohkem, kui aga 50, 75, 100 ja 150, siis vähem.
Paljudest valdkondadest pärit tõendid näitavad, et mida rohkem küsid, seda rohkem saad, vähemalt mõistlikkuse piirides küsides. Advokaadid, kes tubakatootjaid kohtusse kaebavad, võidavad tihti astronoomilisi summasid, sest vandekohtutele on ankruks antud miljonitesse ulatuvad arvud. Kavalad läbirääkijad sõlmivad klientide nimel ülihäid lepinguid, tehes ülikõrge avapakkumise, ning teine pool on viimaks õnnelik, kui peab tasuma sellest vaid poole.
Kui palju maksab muretseda orkaanide, tuumajaamade, terrorismi, hullu lehma tõve, alligaatorirünnakute või linnugripi pärast? Kui hoolikalt tasuks nendega seonduvaid riske vältida? Või mida teha, et vältida ohte, millega tavaelus on kerge kokku puutuda?
Inimesed lähenevad sedasorti küsimustele tihti kättesaadavuse heuristiku pinnalt. Nad hindavad riski tõenäosust, küsides endalt, kui kergesti meenuvad sarnased näited. Kui sarnaseid näiteid leida on lihtne, on palju tõenäolisem, et inimesed kardavad ja muretsevad. Tuttavat riski, nagu terrorismiga seonduv peale 11. septembrit 2001, peetakse tõsisemaks kui riski, millest kõneldakse vähem nagu päevitamise või kuumade suvedega seonduv. Mõrvadest kõneldakse rohkem kui enesetappudest, seega usutakse ekslikult, et mõrvade läbi sureb rohkem inimesi.
Ligipääsetavus ja silmatorkavus on kättesaadavusega lähedalt seotud, ning needki on olulised. Kui olete mõne tõsisema maavärina isiklikult läbi elanud, peate maavärinate esinemist tõenäolisemaks kui inimesed, kes on sellest vaid ajalehtedest lugenud. Seetõttu hinnatakse värvikate ja kergesti ettekujutatavate surmapõhjuste (näiteks tornaadode) esinemise tõenäosust üle, kuid vähemvärvikate (nt astmahoogude) oma alahinnatakse, isegi kui neid esineb palju sagedamini (antud juhul kakskümmend korda sagedamini). Ning hiljutisemad sündmused mõjutavad meie käitumist ja hirme rohkem kui varasemad. Kõigi nende kergesti kättesaadavate näidete puhul on meie automaatsüsteem riskist vägagi teadlik (vahest liigagi teadlik), ega pea selleks uurima tabeleid või igavat statistikat.
Kättesaadavuse heuristik aitab selgitada suurt osa riskikäitumisest ning ühtlasi ka avaliku ja erasektori otsuseid ettevaatusabinõude osas. Seda, kas inimesed kindlustavad end loodusõnnetuste vastu või mitte, mõjutavad suuresti nende hiljutised kogemused.12 Maavärina järel sagenevad järsult uute maavärinapoliiside ostud – kuid langevad edaspidi, kui toimunu hakkab ununema, järjekindlalt. Kui juba kaua aega ei ole toimunud üleujutusi, on palju vähem tõenäoline, et üleujutusohuga alade inimesed end kindlustaksid. Samas kindlustavad end üleujutuse vastu palju tõenäolisemalt inimesed, kes tunnevad kedagi, kes on selle läbi kannatanud, hoolimata tegelikust üleujutusohust nende kodupaigas.
Kallutatud riskihinnangud võivad üsna kummastaval moel mõjutada seda, kuidas me oleme valmis kriisideks, äri- ja poliitilisteks otsusteks ning neile reageerime. Kui internetifirmade aktsiatel läheb hästi, ostavad inimesed neid meelsasti isegi siis, kui neid võib selleks ajaks juba halvaks investeeringuks pidada. Või oletame, et inimesed peavad ekslikult teatud riske (nt tuumaõnnetus) kõrgeks, teisi (insult) aga madalaks. Säärased eksiarvamused võivad mõjutada ka poliitikategemist, sest valitsustel on kombeks eraldada ressursse, lähtudes inimeste kartustest, mitte tegelikest ohtudest.
„Kättesaadavuskallutatuse“ puhul saaks avaliku ja erasektori otsuste kvaliteeti parandada, kui hinnanguid õnnestuks nügida tegelike tõenäosuste poole. Hea viis tekitada inimestes hirmu, et asi lõppeb halvasti, on meenutada neile mõnd sarnast juhtumit, kus nõnda läkski, hea viis inimeste enesekindluse kergitamiseks on tuletada neile meelde sarnast olukorda, mis lõppes õnnelikult. Kuid siin on sagedane häda, et kergesti meenuvad sündmused panevad inimesi selliste olukordade esinemissagedust üle hindama, kui aga selliseid sündmusi naljalt meelde ei tule, on nende esinemissagedust kerge alahinnata.
Esindatavus
Neist kolmest esialgsest heuristikust viimane kannab üsna kohmaka kõlaga nimetust: esindatavus [inglisekeelne representativeness kõlab tõepoolest märksa raskepärasemalt kui selle eestikeelne vaste – Tlk]. Seda võib pidada ka sarnasuse heuristikuks. Asja mõte on selles, et kui palutakse hinnata, kui tõenäoline on, et A kuulub kategooriasse B, siis inimesed (ja eriti just nende automaatsüsteemid)