Efekt potwierdzenia czyli confirmation bias

Efekt potwierdzenia pomaga nam utwierdzać się w naszych przekonaniach. Wszakże nikt z nas nie lubi się mylić. Co więcej, niektórzy mają też ogromne problemy z przyznaniem się do błędu. Nic więc dziwnego, że domyślną taktyką naszego umysłu jest szukanie przesłanek, które wspierają nasze teorie. Tak najkrócej można opisać efekt potwierdzenia (ang. confirmation bias).

 

Efekt potwierdzenia

Efekt potwierdzenia to nazwa błędu poznawczego objawiającego się tendencją do wyszukiwania i faworyzowania informacji, które potwierdzają nasze istniejące przekonania i hipotezy. Nie ma w tym nic dziwnego – skoro jesteśmy do czegoś przekonani, to będziemy chcieli to udowodnić. Nikt nie ma w zwyczaju zakładania, że się myli.

Niestety, efekt potwierdzenia zaburza nasz proces podejmowania decyzji. Ignorując przesłanki, które przeczą naszym przekonaniom, możemy pozostać ślepi nie tylko na zagrożenia, ale i na sam fakt tkwienia w błędzie. A gdy zbierzemy wystarczająco dużo informacji sugerujących, że mamy rację, to nasz umysł w połączeniu z naszym ego nie pozwolą nam tak łatwo przyznać się do błędu.

Efekt potwierdzenia (ang. confirmation bias) jest tym silniejszy, im bardziej emocjonalnie podchodzimy do danego zagadnienia.

Jak wielu błędów poznawczych, tak i tego trudno jest uniknąć. Większość rzeczy dzieje się podświadomie, a z drugiej strony trudno nam się specjalnie zmuszać do udowadniania sobie, że się mylimy. Niech zrobią to inni albo jeszcze lepiej – niech przyznają nam rację.

 

Przyczyny efektu potwierdzenia

Ponieważ bardzo chcemy mieć rację, nasz umysł będzie nam pomagał w osiągnięciu tego celu na wiele sposobów. Po pierwsze będziemy szukać tych informacji, które utwierdzą nas w naszych przekonaniach.

Jeśli wydaje nam się, że gdzieś w obliczeniach jest błąd, to będziemy przeliczać wszystko do upadłego. Nawet do głowy nam nie przyjdzie sprawdzić, czy użyliśmy właściwego wzoru. Pozostaniemy ślepi na inne możliwości tak długo, jak się tylko da.

To znaczy też, że jeśli chcemy utwierdzić się w przekonaniu, że jakiś członek zespołu generuje więcej błędów niż inni, będziemy skrupulatnie notować każdą jego pomyłkę. Co więcej, usterki bez ustalonego autora pewnie będą w dużej części przypisywane tej właśnie osobie. Nawet nie pokusimy się o zrobienie zestawienia, które mogłoby czarno na białym pokazać, że wcale nie jest on niczemu winien.

Czy zauważyłeś, że w okresie zimowym wszyscy ubierają się na szaro i czarno? Nie? Pomyśl o tym, gdy następnym razem wyjdziesz na ulice. Na pewno znajdziesz mnóstwo przykładów potwierdzających tę teorię i zobaczysz efekt potwierdzenia w praktyce.

Informacje zbieramy w sposób wybiórczy, szukając (podświadomie lub nie) tych, które są dla nas korzystne. Co gorsza, interpretujemy je również w sposób, który jest zgodny z naszymi przekonaniami.

Nie ma ucieczki od efektu potwierdzenia.

Efekt potwierdzenia objawiał się będzie tym, że będziemy patrzyli na te wskaźniki, co do których spodziewamy się, że potwierdzą nasze przypuszczenia.

Kontynuując powyższy przykład – gdybyśmy otrzymali zestawienie błędów mówiące, że nasz podejrzany nie jest niczemu winien, część z nas odrzuciłaby je twierdząc, że “obejmuje ono zbyt krótki okres” albo “nie bierze pod uwagę niezgłoszonych błędów”.

Oczywiście jeśli wspomniane zestawienie potwierdziłoby nasze podejrzenia, uznalibyśmy je za wiarygodne. Nic więc dziwnego, że ludzie często traktują fakty wybiórczo – przyjmują te, które są zgodne z ich teorią, a odrzucają pozostałe.

Co gorsza, sięgając po wspomnienia na pewno do głowy przyjdą nam głównie sytuacje zgodne z naszym aktualnym przekonaniem. Wszystkie te elementy w równym stopniu składają się na nasz confirmation bias czyli efekt potwierdzenia.

 

Efekt potwierdzenia, a fałszywe przesłanki

Zwykło się żartować, że najgorsze problemy w informatyce to takie, gdzie coś działa, chociaż nie powinno. Jeśli mamy do czynienia z typowym bugiem i jakaś funkcjonalność działa niezgodnie z oczekiwaniami, to łatwo jest to poprawić. A co jeśli wiemy, że nasz system zawiera błędy, ale mimo to otrzymujemy dobre wyniki? Czy nie zaczniemy wtedy myśleć, że jednak żadnych błędów w nim nie ma?

Takie podejmowanie decyzji w oparciu o fałszywe przesłanki jest zaburzone efektem potwierdzenia. Może nam się wydawać, że wiemy co robimy, ale tak naprawdę błądzimy po omacku i jakiekolwiek sukcesy nie są rezultatem naszej pracy, ale szczęścia. Budujemy wtedy domek z kart, który prędzej czy później zawali się z hukiem.

W teorii złożoności obliczeniowej problemy kategorii NP są zdefiniowane jako problemy, które możemy łatwo (w czasie wielomianowym) zweryfikować, ale znalezienie ich rozwiązania jest trudne (wykładnicze). Analogicznie istnieją hipotezy, które łatwo obalić (znajdując jeden kontrprzykład), ale bardzo trudno udowodnić.

Nie sposób udowodnić twierdzenie “wszystkie łabędzie są białe”. Co gorsza, każdy kolejny biały łabędź na naszej drodze utwierdza nas w przekonaniu o naszej słuszności. Hipotezę tę jednak łatwo falsyfikujemy znajdując zdjęcie czarnego łabędzia.

 

Falsyfikacja niebezpiecznej hipotezy

Metodyki agile zachęcają do eksperymentów. Z tych powinniśmy wyciągać wnioski pomagające nam w naszej codziennej pracy. Jeśli jednak padniemy ofiarą efektu potwierdzenia, to każdy nowy eksperyment będziemy zaczynali z gotową tezą i będziemy szukali tylko i wyłącznie przesłanek, które ją potwierdzą. Wracamy do punktu wyjścia – nikt tworząc nową teorię nie zakłada, że jest ona błędna. Nie próbuje jej więc falsyfikować, ale zbiera dowody jej słuszności.

Najbardziej niebezpieczną pułapką, która na nas czyha, to tworzenie “bezpiecznych” teorii, których nie sposób obalić. Zamiast zmierzyć się z całym zagadnieniem, wybieramy jeden jego aspekt, którego jesteśmy pewni i tworzymy hipotezę na jego podstawie. Dzięki confirmation bias wydaje nam się, że mamy rację, ale pozostajemy ślepi na właściwe rozwiązanie.

Zanim zgłębiliśmy temat wielkości zespołu, wydawało nam się, że powinien on liczyć od 3 do 9 osób. Wszystko wskazywało, że jest to słuszne założenie. Im więcej czasu spędziliśmy badając ten temat, tym bardziej wychodziło, że idealny zespół będzie zawierał około pięciu osób. 5 zawiera się w “od 3 do 9”, ale to nie znaczy, że mieliśmy rację.

Nie bójmy się popełniać błędów. Bądźmy dobrymi testerami i próbujmy obalić nasze teorie oraz zniszczyć założenia leżące u ich podstaw. W końcu agile mindset to zarówno gotowość na porażkę, jak i głód wiedzy. A to znaczy też, że powinniśmy schować ego do kieszeni i walczyć z efektem potwierdzenia.

 

Jeżeli zaciekawiła cię tematyka błędów poznawczych, to na pewno spodoba ci się też nasz kanał na YouTube, na którym znajdziesz między innymi film poświęcony efektowi potwierdzenia.

Tomasz Dzierżek

17 lat doświadczenia w IT, 9 lat doświadczenia w Scrum, PSM I-III, Scrum Master zespołów zwinnych, analityk IT, trener Scrum

Click Here to Leave a Comment Below

Leave a Reply: