שינויים

כהנמן מציע תיאור פשוט לדרך בה אנחנו מגבשים דעה אינטואיטיבית על [[מערכת מורכבת|נושאים מורכבים]]. אם אנחנו לא מוצאים במהירות תשובה מספקת לשאלה קשה, מערכת 1 תמצא שאלה קלה יותר שקשורה אליה, ותשיב עליה. את התהליך הזה מכנה כהנמן [[המרה]] |(Attribute substitution)[https://en.wikipedia.org/wiki/Attribute_substitution] - יש שאלת מטרה שהיא הערכה שאנחנו מתכוונים לגבש, ויש שאלה היוריסטית שהיא השאלה הפשוטה יותר שעליה אנחנו עונים.

כהנמן מציע תיאור פשוט לדרך בה אנחנו מגבשים דעה אינטואיטיבית על [[מערכת מורכבת|נושאים מורכבים]]. אם אנחנו לא מוצאים במהירות תשובה מספקת לשאלה קשה, מערכת 1 תמצא שאלה קלה יותר שקשורה אליה, ותשיב עליה. את התהליך הזה מכנה כהנמן [[המרה]] |(Attribute substitution)[https://en.wikipedia.org/wiki/Attribute_substitution] - יש שאלת מטרה שהיא הערכה שאנחנו מתכוונים לגבש, ויש שאלה היוריסטית שהיא השאלה הפשוטה יותר שעליה אנחנו עונים.

==חלק שני - היורסטיקות והטיות==

==חלק שני - היוריסטיקות והטיות==

חלק זה מתאר מספר היורסטיקות ו[[הטיה קוגניטיבית|הטיות]] שונות, הן של אנשים בכלל והן ושל מומחים.  

חלק זה מתאר מספר היוריסטיקות ו[[הטיה קוגניטיבית|הטיות]] שונות, הן של אנשים בכלל והן ושל מומחים.  

;פרק 10 - חוק המספרים הקטנים:

;פרק 10 - חוק המספרים הקטנים:

הפרק פותח בניתוח נתון סטטיסטי לפיו שיעור סרטן כליה בארצות הברית הוא נמוך במיוחד במחוזות כפריים עם אוכלוסיה דלילה ומסורת של תמיכה במפלגה הרפובליקנית במערב התיכון, בדרום ובמערב ארצות הברית. דוגמה זו מובאת על ידי הסטטיסטיקאים הווארד וינר והאריס זוורלינג. מערכת שתיים מחפשת סיבות לכך , היא פוסלת הסברים כמו זה שיש קשר ישיר בין תמיכה במפלגה הרפובליקנית, בינתיים מערכת אחד היא גם פעילה והיא מחפשת הסברים גם כן, ייתכן שהיא מעלה אפשרויות כמו זה שסרטן כליה הוא נדיר בכפר בגלל שיש בו פחות זיהום אוויר, פחות זיהום מים וגישה קלה יותר למזון טרי ללא תוספים. זוהי מסקנה הגיונית. לאחר מכן אתה נתקל בנתון נוסף לפיו סרטן כליה נפוץ במיוחד במחוזות בעלות אותם מאפיינים- בישובים כפריים עם אוכלוסיה דלילה וכו'. המסקנה החפוזה הפעם היא שמאפיינים כמו עוני משפיעים על סרטן הכליה - תזונה עתירת שומנים, צריכת אלכוהול, יותר מידי טבק. אבל הגענו למבוי סתום - לא הגיוני שאורח חיים כפרי מסביר גם שיעורי סרטן כליה נמוכים וגם גבוהים.

הפרק פותח בניתוח נתון סטטיסטי לפיו שיעור סרטן כליה בארצות הברית הוא נמוך במיוחד במחוזות כפריים עם אוכלוסיה דלילה ומסורת של תמיכה במפלגה הרפובליקנית במערב התיכון, בדרום ובמערב ארצות הברית. דוגמה זו מובאת על ידי הסטטיסטיקאים הווארד וינר והאריס זוורלינג. מערכת שתיים מחפשת סיבות לכך , היא פוסלת הסברים כמו זה שיש קשר ישיר בין תמיכה במפלגה הרפובליקנית, בינתיים מערכת אחד היא גם פעילה והיא מחפשת הסברים גם כן, ייתכן שהיא מעלה אפשרויות כמו זה שסרטן כליה הוא נדיר בכפר בגלל שיש בו פחות זיהום אוויר, פחות זיהום מים וגישה קלה יותר למזון טרי ללא תוספים. זוהי מסקנה הגיונית. לאחר מכן אתה נתקל בנתון נוסף לפיו סרטן כליה נפוץ במיוחד במחוזות בעלות אותם מאפיינים- בישובים כפריים עם אוכלוסיה דלילה וכו'. המסקנה החפוזה הפעם היא שמאפיינים כמו עוני משפיעים על סרטן הכליה - תזונה עתירת שומנים, צריכת אלכוהול, יותר מידי טבק. אבל הגענו למבוי סתום - לא הגיוני שאורח חיים כפרי מסביר גם שיעורי סרטן כליה נמוכים וגם גבוהים.

פרק זה מתאר את '''[[היורסיטיקת הזמינות]]''' - כאשר אנו נדרשים להעריך שכיחות של קטגוריה כלשהי, לדוגמה "צמחים מסוכנים" או "אנשים שמתגרשים אחרי גיל 60", אנו מבצעים הערכה זו על סמך הקלות שבה אנחנו חושבים על דוגמה כלשהי מאותה קטגוריה. ככל שקל לנו לחשוב על דוגמה כזו, או אפילו ככל שנדמה לנו שקל לחשוב על דוגמה כזו, כן יהיה לנו נדמה שקטגוריה זו גדולה יותר. לכן אנחנו אפילו לא צריכים לחשוב על דוגמה קונקרטית, לשאלה איזה מדינה מופיעה יותר בחדשות (ניקרגואה, סין או איראן) או מאיזה צירוף אותיות נוכל להרכיב יותר מילים.  

פרק זה מתאר את '''[[היורסיטיקת הזמינות]]''' - כאשר אנו נדרשים להעריך שכיחות של קטגוריה כלשהי, לדוגמה "צמחים מסוכנים" או "אנשים שמתגרשים אחרי גיל 60", אנו מבצעים הערכה זו על סמך הקלות שבה אנחנו חושבים על דוגמה כלשהי מאותה קטגוריה. ככל שקל לנו לחשוב על דוגמה כזו, או אפילו ככל שנדמה לנו שקל לחשוב על דוגמה כזו, כן יהיה לנו נדמה שקטגוריה זו גדולה יותר. לכן אנחנו אפילו לא צריכים לחשוב על דוגמה קונקרטית, לשאלה איזה מדינה מופיעה יותר בחדשות (ניקרגואה, סין או איראן) או מאיזה צירוף אותיות נוכל להרכיב יותר מילים.  

היוריסטיקה זו, כמו היורסטיקות שיפוט אחרות, ממירה שאלה אחת בשאלה אחרת - במקום לאמוד גודל של קטגוריה או שכיחות של אירוע, אנחנו מדווחים כמה קל לנו לחשוב על מקרים שעולים בדעתנו. יש כמה גורמים מלבד השכיחות שמשפיעים על כמה קל לנו לבצע זאת ולכן היורסטיקה זו עלולה לגרום להטיות. לדוגמה אירוע בולט שמשך את תשומת הלב - לכן לדוגמה קל לנו יותר להיזכר בגרושים של ידוענים מהוליווד מאשר גרושים של מנהלי חשבונות. היבט אחר הוא אירוע דרמטי שמושך את תשומת הלב - כמו התרסקות של מטוס או רעידת אדמה - שיוצרים רושם זמני של סכנה מוגברת. דוגמה אחרת היא התנסות אישית, דוגמאות חיות או תמונות - כולם דברים שמשפיעים על קלות הזיכרון יותר מאשר נתונים סטטיסטיים - אם אנו נתקלים בטעות שיפוטית שקרתה לנו אנחנו מאמינים פחות למערכת המשפט - והשפעה זו זכירה יותר מאשר סיפור שקראנו על מישהו אחר.  

היוריסטיקה זו, כמו היוריסטיקות שיפוט אחרות, ממירה שאלה אחת בשאלה אחרת - במקום לאמוד גודל של קטגוריה או שכיחות של אירוע, אנחנו מדווחים כמה קל לנו לחשוב על מקרים שעולים בדעתנו. יש כמה גורמים מלבד השכיחות שמשפיעים על כמה קל לנו לבצע זאת ולכן היוריסטיקה זו עלולה לגרום להטיות. לדוגמה אירוע בולט שמשך את תשומת הלב - לכן לדוגמה קל לנו יותר להיזכר בגרושים של ידוענים מהוליווד מאשר גרושים של מנהלי חשבונות. היבט אחר הוא אירוע דרמטי שמושך את תשומת הלב - כמו התרסקות של מטוס או רעידת אדמה - שיוצרים רושם זמני של סכנה מוגברת. דוגמה אחרת היא התנסות אישית, דוגמאות חיות או תמונות - כולם דברים שמשפיעים על קלות הזיכרון יותר מאשר נתונים סטטיסטיים - אם אנו נתקלים בטעות שיפוטית שקרתה לנו אנחנו מאמינים פחות למערכת המשפט - והשפעה זו זכירה יותר מאשר סיפור שקראנו על מישהו אחר.  

הפרק מתאר גם כיצד משפיע עלינו שטף הזמינות של דוגמאות. כאשר מבקשים מאיתנו לספק 6 דוגמאות להתנהגות אסרטיבית שלנו, ואז שואלים אותנו אם אנחנו אסרטיביים, התשובה תהיה שונה מאשר אם מבקשים מאיתנו לתת 12 דוגמאות. כאשר מבקשים מאיתנו כמות גדולה של דוגמאות, אנחנו מתקשים לספק את הדוגמאות האחרונות, מופתעים מכך שהיה לנו קשה להיזכר ולכן מתארים את עצמנו כפחות אסרטיביים. אנשים מדווחים על עצמם כנוסעים פחות באופניים כאשר הם מתבקשים לתת יותר דוגמאות לכך שהם באמת נסעו וכו'. אנחנו מעריכים שיהיה לנו קשה יותר ויותר לתת עוד ועוד דוגמאות אבל בדרך כלל אנחנו מופתעים מהעוצמה של דבר זה ולא מעריכים כמה קשה לנו לזכור דוגמאות כאלה. לכן ניתן לכנות השפעה זו כהטיה עקב "אי-זמינות בלתי מוסברת" - כאשר ניתן לנו הסבר לגבי כך - כאשר אומרים לנו לדוגמה שיש מוזיקה וזו תקשה עלינו להזכר בדוגמאות להתנהגות אסרטיבית - אז ההשפעה של הטיה זו נעלמת.  

הפרק מתאר גם כיצד משפיע עלינו שטף הזמינות של דוגמאות. כאשר מבקשים מאיתנו לספק 6 דוגמאות להתנהגות אסרטיבית שלנו, ואז שואלים אותנו אם אנחנו אסרטיביים, התשובה תהיה שונה מאשר אם מבקשים מאיתנו לתת 12 דוגמאות. כאשר מבקשים מאיתנו כמות גדולה של דוגמאות, אנחנו מתקשים לספק את הדוגמאות האחרונות, מופתעים מכך שהיה לנו קשה להיזכר ולכן מתארים את עצמנו כפחות אסרטיביים. אנשים מדווחים על עצמם כנוסעים פחות באופניים כאשר הם מתבקשים לתת יותר דוגמאות לכך שהם באמת נסעו וכו'. אנחנו מעריכים שיהיה לנו קשה יותר ויותר לתת עוד ועוד דוגמאות אבל בדרך כלל אנחנו מופתעים מהעוצמה של דבר זה ולא מעריכים כמה קשה לנו לזכור דוגמאות כאלה. לכן ניתן לכנות השפעה זו כהטיה עקב "אי-זמינות בלתי מוסברת" - כאשר ניתן לנו הסבר לגבי כך - כאשר אומרים לנו לדוגמה שיש מוזיקה וזו תקשה עלינו להזכר בדוגמאות להתנהגות אסרטיבית - אז ההשפעה של הטיה זו נעלמת.  

;פרק 13 זמינות רגש וסיכון:

;פרק 13 זמינות רגש וסיכון:

פרק זה עוסק בהשלכות של היורסטיקת הזמינות על שאלות כמו של מדיניות ופוליטיקה- כאשר יש אסון כמו רעידת אדמה אנשים מודאגים יותר לזמן מה ולכן קונים יותר ביטוחים ונוקטים צעדי זהירות נוספים. כהנמן מזכיר מחקר פורץ דרך משנת 1978 על החשיבה שלנו על סיכונים. הנסקרים התבקשו לחשוב על צמדים של גורמי מוות כמו סוכרת ואסטמה, להעריך מי גורם המוות השכיח יותר ולהעריך את היחס בין שתי השכיחויות. סיכונים אלה השוו לסיכון הסטטיסטי הממשי שהיה באותו זמן  

פרק זה עוסק בהשלכות של היוריסטיקת הזמינות על שאלות כמו של מדיניות ופוליטיקה- כאשר יש אסון כמו רעידת אדמה אנשים מודאגים יותר לזמן מה ולכן קונים יותר ביטוחים ונוקטים צעדי זהירות נוספים. כהנמן מזכיר מחקר פורץ דרך משנת 1978 על החשיבה שלנו על סיכונים. הנסקרים התבקשו לחשוב על צמדים של גורמי מוות כמו סוכרת ואסטמה, להעריך מי גורם המוות השכיח יותר ולהעריך את היחס בין שתי השכיחויות. סיכונים אלה השוו לסיכון הסטטיסטי הממשי שהיה באותו זמן  

{{הערה|מחקר של שרה ליכשטיין ושל ברוך פישהוף ואחרים, Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M., & Combs, B. (1978). [https://psycnet.apa.org/record/1980-20983-001 Judged frequency of lethal events. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory], 4(6), 551-578.}} להלן כמה ממצאים מהמחקר

{{הערה|מחקר של שרה ליכשטיין ושל ברוך פישהוף ואחרים, Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M., & Combs, B. (1978). [https://psycnet.apa.org/record/1980-20983-001 Judged frequency of lethal events. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory], 4(6), 551-578.}} להלן כמה ממצאים מהמחקר