Riassunto esame Psicologia cognitiva, Prof. Gangemi Amelia, libro consigliato Manuale di psicologia del pensiero , Amelia Gangemi, Alessandro Antonietti, Rosa Angela Fabio

Capitolo 3: Il ragionamento probabilistico

L'abilità di fare previsioni è il principale fattore che determina il successo o il fallimento di tutte le nostre decisioni. Secondo la teoria classica della probabilità, la probabilità è il rapporto tra i casi favorevoli e l'intero numero di casi possibili, la probabilità di un evento è quindi la possibilità logica che esso accada. Inoltre, secondo questa visione, la probabilità è oggettiva, dunque è qualcosa che può essere conosciuto. Questa teoria si applica bene soprattutto ai giochi di carte e ai dadi, meno bene alla vita di tutti i giorni. Secondo la teoria frequentista della probabilità,

La probabilità è la frequenza relativa dell'evento quando il numero di prove è estremamente grande. Quindi la probabilità si misura con il rapporto tra il numero di casi favorevoli all'evento e le numerose prove effettuate. Ma nella sua applicazione quotidiana questa teoria incontra subito dei problemi, non è possibile ripetere le prove all'infinito come vorrebbe la teoria. Nonostante questo, la teoria frequentista è ancora attuale e permette di svolgere diverse previsioni, tra cui quelle meteorologiche.

La teoria soggettiva della probabilità definisce il giudizio di probabilità come un giudizio personale, quindi la probabilità di un evento aleatorio è il grado di fiducia che una persona, in base alle sue conoscenze, ha nel verificarsi dell'evento in questione. Questo ci apre infinite possibilità di previsione. Un giudizio di probabilità potrebbe essere formulato implicitamente, sono le nostre

Stesse azioni cheri ettono un giudizio di probabilità implicito. Si possono veri care due situazioni: ole persone sono overcon dent, ovvero esprimono una sovrastima nella duciadelle proprie abilità, oppure sono undercon dent, ovvero esprimono unasottostima nella ducia delle proprie abilità. La maggior parte delle persone èovercon dent, ma perché? Noi siamo incapaci di pensare alle ragioni per cui cipotremmo sbagliare. Le persone potrebbero ricercare in memoria le informazioni inmodo distorto, individuando informazioni a favore piuttosto che a disconfermadella propria ipotesi, questa tendenza è nota con il termine di bias di conferma.I nostri giudizi a volte deviano in modo prevedibile e sistematico rispetto a unostandard, una tendenza a cui è stato dato il nome di bias cognitivo. Il concetto disistematicità della deviazione è molto importante per capire la di erenza tra unasemplice “errore” e un “bias cognitivo”.

Quando Kahneman e Tversky cominciarono a porsi il problema di come le persone producono giudizi di probabilità, il fatto che le risposte fossero errate in modo sistematico ha fatto sorgere il sospetto che ci fossero dei meccanismi sottostanti responsabili della loro produzione. Secondo le ricerche condotte da Tversky e Kahneman, il compito di giudicare la probabilità è un compito difficile, quindi viene semplificato impiegando delle euristiche. Le euristiche sono delle procedure di ragionamento semplificate che riducono un compito di giudizio più difficile a un altro più semplice. Il meccanismo con cui agiscono le euristiche è la sostituzione di attributo: si sostituisce una domanda difficile con una domanda più semplice. Secondo Kahneman e Tversky, per stimare la frequenza di accadimento di un evento recuperiamo dalla memoria degli esempi della categoria di eventi in questione e, se il recupero è

facile e uido, la categoria viene giudicata numerosa; viceversa, seil recupero è lento e di cile, la categoria è giudicata poco numerosa. Vienedenominato euristica della disponibilità il processo mentale di stimare lanumerosità di una classe e la probabilità di un evento valutando la facilità con cuila relativa operazione mentale di recupero può essere eseguita. La disponibilità èin uenzata da vari fattori che non sono collegati alla frequenza e ettiva, e se questifattori in uenzano la disponibilità allora in uenzeranno anche la frequenzapercepita delle classi e la probabilità soggettiva degli eventi. Di conseguenza, l’usodell’euristica della disponibilità può condurre, in queste circostanze, a dei biasescognitivi.L’euristica della rappresentatività: secondo Kahneman e Tversky per produrregiudizi di probabilità relativi all’appartenenza categoriale, avendo

Poco tempo e nessun dato se non quello che vediamo e sentiamo lì sul momento, confrontiamo quanto la persona/l'oggetto, siano rappresentativi della categoria. Sostituiamo, quindi, un giudizio di somiglianza (rappresentatività) al giudizio di probabilità. Quindi un evento A sarà giudicato più probabile di un evento B se A apparirà più rappresentativo di B. Il problema è che se ignoriamo degli attributi rilevanti, l'euristica della rappresentatività ci può condurre a dare dei giudizi che contrastano con la realtà dei fatti, generando un bias cognitivo.

In uno studio dimostrarono come il ragionamento basato sull'euristica della rappresentatività ci può condurre a fare previsioni caratterizzate da un bias cognitivo denominato base-rate neglect (cioè fallacia della frequenza di base o disattenzione per la probabilità a priori). Gli individui danno

prioritàall’appartenenza categoriale, invece di pensare all’effettiva frequenza. La fallacia della congiunzione: se un determinato evento composto viene considerato molto rappresentativo del prototipo, gli individui non avranno alcuna difficoltà a valutarlo come altamente probabile, pur violando la regola della probabilità degli eventi (la probabilità degli eventi composti non può essere maggiore della probabilità di uno dei componenti). Questo è definito fallacia della congiunzione perché l’insieme delle persone che sono sia cassiere di banca che femministe non può essere più grande dell’insieme delle cassiere di banca. La fallacia dello scommettitore: anche di fronte all’evidenza statistica che ci dice che una sequenza è del tutto casuale tendiamo a vederci una qualche regolarità, tanto più essa si discosta da una sequenza rappresentativa della causalità. A livello praticoÈ stato constatato che la sequenza delle decisioni che abbiamo preso nel passato è un elemento determinante nell'influenzare la prossima decisione che prenderemo. Il teorema di Bayes e la probabilità condizionale: Bayes partiva dal presupposto che date due ipotesi alternative, la nuova informazione può modificare la credenza soggettiva di ciascuna ipotesi. Il giudizio di probabilità che risulta dalla formula si chiama probabilità condizionale, perché indica la probabilità che sia vera un'ipotesi dopo che si è conosciuta una nuova informazione.

(A/D) = p(A) x p(D/A) / p(D)

Quattro nozioni fondamentali:

1. probabilità a priori o P(A) = stima iniziale che un'ipotesi A sia vera;
2. probabilità a posteriori o p(A/D) = probabilità che l'ipotesi A sia vera alla luce dei dati osservati D;
3. probabilità verosimiglianza o p(D/A) = probabilità che i dati osservati D siano veri dato che l'ipotesi A è vera;
4. probabilità a priori o p(D) = probabilità che i dati osservati D siano veri indipendentemente dall'ipotesi A.

condizionale o p(D/A) = probabilità di ottenere i dati D supposto che l'ipotesi A sia vera; 4 rapporto di verosimiglianza o p(D/A) / p(D) = è pari alla probabilità di ottenere i dati D supposto che A sia vera diviso la probabilità di ottenere comunque D, prescindendo dalla verità di A. Seguendo il teorema di Bayes, quando produciamo un giudizio di probabilità condizionale, dovremmo tenere conto della probabilità a priori, o informazione di frequenza di base. Nello stimare la probabilità condizionale, le persone producono stime che sono molto influenzate dal grado di specificità del test, mentre ignorano le frequenze di base. La sub-additività nei giudizi di probabilità: la sub-additività è la tendenza a giudicare la probabilità del tutto inferiore alla probabilità delle sue parti. L'effetto di sub-additività, secondo Tverky e Koehler, rappresenta un principio fondamentale del

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giudizio umano e viene spiegato con la teoria del supporto. Secondo questa teoria, i nostri giudizi di probabilità non sono legati agli eventi ma alle descrizioni degli eventi. La teoria prevede che il supporto per una descrizione "implicita" dell'evento (es. il tutto) sarà inferiore al supporto per una descrizione "esplicita" dell'evento che comprende la somma degli eventi che lo costituiscono. La teoria del supporto propone due spiegazioni del perché diamo più supporto ad un evento quando ci viene descritto in modo esplicito piuttosto che quando ci viene descritto in modo implicito: 1) facilmente ci ricordiamo tutti gli esemplari di una categoria e la descrizione esplicita ci aiuta a ricordare quelle cause che altrimenti potremmo non ricordare; 2) la descrizione esplicita aumenta l'attenzione e la salienza. È stato scoperto che spacchettare una categoria nelle sue costituenti non sempre aumenta il supporto, in questo

caso si parla di super-additività. Il bias del senno di poi: è la tendenza a valutare come più prevedibile gli avvenimenti che sono accaduti, per il fatto che sono accaduti. E le persone non solo tendono a sovrastimare l'accuratezza delle proprie previsioni originali, ma anche di quelle fatte da altri. Il bias del senno di poi ha degli effetti pericolosi nelle nostre valutazioni ma anche in quelle di persone che devono prendere decisioni importanti, come per esempio i giudici. Ai giudici di solito si chiede di prendere una decisione dopo che l'evento in questione è accaduto (es. un incidente) ma basandosi sulle informazioni disponibili prima che il fatto accadesse. Questo bias rende quasi impossibile valutare una situazione a posteriori in modo corretto. CAPITOLO 5 La simulazione mentale La nostra specie è capace di anticipare esperienze future e di modicare mentalmente esperienze passate. Le alternative mentali agli eventi accaduti vengono spesso

espresse con un condizionale controfattuali, ovvero un enunciato