Euristica della disponibilità

Tale euristica si riconduce alle situazioni in cui gli individui stimano la probabilità di un evento, in base alla facilità con cui esempi similari possono essere portati alla mente. Per esempio qualcuno potrebbe valutare il rischio di un attacco di cuore, tra le persone di mezza età, cercando dei casi avvenuti tra i propri familiari o conoscenti.

49 _{Tversky A. - Kahneman D., “Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases”, Science, 1974, pg. 1124-}

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La disponibilità diventa quindi il processo mentale che permette di valutare la fre- quenza e la probabilità di una situazione, partendo dal presupposto evidente che casi frequenti sono ricordati meglio e più velocemente di quelli rari.

Il processo mentale conduce ad errori di interpretazione e valutazione dovuti a una rappresentazione e semplificazione falsata della realtà.

Oltre alla frequenza e alla probabilità la disponibilità è influenzata anche da altri fatto- ri che fanno venire meno il legame diretto frequenza-disponibilità.

Si è voluto qui suddividere l’analisi in base ai due diversi meccanismi50 _{a cui può es-}

sere ricondotta la disponibilità, (anche se tale distinzione non è stata effettuata dai ri- cercatori Kahneman e Tversky):

 Per recupero: come vengono recuperati casi ed esempi dalla mente umana,  Per costruzione: come vengono usate le informazioni per ricreare o costruire

casi ed esempi.

Disponibilità per recupero: pregiudizi dovuti alla recuperabilità degli esempi

Rientra in tale meccanismo, il processo per mentale per il quale la facilità di riportare alla mente un esempio di un dato fenomeno, è assimilata alla frequenza con cui tale fenomeno si manifesta.

Si vuole dimostrare il caso attraverso un esempio: ad un gruppo di soggetti è stata presentata una lista di personaggi noti di entrambi i sessi, successivamente è stato

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chiesto allo stesso gruppo di indicare se la lista contenesse più nomi di uomini o di donne. Diverse liste sono state presentate a diversi gruppi, in alcune i nomi maschili appartenevano a persone relativamente più famose di quelli delle femmine mentre in altre il contrario. Per ogni lista la maggior parte dei soggetti ha giudicato più numero- so il sesso a cui appartenevano i personaggi più famosi.

Questo risultato dimostra che la “familiarità” intesa come la facilità di recuperare esempi conosciuti, influenza fortemente la percezione della frequenza, “a class whose instances are easily retrieved will appear more numerous than a class of equal frequency whose instances are less retrievable”51_{, anche se non più probabili.}

Si possono individuare altri fattori come la salienza, ovvero la rilevanza di fatti vissuti, o del tempo passato, influenzano la rintracciabilità degli esempi. Se, per esempio, si confrontano la circostanza di essere presenti ad un incidente con quella di leggere di tale incidente in un giornale, si può facilmente intuire come esse abbiano un impatto diverso sulla mente di un soggetto. Non si deve inoltre dimenticare che per la costru- zione della mente umana, gli eventi recenti sono più disponibili di quelli meno recenti. Se gli esempi precedenti sembrano poco applicabili al mondo economico-finanziario si voglia seguire il seguente esempio52 _{posto a un gruppo di investitori con discreta}

cultura finanziaria.

Partendo dal presupposto che è di generale conoscenza il default del debito dell’Argentina del 2001, che il rating del Paese era B e che circa la metà degli investi-

51 _{Trad. a cura dell’autore: “una classe i cui esempi sono recuperabili più facilmente sembrerà più numerosa di}

una classe con uguale frequenza i cui esempi sono meno recuperabili”, Tversky A., Kahneman D., “Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases”, 1974, pg. 1127

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tori prima del 2001 deteneva obbligazioni argentine, è stata posta la seguente do- manda: “ quanto ritieni che possa essere la probabilità di insolvenza di un debitore sovrano con rating speculativo B?”.

Chiaramente gli investitori che hanno subito le conseguenze del default hanno forni- to un valore più alto in quanto hanno vissuto direttamente il fatto e non è passato tempo sufficiente per alleviare il peso del ricordo, ancora diverse sarebbero state le risposte se la stessa domanda fosse stata posta immediatamente dopo il default.

Disponibilità per costruzione

a) Pregiudizi dovuti all’efficacia della ricerca

Riguarda i casi in cui un giudizio di probabilità viene sbilanciato a favore della circo- stanza/alternativa per la quale è più facile costruire un esempio.

In primis si valuti il seguente quesito: si ipotizzi di estrarre casualmente una parola (di tre o più lettere) da un testo in lingua inglese, si ha più probabilità che la parola inizi con “r” o che abbia “r” in terza posizione? Solitamente i soggetti a cui viene posta tale domanda, si approcciano al problema cercando di richiamare alla mente le parole che iniziano con “r” oppure che presentano come terza lettera “r”. In questo modo, essi valutano la relativa frequenza in base alla facilità con cui le parola affiorano alla loro memoria. Essendo più veloce e agevole cercare parole partendo dalla lettera iniziale, la maggior parte dei rispondenti tende a ritenere più numerosi i termini che

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iniziano con “r” mentre concretamente, sono più frequenti quelli che presentano “r” in terza posizione.

b) Pregiudizi dovuti all’immaginabilità

Si verificano quando nella memoria di un soggetto non è immagazzinato un esempio che aiuti a stimare la frequenza o probabilità di un fatto, ed è quindi necessario ricor- rere a una ricostruzione.

Come già si può intuire, la facilità di costruzione di un modello non riflette l’effettiva frequenza.

Si consideri ad esempio un gruppo di 10 individui che formano dei sottogruppi formati da k membri, con 2 ≤ ≥ 8. Quanti sottogruppi diversi possono essere formati? Volendo seguire un metodo matematicamente corretto si può ricorrere al coefficiente binomiale:

= ( ; ) =

Sostituendo = 10 e = 5 si ottiene il massimo numero di combinazioni con = 5 per cui = 252. Si poteva intuire che 5 è il numero massimo di membri per combina- re più sottogruppi, in quanto ad ogni gruppo formato da (10 − ) membri corrisponde un sottogruppo di (10 − ) non membri.

Un altro metodo, più utilizzabile in larga misura da qualsiasi soggetto in quanto non comprende calcoli, è quello di costruire mentalmente sottogruppi di k membri e di va- lutare il loro numero in base alla facilità con cui vengono alla mente. Chiaramente è

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più agevole pensare a gruppi composti da pochi membri (es.2) invece che a gruppi più numerosi, soprattutto dato = 10 e dovendo costruire dei gruppi sconnessi, risul- ta immediato costruire 5 sottogruppi da 2 membri ciascuno e impossibile costruire due distinti gruppi da 8 membri.

Di conseguenza, assimilando la frequenza alla disponibilità di costruzione, i sotto- gruppi piccoli appariranno più numerosi di quelli grandi e questo è il risultato che è stato ottenuto sottoponendo il quesito a un gruppo di soggetti.

L’immaginazione gioca un ruolo importante soprattutto nella valutazione della proba- bilità di fatti di vita quotidiana. Il rischio nel compiere una determinata azione è valu- tato immaginando le situazioni a cui si può andare incontro: se quelle difficili o perico- lose vengono rappresentate più facilmente, molto probabilmente si avrà una sovra- stima del rischio mentre se per prime vengono immaginate quelle positive si avrà una sottostima.

c) Correlazione illusoria

Chapman e Chapman53 _{si sono occupati di descrivere i pregiudizi che riguardano la}

frequenza del verificarsi di un evento, nel caso in cui si valutino due fatti contempo- raneamente.

I soggetti coinvolti nei loro esperimenti, hanno sovrastimato considerevolmente la frequenza del co-verificarsi di associazioni naturali tra gli eventi, per esempio la co-

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presenza in un individuo di una certa sospettosità nei movimenti e la presenza di trat- ti fisici insoliti. Nel giudizio dei dati presentati, gli individui si sono fatti ingenuamente influenzare dalle credenze tradizionali e dai pregiudizi, anzi la correlazione illusoria si è dimostrata particolarmente influente tanto da contraddire le rilevazioni dei dati e impedire l’analisi delle relazioni effettivamente presenti.