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Dalle persone che frequentiamo ai programmi preferiti, passando per i giornali che leggiamo: ci confrontiamo più spesso con persone che condividono le nostre opinioni. Con i social network questo fenomeno si è amplificato: per esempio Facebook raccoglie articoli, notizie e opinioni che vogliono rafforzare il nostro punto di vista, fino a dire “ecco, è proprio così!”. E se questo meccanismo funziona così bene è grazie ad alcuni bias cognitivi (propensioni cognitive): i bias egocentrici.

Nel 1979, Michael Ross e Fiore Sicoly della University of Waterloo pubblicano l’articolo “Egocentric Biases in Availability and Attribution” in cui presentano i risultati di cinque diversi esperimenti cognitivi. Dai risultati ottenuti, definiscono il bias egocentrico come la tendenza di un individuo a dare un alto valore al proprio punto di vista, sovrastimando le proprie capacità e conoscenze.

Esistono diversi tipi di  bias egocentrico. Nel 1994, Joachim Krueger e Russell W. Clement della Brown University ne individuano alcune sottoclassi nell’articolo “The Truly False Consensus Effect: An Ineradicable and Egocentric Bias in Social Perception”. In particolare, definiscono il bias conservativo e l’effetto del falso consenso. Il primo è la tendenza a non modificare il proprio punto di vista, sebbene i dati esterni ci suggeriscano il contrario. Il secondo è la tendenza di un individuo a sovrastimare la percentuale di persone che condividono la sua opinione su di un certo argomento. Con alcuni esperimenti, i due psicologi smascherano l’atteggiamento non-razionale di questi due bias cognitivi; e lo fanno con la formula di Bayes.

Formulata nel diciottesimo secolo dal matematico britannico Thomas Bayes, la formula omonima permette di creare un collegamento tra probabilità a priori di un evento e probabilità a posteriori. In particolare, si considerino due eventi \(A\) e \(B\), e siano \(P(A)\) e \(P(B)\) le loro probabilità a priori. Siano \(P(A|B)\) e \(P(B|A)\) le rispettive probabilità condizionate. Ad esempio, \(P(A|B)\) indica la probabilità dell’evento A supposto che sia stato osservato l’evento B. La formula di Bayes, di dimostrazione elementare, ma significato profondo, ci fornisce una relazione tra queste quattro grandezze

\(P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)\)

Come la applicano Krueger e Clement?
Considerano due urne che contengono solo biglie rosse e biglie blu. In una della due c’è il 60% di biglie blu ed il 40% di biglie rosse, mentre nell’altra le proporzioni sono ribaltate. Senza ulteriori informazioni, la probabilità dell’evento \(A\) “scelgo l’urna che contiene una maggiore quantità di biglie blu”, è del 50%, ossia \(P(A)=0,5\). Ai partecipanti è chiesto di scegliere l’urna che contiene più biglie blu. I partecipanti scelgono l’urna che preferiscono e a questo punto viene aggiunta un’informazione: da quell’urna che hanno scelto è stata appena estratta (e poi reinserita) una biglia blu.

Prima di presentare la reazione dei partecipanti, applichiamo la formula di Bayes.
Sia \(B\) l’evento “la prima biglia estratta dall’urna scelta è blu”. Allora la probabilità condizionata di aver scelto l’urna con palline a maggioranza blu sapendo che la prima estratte è blu, \(P(A|B)\), è uguale al prodotto tra la probabilità a priori \(P(A)=0,5\) di avere scelto proprio quell’urna moltiplicata per la probabilità di avere estratto una biglia blu avendo scelto l’urna con più biglie blu \(P(B|A)=0,6\), diviso per la probabilità di estrarre per prima una biglia blu, che per ragioni di simmetria (*) è \(P(B)=0,5\). Dunque la probabilità a posteriori \(P(A|B)=0,6\) è maggiore della probabilità a priori \(P(A)=0,5\). Dunque l’estrazione di una biglia blu ha accresciuto del 10% la probabilità di aver scelto l’urna giusta.

E i partecipanti dell’esperimento di Krueger e Clemenent?
Nella maggior parte dei casi hanno stimato sempre al 50% la probabilità di aver scelto l’urna con più biglie blu, nonostante l’estrazione di una biglia blu. Un altro gruppo ha sovrastimato questa informazione, superando il 60% (della formula di Bayes), ancor più convinto della propria scelta. Il primo gruppo conferma  il forte radicamento del bias conservativo, mentre nel secondo si manifesta il bias del falso consenso.

I bias egocentrici rivelano una tendenza alla conservazione del proprio gruppo, a discapito del confronto con altri diversi o di minoranza. I social network ne fanno affidamento per creare dei gruppi coesi , in cui ogni individuo sente sempre più condivisa la sua opinione, rafforzate le conoscenze, ed accresciuto il proprio Io. Citando il lavoro di Krueger e Clement, questi bias egocentrici sono una vera e proprio sfida dell’atteggiamento razionale, da parte sua sostenuto dalla formula di Bayes.

(*) in realtà è \(P(B)=P(B|A)P(A)+P(B|A^C)P(A^C)=0,6×0,5+0,4×0,5=0,5\) .

 

[Illustrazione di Luca Manzo]

Marco Menale

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