Robert Lewandowski a błąd przeżywalności

W dyskusjach na temat różnych systemów szkolenia bardzo często pojawia się argument, że skoro jakaś metoda przyniosła efekt w postaci piłkarza XYZ, to znaczy, że jest dobra. Jeżeli De Ligt dołączył do Ajaxu w wieku 9 lat, to znaczy, że im wcześniej dzieci trafią pod oko profesjonalnych akademii, tym lepiej. A co z tymi wszystkimi, którzy byli w Ajaxie od 7. roku życia i nie zostali piłkarzami? Chyba nikomu w Polsce nie przychodzi do głowy, żeby wykłócać się, że skoro mamy Roberta Lewandowskiego, to znaczy, że szkolimy świetne „dziewiątki”. Czujemy, że to nieprawda, a jednak w przypadku wielu innych piłkarzy wpadamy w pułapkę czegoś, co określa się błędem przeżywalności.

Mimo, że termin ten jest najczęściej wykorzystywany w takich dziedzinach jak ekonomia, finanse, czy medycyna, to moim zdaniem doskonale też pasuje do dyskursu na temat szkolenia. Żeby przybliżyć temat czytelnikom tego bloga przetłumaczyłem ten tekst, w którym naukowiec zajmujący się obliczeniami i zachowaniami Sendhil Mullainathan opisuje, jak uniknąć częstego błędu w rozumowaniu.


Aspirującemu przedsiębiorcy można wybaczyć myślenie, że porzucenie studiów w celu założenia firmy jest kluczem do sukcesu. Przecież zadziałało to u Steve’a Jobsa, Billa Gatesa i Marka Zuckerberga. Te dobrze znane historie potentatów biznesu sprawiają wrażenie, że aby odnieść sukces w biznesie, wystarczy mieć pomysł w college’u i chęć rzucenia szkoły, aby go realizować. Problem polega na tym, że osoby, które porzuciły studia, zazwyczaj nie stają się miliarderami – jest dużo więcej początkujących przedsiębiorców, którzy porzucili studia, aby założyć firmy i ponieśli porażkę niż ci, którym się to udało. Kiedy skupiasz się na ludziach, którzy porzucili szkołę i odnieśli duży sukces, ignorując o wiele większą grupę osób, które nigdzie nie dotarły, poddajesz się tak zwanemu „błędowi przeżywalności”.

Sendhil Mullainathan, profesor obliczeń i nauk behawioralnych na University of Chicago Booth School of Business, wiele myślał o tym, jak uniknąć takich logicznych błędów. Ostatnio Katy Milkman, profesor w Wharton School na Uniwersytecie Pensylwanii, rozmawiała z Mullainathanem o błędzie przeżywalności w wywiadzie dla podcastu Choiceology.

[Zredagowany fragment wywiadu znajduje się poniżej.]

Możesz wyjaśnić, co to jest błąd przeżywalności?

Wyobraź sobie, że dostałaś list, w którym jest napisane: „Hej Katy, mam nową sztuczkę pomagającą we właściwym kupowaniu akcji. A skoro wiem, że jeszcze mi nie ufasz, chcę ci powiedzieć, że przyglądaj się jutro giełdzie a zobaczysz, że akcje „Whatever Incorporated” pójdą w górę.

Mówisz: „No, nie wiem.” Ale jutro okazuje się, że rzeczywiście – akcje idą w górę. Ale każdy może mieć szczęście. Więc w następnym tygodniu dostaniesz kolejny list z napisem: „Jutro chcę, żebyś spojrzała na Johnson Incorporated. Ich akcje spadnął.” Teraz jesteś zaintrygowana. Patrzysz na Johnson Incorporated, i – rzeczywiście – akcje spadają. Teraz czekasz na trzeci list. Nadchodzi i jest dokładnie tak samo.

Teraz osoba mówi: „Jeśli chcesz mieć mnie za swojego doradcę, zadzwoń do mnie.” Widzisz dokąd to wszystko zmierza?

To jest właściwie rzecz, która była prowadzona w latach czterdziestych, a może w latach trzydziestych. Wysłali kilka przypadkowych zgadywanek do 10.000 ludzi. W połowie przypadków mieli rację. Więc, do tej połowy ludzi, wysłali kolejną grupę przypadkowych zgadywanek, które znowu w połowie przypadków były słuszne.

Kiedy zaczynasz z 10.000, po czterech domysłach dzielisz pulę przez 16, co nadal jest dość dużą populacją, która teraz myśli, że jesteś niesamowita. Ta grupa ludzi, którzy zostaną, to właśnie efekt błędu przeżywalności. To grupa ludzi, którzy “przeżyli” twoją sztuczkę, więc teraz mają to całkowicie fałszywe przekonanie o rzeczywistości.

Błąd przeżywalności powstaje, ponieważ patrzymy na dane, które mamy, ale ignorujemy proces selekcji, który doprowadził nas do posiadania tych danych. Zasada ta ma zastosowanie w tak wielu miejscach, zwłaszcza do ludzi takich jak ty i ja.

Proszę powiedzieć więcej o tej zasadzie. W jaki sposób odnosi się ona do nas, szczególnie do nas?

Każdy, kto miał zestaw pozytywnych, szczęśliwych zdarzeń, które doprowadziły go do sukcesu w życiu, nie myśli o sobie jako o ludziach, którzy szczęśliwie przewidzieli wzrost akcji Whatever Incorporated a potem spadek akcji Johnson Incorporated. Oni myślą o sobie jako o utalentowanych ludziach.

To źle? Ja myślę o sobie jako o bardzo, bardzo, bardzo szczęśliwej.

Tak, ale łatwo jest myśleć, że uważamy się za szczęściarzy. Podejrzewam, że nadal myślimy o sobie jako o bardziej utalentowanych niż nasz odpowiednik, który nie złapał tych samych szans.

To prawda. Ale dajemy rady, jakbyśmy dokładnie wiedzieli, jak odnieść sukces.

Spójrzcie na miliarderów. Nikt nie mówi: „To osoba, która wygrała los na loterii”. Ludzie mówią: „Chciałbym otrzymać radę od tej osoby.”

Więc myślę, że błąd przeżywalności naprawdę ubarwia to, jak patrzymy na świat, ponieważ to prowadzi nas do spojrzenia na te wysoce wybrane wydarzenia, a następnie wyciągnięcia wniosków i powiedzenia: „Och, ten menedżer i ta osoba musi być dobra”.

Czy istnieją inne sposoby, w jaki możemy popełniać ten błąd widząc tylko wybraną podpróbę danych?

Moi koledzy i ja, spędzamy dużo czasu przy analizowaniu decyzji medycznych. Powiedzmy, że wchodzisz na pogotowie i możesz mieć albo nie mieć zawału serca. Jeśli cię zbadam, dowiem się, czy podejmuję dobrą decyzję, czy nie. Ale jeśli powiem: „To mało prawdopodobne, więc po prostu wyślę ją do domu”, to jest to prawie przeciwieństwo błędu przeżywalności. Nigdy się nie dowiem, czy podjęłam dobrą decyzję. I to jest bardzo powszechne, nie tylko w medycynie, ale w każdym zawodzie.

Podobnie, zrobiono badania, które pokazały, że ludzie, którzy mieli wypadki samochodowe, również są bardziej narażeni na zachorowanie na raka. To była swego rodzaju zagadka, dopóki nie pomyślałeś, „Czekaj, u kogo diagnozujemy raka?” Nie mierzymy raka u wszystkich. Mierzymy raka u ludzi, którzy zostali przebadani. A kogo badamy? Badamy ludzi, którzy są w szpitalach. Więc ktoś jedzie do szpitala bo miał wypadek samochodowy, a ja robię MRI i znajduję guza. A teraz to prowadzi do tego, że wypadki samochodowe wydają się podnosić poziom guzów. Więc wszystko, co sprowadza cię do szpitala, podnosi twój „wskaźnik raka”, ale to nie jest twój prawdziwy „wskaźnik raka”.

To jeden z moich ulubionych przykładów, ponieważ naprawdę pokazuje on, że nawet w przypadku czegoś takiego jak rak nie mierzymy go bez błędu przeżywalności, ponieważ mierzymy go tylko w podzbiorze populacji.

Jak ludzie mogą uniknąć padania ofiarą tego rodzaju uprzedzeń?

Przyjrzyj się swojemu życiu i miejscu, w którym otrzymujesz informację zwrotną i zapytaj: „Czy to informacja zwrotna jest w jakiś sposób poddawana selekcji, czy też otrzymuję informację zwrotną “czystą”?

Cokolwiek by to nie było – może to być „Wow, mamy wysoką skuteczność” – pomyśl o tym, skąd pochodzą dane. Pomyśl o tym, jaki jest proces, który wygenerował dane. Jakie są wszystkie inne rzeczy, które mogły się zdarzyć, a które mogły doprowadzić mnie do tego, że nie zmierzę ich? Innymi słowy, jeśli powiem: „Jestem świetny w rekrutowaniu ludzi”, ty powiesz: „Ok. Na jakich danych się opierasz?” „Cóż, ludzie, których zatrudniłem są wspaniali.” Możesz przeciwstawić się: „A skąd wiesz, jacy byliby ci, których nie zatrudniłeś?”

To bardzo prosta rzecz. Trzeba tylko zadać pytanie: Jakie są dane, których nie widzimy?

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *