Ghid de Investitii
FEB 17
2018

Daniel & Amos sau despre luarea deciziilor

Publicat de in cu 0 comentarii

Daniel si-a trait prima parte a copilariei intr-o Europa tumultoasa, in care familia sa cu origini evreiesti era nevoita sa fuga incontinuu din calea nazistilor. S-a mutat apoi in Israel unde acest tanar sclipitor, anxios, pesimist si sensibil la parerile celorlalti a devenit un psiholog desavarsit care era nevoit sa se adapteze unei tari framantate de razboaie permanente.  Acolo l-a intalnit pe Amos, copilul teribil, optimist, rebel, cu o minte matematica perfecta, considerat genial de majoritatea celor care intrau in contact cu el. Amos a simtit ca intelegerea felului in care functioneaza mintea umana ar fi cea mai interesanta provocare pentru el si s-a avantat, de asemenea, in studiul psihologiei.

Amos Tversky a fost cel care a inceput sa exploreze felul in care oamenii iau decizii, insa a fost nevoie sa il intalneasca pe Daniel Kahneman, care intelegea mai fin natura umana, ca ideile sale sa infloreasca intr-o teorie revolutionara. A inceput intre ei o colaborare care a durat multi ani, timp in care au format un parteneriat intelectual extrem de sudat si prolific. Insa Amos a murit la 59 de ani si interactiunea dintre ei a fost mai putin stransa in ultima perioada a vietii acestuia – ajunsesera in SUA, unde Amos era considerat vedeta, Daniel putin ignorat si aparuse o mica gelozie si sensibilitate din partea celui de-al doilea. Daniel traieste si astazi, recunoaste in lucrarile sale contributia lui Amos si intre timp a castigat premiul Nobel in economie (da, in economie, el fiind psiholog). Cand anxiosul Daniel se plangea ca nu mai are idei, Amos spunea amuzat ca acesta are mai multe idei intr-un minut decat 100 de oameni in 100 de ani.

Ideea de baza cu care cei doi au revolutionat comunitatea stiintifica in anii ’70 a fost ca oamenii nu sunt atat de rationali in judecatile lor si in felul in care iau decizii cum se credea anterior. In urma a numeroase experimente, ei au demostrat si explicat foarte detaliat diversele mecanisme prin care mintea umana este deturnata de la o judecata corecta. Daniel & Amos au inteles ca oamenii sunt construiti dupa principiile deterministe, dar sunt nevoiti sa traiasca intr-o lume supusa in mare masura aleatoriului; au inteles cat de util este sa gandim statistic si probabilistic, dar ca facem acest lucru destul de rar. Matematica, psihologia si economia s-au intalnit in teoriile lor intr-un mod impresionant.

Luarea deciziilor este un teritoriu cat se poate de general, dar impactul ideilor celor doi psihologi fost mai mare in economie pentru ca deciziile legate de bani se afla in centrul atentiei tuturor. Daniel & Amos au influentat mult si teoria utilitatii, care ocupa un loc important in economie. Ei au zdruncinat puternic ideea de om rational, care a fost propulsata mai ales de catre economisti si care a alimentat teoria pietelor eficiente, a portofoliului eficient si alte teorii care au stat si inca stau in mare masura la baza finantelor moderne. Exista mai multi autori si ganditori care au scris despre cat de eronata poate fi judecata umana – pe unii i-am amintit in articolele anterioare –  insa se pare ca Daniel & Amos sunt pionierii acestei miscari.

Este interesant cum functioneaza mintea umana, cel putin atunci cand trebuie sa faca evaluari si sa decida. Conform lucrarilor mai recente ale lui Daniel Kahneman, avem un Sistem 1, care lucreaza rapid, inconstient si genereaza ceea ce numim intuitii. Nu este vorba despre acel inconstient tenebros si plin de conflicte al lui Sigmund Freud, ci de unul aflat mai aproape de suprafata si care face asocieri intre diverse informatii pe care le are la dispozitie. Acest Sistem 1 da impresia de mare naturalete, functioneaza fara efort din partea noastra si tocmai de aceea ni se pare mai demn de incredere decat este cazul.

Trebuie sa recunoastem ca Sistemul 1 este foarte util. De-a lungul evolutiei noatre ca oameni ne-a ajutat sa avem reactii rapide in fata pericolelor, sa ne facem rost de mancare si in alte situatii obisnuite de viata. Ar fi fost neplacut daca stramosii nostri erau prea lenti si reflexivi si ajungeau sa fie mancati de niste animale; sau daca am reactiona greu atunci cand traversam strada. Sistemul 1 genereaza reactii si decizii care pot fi bune in multe situatii si care sunt izvorate din experienta noastra sau a mediului cultural din care provenim. Aceste solutii empirice simple se numesc “heuristics” sau “rules of thumb”. Insa Sistemul 1 nu mai este foarte folositor atunci cand apar situatii neobisnuite de viata sau diverse perturbari, de exemplu o persoana care ne ofera un cadou neasteptat dar care nu este de fapt bine intentionata; persoanele care fac acest gest au intentii bune de cele mai multe ori, dar atunci cand situatia este diferita de normalitate devenim vulnerabili daca lucram doar cu Sistemul 1. In aceste momente ar fi bine sa intervina ratiunea, de fapt Sistemul 2

Sistemul 2 nu isi incepe treaba in mod spontan, este nevoie de o interventie constienta. El lucreaza lent, procesele lui presupun efort, pentru ca lucreaza deductiv, nu doar prin simple asocieri. Din pacate, suntem destul de lenesi si preferam interventia comoda a Sistemului 1 decat sa pornim motoarele Sistemului 2. In plus, nu este nevoie doar sa il pornim, ci ar trebui si supus unor antrenamente ca sa ajunga la capacitatea maxima. Desi a fi rational este diferit de a fi inteligent, capacitatea maxima la care poate functiona Sistemul 2 este influentata de inteligenta.

Iata cateva exemple de tendinte eronate pe care le avem atunci cand generam intuitii (folosind Sistemul 1):

1) Ancorarea – ne legam de o informatie pe care o detinem si care este folosita de mintea noastra pentru o asociere rapida. De exemplu, ca sa estiman ce populatie are un oras oarecare, vom spune un numar mai mare daca venim dintr-un oras cu populatie mare decat in cazul contrar.

2) Disponibilitatea – folosim ce informatii avem la dispozitie, chiar daca acestea sunt insuficiente sau chiar eronate. Riscurile le estimam in acest fel: daca au avut loc de curand niste atacuri teroriste, supraestimam probabilitatea ca acestea sa se repete in viitor.

3) Caracterul reprezentativ – vom folosi un model pe care il avem in minte pentru o anumita categorie. De exemplu, daca ni se cere sa descriem un inginer tipic sau sa evaluam daca o persoana seamana sau nu cu un inginer, de multe ori activam un tipar pe care il detinem si care s-a format din experienta noastra de viata. Sau as putea prezenta invers situatia (pentru ca observam mai usor comportamentele celorlalti decat pe ale noastre): sunt sigura ca ati simtit de mai multe ori ca sunteti comparati cu un tipar, prototip (si eventual v-a deranjat faptul ca oamenii nu sunt obiectivi).

O alta idee foarte interesanta a celor doi psihologi este ca oamenii, guvernati de Sistemul 1, au tendinta sa vada mult mai multa cauzalitate si in general mai multe legaturi intre fapte decat este cazul. Ne plac povestile, istoria este plina de povesti si tocmai de aceea ideile generate de sistemul 1 par atat de inchegate, pentru ca elementele sunt legate prin cauzalitate sau doar corelatii. De aceea sistemul intuitiv pare ca nu are dubii. Consideram lumea mai ordonata, mai coerenta, mai simpla decat este in realitate.

Suntem foarte mult influentati de felul cum ne este prezentata informatia. De exemplu, despre o operatie se poate spune ca are 90% rata de succes sau ca sunt 10% sanse ca pacientul sa moara – informatiile sunt echivalente, insa in al doilea caz mai putini pacienti vor accepta operatia.

Avem tendinta sa generalizam usor, cum zic statisticienii suntem guvernati de legea numerelor mici. Cand cunoastem ceteva elemente dintr-o categorie, facem o generalizare si apoi avem in minte un model pentru categoria respectiva. De fapt, ar trebui sa lucram cu numere mari, adica cu multe cazuri, si sa facem trecerea de la general la particular (si nu invers). Insa aceasta abordare corecta nu vine in mod natural, trebuie antrenata.

Este util sa luam mai mult in considerare informatia statistica. Sa zicem ca observam un tanar promitator care vrea sa demareze un start-up in domeniul tehnologiei. Daca rata de success pentru acest tip de afacere este de 0.0005 %, adica foarte mica, atunci ar trebui sa nu ne lasam atat de mult influentati de calitatile tanarului. Rolul hazardului este foarte mare – trebuie sa se intample bine foarte multe lucruri care nu tin de persoana respectiva pentru ca ea sa reuseasca.

Chiar daca nu ne place, este util sa ne autoeducam si sa acceptam ca multe situatii sunt supuse hazardului. Aceasta este o sarcina grea pentru ca suntem puternic conditionati sa ne imaginam ca multe lucruri, daca nu toate, se intampla dintr-un motiv. Realitatea simpla, dar greu de acceptat, este ca norocul, ghinionul si toate celelealte nuante ale hazardului sunt prezente in multe situatii.

Iar daca am vorbit despre hazard ar trebuie sa trecem la probabilitati. Lumea in care traim este mult mai putin determinista decat credem si din aceasta cauza evaluarile nu se pot face intotdeauna cu precizie, nu putem da verdicte si solutii in alb si negru decat in anumite imprejurari. Iar atunci cand nu exista siguranta, cea mai potrivita abordare este cea probabilistica.

Acolo unde exista statistici putem lucra mult mai usor, de exemplu sa calculam probabilitatea ca o femeie sa aiba inaltimea 1.85 m sau probabilitatea ca cineva sa sufere un atac cerebral etc – aspecte cuantificabile, repetabile si din zone care au fost explorate. Pentru evaluari din aceasta gama  am face bine sa folosim statisticile, decat sa ne bazam pe o intuitie inselatoare – care, de exemplu, ar subestima sensele de atac cerebral si le-ar supraestima pe cele de accident aviatic.

Exista insa si fenomene care nu intra in gama normalitatii si repetabilului, unde cuantificarile sunt greu de realizat si nu exista statistici. Aici intram pe teritoriul a ceea ce Nassim Taleb numeste aleatoriu salbatic si care este din ce in ce mai prezent in lumea actuala, datorita globalizarii, tehnologiei, in general datorita cresterii complexitatii tutoror fenomenelor. Utilizarea gandirii probabilistice este valabila si in aceste situatii, insa ar trebui sa avem si mai mult in vedere ca probabilitati inseamna aproximare si ca nicio cifra pe care o utilizam nu are calitatea de verdict clar.  Adica sa nu procedam precum economistii indragostiti de formule care au impresia ca pot prezice evolutia pietei de capital cand aceasta categorie de fenomene se situeaza aproape de maximul salbaticiei (aleatoriului).

Daniel & Amos au observat ca oamenii gestioneaza greu cazurile extreme, de exemplu cele cu probabilitati mici, pe care fie le supraestimeaza, fie le ignora. Sansele de a castiga la loto ni se par mult mai mari decat sunt in realitate; in schimb, managerii fondului de investitii Long-Term Management Capital, care erau practicieni de varf si economisti cu premiul Nobel, au considerat ca probabilitatea unui risc major este mult prea mica pentru a fi luata in seama – insa ea nu era atat de mica, riscul s-a materializat, iar fondul s-a prabusit catastrofal in 1998.

Este foarte interesant de studiat si felul in care iau expertii deciziile. S-a facut o cercetare despre cum un grup de medici cu experienta diagnosticau pacientii pentru un anumit tip de cancer. S-a dovedit ca acestia erau atat de inconsistenti incat isi contraziceau chiar si propriile pareri, pe cazuri care le-au fost prezentate de doua ori fara ca ei sa sesizeze. Ulterior, a fost costruit un algoritm care folosea exact criteriile indicate de medicii respectivi ca fiind  relevante pentru diagnosticarea bolii enuntate. Algoritmul s-a dovedit a fi mult mai bun. Medicii stiau criteriile, dar nu le foloseau bine. S-a facut un studiu asemanator cu oenologi care trebuiau sa decida care dintre niste vinuri tinere vor fi mai scumpe dupa cativa ani. Folosindu-se o metoda simpla dar bine organizata cu 3 criterii legate de vremea din anul cand au fost culesi strugurii s-au obtinu rezultate mult mai bune decat evaluarile intuitive, “dupa ureche” oferite de experti.

Exista si celebra carte Moneyball a lui Michael Lewis – dupa care s-a facut un film cu Brad Pitt – despre cum un manager de echipa a revolutionat lumea baseball-ului introducand statistica in procedura de selectie a jucatorilor.

Deseori expertii se revolta atunci cand cineva incearca sa introduca astfel de metode, adica sa ii convinga sa lucreze mai riguros folosind propriile criterii, izvorate din propria experienta. Au impresia ca vrea sa ii transforme in roboti – va inchipuiti revolta oenologilor, care considerau ca meseria lor este arta bazata pe mult talent; sau a evaluatorilor din baseball, care credeau ca au fler, “simt” jucatorii buni si, evident, ii dispretuiau pe “geeks” care invart cifre pe calculatoare. Dar ar fi util pentru toti acesti experti sa lucreze putin mai automatizat decat sa apara robotii adevarati care sa ii inlocuiasca complet. IBM lucreaza la un sistem de inteligenta artificiala menit sa automatizeze mult luarea deciziilor in medicina si nu numai.

De ce gresesc expertii de multe ori? Pentru ca folosesc combinatii complexe, incercand sa fie destepti, dar de fapt nu au prea multa rigoare. Mintea noastra nu este suficient de buna pentru a combina criterii multiple, dar daca le scriem pe hartie, gasim o metoda de evaluare si niste ponderi s-ar putea sa reusim.  In plus, combinatiile mai simple sunt mai bune. Si o formula simpla, “back-of-the-envelope”, poate functiona. Daniel Kahneman sugereaza pentru multe situati utilizarea a 6 criterii si a unei scale de evauare de la 1 la 5.

Nu ar trebui sa ne fie teama ca ne robotizam daca luam decizii sau, in general vorbind, lucram organizat, sistematizat. Benjamin Franklin, unul dintre parintii fondatori ai SUA, in perioada sa de formare si-a organizat toate aspectele vietii, inclusiv si-a intocmit un plan riguros de dezvoltare personala, cu cerinte clare, etape, dealine-uri. Aceasta abordare nu l-a impiedicat, ba chiar l-a ajutat, sa fie un mare diplomat, un om cu abilitati sociale deosebite si o personalitate foarte complexa.

Specialistii din diverse domenii au deseori intuitii, care pot fi valabile sau nu, de aceea ar fi bine sa fie validate printr-o formula, algoritm sau alta forma structurata de evaluare si decizie. Exista si experti care genereaza aproape numai intuitii bune, dar acestia sunt cei de varf, cu o experienta enorma. Ei au realizat de nenumarate ori rationamentele, astfel incat acestea s-au automatizat si se prezinta acum forma de intuitii.

Am vazut un interviu cu Warren Buffett in care interlocutorul se arata surprins ca acesta analizeaza firmele in 5 minute sau pe aproape, iar el a raspuns: “5 minute de analiza dupa 50 de ani de munca” (e mai vechi interviul, intre timp s-au mai adaugat niste ani). Partenerul sau, Charlie Munger, spune ca Buffett gandeste folosind automat arbori de decizie. Aceasta este aceea intuitie buna despre care se spune ca o poseda cativa oameni. Putem incepe prin a ne intreba daca dorim sa ne aflam printre ei.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>