Heuristics and Biases Program
Strategy: Khi phát hiện một sai lệch phán đoán lặp lại, hãy truy nó về quy tắc rút gọn đã sinh ra nó — chữa quy tắc thì sửa được cả họ lỗi, còn chữa từng lỗi thì không bao giờ hết.
Heuristics and biases program là tên gọi của dòng nghiên cứu do Daniel Kahneman và Amos Tversky khởi xướng từ đầu thập niên 1970, với bài báo bước ngoặt trên Science năm 1974. Luận điểm trung tâm gồm hai vế gắn chặt nhau. Vế thứ nhất: khi phải phán đoán xác suất hay tần suất mà không có đủ dữ liệu, con người không tính toán mà thay thế câu hỏi khó bằng một câu hỏi dễ hơn, trả lời được bằng ấn tượng trực tiếp. Vế thứ hai: vì phép thay thế ấy có cấu trúc ổn định, các sai lệch nó tạo ra cũng có cấu trúc ổn định — nghĩa là đo được, dự đoán được, và lặp lại được trong phòng thí nghiệm.
Đây là điểm khiến chương trình này thay đổi cả một lĩnh vực. Trước đó, sai lệch trong phán đoán thường được quy cho nhiễu, cảm xúc hay thiếu động lực. Kahneman và Tversky cho thấy chúng đến từ chính cơ chế vốn hoạt động tốt trong đa số tình huống — và vì vậy chúng không biến mất khi người ta cố gắng hơn hay được trả tiền để làm đúng. Ba heuristic được mô tả đầu tiên là tính sẵn có, tính đại diện, và neo cùng điều chỉnh; về sau Kahneman khái quát chúng dưới một cơ chế chung là thay thế thuộc tính.
Chương trình này là nền móng trực tiếp cho kinh tế học hành vi, cho prospect theory, và cho phần lớn thực hành nudge trong chính sách và sản phẩm. Nó cũng nhận phê phán đáng kể, và đó là phần cần được kể đủ. Gerd Gigerenzer và nhóm nghiên cứu ở Berlin lập luận rằng nhiều “thiên lệch” biến mất khi bài toán được trình bày bằng tần suất tự nhiên thay vì xác suất, và rằng gọi các quy tắc rút gọn là lỗi là đánh giá chúng bằng một chuẩn duy lý không phù hợp với môi trường thực. Thêm vào đó, khủng hoảng tái lập trong tâm lý học xã hội thập niên 2010 đã làm lung lay một số hiệu ứng ngoại vi được xây trên nền chương trình này, dù các phát hiện lõi về heuristic phán đoán nhìn chung vẫn đứng vững.
Với người làm sản phẩm và phân tích, giá trị lớn nhất của chương trình không nằm ở danh sách các thiên lệch mà ở phương pháp: coi sai lệch phán đoán như dữ liệu về cơ chế, không như bằng chứng về sự kém cỏi. Khi một nhóm khách hàng liên tục ước lượng sai rủi ro của một sản phẩm, câu hỏi hữu ích là họ đang thay thế câu hỏi nào bằng câu hỏi nào — vì câu trả lời đó chỉ ra chỗ cần đổi cách trình bày thông tin.
Card này là khung lý thuyết mà availability-heuristic và representativeness-heuristic là hai trường hợp cụ thể, và attribute-substitution là cơ chế khái quát hoá của chúng. Nó cùng tầng nền với dual-process-theory, vốn cung cấp kiến trúc hai hệ thống mà các heuristic này vận hành bên trong.