Вероятно вы уже слышали об этом когнитивном искажении, потому как некоторые его воплощения часто на слуху (проблема американских бомбардировщиков). Тем не менее предлагаю разобрать все более детально. Попробуем адаптировать его осознание для повседневности.
Ну что же, приступим
Суть данного искажения заключается в наличии большого количества данных по одной группе и полном отсутствии информации о другой.
К примеру среди обывателей расхожее мнение, что дельфины невероятно добрые создания. Версия базируется на множестве историй пловцов, которых млекопитающие подталкивали к берегу. В тот же момент, по понятным причинам, нет никакой информации об обратных случаях, которые могли повлиять на эту версию (дельфины об этом позаботились).
Каноничным и более известным примером может послужить история математика Абрахама Вальда, которому во времена Второй Мировой необходимо было понизить потери среди воздушных сил, в частности бомбардировщиков, которые на тот момент возвращались на базу далеко не все. Ранее, было проведено тщательное изучение вернувшихся машин на предмет пробоин от истребителей и зенитных орудий. Планировалось укрепить броней места в которых были самые значительные повреждения, в надежде на то, что это понизит будущие возможные потери. На что наш Абрахам, обладая более ясным взглядом на вещи резюмировал, что укреплять нужно те места, в которых повреждения минимальны, либо отсутствуют вовсе, потому как те бомбардировщики, которые были подбиты в этих зонах не вернулись вовсе. В чем был разумеется прав.
Зачем эта информация в быту?
Есть довольно большая вероятность, что вы не являетесь математиком и перед вами не стоят подобные задачи, но понимание этого искажения может сильно помочь вам в отделении зерен от плевел при поиске информации. К примеру вы будете больше обращать внимание на репрезентативность опросов и обращать внимание на причину отсутствия информации в пользу обратной версии.
Если вас интересует подобный контент и вы хотели бы побольше узнать о других когнитивных искажениях, предлагаю вам подписаться.