L'euristica della disponilità propone che le persone valutino le probabilità di un evento giudicando la facilità con cui vengono in mente i relativi esempi. Alcuni esempi però potrebbero essere ricordati con una certa difficoltà nonostante accadano frequentemente. In questo caso l'ipotesi della disponibilità prevede una sottostima delle frequenze.
I problemi riguardanti la probabilità di un evento solitamente sono formulati in questi termini: Qual è la probabilità che l'oggetto A appartenga alla classe B? oppure Qual è la probabilità che il processo B produca l'evento A?
Le persone solitamente rispondono a queste domande valutando la misura in cui A è rappresentativo di B, cioè la misura in cui A assomiglia a B. Se A è molto simile a B, allora la probabilità che A derivi da B è giudicata essere grande e viceversa.L'euristica della rappresantività' funziona nello stesso modo e prevede che le persone giudichino gli eventi che si presentano con una certa regolarità come scarsamente probabili se credono siano generati da un processo casuale, cioè la probabilità di un evento è stimata in funzione del grado di somiglianza con le proprietà essenziali della popolazione cui appartiene.
Uno dei problemi che derivano dall'uso dell'euristica della rappresentatività risiede nel fatto che il processo decisionale trascura altre informazioni rilevanti come per esempio l'ampiezza del campione. Un'altra situazione in cui l'euristica della rappresentatività può causare stime imperfette si verifica quando le probabilità vengono ignorate completamente ed il processo di decisione si basa interamente sulla somiglianza tra l'evento da valutare ed il concetto che lo rappresenta.
Le euristiche qui descritte possono essere fuorvianti se i soggetti trascurano informazioni rilevanti, come il fatto che i sistemi di comunicazioni di massa possono influenzare l'euristica della disponibilità ed il fatto che le probabilità a priori e l'ampiezza del campione dovrebbero influenzare l'euristica della rappresentatività. Possiamo imparare a fornire stime più accurate se ci rendiamo conto di quali sono le variabili che dovrebbero influenzare le nostre stime.
Dott. Rodolfo Festa Bianchet
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