הטיית האישוש: המלכודת שאנליסטים נופלים בה בלי לשים לב

מכירים את הרגע הזה באמצע ויכוח, כשהצד השני שולף את נשק יום הדין ואומר: "אני יודע שזה נכון, הרגע בדקתי בגוגל"? לכאורה, זה נשמע מנצח. בפועל? רוב הסיכויים שאותו אדם לא חיפש את האמת. הוא חיפש את מה שהוא רצה למצוא מלכתחילה. הוא הקליד שאילתה שתחזיר לו בדיוק את התוצאה שתגרום לו להרגיש צודק.

קוראים לזה הטיית האישוש (Confirmation Bias), וזו נטייה טבעית ונפוצה שיכולה לשבש לחלוטין את שיקול הדעת שלנו - בחיים האישיים, ברשתות החברתיות, וגם בעבודה שלנו עם נתונים.

מה אנחנו באמת מחפשים?

בני אדם לא מחווטים לחפש את האמת האובייקטיבית. המוח שלנו מחפש אישור לאמונות שכבר קיימות אצלנו. הטיית האישוש גורמת לנו לראות בפוקוס חד רק את הנתונים שתומכים בתיאוריה שלנו, ולהתעלם באלגנטיות מכל מה שעלול לסדוק את הנרטיב שבנינו.

נתקלתם במידע שסותר את דעתכם? האינסטינקט הראשוני הוא לגלול הלאה, לבטל אותו בהינף יד או לחפש למה המקור לא אמין. לעומת זאת, כל פירור מידע שתומך בנו נתפס אצלנו כהוכחה ניצחת. זו בדיוק הסיבה שנדיר שוויכוחים פוליטיים או אידאולוגיים מובילים לשינוי דעה - כל צד מגיע עם פילטר מובנה שחוסם כל טיעון נגדי.

האלגוריתם יודע מה אתם רוצים לשמוע

הזירה שבה ההטיה הזו מועצמת היא כמובן הרשתות החברתיות. האלגוריתמים בנויים כך שהם יהדהדו לכם בדיוק את מה שאתם רוצים לשמוע. זה לא משנה אם הנושא הוא פוליטיקה, משבר האקלים או תיאוריות קונספירציה הזויות - הפיד שלכם ידאג לשכנע אתכם שאתם צודקים ושכל השאר פשוט לא מבינים. התוצאה היא הקצנה, קיטוב, ותחושה שהצד השני חי במציאות אלטרנטיבית.

הטיית אישוש בעבודה עם דאטה

אוקיי, אז בחיים האישיים אנחנו קצת עקשנים. אבל מה קורה כשזה מגיע לעבודה שלנו? כאן ההשלכות יכולות להיות קריטיות. גם אנשי דאטה, מנהלים ואנליסטים לא חסינים להטיה הזו. להפך, לפעמים הידע שלנו בנתונים רק עוזר לנו לשקר לעצמנו בצורה מתוחכמת יותר.

תחשבו על המנהל שמשוכנע שהקמפיין האחרון היה הצלחה מסחררת. הוא ינבור בנתונים עד שימצא את המדד היחיד שעלה (למשל, מספר החשיפות), ויציג אותו בגאווה, תוך התעלמות מוחלטת מכך שאחוז ההמרה צנח. או האנליסט ש"חייב" להראות מגמת צמיחה ברבעון, ולכן יבחר בפינצטה את טווח התאריכים שמציג את הגרף היפה ביותר.

כשניגשים לנתונים עם התשובה כבר בראש, אנחנו לא באמת עושים אנליזה. אנחנו עושים שכנוע עצמי בעזרת גרפים.

כל מי שעובד עם SQL או אקסל יודע את האמת: קל מאוד לשקר בעזרת נתונים, גם כשכל מספר בפני עצמו הוא "נכון" מתמטית.

איך נלחמים בזה?

הפתרון להטיית האישוש הוא פשוט להבנה, אבל לא תמיד קל לביצוע: אל תנסו להוכיח שאתם צודקים. נסו להפריך את עצמכם.

כשאתם בונים דשבורד, מריצים שאילתה או מנתחים תוצאות של ניסוי - הפעילו ביקורת פנימית קשוחה על הממצאים. חפשו בנרות את הנתון שיהרוס לכם את התיאוריה. אם ניסיתם להפיל את המסקנה שלכם בכל הכוח והיא עדיין עומדת יציבה? כנראה שעליתם על משהו אמיתי.