Iluzia de grupare este o prejudecată cognitivă , tendința de a presupune în mod eronat că inevitabilele „benzi” sau „clustere” de valori care apar în eșantioane mici din distribuții aleatoare nu sunt aleatorii. Această iluzie este cauzată de tendința umană de a subestima gradul de variabilitate care poate apărea într-un eșantion mic de date aleatoare sau pseudoaleatoare.
Iluzia grupării este tendința umană de a se aștepta ca evenimentele aleatorii să pară mai regulate sau uniforme decât sunt în realitate, ceea ce duce la presupunerea că clusterele sau modelele din date nu pot fi datorate doar aleatoriei.
Un exemplu important de grupare este că stelele de pe cerul nopții par mai strălucitoare și mai aglomerate în unele zone, în timp ce există pete „albe” în alte zone. În iluzia clusterului, pur și simplu ne așteptăm să existe o explicație fizică pentru aceasta (de exemplu, stelele trebuie să fie grupate fizic în spațiu), deoarece „nu par cu adevărat aleatorii”. Cu toate acestea, poziția stelelor este aleatorie, iar ideea noastră despre un sistem este eronată.
Thomas Gilovich , un cercetător timpuriu pe acest subiect, a susținut că iluzia grupării are loc cu diferite tipuri de variații aleatorii, inclusiv date bidimensionale, cum ar fi clusterele de pe site- urile de bombardare V-1 pe hărțile Londrei în timpul celui de -al Doilea Război Mondial ; sau atunci când se evaluează modelele fluctuațiilor prețurilor de pe piața de valori în timp [1] .
Deși londonezii au dezvoltat teorii specifice despre natura bombardamentelor de la Londra, analiza statistică a lui R. D. Clarke, publicată pentru prima dată în 1946 , a arătat că distribuția bombelor era apropiată de aleatorietatea matematică [2] [3] [4] [5] .
Conform ramului matematicii cunoscut sub numele de teoria Ramsey , aleatorietatea completă nu este posibilă în niciun sistem fizic. Cu toate acestea, ar fi mai corect să argumentăm că iluzia grupării se referă la tendința naturală a omului de a asocia o anumită valoare cu anumite modele care trebuie să apară inevitabil în orice set de date suficient de mare.
De exemplu, majoritatea oamenilor susțin că secvența „OXXXOXXXOXXOOOXOOXXOO” nu este aleatorie când, de fapt, are multe calități care ar putea fi, de asemenea, caracteristici a ceea ce s-ar vedea într-un flux „aleatoriu” de valori, cum ar fi un număr egal de fiecare valoare și faptul că numărul de clustere adiacente cu același rezultat este egal pentru ambele rezultate posibile. Cu astfel de secvențe, oamenii par să se aștepte să vadă mai multe schimbări decât ar fi prezis statistic. De fapt, într-un număr mic de încercări, variabilitatea și „clusterele” cu aspect nealeatoriu sunt destul de probabile.
Un alt exemplu sunt răspunsurile SAT , un test standardizat cu variante multiple din Statele Unite , în care întrebările sunt distanțate în mod deliberat pentru a nu conține secvențe lungi. Drept urmare, elevul poate simți presiunea de a alege răspunsul greșit.
Existența tiparelor în evaluarea umană a unui set de date poate fi adesea determinată folosind tehnici de analiză statistică sau chiar criptoanaliza.
Luați în considerare secvența „XXOXOXOOOXOXOOOXOX”; ea este aleatorie? Raspunsul este nu; dacă asociezi poziția „X” din șir cu numere prime, iar „O” - cu numere compuse, începând cu numărul 2, modelul este evident. Programele de calculator care citesc și comprimă datele sunt concepute, într-un anumit sens, pentru a „căuta modele” în date și pentru a crea reprezentări alternative din care datele originale pot fi reconstruite din forma comprimată. Se poate aștepta ca seturile mari de date care conțin „clustere” de natură non-aleatorie să se comprima bine cu algoritmul de codare potrivit. Pe de altă parte, dacă nu există un cluster sau un model real într-un anumit set de date, se poate aștepta să se comprima prost, dacă este deloc.
Iluzia grupării a fost esențială pentru cercetarea foarte mediatizată a lui Thomas Gilovich, Robert Vallone și Amos Tversky . Concluzia lor a dezmințit iluzia „mânii fierbinți” din baschet , stabilind că distribuția rezultatelor nu se poate distinge de aleatorie [6] . Se pare că antrenori proeminenți, inclusiv Bobby Knight, au batjocorit ideea.
Utilizarea acestei părtiniri cognitive în studiul cauzalității poate duce la erori, inclusiv în rândul lunetiştilor.
Formele mai frecvente de eroare de recunoaștere a modelelor sunt pareidolia și apothenia . Prejudecățile asociate sunt legate de iluzia controlului, la care iluzia de grupare poate contribui și de insensibilitatea la dimensiunea eșantionului, în care oamenii nu se așteaptă la mai multe schimbări în eșantioanele mici. O altă părtinire cognitivă asociată cu neînțelegerea fluxurilor aleatorii de informații se numește eroarea jucătorului .
Daniel Kahneman și Amos Tversky și-au dat seama de motivele acestei iluzii și au descoperit că predicția incorectă bazată pe clustering este cauzată de reprezentativitatea euristică (pe care au fost, de asemenea, pionier). Prezența aparentă a rândurilor sau secvențelor în distribuția datelor unde nu există poate fi problematică pentru investitori. Motivul este că un investitor poate interpreta o perioadă de randamente ridicate ca o tendință, când de fapt este doar o fracțiune dintr-o schimbare normală a randamentelor. Iluzia grupării creează capcane pentru investitori. Datele pe termen scurt privind creșterile de preț (de la câteva luni la câțiva ani) ne pot convinge de atractivitatea unei anumite clase de investiții, precum acțiuni, obligațiuni sau imobiliare.
Acest lucru poate afecta stilul de investiție - de exemplu, low cap vs. high cap sau creștere vs investiție de valoare. Poate chiar convinge un investitor că un anumit manager de bani este un geniu infailibil atunci când rezultatele sale pot fi atribuite doar norocului pur.
În plus, este necesar să se țină cont de iluzia grupării atunci când se evaluează datele statistice obținute în cercetarea științifică. Cât de relevant și de exact este de fapt un „eșantion” aparent depinde adesea de cât de mare a fost dimensiunea eșantionului inițial al populației.
De exemplu, atunci când se estimează prevalența schizofreniei într-un anumit grup etnic, ar fi mai de încredere să se analizeze un eșantion de câteva mii de oameni decât unul din 100 de persoane. Selectând doar 100 de persoane și observând cincisprezece persoane cu schizofrenie, un cercetător ar putea concluziona că 15% din populație suferă de schizofrenie - aceasta ar fi o altă manifestare a iluziei de grupare. În timp ce, selectarea a o mie de persoane ar duce cel mai probabil la un procent adevărat, tipic de 1% de schizofrenici, ceea ce este cazul pentru majoritatea etnicilor. Un eșantion mare de populație facilitează extrapolarea numerelor exacte și evită iluzia grupării.