İstatistik bilimiyle ortalama insanların pek alakası olmaması oldukça normal geliyor bana. İstatistiki verileri paylaşıp gerçekten anlaşılmasının ve karşıda bir etki yaratmasının beklenmesini naif bir niyet olarak görüyorum. Bu ifadeyle kastım, insanların genellikle istatistiği anlayacak kapasitede olmadıkları değildir. Fakat istatistiki verileri anlamak Daniel Kahneman’ın 2. sistem dediği bilişsel yükümüzü artıran düşünce sistemimizi kullanmayı gerektirir. Peki 1. Sistem nedir? O da otomatik şekilde, zihnimizi zorlamayan düşünme şekli; buna alışkanlıklarımızı örnek verebiliriz.
Sunumlarda aktarılan istatistik veriler yorumlanarak paylaşılsa bile, eğer dinleyici anlamak için zorlamaya özellikle istekli değilse –ki bu anlama çabası sunumun geri kalanını kaçırması anlamına gelir, bir kulağından girip diğerinden çıkacaktır. Bu durum bilişsel kapasite sorunuyla değil; bilişsel enerjiyi nasıl kullanmayı seçtiğimizle alakalıdır. Bu yüzden sunumlarda ve topluluk önünde yapılan konuşmalarda ve belki üniversite derslerinde bile istatistiki veriler istediğimiz etkiden uzak bir yere sahip olabilir.
Daniel Kahneman’ın “Hızlı ve Yavaş Düşünme” kitabında bahsettiği bir deney bu konuda düşüncelerimi daha da pekiştirdi. Öncelikle uyarayım, deney içinde deney gibi bir durumdan bahsedeceğim için 2. sisteminizi zorlamaya hazırlıklı olun. Deneyde 15 kişilik bir katılımcı listesi var. Bu kişiler her birinde işbirlikçi olan bir katılımcıyla beraber 6 kişilik gruplara ayrılıyorlar. Bu katılımcıları telefon kulübelerinde haberleşmeleri için kabinlere yerleştiriliyorlar. Sıra sıra konuşan katılımcılardan sonra işbirlikçi telefonda nöbet geçiriyor numarası yaparak hattan düşüyor. Katılımcılardan kaçının yardıma gideceklerine bakıyorlar. Deneyin sonucuna bakıldığında yalnızca 15 kişiden 4’ü hemen yardıma gitmek için kabinini terk ediyor.
Bu deneyden çıkarılacak sonucu yorumlarsak sorumluluğun paylaşıldığı durumlarda yardım etme ihtimalimizin düşmesi gerçeğiyle yüzleşmemiz gerekir. Fakat genelde kendimizi daha çok o 4 kişiden biri olarak görmeye meyilliyizdir. İstatistiki olarak baktığımızda ise herhangi bir insanın hemen yardıma koşma ihtimalini %27 olarak hesaplamamız gerekir. Fakat, psikoloji öğrencisi olsanız bile buradan genel geçer bir yargı çıkarmak oldukça zordur. Öğrenilmesi gereken dersin sonucunda, bu istatistiki verilere dayanarak isabetli tahminler yapabilmemiz gerekir. Ama öyle olmaz. Bunu anlamak için asıl deneye bakacağız.
Asıl deneyde psikoloji öğrencilerinden oluşan iki gruba, yukarıda bahsettiğim deney anlatılıyor. Öncelikle, bu gruplara deneye katılan iki kişinin videoları izletiliyor. Bunun dışında bu psikoloji öğrencileriyle, katılımcılar hakkında hiçbir bilgi paylaşılmıyor. Sadece görüşme videolarını izledikleri iki yabancı insan olduklarını biliyorlar. Birinci gruba deneyden bahsediliyor, fakat sonuçları açıklanmıyor. Bu grubun bu iki kişi hakkındaki tahminlerini bildirmeleri isteniyor; yardım edip etmedikleri. Öğrenciler iki kişinin de hemen yardıma koştuklarını tahmin ediyorlar. İnsanın doğası hakkında bazen oldukça naif olabiliyoruz. Halbuki, iki katılımcının ikisinin de yardıma gitmiş olma olasılıkları %27’den bile düşük. Ama sonuçlardan haberdar olmadıkları için bu grubu anlayışla karşılayabiliriz. Peki ikinci grubun tahminleri nasıl?
Gelelim ikinci gruba –ki bu yazının temel argümanını destekler nitelikte olduğunu düşündüğüm sonuçlar bu gruptan çıkıyor. Bu grup deneyin sürecinden ve ilk gruptan farklı olarak sonuçlarından da haberdar ediliyorlar. Yani, %27’lik olasılığa göre iki kişinin de yardıma gitmediklerini tahmin etmelerinin daha isabetli olacağını bilmeleri gerekiyor artık. Çünkü deneyde yalnızca 4 kişinin yardıma koştuklarını öğrendiler. Fakat, sonuçlara bakılınca bu grup ile ilk grubun arasında anlamlı bir fark bulunamıyor. Başka bir deyişle, istatistiki veriler bu kişilerin görüşlerini yeterince etkileyemiyor. Bu kişiler görüşme videolarından izledikleri kadarıyla bir kanıya kapılarak bir karara varıyorlar ve anlıyoruz ki 2. sistemi harekete geçirmesi beklenen istatistiki veri, bir kulaktan girip diğerinden çıkıyor.
İstatistiki veriler ne kadar bilişsel kapasiteye sahip olsak da bizi yarı yolda bırakabiliyor. Kendi 2. sistemimizden geçirdiğimiz istatistiki verileri, hazırladığımız bir sunumda paylaşınca aynı etkiyi dinleyicilerde de yaşatmak isteriz. Fakat sunumların ruhu gereği yapılması gereken, işlenmesi kolay olan bilgilerin aktarılmasıdır. Bu da genelde ya somut örnekler ya da hikayeler vs. ile mümkün olabilir. Bu yazının 2. sistemi kullanmayı fazlasıyla gerektirmesi de ayrı bir ironi oldu sanki. Fakat bu deneyden bir sunumda bahsetmeyi düşünmezdim herhalde. Asıl ironi o zaman olurdu, değil mi?
