Hayatta Kalma Önyargısı: Abraham Wald ve Eksik Verilerle Doğru Kararlar Alma Sanatı
II. Dünya Savaşı, sınırlı kaynaklarla büyük zorlukları aşma gerekliliğinin insanlığın yaratıcılığını ve problem çözme becerisini zirveye taşıdığı bir dönemdi. Teknolojik yeniliklerin ve bilimsel ilerlemenin savaşı kazanma mücadelesinde hayati rol oynadığı bu dönemde, matematiğin savaşın gidişatını değiştiren bir araca dönüştüğü bir çalışma ortaya çıktı. Bu çalışmanın merkezinde ise Abraham Wald adında bir matematikçi vardı. Wald, “hayatta kalma önyargısı” (survivorship bias) adı verilen bir kavramı ortaya koyarak hem savaşı hem de dünyayı daha iyi anlamamızı sağladı.
II. Dünya Savaşı ve Uçak Zırhlama Problemi
Savaşın en kritik unsurlarından biri, hava kuvvetleriydi. Fakat o zamanlar, bir bombardıman uçağının bir görevden sağsalim geri dönmesi yazı tura atmaktan farksızdı. Sürekli mermi ateşi altında olmak, patlayan toplar ve devasa bir hedef gibi görünüyorsunuz. Pilotlar, sanki boğalarla dolu bir arenada çıplak koşuyormuş gibi hissediyordu. Bu durumda müttefik güçler, savaş alanlarından dönen uçakları dikkatle inceleyerek, bu uçakların hangi bölgelerden vurulduğunu tespit ediyorlardı bu sayede uçakları daha da güçlendirebiliceklerdi. Uçakların kanatları, gövdeleri ve kuyruklarındaki mermi delikleri dikkat çekiyordu. Bu delikler, tasarımcıların “hangi bölgelere daha fazla zırh eklenmeli?” sorusunu sormasına yol açtı.
İlk akla gelen fikir: “En fazla hasar gören bölgelere daha fazla zırh koyarsak, uçaklar daha dayanıklı olur.” idi. Ancak bu karar, Abraham Wald’ın devreye girmesiyle büyük bir değişikliğe uğradı. Abraham Wald, herkesin gözünden kaçırdığı bir şeyi fark etmişti: Bu uçaklar zaten geri dönebilmiş.
Wald, geri dönen uçaklardaki mermi deliklerinin analizini yaparken şu kritik bir gerçeği fark etti: Bu veriler eksikti. Geri dönemeyen uçakların nerelerinden vurulduğu bilinmiyordu. Yani, mevcut veriler sadece hayatta kalan uçaklara aitti ve bu uçakların vurulan bölgeleri, hayati olmayan yerlerdi. Wald’ın mantığı, eksik verileri hesaba katarak, mermi deliklerinin bulunmadığı kritik bölgelerin (motor, kokpit gibi) zırhlandırılması gerektiğini savunuyordu. Bu bölgelerden vurulan uçaklar geri dönemediği için, verilerde temsil edilmiyorlardı. Bu fikir, o dönemde çoğu kişiye ters gelse de, matematiksel temelleri sayesinde ikna edici oldu. “Göremediğinizi düşünün,” dedi Wald. “Dönemeyen uçakları hesaba katmalısınız. Onlar nereden vurulmuş olabilir?” Bu sorunun cevabı, motorlar, kokpit ve diğer hayati bölgelerdi. Wald, zırhların buralara eklenmesi gerektiğini savunarak, basit gibi görünen ama derin bir gerçeği gün yüzüne çıkardı. Öyle ki geri dönen uçaklarda mermi deliklerinin kanatlarda, gövdede ve kuyrukta yoğunlaştığı görülse de, Wald, bu bölgelerin uçakların geri dönmesine engel olmadığını fark etti.
Abraham Wald: Matematiksel Zekânın Parladığı Bir İsim
Abraham Wald, 1902 yılında Avusturya-Macaristan İmparatorluğu’nda (bugün Romanya’da) doğdu. Matematik alanındaki özünü ve yeteneğini erken yaşlarda gösteren Wald, Viyana Üniversitesi’nde doktorasını tamamladı. Ancak Avrupa’daki Yahudi karşıtı politikalar nedeniyle 1938’de Amerika Birleşik Devletleri’ne göç etti.
ABD’de Columbia Üniversitesi’nde görev yapan Wald, II. Dünya Savaşı sırasında Askeri Analiz Büreosu’na katılarak, savaşın kritik problemlerine matematiksel çözümler sunmaya başladı.
Hayatta Kalma Önyargısı Nedir?
Hayatta kalma önyargısı, yalnızca hayatta kalan ya da başarılı olan örnekleri dikkate alarak analiz yapma hatasıdır. Bu hata, eksik ya da fark edilmeyen verileri göz ardı etmemize ve yanlış sonuçlara ulaşmamıza yol açar. Wald’ın uçak zırhlama problemi, bu kavramın en çarpıcı örneğidir.
Modern Hayatta Hayatta Kalma Önyargısı
Bu kavram, sadece savaş uçaklarına özgü değildir. Modern hayatta da bu önyargının çeşitli yansımaları bulunmaktadır:
- Başarı Hikayeleri: İş dünyasında başarılı şirketlere odaklanırız. Ancak başarısız olanların hikayeleri unutulur ve bu da yanlış stratejilere yol açabilir.
- Bilimsel Araştırmalar: Pozitif sonuçların yayınlanması, negatif sonuçların göz ardı edilmesine neden olabilir. Bu durum, bilimsel ilerlemeyi yavaşlatabilir.
- Sağlık Sektörü: Veriler genellikle hayatta kalan hastaları kapsar. Bu da tedavilerin yan etkilerinin ya da başarı oranlarının eksik anlaşılmasına neden olabilir.
- Mimari ve Tarih: Yalnızca güzel ve dayanıklı yapılara odaklanıp, zamanla yıkılan ya da unutulan yapıları görmezden geliriz.
- Eski Arabalar: “Eski arabalar daha sağlamdı” algısı da hayatta kalma önyargısının bir yansımasıdır. Çünkü günümüze kadar ulaşan az sayıda sağlam araba, tüm eski arabaların dayanıklı olduğu yanılgısını yaratır.
- Kütük Evler: Benzer şekilde, uzun yıllar önce yapılan sağlam birkaç kütük evin ayakta kalması, tüm kütük evlerin dayanıklı olduğu yanılgısını beslemiştir.
- Miğfer Kullanan Askerler: II. Dünya Savaşı’nda, miğfer takan askerlerin yaralanma oranlarındaki artış, ilk başta miğferlerin etkisiz olduğu yanılgısını yaratmıştır. Ancak miğfer sayesinde hayatta kalan askerler, bu artışı açıklıyordu.
- Memnuniyet Anketleri: İşverenler tarafından yapılan memnuniyet anketlerinde işten ayrılan memnuniyetsiz çalışanların görüşleri eksik kalabilir. Bu da gerçeği yansıtmayan sonuçlara yol açabilir.
Hayatta Kalma Önyargısını Aşmak
Bu önyargının farkında olmak, daha doğru kararlar almamızı sağlayabilir. İşte başılıca adımlar:
- Eksik Verilere Dikkat Etmek: Görünmeyeni sorgulamak, daha doğru analizler yapmamıza yardımcı olur.
- Tüm Hikayeyi Dinlemek: Hem başarıyı hem de başarısızlığı incelemek çok daha derin bir anlayış sunar.
- İstatistiksel Bilinci Artırmak: Daha geniş veri setlerine ulaşıp eksikleri tespit etmek, analizlerinizi daha güvenilir kılar.
Sonuç: Abraham Wald’ın Kalıcı Mirası
Abraham Wald, yalnızca savaş uçaklarını değil, düşünce tarzımızı da değiştirdi. Onun matematiksel analizleri, eksik verilerle karar almanın tehlikelerini gösterdi ve çağımızın en önemli önyargılarından birini anlamamıza yardımcı oldu. Hayatta kalma önyargısı, günlük hayattan bilimsel araştırmalara kadar her alanda daha bilinçli ve sorgulayan bir yaklaşımla kararlar almamız gerektiğini hatırlatıyor.
Tıpkı Wald’ın yaptığı gibi, görünmeyeni görmeye çalışmak, daha doğru ve etkili kararlar almamızı sağlayabilir.
Daha fazlası için linkler:
https://thedecisionlab.com/biases/survivorship-bias
https://en.wikipedia.org/wiki/Survivorship_bias
https://www.scribbr.com/research-bias/survivorship-bias/
https://www.bbc.com/worklife/article/20200827-how-survivorship-bias-can-cause-you-to-make-mistakes
https://www.britannica.com/science/survivorship-bias
Yorum gönder