Trong Thế chiến thứ II, khi đối mặt với Đức Quốc xã, rất nhiều máy bay của Mỹ trở về mang theo nhiều vết đạn bắn trên thân máy bay. Quân đội Mỹ tìm cách gia cố loại máy bay này, nhưng họ không muốn gia cố toàn bộ máy bay vì sẽ tốn nhiều chi phí và khiến máy bay nặng hơn. Vì vậy, họ tìm cách gia cố những vị trí quan trọng nhất bằng cách thống kê những vị trí có nhiều vết đạn nhất trên các máy bay trở về. Điều cần làm là gia cố những vị trí có nhiều vết đạn nhất, đúng không? Đó là một kết luận có vẻ hợp lý, nhưng Abraham Buôn, một nhà thống kê học, đã phản đối và cho rằng cần gia cố những vị trí có ít vết đạn nhất trên thân máy bay. Tại sao vậy?
Ví dụ 1: Những vết đạn trên máy bay trở về
Ông lý giải như sau: Những vết đạn bắn ở đây là của những máy bay đã trở về, tức là những máy bay đã chịu đựng được nhưng vẫn sống sót. Các máy bay trở về thường có đạn bắn ở phần đuôi, hai cánh và thân máy bay. Nhưng điều ta không nhìn thấy là những máy bay không thể trở về được, tức là những máy bay bị bắn vào động cơ hoặc khoang lái. Những máy bay này sẽ bị tiêu diệt và không được quan sát. Vì vậy, sẽ phù hợp hơn nếu gia cố những vị trí có ít vết đạn nhất trên thân máy bay để bảo vệ máy bay khỏi bị tiêu diệt.
Để chắc chắn hơn, hãy ra ngoài chiến trường và kiểm tra những máy bay bị tiêu diệt để xác minh giả thuyết của chúng ta. Sai lầm ở đây là tập trung vào những máy bay sống sót mà quên mất những máy bay bị tiêu diệt. Đây là một thiên lệch mà chúng ta hay mắc phải, được gọi là thiên lệch sống sót (survivorship bias). Chúng ta thường chỉ chú ý đến những thứ hiện hữu trước mắt mà quên đi những thứ đã mất và không còn tồn tại nữa. Điều này có thể gây ra những sai lệch khi nhìn vào một vấn đề.
Ví dụ 2: tại sao đồ vật quá khứ hoặc âm nhạc tốt hơn hiện tại
Thiên lệch sống sót có thể thấy ở khắp mọi nơi xung quanh chúng ta. Ví dụ, nhiều người nhận xét đô vật quá khứ dường như luôn tốt hơn hiện tại, hoặc tại sao những người xuất hiện trên TV hay mạng xã hội luôn rất xinh đẹp và tài giỏi hơn bạn. Nó cũng giải thích về khả năng tiên tri của chú bạch tuộc Paul ở World Cup năm 2010. Đầu tiên, bạn có thể nghe nhiều nhận xét rằng âm nhạc của các thập niên trước hay hơn và có nhiều bản chất lượng hơn âm nhạc hiện nay. Nhưng điều này không hoàn toàn đúng.
Hãy nhìn vào âm nhạc của hai thời kỳ. Những bài hát hiện nay có nhiều trong số chúng có chất lượng thấp với nội dung dở tệ, trong khi các bài hát trong quá khứ thường có nội dung rất tốt và được nhiều người yêu thích. Tuy nhiên, nếu chỉ nhìn vào những bài hát đang lưu hành hiện tại, bạn đang gặp phải thiên lệch sống sót. Những bài hát quá khứ mà không còn được lưu hành ở hiện tại đã không còn được nghe nữa. Thêm vào đó, sự phổ biến của internet và mạng xã hội làm trầm trọng thêm thiên lệch này. Ngày nay, một bài hát có thể được phát hành dễ dàng trên YouTube hoặc các nền tảng giải trí khác, và chỉ một số ít may mắn mới trở nên nổi tiếng. Trong khi đó, những bài hát trong quá khứ cần được đầu tư lớn trước khi được phát hành, chỉ những bài hát chất lượng mới được lưu hành rộng rãi qua đĩa CD hoặc phát trên TV, radio. Do đó, việc so sánh chất lượng âm nhạc giữa hai thời kỳ trở nên khó khăn hơn.
Để kết luận chính xác, chúng ta cần một nghiên cứu sâu hơn để tránh thiên lệch sống sót. Chúng ta có thể hỏi những người đã sống trong quá khứ và đã trải qua cả hai thời kỳ âm nhạc để có cái nhìn đúng đắn hơn. Tuy nhiên, trải nghiệm âm nhạc của mỗi người có thể thay đổi theo thời gian và sự tiếp cận âm nhạc hiện nay cũng ảnh hưởng đến đánh giá của họ.
Điều này cũng đúng khi chúng ta thấy các sản phẩm sản xuất trong quá khứ như tivi, xe máy có vẻ chất lượng tốt hơn hiện nay. Bạn có thể nhìn thấy chiếc xe máy chạy tốt sau hàng chục năm, nhưng bạn không nghĩ đến những sản phẩm quá khứ đã bị hỏng hóc và biến mất. Mặc dù có thể sản phẩm quá khứ được sản xuất kỹ lưỡng hơn, nếu chỉ nhìn vào những thứ hiện hữu, chúng ta có thể gặp phải thiên lệch sống sót.
Ví dụ 3: chú bạch tuộc Paul dự đoán World Cup bằng cách nào
Tiếp theo liên quan đến tài dự đoán của chú bạch tuộc Paul năm 2010 tại kỳ World Cup ở Nam Phi. chú bạch tuộc Paul đã trở nên nổi tiếng khi dự đoán chính xác 100% kết quả của 7 trận đấu có sự góp mặt của đội tuyển Đức, cùng với trận chung kết giữa Tây Ban Nha và Hà Lan. Tuy nhiên, với xác suất nhỏ là 0,4%, khả năng dự đoán đúng cả 8 trận là rất thấp. Nếu có 10.000 con vật đưa ra dự đoán, chúng ta sẽ thấy xấp xỉ 40 con vật dự đoán chính xác cả 8 trận đấu. Thực tế, chỉ có một số ít thông tin về các con vật khác có thể tiên đoán giống như chú bạch tuộc Paul nhưng không thu hút được sự chú ý. Những kết quả sai không được ghi nhận và chỉ những kết quả may mắn nhất mới được tôn vinh, lan truyền trên báo chí.
Ví dụ 4: Các tỉ phú bỏ học để thành công
Một ví dụ khác về thiên lệch sống sót là câu chuyện về các tỷ phú như Bill Gates và Steve Jobs, những người đã bỏ học và trở thành tỷ phú nổi tiếng trong lĩnh vực công nghệ. Nhiều người nghĩ rằng nếu họ bỏ học và làm theo lời khuyên của các tỷ phú, họ cũng sẽ thành công như họ. Tuy nhiên, đây cũng là một ví dụ của thiên lệch sống sót. Chúng ta chỉ biết đến những tỷ phú đã thành công mà không biết đến những người đã bỏ học nhưng thất bại, công ty của họ phá sản mà không ai biết đến.
Hơn nữa, dù Bill Gates và Steve Jobs đã có những tư tưởng và sáng kiến tốt, việc bỏ học không đảm bảo bạn sẽ thành công nếu bạn không có ý tưởng đột phá và tin tưởng vào nó. Đầu tư vào giáo dục vẫn tạo nên lợi thế cho bạn trên thị trường lao động. Ví dụ, năm 2018, tỷ lệ có việc làm của cử nhân tại Anh là 88% so với 72% của người không tốt nghiệp, và thu nhập hàng năm của người có bằng cấp là 43.000 đô la so với 30.000 đô la của người không có bằng cấp. Điều này cho thấy giáo dục tạo nên lợi thế cho bạn trên thị trường lao động.
Ví dụ 5: đầu tư vào Apple, Amazon, Google và bitcoin
Một ví dụ khác là quảng cáo cho một phần mềm đầu tư nói đến việc lỡ mất cơ hội đầu tư vào Apple, Amazon, Google. Nếu bạn đầu tư vào Apple từ 10 năm trước, tài sản của bạn đã tăng gấp 5 lần; nếu đầu tư khi Apple mới ra mắt năm 1980, tài sản của bạn đã tăng gấp 1.600 lần. Tuy nhiên, ít ai nhìn thấy cơ hội đó và tất cả mọi người không đầu tư vào Apple năm 1980. Lý luận này có thể được áp dụng cho bất kỳ thứ gì tăng giá. Nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào Bitcoin năm 2010, giờ đây bạn đã có 287 triệu đô la và trở thành triệu phú. Nhưng tại sao ít ai chịu bỏ ra một số tiền nhỏ như vậy để đầu tư? Điều này đến từ câu nói: “Biết trước thì đã giàu.” Nếu bạn thực sự biết trước được tương lai, bạn sẽ giàu có, nhưng không có gì để lại.
Vấn đề là những năm 1980, chúng ta không thể biết được cái gì sẽ tăng giá hay giảm giá. Việc đầu tư vào Apple năm 1980 cũng là một khoản rủi ro vì không biết nó sẽ tăng hay giảm trong tương lai. Một lần nữa, thiên lệch sống sót xuất hiện khi chỉ nhìn thấy những công ty đã sống sót như Apple, Google tăng trưởng mạnh, trong khi rất nhiều công ty khác bị phá sản và không được biết đến.
Ví dụ 6: Thiên lệch sống sót trên báo đài, mạng xã hội
Ngoài ra, trên báo đài, truyền thông, và mạng xã hội, bạn thường thấy những người trên TV rất xinh đẹp và hoạt bát, bạn vào Facebook thấy bạn bè mình đều rất xinh đẹp và thành công. Điều này khiến bạn tự ti về bản thân, nhưng vấn đề là những người được lên TV hoặc thường xuyên có ảnh Facebook thường là những người xinh đẹp và ưa nhìn hơn. Do đó, chúng ta cần biết rằng những thông tin trên mạng xã hội có thể đem lại cái nhìn sai lệch.
Những tin tức giật gân gây được nhiều sự chú ý sẽ lan truyền nhanh chóng trên mạng xã hội, khiến chúng ta nghĩ rằng thế giới ngày nay thật đáng sợ và nhiều điều không hay. Tuy nhiên, bạn nên nhìn vào cả những tin tốt và những tin xấu, cập nhật từ nhiều nguồn khác nhau để có cái nhìn toàn diện hơn.
Tổng Kết
Thiên lệch sống sót là một loại thiên lệch nhận thức mà chúng ta thường gặp trong cuộc sống hàng ngày. Nó khiến chúng ta có những cái nhìn sai lệch vì bỏ qua ảnh hưởng của những thứ đã mất đi hoặc bị che giấu. Do đó, điều bạn cần làm là hãy để ý đến mọi thứ xung quanh, kể cả những thứ đang tồn tại và những thứ vô hình đã từng. Những thứ vô hình đó có thể giúp bạn có được cái nhìn chính xác hơn về bản chất của mọi việc.
Hãy tìm hiểu các chủ đề thú vị khác về thống kê và tư duy dữ liệu trong cuốn sách của tôi “Nghệ Thuật Tư Duy Dựa Trên Dữ Liệu”. Cảm ơn các bạn đã theo dõi.
