Hayatta Kalana Bağlılık: O Yaptıysa Ben de Yaparım!
Sıklıkla, şaşırtıcı başarı hikayelerine hayranlıkla bakar ve bu başarıların sırlarını keşfetmeye çalışırız. Ancak, az bilinen başarısızlık hikayelerinin ve kaybolan fırsatların sessiz derslerini göz ardı ederek, hayatta kalana bağlılık tuzağına düşeriz. Bu yazıda, bu ön yargıya nasıl kapıldığımızı ve başarıya giden yolu daha doğru bir şekilde anlamak için neler yapabileceğimizi ele alacağız.
Hayatta Kalana Bağlılık Nedir?
Diagoras’a birtakım resim tabletleri gösterilir; üzerlerinde, dua eden ve ardından meydana gelen gemi kazasından sağ salim kurtulan müminlerin resimleri yer almaktadır. Diagoras sorar: “Peki dua edip, sonra boğulanların resmi nerede?”
Siyah Kuğu, Nassim Nicholas Taleb
Survivorship bias olarak bilinen hayatta kalana bağlılık, sadece başarıya ulaşan (hayatta kalanlar) unsurların dikkate alındığı ve başarısız olan (hayatta kalamayanlar) unsurların göz ardı edildiği istatistiksel ve mantıksal bir yanılgıdır. Bu ön yargı, yanlış sonuçlara ve çıkarımlara yol açabilir.
Örneğin, başarılı girişimcilerin veya şirketlerin stratejilerini inceleyerek başarının sırrını anlamaya çalışan bir kişi, hayatta kalana bağlılık ön yargısına düşebilir. Zira, başarısız olan girişimcilerin veya şirketlerin tecrübelerini ve hatalarını dikkate almamak, başarıya giden yolda neyin işe yaradığı ve daha da önemlisi neyin işe yaramadığı hakkında eksik veya yanlış bir görüş sunar.
II. Dünya Savaşı sırasında Amerikan hava kuvvetlerinin uçak zırhlarıyla ilgili yaşadığı tecrübe bu konunun belki de en bilindik örneğidir.
Amerikan hava kuvvetleri, savaş uçaklarını çeşitli hasarlardan korumak amacıyla ek zırh eklemeye karar vermiş, ancak zırhın ağırlığı nedeniyle, sadece belirli bölgelere zırh eklemek durumunda kalmışlardı. Bu nedenle, uçakların neresine zırh eklemeleri gerektiğini belirlemek için birtakım verilere ihtiyaç duydular.
Uçakların nasıl daha iyi korunabileceğini belirlemeye çalışan grubun ilk yaklaşımı, üsse dönen uçakların en fazla hasar aldığı yerleri değerlendirmek olmuştu. Hasarın en yoğun olduğu alanları belirledikten sonra, bu bölgeleri güçlendirme çalışmaları umduklarının aksine hüsranla sonuçlanmıştı.
Ancak, istatistikçi Abraham Wald, mühendislerin analizinde bir hata olduğunu belirtmiştir. Zira görevlerinden dönen uçakların zaten “hayatta kalan” örnekler olduğunu, düşürülen, yani “hayatta kalamayan” uçakların analize dahil edilmediğinden pozitif özelliklere dayalı bir analizin yanıltıcı olabileceğini vurgulamıştır.
Wald, özetle hasar almış bölgelerin zaten daha dayanıklı olduğunu ve bu nedenle uçakların bu bölgelerde hasar alabilmesine rağmen geri dönebildiğini öne sürmüş ve bunun yerine, daha az hasar gözlemlenen bölgelere zırh eklemenin daha uygun olabileceğini savunmuştur. Önerisinin kabul edilmesiyle beraber, yapılan zırh eklemeleri, Amerikan hava kuvvetlerinin savaş performansını önemli ölçüde iyileştirmiştir. Bu da, önerisinin doğruluğu kanıtlamıştır.
Bu örnek, hayatta kalana bağlılık ön yargısının bilimsel ve teknik analizlerde nasıl rol oynayabileceğini ve bu ön yargının farkında olarak daha doğru ve etkili kararlar almanın önemini göstermektedir.
Survivorship Bias Nasıl Önlenir?
Ne hikmettir ki sayısı çok azken bile biz yine de başarılı olanları sıklıkla duyarız ve yazarlıkla başarıya ulaşmanın ne kadar da küçük bir olasılık olduğunu göremeyiz.
Başarı ihtimalinin, gerçekte olduğundan daha yüksek bir şekilde algılanması nedeniyle hayatta kalana bağlılık farkında olmadan pek çok kişinin zihninde yaşamaktadır. Bu nedenle hayatta kalana bağlılık ön yargısını önlemek için şu adımları izleyebilirsiniz:
⭐ Eksik verilere dikkat edin: Başarılı örneklerle ilgili verilere odaklanırken, başarısızlık örneklerine dair eksik verilerin farkında olun. Başarılı ve başarısız durumları bir arada değerlendirmeye çalışın.
⭐ Karşılaştırmalı analiz yapın: Başarı ve başarısızlık örnekleri arasındaki farkları ve benzerlikleri analiz ederek, başarıya veya başarısızlığa yol açan faktörleri daha iyi anlayabilirsiniz.
⭐ Başarısızlıklardan ders çıkarın: Başarısızlık hikayelerini ve deneyimlerini inceleyerek, yapılan hataları ve başarısızlığa yol açan faktörleri öğrenin. Bu bilgiler, gelecekteki stratejilerinizi ve kararlarınızı geliştirmenize yardımcı olabilir.
⭐ Örneklem çeşitliliğini artırın: Başarılı ve başarısız örneklerin geniş bir yelpazesini inceleyerek, daha dengeli ve gerçekçi değerlendirmeler yapın.
⭐ Rastgeleliğe ve şansa dikkat edin: Başarı ve başarısızlık durumlarında rastgelelik ve şans faktörlerinin etkisini göz ardı etmeyin. Her başarı veya başarısızlık durumunda, kontrol edilemeyen faktörlerin devreye girebileceğini unutmayın.
⭐ Alternatif senaryoları düşünün: İncelediğiniz durumların farklı senaryolarla nasıl sonuçlanabileceğini düşünün. Bu, gerçekçi beklentiler geliştirmenize ve başarının sürdürülebilir olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olacaktır.
⭐ İstatistiksel ve mantıksal hatalardan kaçının: Ön yargılar, örneklem büyüklüğü ve seçimi, rastgelelik ve şans faktörleri gibi istatistiksel ve mantıksal hataları anlamak ve bunlardan kaçınmak, daha doğru ve sağlıklı analizler yapmanıza yardımcı olacaktır.
Hayatta kalana bağlılık ön yargısını önlemek için bu adımları izleyerek, daha dengeli, gerçekçi ve doğru değerlendirmeler yapabilir ve gelecekteki kararlarınızı ve stratejilerinizi geliştirebilirsiniz. Derler ki; “Her başarılı olanın arkasında yüz başarısız olan gizlidir ve bu böyle devam edip gidecektir.”