ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား (The Anecdotal Fallacy)

တစ်ချက်ကြည့်

၁။ အမြန်အကျဉ်းချုပ်

လူသားများသည် ပုံပြင်ကို နှစ်သက်သော သတ္တဝါများ ဖြစ်သည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်က စိတ်ဝင်စားဖွယ် ကိုယ်တွေ့ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ် ပြောပြသောအခါ ပုံမှန်စာရင်းအင်းများက မပေးစွမ်းနိုင်သော အာရုံစူးစိုက်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်က ပေးတတ်သည်။ "ငါ့အဘိုး ဆေးလိပ်သောက်တာတောင် အသက် ၉၀ အထိ နေသွားရတယ်" ဆိုသော ဇာတ်လမ်းမျိုးကို ခိုင်လုံသော စာရင်းအင်း အထောက်အထားများထက် ပိုအလေးထားမိသောအခါ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား (anecdotal fallacy) ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ယင်းကြောင့် ကြောက်မက်ဖွယ် ကာကွယ်ဆေး ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်သည် ကလေးသန်းပေါင်းများစွာထံမှ ဘေးကင်းကြောင်း အချက်အလက်များကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်ပြီး "လူမှုဖူလုံရေးဘုရင်မ (welfare queen)" ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်တည်းက မိသားစု သန်းပေါင်းများစွာအပေါ် သက်ရောက်မည့် မူဝါဒကို ပုံဖော်နိုင်ခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။

၂။ နောက်ကွယ်မှ သိပ္ပံပညာ

၂.၁. ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် သမိုင်းကြောင်း

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားအကြောင်း တရားဝင် လေ့လာမှုကို ၁၉၇၀ ပြည့်လွန်နှစ်များအတွင်း ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော "ဆုံးဖြတ်ချက်ချနည်းများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများ (heuristics and biases)" သုတေသနအစီအစဉ်မှ စတင်ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။ ယုတ္တိဗေဒပညာရှင်များက လုံလောက်မှုမရှိသော နမူနာများမှတစ်ဆင့် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်း၏ ပြဿနာများကို ကာလကြာရှည်စွာ အသိအမှတ်ပြုခဲ့ကြသော်လည်း၊ ဤအမှား၏ စနစ်တကျရှိသော သဘာဝကို ပုံဖော်ခဲ့သူများမှာ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ စိတ်ပညာရှင်များသာ ဖြစ်သည်။

၁၉၇၀ ပြည့်လွန်နှစ်များအစောပိုင်းတွင် Amos Tversky နှင့် Daniel Kahneman တို့က "availability heuristic" (ဥပမာများကို မည်မျှလွယ်ကူစွာ စဉ်းစားမိသလဲအပေါ် မူတည်၍ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း) အယူအဆကို မိတ်ဆက်ခဲ့ချိန်တွင် အထင်ကရလုပ်ငန်းစဉ် စတင်ခဲ့သည်။ လူသားများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေကို မိမိတို့စိတ်ထဲတွင် ဥပမာများကို မည်မျှလွယ်ကူစွာ ပြန်လည်မှတ်မိနိုင်သလဲ ဆိုသည့်အချက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်လေ့ရှိကြောင်း အခိုင်အမာပြသခဲ့သည်။ ထိုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုက ထင်ရှားသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် အဘယ်ကြောင့် စိတ္တဇဆန်သော စာရင်းအင်းများထက် ပိုမိုလွှမ်းမိုးနိုင်သည်ကို ရှင်းပြရန် အထောက်အကူဖြစ်စေခဲ့သည်။

၁၉၇၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းနှင့် ၁၉၈၀ ပြည့်လွန်နှစ်များတစ်လျှောက် Eugene Borgida၊ Richard Nisbett၊ Ruth Hamill နှင့် Timothy Wilson အပါအဝင် သုတေသီများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း (atypical) အတိအလင်း သတိပေးထားသည့်တိုင်အောင် လူသားများသည် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် စာရင်းအင်း အချက်အလက်များထက် ခိုင်မာသော ကိုယ်ပိုင်သက်သေခံချက်များကို အမြဲလိုလို ပိုမိုနှစ်သက်လေ့ရှိကြောင်း တိုက်ရိုက်ပြသသည့် စမ်းသပ်မှုများကို ပြုလုပ်ခဲ့ကြသည်။

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ အမှားသက်သက်မဟုတ်ဘဲ လူသားတို့၏ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ အခြေခံလက္ခဏာရပ်တစ်ခု ဖြစ်ကြောင်း နားလည်လာကြပြီ ဖြစ်သည်။ ဤအချက်သည် တစ်ချိန်က အသက်ရှင်ရပ်တည်ရေးအတွက် အထောက်အကူပြုခဲ့သော်လည်း၊ ယခုအခါ ရှုပ်ထွေးပြီး အချက်အလက် များပြားလှသော ကမ္ဘာကြီးတွင်မူ စနစ်တကျ တွေးခေါ်ဆင်ခြင်မှု အမှားများကို ဖြစ်ပေါ်စေသော ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ အကျင့်တစ်ခု ဖြစ်နေပါသည်။

၂.၂. အဓိက သုတေသီများ

၂.၃. အထင်ကရ လေ့လာမှုများ

မျက်နှာချင်းဆိုင်၏ စွမ်းအား (Borgida နှင့် Nisbett၊ ၁၉၇၇)

ဤအခြေခံလေ့လာမှုသည် စာရင်းအင်း အကျဉ်းချုပ်များနှင့် ကိုယ်ပိုင်သက်သေခံချက်များအနက် မည်သည့်အရာက ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် ပိုမိုလွှမ်းမိုးနိုင်သလဲဆိုသည်ကို တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်ခဲ့သည်။

ဘွဲ့ကြိုကျောင်းသားများအား ၎င်းတို့ စာရင်းသွင်းနိုင်သော စိတ်ပညာသင်တန်းများအကြောင်း အချက်အလက်များ ပေးခဲ့သည်။ စာရင်းအင်းအခြေအနေတွင်၊ ကျောင်းသားများသည် ယခင်က ကျောင်းသားရာပေါင်းများစွာထံမှ ပျမ်းမျှ သင်တန်းအကဲဖြတ်မှုများ (ခိုင်မာသော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သဘောတူညီချက်တစ်ခု) ကို တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အခြေအနေတွင်မူ၊ ကျောင်းသားများသည် ထိုသင်တန်းကို တက်ရောက်ဖူးသည်ဟု ဟန်ဆောင်ထားသော လူတစ်ဦး သို့မဟုတ် နှစ်ဦး (သုတေသန ကူညီသူများ) ထံမှ တိုတောင်းသော မျက်နှာချင်းဆိုင် မှတ်ချက်များကို ကြားခဲ့ရသည်။

ရလဒ်များမှာ အံ့သြဖွယ်ကောင်းလှသည်- စာရင်းအင်းများသည် ယခင်ကျောင်းသားများအားလုံး၏ အမြင်များကို ကိုယ်စားပြုနေသည့်တိုင် မျက်နှာချင်းဆိုင် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် စာရင်းအင်း အကျဉ်းချုပ်များထက် သင်တန်းရွေးချယ်မှုအပေါ် သိသိသာသာ ပိုမိုသက်ရောက်မှု ရှိခဲ့သည်။ "သတင်းအချက်အလက်များကို ၎င်း၏ ထင်ရှားမှုအချိုးအစားအတိုင်း အသုံးပြုသည်" ဟု သုတေသီများက ကောက်ချက်ချခဲ့ရာ၊ လူသားများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် အချက်အလက်များကို အဘယ်ကြောင့် စနစ်တကျ လွှမ်းမိုးသွားကြောင်း နားလည်ရန် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုအခြေခံတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

နမူနာဘက်လိုက်မှုကို အကဲမဆတ်ခြင်း (Hamill၊ Wilson နှင့် Nisbett၊ ၁၉၈၀)

ဤလေ့လာမှုသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုသည် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း (atypical) အတိအလင်း ပြောဆိုခံရသည့်အခါ လူများသည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြင်ဆင်မှု ပြုလုပ်မလုပ်ကို စမ်းသပ်ခဲ့သည်—၎င်းမှာ ဆင်ခြင်တုံတရားဖြင့် ပြုပြင်နိုင်ခြင်း ရှိမရှိအတွက် အရေးကြီးသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။

ပါဝင်သူများသည် လူမှုဖူလုံရေးခံစားနေရသော အမျိုးသမီးတစ်ဦးနှင့် ဗီဒီယိုရိုက်ကူးထားသည့် အင်တာဗျူးကို ကြည့်ရှုခဲ့ကြသည်။ သူမကို အခြေအနေများကြောင့် ရုန်းကန်နေရသည့် တာဝန်သိသူတစ်ဦး သို့မဟုတ် စနစ်ကို အလွဲသုံးစားလုပ်နေသူတစ်ဦးအဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။ အရေးကြီးသည်မှာ ပါဝင်သူများ၏ ထက်ဝက်ကို ထိုအမျိုးသမီးသည် အလွန်ထူးခြားပြီး သာမန်လူမှုဖူလုံရေး ခံစားရသူကို ကိုယ်စားမပြုကြောင်း အတိအလင်း ပြောကြားခဲ့သည်။

တွေ့ရှိချက်များသည် စိတ်မကောင်းဖွယ်ရာ ဖြစ်သည်- ယေဘုယျအားဖြင့် လူမှုဖူလုံရေးခံစားရသူများအပေါ် ပါဝင်သူများ၏ သဘောထားများကို အဆိုပါ အင်တာဗျူးတစ်ခုတည်း၏ အကြောင်းအရာကသာ အလုံးစုံနီးပါး လွှမ်းမိုးသွားခဲ့သည်။ "တာဝန်မဲ့သော" အမျိုးသမီးကို မြင်တွေ့ရသူများသည် လူမှုဖူလုံရေးခံစားရသူများ အုပ်စုလိုက်အပေါ် ပိုမိုပြင်းထန်သော အမြင်များ ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ အဆိုးရွားဆုံးမှာ ထိုဖြစ်ရပ်သည် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း ညွှန်ကြားချက်က မည်သည့်အကျိုးသက်ရောက်မှုမျှ မရှိသလောက်ပင် ဖြစ်သည်။ ထင်ရှားသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်၏ စွမ်းအားကို ဆန့်ကျင်ရန်အတွက် မှန်ကန်သော စာရင်းအင်းများ ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် စိတ်ကို ကာကွယ်ပေးနိုင်စွမ်း မရှိကြောင်း ဤလေ့လာမှုက ပြသခဲ့သည်။

ပူးပေါင်းဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေ အမှား (Tversky နှင့် Kahneman၊ ၁၉၈၃)

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များအကြောင်း သီးသန့်မဟုတ်သော်လည်း၊ ဤနာမည်ကြီး လေ့လာမှုက ဇာတ်လမ်း၏ ချိတ်ဆက်မိမှုသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ခြေကို မည်သို့လွှမ်းမိုးသွားသည်ဟူသော ယန္တရားကို ရှင်းလင်းပေးသည်။

ပါဝင်သူများသည် "လင်ဒါ" အကြောင်း ဖော်ပြချက်ကို ဖတ်ခဲ့ရသည်- အသက် ၃၁ နှစ်အရွယ်၊ လူပျို/အပျို၊ ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ပြောတတ်ပြီး ထက်မြက်သော ဒဿနိကဗေဒ အဓိကကျောင်းသူဖြစ်ကာ၊ ကျောင်းသားဘဝကတည်းက ခွဲခြားဆက်ဆံမှုနှင့် လူမှုတရားမျှတရေးကို အထူးစိတ်ဝင်စားသူဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို (A) လင်ဒါသည် ဘဏ်စာရေးဖြစ်သည် သို့မဟုတ် (B) လင်ဒါသည် ဘဏ်စာရေးဖြစ်ပြီး အမျိုးသမီးအခွင့်အရေး လှုပ်ရှားမှုတွင် တက်ကြွစွာ ပါဝင်သူဖြစ်သည် စသည့်အချက်နှစ်ချက်အနက် မည်သည့်အရာက ပို၍ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသနည်းဟု မေးမြန်းခဲ့သည်။

ယုတ္တိဗေဒအရ အဖြစ်အပျက်နှစ်ခု အတူတကွ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေသည် အဖြစ်အပျက်တစ်ခုတည်း ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေထက် မပိုနိုင်ပါ။ သို့သော်လည်း ပါဝင်သူ ၈၅% ခန့်က ရွေးချယ်စရာ B ကို ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်။ အမျိုးသမီးအခွင့်အရေး လှုပ်ရှားသူ ဘဏ်စာရေး လင်ဒါ ဟူသော "ဇာတ်လမ်း" က ဘဏ်စာရေး လင်ဒါ ထက် ပို၍ ချိတ်ဆက်မိသည်ဟု ခံစားရကာ ဦးနှောက်က "ပိုကောင်းသော ဇာတ်လမ်း" နှင့် "ပိုများသော ဖြစ်နိုင်ခြေ" တို့ကို ရောထွေးတတ်ကြောင်း တွေ့ရသည်။

တန်ဖိုးကိုက်ညီမှု အကျိုးသက်ရောက်မှုများ (Slater နှင့် Rouner၊ ၁၉၉၆)

ဤသုတေသနသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် မည်သည့်အချိန်တွင် အလွှမ်းမိုးနိုင်ဆုံးဖြစ်သနည်းကို လေ့လာခြင်းဖြင့် အရေးကြီးသော အသေးစိတ်ကျမှုကို ပေါင်းထည့်ခဲ့သည်။

လေ့လာမှုအရ မက်ဆေ့ချ်တစ်ခုသည် နားထောင်သူ၏ လက်ရှိတန်ဖိုးထားမှုများနှင့် ကိုက်ညီနေပါက စာရင်းအင်း အထောက်အထားများက ထိရောက်မှုရှိကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ သို့ရာတွင်၊ မက်ဆေ့ချ်သည် မိမိတို့၏ ယုံကြည်ချက်များနှင့် ဆန့်ကျင်နေပါက ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများက ပို၍သာလွန်သည်။ လူတို့သည် ခုခံကာကွယ်လိုစိတ်ရှိနေချိန်၌ စာရင်းအင်းများကို လွယ်ကူစွာ စိစစ်ပယ်ချတတ်ကြသည်။ တစ်ဖက်တွင်မူ ဇာတ်လမ်းတစ်ခုသည် "ဇာတ်လမ်းအတွင်း စီးမျောသွားစေခြင်း (narrative transport)" မှတစ်ဆင့် နားထောင်သူ၏ ခုခံမှုကို လျော့ကျစေပြီး ဆွဲဆောင်သိမ်းသွင်းမှုအတွက် "ထရိုဂျန်မြင်း (Trojan Horse)" သဖွယ် ဖြစ်လာသည်။

၂.၄. အာရုံကြောဆိုင်ရာ အခြေခံ

ဦးနှောက်သည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့် စာရင်းအင်းများကို မတူညီသော စနစ်များဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်သည်။ ယင်းက ဇာတ်လမ်းများ အဘယ်ကြောင့် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသနည်းဆိုသည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

စာရင်းအင်းများကို နားထောင်ခြင်းသည် အဓိကအားဖြင့် ဦးနှောက်၏ ဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ရေး ဗဟိုဌာနများ (Broca နှင့် Wernicke ဧရိယာများ) ကို သက်ဝင်လှုပ်ရှားစေသည်။ သို့ရာတွင် ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို နားထောင်ခြင်းသည် ဘာသာစကား ဗဟိုဌာနများကိုသာမကဘဲ အာရုံခံနှင့် လှုပ်ရှားမှုဆိုင်ရာ ဦးနှောက်အမြှေးပါးများ (sensory and motor cortices) ကိုပါ သက်ဝင်လှုပ်ရှားစေသည်—၎င်းမှာ ဖော်ပြထားသော အဖြစ်အပျက်များကို နားထောင်သူကိုယ်တိုင် အမှန်တကယ် ကြုံတွေ့နေရပါက လှုပ်ရှားလာမည့် တူညီသော ဧရိယာများဖြစ်သည်။ Neural coupling ဟုခေါ်သော ဤဖြစ်စဉ်သည် နားထောင်သူများအား ပုံပြင်ပြောသူနှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ "ထပ်တူကျ (sync)" စေရန် အခွင့်အရေးပေးသည်။

သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဖြစ်စဉ်နှစ်ရပ်ပုံစံ (dual-process model of cognition) က သီအိုရီပိုင်းဆိုင်ရာ မူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်- ထင်ရှားပြီး ခိုင်မာသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် လျင်မြန်သော၊ အလိုအလျောက်ဖြစ်သော၊ စိတ်ခံစားမှုဖြင့် တွန်းအားပေးသော "အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ" သို့မဟုတ် စနစ် ၁ (System 1) စီမံဆောင်ရွက်မှုကို အသုံးပြုသည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် နှေးကွေးသော၊ အားထုတ်ရသော၊ ယုတ္တိကျသော စနစ် ၂ (System 2) စီမံဆောင်ရွက်မှုကို လိုအပ်သည်။ လူသားများသည် အနည်းဆုံး စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စွမ်းအင်ကိုသာ အသုံးပြုလိုသော "သိမြင်မှုဆိုင်ရာ တွန့်တိုသူများ (cognitive misers)" ဖြစ်ကြသောကြောင့် ထင်ရှားသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် ဝေဖန်ပိုင်းခြား သုံးသပ်မှုကို လုံးဝရှောင်ကွင်းသွားလေ့ရှိသည်။

အတွင်းစိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ လိုက်ဖက်မှု (visceral compatibility) ဆိုင်ရာ သုတေသနများအရ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရမည့် ပတ်ဝန်းကျင်သည် စိတ်လှုပ်ရှားမှုပြင်းထန်နေချိန် (အန္တရာယ်ကြီးမားခြင်း၊ ထိခိုက်လွယ်မှု မြင့်မားခြင်း) တွင် လူပုဂ္ဂိုလ်များသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများကို အားကိုးရန် ပို၍များကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ဝိရောဓိဖြစ်ဖွယ်မှာ၊ အန္တရာယ်ကြီးမားမှုသည် ခြောက်သွေ့သော အချက်အလက်များထက် ဇာတ်လမ်းများ၏ အတွင်းစိတ်ခံစားမှုသဘာဝကို ပိုမိုနှစ်သက်သော "ခံစားချက်အခြေခံ" စီမံဆောင်ရွက်မှုကို အားပေးကူညီနေခြင်း ဖြစ်သည်။

၃။ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ ဇာစ်မြစ်များ

လူသားဦးနှောက်ကို "ပုံပြင်များအတွက် ကြိုးသွယ်ထားသည် (wired for story)" ဟု မကြာခဏ ဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ စိတ်ပညာရှင်များက ဇာတ်လမ်းပုံပြင်များသည် ရှေးခေတ်လူသားများအတွက် အဓိက ရှင်သန်ရေးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ စာရေးသားခြင်း သို့မဟုတ် သင်္ချာပညာ မပေါ်ပေါက်မီ ကာလရှည်ကြာကတည်းက အစာရှာဖွေရာ နေရာများ၊ သားရဲတိရစ္ဆာန်များ၊ လူမှုဆက်ဆံရေး အပြောင်းအလဲများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော အခြေအနေများအကြောင်း သတင်းအချက်အလက်များကို ပုံပြင်များမှတစ်ဆင့် လက်ဆင့်ကမ်းခဲ့ကြသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် လူသားများကို Homo Narrans—ပုံပြင်ပြောတတ်သော သတ္တဝါများအဖြစ် သတ်မှတ်ကြသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘိုးဘေးများနေထိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ ဤအရာသည် အလွန်အဓိပ္ပာယ်ရှိခဲ့သည်။ မြက်ပင်များကြားမှ လှုပ်ရှားသံ (ခိုင်မာသော၊ လက်ငင်းဖြစ်ရပ်) သည် လေတိုက်ခြင်းအကြောင်း စိတ္တဇဆန်သော ဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းချက်များထက် အာရုံစိုက်ရန် များစွာပို၍ အရေးကြီးသည်။ မည်သူက မည်သည့်နေရာတွင် အစာတွေ့ခဲ့သည်၊ မည်သူက မည်သည့်သားရဲ၏ တိုက်ခိုက်ခြင်းကို ခံရသည် စသည့် မျိုးနွယ်စုဝင်များ၏ သီးခြားဇာတ်လမ်းများကို အနီးကပ် ဂရုပြုခြင်းသည် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော ရှင်သန်ရေး သတင်းအချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းသည်။ "အခြေခံနှုန်းထား (base rates)" များကို နှစ်သက်ပြီး ထင်ရှားသော သတိပေးချက်များကို ပယ်ချခဲ့သူများသည် မျိုးဆက်ပွားနိုင်ရန် အသက်ရှင်ကျန်ရစ်ခဲ့မည် မဟုတ်ပေ။

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘိုးဘေးများအတွက် ကောင်းစွာအသုံးဝင်ခဲ့သော်လည်း ခေတ်သစ်အခြေအနေများတွင် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတစ်ခု ဖြစ်လာသည့် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ အလိုက်သင့်ပြောင်းလဲခြင်းတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျောက်ခေတ် ဦးနှောက်များသည် ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများသည် ဒေသဆိုင်ရာ အခြေအနေများကို ယေဘုယျအားဖြင့် ကိုယ်စားပြုလေ့ရှိသော အုပ်စုငယ်များအတွက် ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူဦးရေ သန်း ၈,၀၀၀ ရှိသော ကမ္ဘာကြီး၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ၊ ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းအကျိုးဆက်စပ်မှုများနှင့် ဂဏန်းကြီးများ၏ နိယာမ (law of large numbers) အတွက် ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာခဲ့ခြင်း မဟုတ်ပေ။

ဤအရာကို "ချို့ယွင်းချက် (bug)" အဖြစ် မယူဆသင့်ပါ။ နယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးဝင်မှု သက်တမ်းကုန်ဆုံးသွားသော "လုပ်ဆောင်ချက် (feature)" တစ်ခုသာ ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှု အတိတ်တွင် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းက များသောအားဖြင့် မှန်ကန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်ခဲ့သောကြောင့် ဦးနှောက်သည် ထင်ရှားပြီး ခိုင်မာသော အရာများဆီသို့ အလိုအလျောက် သွားရောက်ခြင်းဖြင့် သိမြင်မှုစွမ်းအင်ကို ချွေတာလေ့ရှိသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင်၊ အမှန်တကယ် အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ခြေများ သိသိသာသာ ကွာခြားနေသည့်တိုင် ဤယန္တရားကပင် ကျွန်ုပ်တို့အား ကားတိုက်မှုများထက် လေယာဉ်ပျက်ကျမှုများကို ပိုမိုကြောက်ရွံ့စေသည်။

၄။ ဤဘက်လိုက်မှု မည်သို့ပေါ်ပေါက်လာသနည်း

၄.၁. နေ့စဉ်ဘဝတွင်

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် နေ့စဉ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းများတွင် သိမ်မွေ့သော်လည်း အကျိုးဆက်ကြီးမားသော နည်းလမ်းများဖြင့် ပျံ့နှံ့နေသည်။

ထုတ်ကုန်များကို ရွေးချယ်ရာတွင်၊ လူများသည် ထောင်ပေါင်းများစွာသော အပြုသဘောဆောင်သည့် သုံးသပ်ချက်များထက် သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ မကောင်းသော အတွေ့အကြုံတစ်ခုကို ပုံမှန်အားဖြင့် ပို၍အလေးပေးတတ်ကြသည်။ "ငါ့ဝမ်းကွဲ အဲဒီကားကို ဝယ်တာ ပထမနှစ်မှာတင် ဂီယာဘောက်စ် ပျက်သွားတယ်" ဟူသော စကားသည် ဒေတာအချက်အလက် သန်းပေါင်းများစွာအပေါ် အခြေခံထားသော ယုံကြည်စိတ်ချရမှု အဆင့်သတ်မှတ်ချက်ကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်သည်။

ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများက လွှမ်းမိုးနေသည်။ အစားအသောက် ရွေးချယ်မှုများသည် ထိန်းချုပ်လေ့လာထားသော အာဟာရဆိုင်ရာ သုတေသနများထက် "ကီတို(keto)စားလို့ ဆီးချိုပျောက်သွားတယ်" ဆိုသော သူငယ်ချင်းတစ်ဦးကြောင့် မကြာခဏ ပုံပေါ်လာတတ်သည်။ လေ့ကျင့်ခန်း အစီအစဉ်များသည် လေ့ကျင့်ခန်းဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာထက် ကျန်းမာကြံ့ခိုင်သော သိကျွမ်းသူတစ်ဦး၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နောက်သို့ လိုက်လေ့ရှိသည်။

ကြောက်ရွံ့မှုနှင့် အန္တရာယ် အကဲဖြတ်မှုများသည် သိသိသာသာ လွဲမှားသွားတတ်သည်။ ငါးမန်းကိုက်ခံရသည့် သတင်းကို ကြားပြီးနောက်၊ စာရင်းအင်းအရ အန္တရာယ်ရှိမှု (အလွန်တရာ နည်းပါးမှု) မပြောင်းလဲသော်လည်း ကမ်းခြေသို့ လာရောက်သူဦးရေ ကျဆင်းသွားသည်။ အိမ်ဖောက်ထွင်းခံရသည့် ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကြောင့် ရာဇဝတ်မှုနှုန်း သုညနီးပါးရှိသော ရပ်ကွက်များတွင် ဈေးကြီးသော လုံခြုံရေးစနစ်များကို တပ်ဆင်လာကြသည်။

ဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များလည်း ထိခိုက်ရသည်။ သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ ကွာရှင်းပြတ်စဲမှု ဇာတ်လမ်းသည် မည်သည့် ဆက်ဆံရေးဆိုင်ရာ သုတေသနထက်မဆို အိမ်ထောင်ရေးအပေါ် သဘောထားများကို ပို၍ အဆိပ်သင့်စေနိုင်သည်။ "ရူးသွပ်သော ရည်းစားဟောင်း" ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လက်တွဲဖော် အမျိုးအစားအားလုံးအတွက် မျှော်လင့်ချက်များကို ပုံဖော်ပေးသည်။

၄.၂. လုပ်ငန်းခွင်တွင်

လုပ်ငန်းခွင် ပတ်ဝန်းကျင်များသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားအား ဆုံးဖြတ်ချက်ကို လွဲမှားစေရန် အခွင့်အလမ်းများစွာ ဖန်တီးပေးသည်။

အလုပ်ခန့်အပ်မှု ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အထူးသဖြင့် ထိခိုက်လွယ်သည်။ အင်တာဗျူးတွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ပြောပြနိုင်သော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရည်အချင်းရှိသူကို မကြာခဏ အနိုင်ရလေ့ရှိသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ သီးခြားကျောင်း သို့မဟုတ် နောက်ခံတစ်ခုမှ ဝန်ထမ်းတစ်ဦးနှင့် ကြုံတွေ့ရသော မကောင်းသည့် အတွေ့အကြုံတစ်ခုက အနာဂတ်ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် လူအုပ်စုတစ်စုလုံးကို ဆန့်ကျင်ဘက်လိုက်စေနိုင်သည်။

စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်မှုများသည် တစ်သမတ်တည်းရှိသော ပုံစံများထက် ထင်ရှားသော ဖြစ်ရပ်များကို ပို၍အလေးပေးသည်။ သိသိသာသာ ကယ်တင်မှုတစ်ကြိမ် လုပ်ခဲ့သော ဝန်ထမ်းသည် တစ်သမတ်တည်း ကောင်းမွန်သော စာရင်းအင်းများရှိသည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသူထက် ပို၍အမှတ်ရဖွယ် ကောင်းနေတတ်သည်။ ပြောင်းပြန်လည်း မှန်ကန်သည်—အမှတ်ရစရာ ကျရှုံးမှုတစ်ခုသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြိုးစားလုပ်ကိုင်ခဲ့မှုများကို လွှမ်းမိုးဖုံးကွယ်သွားနိုင်သည်။

မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် လက်ရှိအခြေအနေများကို စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် "ငါ့အရင်ကုမ္ပဏီမှာ အလုပ်ဖြစ်ခဲ့တာ" ပုံစံကို မကြာခဏ လိုက်လေ့ရှိသည်။ ခေါင်းဆောင်များသည် ကျယ်ပြန့်သော စျေးကွက်အချက်အလက်များထက် ကန့်သတ်ချက်ရှိသော ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံမှနေ၍ ကောက်ချက်ချတတ်ကြသည်။

စီမံကိန်း ပြီးဆုံးပြီးနောက် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများသည် စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် အရောင်အသွေးစုံလင်သော ကျရှုံးမှု ဇာတ်လမ်းများအပေါ်တွင်သာ အာရုံစိုက်နေတတ်သည်။ "Project X ကို မှတ်မိလား" ဆိုသည်က အစပြုလုပ်ဆောင်မှု အမျိုးအစားများလုံးကို ရှောင်ကြဉ်ရန်အတွက် အကြောင်းပြချက် ဖြစ်လာသည်။

၄.၃. စီးပွားရေးနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင်

စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားကို ကာလရှည်ကြာကတည်းက နားလည်ပြီး အသုံးချခဲ့ကြသည်။

သက်သေခံချက်များက အမှန်တကယ် အလုပ်ဖြစ်သဖြင့် ကြော်ငြာနယ်ပယ်တွင် လွှမ်းမိုးထားသည်။ "ဒီထုတ်ကုန်က ကျွန်တော့်ဘဝကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့တယ်" ဟု ဆိုသော လူတစ်ဦးသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုများထက် ပို၍ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များသည် ဆွဲဆောင်မှု နည်းပါးသောကြောင့် (ထို့ပြင် အဆင်မပြေမှုများလည်း ရှိနိုင်သောကြောင့်) ကိုယ်အလေးချိန် လျှော့ချသည့် ထုတ်ကုန်များသည် အသုံးမပြုမီနှင့် အသုံးပြုပြီး ဓာတ်ပုံများ၊ ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများအပေါ်သာ အဓိက မှီခိုကြသည်။

B2B စျေးကွက်ရှာဖွေရေးရှိ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ (Case studies) သည်လည်း တူညီသော စိတ်ပညာကို အသုံးချသည်။ အောင်မြင်သော ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ အသေးစိတ် ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်သည် စုစုပေါင်း စွမ်းဆောင်ရည် စာရင်းအင်းများထက် ပို၍ဆွဲဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။

လူမှုရေးဆိုင်ရာ သက်သေပြချက် (Social proof) ယန္တရားများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းအား အသုံးချသည်- "ကျေနပ်အားရနေတဲ့ ဖောက်သည် ၁၀,၀၀၀ နဲ့ ပူးပေါင်းပါ" ဟူသော စကားသည် အထင်ကြီးစရာ ကောင်းသော်လည်း၊ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းပါရှိသည့် ကြယ်ငါးပွင့် သုံးသပ်ချက် တစ်ခုတည်းကသာ အမှန်တကယ် ဝယ်ယူသူ ပိုမိုများပြားစေသည်။

ဆေးဝါး ကြော်ငြာများသည် ဆက်စပ်တွေးတောနိုင်သော လူတစ်ဦး၏ သက်သေခံချက်က ရာခိုင်နှုန်းများနှင့် p-values များကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်ကြောင်း သိရှိထားသဖြင့်၊ ထိရောက်မှု အချက်အလက်များနှင့်အတူ (သို့မဟုတ် အစားထိုး၍) လူနာဇာတ်လမ်းများကို ပိုမိုဖော်ပြလာကြသည်။

၄.၄. နိုင်ငံရေးနှင့် မီဒီယာတွင်

မဲဆန္ဒရှင်များအား မည်သည့်အရာက ဆွဲဆောင်နိုင်သည်ကို မဟာဗျူဟာမြောက် စီစဉ်သူများက သိရှိလာသည်နှင့်အမျှ နိုင်ငံရေး ဆက်သွယ်ရေးများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များ ပိုမိုများပြားလာသည်။

မူဝါဒရေးရာ အချေအတင် ဆွေးနွေးမှုများတွင် "တစ်စုံတစ်ယောက်သော" ဇာတ်လမ်းများက လွှမ်းမိုးနေသည်။ နိုင်ငံရေးသမားများသည် မူဝါဒများ၏ စုစုပေါင်း အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဆွေးနွေးမည့်အစား၊ လူထုစုဝေးပွဲများနှင့် မိန့်ခွန်းများတွင် လူပုဂ္ဂိုလ်များကို မိတ်ဆက်ပေးလေ့ရှိသည်—ဥပမာ၊ စည်းမျဉ်းတစ်ခုကြောင့် ထိခိုက်နစ်နာရသော အသေးစား စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်၊ အစီအစဉ်တစ်ခုကြောင့် အကူအညီရခဲ့သော မိသားစု။ မူဝါဒများသည် လူပုဂ္ဂိုလ်များအဖြစ် ပုံဖော်ခံလာရသည်။

"လူမှုဖူလုံရေးဘုရင်မ (Welfare Queen)" ဖြစ်ရပ် (အောက်ဖော်ပြပါ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများတွင် အသေးစိတ် ဖော်ပြထားသည်) က ပုံမှန်မဟုတ်သော ဖြစ်ရပ်တစ်ခုတည်းသည် တစ်နိုင်ငံလုံးဆိုင်ရာ မူဝါဒ အချေအတင် ဆွေးနွေးမှုကို မည်သို့ ပြောင်းလဲပစ်နိုင်ကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ဤပုံစံကို လူဝင်မှုကြီးကြပ်ရေးမှသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအထိ ကိစ္စရပ်များတစ်လျှောက် ပုံတူကူးချ အသုံးပြုလာခဲ့ကြသည်။

သတင်းမီဒီယာများသည် ဇာတ်လမ်းရွေးချယ်မှုမှတစ်ဆင့် ပြဿနာကို ပိုမိုကြီးထွားစေသည်။ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းများ ဖန်တီးပေးသည့် အဖြစ်အပျက်များသည် ၎င်းတို့၏ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုနှင့်မမျှဘဲ အချိုးအစား မညီမျှစွာ ဖော်ပြခံရသည်။ ကျောင်းတွင်း ပစ်ခတ်မှုများ၊ လေယာဉ်ပျက်ကျမှုများနှင့် ငါးမန်းကိုက်ခံရမှုများ အားလုံးသည် ၎င်းတို့၏ အမှန်တကယ် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းထက် များစွာကျော်လွန်သော ဖော်ပြမှုများကို ရရှိကြပြီး၊ အများပြည်သူ၏ အန္တရာယ်ခံစားသိမြင်မှုကို စနစ်တကျ လွဲမှားစေသည်။

လူမှုကွန်ရက် မီဒီယာသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် ပြန့်နှံ့မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။ တိကျသော စာရင်းအင်း ပြင်ဆင်ချက်များမှာ မည်သူမျှ မမြင်ဘဲ ပျောက်ကွယ်သွားတတ်သော်လည်း၊ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်သည် အင်တာနက်တစ်ခွင် လျင်မြန်စွာ ပြန့်နှံ့သွားနိုင်သည်။ သတင်းအမှားများသည် ဇာတ်လမ်းများမှတစ်ဆင့် ပြန့်နှံ့သည်၊ ပြင်ဆင်ချက်များမှာ ဒေတာများအပေါ် မှီခိုနေရသောကြောင့် မအောင်မြင်တတ်ပေ။

၄.၅. ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်

ဆေးပညာသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့် စာရင်းအင်းများကြား တိုက်ပွဲ၏ အဓိကနေရာဖြစ်ပြီး အသက်နှင့်သေဆုံးခြင်း အကျိုးဆက်များ ပါဝင်သည်။

လူနာများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ဇာတ်လမ်းများ၏ လွှမ်းမိုးမှုကို ကြီးမားစွာ ခံရသည်။ ဆေးဝါးတစ်ခုနှင့် ပတ်သက်၍ သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ မကောင်းသော အတွေ့အကြုံက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ထိရောက်မှုနှင့် ဘေးကင်းမှု အထောက်အထားများကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်သည်။ လူနာများသည် ကျပန်းထိန်းချုပ်စမ်းသပ်မှုများ (randomized controlled trials) ဖြင့် ထောက်ခံထားသော ကုသမှုများထက် နာမည်ကြီးများ၏ သက်သေခံချက်ဖြင့် ထောက်ခံထားသော ကုသမှုများကို ရှာဖွေတတ်ကြသည်။

ကာကွယ်ဆေးဆန့်ကျင်ရေး လှုပ်ရှားမှုသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများကိုသာ လုံးလုံးနီးပါး အားကိုးသည်။ ဂန္ထဝင် ဇာတ်လမ်းပုံစံ (ကျန်းမာသောကလေး → ကြားဝင်စွက်ဖက်မှု → ထိခိုက်နစ်နာမှု) နောက်သို့ လိုက်သော "ကာကွယ်ဆေးကြောင့် ထိခိုက်မှု" ဇာတ်လမ်းများသည် ကာကွယ်ဆေး ဘေးကင်းကြောင်း သာလွန်ပြတ်သားလှသည့် စာရင်းအင်း အထောက်အထားများ ရှိနေသည့်တိုင် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ဆွဲဆောင်မှုရှိနေသည်။ မိဘများသည် သန်းပေါင်းများစွာသော ဘေးကင်းသည့် ကာကွယ်ဆေးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် "ငါသိတဲ့ မိဘတစ်ယောက်ကတော့..." ဟူသော အချက်ကို အလေးပေးရန် သိမြင်မှုအရ ပိုမိုလွယ်ကူကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။

ဆရာဝန်များပင်လျှင် ထိခိုက်လွယ်သည်။ ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အလိုအလျောက်သိစိတ်—အခြေခံအားဖြင့် စုဆောင်းထားသော ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံများ—သည် အထောက်အထားအခြေပြု လုပ်ထုံးလုပ်နည်း လမ်းညွှန်များကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်သည်။ ဆရာဝန်များသည် အဆင်မပြေသော meta-analyses (လေ့လာမှုများစွာကို ပေါင်းစပ်သုံးသပ်ခြင်း) ရလဒ်များ ရှိနေသည့်တိုင်အောင် "ငါ့လူနာတွေအတွက် အဆင်ပြေခဲ့တယ်" ဆိုသည့် ကုသမှုများကို ဆက်လက်ညွှန်းဆိုနေနိုင်သည်။

အခြားရွေးချယ်စရာ ဆေးပညာ (Alternative medicine) သည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် နယ်ပယ်တွင် အောင်မြင်နေသည်။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သက်သေပြရန် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး မရှိသည့်အတွက်၊ ကုသသူများသည် သမားရိုးကျ ဆေးပညာ၏ ဒေတာအခြေပြု ချဉ်းကပ်မှုက စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ မယှဉ်နိုင်သော ဆွဲဆောင်မှုရှိသည့် သက်သေခံချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

၄.၆. ဘဏ္ဍာရေးနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွင်

ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ကြီးမားသောအကျိုးအမြတ်/အရှုံးများနှင့် မြင့်မားသော မသေချာမရေရာမှုများကို ပေါင်းစပ်လိုက်ခြင်းဖြင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော မုန်တိုင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် "ငါသိတဲ့ တစ်ယောက်က ... မှာ သန်းနဲ့ချီပြီး မြတ်သွားတယ်" ဟူသော ပုံစံနောက်သို့ လိုက်လေ့ရှိသည်။ သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ ဘစ်ကွိုင် (Bitcoin) အမြတ်အစွန်း ဇာတ်လမ်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု သီအိုရီ (portfolio theory) နှင့် သမိုင်းဝင် အမြတ်အစွန်း ဖြန့်ဝေမှုများထက် ပို၍ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။

အသိမိတ်ဆွေများထံမှ စတော့ရှယ်ယာ အကြံပြုချက်များ—အခြေခံအားဖြင့် ကုမ္ပဏီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပတ်သက်သည့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များ—သည် အခြေခံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လျစ်လျူရှုသော အရောင်းအဝယ် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တွန်းအားပေးသည်။ "ငါ့ယောက်ဖ အဲဒီမှာ အလုပ်လုပ်တယ်၊ သူပြောတာကတော့..." ဟူသော စကားသည် ဘဏ္ဍာရေးရှင်းတမ်းများကို ဂရုတစိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လွှမ်းမိုးသွားနိုင်သည်။

အိမ်ခြံမြေ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် စျေးကွက် စာရင်းအင်းများထက် ဒေသခံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတစ်ဦး၏ အောင်မြင်မှု ဇာတ်လမ်းကို ပို၍အလေးပေးသည်။ အိမ်များကို ပြင်ဆင်ရောင်းချခြင်းဖြင့် ချမ်းသာသွားသော အိမ်နီးချင်းတစ်ဦး၏ ဇာတ်လမ်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၏ အမြတ်အစွန်းဆိုင်ရာ စုစုပေါင်း အချက်အလက်များထက် အပြုအမူကို ပို၍ပုံဖော်ပေးသည်။

ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များရှိ အသက်ရှင်ကျန်ရစ်သူ ဘက်လိုက်မှု (Survivorship bias) က ပြဿနာကို ပိုမိုကြီးထွားစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောင်မြင်သူများ၏ ဇာတ်လမ်းများကို ကြားရသည် (၎င်းတို့က ပြောပြသောကြောင့်)၊ အသံတိတ် ရှုံးနိမ့်သွားသူများထံမှ မကြားရပေ။ ၎င်းက စနစ်တကျ လွဲမှားနေသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် နမူနာများကို ဖန်တီးပေးသည်။

၅။ လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု ၁ - Semmelweis ၏ အဖြစ်ဆိုး

• နောက်ခံအခြေအနေ- ၁၈၄၀ ပြည့်လွန်နှစ်များက ဗီယင်နာမြို့တွင် ကလေးမွေးဖွားခြင်းသည် အသက်အန္တရာယ်ရှိသော ကိစ္စဖြစ်သည်။ ဗီယင်နာ အထွေထွေရောဂါကုဆေးရုံကြီးတွင် သားဖွားဆေးခန်း နှစ်ခုရှိပြီး၊ မီးတွင်းဖျား (puerperal fever) ကြောင့် သေဆုံးမှုနှုန်း သိသိသာသာ ကွာခြားနေသည်။
• ဘာဖြစ်ခဲ့သလဲ- ဟန်ဂေရီလူမျိုး ဆရာဝန် Ignaz Semmelweis သည် တိကျသော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခဲ့ပြီး ဆရာဝန်များ တာဝန်ကျသော ဆေးခန်း (ဆရာဝန်များသည် အလောင်းခွဲစိတ်မှုများမှ လာသူများဖြစ်သည်) တွင် သေဆုံးမှုနှုန်းမှာ ၁၈% ခန့်ရှိပြီး သားဖွားဆရာမများ တာဝန်ကျသော ဆေးခန်းတွင် ၂% ခန့်သာ ရှိကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ သူသည် ကလိုရင်းဖြင့် လက်ဆေးခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ရာ သေဆုံးမှုနှုန်းကို ၁% ခန့်အထိ လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။
• အလုပ်လုပ်နေသော ဘက်လိုက်မှု- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများက "ညစ်ညမ်းသောလေ (miasmas)" နှင့် "ခန္ဓာကိုယ်အရည်များ (humors)" နှင့် ပတ်သက်သော ခိုင်မာနေသည့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် သီအိုရီများကို နှစ်သက်သဖြင့် သူ၏ စာရင်းအင်း တွေ့ရှိချက်များကို ပယ်ချခဲ့ကြသည်။ ထိပ်တန်း သားဖွားဆရာဝန်များက—ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံနှင့် လူကြီးလူကောင်း အဆင့်အတန်းတို့အပေါ် အခြေခံ၍—၎င်းတို့၏ လက်များသည် မသန့်ရှင်းနိုင်စရာ အကြောင်းမရှိဟု ငြင်းခုံခဲ့ကြသည်။ ဆရာဝန်ဆိုသည်မှာ ကုသပေးသူဟူသော မိမိကိုယ်ကို ပုံဖော်ထားသည့် ဇာတ်လမ်းက ၎င်းတို့သည် လူသတ်သမားများဖြစ်နေကြောင်း ဖော်ပြနေသည့် အချက်အလက်များကို လက်မခံနိုင်ခဲ့ပေ။
• အကျိုးဆက်များ- Semmelweis သည် လှောင်ပြောင်ခံရခြင်း၊ ဖယ်ဉ်ခံရခြင်းတို့ ကြုံတွေ့ခဲ့ရပြီး နောက်ဆုံးတွင် စိတ်ကျန်းမာရေးဆေးရုံသို့ ပို့ဆောင်ခံခဲ့ရကာ ထိုနေရာတွင် သွေးဆိပ်တက်ခြင်း (sepsis)—သူကိုယ်တိုင် ကာကွယ်ရန် လေ့လာခဲ့သော ရောဂါပိုးဝင်ခြင်း—ဖြင့် ကွယ်လွန်ခဲ့သည်။ ရောဂါပိုးမွှား သီအိုရီ (germ theory) က သူ၏ စာရင်းအင်းများကို နောက်ဆုံးတွင် မှန်ကန်ကြောင်း သက်သေမပြမီ ဆယ်စုနှစ်များစွာအတွင်း မရေမတွက်နိုင်သော အမျိုးသမီးများ သေဆုံးခဲ့ရသည်။
• သင်ခန်းစာများ- ဤဖြစ်ရပ်ကြောင့် "Semmelweis Reflex" ဟူသော ဝေါဟာရ ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်—တည်ဆဲ ယုံကြည်ချက်များနှင့် ဆန့်ကျင်နေသောကြောင့် အထောက်အထားအသစ်များကို အလိုအလျောက် ပယ်ချခြင်းဖြစ်သည်။ အသက်ကယ်တင်နိုင်သော အချက်အလက်များပင်လျှင် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဂုဏ်သိက္ခာကို ခြိမ်းခြောက်ခံရချိန်တွင် ခိုင်မာနေသော ဇာတ်လမ်းများကို မလွှမ်းမိုးနိုင်ကြောင်း ၎င်းက သရုပ်ပြနေသည်။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု ၂ - "လူမှုဖူလုံရေးဘုရင်မ" နှင့် မူဝါဒ ပုံဖော်ခြင်း

• နောက်ခံအခြေအနေ- ၁၉၇၆ ခုနှစ် အမေရိကန် သမ္မတ ရွေးကောက်ပွဲ မဲဆွယ်စည်းရုံးရေး ကာလအတွင်း၊ Ronald Reagan က Cadillac ကားကို မောင်းနှင်ရင်း အမည်ဝှက် ၈၀ ကို အသုံးပြုကာ အခွန်လွတ် ဝင်ငွေ ဒေါ်လာ ၁၅၀,၀၀၀ ကို ရယူခဲ့သည်ဟု စွပ်စွဲခံရသော "ချီကာဂိုမှ အမျိုးသမီးတစ်ဦး" အကြောင်း မကြာခဏ ပြောဆိုခဲ့သည်။
• ဘာဖြစ်ခဲ့သလဲ- ထိုအမျိုးသမီး Linda Taylor သည် တကယ်ရှိခဲ့သော်လည်း၊ သူမသည် ရာဇဝတ်မှုကျူးလွန်သူ စည်းလွတ်သူတစ်ဦးသာ ဖြစ်သည်—သူမ၏ ရှုပ်ထွေးသော လိမ်လည်မှုမျိုးသည် အလွန်ရှားပါးသော "စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ယူနီကွန်း (statistical unicorn)" တစ်ခုဖြစ်သည်။ Reagan က ဤကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုတည်းကို အကြိမ်ကြိမ် အသုံးပြုကာ လူမှုဖူလုံရေးစနစ် တစ်ခုလုံးကို ပုံဖော်ခဲ့သည်။
• အလုပ်လုပ်နေသော ဘက်လိုက်မှု- "လူမှုဖူလုံရေးဘုရင်မ" ၏ ထင်ရှားသော ပုံရိပ်သည် Hamill၊ Wilson နှင့် Nisbett တို့ မှတ်တမ်းတင်ထားသော "နမူနာဘက်လိုက်မှုကို အကဲမဆတ်ခြင်း" ကို အသုံးချခဲ့သည်။ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် အသေးစိတ်အချက်အလက်များက Taylor ၏ ဇာတ်လမ်းကို မဲဆန္ဒရှင်များအတွက် အလွန် "ရရှိလွယ် (available)" စေခဲ့ပြီး စိတ္တဇဆန်သော ဆင်းရဲမွဲတေမှု စာရင်းအင်းများထက် ပို၍ လက်တွေ့ကျသယောင် ဖြစ်စေခဲ့သည်။
• အကျိုးဆက်များ- ဤကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် တစ်ခုတည်းသည် Linda Taylor နှင့် လုံးဝမတူညီသော ဆင်းရဲနွမ်းပါးသည့် မိသားစု သန်းပေါင်းများစွာကို ထိခိုက်စေမည့် မူဝါဒ အပြောင်းအလဲများအတွက် မောင်းနှင်အားတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ထိုကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်သည် အလွန်ရှားပါးသော ချွင်းချက်တစ်ခုကို ပုံမှန်ကိစ္စတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားခြင်းဖြင့် လူမှုကယ်ဆယ်ရေးကွန်ရက်ကို ထိရောက်စွာ နတ်ဆိုးပုံသွင်းခဲ့သည်။
• သင်ခန်းစာများ- ထင်ရှားသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်တည်းက လူသန်းပေါင်းများစွာနှင့် ပတ်သက်သည့် ပြည့်စုံသော အချက်အလက်များထက် အမျိုးသားရေး မူဝါဒကို ပိုမိုပုံဖော်နိုင်သည်။ နိုင်ငံရေးနယ်ပယ်တွင် စာရင်းအင်းများသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်လာသောအခါ၊ ဇာတ်လမ်းကသာ အနိုင်ရလေ့ရှိသည်။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု ၃ - Sally Clark အမှု

• နောက်ခံအခြေအနေ- ၁၉၉၉ ခုနှစ် ယူကေတွင်၊ ရှေ့နေ Sally Clark သည် ရုတ်တရက် မွေးကင်းစကလေး သေဆုံးခြင်း ရောဂါစု (SIDS) ဖြင့် ကလေးနှစ်ဦး ဆုံးရှုံးခဲ့ရသည်။ သူမသည် လူသတ်မှုဖြင့် တရားစွဲဆိုခံခဲ့ရသည်။
• ဘာဖြစ်ခဲ့သလဲ- ကျွမ်းကျင်သူ သက်သေ Sir Roy Meadow က မိသားစုတစ်စုတွင် SIDS ဖြင့် နှစ်ကြိမ်သေဆုံးနိုင်ခြေသည် ၇၃ သန်းတွင် ၁ ပုံသာ ရှိကြောင်း ထွက်ဆိုခဲ့ပြီး၊ ၎င်းမှာ သေဆုံးမှုတစ်ကြိမ် ဖြစ်နိုင်ခြေ (၈,၅၀၀ တွင် ၁ ပုံ) ကို နှစ်ထပ်ကိန်းတင်၍ တွက်ချက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဤသို့တွက်ချက်ခြင်းမှာ သေဆုံးမှုများကို သီးခြားအဖြစ်အပျက်များအဖြစ် ယူဆထားခြင်းဖြစ်သည်—သို့ရာတွင် မျိုးရိုးဗီဇနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အချက်များက SIDS အန္တရာယ်များကို မိသားစုအတွင်း ဆက်စပ်မှုရှိစေသည်။
• အလုပ်လုပ်နေသော ဘက်လိုက်မှု- ဂျူရီလူကြီးများကို "စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ" အငြင်းပွားမှုအဖြစ် တင်ပြခဲ့သော်လည်း အမှန်တကယ်တွင်မူ လွဲမှားသော ဇာတ်လမ်းဖန်တီးမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သည်- "ဒါက အလွန်ရှားပါးတယ်၊ ဒါကြောင့် လူသတ်မှုဖြစ်ရမယ်။" နှစ်ကြိမ်ဆက်တိုက် SIDS ဖြစ်ရန် ရှားပါးသကဲ့သို့ နှစ်ကြိမ်ဆက်တိုက် လူသတ်ရန်လည်း ရှားပါးသည်ဆိုသည့် အချက်ကို ၎င်းတို့ လျစ်လျူရှုခဲ့ကြသည်—သက်ဆိုင်ရာ နှိုင်းယှဉ်မှုကို မည်သည့်အခါမျှ သေချာစွာ မလုပ်ခဲ့ပေ။ မိခင်တစ်ဦးက သူမ၏ကလေးများကို သတ်ဖြတ်ခြင်း ဇာတ်လမ်းသည် ၎င်းတို့ နားလည်နိုင်သော ပုံစံတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီနေသည်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ သီအိုရီကိုမူ ၎င်းတို့ နားမလည်ခဲ့ပေ။
• အကျိုးဆက်များ- Sally Clark သည် ပြစ်မှုထင်ရှားကြောင်း ဆုံးဖြတ်ခံရပြီး စာရင်းအင်း အမှားကို ဖော်ထုတ်ကာ သူမ၏ ပြစ်ဒဏ်ကို မပယ်ဖျက်မီ နှစ်ပေါင်းများစွာ ထောင်ထဲတွင် နေခဲ့ရသည်။ သူမသည် လွတ်မြောက်ပြီး မကြာမီတွင် အရက်အလွန်အကျွံ သောက်သုံးမှုကြောင့် ကွယ်လွန်ခဲ့ပြီး၊ ဇာတ်လမ်းဆန်သော သံသယနှင့် စာရင်းအင်း အထောက်အထားများကို သေချာစွာ မချင့်ချိန်နိုင်သော တရားဥပဒေစနစ်၏ ချို့ယွင်းမှုကြောင့် သားကောင်ဖြစ်ခဲ့ရသည်။
• သင်ခန်းစာများ- အထူးသဖြင့် မှားယွင်းစွာ အသုံးချသောအခါ "အကာအကွယ်မဲ့ စာရင်းအင်းများ (Naked statistics)" သည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော်လည်း မှားယွင်းသော ဇာတ်လမ်းများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ တရားဥပဒေစနစ်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကိရိယာများ လိုအပ်သည်—သန့်စင်သော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကရော၊ မကောင်းသော စာရင်းအင်းများကပါ တရားမျှတမှုကို မဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်ပေ။

သမိုင်းဝင် ဥပမာ - MMR ကာကွယ်ဆေး ထိတ်လန့်မှု

၁၉၉၈ ခုနှစ်တွင် Andrew Wakefield သည် The Lancet ဂျာနယ်တွင် အူလမ်းကြောင်း ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် အော်တစ်ဇင် (autism) ဖြစ်ပွားသော ကလေး ၁၂ ဦးအကြောင်း စာတမ်းတစ်စောင်ကို ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး၊ မိဘများက ယင်းကို MMR ကာကွယ်ဆေးနှင့် ဆက်စပ်သည်ဟု ယူဆခဲ့ကြသည်။ ဤ "ဖြစ်ရပ်တွဲ (case series)" သည် အခြေခံအားဖြင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များ စုစည်းမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သည်။

ဒိန်းမတ်၊ ဖင်လန်နှင့် အမေရိကန်နိုင်ငံတို့ရှိ ကလေးသန်းပေါင်းများစွာ ပါဝင်သော နောက်ဆက်တွဲ ကူးစက်ရောဂါဗေဒ လေ့လာမှုများက ကာကွယ်ဆေးနှင့် အော်တစ်ဇင်ကြား မည်သည့်ဆက်စပ်မှုမျှ မရှိကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ Wakefield ၏ စာတမ်းကို ရုပ်သိမ်းခဲ့ပြီး သူ၏ လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်ကာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လိုင်စင်ကိုလည်း ရုပ်သိမ်းခဲ့သည်။

သို့တိုင်အောင် ဆယ်စုနှစ်များစွာ ကြာသည်အထိ ထိုဇာတ်လမ်းက ဆက်လက်တည်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ "ကျန်းမာသောကလေး → ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်း → အော်တစ်ဇင်" ဟူသော ဇာတ်လမ်းပုံစံသည် မိဘများအတွက် ဇာတ်လမ်းအရရော အမြင်အရပါ အလွန်ဆွဲဆောင်မှုရှိသောကြောင့် လူဦးရေအဆင့် ဒေတာများကို လွှမ်းမိုးသွားသည်။ လူ့စိတ်သည် စိတ္တဇဆန်သော "သန်းတစ်ပုံ" အန္တရာယ်ရှိ စာရင်းအင်းများနှင့် ကလေးတစ်ဦး၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ဇာတ်လမ်းကို ချင့်ချိန်ရန် ရုန်းကန်ရသည်၊ အထူးသဖြင့် နောက်ဆက်တွဲအမှား (post hoc fallacy - နောက်မှဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းကြောင့်ဖြစ်သည်) က ကြောက်မက်ဖွယ် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် ရိုးရှင်းသော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခု ပေးစွမ်းနေသောအခါတွင် ပို၍ဆိုးရွားသည်။

ဤသမိုင်းဝင် ဥပမာသည် ကာကွယ်ဆေးထိုးရန် တွန့်ဆုတ်မှုနှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်း ဝက်သက်ရောဂါ ဖြစ်ပွားမှုများမှတစ်ဆင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးကို ဆက်လက် သက်ရောက်နေပြီး၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် မျိုးဆက်ပေါင်းများစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ကြောင်း ပြသနေသည်။

၆။ ဤဘက်လိုက်မှု၏ ဆုံးရှုံးမှု

၆.၁. ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဆုံးရှုံးမှုများ

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားကြောင့် လူတို့သည် မိမိအကျိုးစီးပွားကို ထိခိုက်စေမည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လွဲမှားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံကာ ချမှတ်မိတတ်သည်။

ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို လွှမ်းမိုးသောအခါ ကျန်းမာရေး ထိခိုက်ရသည်—ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များထက် သူငယ်ချင်းတစ်ဦး၏ အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံ၍ ကုသမှုများကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ ရှားပါးသော ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးများအကြောင်း ကြောက်စရာ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကြောင့် သက်သေပြပြီးသော ကုသမှုများကို ရှောင်ကြဉ်ခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ခိုင်မာသော မျိုးစုံရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း (diversification) နှင့် အန္တရာယ် စီမံခန့်ခွဲမှု အခြေခံမူများထက် "သန်းနဲ့ချီမြတ်သွားတဲ့ တစ်ယောက်ယောက်" နောက်သို့ လိုက်သောအခါ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ကောင်းကျိုးချမ်းသာ ထိခိုက်ရသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လက်တွဲဖော်များ၊ သူငယ်ချင်းများ သို့မဟုတ် အုပ်စုများအပေါ် ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အမှန်တကယ် အပြုအမူပုံစံများထက် ထင်ရှားသော တစ်ဦးချင်း ဇာတ်လမ်းများအပေါ် အခြေခံသောအခါ ဆက်ဆံရေးများ ထိခိုက်ရသည်။

စာရင်းအင်းအရ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသော အဖြစ်အပျက်များ (လေယာဉ်ပျက်ကျမှု၊ သူစိမ်းများက ပြန်ပေးဆွဲမှု၊ အကြမ်းဖက်တိုက်ခိုက်မှု) ကို ကြောက်ရွံ့ခြင်းကြောင့် မလိုအပ်သော ကန့်သတ်ချက်များနှင့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ ဖြစ်ပေါ်ကာ ဘဝအရည်အသွေးကို ကျဆင်းစေသည်။

၆.၂. ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဆုံးရှုံးမှုများ

အောင်မြင်မှု မှတ်တမ်းများ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ၊ အမှတ်ရစရာ ကျရှုံးမှုတစ်ခုတည်းဖြင့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း လုပ်ငန်းများ လမ်းကြောင်းလွဲသွားနိုင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုထက် ထင်ရှားသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုနောက်သို့ လိုက်ကာ၊ အခြေအနေများ နှိုင်းယှဉ်၍ရနိုင်ခြင်း ရှိမရှိကို နားမလည်ဘဲ "Company X အတွက် အလုပ်ဖြစ်ခဲ့သော" အစပြုလုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်သောအခါ ညံ့ဖျင်းသော မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်မိတတ်သည်။

အတည်ပြုထားသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များထက် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများအပေါ် အခြေခံသည့် အလုပ်ခန့်ထားမှုနှင့် ရာထူးတိုးမြှင့်မှု ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အကောင်းဆုံးမဟုတ်သော အဖွဲ့များကို ဖန်တီးပေးပြီး ပါရမီရှင်များကို လက်လွတ်ဆုံးရှုံးစေသည်။

အောင်မြင်နိုင်ခြေရှိကြောင်း ဒေတာများက ဖော်ပြနေသည့်တိုင်အောင် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် ကျရှုံးမှု ဇာတ်လမ်းများ ("Project Y ကို မှတ်မိလား") က သင့်လျော်သော စွန့်စားမှုများကို တားဆီးသောအခါ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် ပိတ်လှောင်ခံရသည်။

၆.၃. လူမှုအဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဆုံးရှုံးမှုများ

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် စုပေါင်းဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအဆင့်သို့ ရောက်ရှိသွားသောအခါ၊ အကျိုးဆက်များက ပို၍များပြားလာသည်။

ပြည့်စုံသော ဒေတာများထက် ထင်ရှားသော ဖြစ်ရပ်များဖြင့် ပုံဖော်ထားသည့် ပြည်သူ့မူဝါဒသည် အရင်းအမြစ်များကို နေရာချထားမှု မှားယွင်းစေသည်—ပြဇာတ်ဆန်သော်လည်း ရှားပါးသော ခြိမ်းခြောက်မှုများကို တုံ့ပြန်ရန် ရန်ပုံငွေများ ပံ့ပိုးပေးပြီး၊ အဖြစ်များသော်လည်း ပြဇာတ်မဆန်သော ပြဿနာများကို ရန်ပုံငွေ အလုံအလောက် မပေးခြင်းမျိုး ဖြစ်သည်။

မျက်မြင်သက်သေ ထွက်ဆိုချက် (အဆုံးစွန်သော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်) ကို အလွန်အကျွံ အလေးပေးသော တရားဥပဒေစနစ်များသည် မှားယွင်းစွာ ပြစ်ဒဏ်ချမှတ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ The Innocence Project ၏ တွေ့ရှိချက်အရ DNA ဖြင့် အပြစ်ကင်းရှင်းကြောင်း သက်သေပြနိုင်မှုများ၏ ၇၀% ခန့်တွင် မျက်မြင်သက်သေများ၏ မှားယွင်းစွာ မှတ်မိမှု ပါဝင်နေသည်။

ဆွဲဆောင်မှုရှိသော တစ်ဦးချင်း ဇာတ်လမ်းများက ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းနှင့် အခြားသော အထောက်အထားအခြေပြု ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများကို အားနည်းစေသောအခါ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး စီမံချက်များ ကျရှုံးရသည်။ ကာကွယ်ဆေးထိုးရန် တွန့်ဆုတ်မှုနောက်တွင် ဖြစ်ပွားသော ဝက်သက်ရောဂါ ပျံ့နှံ့မှုများသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များနှင့် ပတ်သက်၍ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အခြေခံပြီး ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်း၏ တိုက်ရိုက် လူမှုအဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဆုံးရှုံးမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည်။

မူဝါဒဆိုင်ရာ အချေအတင် ဆွေးနွေးမှုများသည် စုစုပေါင်း အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဂရုတစိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် အပြိုင်အဆိုင် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များအကြား ပြိုင်ပွဲများ ဖြစ်လာသောအခါ ဒီမိုကရေစီနည်းကျ ဆွေးနွေးတိုင်ပင်မှု ထိခိုက်ရသည်။

၆.၄. စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှု

သုတေသနများက ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုများ၏ ပမာဏကို ကိန်းဂဏန်းများဖြင့် ဖော်ပြသည်။

မှားယွင်းစွာ ပြစ်ဒဏ်ချမှတ်မှုများတွင်၊ DNA အထောက်အထားများက အကျဉ်းသား ရာပေါင်းများစွာကို အပြစ်ကင်းရှင်းစေခဲ့ပြီး၊ ဤအမှုများ၏ ၇၀% ခန့်တွင် မျက်မြင်သက်သေ မှားယွင်းမှု ပါဝင်နေသည်—၎င်းမှာ တရားဥပဒေစနစ်အတွင်း ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများ၏ ဆုံးရှုံးမှုကို တိုက်ရိုက် တိုင်းတာမှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။

၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များက ဆီလီကွန် ရင်သားထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့် တရားတပေါင် ဖြစ်ပွားမှုသည် ဆီလီကွန်နှင့် ကိုယ်ခံအားစနစ် ချို့ယွင်းသောရောဂါ (autoimmune disease) အကြား ဆက်စပ်မှုမရှိကြောင်း ကူးစက်ရောဂါဗေဒ လေ့လာမှုများက တစ်သမတ်တည်း ပြသနေသော်လည်း Dow Corning ကုမ္ပဏီကို ဒေဝါလီခံရစေခဲ့သည်—၎င်းမှာ ဒေါ်လာ ဘီလီယံနှင့်ချီသော အရင်းအမြစ်များကို ပြန်လည်နေရာချထားမှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဂျူရီလူကြီးများသည် အကြောင်းအကျိုးဆက်စပ်မှု မရှိကြောင်း စာရင်းအင်းများထက် ဖျားနာနေသော အမျိုးသမီးများ၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် သက်သေခံချက်များကြောင့် ယိမ်းယိုင်သွားခဲ့ကြသည်။

ကာကွယ်ဆေးဖြင့် ကာကွယ်နိုင်သော ရောဂါပျံ့နှံ့မှုများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကြောင့် တွန့်ဆုတ်မှုများနှင့် တိုက်ရိုက် ဆက်စပ်နေသည်။ အသက်ပေါင်းများစွာ ဆုံးရှုံးရသည့် လူသားရင်းနှီးမှုနှင့် ရောဂါပျံ့နှံ့မှုကို တုံ့ပြန်ရသည့် စီးပွားရေးစရိတ်စကများသည် ကြီးမားသော အတိုင်းအတာဖြင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား၏ တိုင်းတာ၍ရသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ကိုယ်စားပြုသည်။

၇။ ဖုံးကွယ်နေသော အကျိုးကျေးဇူးများ

စာရင်းအင်းများထက် ဇာတ်လမ်းများကို ပိုမိုနှစ်သက်ခြင်းသည် လုံးဝ အလိုက်သင့်မဖြစ်ခြင်း မဟုတ်ပါ—၎င်းသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သက်ဆိုင်မှုရှိနေသေးသော အရေးကြီးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထမ်းဆောင်ခဲ့သည်။

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် အလွန်ကောင်းမွန်သော ယူဆချက်များ (hypotheses) ကို ဖန်တီးပေးသည်။ ဒေတာများ မစုဆောင်းမီ၊ တစ်စုံတစ်ယောက်က စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ တစ်ခုခုကို သတိပြုမိရမည်ဖြစ်သည်။ အာရုံစိုက်မှုကို ဖမ်းစားနိုင်သော ထင်ရှားသည့် ဖြစ်ရပ်သည် သုတေသီများအား စနစ်တကျ လေ့လာသင့်သည့် ဖြစ်စဉ်များဆီသို့ ညွှန်ပြနိုင်သည်။ ကူးစက်ရောဂါဗေဒ လေ့လာမှုတိုင်းသည် တစ်စုံတစ်ယောက်က ပုံမှန်မဟုတ်သော အစုအဝေးတစ်ခုကို သတိပြုမိခြင်းမှ စတင်ခဲ့သည်။

ဇာတ်လမ်းများသည် စာရင်းအင်းများ မစွမ်းဆောင်နိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် ကိုယ်ချင်းစာတရားနှင့် စိတ်အားထက်သန်မှုကို ဖန်တီးပေးသည်။ "လူတစ်ယောက် သေဆုံးခြင်းသည် အဖြစ်ဆိုးတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ လူတစ်သန်း သေဆုံးခြင်းသည် စာရင်းအင်းတစ်ခုသာဖြစ်သည်" ဟူသော ကျော်ကြားသည့် လေ့လာတွေ့ရှိချက်က လူသားစိတ်ပညာနှင့် ပတ်သက်၍ အမှန်တကယ် ဖြစ်တည်နေသည့်အရာကို ထင်ဟပ်နေသည်။ ပရဟိတ လှူဒါန်းခြင်း၊ နိုင်ငံရေးတွင် ပါဝင်ပတ်သက်ခြင်းနှင့် လူမှုရေးလှုပ်ရှားမှုများကို စုစုပေါင်း ဒေတာများက လှုံ့ဆော်နိုင်စွမ်း နည်းပါးပြီး၊ တစ်ဦးချင်း ဇာတ်လမ်းများကသာ အဓိက လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်လေ့ရှိသည်။

အခြေခံနှုန်းထားများ (base rates) အသုံးပြု၍ မရနိုင်သော အမှန်တကယ် ထူးခြားသည့် အခြေအနေများတွင် ဇာတ်လမ်းအခြေပြု ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းသည် သင့်လျော်ပေမည်။ သက်ဆိုင်ရာ စာရင်းအင်း သမိုင်းကြောင်းမရှိသော လုံးဝအသစ်ဖြစ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုနှင့် ရင်ဆိုင်ရသောအခါ၊ ဇာတ်လမ်းများက ပေးစွမ်းနိုင်သော နှိုင်းယှဉ်စဉ်းစားခြင်း (reasoning-by-analogy) သည် ရရှိနိုင်သမျှတွင် အကောင်းဆုံး ရွေးချယ်မှု ဖြစ်နိုင်ပါသည်။

လူမှုရေး ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ယဉ်ကျေးမှု လက်ဆင့်ကမ်းခြင်းသည် ဇာတ်လမ်းများအပေါ် မှီခိုနေသည်။ ဇာတ်လမ်းများသည် လူမှုအသိုက်အဝန်းများ ညီညွတ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် မျိုးဆက်တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ တန်ဖိုးများကို လက်ဆင့်ကမ်းရန် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းကို လုံးဝဖယ်ရှားလိုက်ခြင်းသည် လူ့ယဉ်ကျေးမှုကို ဆင်းရဲသွားစေမည်ဖြစ်သည်။

လျင်မြန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ လိုအပ်သောအခါ ဇာတ်လမ်းဆိုင်ရာ စီမံဆောင်ရွက်မှု၏ မြန်ဆန်မှုက အားသာချက် ဖြစ်နိုင်သည်။ စနစ် ၁ (System 1) ၏ ဇာတ်လမ်းများကို နှစ်သက်မှုသည် လမ်းလွဲစေနိုင်သော်လည်း၊ သေချာစွာ စဉ်းစားသုံးသပ်ရန် မဖြစ်နိုင်သောအခါတွင် လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်မှုကိုလည်း ဖြစ်စေနိုင်သည်။

အဓိက ရည်မှန်းချက်မှာ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် မဆိုလိုပါ။ မည်သည့်အချိန်တွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုကို အစားထိုး အသုံးပြုရမည်ကို သိရှိရန်သာ ဖြစ်သည်—ထို့အတွက် စွမ်းရည်နှစ်ခုလုံး လိုအပ်သည်။

၈။ ကိုယ်တိုင်အကဲဖြတ်ခြင်း - သင့်တွင် ဤဘက်လိုက်မှု ရှိပါသလား

၈.၁. သတိပေးလက္ခဏာများ စစ်ဆေးရန်စာရင်း

• ယေဘုယျပြောဆိုချက်များအတွက် အထောက်အထားအဖြစ် "ငါသိတဲ့ တစ်ယောက်ကတော့..." ဟု ပြောနေမိတတ်သည်။
• ထုတ်ကုန်၊ ဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ကုသမှုတစ်ခုနှင့် ပတ်သက်၍ သူငယ်ချင်းတစ်ယောက်၏ အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံကာ ကျွန်ုပ်၏ အပြုအမူကို ပြောင်းလဲခဲ့ဖူးသည်။
• စာရင်းအင်းများထက် ကိုယ်ပိုင်သက်သေခံချက်များက ကျွန်ုပ်ကို ပို၍ယုံကြည်သွားစေသည်။
• ဆန့်ကျင်ဘက် ဥပမာတစ်ခုကို သိနေသောကြောင့် စာရင်းအင်းများကို ပယ်ချခဲ့ဖူးသည်။
• ရှားပါးသော အဖြစ်အပျက်များ (လေယာဉ်ပျက်ကျမှု၊ တိုက်ခိုက်မှုများ) အကြောင်း သတင်းများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေအရ သင့်လျော်သည်ထက်ပို၍ ကျွန်ုပ်၏ အပြုအမူကို ပြောင်းလဲစေသည်။
• ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများ ပါဝင်သော သုံးသပ်ချက်များအပေါ် ကြီးကြီးမားမား အခြေခံ၍ ဝယ်ယူရန် ဆုံးဖြတ်လေ့ရှိသည်။
• တစ်ဦးချင်း ဖြစ်ရပ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ရာခိုင်နှုန်းများကို "ခြောက်သွေ့သည်" သို့မဟုတ် ယုံကြည်စရာမကောင်းဟု ထင်သည်။
• စာရင်းအင်းများနှင့် ကျွန်ုပ်၏ အတွေ့အကြုံ သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်သိသော တစ်စုံတစ်ဦး၏ အတွေ့အကြုံတို့ ဆန့်ကျင်နေသောအခါ အတွေ့အကြုံကိုသာ ယုံကြည်သည်။
• ကျွန်ုပ်ကြားဖူးသော စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် ဇာတ်လမ်းများကို မှတ်မိနေပြီး ထပ်ခါတလဲလဲ ပြောပြလေ့ရှိသည်။
• ဥပမာများကို မတွေ့ဖူးပါက စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို စိုးရိမ်ရန် ခက်ခဲနေတတ်သည်။

အမှတ်ပေးခြင်း-

• ၀-၂ ချက် အမှန်ခြစ်ထားပါက- ထိခိုက်လွယ်မှု နည်းပါးသည်
• ၃-၅ ချက် အမှန်ခြစ်ထားပါက- ထိခိုက်လွယ်မှု အလယ်အလတ်ရှိသည်
• ၆-၈ ချက် အမှန်ခြစ်ထားပါက- ထိခိုက်လွယ်မှု မြင့်မားသည်
• ၉-၁၀ ချက် အမှန်ခြစ်ထားပါက- ထိခိုက်လွယ်မှု အလွန်မြင့်မားသည်

၈.၂. ကိုယ်တိုင် ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ

၁။ မကြာသေးမီက သင်ချမှတ်ခဲ့သော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို စဉ်းစားပါ။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းများ (သင့်ကိုယ်ပိုင် သို့မဟုတ် အခြားသူများ၏) က မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သနည်း။ ထိုဇာတ်လမ်းများသည် ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း ရှိပါသလား။

၂။ ၎င်းနှင့် ဆန့်ကျင်နေသော အတွေ့အကြုံရှိသည့် "တစ်စုံတစ်ဦးကို သိနေသောကြောင့်" ဒေတာများကို ပယ်ချခဲ့ဖူးသည့် အချိန်တစ်ခုကို ပြန်လည်မှတ်မိကြည့်ပါ။ နောက်ကြောင်းပြန်တွေးကြည့်ပါက၊ သင့်ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုသည် မှန်ကန်ပါသလား။

၃။ သင်သည် ဇာတ်လမ်းများကို ပိုမိုအားကိုးလေ့ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက် အမျိုးအစားများ (ကျန်းမာရေး၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ဆက်ဆံရေး) ရှိပါသလား။ မည်သည့်အရာက ထိုနယ်ပယ်များကို ကွဲပြားစေသနည်း။

၄။ ကိုယ်ပိုင် သက်သေခံချက်နှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို သင်သည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ မည်သို့တုံ့ပြန်သနည်း။ တစ်ခုက အခြားတစ်ခုထက် ပို၍ "အစစ်အမှန်" ဖြစ်သည်ဟု ခံစားရပါသလား။

၅။ ကန့်သတ်ချက်ရှိသော ဥပမာများမှ ယေဘုယျကောက်ချက်ချလွန်းနေသည်ဟု သင့်အား တစ်စုံတစ်ယောက်က ပြောဖူးပါသလား။ သင့်တုံ့ပြန်မှုက ဘာလဲ။

၈.၃. အမြန် ရောဂါရှာဖွေရေး ဇာတ်ကွက်

ဇာတ်ကွက်- သင်သည် ကားမော်ဒယ်တစ်ခုကို ဝယ်ယူရန် စဉ်းစားနေသည်။ Consumer Reports က ပိုင်ရှင် ၅၀,၀၀၀ ထံမှ ဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းကို အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရကြောင်း အဆင့်သတ်မှတ်ထားသည်။ သို့သော် သင့်အိမ်နီးချင်းက ပြီးခဲ့သည့်နှစ်တွင် တစ်စီးဝယ်ခဲ့ပြီး ပြဿနာများကို အမြဲကြုံတွေ့နေရသည်။ ဤသတင်းအချက်အလက်များကို သင်မည်သို့ ချင့်ချိန်မည်နည်း။

သင်မည်သို့ တုံ့ပြန်မည်နည်း။

• A) "ငါ့အိမ်နီးချင်းရဲ့ အတွေ့အကြုံက စိတ္တဇဆန်တဲ့ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တွေထက် ငါ့အတွက် ပိုပြီးအစစ်အမှန်ဖြစ်တယ်။ ငါ တခြားမော်ဒယ်တွေကိုပဲ ကြည့်မယ်ထင်တယ်။" → ထိခိုက်လွယ်မှု မြင့်မားသည်
• B) "ငါ နှစ်ခုလုံးကို စဉ်းစားမှာပါ၊ ဒါပေမယ့် ငါ့အိမ်နီးချင်းရဲ့ အတွေ့အကြုံက ဆင်ခြင်တုံတရားအရ စိုးရိမ်သင့်တာထက် ငါ့ကို ပိုပြီး စိုးရိမ်စေလိမ့်မယ်။" → ထိခိုက်လွယ်မှု အလယ်အလတ်ရှိသည်
• C) "ငါ့အိမ်နီးချင်းဟာ ၅၀,၀၀၀ အနက်က ဒေတာအချက်တစ်ခုပဲ ဖြစ်တယ်။ ဘာတွေ အတိအကျ မှားယွင်းသွားလဲဆိုတာ ငါ မေးကောင်းမေးနိုင်ပေမယ့်၊ သူတို့ရဲ့ မကောင်းတဲ့ အတွေ့အကြုံက ယေဘုယျ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ပုံစံကိုတော့ မပြောင်းလဲစေပါဘူး။" → ထိခိုက်လွယ်မှု နည်းပါးသည်

၉။ အခြားသူများတွင် ဤဘက်လိုက်မှုကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း

၉.၁. အပြုအမူဆိုင်ရာ ညွှန်းကိန်းများ

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား၏ လွှမ်းမိုးမှုကို ခံနေရသူများသည် မကြာခဏဆိုသလို တစ်သမတ်တည်းဖြစ်သော ပုံစံများကို ပြသလေ့ရှိသည်။

၎င်းတို့၏ ငြင်းခုံမှုများသည် တစ်ဦးချင်း ဖြစ်ရပ်များအပေါ် ဗဟိုပြုနေသည်- ၎င်းတို့သည် အထောက်အထားများကို ဒေတာများဖြင့် ပြသလေ့မရှိဘဲ ဇာတ်လမ်းများမှတစ်ဆင့် အဓိက မိတ်ဆက်ပေးလေ့ရှိသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပုံစံများထက် သီးခြား ဥပမာများဖြင့် အကြောင်းပြချက် ပေးလေ့ရှိသည်။

၎င်းတို့သည် ထင်ရှားသော အဖြစ်အပျက်များအပေါ် အချိုးအစားမညီမျှစွာ တုံ့ပြန်လေ့ရှိသည်- ဖြစ်နိုင်ခြေ သိသိသာသာ မပြောင်းလဲသည့်တိုင် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် သတင်းဇာတ်လမ်းများအပြီးတွင် အပြုအမူ ပြောင်းလဲသွားတတ်သည်။

၎င်းတို့သည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပြင်ဆင်ချက်များကို ခုခံကြသည်- ၎င်းတို့၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် ဆန့်ကျင်နေသော ဒေတာများကို တင်ပြသောအခါ၊ စာရင်းအင်းများကို ပယ်ချခြင်း၊ လျစ်လျူရှုခြင်း သို့မဟုတ် အကြောင်းပြချက်ပေး၍ ဖယ်ရှားခြင်းတို့ ပြုလုပ်ကြသည်။

၎င်းတို့သည် သေးငယ်သော နမူနာများမှနေ၍ ယုံကြည်မှုရှိရှိ ကောက်ချက်ချကြသည်- ကန့်သတ်ချက်ရှိသော ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံသည် အုပ်စုများ၊ ထုတ်ကုန်များ သို့မဟုတ် ဖြစ်စဉ်များနှင့် ပတ်သက်၍ ကျယ်ပြန့်သော ယေဘုယျကောက်ချက်ချမှုများအတွက် အခြေခံ ဖြစ်လာသည်။

၉.၂. စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ သတိပေးလက္ခဏာများ

ဤဘက်လိုက်မှုအောက် ရောက်နေချိန်တွင် လူများပြောလေ့ရှိသော စကားစုများ-

• "စာရင်းအင်းတွေ ဘာပဲပြောပြော ငါဂရုမစိုက်ဘူး၊ ငါသိတဲ့ တစ်ယောက်ကတော့..."
• "စာရင်းအင်းတွေက ဘာမဆိုပြောနိုင်ပေမယ့်၊ တကယ့်အတွေ့အကြုံကတော့..."
• "ငါ့အဖွားက တစ်သက်လုံး ဆေးလိပ်သောက်ခဲ့တာတောင် အသက် ၉၅ နှစ်အထိ နေသွားရတယ်"
• "ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအကြောင်း ငါဖတ်ဖူးတယ်..."
• "ဒါက ယေဘုယျအားဖြင့် မှန်ကောင်းမှန်နိုင်ပေမယ့်၊ ငါ့အတွေ့အကြုံအရတော့..."

၎င်းတို့ပြုလုပ်သော ငြင်းခုံမှု အမျိုးအစားများ-

• စည်းလွတ်ဖြစ်ရပ်များ (outliers) ကို စာရင်းအင်း လမ်းကြောင်းများအား ချေပချက်များအဖြစ် သဘောထားခြင်း
• ယေဘုယျ စည်းမျဉ်းများသည် သီးခြားဖြစ်ရပ်တိုင်းအတွက် အကျုံးဝင်ရမည်ဟု တောင်းဆိုခြင်း
• မကြာသေးမီက သို့မဟုတ် ထင်ရှားသော ဥပမာများကို အချိုးအစားမညီမျှစွာ အလေးပေးခြင်း

၎င်းတို့ ရှောင်ရှားလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ-

• "ဒါက ဖြစ်ရပ်ဘယ်နှစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားတာလဲ"
• "ဒီဥပမာက ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း ရှိရဲ့လား"
• "အခြေခံနှုန်းထား (base rate) က ဘယ်လောက်လဲ"

၉.၃. အခြေအနေအရ လှုံ့ဆော်မှုများ

အချို့သော အခြေအနေများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုအပေါ် ထိခိုက်လွယ်မှုကို ပိုမိုကြီးထွားစေသည်။

စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အန္တရာယ်ကြီးမားမှုသည် ထိခိုက်လွယ်မှုကို တိုးစေသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအရ ခြိမ်းခြောက်မှု သို့မဟုတ် အရေးကြီးသည်ဟု ခံစားရသောအခါ စနစ် ၁ (System 1) က လွှမ်းမိုးလာပြီး ဇာတ်လမ်းများသည် ပို၍ဆွဲဆောင်မှုရှိလာသည်။

အချိန်ဖိအားသည် ဂရုတစိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လျော့ကျစေသည်။ အလျင်အမြန် ဆုံးဖြတ်ရန် ဖိအားပေးခံရသောအခါ၊ လူများသည် အလွယ်တကူ ရရှိနိုင်ဆုံး သတင်းအချက်အလက်များကိုသာ အလိုအလျောက် ရွေးချယ်လေ့ရှိသည်—များသောအားဖြင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကိုသာ ဖြစ်သည်။

ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် စိတ္တဇဆန်သော နယ်ပယ်များသည် ဇာတ်လမ်းကို ပို၍နှစ်သက်စေသည်။ စာရင်းအင်းများကို နားလည်ရန် သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ဖော်ရန် ခက်ခဲသောအခါ၊ ဇာတ်လမ်းတစ်ခု၏ ရိုးရှင်းမှုက ပို၍ ဆွဲဆောင်မှုရှိလာသည်။

လူမှုရေး ပတ်ဝန်းကျင်များသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို ပိုမိုကြီးထွားစေသည်။ သူငယ်ချင်းများ၊ မိသားစု သို့မဟုတ် ယုံကြည်ရသော ရင်းမြစ်များမှ မျှဝေသော သတင်းအချက်အလက်များသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ပိုမိုအလေးပေးခံရသည်။

ယခင်ယုံကြည်ချက်များကို အတည်ပြုခြင်းက ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို ပို၍စွဲမြဲစေသည်။ လက်ရှိအမြင်များနှင့် ကိုက်ညီသော ဇာတ်လမ်းများကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားခြင်းမရှိဘဲ လက်ခံကြပြီး၊ ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော ဒေတာများကိုမူ သေချာစွာ စိစစ်ကြသည်။

၁၀။ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှု ပယ်ဖျက်ရေး မဟာဗျူဟာများ

၁၀.၁. လက်ငင်း နည်းစနစ်များ

ကိုယ်ပိုင်ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်၏ လွှမ်းမိုးမှုဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်မချမီ ခဏရပ်ပြီး မေးပါ-

"နမူနာ ဘယ်လောက်လဲ" သင့်ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု၏ နောက်ကွယ်ရှိ နမူနာ အရွယ်အစားကို အတိအကျ ဖော်ထုတ်ရန် သင့်ကိုယ်သင် ဖိအားပေးပါ။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုတည်းဆိုလျှင် N=1 ဖြစ်သည်။

"ဒါကို ဘယ်လိုရွေးချယ်ခဲ့တာလဲ" ထိုဇာတ်လမ်းသည် ပုံမှန်ဖြစ်သောကြောင့် သင့်အာရုံကို ဖမ်းစားခဲ့ခြင်းလား သို့မဟုတ် ထူးခြားသောကြောင့်လား ဟု မေးမြန်းပါ။ ထူးခြားသော အဖြစ်အပျက်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဇာတ်လမ်းများကို ဖြစ်စေသော်လည်း အထောက်အထားအနေဖြင့်မူ ပိုမိုဆိုးရွားပါသည်။

"အခြေခံနှုန်းထား (base rate) က ဘယ်လောက်လဲ" ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုကို အလေးမပေးမီ၊ သက်ဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများကို ရှာဖွေပါ။ အမှန်တကယ် လူမည်မျှရာခိုင်နှုန်းတွင် ဤအတွေ့အကြုံရှိသနည်း။

"တစ်ဖက်ကကြည့်ရင်ကော ဒါကို ယုံကြည်စရာလို့ ငါထင်မှာလား" အကယ်၍ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုက ဆန့်ကျင်ဘက် ကောက်ချက်ကို ထောက်ခံနေပါက၊ ၎င်းကို အထောက်အထားအဖြစ် သင် လက်ခံမည်လား။

"ပိုင်းခြေ (denominator) ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။" ကြောက်စရာကောင်းသော ပိုင်းဝေ (ဆိုးရွားသော ရလဒ်တစ်ခု) ကို တင်ပြလာသောအခါ၊ ထိုသို့မဖြစ်ပွားခဲ့သော ထောင်ပေါင်း သို့မဟုတ် သန်းပေါင်းများစွာသော ဖြစ်ရပ်များကို တက်ကြွစွာ စိတ်ကူးယဉ်ကြည့်ပါ။

၁၀.၂. ရေရှည် မဟာဗျူဟာများ

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အလိုအလျောက်သိစိတ်ကို ဖွံ့ဖြိုးလာစေရန် စဉ်ဆက်မပြတ် ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှု လိုအပ်သည်။

လေ့ကျင့်မှုမှတစ်ဆင့် ကိန်းဂဏန်းကျွမ်းကျင်မှုကို တည်ဆောက်ပါ။ အကြောင်းအရာများကို မရှာဖွေမီ ဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပါ၊ ထို့နောက် သင်၏ တိကျမှုကို စစ်ဆေးပါ။ တုံ့ပြန်ချက်များဖြင့် ချိန်ညှိမှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။

အခြေခံနှုန်းထားများ (base rates) နှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်အောင် လုပ်ပါ။ သတင်းများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများတွင် သင်ကြားရသော အဖြစ်အပျက်များ၏ အမှန်တကယ် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းကို လေ့လာပါ။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ငါးမန်းကိုက်ခံရမှုကြောင့် တစ်နှစ်လျှင် လူ ၅ ဦးခန့် သေဆုံးကြောင်း သိရှိထားခြင်းက နောက်ထပ် ငါးမန်းဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို သင်မည်သို့ တွေးတောသုံးသပ်မည်ဆိုသည်ကို ပြောင်းလဲပေးသည်။

"ဆန့်ကျင်ဘက်ကို စဉ်းစားခြင်း" ကို လေ့ကျင့်ပါ။ သင်၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံထားသော ကောက်ချက်သည် အဘယ်ကြောင့် မှားယွင်းနိုင်သည်ကို အကြောင်းပြချက်များ ထုတ်ဖော်ပေးသည့် အလေ့အကျင့်ကို ပြုလုပ်ပါ။

ရင်းမြစ်ကို အကဲဖြတ်သည့် အလေ့အကျင့်ကို မွေးမြူပါ။ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ကြားရသောအခါ၊ ၎င်း၏ ဇာစ်မြစ်၊ အတည်ပြုနိုင်မှုနှင့် ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်းတို့အကြောင်း မေးမြန်းပါ။

မသေချာမရေရာမှုကို လက်ခံပါ။ "စာရင်းအင်းတွေကို ငါမသိဘူး" ဟု ပြောရခြင်း၏ သက်တောင့်သက်သာမရှိမှုသည် လုံလောက်မှုမရှိသော အထောက်အထားများမှ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်း၏ မှားယွင်းသော ယုံကြည်မှုထက် ပိုကောင်းပါသည်။

၁၀.၃. ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်း

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချရန် သင်၏ သတင်းအချက်အလက် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖွဲ့စည်းပါ။

သတင်းအချက်အလက် ရင်းမြစ်များကို စိစစ်ရွေးချယ်ပါ။ ဇာတ်လမ်းကို အခြေခံသော အကြောင်းအရာများထက် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို တင်ပြသော ရင်းမြစ်များကို ပိုမိုအားပေးပါ။ မီဒီယာသည် သဘာဝအားဖြင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းများကို ရွေးချယ်တတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုပါ။

ဆုံးဖြတ်ချက်ဆိုင်ရာ စစ်ဆေးရမည့်စာရင်းများ (checklists) ကို ဖန်တီးပါ။ အဓိက ဆုံးဖြတ်ချက်များ မချမီ၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထား နှစ်ခုလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ရန် သင့်ကိုယ်သင် တောင်းဆိုပါ။ ၎င်းတို့ကို ယှဉ်တွဲကြည့်ရှုခြင်းက မညီမျှမှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

စိတ်အေးသွားစေရန် အချိန်ပေးမှုများ (cooling-off periods) ကို ထည့်သွင်းပါ။ သင့်အား လုပ်ဆောင်ချင်စိတ် ပေါ်လာစေသည့် ထင်ရှားသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုနှင့် ကြုံတွေ့ရပြီးနောက်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်မချမီ စောင့်ဆိုင်းပါ။ စနစ် ၂ (System 2) အလုပ်လုပ်ရန် အချိန်ပေးပါ။

ချေပနိုင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို တက်ကြွစွာ ရှာဖွေပါ။ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ကြားရပြီးနောက်၊ အဆိုပါ အကြောင်းအရာနှင့် ပတ်သက်သည့် စာရင်းအင်း ဒေတာများကို အထူးတလည် ရှာဖွေပါ။

၁၀.၄. ပြင်ပမှ အကြံဉာဏ်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် ရှာဖွေသင့်သနည်း

အချို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အခြေခံ၍ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းအား တန်ပြန်ရန် ပြင်ပအမြင်ကို ရယူရန် လိုအပ်သည်။

အန္တရာယ်ကြီးမားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုကို ရှာဖွေပါ။ အဓိက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုသမှုများ၊ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ကတိကဝတ်များ သို့မဟုတ် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း ပြောင်းလဲမှုများ မပြုလုပ်မီ အထောက်အထားများကို အကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသူ တစ်ဦးဦးနှင့် တိုင်ပင်ပါ။

"ငါသိတဲ့ တစ်ယောက်ကတော့..." ဟု သင်ကိုယ်တိုင် ပြောနေမိသည်ကို သတိထားမိသောအခါ၊ ၎င်းကို မလုပ်ဆောင်မီ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဒေတာများကို ရှာဖွေရန် လှုံ့ဆော်မှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပါ။

သင်၏ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားများ ပေါများသော နယ်ပယ်တစ်ခုတွင် ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံကိုသာ အဓိက အခြေခံနေပါက၊ ၎င်းသည် စာရင်းအင်းများနှင့် တိုင်ပင်ရန် အချက်ပြမှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။

ယုံကြည်ရသူများကို မေးမြန်းပါ- "ငါ ဒီဇာတ်လမ်းကို အလေးပေးလွန်းနေသလား" ပြင်ပအမြင်များသည် သင့်အတွင်းစိတ်၌ ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ဟု ခံစားရသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံသည့် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုကို ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

၁၁။ လက်တွေ့ လေ့ကျင့်ခန်းများ

လေ့ကျင့်ခန်း ၁ - အခြေခံနှုန်းထား စုံထောက်

• ရည်ရွယ်ချက်- ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များအတွက် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နောက်ခံအကြောင်းအရာကို ရှာဖွေသည့် အလေ့အကျင့် တည်ဆောက်ရန်
• ကြာမြင့်ချိန်- ၁၅-၂၀ မိနစ်
• လိုအပ်သော ပစ္စည်းများ- အင်တာနက် အသုံးပြုခွင့်၊ မှတ်စုစာအုပ်
• အခက်အခဲ အဆင့်- အခြေခံ
• ညွှန်ကြားချက်များ- ၁။ သင့်တွေးခေါ်မှုကို လွှမ်းမိုးခဲ့သော မကြာသေးမီက ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခု—သတင်း၊ သူငယ်ချင်း သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံမှ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ပြန်လည်မှတ်မိကြည့်ပါ။ ၂။ သွယ်ဝိုက်သော တောင်းဆိုချက်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ (ဥပမာ- "ကာကွယ်ဆေးများသည် အန္တရာယ်ရှိသည်"၊ "ဤကားသည် ယုံကြည်စိတ်ချ၍ မရပါ")။ ၃။ သက်ဆိုင်ရာ အခြေခံနှုန်းထား (ဥပမာ- ပြင်းထန်သော ကာကွယ်ဆေး တုံ့ပြန်မှုနှုန်း၊ ထိုကားအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု စာရင်းအင်းများ) ကို သုတေသနပြုပါ။ ၄။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် အခြေခံနှုန်းထားကို ယှဉ်တွဲရေးချပါ။ ၅။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နောက်ခံအကြောင်းအရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသောအခါ သင့်အမြင် မည်သို့ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။
• ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ-
  • အခြေခံနှုန်းထားက သင့်ကို အံ့သြစေခဲ့ပါသလား။
  • ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်က သင့်ခန့်မှန်းချက်ကို မည်မျှအထိ လွဲမှားစေခဲ့သနည်း။
  • အကယ်၍ သင်သည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် တစ်ခုတည်းကိုသာ အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါက ဘာဖြစ်လာမည်နည်း။
• အကြိမ်အရေအတွက်- တစ်ပတ်လျှင် တစ်ကြိမ်

လေ့ကျင့်ခန်း ၂ - ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာ စိန်ခေါ်မှု

• ရည်ရွယ်ချက်- ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ ပြောဆိုချက်များကို မချေပနိုင်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန်
• ကြာမြင့်ချိန်- ၁၀-၁၅ မိနစ်
• လိုအပ်သော ပစ္စည်းများ- မှတ်စုစာအုပ်
• အခက်အခဲ အဆင့်- အလယ်အလတ်
• ညွှန်ကြားချက်များ- ၁။ သင်ယုံကြည်သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပြောဆိုချက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပါ (ဥပမာ- "ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းက ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်")။ ၂။ ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာများကို ဖန်တီးပါ (ဥပမာ- "အသက်ရှည်ရှည် နေခဲ့ရသော ဆေးလိပ်သောက်သူများ")။ ၃။ ဤဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာများသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပြောဆိုချက်ကို အဘယ်ကြောင့် အမှန်တကယ် မချေပနိုင်သည်ကို ရေးချပါ။ ၄။ "ဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်" နှင့် "အမြဲတမ်း ဖြစ်စေသည်" တို့အကြား ကွာခြားချက်ကို ရှင်းလင်းပြောဆိုနိုင်ရန် လေ့ကျင့်ပါ။ ၅။ ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာများကို သိထားသောကြောင့် သင်ပယ်ချခဲ့ဖူးသော ပြောဆိုချက်တစ်ခုအပေါ် ဤယုတ္တိဗေဒကို အသုံးချပါ။
• ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ-
  • ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာများသည် အဘယ်ကြောင့် ဤမျှ ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ဟု ခံစားရသနည်း။
  • စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပြောဆိုချက်တစ်ခုကို ချေပရန် တစ်စုံတစ်ယောက်က ဆန့်ကျင်ဘက်ဥပမာတစ်ခု ပေးလာသောအခါ သင်မည်သို့ တုံ့ပြန်မည်နည်း။
  • စာရင်းအင်းများကို ရှောင်ရှားခြင်းအပေါ် အဓိက အခြေခံထားသော သင်စွဲကိုင်ထားသည့် ယုံကြည်ချက်များ ရှိပါသလား။
• အကြိမ်အရေအတွက်- တစ်လလျှင် နှစ်ကြိမ်

လေ့ကျင့်ခန်း ၃ - ဇာတ်လမ်းကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်း

• ရည်ရွယ်ချက်- ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ရန် စာရင်းအင်းများ၏ ထင်ရှားသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပုံဖော်မှုများကို ဖန်တီးရန်
• ကြာမြင့်ချိန်- ၂၀-၃၀ မိနစ်
• လိုအပ်သော ပစ္စည်းများ- သင်စိတ်ဝင်စားသော အကြောင်းအရာတစ်ခုဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ၊ စိတ်ကူးယဉ်ဉာဏ်
• အခက်အခဲ အဆင့်- အဆင့်မြင့်
• ညွှန်ကြားချက်များ- ၁။ သင် အသိဉာဏ်အရ လက်ခံသော်လည်း "မခံစားရ" သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ (ဥပမာ- ကာကွယ်ဆေး ဘေးကင်းမှု ဒေတာ)။ ၂။ စာရင်းအင်းများကို ကိုယ်စားပြုသော စိတ်ကူးယဉ် "ဇာတ်လမ်း" တစ်ခု ဖန်တီးပါ- ကာကွယ်ဆေးထိုးခံရသော ကလေး ၁,၀၀၀ ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ၊ ပြဿနာကြုံတွေ့ရသူ အလွန်နည်းပါးပြီး အများစုကြီးမှာ ကာကွယ်မှုရရှိထားပုံကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါ။ ၃။ ဤမြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းကို ခိုင်မာပြီး ထင်ရှားစေပါ—ကလေးများကို မျက်နှာများပေးပါ၊ မိဘများ၏ သက်သာရာရမှုကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ၄။ ကြောက်စရာကောင်းသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့် ကြုံတွေ့ရသောအခါ ဤတည်ဆောက်ထားသော ဇာတ်လမ်းကို ပြန်လည်မှတ်မိရန် လေ့ကျင့်ပါ။ ၅။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များက သင့်အမြင်ကို လွဲမှားစေသော အခြားနယ်ပယ်များအတွက်ပါ ထပ်မံပြုလုပ်ပါ။
• ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ-
  • မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းက စာရင်းအင်းများ၏ "ခံစားရမှု" ကို ပြောင်းလဲစေပါသလား။
  • ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားကို တိုက်ဖျက်ရန် ဇာတ်လမ်းကို ဇာတ်လမ်းဖြင့် ပြန်လည်တိုက်ခိုက်ခြင်းကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
  • သင့်အတွက် ဤနည်းလမ်းဖြင့် မြင်ယောင်ကြည့်ရန် အတန်ဖိုးအရှိဆုံး စာရင်းအင်းများမှာ မည်သည့်အရာများဖြစ်မည်နည်း။
• အကြိမ်အရေအတွက်- အန္တရာယ်ကြီးမားသော နယ်ပယ်များတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ပြင်ဆင်သည့်အခါ လိုအပ်သလို

နေ့စဉ် လေ့ကျင့်ခန်း

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် စစ်ဆေးခြင်း- ညနေတိုင်း၊ ထိုနေ့က သင်ကြားခဲ့ရပြီး သင့်တွေးခေါ်မှုကို လွှမ်းမိုးခဲ့သော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ပြန်လည်မှတ်မိကြည့်ပါ။ ထိုဇာတ်လမ်းသည် ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း ရှိမရှိ သိနိုင်ရန် မည်သည့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မေးခွန်းကို ဖြေဆိုရန် လိုအပ်မည်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် နှစ်မိနစ်ခန့် အချိန်ယူပါ။ ဤမေးခွန်းထုတ်သည့် အလေ့အကျင့်ကို တည်ဆောက်ရုံဖြင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို ခုခံနိုင်စွမ်း ဖွံ့ဖြိုးလာစေသည်။

• အကြံပြုထားသော ကြာမြင့်ချိန်- ၂-၃ မိနစ်
• အကောင်းဆုံး အချိန်- ညနေခင်း
• တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံရန် နည်းလမ်း- မှတ်တမ်းတိုတစ်ခု ထားရှိပါ၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို လက်ငင်းအချိန်တွင် အလိုအလျောက် မေးခွန်းထုတ်လာနိုင်သည့် အချိန်ကို မှတ်သားပါ

အပတ်စဉ် စိန်ခေါ်မှု

စာရင်းအင်းကို ဦးစားပေးသည့် စိန်ခေါ်မှု- တစ်ပတ်တာအတွက်၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံထားသော ပြောဆိုချက်တစ်ခုနှင့် ကြုံတွေ့ရသောအခါ၊ သက်ဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများကို မရှာဖွေရသေးမီ သင့်ထင်မြင်ချက်ကို မဖွဲ့စည်းပါနှင့်။ ထင်ရှားသော ဇာတ်လမ်းကို အလိုအလျောက် လက်ခံမည့်အစား မသေချာမရေရာမှုနှင့်အတူ နေထိုင်ရန် လေ့ကျင့်ပါ။

• သီတင်းပတ် ၄ ပတ်အကြာ မျှော်မှန်းထားသော ရလဒ်များ- ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ဆိုင်းငံ့ထားနိုင်စွမ်း တိုးတက်လာခြင်း၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အမှန်တရားကို မည်မျှမကြာခဏ လွဲမှားစွာ ကိုယ်စားပြုတတ်ကြောင်း ပိုမိုနားလည်လာခြင်း၊ ထင်ရှားသော ဇာတ်လမ်းများအပေါ် ချက်ချင်းတုံ့ပြန်မှုများ လျော့ကျသွားခြင်း
• ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မှတ်တမ်းရေးသားမှု အချက်ပြချက်များ-
  • ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ဆိုင်းငံ့ထားရာတွင် အခက်ခဲဆုံးအရာမှာ အဘယ်နည်း။
  • စာရင်းအင်းများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် မည်မျှမကြာခဏ ဆန့်ကျင်နေသနည်း။
  • သင်၏ အလိုအလျောက် တုံ့ပြန်မှုများအပေါ် ယုံကြည်မှုသည် မည်သို့ပြောင်းလဲသွားသနည်း။

၁၂။ သီးခြား ပစ်မှတ်ထားသူများအတွက်

ခေါင်းဆောင်များနှင့် မန်နေဂျာများအတွက်

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် အဖွဲ့အစည်း ခေါင်းဆောင်မှုတွင် အထူးအန္တရာယ်များ ဖြစ်စေသည်။

မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လက်ရှိအခြေအနေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် "ငါ့အရင်ကုမ္ပဏီမှာ အလုပ်ဖြစ်ခဲ့တာ" ဖြင့် မကြာခဏ တွန်းအားပေးလေ့ရှိသည်။ ခေါင်းဆောင်များသည် အဓိက အစပြုလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ယခင်ဖြစ်ရပ်များသာမက ဒေတာအခြေပြု အကြောင်းပြချက်များကိုပါ တောင်းဆိုသင့်သည်။

စွမ်းဆောင်ရည် စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်များသည် "ထင်ရှားသော ဖြစ်ရပ်" ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ကာကွယ်ရမည်။ အကဲဖြတ်မှုများသည် အမှတ်ရစရာ ဖြစ်ရပ်များကိုသာမက စနစ်တကျ စွမ်းဆောင်ရည် ဒေတာများကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် သေချာစေပါ။ အခြေခံနှုန်းထားများကို မဖြစ်မနေ ထည့်သွင်းစဉ်းစားစေမည့် ဖွဲ့စည်းပုံကျသော အကဲဖြတ်မှု မူဘောင်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ (မှတ်မိနေသော ဖြစ်ရပ်များသာမက၊ ဤပုဂ္ဂိုလ်သည် ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျသော စံသတ်မှတ်ချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မည်သို့ရှိသနည်း)။

စီမံကိန်း ပြီးဆုံးပြီးနောက် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများသည် စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် ပြဇာတ်ဆန်သော ကျရှုံးမှုများအပေါ် အာရုံစိုက်သောအခါ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ သင်ယူမှုသည် လွဲမှားသွားသည်။ ထင်ရှားသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ၏ ဆွဲဆောင်မှုကို တွန်းလှန်ပြီး ကျရှုံးမှုနှင့် အောင်မြင်မှု နှစ်ခုလုံးကို စာရင်းအင်းအရ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖန်တီးပါ။

ပုံပြင်ပြောသူများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ နှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်သော အဖွဲ့များကို တည်ဆောက်ပါ။ ဒေတာအခြေပြု ငြင်းခုံမှုများသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိစေရန် ဇာတ်လမ်းပုံစံဖြင့် ထုပ်ပိုးရန် လိုအပ်နိုင်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုထားစဉ်မှာပင်၊ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အခြေပြု ငြင်းခုံမှုများကို ဒေတာတောင်းဆိုမှုများဖြင့် စိန်ခေါ်ပါ။

မိဘများနှင့် ပညာရေးသမားများအတွက်

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုကို စောစီးစွာ သင်ကြားပေးခြင်းက ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားအပေါ် တစ်သက်တာ ခုခံနိုင်စွမ်းကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်သည်။

ခိုင်မာသော သရုပ်ပြမှုများမှတစ်ဆင့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကလေးများ နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါ။ အန်စာတုံးများ၊ ဖဲကြိုးများနှင့် ဒင်္ဂါးပြားများ ပါဝင်သော ကစားနည်းများသည် ကျပန်းဖြစ်မှုနှင့် အခြေခံနှုန်းထားများအတွက် အလိုအလျောက်သိစိတ်ကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်သည်။

ကလေးများက အထောက်အထားအဖြစ် သီးခြား ဥပမာများကို ကိုးကားသောအခါ ("သားသူငယ်ချင်းက ပြောတယ်...")၊ နမူနာ အရွယ်အစားကို စဉ်းစားရန် ယဉ်ကျေးစွာ လှုံ့ဆော်ပေးပါ- "စိတ်ဝင်စားစရာပဲ—ဒီဟာကို လူဘယ်နှစ်ယောက် စမ်းကြည့်ပြီးပြီလဲ။"

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နှိမ့်ချမှုကို စံပြအဖြစ် ပြသပါ။ သင် အခြေခံနှုန်းထားတစ်ခုကို မသိသောအခါ၊ ထိုအတိုင်းပြောပါ၊ ပြီးလျှင် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်မှ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မည့်အစား ၎င်းကို ရှာဖွေပြပါ။

သတင်းဇာတ်လမ်းများကို ဖြစ်နိုင်ခြေ ရှုထောင့်မှ ဆွေးနွေးပါ။ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် အဖြစ်အပျက်များကို သတင်းဖော်ပြသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် အမှန်တကယ် မည်မျှအဖြစ်များကြောင်း ဆွေးနွေးပါ။ သတင်းဖြစ်လာသည့်အရာများတွင် ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှု (selection bias) ကို ကလေးများ မြင်တွေ့နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါ။

အသက်အရွယ်နှင့် ကိုက်ညီသော ရှင်းလင်းချက်- "တစ်ခါတလေ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်က တကယ်အရေးကြီးတယ်လို့ ထင်ရပေမယ့်၊ ငါတို့ မကြားရတဲ့ တခြားဇာတ်လမ်းတွေ အများကြီး ရှိနိုင်တယ်။ ဒါကြောင့် ဘာကိုယုံရမလဲဆိုတာ မဆုံးဖြတ်ခင် 'ဘယ်နှစ်ယောက်လဲ' နဲ့ 'ဘယ်လောက်မကြာခဏလဲ' လို့ ငါတို့ မေးကြတာပါ။"

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအတွက်

ဆေးပညာသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားကို ခုခံရန်အတွက် အန္တရာယ်အများဆုံး ဖြစ်နိုင်သည်။

ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အလိုအလျောက်သိစိတ်သည် အခြေခံအားဖြင့် စုဆောင်းထားသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များဖြစ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုပါ။ အတွေ့အကြုံရှိသော ပုံစံများကို မှတ်မိခြင်းသည် တန်ဖိုးရှိသော်လည်း၊ ၎င်းကို ထိန်းချုပ်လေ့လာမှုများမှ ရရှိလာသော အထောက်အထားအခြေပြု လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရမည်ဖြစ်သည်။

လူနာများက အထောက်အထားအခြေပြု အကြံပြုချက်များနှင့် ဆန့်ကျင်နေသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို ကိုးကားသောအခါ၊ စာရင်းအင်းများဖြင့် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မလွှမ်းမိုးပါနှင့်—၎င်းတို့က ပယ်ချပါလိမ့်မည်။ တန်ပြန်ဇာတ်လမ်းများကို အသုံးပြုပါ- အကြံပြုထားသော ကုသမှုကြောင့် အကူအညီရခဲ့သော လူနာများ၏ ဇာတ်လမ်းများကို ကြောက်စရာကောင်းသော ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မည့် နည်းလမ်းများဖြင့် ပုံဖော်ပြောဆိုပါ။

ရောဂါရှာဖွေခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် သိမြင်မှုကို ဖိအားပေးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များ (cognitive forcing functions) ကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ အခြေခံနှုန်းထားများနှင့် အခြားဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရောဂါများကို မဖြစ်မနေ ထည့်သွင်းစဉ်းစားစေမည့် စစ်ဆေးရမည့်စာရင်းများ (checklists) သည် မကြာသေးမီက အမှတ်ရစရာ ဖြစ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ရောဂါရှာဖွေလေ့ရှိသော သဘောထားကို တားဆီးပေးနိုင်သည်။

ဆေးဝါးနှင့် ကိရိယာ ကုမ္ပဏီများ၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးသည် လူနာများ၏ သက်သေခံချက်များမှတစ်ဆင့် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံသည့် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုကို တမင်တကာ အသုံးချကြောင်း သတိပြုပါ။ အထောက်အထားများကို ပြဇာတ်ဆန်သော ဖြစ်ရပ်အစီရင်ခံစာများမှ ယူမည့်အစား စနစ်တကျ သုံးသပ်ချက်များမှတစ်ဆင့် အကဲဖြတ်ပါ။

ဘဏ္ဍာရေး ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များအတွက်

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကြောင့် လွဲမှားမှုများအပေါ် အထူးထိခိုက်လွယ်သည်။

"... မှာ ငါ့သူငယ်ချင်း ဘယ်လောက်မြတ်သွားတယ်" ဟူသော ဖောက်သည်များ၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို အသက်ရှင်ကျန်ရစ်သူ ဘက်လိုက်မှု (survivorship bias) အကြောင်း ပညာပေးခြင်းဖြင့် တန်ပြန်ပါ။ ပြန့်နှံ့နေသော ဇာတ်လမ်းများသည် ကျပန်းနမူနာများ မဟုတ်ပါ—အနိုင်ရသူများသည် အရှုံးသမားများထက် ပို၍ စကားပြောကြသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အမြတ်အစွန်းများအတွက် သမိုင်းဝင် နောက်ခံအကြောင်းအရာနှင့် အခြေခံနှုန်းထားများကို ပံ့ပိုးပေးပါ။ ဖောက်သည်များသည် မကြာသေးမီက ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သော သိသိသာသာ အမြတ် သို့မဟုတ် အရှုံးကြောင့် ယိမ်းယိုင်သွားသောအခါ၊ ၎င်းကို ရေရှည် ဖြန့်ဝေမှုများအတွင်း ထည့်သွင်းပြသပါ။

စာရင်းအင်းများကို ဇာတ်လမ်းဆန်သော ပုံစံအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုရန် အခြေအနေပြ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (scenario analysis) နှင့် Monte Carlo သရုပ်ဖော်မှုများ (Monte Carlo simulations) ကို အသုံးပြုပါ—"ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အနာဂတ် ၁,၀၀၀ တွင်၊ ဤသည်မှာ ရလဒ်များ၏ အတိုင်းအတာဖြစ်သည်"—စာရင်းအင်းများကို ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော ဇာတ်လမ်းနှင့်တူသည့် အရည်အသွေးတစ်ခု ပေးအပ်ပါ။

သင်ကိုယ်တိုင်၏ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်အပေါ် အခြေခံသည့် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုကိုလည်း ကာကွယ်ပါ။ "အရင်တစ်ခေါက်က အလုပ်ဖြစ်ခဲ့တာ" နောက်သို့ လိုက်ရန် သို့မဟုတ် "အရင်က ငါတို့ကို ဒုက္ခပေးခဲ့တာ" ကို ရှောင်ရှားရန် သွေးဆောင်မှုများသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အစုအဖွဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လွဲမှားစေနိုင်သည်။ ထင်ရှားသော ဥပမာများမှ ဆင်ခြင်တွေးခေါ်ခြင်းထက် မဟာဗျူဟာများကို စနစ်တကျ အကဲဖြတ်ရန် တောင်းဆိုပါ။

၁၃။ အခြားဘက်လိုက်မှုများနှင့် အပြန်အလှန် သက်ရောက်မှုများ

ဤအရာကို ပိုမိုကြီးထွားစေသော ဘက်လိုက်မှုများ

ဤအရာကို တန်ပြန်ပေးသော ဘက်လိုက်မှုများ

အဖြစ်များသော ဘက်လိုက်မှု ကွင်းဆက်များ

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် သီးခြားဖြစ်ပေါ်လေ့ မရှိသလောက်ပင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အခြားသော သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုများကြောင့် သို့မဟုတ် ၎င်းကိုယ်တိုင်က အခြားဘက်လိုက်မှုများကို ခန့်မှန်းရလွယ်ကူသော အစီအစဉ်များဖြင့် လှုံ့ဆော်လေ့ရှိသည်-

ရရှိနိုင်မှု → ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား → အလျင်စလို ယေဘုယျဆန်စေခြင်း → ယုံကြည်ချက်ကို အတည်ပြုရန် ရှာဖွေခြင်း

ထင်ရှားသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်သည် စိတ်ထဲသို့ အလွယ်တကူ ရောက်လာပြီး (ရရှိနိုင်မှု)၊ ထိုဇာတ်လမ်းကို အလွန်အကျွံ အလေးပေးလာစေကာ (ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှား)၊ ၎င်းက အလွန်အမင်း ယေဘုယျဆန်သော ကောက်ချက်တစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည် (အလျင်စလို ယေဘုယျဆန်စေခြင်း)၊ ထို့နောက် ၎င်းသည် အနာဂတ် သတင်းအချက်အလက် စီမံဆောင်ရွက်မှုတွင် အတည်ပြုပေးသော ဇာတ်လမ်းများကို သတိပြုမိစေရန် ဘက်လိုက်စေသည် (ယုံကြည်ချက်ကို အတည်ပြုရန် ရှာဖွေခြင်း)။

ဤဆက်တိုက်ဖြစ်စဉ်ကို ဟန့်တားရန်- ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်နှင့် ယေဘုယျကောက်ချက်ချမှု အကြားတွင် အခြေခံနှုန်းထား (base-rate) စစ်ဆေးမှုတစ်ခုကို ထည့်သွင်းပါ။ အမှတ်ရစရာ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်မှနေ၍ မည်သည့်အရာကိုမျှ ကောက်ချက်မချမီ၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နောက်ခံအကြောင်းအရာကို တောင်းဆိုပါ။

၁၄။ ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ ရှုထောင့်များ

ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ တည်ဆောက်ပုံတွင် အမြစ်တွယ်နေသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လူသားတို့၏ သဘောထားတစ်ခုဟု ထင်ရသော်လည်း၊ ၎င်းကို ဖော်ပြမှုနှင့် လက်ခံမှုမှာ ယဉ်ကျေးမှုများအလိုက် ကွဲပြားသည်။

Jos Hornikx နှင့် Hans Hoeken တို့၏ သုတေသနသည် ဥရောပ ယဉ်ကျေးမှုများတစ်လျှောက် အထောက်အထား အမျိုးအစား ဦးစားပေးမှုများကို Hofstede ၏ ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာများကို အသုံးပြု၍ နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။

နယ်သာလန် (အာဏာကွာဟမှု နည်းပါးပြီး တန်းတူညီမျှမှုကို ပိုမိုဦးစားပေးသော ယဉ်ကျေးမှု) တွင်၊ ထိန်းချုပ်ထားသော အခြေအနေများ၌ စာရင်းအင်း အထောက်အထားများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများထက် ယေဘုယျအားဖြင့် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ဟု သတ်မှတ်ခံရသည်။

ပြင်သစ် (အာဏာကွာဟမှု ပိုမိုမြင့်မားသော ယဉ်ကျေးမှု) တွင်၊ စာရင်းအင်း အထောက်အထားများသည် အားကောင်းနေဆဲဖြစ်သော်လည်း၊ ကျွမ်းကျင်သူ အထောက်အထားများက ပိုမိုဦးစားပေးခံရပြီး၊ ၎င်းမှာ အာဏာပိုင်များအပေါ် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ လေးစားမှုကို ထင်ဟပ်နေသည်။

အရေးကြီးသည်မှာ၊ ယဉ်ကျေးမှု နှစ်ခုလုံးသည် ထိန်းချုပ်ထားသော အခြေအနေများတွင် ငြင်းခုံမှုများကို အတိအလင်း အကဲဖြတ်သောအခါ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ် အထောက်အထားများကို ဆွဲဆောင်မှု အနည်းဆုံးအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ကြသည်။ သို့သော် ဤအရာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အပြုအမူများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်နေသည်။ ယင်းက လူများ ပြောသောအရာ (အချက်အလက်များကို ပိုနှစ်သက်သည်ဟု ဆိုခြင်း) နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အမှန်တကယ် တွန်းအားပေးသောအရာ (ဇာတ်လမ်းများကို မသိစိတ်အရ ပိုနှစ်သက်ခြင်း) တို့အကြား ကွာဟချက် ရှိနေကြောင်း ပြသသည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွေးခေါ်မှု (အနောက်တိုင်း ယဉ်ကျေးမှုများတွင် ပို၍အဖြစ်များသော) နှင့် ဘက်စုံလွှမ်းခြုံတွေးခေါ်မှု (အရှေ့အာရှ ယဉ်ကျေးမှုများတွင် ပို၍အဖြစ်များသော) သိမြင်မှုပုံစံများကို နှိုင်းယှဉ်ထားသော သုတေသနက နောက်ထပ် ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြထားသည်။ ဆက်စပ်မှုများ၊ နောက်ခံအခြေအနေများနှင့် အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကို ပို၍အာရုံစိုက်သော ဘက်စုံတွေးခေါ်သူများသည် စိတ်ခံစားမှု ပြင်းထန်သော အခြေအနေများ၌ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များအပေါ် ပို၍ နစ်မျောလွယ်သည်။ ဒေတာများကို သီးခြားခွဲထုတ်လေ့လာခြင်းထက် ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်လုံး၏ "ရုပ်လုံးပေါ်မှု" ကို အာရုံစိုက်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။

၁၅။ ဒဏ္ဍာရီများနှင့် အထင်အမြင်လွဲမှားမှုများ

၁၆။ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အမြင်များ

"Information is utilized in proportion to its vividness." — Eugene Borgida & Richard Nisbett, 1977 "သတင်းအချက်အလက်များကို ၎င်းတို့၏ ထင်ရှားမှုအချိုးအစားအတိုင်း အသုံးပြုကြသည်။" — Eugene Borgida နှင့် Richard Nisbett၊ ၁၉၇၇

"The exaggerated impact of the [base-rate] fallacy in the laboratory is almost certainly due to the unusually vivid and powerful nature of the individuating information." — Richard Nisbett & Lee Ross, Human Inference, 1980 "ဓာတ်ခွဲခန်းအတွင်းရှိ [အခြေခံနှုန်းထား (base-rate)] အမှား၏ ချဲ့ကားထားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် တစ်ဦးချင်း သတင်းအချက်အလက်များ၏ ပုံမှန်မဟုတ်သော ထင်ရှားမှုနှင့် စွမ်းအားကြီးမားသော သဘာဝကြောင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ အလွန်များပါသည်။" — Richard Nisbett နှင့် Lee Ross၊ Human Inference၊ ၁၉၈၀

"The narrative paradigm proposes that all meaningful communication is a form of storytelling... humans are essentially storytelling creatures." — Walter Fisher, Human Communication as Narration, 1987 "အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ဆက်သွယ်ရေးအားလုံးသည် ပုံပြင်ပြောခြင်း ပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်ကြောင်း ဇာတ်လမ်းဆိုင်ရာ စံနမူနာ (narrative paradigm) က အဆိုပြုသည်... လူသားများသည် အခြေခံအားဖြင့် ပုံပြင်ပြောတတ်သော သတ္တဝါများ ဖြစ်ကြသည်။" — Walter Fisher၊ Human Communication as Narration၊ ၁၉၈၇

"Transportation into a narrative world... involves imagery, affect, and attentional focus... and may result in story-consistent attitude and belief change." — Melanie Green & Timothy Brock, 2000 "ဇာတ်လမ်းကမ္ဘာတစ်ခုအတွင်းသို့ စီးမျောသွားခြင်း (Transportation into a narrative world)... တွင် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ ခံစားချက်နှင့် အာရုံစိုက်မှုတို့ ပါဝင်ပြီး... ဇာတ်လမ်းနှင့် ကိုက်ညီသော သဘောထားနှင့် ယုံကြည်ချက် အပြောင်းအလဲများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။" — Melanie Green နှင့် Timothy Brock၊ ၂၀၀၀

၁၇။ အဓိက မှတ်သားဖွယ်ရာများ

၁။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်ကို အလွန်အကျွံအားကိုးခြင်း အမှားသည် ဉာဏ်ရည်ချို့ယွင်းမှု မဟုတ်ပါ။ လူသားများ၏ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ တည်ဆောက်ပုံ၏ အခြေခံ လက္ခဏာရပ်တစ်ခုသာ ဖြစ်သည်—ကျွန်ုပ်တို့သည် စာရင်းအင်းများကို အာရုံစိုက်ရန်ထက် ဇာတ်လမ်းများကို အာရုံစိုက်ရန် ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာခဲ့ကြသည်။

၂။ Availability heuristic (ရရှိနိုင်မှုကို အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ခြင်း)၊ base rate neglect (အခြေခံနှုန်းထားကို လျစ်လျူရှုခြင်း) နှင့် ဇာတ်လမ်းအတွင်း စီးမျောသွားခြင်း အပါအဝင် စိတ်ပညာဆိုင်ရာ ယန္တရားများသည် ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို ဒေတာများထက် ပို၍ မှတ်မိလွယ်ပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိစေရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ကြသည်။

၃။ ဤအမှားတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ သက်သေပြနိုင်သော အကျိုးဆက်များရှိသည်- မှားယွင်းစွာ ပြစ်ဒဏ်ချမှတ်မှုများ၊ ကာကွယ်ဆေးထိုးရန် တွန့်ဆုတ်မှုများ၊ လွဲမှားနေသော ပြည်သူ့မူဝါဒများနှင့် လူပုဂ္ဂိုလ်များ၏ ကိုယ်ပိုင်အကျိုးစီးပွားကို ဆန့်ကျင်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ဖြစ်ကြသည်။

၄။ ရိုးရှင်းစွာ သိရှိထားရုံဖြင့် မလုံလောက်ပါ—လူများအား ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုသည် ကိုယ်စားမပြုနိုင်ကြောင်း ပြောဆိုခြင်းက ၎င်းတို့ ယိမ်းယိုင်သွားခြင်းကို မတားဆီးနိုင်ကြောင်း သုတေသနများက ပြသနေသည်။

၅။ ထိရောက်စွာ လျော့ပါးသက်သာစေရန်အတွက် တက်ကြွသော မဟာဗျူဟာများ လိုအပ်သည်- အခြေခံနှုန်းထားများကို ရှာဖွေခြင်း၊ သိမြင်မှုကို ဖိအားပေးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းနှင့် တစ်ခါတစ်ရံ "ဇာတ်လမ်းကို ဇာတ်လမ်းဖြင့် တုံ့ပြန်သော" ချဉ်းကပ်မှုများ ဖြစ်သည်။

၆။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များသည် ယူဆချက်များ ဖန်တီးရန်၊ ကိုယ်ချင်းစာတရားအတွက်နှင့် ဆက်သွယ်ရေးအတွက် တရားဝင်တန်ဖိုးများ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်—ရည်မှန်းချက်မှာ သင့်လျော်စွာ အလေးပေးချင့်ချိန်ရန်သာဖြစ်ပြီး လုံးဝဖယ်ရှားပစ်ရန် မဟုတ်ပါ။

၇။ ယဉ်ကျေးမှုဖြတ်ကျော် သုတေသနများသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထိခိုက်လွယ်မှုကို အတည်ပြုပေးပြီး၊ မတူညီသော အထောက်အထား အမျိုးအစားများကို အတိအလင်း တန်ဖိုးထားပုံနှင့် သွယ်ဝိုက်၍ အသုံးပြုပုံတို့အကြား ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။

၁၈။ ထပ်မံလေ့လာရန် ရင်းမြစ်များ

ပညာရပ်ဆိုင်ရာ စာတမ်းများ

• Borgida, E., & Nisbett, R.E. (1977). The differential impact of abstract vs. concrete information on decisions. Journal of Applied Social Psychology, 7(3), 258-271.
• Hamill, R., Wilson, T.D., & Nisbett, R.E. (1980). Insensitivity to sample bias: Generalizing from atypical cases. Journal of Personality and Social Psychology, 39(4), 578-589.
• Green, M.C., & Brock, T.C. (2000). The role of transportation in the persuasiveness of public narratives. Journal of Personality and Social Psychology, 79(5), 701-721.
• Hornikx, J., & Hoeken, H. (2007). Cultural differences in the persuasiveness of evidence types and evidence quality. Communication Monographs, 74(4), 443-463.

စာအုပ်များ

• Nisbett, R., & Ross, L. (1980). Human Inference: Strategies and Shortcomings of Social Judgment. Prentice-Hall.
• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Bergstrom, C.T., & West, J.D. (2020). Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World. Random House.

စာအုပ် အခန်းများ

• Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. In Science, 185(4157), 1124-1131.

၁၉။ အကျဉ်းချုပ် ကတ်ပြား

၂၀။ အသုံးပြုထားသော ဝေါဟာရများ အဘိဓာန်

၂၁။ ဆွေးနွေးရန် မေးခွန်းများ

စာအုပ်ကလပ်များ၊ စာသင်ခန်းများ သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင် ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက်-

၁။ ကျယ်ပြန့်သော အထောက်အထားများထက် "သင်သိသော တစ်စုံတစ်ဦး" အပေါ် အဓိက အခြေခံ၍ သင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခဲ့ဖူးသော အချိန်တစ်ခုကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသလား။ ရလဒ်က ဘာဖြစ်ခဲ့သနည်း။

၂။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်တစ်ခုသည် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း သတိပေးချက်များသည် ၎င်း၏ လွှမ်းမိုးမှုကို လျှော့ချရာတွင် အဘယ်ကြောင့် မအောင်မြင်ဘူးဟု သင်ထင်သနည်း။ စာရင်းအင်းများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနည်းနှင့် ပတ်သက်၍ ၎င်းက မည်သည့်အရာကို အကြံပြုနေသနည်း။

၃။ သတင်းစာဆရာများနှင့် မီဒီယာများသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်လမ်းများ လိုအပ်မှုနှင့် အများပြည်သူ၏ အန္တရာယ်ခံစားသိမြင်မှုကို မလွဲမှားစေရန် တာဝန်ယူမှုတို့အကြား မည်သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဟန်ချက်ညီအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။

၄။ ကိုယ်တွေ့ဖြစ်ရပ်များ၏ စိတ်ပညာဆိုင်ရာ စွမ်းအားသည် ၎င်းတို့၏ အထောက်အထားတန်ဖိုးထက် သာလွန်ကြောင်း သိထားသည့်တိုင်အောင်၊ ၎င်းတို့ကို ဆွဲဆောင်သိမ်းသွင်းရန် အသုံးပြုခြင်းက သင့်လျော်သော အချိန်များ ရှိပါသလား။ မည်သည့် အခြေအနေများတွင်နည်း။

၅။ တစ်စုံတစ်ဦး၏ ကိုယ်ပိုင် အတွေ့အကြုံကို လေးစားခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ အတွေ့အကြုံသည် ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်း မရှိနိုင်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုခြင်းတို့အကြား သင်မည်သို့ ဟန်ချက်ညီအောင် လုပ်ဆောင်သနည်း။