Modul în care pariorii procesează informațiile este crucial pentru succes. Ce înseamnă gândirea binară? Ce legătură are YouTube-ul cu psihologia pariurilor? Ce înseamnă un pariu bun?
Ce înseamnă gândirea binară?
Gândirea binară implică aranjarea informațiilor în posibilități excluzive, similar cu modul în care un computer gândește în cod binar. Ceva este fie 1, fie 0, și există doar aceste două posibilități, fără o zonă gri.
Mulți susțin că oamenii selectează instinctiv informațiile în acest mod și tind natural către modul de gândire binar.
Pentru oamenii primitivi, acest lucru avea sens. Tipul de decizii pe care trebuiau să le ia pentru supraviețuire se potrivea bine cu acest mod de gândire, în special atunci când era vorba de luarea rapidă a deciziilor. Deciziile precum dacă un șuierat auzit în tufișuri semnifică prezența unui prădător sau nu erau o chestiune de viață și de moarte.
Răsplata pe care ar fi primit-o cineva dacă și-ar fi petrecut timpul prețios evaluând informațiile disponibile despre sunet (în timp ce un prădător ar fi putut fi pregătit să atace) nu justifica riscul.
Pentru riscul și recompensa, avea mult mai mult sens să clasifice pur și simplu șuieratul auzit în tufișuri ca fiind de la un prădător și să fugă.
Richard Dawkins, biolog evoluționist, susține că dorința de a categorisi informațiile în soluții de tip da-nu, nu este decât o formă de tiranie a minții neregulate. El susține că oamenii caută confortul categorisirii sau alegerea da-nu, deoarece creierului este mult mai ușor să gândească în mod binar, așa cum au făcut strămoșii noștri îndepărtați, în loc să cântărească nuanțele dintre cele două concluzii.
Acest tip de luare a deciziilor binare se potrivește perfect pentru luarea deciziilor rapide de bază, dar astăzi trăim în lumea nuanțelor. Aceasta este reflectată foarte bine în lumea pariurilor.
Prejudecăți binare: cofeina și ratingurile YouTube
Cum influențează luarea deciziilor binare capacitățile noastre de prelucrare a informațiilor? Oamenii de știință Fisher și Keil și-au propus să afle acest lucru prin seria de studii numite de ei „prejudecata binară” (deși aceasta nu este singura prejudecată cognitivă care există). În aceste studii, participanților li s-au furnizat dovezi cu privire la un subiect și li s-a cerut să le rezume și să ofere o evaluare care să reflecte cel mai bine impresia generală asupra puterii argumentului.
De exemplu, atunci când oamenii evaluează datele din diverse studii referitoare la legătura dintre cofeină și sănătate, aceștia categorizează rapid datele fie că indică un efect, fie că nu, indiferent de forța relativă a probelor.
În general, au constatat că oamenii au tendința de a aplica o distincție categorică asupra datelor continue atunci când le rezumă. Ei grupează probele în categorii separate și diferența dintre aceste categorii formează judecata finală. Cu alte cuvinte, participanții au tendința de a ignora puterea probelor prezentate și, în schimb, le încadrează în categorii separate, examinând suma probelor din aceste categorii.
Ca urmare, o concluzie care avea o probabilitate de 25% într-o direcție a fost simplu asociată cu toate celelalte concluzii care indicau aceeași direcție, indiferent de puterea lor. Aceasta a facilitat procesarea informațiilor pentru subiecți, dar a redus valoarea informației.
YouTube a descoperit acest lucru atunci când a încercat să îmbunătățească sistemul său de evaluare a videoclipurilor. Evaluările cu stele s-au dovedit a fi ineficiente, deoarece majoritatea oamenilor au acordat fie o stea, fie cinci stele.
Aceasta a fost consecința luării deciziilor binare. Dacă un utilizator a apreciat videoclipul, atunci l-a evaluat cu cinci stele, în timp ce, dacă nu i-a plăcut, i-a acordat o singură stea. Toată informația care se afla între aceste două categorii separate a fost pierdută. Aceasta a dus la trecerea YouTube la un sistem mai simplu de votare sus/jos cu degetul mare.
Distorsiuni de rezultat
După cum s-a văzut mai sus, oamenii tind să împartă informațiile în două categorii diferite. Acest lucru este valabil și în cadrul pariurilor. Pentru un parior neexperimentat, un pariu bun este pur și simplu cel care câștigă. Un pariu rău este cel care pierde. Aceste două categorii sunt ușor de înțeles și intuitive pentru o persoană care nu înțelege nuanțele din spatele pariurilor.
Cu toate acestea, metoda este una complet greșită. Un pariu câștigător poate fi de fapt unul teribil, în timp ce cel mai bun pariu făcut vreodată poate să se dovedească a fi unul perdant. Prin categorisirea atât de simplă a pariurilor, toată informația utilă este pierdută.
Acest dor de a clasifica datele ca fiind bune sau răi în funcție de rezultatul unui eveniment a fost evident în timpul dezbaterii în jurul încercării nereușite de conversie în două puncte a echipelor Baltimore Ravens în sezonul NFL 2019. Matematic, Ravens au luat o decizie corectă când au ales să încerce conversia în două puncte. Cu toate acestea, deoarece încercarea a eșuat, unii experți au etichetat-o ca fiind o decizie proastă.
Informația suplimentară oferită de analiza din spatele unor astfel de jocuri le scapă acestor experți din cauza combinației de prejudecată de rezultat (eșecul încercării a fost cu siguranță cauzat de o decizie proastă) și prejudecată binară (jocul trebuie încadrat într-o categorie separată). Dacă jocul s-ar fi terminat în favoarea lor, opinia lor ar fi fost, probabil, diferită.
Ce înseamnă un pariu bun?
Pentru a dezvolta o mentalitate de parior de succes, pariorii trebuie să învețe să evite aceste prejudecăți. Zona gri dintre victorie și înfrângere este ceea care distinge un pariu bun de unul rău.
Pariorii lucrează cu procente. Dacă procentul de pariere al unui parior este mai precis decât cel al casei de pariuri, atunci pe termen lung va câștiga. Dar poate fi determinată în general precizia procentului de pariere a unui parior? Fără o dimensiune de eșantionare mare, este aproape imposibil să răspundem definitiv la această întrebare.
Să luăm ca exemplu un procentaj faimos. Site-ul de statistici FiveThirtyEight a dat lui Donald Trump o șansă de 30% să câștige alegerile prezidențiale americane din 2016. Desigur, Trump a devenit președinte.
Reacția la această prognoză din partea unora a fost să creadă că procentajul a fost calculat greșit. Având în vedere că oamenii se raportează binar la astfel de lucruri, este de înțeles de ce acest lucru poate fi tentant. Așa cum au arătat studiile lui Fisher și Keil despre prejudecata binară, oamenii au eliminat slăbiciunea prognozei (au dat lui Trump o șansă de 30% în loc de 0%), pentru a încadra prognoza în categoria greșită confortabilă pentru ei.
Dar aceasta nu este corect. Prognoza ar fi fost că Trump va câștiga de trei ori din zece. Faptul că scenariul s-a desfășurat în așa fel încât Trump să câștige nu ne spune nimic nou despre precizia prognozei.
Dimensiunea de eșantionare ar fi trebui să fie extinsă semnificativ prin rularea de mai multe ori a aceleiași alegeri (ceea ce este evident imposibil). Numai astfel am putea vedea cât de aproape a fost prognoza FiveThirtyEight de realitate.
Controlul haosului
Acest lucru este, desigur, îngrijorător. Este complet opus instinctelor noastre să nu știm cu adevărat și poate niciodată să nu știm dacă o prognoză a fost una bună.
Cu siguranță au fost pariuri unde ai simțit intuitiv că procentajele pariorului sunt în favoarea ta, dar, în afara modelului de rezultate rulate în mod similar, nu există nici o modalitate de a spune definitiv dacă ai avut dreptate.
Ca parior, te afli într-o zonă gri între categoriile de pariere bune și rele. Pentru a avea succes, trebuie să renunți la clasificările simple și să accepți procentele fiecărui pariu așa cum sunt. Trebuie doar să încerci să faci un pariu bun știind că, în realitate, niciodată nu poți ști cu adevărat dacă poate fi vreodată clasificat ca atare.
