Les dangers d'être trop confiant

Trop de fans d'Atalanta Bergamo avant d'être contrariés par un cool AC Milan.

Source: Photo par J. Krueger

Nous sommes généralement trop confiants dans nos opinions, nos impressions et nos jugements . ~ Danny Kahneman

Peut-on avoir trop confiance? Don Moore de la Haas Business School de l'Université de Californie à Berkeley a fait plus pour l'étude de l'excès de confiance que presque tout le monde. (Les articles qu'il publie avec ses étudiants et ses collègues sont invariablement de la plus haute qualité.Pour quiconque s'intéresse à ce sujet important, je recommande de consulter un des documents de Don.)

Dans un article récent avec Al Mannes, qui contribue également aux sciences sociales et commerciales, Don a introduit une mesure comportementale de l'excès de confiance (Mannes et Moore, 2013). Cette recherche a dévié de la manière familière dans laquelle l'excès de confiance a été vu et évalué. Traditionnellement, nous posons aux participants des questions de connaissances générales, souvent de type trivial. Combien de temps pensez-vous, par exemple, au Nil? La "vraie" réponse est 4.258 miles (6.853 km), mais je laisse vrai entre guillemets parce que personne ne sait vraiment exactement. Ce qui passe comme la "vraie" longueur de la rivière est vraiment juste notre meilleure estimation géographique. La plupart des gens dans la rue ne connaissent pas la réponse sans vérifier leurs appareils électroniques portatifs. Pourtant, beaucoup savent que le Nil est très long , comme l'Amazone ou le Mississippi-Missouri. Ainsi leurs estimations pourraient graviter vers le bon voisinage. Il y a, cependant, et devrait être , l'incertitude.

Les chercheurs du jugement et de la prise de décision demandent habituellement aux participants de jeter un intervalle de confiance de 90% autour de leurs estimations. En d'autres termes, ils les invitent à produire une estimation basse et une estimation élevée d'un fait de telle manière qu'ils sont certains à 90% que la vraie valeur se situe entre ces estimations. La plupart des participants à la recherche font comme demandé, bien que cela doive sembler étrange à certains – il n'est pas commun de penser de cette façon. Le concept de l'intervalle de confiance est un concept statistique. Il a une signification technique précise, que les statisticiens des différentes écoles débattent encore. Mannes et Moore ont cherché une nouvelle mesure, plus étroitement alignée avec la façon dont les gens pensent naturellement. Ensuite, ils ont mis l'hypothèse de l'excès de confiance à un test plus dur et plus convaincant.

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Leur solution ingénieuse consistait à donner aux participants un intervalle fixe . La tâche consistait à estimer la température élevée de leur ville de résidence pour un jour donné. Quelle était, par exemple, la température élevée à Berkeley le 1er mai? Les répondants pouvaient gagner des «points» (sous forme de billets de loterie) s'ils obtenaient la réponse correcte dans les 6 degrés, c'est-à-dire qu'une estimation pouvait être gagnante si elle surestimait ou sous-estimait la valeur réelle de 3 degrés. Sur certains essais, cependant, les répondants ne pouvaient gagner que des points si leurs estimations étaient correctes ou trop élevées de jusqu'à 6 degrés; sur encore d'autres essais, ils pourraient gagner d'être correct ou estimer trop bas . Notez que l'intervalle pour gagner des points était toujours la même largeur; Cependant, en déplaçant l'intervalle de sa position centrée à la hausse ou à la baisse, les répondants ont révélé leur confiance dans leurs estimations.

Imaginez une personne qui est absolument certaine que son estimation de la température est exacte. Cette personne n'augmenterait pas son estimation lorsque la surestimation est également récompensée. Il n'y aurait pas besoin. En revanche, une personne avec beaucoup d' incertitude fournirait une estimation plus élevée afin de minimiser les chances d'estimer trop bas et d'obtenir aucune récompense. De cette considération générale, Mannes et Moore ont tiré un indice statistique de l'excès de confiance (ou «surprécision», pour être plus précis), dont les détails ne doivent pas nous retenir ici.

La principale conclusion était que les gens sont en effet trop confiants dans leurs estimations. Cela signifie que la façon conventionnelle de mesurer l'excès de confiance n'est pas si insuffisante après tout. Mannes et Moore répliquent l'effet traditionnel et constatent qu'il suit les résultats obtenus avec la nouvelle méthode. Mannes et Moore ne voulaient pas seulement améliorer la mesure, mais aussi établir un lien de confiance avec l'action humaine.

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Dans l'introduction de leur document, ils mettent en garde contre l'excès de confiance car cela peut compromettre la planification de l'action. Les individus trop confiants mordent plus qu'ils ne peuvent mâcher. Par exemple, ils peuvent partir trop tard pour arriver à un rendez-vous à temps, pensant qu'ils peuvent le faire. En conséquence, ils tombent de la falaise métaphorique, pour utiliser la phrase appropriée des auteurs.

Considérez ce scénario d'échéance: Il est 11h00 et vous avez accepté de rencontrer Louie pour le déjeuner à La Cantina à 12h00. Vous estimez qu'il vous faudra 30 minutes pour y arriver. Si vous êtes absolument sûr de cela, vous pouvez quitter la maison à 11h30. Si vous étiez moins sûr, vous poseriez la question traditionnelle de quelle fenêtre de temps de voyage inclurait le résultat souhaité avec 90% de confiance. Si la réponse est de 25 à 35 minutes, c'est maintenant la limite supérieure (35) qui est pertinente pour votre décision sur le moment de partir – ce qui serait à 11:25. Avec un excès de confiance, vos chances de rencontrer Louie à temps peuvent être de 50:50.

L'approche révisée de Mannes et Moore reconnaît qu'une date limite présente une structure de récompense asymétrique: Être un peu trop tôt rapporte toujours la récompense de pouvoir garder le rendez-vous. Être trop tard produit un coût. Une personne incertaine (et peut-être aussi certaines personnes) devrait estimer stratégiquement que son temps de trajet est plus long. Ils devraient savoir qu'une erreur de type I (le faux positif de se présenter tôt) est moins coûteuse qu'une erreur de type II (manquant le rendez-vous). Une personne trop confiante ajouterait moins de temps à l'estimation que son incertitude réelle exige.

Et si la personne estimatrice n'est pas vous mais quelqu'un sur les conseils duquel vous comptez? Que faire si votre dentiste est certain que votre prémolaire n'a pas besoin d'un canal radiculaire? Même ce dentiste expert peut être trop confiant – statistiquement, les excès de confiance sont plus grands lorsque les répondants pensent qu'ils sont certains (à moins que la tâche soit trivialement facile et que tout le monde soit certain). Si vous pensez que le dentiste a peut-être tort, obtenir une deuxième opinion est une bonne idée. Quand le temps se fait rare, mon approche heuristique suit la réponse traditionnelle du rabbin au converti potentiel: je demande au conseiller (dans ce cas, le dentiste) trois fois: Êtes-vous sûr? Êtes-vous vraiment sûr? Êtes-vous absolument sûr? Si le conseiller confirme à chaque fois avec le langage corporel approprié et un air de plus en plus agaçant, je le prends.

Bien que Mannes et Moore soient sensibles à la possibilité que l'excès de confiance puisse être une bonne chose, ils se concentrent sur les risques. À mon avis, un bon exemple d'excès de confiance rationnel et adaptatif se trouve chez ceux qui résistent à l'appariement des probabilités (Tversky et Edwards, 1966). Supposons que vous recherchiez des cookies, mais vous n'êtes autorisé à ouvrir qu'un seul pot à la fois. Les bocaux sont remplis et mélangés, et 70% du temps les biscuits sont dans le gauche et pas le bon. Une personne rationnelle mise tout le temps sur le pot de gauche, prédisant ainsi que c'est là que se trouvent les cookies. Quelqu'un d'autre pourrait ouvrir le pot de gauche 70% du temps. Cette personne a bien appris la probabilité de la récompense, mais en a abusé. En d'autres termes, si vous savez que l'action X est plus susceptible de donner une récompense que l'alternative Y, il est sage de prédire et d'opter pour X avec confiance.

Mannes, AE, et Moore, DA (2013). Une démonstration comportementale d'excès de confiance dans le jugement. Psychological Science, 24 , 1190-1197.

Tversky, A., et Edwards, W. (1966). Information contre récompense dans les choix binaires. Journal of Experimental Psychology, 71 , 680-683.

Note Avant Psychology Today a promu ce post sur sa page Facebook (merci), le titre était Über-confidence . Cette construction est légèrement punny parce que c'est une traduction littérale de "plus" en allemand et parce qu'elle suggère que le poste est "sur" la confiance. Cela m'a frappé alors que la langue allemande n'a pas de bon mot pour l'excès de confiance. Google Translate vous donne übersteigertes Selbstvertrauen , qui dans la traduction inverse se transforme en confiance en soi exagérée , montrant que plus de suppositions sont intégrées.

Post-scriptum La note épigraphique contient un paradoxe autoréférentiel clandestin.