Heurystyki i błędy poznawcze

Orzeł, wygrywasz 60 zł. Reszka, tracisz 50 zł. Grasz?

Rachunek wychodzi na plus, bo średnio zyskujesz 5 zł na każdym rzucie.

Mimo to ponad połowa dorosłych odrzuca taki zakład. Sprawdź w 12 rundach, przy jakiej stracie przestajesz grać.

Sprawdzenie to 12 rund. Wynik liczy się w Twojej przeglądarce i nigdzie nie trafia. Możesz też od razu czytać dalej, ale tekst niżej zdradza, czego szuka zadanie.

wygrana +60 zł strata −50 zł
Schemat. Przy lambdzie 1,33 szalka ze stratą 50 zł opada niżej niż szalka z wygraną 60 zł.

W skrócie

Czym jest awersja do strat?

To skłonność, przez którą strata boli bardziej, niż cieszy zysk tej samej wielkości. Dlatego wiele osób odrzuca zakład, na którym średnio by zarobiło.

Tu kryje się nazwa efektu i jego opis. Najpierw sprawdź się na sobie albo odkryj je od razu.

  • W badaniach strata liczy się w decyzji średnio od około 1,3 do 2 razy mocniej niż zysk, zależnie od sposobu pomiaru.
  • W mózgu aktywność prążkowia brzusznego i kory przedczołowej rośnie przy możliwym zysku i spada przy możliwej stracie. O to, czy osobno reaguje ciało migdałowate, trwa spór.
  • W jednym badaniu pomogło myślenie jak trader. Gdy badani traktowali każdy zakład jak jeden z wielu, awersja do strat osłabła u 37 z 47 osób.
  • Siła efektu zmienia się razem z zakresem kwot, stawką i sposobem podania zakładu, dlatego część badaczy wątpi, czy to stała cecha człowieka.

Ile znaczy strata

Dla większości ludzi strata liczy się mocniej niż zysk tej samej wielkości.

W badaniu, z którego pochodzą zakłady z wygraną 60 zł w grze na tej stronie, przewagi wygranej nad stratą chciało 71% dorosłych. Mediana lambdy wyniosła 1,33.

Po 12 rundach w tym miejscu pojawi się Twój własny wynik.
Skala logarytmiczna. Lambda (λ) mówi, ile razy mocniej strata ciąży w decyzji niż zysk tej samej wielkości.

Jak opisać, o ile mocniej liczy się strata? Psychologowie nazywają to awersją do strat i opisują ją jedną liczbą, lambdą (λ). Przy λ = 1 zysk i strata liczą się tak samo, przy λ = 2 strata 50 zł boli tak, jak cieszy wygrana 100 zł.

orzełWygrywasz 60 złw decyzji waży 60 zł
reszkaTracisz 50 złw decyzji waży 66,5 zł
Przy medianie lambdy z badania, z którego pochodzą zakłady z wygraną 60 zł (λ = 1,33), strata 50 zł waży w decyzji tyle, co 66,5 zł zysku. Mniejsza kwota przeważa większą, więc zakład z plusem na rachunku wydaje się nieopłacalny.

Ta karta zdradza, na czym polega zadanie. Możesz ją odsłonić po wykonaniu zadania albo od razu.

Klasyczne oszacowanie jest wyższe od nowszych. Amos Tversky i Daniel Kahneman podali w 1992 roku 2,25, czyli więcej, niż pokazują późniejsze metaanalizy. Metaanaliza 607 oszacowań ze 150 prac daje średnio około 1,96, a w badaniu, z którego pochodzi połowa zakładów w tej grze, mediana wyniosła 1,33.

Jak grali inni na sześciu zakładach z badania

grało także na minuspo równochciało przewagi wygranej nad stratą

Dorośli klienci producenta samochodów z Austrii, Niemiec i Szwajcarii, sześć zakładów z wygraną 6 euro (Gächter i in., 2022). Odsetki policzono dla 326 osób, których wybory układały się spójnie. W Twoich rundach to zakłady z wygraną 60 zł.

Ale skoro 60 zł to więcej niż 50 zł, to co w Twoim mózgu przeważa szalę?

Co dzieje się w mózgu

W jednym badaniu fMRI strata nie włączała osobnego alarmu. Przyciszała miejsca, które ożywały przy możliwej wygranej. Inne obszary reagują na stratę wzrostem aktywności i o nie toczy się spór.

Wczytuję model mózgu…

Kształty obszarów pochodzą z atlasów (kora HCP-MMP1, struktury podkorowe z Melbourne Subcortex Atlas). Kolor pokazuje, gdzie badania znalazły związek z awersją do strat, a nie aktywność konkretnej osoby. Model można obracać palcem albo myszą.

Jeden układ, dwa kierunki

fMRI · kilka zgodnych badań

Czy w mózgu ścierają się dwa ośrodki, jeden liczący zysk, a drugi bojący się straty? W badaniu fMRI zespołu Sabriny Tom i Russella Poldracka strata nie włączała osobnego ośrodka. Badani oglądali w skanerze zakłady 50 na 50 takie jak te z Twoich rund.

W prążkowiu brzusznym i w brzuszno-przyśrodkowej korze przedczołowej aktywność rosła razem z możliwą wygraną i spadała razem z możliwą stratą. Strata obniżała więc aktywność tam, gdzie zysk ją podnosił. U osób, które mocniej unikały strat, ten spadek był bardziej stromy niż wzrost przy zysku.

Co wyjdzie, gdy jeden zbiór nagrań przeanalizuje 70 zespołów? W 2020 roku zbiór nagrań mózgu 108 osób grających w takie zakłady dostało 70 zespołów badawczych i każdy analizował go po swojemu. W połowie badanych, którym pokazywano kwoty jak w zadaniu zespołu Tom, spadek aktywności kory przedczołowej przy rosnącej stracie zgłosiło 84% zespołów. W drugiej wersji zadania, z równymi zakresami zysków i strat, zrobiła to najwyżej jedna trzecia zespołów.

możliwa strata 150 zł0możliwa wygrana 150 zł

Zakład bez wygranej i bez straty

Schemat zależności z badań. Nachylenie dla straty przyjęto umownie 1,33 razy większe niż dla zysku, czyli równe medianie lambdy z badania, z którego pochodzą zakłady z wygraną 60 zł. To ilustracja, nie pomiar Twojego mózgu.

Na co dzień

W dużym badaniu awersja do strat była słabsza u osób z większym doświadczeniem, ale nie zniknęła. Widać ją w cenie rzeczy, które już masz, a w jednym badaniu nawet w tym, jak zapisano kwotę.

Czy 10 szekli to mniej niż 1000 agor? To dokładnie ta sama kwota, a mimo to w badaniu Eyala Erta i Ido Ereva zapis zmieniał decyzję. Badani dostawali ten sam zakład na prawdziwe pieniądze, z odmową jako opcją domyślną. Zapisany jako „wygrasz albo stracisz 1000 agor” przyjęło 32% osób, a zapisany jako 10 szekli 53%. Gdy obie opcje podano jako zwykły wybór, różnica prawie znikała.

RZUT MONETĄ 50 NA 50
wygrywasz1000 agor10 szekli
tracisz1000 agor10 szekli
1000 agor = 10 szekli
Zakład przyjęło 32% osób przy tym zapisie
Przełącz zapis kwoty. Odsetki z badania 1a Erta i Ereva (2013), 150 osób, realne wypłaty, odmowa jako opcja domyślna. Gdy zakład podano jako zwykły wybór między dwiema opcjami, wyszło 49% i 52%.
1,73 raza

Rzeczy, które już masz

W badaniu klientów producenta samochodów cena, za którą badani zgodziliby się oddać przedmiot, była w medianie 1,73 raza wyższa od ceny, którą byli gotowi za niego zapłacić.

17 720 osób

Słabsza przy większej wiedzy

Awersja do strat była słabsza u osób z większą wiedzą, doświadczeniem i wykształceniem, ale nie zniknęła na żadnym poziomie. U kupujących samochody znajomość jednej cechy, na przykład spalania, osłabiała ją tylko przy tej cesze.

Jaki wynik wyszedł Tobie? Sprawdź, czy znajomi grają tak samo.

Czy da się przed tym obronić?

Częściowo. W jednym badaniu pomogło spojrzenie tradera. Gdy badani traktowali każdy zakład jak jeden z wielu, awersja do strat osłabła u 37 z 47 osób.

Co się zmienia, gdy pojedynczy zakład przestaje być jedyną decyzją? Peter Sokol-Hessner, Colin Camerer i Elizabeth Phelps poprosili 47 osób, by każdy zakład traktowały jak jeden z wielu w portfelu, tak jak robi to trader, a nie jak jedyną decyzję, od której wszystko zależy. Średnia lambda spadła z 1,62 do 1,33.

37 z 47 Tyle osób miało przy spojrzeniu tradera niższą lambdę niż przy zwykłym podejściu.

U 16 osób, u których spadek był statystycznie istotny, słabła też reakcja ciała migdałowatego na straty.

Najpierw zagraj pierwszą rundę, żeby mieć z czym porównać.

O co spierają się badacze

Czy to, jak mocno liczy się dla Ciebie strata, to stała cecha? Badacze z Uniwersytetu Warwick mają wątpliwości. W ich badaniu wystarczyło zmienić zakres kwot, żeby efekt zniknął, a w jednej wersji nawet lekko się odwrócił.

Użyli takich samych zakładów 50 na 50 jak zespół Sabriny Tom, tyle że online i na niby. Zmieniali tylko zakres kwot, jakie badani widzieli w kolejnych zakładach.

Mediana lambdy, 323 osoby w czterech wersjach zadania (Walasek i Stewart, 2015, eksperyment 1a). Linia przerywana oznacza λ = 1. Kolor: szerszy zakres wygranych (zielony) albo strat (różowy), przy równych zakresach neutralny.

Ta sama procedura dawała raz wyraźną awersję do strat, a raz jej brak. Przy szerszym zakresie wygranych lambda wyniosła 1,79. Przy równych zakresach spadła do 1,0, a gdy szerzej rozrzucone były straty, zeszła poniżej jedności, do 0,88.

Skąd taka różnica? Autorzy tłumaczą to tak, że mózg nie ocenia kwoty w próżni, tylko porównuje ją z kwotami, które niedawno widział. Strata 40 dolarów wydaje się duża wśród małych strat i mała wśród dużych.

A może różnice w lambdzie wynikały z tego, że w każdej wersji liczono ją na innych zakładach? Tak twierdzą Quentin André i Bart de Langhe. Policzyli lambdę tylko na zakładach wspólnych dla wszystkich wersji zadania i różnice zniknęły. Autorzy z Warwick odpowiedzieli, że odsetek osób przyjmujących dokładnie te same zakłady i tak różnił się między wersjami.

Co to znaczy dla Twojego wyniku? W Twoich rundach straty rozkładały się od 20 do 160 zł, a wygrane były tylko dwie, 60 i 150 zł. Według hipotezy z Warwick szerszy zakres strat raczej obniża lambdę, niż ją zawyża. Dlatego Twój wynik opisuje decyzje w tym konkretnym zestawie kwot, a nie stałą cechę charakteru.

Źródła i siła dowodów

Na ile to pewne?

Pewność efektu

★★★★★Potwierdzony, ale siła zależy od sposobu badania.

Średnio strata liczy się w decyzjach mocniej niż zysk. Pokazują to metaanaliza 607 oszacowań i pięć prób z udziałem 17 720 osób. Wielkość lambdy zależy jednak od procedury, stawek i zakresu kwot, a metaanaliza surowych danych z pojedynczych zakładów daje 1,31 zamiast 1,96.

Co wiemy o mózgu

★★★★★Kilka zgodnych badań, spór o ciało migdałowate.

Spadek aktywności prążkowia brzusznego i kory przedczołowej przy stracie powtarza się w kilku badaniach, choć siła wyniku zależy od wersji zadania. Udział ciała migdałowatego wspiera badanie uszkodzeń i część badań fMRI, a metaanaliza i analiza 70 zespołów nie potwierdzają go jednoznacznie.

Jak przyznajemy gwiazdki

Spory w skrócie

Bibliografia

  1. André, Q., & de Langhe, B. (2021). No evidence for loss aversion disappearance and reversal in Walasek and Stewart (2015). Journal of Experimental Psychology: General, 150(12), 2659-2665. https://doi.org/10.1037/xge0001052
  2. Arioli, M., Colletti, M. P. M., Cattaneo, Z., & Canessa, N. (2026). Mapping the functional neurocognitive correlates of loss aversion: A coordinate-based meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 191, 106937. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2026.106937
  3. Botvinik-Nezer, R., Holzmeister, F., Camerer, C. F., i in. (2020). Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams. Nature, 582(7810), 84-88. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2314-9
  4. Brown, A. L., Imai, T., Vieider, F. M., & Camerer, C. F. (2024). Meta-analysis of empirical estimates of loss aversion. Journal of Economic Literature, 62(2), 485-516. https://doi.org/10.1257/jel.20221698
  5. Canessa, N., Crespi, C., Motterlini, M., Baud-Bovy, G., Chierchia, G., Pantaleo, G., Tettamanti, M., & Cappa, S. F. (2013). The functional and structural neural basis of individual differences in loss aversion. Journal of Neuroscience, 33(36), 14307-14317. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0497-13.2013 (56 osób, fMRI i morfometria)
  6. De Martino, B., Camerer, C. F., & Adolphs, R. (2010). Amygdala damage eliminates monetary loss aversion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(8), 3788-3792. https://doi.org/10.1073/pnas.0910230107 (2 osoby z obustronnym uszkodzeniem ciała migdałowatego)
  7. Ert, E., & Erev, I. (2013). On the descriptive value of loss aversion in decisions under risk: Six clarifications. Judgment and Decision Making, 8(3), 214-235. https://doi.org/10.1017/s1930297500005945 (badanie 1a, 150 osób, realne wypłaty; 32% i 53% w ramie status quo, 49% i 52% w ramie zwykłego wyboru)
  8. Gächter, S., Johnson, E. J., & Herrmann, A. (2022). Individual-level loss aversion in riskless and risky choices. Theory and Decision, 92, 599-624. https://doi.org/10.1007/s11238-021-09839-8 (zadanie z loteriami 360 osób, w tym 326 ze spójnymi wyborami; stosunek ceny sprzedaży do ceny kupna miniaturowego modelu samochodu, 310 osób)
  9. Gal, D., & Rucker, D. D. (2018). The loss of loss aversion: Will it loom larger than its gain? Journal of Consumer Psychology, 28(3), 497-516. https://doi.org/10.1002/jcpy.1047
  10. Glasser, M. F., Coalson, T. S., Robinson, E. C., Hacker, C. D., Harwell, J., Yacoub, E., Ugurbil, K., Andersson, J., Beckmann, C. F., Jenkinson, M., Smith, S. M., & Van Essen, D. C. (2016). A multi-modal parcellation of human cerebral cortex. Nature, 536(7615), 171-178. https://doi.org/10.1038/nature18933 (atlas obszarów kory w scenie)
  11. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263-291. https://doi.org/10.2307/1914185
  12. Mrkva, K., Johnson, E. J., Gächter, S., & Herrmann, A. (2020). Moderating loss aversion: Loss aversion has moderators, but reports of its death are greatly exaggerated. Journal of Consumer Psychology, 30(3), 407-428. https://doi.org/10.1002/jcpy.1156 (pięć prób, 17 720 osób)
  13. Poldrack, R. A., & Mumford, J. A. (2009). Independence in ROI analysis: Where is the voodoo? Social Cognitive and Affective Neuroscience, 4(2), 208-213. https://doi.org/10.1093/scan/nsp011
  14. Sokol-Hessner, P., Camerer, C. F., & Phelps, E. A. (2013). Emotion regulation reduces loss aversion and decreases amygdala responses to losses. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 8(3), 341-350. https://doi.org/10.1093/scan/nss002 (47 osób, fMRI)
  15. Tian, Y., Margulies, D. S., Breakspear, M., & Zalesky, A. (2020). Topographic organization of the human subcortex unveiled with functional connectivity gradients. Nature Neuroscience, 23(11), 1421-1432. https://doi.org/10.1038/s41593-020-00711-6 (atlas struktur podkorowych w scenie)
  16. Tom, S. M., Fox, C. R., Trepel, C., & Poldrack, R. A. (2007). The neural basis of loss aversion in decision-making under risk. Science, 315(5811), 515-518. https://doi.org/10.1126/science.1134239 (fMRI, zakłady 50 na 50)
  17. Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297-323. https://doi.org/10.1007/BF00122574 (25 osób, mediana λ = 2,25)
  18. Van Essen, D. C., Smith, S. M., Barch, D. M., Behrens, T. E. J., Yacoub, E., & Ugurbil, K. (2013). The WU-Minn Human Connectome Project: An overview. NeuroImage, 80, 62-79. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.05.041 (powierzchnia kory w scenie)
  19. Walasek, L., Mullett, T. L., & Stewart, N. (2021). Acceptance of mixed gambles is sensitive to the range of gains and losses experienced, and estimates of lambda (λ) are not a reliable measure of loss aversion: Reply to André and De Langhe (2021). Journal of Experimental Psychology: General, 150(12), 2666-2670. https://doi.org/10.1037/xge0001054
  20. Walasek, L., Mullett, T. L., & Stewart, N. (2024). A meta-analysis of loss aversion in risky contexts. Journal of Economic Psychology, 103, 102740. https://doi.org/10.1016/j.joep.2024.102740 (19 zbiorów danych, λ = 1,31)
  21. Walasek, L., & Stewart, N. (2015). How to make loss aversion disappear and reverse: Tests of the decision by sampling origin of loss aversion. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 7-11. https://doi.org/10.1037/xge0000039 (eksperyment 1a, 323 osoby, zakłady hipotetyczne)
  22. Walasek, L., & Stewart, N. (2021). You cannot accurately estimate an individual's loss aversion using an accept-reject task. Decision. https://doi.org/10.1037/dec0000141

Dane sceny mózgu

Powierzchnia kory pochodzi ze średniej grupowej HCP S1200 (Van Essen i in., 2013), a granice obszarów z atlasu HCP-MMP1 (Glasser i in., 2016). Kora przedczołowa brzuszno-przyśrodkowa to w nim obszary 10r, 10v, s32, 25 i OFC, przednia wyspa to AVI i AAIC, tylna wyspa PoI1 i PoI2, a grzbietowa część zakrętu obręczy a24pr, p24pr, a32pr i p32pr. Ciało migdałowate i jądro półleżące pochodzą z Melbourne Subcortex Atlas (Tian i in., 2020). Siatki przygotowano w projekcie human-brain Amy Sterling (licencja MIT), z którego korzysta Atlas mózgu.