Konservatismebias
🇬🇧Conservatism BiasDefinisjon
Konservatismebias er tendensen til å oppdatere tro og estimater for langsomt når ny informasjon kommer. Mekanismen er at ny evidens tillegges for lav vekt relativt til eksisterende forestillinger (prior), drevet av mental treghet, ankring til første vurdering og de psykologiske kostnadene ved å innrømme feil. I løpende beslutninger gjør dette at vurderinger henger systematisk etter virkeligheten, særlig når signalene endrer seg raskt eller kommer sekvensielt.
Virkelig eksempel
En allmennlege mistenker først en ufarlig virusinfeksjon hos en pasient med feber og hoste, og dokumenterer en sannsynlighet på «lav risiko». Dagen etter viser CRP og røntgen funn som peker mot bakteriell pneumoni, men fordi startvurderingen fortsatt veier tungt, justeres sannsynligheten bare moderat og antibiotika utsettes. Pasienten forverres, og senere vurdering konkluderer med at den nye informasjonen burde ha utløst en langt større oppdatering.
Supplerende perspektiv
I miljøer med høy støy kan forsiktige, dempede oppdateringer være fornuftige for å unngå å jage tilfeldige svingninger; optimal Bayes-oppdatering med usikker signalkvalitet (for eksempel Kalman-filter) kan også gi delvise justeringer. Skjevheten viser seg når graden av oppdatering systematisk er lavere enn det datagrunnlaget tilsier. Tiltak som eksplisitte sannsynlighetsestimater, log-odds-oppdatering, forhåndsdefinerte endringsregler og uavhengige «second reads» kan redusere effekten.
Praktiske råd
Gjenkjenne
- —Spør om du faktisk har justert oppfatningen din i tråd med ny informasjon, eller bare marginalt.
Motvirke
- —Oppdater antakelser eksplisitt og kvantitativt når nye data kommer.
- —Still spørsmålet: «Hvis jeg startet fra null i dag, hva ville jeg trodd?»
Bruke etisk
- —Presenter ny informasjon gradvis og tydelig.
- —Hjelp beslutningstakere å se hvorfor gamle antakelser ikke lenger holder.