Circle of competence

Cercul de competență

model mental · origine: practică · dovezi: contestate

Pe scurt

Cercul de competență e domeniul în care chiar știi ce faci. Ideea vine din investiții. În scrisoarea către acționari din 1996, Warren Buffett scria că un investitor nu trebuie să fie expert în orice companie. Trebuie doar să poată evalua companiile din cercul lui de competență: „Mărimea cercului nu e foarte importantă; să-i cunoști granițele e însă vital.” Partea grea e a doua. Psihologia arată că oamenii își judecă prost nivelul față de alții, iar o parte din cercetare sugerează că cei mai slabi într-un domeniu sunt și cei mai puțin capabili să-și vadă limitele.

Ce spune

Studiul de bază. Kruger și Dunning (1999) au dat studenților de la Cornell teste de umor, de raționament logic și de gramatică. Apoi i-au rugat să estimeze în ce percentilă se află față de colegi. Participanții din sfertul cel mai slab și-au supraestimat mult rezultatul: deși se aflau în medie în percentila 12, s-au plasat în percentila 62. Cei din sfertul cel mai bun s-au subestimat ușor.

Explicația propusă de autori: abilitățile de care ai nevoie ca să faci bine un lucru sunt adesea aceleași de care ai nevoie ca să recunoști când l-ai făcut bine. Cine nu știe regulile gramaticii nu își poate vedea nici greșelile de gramatică. Două rezultate susțin explicația:

• Când au corectat testele colegilor, cei slabi nu și-au ajustat estimările. Cei buni, în schimb, și-au dat seama că ceilalți au greșit mai mult și și-au ridicat estimările.
• După o scurtă lecție de logică, cei din sfertul slab și-au evaluat mai realist rezultatul de la testul anterior. Autorii numesc asta un paradox: ca să-ți vezi incompetența, trebuie să devii mai competent.

Autorii au discutat chiar ei o explicație statistică, regresia spre medie. Cine are un scor foarte mic aproape că nu are cum să se subestimeze. Ei au considerat că regresia nu explică tot efectul, pentru că lecția de logică a schimbat estimările.

Criticile. Efectul a devenit celebru ca „efectul Dunning–Kruger”, dar interpretarea lui e contestată de peste 20 de ani:

• Statistică, nu metacogniție? Krueger și Mueller (2002) au refăcut studiul și nu au găsit dovezi că abilitatea metacognitivă ar media efectul. Ei arată că tiparul apare din două lucruri simple: regresia spre medie și tendința generală a oamenilor de a se crede peste medie. Când au eliminat statistic oricare dintre ele, asimetria a dispărut.
• Depinde de dificultate. Burson, Larrick și Klayman (2006) au folosit 12 sarcini, în trei studii. La sarcinile de dificultate medie, cei mai buni și cei mai slabi s-au estimat cam la fel de greșit. La sarcinile grele, cei mai buni au greșit chiar mai mult. Concluzia lor: oamenii de orice nivel greșesc în măsură asemănătoare, iar un model simplu de „zgomot plus tendință” explică tiparul.
• Un efect mai mic. Gignac și Zajenkowski (2020) au testat 929 de adulți cu un test de inteligență și le-au cerut să-și estimeze inteligența. Cu metode statistice pe care le consideră valide, nu au găsit semnele așteptate ale efectului. Concluzia lor: fenomenul poate exista pentru unele abilități, dar e probabil mult mai mic decât s-a raportat.

Replicile. Ehrlinger, Dunning, Kruger și colegii (2008) au găsit aceeași lipsă de autocunoaștere la cei slabi și în situații reale, și când participanții aveau un stimulent să estimeze corect. Jansen, Rafferty și Griffiths (2021) au construit un model matematic al autoevaluării și au reluat studiul original la scară mare, cu aproximativ 4.000 de participanți în fiecare din cele două studii. Rezultatele lor susțin ideea că, la gramatică și logică, cei slabi își dau seama mai greu dacă un răspuns e corect.

Pe scurt: toată lumea își judecă prost poziția față de ceilalți. Că cei slabi se supraestimează cel mai mult se vede constant în date, dar o parte din tipar e un efect statistic. Cât de mult rămâne după ce îl scazi e încă discutat.

Exemplu

Un exemplu construit pentru acest text: un programator bun în aplicații web se apucă să-și administreze singur un server cu email. Nu știe ce nu știe: înregistrările DNS, reputația adresei, regulile împotriva spamului. Totul pare să meargă, până când mesajele lui ajung în spam. Problema nu e că nu se pricepe la servere de email. Problema e că nu și-a dat seama că a ieșit din cerc.

Cum îl aplici

Pașii de mai jos sunt un mod practic de aplicare propus de noi, nu o metodă testată.

1. Desenează cercul explicit. Notează domeniile în care ai rezultate verificabile, nu doar experiență sau interes. Buffett spune că mărimea cercului contează puțin. Granița e ce trebuie să știi.
2. Verifică granița cu feedback din afară, nu cu senzația. Toate studiile de mai sus arată că autoevaluarea e zgomotoasă. Scrie dinainte ce crezi că va ieși și compară apoi cu rezultatul real.
3. Fii mai prudent la sarcinile grele sau noi. La Burson et al. (2006), pe sarcinile grele, chiar și cei mai buni s-au estimat greșit. Senzația de siguranță e un semnal slab tocmai acolo unde contează mai mult.
4. Învață puțin înainte să judeci. În Kruger și Dunning (1999), o scurtă lecție a făcut estimările mai realiste. Uneori cel mai rapid mod de a-ți vedea limitele e să înveți bazele domeniului.
5. La margine, împrumută competența altora. Când decizia e în afara cercului, cere părerea cuiva din interiorul lui sau redu miza.

Limite și nuanțe

• Cercul lui Buffett e o regulă practică, nu un rezultat științific. Cercetarea citată aici e despre cât de bine îți estimezi nivelul. Nu testează direct dacă cei care stau în cercul lor iau decizii mai bune.
• Mecanismul e disputat. Că cei slabi se supraestimează cel mai mult e un tipar constant. Dacă motivul e o lipsă de metacogniție sau în mare parte statistica e încă dezbătut.
• Graficul popular nu vine din studiu. Curba răspândită pe internet, cu un „vârf al încrederii” la început și o „vale a disperării” după, nu apare în articolul din 1999. Acolo graficele compară, pe sferturi, scorul real cu cel estimat.
• Participanți și sarcini limitate. Studiul original a folosit studenți de la Cornell și teste scurte de umor, logică și gramatică, iar estimările erau percentile față de colegi.
• Și cei buni greșesc. Cei din sfertul de sus s-au subestimat, iar pe sarcinile grele au greșit chiar mai mult decât cei slabi. Cercul de competență nu e doar o problemă a celorlalți.

Surse

• Warren E. Buffett (1996). Chairman's Letter, Berkshire Hathaway Annual Report 1996
• Justin Kruger, David Dunning (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments
• Joachim Krueger, Ross A. Mueller (2002). Unskilled, unaware, or both? The better-than-average heuristic and statistical regression predict errors in estimates of own performance
• Katherine A. Burson, Richard P. Larrick, Joshua Klayman (2006). Skilled or unskilled, but still unaware of it: How perceptions of difficulty drive miscalibration in relative comparisons
• Joyce Ehrlinger, Kerri Johnson, Matthew Banner, David Dunning, Justin Kruger (2008). Why the unskilled are unaware: Further explorations of (absent) self-insight among the incompetent
• Gilles E. Gignac, Marcin Zajenkowski (2020). The Dunning-Kruger effect is (mostly) a statistical artefact: Valid approaches to testing the hypothesis with individual differences data
• Rachel A. Jansen, Anna N. Rafferty, Thomas L. Griffiths (2021). A rational model of the Dunning–Kruger effect supports insensitivity to evidence in low performers

Vezi și: Planning fallacy, Regression to the mean, Via negativa