Nhiều cuộc trò chuyện công khai mà chúng ta có về các vấn đề liên quan đến khoa học liên quan đến việc truyền đạt rủi ro: mô tả chúng, so sánh chúng và cố gắng truyền cảm hứng hành động để tránh hoặc giảm thiểu chúng.

Chỉ cần nghĩ về dòng tin tức và bình luận liên tục về sức khỏe, năng lượng thay thế, an ninh lương thực và biến đổi khí hậu.

Truyền thông rủi ro tốt chỉ ra nơi chúng ta đang làm những điều nguy hiểm. Nó giúp chúng ta điều hướng tốt hơn các cuộc khủng hoảng. Nó cũng cho phép chúng tôi chuẩn bị trước và tránh nguy hiểm và hủy diệt.

Nhưng truyền thông rủi ro kém thì ngược lại. Nó tạo ra sự nhầm lẫn, bất lực và tệ nhất là thúc đẩy chúng ta tích cực làm việc với nhau ngay cả khi điều đó chống lại lợi ích tốt nhất của chúng ta để làm như vậy.

Vì vậy, những gì xảy ra khi truyền thông rủi ro đi sai?

Mọi người chỉ là phi lý và phi logic

Nếu bạn có thông tin khoa học - hoặc ít nhất là tích cực về khoa học - bạn có thể nhầm lẫn giữa việc sử dụng bằng chứng khách quan, dựa trên khoa học.

Suy nghĩ hợp lý là dựa trên suy nghĩ của bạn bằng lý trí hoặc logic. Nhưng một kết luận hợp lý không phải là sự thật. Bạn có thể liên kết các cơ sở thiếu sót, sai hoặc không có căn cứ để đưa ra một câu trả lời hợp lý nhưng không khoa học.

Ví dụ, ở Úc một vài mùa hè trở lại đã có sự gia tăng số lượng báo cáo tin tức về cá mập tấn công con người. Điều này dẫn đến một số kịch tính mồi và cá mập. Logic đằng sau phản ứng này là một cái gì đó như:

1. đã có nhiều báo cáo về các cuộc tấn công của cá mập trong năm nay so với trước đây
2. nhiều báo cáo hơn có nghĩa là nhiều cuộc tấn công cá mập đang xảy ra
3. nhiều cuộc tấn công cá mập xảy ra có nghĩa là nguy cơ bị cá mập tấn công đã tăng lên
4. chúng ta cần thực hiện các biện pháp mới để tránh cá mập khỏi những nơi con người bơi để bảo vệ chúng ta khỏi nguy cơ gia tăng này.

Bạn có thể hiểu lý do ở đây, nhưng có khả năng là dựa trên cơ sở thiếu sót. Giống như không nhận ra rằng một cuộc tấn công của cá mập không được liên kết một cách có hệ thống với người khác (ví dụ, một số đã xảy ra ở các phía khác nhau của đất nước). Mọi người ở đây đã thấy các kết nối giữa các sự kiện mà xác suất gợi ý là thực sự ngẫu nhiên.

Chứng minh nó an toàn hoặc chúng tôi sẽ nói không

Nếu mọi người đã lo lắng về - hoặc chủ động chống lại - một đề xuất rủi ro, một phản ứng là yêu cầu bằng chứng về sự an toàn. Nhưng an toàn là một thuật ngữ tương đối và tính toán rủi ro không hoạt động theo cách đó.

Yêu cầu bằng chứng về sự an toàn là đòi hỏi sự chắc chắn, và nhu cầu như vậy là không thể về mặt khoa học. Sự không chắc chắn là trung tâm của phương pháp khoa học. Hay đúng hơn, đủ điều kiện và giao tiếp mức độ không chắc chắn là.

Trong thực tế, chúng ta sống trong một thế giới nơi chúng ta phải đồng ý về những gì cấu thành rủi ro chấp nhận được, bởi vì chúng ta đơn giản không thể cung cấp bằng chứng về sự an toàn. Để sử dụng một ví dụ tôi đã ghi nhận trước, chúng tôi không thể chứng minh nước cam an toàn là 100%, nhưng nó vẫn tồn tại trên kệ siêu thị của chúng tôi.

Đừng lo lắng, công thức này sẽ làm dịu nỗi sợ hãi của bạn

Bạn có thể đã thấy công thức tính toán rủi ro cơ bản này:

Rủi ro (hoặc nguy hiểm) = (xác suất xảy ra sự cố) × (hậu quả của việc đó xảy ra)

Điều này hoạt động tuyệt vời cho các nhà đánh giá bảo hiểm và quản lý phòng thí nghiệm, nhưng nó nhanh chóng thất bại khi bạn sử dụng nó để giải thích rủi ro trong thế giới xấu lớn.

Các phản ứng hàng ngày về mức độ rủi ro dường như thường được cai trị theo công thức (nguy hiểm) × (phẫn nộ), trong đó, Outrage Out được thúc đẩy bởi các vấn đề phi kỹ thuật, do xã hội.

Về cơ bản, chúng ta càng phẫn nộ (kinh hoàng, sợ hãi) bởi ý tưởng về một điều gì đó xảy ra, chúng ta càng có thể coi đó là điều không thể chấp nhận được, bất kể thống kê như thế nào không chắc nó có thể.

Các ví dụ tấn công cá mập cũng phục vụ ở đây. Hậu quả của việc bị cá mập tấn công là hết sức kỳ quặc, và điều kinh dị này tô màu cho khả năng của chúng ta trong việc giữ khả năng kỹ thuật của một cuộc tấn công trong viễn cảnh. Thực tế cảm xúc của cảm giác phẫn nộ của chúng tôi về kỹ thuật nhật thực, tách rời các tính toán rủi ro.

Đáng kể có nghĩa là hữu ích

Mọi người làm việc với thống kê đều biết rằng ý nghĩa thống kê có thể là một ý tưởng khó hiểu. Ví dụ, một nghiên cứu đã xem xét các liên kết tiềm năng giữa việc dùng aspirin hàng ngày và khả năng bị đau tim.

Trong số những người 22,000 trong nghiên cứu, những người dùng aspirin hàng ngày ít có khả năng bị đau tim hơn so với những người không dùng và kết quả có ý nghĩa thống kê.

Nghe có vẻ đáng để chú ý, cho đến khi bạn phát hiện ra rằng sự khác biệt về khả năng bị đau tim giữa những người dùng aspirin mỗi ngày và những người không thấp hơn 1%.

Ý nghĩa không phải lúc nào cũng đáng kể.

Chắc chắn rồi mọi người hiểu tỷ lệ phần trăm

Thật dễ dàng để đánh giá rằng các số liệu thống kê và công thức phức tạp không phải là công cụ tốt nhất để truyền đạt rủi ro ngoài các chuyên gia hiểu biết khoa học. Nhưng có lẽ những con số đơn giản - chẳng hạn như tỷ lệ phần trăm - có thể giúp loại bỏ một số nhầm lẫn khi nói về rủi ro?

Chúng tôi thấy tỷ lệ phần trăm ở mọi nơi - từ giảm giá cửa hàng, đến dự báo thời tiết cho bạn biết khả năng trời sẽ mưa như thế nào. Nhưng tỷ lệ phần trăm có thể dễ dàng nhầm lẫn, hoặc ít nhất là làm mọi người chậm lại.

Lấy ví dụ quyết định đầu tư đơn giản này. Nếu bạn được đề nghị lựa chọn giữa ba cơ hội sau đây, bạn sẽ nắm lấy cơ hội nào?

1. có số dư ngân hàng của bạn tăng lên bằng 50% và sau đó cắt giảm 50%
2. số dư ngân hàng của bạn bị cắt giảm bởi 50% và sau đó tăng lên bởi 50%
3. số dư ngân hàng của bạn vẫn giữ nguyên

Bạn có thể có điều này đúng. Nhưng có lẽ bạn đã không làm thế. Hoặc có lẽ bạn mất nhiều thời gian hơn bạn mong đợi để nghĩ về nó. Đừng cảm thấy tồi tệ. (Câu trả lời nằm ở cuối bài viết này.)

Tôi đã sử dụng điều này trong lớp học, và ngay cả sinh viên đại học biết chữ cũng có thể hiểu sai, đặc biệt nếu họ được yêu cầu quyết định nhanh chóng.

Bây giờ hãy tưởng tượng nếu những tỷ lệ phần trăm cơ bản này là tất cả những gì bạn phải đưa ra quyết định thực sự, sống hay chết (trong khi bị cưỡng ép).

Chỉ một vài con số đơn giản có thể hữu ích, phải không?

Thật ra, không phải lúc nào cũng vậy. Nghiên cứu về một hiện tượng được gọi là neo và điều chỉnh cho thấy rằng sự hiện diện đơn thuần của các con số có thể ảnh hưởng đến mức độ chúng ta có thể ước tính hoặc phổ biến.

In nghiên cứu này, mọi người đã được hỏi một trong hai câu hỏi sau:

1. bạn có bao nhiêu cơn đau đầu trong một tháng: 0, 1, 2?
2. bạn có bao nhiêu cơn đau đầu trong một tháng: 5, 10, 15?

Ước tính cao hơn cho câu trả lời cho câu hỏi thứ hai, đơn giản là vì các con số được sử dụng trong câu hỏi để nhắc nhở ước tính của họ cao hơn.

Ít nhất các chuyên gia là dựa trên bằng chứng và hợp lý

Vâng, không nhất thiết. Hóa ra các chuyên gia có thể dễ bị ảnh hưởng bởi cảm xúc và sắc thái của ngôn ngữ khi chúng ta chỉ là người phàm trần.

Trong một nghiên cứu cổ điển từ 1982, những người tham gia được yêu cầu tưởng tượng họ bị ung thư phổi và được cho biết họ sẽ được lựa chọn hai phương pháp điều trị: xạ trị hoặc phẫu thuật.

Sau đó, họ được thông báo rằng (a) rằng 32% bệnh nhân đã chết một năm sau khi xạ trị, hoặc (b) rằng 68% bệnh nhân còn sống sau một năm sau khi xạ trị. Sau đó, họ được yêu cầu giả thuyết chọn một lựa chọn điều trị.

Khoảng 44% những người được cho biết thống kê sống sót đã chọn phóng xạ, so với chỉ 18% những người được cho biết về thống kê tử vong, mặc dù tỷ lệ này phản ánh cùng một câu chuyện về việc điều trị bức xạ còn sống sót.

Điều hấp dẫn nhất ở đây là những loại kết quả này tương tự ngay cả khi những người tham gia nghiên cứu là bác sĩ.

Vậy chúng ta có thể làm gì?

Đến bây giờ, những người đọc ưu tiên khoa học, yêu thích lý trí, tôn sùng bằng chứng có thể cảm thấy bàng hoàng, thậm chí có chút sợ hãi.

Nếu con người chúng ta, những người dựa vào phản ứng cảm xúc để đánh giá rủi ro, có thể bị nhầm lẫn ngay cả với những con số đơn giản và dễ bị ảnh hưởng bởi sự kỳ quặc của ngôn ngữ, thì hy vọng gì sẽ có tiến bộ nghiêm trọng khi cố gắng nói về những vấn đề rủi ro lớn như biến đổi khí hậu ?

Đầu tiên, đừng đánh vào các phản ứng rủi ro dựa trên cảm xúc, dựa trên cảm xúc: chúng hữu ích. Nếu bạn đang lướt web và bạn nhận thấy một cái bóng lớn ẩn nấp dưới bảng của mình, có lẽ tốt hơn là giả sử đó là một con cá mập và hành động tương ứng.

Vâng, đó có lẽ là cái bóng của hội đồng quản trị của bạn, và vâng, bạn sẽ cảm thấy ngu ngốc khi hét lên và lao xuống đất. Nhưng tốt hơn là cho rằng đó là một con cá mập và sai, hơn là cho rằng đó là bóng của bạn và sai.

Nhưng các phản ứng theo cảm xúc đối với các rủi ro lớn, dài hạn thì ít hữu ích hơn. Khi đánh giá những rủi ro này, chúng ta nên chống lại các phản ứng ruột của mình và cố gắng không bị điều khiển ngay lập tức bởi cảm giác rủi ro như thế nào.

Chúng ta nên lùi lại và dành một chút thời gian để đánh giá các câu trả lời của chính mình, cho bản thân thời gian để trả lời theo cách kết hợp nơi bằng chứng dẫn chúng ta đến. Thật dễ dàng để quên rằng không chỉ khán giả của chúng ta - có thể là bạn bè hoặc gia đình, đồng nghiệp hoặc khách hàng - những người luôn sẵn sàng ứng phó với những rủi ro như con người: đó cũng là chúng ta.

Với một chút không gian thở, chúng ta có thể thử và xem các thủ thuật và bẫy của nhận thức rủi ro và giao tiếp có thể ảnh hưởng đến phán đoán của chính chúng ta như thế nào.

Có lẽ bạn đã liên kết một cách hợp lý các cơ sở thiếu sót hoặc đã bị ảnh hưởng quá mức bởi một từ hoặc cụm từ cụ thể. Nó có thể là bộ não thống kê của bạn đã bị choáng ngợp bởi sự phẫn nộ, hoặc bạn đã cố xử lý một số con số quá nhanh.

Nếu không có gì khác, ít nhất hãy cảnh giác với tiếng la hét của mọi người. Hãy yêu táo! Mọi người nếu bạn đang cố gắng giao tiếp với một căn phòng đầy những người đam mê màu cam. Nói chuyện với mục đích chéo hoặc đơn giản là đóng sầm các quan điểm đối lập về rủi ro có lẽ là cách tốt nhất để tiêu diệt bất kì nỗ lực truyền thông rủi ro - trước cả những điều kỳ quặc khác của con người thậm chí còn có cơ hội để làm hỏng nó.

Trả lời: Giả sử bạn bắt đầu với $ 100. Tùy chọn 1 và 2 để lại cho bạn $ 75, tùy chọn 3 để lại cho bạn với $ 100 ban đầu của bạn.

Giới thiệu về Tác giả

Rod Lamberts, Phó Giám đốc, Trung tâm Nhận thức Khoa học Công cộng Quốc gia Úc, Đại học Quốc gia Úc (ANU)

Bài viết này ban đầu được xuất bản vào Conversation. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan

at

Cảm ơn đã ghé thăm Nội địa.com, ở đâu có 20,000 + những bài báo thay đổi cuộc sống quảng bá "Thái độ mới và những khả năng mới". Tất cả các bài viết được dịch sang Hơn 30 ngôn ngữ. Theo dõi đến Tạp chí Nội tâm, xuất bản hàng tuần và Cảm hứng hàng ngày của Marie T Russell. Tạp chí InsideSelf đã được xuất bản từ năm 1985.