Linda, nữ, 31 tuổi, độc thân, thông minh, thẳng thắn, học triết học, quan tâm đến công lý xã hội và từng tham gia biểu tình phản đối vũ khí hạt nhân. Trường hợp nào có khả năng xảy ra hơn?
(A) Linda là nhân viên ngân hàng
(B) Linda là nhân viên ngân hàng và là nhà nữ quyền.
Hãy khoan đọc nội dung tiếp theo. Dành 30 giây để suy nghĩ và chọn câu trả lời!
Đây là bài toán tình huống được hai nhà tâm lý học Daniel Kahneman và Amos Tversky đưa ra năm 1983, một câu hỏi tưởng chừng đơn giản, nay được biết đến với tên "bài toán Linda".
Câu hỏi trên được sử dụng khảo sát ý kiến và theo thống kê, nếu bạn chọn phương án (B) thì bạn thuộc nhóm 80-90% từng chọn giống bạn. Điều này nghe có vẻ hợp lý, vì mô tả của Linda khớp với hình ảnh một nhà nữ quyền. Nhưng về mặt xác suất, đây lại là câu trả lời sai.
Trong toán xác suất, khả năng xảy ra của một sự kiện đồng thời hai điều kiện (A) và (B) luôn nhỏ hơn hoặc bằng khả năng xảy ra của một trong hai điều kiện đơn lẻ (A). Điều khiến chúng ta chọn sai là tính điển hình (representativeness heuristic), hay nói cách khác là thói quen phán đoán dựa trên mức độ giống với một hình mẫu quen thuộc, thay vì dựa vào logic hoặc dữ liệu. Bộ não chúng ta bỏ qua logic xác suất và bị cuốn theo câu chuyện nghe "hợp lý" hơn là phép tính đúng.
Điều này phản ánh thói quen suy luận phổ biến: chúng ta thường bị dẫn dắt bởi câu chuyện trông "đúng kiểu" hơn là sự thật. Đây chính là cánh cửa dẫn tới vô số ngộ nhận nguy hiểm, đặc biệt trong thời đại mạng xã hội. Trên Facebook, TikTok hay X, một dòng trạng thái đi kèm vài bức ảnh và câu chuyện cảm động thường khiến người ta chia sẻ, bày tỏ đồng tình mạnh mẽ, ngay cả khi nội dung ấy sai lệch hoặc bị cắt xén. Cũng như với bài toán Linda, chúng ta phản ứng dựa trên "tính điển hình" và cảm xúc, chứ không dựa trên bằng chứng.
Hãy nhớ lại những lần cộng đồng mạng lên án một cá nhân chỉ qua một đoạn video vài chục giây, cắt từ một tình huống dài hơn và phản ánh đầy đủ chi tiết của tình huống. Hình ảnh ấy có thể khớp với khuôn mẫu mà người xem tin là "người xấu" và thế là sự phẫn nộ lan truyền, bất chấp bối cảnh thật có thể hoàn toàn khác. Giống như trong bài toán Linda, chúng ta dễ tin vào câu chuyện trông hợp lý nhất với ấn tượng ban đầu, rồi bỏ qua khả năng các dữ kiện đơn giản hơn, ít "drama" hơn, nhưng lại đúng hơn.
Không chỉ trong đời sống xã hội, ngộ nhận kiểu này còn len lỏi vào các vấn đề kinh tế, chính trị. Một chính sách "nghe hợp lý" dễ được ủng hộ hơn là một giải pháp dung hòa, dù dữ liệu cho thấy cách tiếp cận mềm dẻo hiệu quả hơn. Khi cảm xúc và hình ảnh gắn với khuôn mẫu lấn át phân tích lý tính, người ta nghiêng về phương án thỏa mãn trực giác và bị chi phối bởi cách nghĩ cảm tính, giống như việc chọn (B) thay vì (A) trong bài toán Linda. Đây cũng là lý do các nhà hoạch định chính sách đôi khi ưu tiên những giải pháp "có tính biểu tượng" hơn là dựa vào số liệu thống kê khô khan.
Trong thương mại, các nhà quảng cáo hiểu rõ điểm yếu này. Một sản phẩm "hữu cơ và không chứa đường" thường được xem là tốt hơn sản phẩm chỉ "hữu cơ", dù đặc điểm thứ hai chẳng liên quan nhiều đến giá trị cốt lõi. Người tiêu dùng bị thuyết phục bởi việc cộng thêm một nhãn tích cực, giống như cách họ tin rằng Linda là "nhân viên ngân hàng và nhà nữ quyền" khả thi hơn chỉ là "nhân viên ngân hàng".
Vấn đề trở nên nguy hiểm khi thông tin sai lệch được lan truyền nhanh chóng và được củng cố bởi hiệu ứng đám đông. Chúng ta không chỉ tin vào câu chuyện hợp lý trong mắt mình, mà còn thấy an tâm hơn khi hàng nghìn người khác tin như thế. Mỗi lượt chia sẻ là một lớp củng cố, khiến niềm tin ban đầu khó bị lung lay, dù sau đó xuất hiện bằng chứng phản bác. Một nghiên cứu của MIT (2018) cho thấy tin giả trên Twitter lan truyền nhanh hơn 70% so với tin thật, và nguyên nhân chính là vì nó "nghe hấp dẫn" và khớp với khuôn mẫu niềm tin sẵn có.
Không chỉ "bẫy Linda", còn nhiều thiên kiến nhận thức khác khiến chúng ta dễ dàng bị dẫn dắt. Chẳng hạn, thiên kiến xác nhận (confirmation bias) - tức là xu hướng tìm kiếm và tin vào những thông tin củng cố niềm tin sẵn có. Một người đã tin rằng "mọi chính trị gia đều tham nhũng" sẽ dễ dàng chia sẻ bất cứ bài viết, hình ảnh nào khớp với niềm tin đó, bất chấp tính xác thực. Thiên kiến này thường kết hợp với bẫy Linda để củng cố thêm sự ngộ nhận.
Một dạng khác là thiên kiến sẵn có (availability heuristic) - xu hướng đánh giá khả năng xảy ra của một sự kiện dựa trên những ví dụ dễ nhớ, thay vì dữ liệu khách quan. Ví dụ, nếu gần đây báo chí đưa tin nhiều về tai nạn máy bay, nhiều người sẽ nghĩ đi máy bay nguy hiểm hơn xe máy, dù thống kê cho thấy ngược lại.
Bài toán Linda tưởng chỉ là một thí nghiệm tâm lý, nhưng thực chất nó là tấm gương phản chiếu cách con người xử lý thông tin. Trong thế giới số, nơi câu chuyện hấp dẫn lan đi nhanh hơn sự thật, nhận thức được điểm yếu này chính là bước đầu để tự bảo vệ mình.
Trước mỗi thông tin, đặc biệt là những thông tin khơi gợi cảm xúc mạnh, hãy tự hỏi: "Mình đang đánh giá sự việc dựa trên xác suất và bằng chứng, hay chỉ vì nó nghe hợp lý?". Câu trả lời cho câu hỏi đó có thể giúp chúng ta tránh rơi vào những bẫy nhận thức nguy hiểm, cả trên mạng lẫn ngoài đời.
Trương Đình Thăng