Bias Bias Dalam Kehidupan Sehari-Hari
Dalam kehidupan sering tidak anda melihat orang orang yang memiliki pekerjaan yang hebat, kekayaan yang besar, dan talenta yang membuat Anda ingin seperti mereka? Contohnya, saya dulu ingin menjadi pilot, gk tahu caranya gimana, gk tahu butuh apa aja, tapi pengen banget jadi pilot. Yang pertama saya riset adalah “cara menjadi pilot”, atau mungkin “Hal-hal yang perlu dipelajari untuk menjadi pilot”, tetapi tidak “Berapa kesempatan saya menjadi pilot”. Saya menjadi mengingat pepatah seseorang
..Taylor Swift telling you to follow your dreams is like a lottery winner telling you, ‘Liquidize your assets; buy Powerball tickets — it works!’
-Bo Burnham
Atau mungkin versi Bahasa Indonesianya bisa saya ubah menjadi:
Tompi memberi tahu semua dokter Indonesia untuk lupakan pekerjaannya dan bernyanyi mengikuti impian mereka untuk bernyanyi saja sama seperti orang yang menang lotere mengatakan habiskan saja tabunganmu dan beli tiket lotere bersamaku.
Ini bias pertama yang akan saya bahas, Survivorship Bias. Pada dasarnya kita selalu melihat orang yang terlihat pertama, atau sesuatu yang pertama kali terlihat di mata. Mereka yang sukses, mereka yang terlihat di televisi, mereka yang kaya. Tidak pernah mereka yang gagal ingin mendapatkan hal tersebut. Contoh paling populer tentang bias ini adalah di militer Amerika Serikat ketika sedang perang dunia kedua. Militer Amerika Serikat melakukan survei pesawat-pesawat perang mereka yang berhasil pulang dari pertempuran dan mulai mencatat letak-letak lubang peluru yang terbentuk. Hasilnya merupakan berikut
Ketika militer Amerika Serikat menerima gambar tersebut, mereka berpikir mereka butuh untuk memperkuat bagian yang titik-titiknya menumpuk. Dan saya yakin secara sekilas Anda juga berpikir demikian, jelas lah titik-titik tersebut merupakan lokasi tembakan yang tercatat, berarti kita perlu perkuat di daerah tersebut dong? Coba pikir kembali, data yang diterima merupakan pesawat yang kembali dari peperangan, data yang dicatat merupakan lubang peluru yang terdapat di pesawat. Pesawat-pesawat yang didata hanya dapat kembali dari peperangan justru karena lubang-lubang peluru terdapat di daerah yang terlihat titik-titiknya menumpuk. Coba lihat gambarnya kembali, mengapa tidak ada titik-titik di bagian kokpit? bukannya kalau sang pilot tertembak pesawat mestinya tidak selamat? lantas kalau kita terapkan prinsip memperkuat bagian yang titik-titiknya menumpuk mengapa kita tidak akan memperkuat bagian tersebut? terlihat jelas bukan salah paham kita. Kita selalu mengambil kesimpulan dengan hal yang kita lihat pertama kali. “Tetapi kan ini ketika perang dunia kedua, tentunya tidak ada hal seperti ini sekarang” Oh tetapi tentunya ada. Misalnya, seseorang bisa saja menemukan tetangga yang terkena Covid19, tetapi, syukurlah, sembuh tanpa konsekuensi besar dan seseorang tersebut menyimpulkan bahwa Covid19 tidaklah berbahaya. Ketika hal ini terjadi, terdapat bias-bias yang bekerja dalam kesimpulan yang ditarik, Survivorship Bias merupakan salah satunya.
Bias kedua yang ingin saya bicarakan merupakan Confirmation Bias. Pada dasarnya, confirmation bias merupakan kebiasaan kita untuk hanya mengingat, mencari, dan menginterpretasi fakta-fakta yang selaras dengan pendapat kita.
Dengan mengikuti contoh yang sudah saya berikan di atas, mungkin saja orang yang disebut sudah berpikir terlebih dahulu bahwa Covid19 tidaklah berbahaya, dan menggunakan contoh tetangganya untuk membuktikan pendapat tersebut. Tidak melihat berapa orang yang telah direnggut nyawanya karena penyakit yang sama. Jadi apabila orang tersebut melihat data-data covid19
Bias ketiga yang ingin saya bahas merupakan Dunning-kruger effect. Intinya cukup simpel, bila Anda tahu sedikit saja tentang suatu hal, Anda bisa saja memiliki ilusi Anda tahu segalanya sehingga mempunyai kepercayaan diri yang lebih tinggi dari seharusnya. Lihatlah chart di bawah ini
Kita bisa lihat titik tertinggi kurva memiliki anomali setelah melewati titik “Know Nothing” atau tidak mengetahui apa-apa. Di sini terjadi yang saya sebutkan tadi, karena seseorang hanya mengetahui sedikit apa yang ia pelajari tetang sesuatu, ia anggap ia sudah mengetahui segalanya dan kepercayaan dirinya meroket. Hal ini bisa kita terapkan di contoh yang baru. Bilang saja seseorang melakukan riset tentang efikasi vaksin sekitar 60% untuk AstraZenecca. Ia menyimpulkan untuk lebih baik melewati vaksin ini dan menunggu untuk mendapatkan vaksin dari produsen lain seperti dari Pfizer yang dia cari memiliki efikasi sekitar 88% untuk jumlah dosis yang sama. Yang ia tidak sadari merupakan vaksin memiliki fungsi lainnya yaitu mencegah kematian. Kedua vaksin memiliki survival rate yang relatif sama yaitu 93% dan 96% berurutan. Kedua vaksin dapat mencegah kematian anda dari Covid19 yang cukup tinggi. Akan tetapi, akses Anda ke vaksin tertentu pasti berbeda. Di Indonesia sekarang, hanya terdapat akses ke vaksin Astrazenecca dan belum mendapat akses ke Pfizer. Pfizer supplynya akan datang ke Indonesia nanti tetapi belum jelas akan pendistribusiannya. Tentu saja, bila Anda ke pakar manapun, mereka akan menjawab vaksin merupakan vaksin yang sekarang Anda bisa ambil. Karena pada kondisi genting seperti sekarang, memiliki imunitas terhadap virus Covid19 dapat membantu penyebaran virusnya (Mengurangi R-Naught).
Lantas, solusinya apa?
Menurut saya, mudah sih, terbukalah untuk menjadi salah dan ketahuilah bahwa setiap orang di luar sana pasti ada yang lebih mengetahui kebenaran dibandingkan anda, dan carilah kesalahan dan orang tersebut.
Dengan menjadi terbuka untuk kesalahan, kita bisa lebih mudah menerima fakta-fakta yang berkontradiksi dengan pendapat kita. Dan dari situ kita bisa juga menarik kesimpulan yang lebih benar. Ketahuilah juga terdapat orang yang lebih mengetahui kebenaran di luar sana dibandingkan diri kita, dengan itu kita bisa berargumen bersama, misalnya dalam diskusi online, untuk meraih conclusion yang lebih sempurna juga.
Kita juga bisa melihat Tetapi yang paling penting adalah untuk mencari orang dan fakta tersebut secara aktif. Hampir semua informasi yang kita dapat merupakan hasil dari suatu echo chamber. Tugas kita adalah mencari informasi di luar chamber tersebut, membandingkannya dengan informasi yang telah kita punya dan observasi sendiri, dan menarik kesimpulan terbaik.
Hal yang dapat kita lakukan selagi melakukan riset lainnya merupakan ketahui bahwa kita akan memilik bias. Jadi yang biasanya saya pikirkan adalah “Oh, ini bisa jadi saya hanya mendapatkan informasi yang ini sehingga masuk ke dalam bias X”. Tentu saja, bias X bisa saja bias apapun, sehingga saya rekomendasikan untuk mencari-cari informasi tentang bias sehingga lebih mengetahui jika anda sudah jatuh ke dalam suatu lubang.
Bila kita menambahkan pelajaran-pelajaran di atas ke dalam sistem pendidikan kita, saya yakin penduduk akan lebih open-minded dan terbuka dalam hal-hal baru.