Hãy để những con số dẫn đường cho bạn

1. Giúp bạn đánh giá rủi ro chính xác

Hôm nay mình nói chuyện với một người bạn và người đó kể cho mình rằng người đó rất mệt vì mới uống say, sau đó chạy xe từ Bình Dương về Quận 2 ở Sài Gòn (cho những bạn không rõ về địa lý, quãng đường đó là khoảng 30km). Mình lo lắng và hỏi rằng sao lại đi nguy hiểm như vậy, sao lại uống say thế, uống khoảng 5 lon, mà lại đi đường xa. Nó bảo rằng nó không sao, nó bị bao nhiêu lần rồi, say thì say chứ vẫn tự lái về được.

Và đó là tư duy của rất nhiều người khi đánh giá rủi ro, dẫn đến nhiều trường hợp tai nạn giao thông? Tại sao nhiều người đi lại không đội mũ bảo hiểm dù biết mũ bảo hiểm bảo vệ đầu mình? Hay là họ vẫn uống rượu bia rồi lái xe dù biết sẽ gây tai nạn? Hay là có những đứa bé ở quê cứ chơi dưới đường dây điện cao thế dù rất nguy hiểm mà người lớn không ngăn cản? Có phải là vì họ không nhận thức được nguy hiểm hay sao?

Nếu chúng ta nhận định những người đó là ý thức thấp và không nhận thức được sự nguy hiểm thì chúng ta đã đánh giá sai vấn đề. Những người dân đó không phải không đánh giá được sự nguy hiểm mà họ đánh giá rằng vấn đề đó hầu như không thể xảy ra. Họ sẽ hay nói với bạn như thế này:

“Tụi tui làm hoài mà, có gì đâu.”

Và đó là cách chúng ta đánh giá vấn đề. Thật ra xác suất để xảy ra tai nạn giao thông với người đi xe máy không hề cao, ít nhất là thấp hơn xác suất bạn té ngã khi chơi thể thao như bóng đá, bóng rổ. Cụ thể thì theo website Mortality Risk, chuyên đánh giá về xác suất xảy ra tai nạn chết người bởi các nguyên nhân khác nhau, thì xác suất xảy ra tai nạn với xe hai bánh ở Hoa Kỳ là 56 trên 100 000 xe. Tức cứ 100 000 người lái xe thì mới có 56 người bị tai nạn. Ở Việt Nam thì theo thống kê 7 tháng đầu năm 2016 có 11852 vụ tai nạn, và hãy giả sử là trung bình mỗi vụ tai nạn thì ảnh hưởng tới 2 phương tiện giao thông, tức có khoảng 23 ngàn xe bị tai nạn. Con số đó là vô cùng nhỏ so với 30-40 triệu phương tiện giao thông được đăng kí (chưa tính số không đăng kí) trên cả nước. Vì khả năng gặp tai nạn quá thấp và vì chúng ta đã lái xe bao năm mà không bị tại nạn, não của chúng ta lập tức mặc định là vấn đề đó hầu như không thể xảy ra. Khi bạn vội chạy xe máy đi học cho kịp giờ thi vào buổi sáng thì cái bạn lo lắng không phải là bạn có bị tai nạn hay không, cái bạn lo lắng là bạn có đến nơi kịp không, có bị cảnh sát tóm vì phóng quá tốc độ hay không. 

Những trường hợp mà xác suất xảy ra quá thấp, đến mức hầu như không có, được gọi trong xác suất thống kê là “low probability – high impact event”, tức những sự kiện có xác suất xảy ra vô cùng thấp nhưng nếu đã xảy ra thì tác động vô cùng lớn. Sai lầm của chúng ta khi đánh giá rủi ro với những sự kiện này là chúng ta chỉ quan tâm liệu nó có xảy ra hay không chứ không để ý rằng nó chỉ cần xảy ra một lần là đủ làm thay đổi cuộc sống của mình. Chỉ một lần thôi!

Và những người bị tai nạn khi say xỉn hay khi buôn bán dưới điện cao thế là vì họ nghĩ như vậy. Họ chỉ nghĩ:

“Tôi ngồi bán ở đây cả bao nhiêu năm nay, có sao đâu.”

Hay

“Nhậu xong lái xe cả bao năm nay có bị gì đâu mà lo.”

Đến lúc nó xảy ra thì nếu họ không chết cũng nằm liệt giường cả đời. Điều đó cũng tương tự với những người lái xe chạy ẩu: họ chạy ẩu bao năm nay không bị gì nên họ chủ quan, đến lúc xảy ra tai nạn thì không chỉ họ chịu thiệt thòi mà người thân, gia đình họ cũng chịu ảnh hưởng nghiêm trọng. 

Liệu tư duy nguy hiểm này chỉ gặp ở những người dân trí thấp? Không hề. Nó hiện diện ở khắp nơi. Ví dụ như báo cáo của các nhà khoa học Nhật Bản được chính phủ gửi đi điều tra tai nạn rò rỉ hạt nhân ở nhà máy hạt nhân Fukushima năm 2011 cùng với báo cáo của các nhà nghiên cứu độc lập ở các quốc gia khác đã chỉ rõ rằng: trong lúc thiết kết nhà máy, các kĩ sư vì đánh giá sự kiện động đất mạnh kết hợp với sóng thần là vô cùng thấp, thấp đến mức họ nghiễm nhiên coi rằng nó không thể xảy ra. 


Xác suất xảy ra động đất ở Fukushima được đánh giá không hề cao, xác suất xảy ra động đất mạnh kinh khủng đến 9 độ Richter, tạo ra sóng thần cao 10 mét còn thấp thấp hơn nữa, và vì hai thứ quá thấp như vậy khó có thể xảy ra cùng lúc, nên các kĩ sư đã đánh giá sai lầm là nó không thể xảy ra. Nhưng đáng lẽ họ phải lưu ý rằng cái chuyện nó xảy ra rất thấp không quan trọng bằng việc hậu quả nó xảy ra là thế nào. Nếu họ đã cân nhắc về hậu quả đó thì họ có lẽ đã thiết kế thêm các phương án đối phó với thảm họa, có thể các thiết kế đó sẽ tốn thêm vài triệu USD nhưng nó giúp giảm thiểu hàng tỷ USD khi thảm họa xảy ra. Và như chúng ta đã thấy, khi thảm họa đến và không có biện pháp phòng bị hợp lý, nó gây ra một cuộc khủng hoảng hạt nhân lớn nhất trong lịch sử ngành hạt nhân Nhật Bản, làm rối loạn cuộc sống của trăm nghìn người và gây ra thảm họa môi trường vô cùng lớn.

Nhưng điều ngược lại cũng đúng. Có những thứ tốt lành rất khó có thể xảy ra, nhưng nếu xảy ra rồi nó sẽ thay đổi gần như bộ mặt cuộc sống của chúng ta. Như là có rất nhiều công ty khởi nghiệp đã chế ra công cụ tìm kiếm online, nhưng xác suất để thành công đến cấp độ toàn cầu, xây nên một tập đoàn lớn bằng công cụ tìm kiếm là vô cùng thấp. Nhưng nếu sự kiện đó đã xảy ra, như trường hợp của Google, thì nó thay đổi toàn bộ bộ mặt của Internet toàn cầu. Hay có rất nhiều công ty đã tham vọng đánh bại mô hình taxi truyền thống, một điều vô cùng khó. Bạn nên nhớ là tạo ra một mô hình kinh doanh mới thì khó gấp trăm lần là cải thiện cái cũ, đó là lý do vì sao bạn thấy ở Việt Nam 3, 4 năm trước người ta chỉ đăng tin về việc các hãng taxi mới được mở ra và cạnh tranh với hãng taxi cũ. Thế rồi cái sự kiện hiếm hoi cũng xảy ra, Uber và sau đó là Grab đã thành công và vươn lên, thay đổi toàn bộ bộ mặt của việc kinh doanh taxi toàn cầu.

Bài học rút ra cho chúng ta là trong cuộc sống hằng ngày, khi ai đó rủ bạn làm những điều vô cùng mạo hiểm hay nguy hiểm không cần thiết, như đua xe trong nội thành, hay chế tạo thử thuốc nổ, hay uống rượu say rồi tắm biển và bảo với bạn rằng:
“Yên tâm không sao đâu, tao thử nhiều rồi.”
Thì bạn nên nhớ cái chính cần cân nhắc là hậu quả nếu nó xảy ra, chứ không phải là việc nó chưa hề xảy ha.

Còn với những ai tham vọng theo đuổi cái mới, những ước mơ to lớn, nếu bạn thành công thì tác động của bạn sẽ rất rất là lớn, cho cả bản thân bạn và cho xã hội bạn sống.

2. Giúp bạn nhìn ra điểm dị biệt 
Nếu ai đã đọc về điểm dị biệt của Malcom Gladwell hẳn sẽ rõ về khái niệm này. Mình chỉ viết tóm tắt lại. Khi chúng ta không rành về xác suất thống kê, chúng ta sẽ dễ đánh giá sai rủi ro của vấn đề. Ví dụ như câu chuyện phổ biến đó là Bill Gates và Mark Zuckerberg bỏ ngang đại học để lập nghiệp và thành công dễ khiến người ta suy nghĩ rằng họ cũng có thể làm được như vậy. Nhưng nếu chúng ta lên danh sách các tỉ phú chúng ta sẽ thấy Bill và Mark là những điểm dị biệt vì trong hàng trăm ngàn người bỏ học để lập nghiệp, chỉ có vài chục ngàn thành công, và trong vài chục ngàn thành công đó chỉ có 10 người là thành tỷ phú. Mười người đó là điểm dị biệt. Nếu chúng ta đánh giá khả năng thành công hay thất bại của mình dựa theo điểm dị biệt đó thì chúng ta sẽ dễ dàng đánh giá quá cao khả năng thành công và đánh giá quá thấp khả năng thất bại.

Các nhà phân tích thường tìm điểm dị biệt vì nó có rất nhiều ý nghĩa và ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực như phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính, viễn thông…; phân tích hành vi khách hàng, người tiêu dùng; phát hiện bệnh tật (các bất thường thường được quan tâm trong y học vì có khả năng bị bệnh cao).

Như vậy khi bạn muốn theo đuổi một ngành học hay đam mê nào đó, lựa chọn an toàn (nhấn mạnh là an toàn) là bạn đừng so với một người đã vô cùng thành công và đặt kì vọng thành như người đó. Hãy tìm các dữ liệu thống kê về nghề nghiệp để hiểu rõ hơn về con đường sắp tới bạn đi. Ví dụ như bạn muốn thành lập công ty thương mai điện tử thì bạn đừng chỉ nhìn vào Amazon hay Alibaba hay Lazada mà hãy lục lọi số liệu ghi chép về tỷ lệ thành công, thất bại của hàng trăm, hàng ngàn công ty thương mại điện tử ở các quốc gia khác nhau và ở Việt Nam để hiểu rõ hơn về tỷ lệ thành công hoặc thất bại khi kinh doanh trong mảng này.

Do đó khi người khác nói với bạn rằng: “Mày làm nghề này đi, tao biết chị này làm có thu nhập mỗi tháng cả 50 triệu.” thì hãy tìm hiểu kỹ về nghề đó, xem là hàng trăm, nghìn người khác làm nghề đó lương bao nhiêu hay ai cũng được 50 triệu. Khả năng cao là bạn rơi vào đám đông còn lại hơn là cô gái kia.

3. Giúp bạn hiểu về những số liệu qua Định lí Bayes

Để hiểu hơn về định lý vô cùng hữu ích này, hãy tham khảo lời giải thích của Nghiên cứu sinh Khoa Xác Suất Thống Kê của Đại Học Stanford, Michael Hochster.

Bạn cùng phòng của bạn khá là lười và đang cố gắng thuyết phục bạn rằng tiền không mang lại hạnh phúc bằng cách đưa ra dẫn chứng số liệu của Đại học Harvard nói rằng chỉ có 10% số người hạnh phúc là người giàu.

Sau khi ngồi suy nghĩ một chút, bạn nhận ra rằng cái số liệu này không thuyết phục lắm. Cái mà bạn muốn biết là bao nhiêu phần trăm số người giàu là hạnh phúc. Số liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vấn đề là liệu giàu lên thì có hạnh phúc hơn không.

Định lý Bayes chỉ bạn cách tìm ra đáp án cho vấn đề này, bằng cách đảo ngược thống kê dựa vào hai thông tin bổ sung sau:

-Phần trăm số người hạnh phúc trên tổng số người điều tra.

-Phần trăm số người giàu trên tổng số người điều tra.

Ý chính của định lý Bayes là tính ngược số liệu sử dụng tỷ lệ tổng. Định lý nói rằng nhóm người hạnh phúc trong những người giàu (số bạn cần tìm) là nằm trong nhóm những người hạnh phúc và giàu (nhóm 10% trong nghiên cứu của trường Harvard), nhân với tỷ lệ người hạnh phúc, chia cho tỷ lệ người giàu.

Như vậy hãy giả sử:

-40% số người được điều tra nói họ hạnh phúc.

-5% trong số người được điều tra là người giàu.

Và nếu số liệu từ Harvard là chính xác thì phần trăm số người hạnh phúc trong tổng số những người giàu là:

10% x (40/5) = 80%

Như vậy trong những người giàu, 80% là hạnh phúc.

Bạn có thể đưa số liệu vào để làm rõ hơn. Để đơn giản vấn đề, giả sử số người điều tra là 1000 người. Dựa theo số liệu trên, 400 người là hạnh phúc (40% của 1000), và số liệu của Harvard cho thấy chỉ có 40 người trong đó là người giàu (10% của 400). Như vậy có 40 người vừa giàu vừa hạnh phúc. Còn theo số liệu thứ 2, 5% trong đó là người giàu, tức 50 người (5% của tổng 1000 người), như vậy tỷ lệ người vừa giàu vừa hạnh phúc trên tổng số người giàu là 40/50 hay 80%, trùng khớp với con số ta đã tính ở trên.

Nên vậy chúng ta rút ra kết luận là có thể trong những người hạnh phúc có ít người giàu nhưng nếu bạn giàu thì khả năng rất cao bạn sẽ là người hạnh phúc!

Bổ sung:
Vấn đề người giàu và hạnh phúc trên có thể được viết theo ngôn ngữ của Toán như sau.  

Hãy tìm xác suất một người là hạnh phúc, với điều kiện là người đó giàu. Cụ thể:

P(A) = Xác suất một người đó là hạnh phúc. Ta có 0.4

P(B) = Xác suất một người đó là giàu. Ta có 0.05

P(B|A) = Xác suất để một người ta bốc ngẫu nhiên là giàu, nếu biết rằng người đó nằm trong nhóm người hạnh phúc. Ta có 0.1 (dữ liệu từ trường Harvard).

Vậy phải tìm P(A|B) = Xác suất một người là hạnh phúc, khi ta đã biết điều kiện là người đó giàu.

Dùng công thức P(A|B) = (P(B|A).P(A))/P(B) ta tính ra P(A|B) = 0.8. 

Tham khảo thêm:

Số vụ tai nạn giao thông ở Việt Nam

Tỷ lệ tai nạn xe ở Mỹ

Bài học từ vụ phun trào núi lửa Eyjafjallajökull - một sự kiện "low probability - high impact" đăng trên tạp chí Forbes

Sách Những Kẻ Xuất Chúng của Malcolm Galdwell 

Phân tích về sự phát triển của các công ty thuộc Điểm Dị Biệt - Harvard Business Review

Hiểu về định lý Bayes 

 

139
13426 lượt xem
139
33
33 bình luận