Open Randomness Wagenaar, 1972

Yazı mı tura mı: rastgele olabilir misin?

Rastgele davranmak kolay gibi görünür; ama insanlar yazı turayı taklit ederken de, sonucu tahmin ederken de neredeyse hep aynı izi bırakır.

3 dkto take part 3responses Anonymousno sign-up needed
HTTHTHHTHTTHTHTTHHTHTHTT
EXP. 009

Rastgele davranabilir, şansı tahmin edebilir ve bir insanın ürettiği diziyi gerçek bir paradan ayırt edebilir misin?

Loading the experiment… It needs JavaScript to run; you can still read the science box and the article below.

Play again, climb higher

Leaderboard.

  1. No one is on the leaderboard yet. Be the first.
Only volunteers appear on the leaderboard. Your anonymous plays are linked to your account when you volunteer.Volunteer randomness score · each person’s best play counts · “Today” resets every midnight (Istanbul time)
Take part first.

Reading the science could sway your answer. Everything unlocks once you take part, but you can read it now if you prefer.

Back to the experiment
Science box

Gerçek şans sana fazla düzenli görünür; senin şansın ise fazla düzenlidir.

What we measure

Ürettiğin 20 atışlık dizide iki şeye bakıyoruz: değişim oranı (bir atıştan sonrakine Yazı'dan Tura'ya ya da tersine geçme sıklığı; adil bir parada beklenen değer 0,5) ve en uzun seri (art arda gelen aynı sonuçların en uzunu). Sonra seni bilgisayarın attığı binlerce gerçek rastgele 20'lik diziyle karşılaştırıyoruz. İkinci elde gerçek rastgele bir paranın 20 atışını izliyor ve her atıştan önce sonucu tahmin ediyorsun; aynı sonuç art arda geldikten sonra tersini tahmin etme eğilimine, yani kumarbaz yanılgısına bakıyoruz. Üçüncü elde üç kez iki dizi gösteriyoruz: biri bilgisayarın attığı gerçek bir dizi, diğeri daha önce bir ziyaretçinin ürettiği dizi. Sıralama 1. eldeki rastgelelik puanına (değişim oranının 0,5'e ve en uzun serinin beklenen değere yakınlığı) ve 3. eldeki doğru sayısına göre yapılıyor.

What the research says

Wagenaar (1972) o güne kadarki çalışmaları eleştirel bir gözle derleyerek insanların rastgele dizi üretmekte sistematik olarak başarısız olduğunu gösterdi. Falk ve Konold'un (1997) derlediği çalışmalarda insanların ürettiği dizilerde değişim olasılığı 0,56 ile 0,63 arasında, çoğunlukla 0,58-0,61 civarındaydı; en rastgele görünen diziler de yaklaşık 0,6 değişim oranına sahip olanlardı. 3.429 kişiyle yapılan çevrim içi bir çalışmada (Gauvrit ve ark., 2017) rastgele davranabilme becerisi 25 yaş civarında zirve yaptı ve 60 yaş civarında düşmeye başladı. Hesapladığımız değerlere göre adil bir parayla 20 atışta beklenen en uzun seri yaklaşık 4,7; dizilerin yaklaşık yüzde 77'sinde en az 4'lük, yüzde 46'sında en az 5'lik bir seri çıkıyor. Kumarbaz yanılgısı yalnızca laboratuvarda değil, gerçek kumarhanede de görüldü: Croson ve Sundali (2005), Reno'daki bir kumarhanede 139 oyuncunun 18 saatlik rulet oyununu (904 çevirme, 24.131 bahis) video kayıtlarından inceledi; aynı sonucun 5 ya da daha fazla kez art arda gelmesinden sonra oyuncular anlamlı biçimde seriye karşı oynadı ve 6 ya da daha uzun serilerden sonra bahislerin %85'i serinin biteceği yönündeydi. Ayton ve Fischer (2004) rulet benzeri bir tahmin görevinde aynı renk art arda geldikçe katılımcıların o rengi yeniden tahmin etme olasılığının düştüğünü, buna karşılık kendi tahminleri art arda tuttukça tahminlerine güvenlerinin arttığını buldu.

Why it happens

Kahneman ve Tversky'nin (1972) temsil edicilik sezgisine göre, rastgele bir dizinin kısa bir parçasının da “rastgele görünmesini”, yani yarı yarıya ve iyice karışık olmasını bekleriz. Bu yüzden uzun serilerden kaçınıp sık sık taraf değiştiririz. Bunun arkasında kumarbaz yanılgısı da yatar: üç tura geldikten sonra “artık yazı gelir” diye düşünmek. Oysa paranın hafızası yoktur. Ayton ve Fischer'e göre kumarbaz yanılgısı, doğadaki pek çok olayın 'iadesiz çekiliş' gibi işlemesinden, yani bir şey çok tekrarlandıktan sonra azalma eğiliminde olmasından öğrenilmiş bir beklenti olabilir; bu beklenti hafızası olmayan bir paraya uygulanınca yanılgıya dönüşür. 'Hangisi insan?' elinde ise Falk ve Konold'un (1997) bulgusu devreye girer: insanlar yaklaşık 0,6 değişim oranlı dizileri en rastgele bulduğu için gerçek paranın uzun serileri insan yapımı, insanın fazla karışık dizisi ise rastgele görünebilir.

Limitations

20 atış tek bir kişi hakkında hüküm vermek için kısadır: gerçek bir parada bile değişim oranı çoğu zaman 0,32 ile 0,68 arasında dalgalanır. Ayrıca Nickerson (2002) sonuçların talimatlara çok bağlı olduğunu ve “insanlar rastgele olamaz” iddiasının sanıldığı kadar güçlü olmadığını vurgular. 2. elde para yalnızca 20 kez atılıyor ve uzun seriler her kişide çıkmayabilir; seriden sonraki tahmin eğilimini kişi düzeyinde değil, kalabalık düzeyinde birleştirerek değerlendiriyoruz. Ayrıca kısa dizilerde 'seriden sonra ne geldiğini' saymak yanıltıcıdır: Miller ve Sanjurjo (2018), sonlu dizilerde bir seriden sonraki sonuçların oranını hesaplamanın ince ama önemli bir yanlılık taşıdığını kanıtladı. Bu yüzden tahminlerini paranın kendi kısa dizisiyle değil, 0,5'lik sabit beklentiyle karşılaştırıyoruz.

~0,56-0,63 (çoğunlukla ~0,6)İnsanların ürettiği dizilerde değişim oranı (adil para: 0,5)Falk ve Konold, 1997
~0,6En rastgele görünen dizilerin değişim oranıFalk ve Konold, 1997
~4,7 (en sık: 4)Adil para, 20 atış: beklenen en uzun seri (hesaplandı)Wagenaar, 1972
~%46Adil para, 20 atış: en az 5'lik seri görülme olasılığı (hesaplandı)Wagenaar, 1972
%85 (gerçek kumarhane verisi, 139 oyuncu)Rulette 6 ya da daha uzun seriden sonra seriye karşı oynanan bahislerCroson ve Sundali, 2005
  1. Wagenaar, W. A. (1972). Generation of random sequences by human subjects: A critical survey of literature. Psychological Bulletin, 77(1), 65–72. View source ↗
  2. Falk, R., & Konold, C. (1997). Making sense of randomness: Implicit encoding as a basis for judgment. Psychological Review, 104(2), 301–318. View source ↗
  3. Nickerson, R. S. (2002). The production and perception of randomness. Psychological Review, 109(2), 330–357. View source ↗
  4. Kahneman, D., & Tversky, A. (1972). Subjective probability: A judgment of representativeness. Cognitive Psychology, 3(3), 430–454. View source ↗
  5. Gauvrit, N., Zenil, H., Soler-Toscano, F., Delahaye, J.-P., & Brugger, P. (2017). Human behavioral complexity peaks at age 25. PLOS Computational Biology, 13(4), e1005408. View source ↗
  6. Neuringer, A. (1986). Can people behave “randomly?”: The role of feedback. Journal of Experimental Psychology: General, 115(1), 62–75. View source ↗
  7. Croson, R., & Sundali, J. (2005). The gambler's fallacy and the hot hand: Empirical data from casinos. Journal of Risk and Uncertainty, 30(3), 195–209. View source ↗
  8. Ayton, P., & Fischer, I. (2004). The hot hand fallacy and the gambler's fallacy: Two faces of subjective randomness? Memory & Cognition, 32(8), 1369–1378. View source ↗
  9. Miller, J. B., & Sanjurjo, A. (2018). Surprised by the hot hand fallacy? A truth in the law of small numbers. Econometrica, 86(6), 2019–2047. View source ↗

İnsan zihni rastgele olabilir mi?

Birine “aklından rastgele bir yazı tura dizisi söyle” dediğinde, çoğu insan bunun kolay olduğunu düşünür. Ne de olsa rastgele olmak, hiçbir kurala uymamak demek değil mi? Ama psikologlar onlarca yıldır bu görevin insanlar için şaşırtıcı derecede zor olduğunu biliyor. İnsanların ürettiği diziler, gerçek şansın ürettiklerinden belirgin biçimde farklıdır ve bu fark neredeyse herkeste aynı yöndedir.

Hollandalı psikolog Willem Wagenaar 1972'de Psychological Bulletin'de bu alandaki çalışmaları eleştirel bir gözle derledi. Vardığı sonuç netti: insanlar rastgele dizi üretmeye çalıştıklarında, kendilerinden habersiz düzenler yaratırlar. Sonraki derlemelerin de vurguladığı en yaygın hata hep aynıdır: fazla değiştirmek.

Fazla değiştirme: 0,5 yerine 0,6

Bir dizinin değişim oranı, art arda iki atışın birbirinden farklı olma sıklığıdır. 20 atışta 19 geçiş vardır; adil bir parada bunların ortalama yarısı, yani 9-10 tanesi değişim olur. Ruma Falk ve Clifford Konold 1997'de Psychological Review'da yayımladıkları makalede onlarca yıllık çalışmayı bir tabloda topladılar. İnsanların ürettiği dizilerde değişim oranı 0,56 ile 0,63 arasındaydı. Bunun da ötesinde, insanlara hazır diziler gösterip “hangisi en rastgele?” diye sorulduğunda da en çok yaklaşık 0,6 değişim oranına sahip diziler seçiliyordu.

Yani mesele sadece üretmekte zorlanmak değil; rastgeleliğin neye benzediğine dair zihnimizdeki resmin kendisi kaymış. Gerçek bir yazı tura dizisi bize fazla “kümelenmiş” görünür; bizim ürettiğimiz, fazla karışık dizi ise rastgele görünür.

Uzun serilerden korkmak

Fazla değiştirmenin doğal sonucu, uzun serilerden kaçınmaktır. Çoğu insan art arda dört ya da beş kez aynı sonucu yazmaya çekinir, çünkü bu “rastgele değilmiş gibi” görünür. Oysa matematik başka bir şey söyler. Biz 20 atışlık bütün olası dizileri tek tek hesapladık: adil bir parada beklenen en uzun seri yaklaşık 4,7'dir. Dizilerin yaklaşık yüzde 77'sinde en az 4, yaklaşık yüzde 46'sında en az 5 art arda aynı sonuç vardır. En uzun serinin 3 ya da daha kısa kalma olasılığı ise sadece yaklaşık yüzde 23.

Yani dizinde hiç 4'lük seri yoksa, bu seni rastgele değil, aksine biraz fazla “dikkatli” gösteriyor olabilir. Aynı şekilde, Yazı ve Tura sayılarının tam 10'a 10 çıkması da gerçek bir parada sanıldığı kadar sık görülmez; küçük dengesizlikler şansın doğal bir parçasıdır.

Neden böyle yapıyoruz?

Daniel Kahneman ve Amos Tversky 1972'de bu yanılgıları “temsil edicilik” sezgisiyle açıkladılar. Bir şeyin olasılığını, onu üreten sürece ne kadar benzediğine bakarak tahmin ederiz. Adil bir paranın uzun vadede yarı yarıya sonuç verdiğini biliriz ve bunun en kısa dizilerde bile görünmesini bekleriz. Tversky ve Kahneman bu beklentiye esprili bir adla “küçük sayılar yasası” demişti: büyük sayılarda geçerli olan dengenin, küçük örneklerde de kendini göstermesi gerektiği yanılgısı.

Kumarbaz yanılgısı da aynı kökten gelir. Rulette art arda beş kez kırmızı geldiyse siyahın “sırası geldiğini” düşünmek, paranın ya da rulet tekerinin geçmişi hatırladığını varsaymaktır. Bir dizi üretirken de aynısını yaparız: birkaç tura yazdıktan sonra içimizden bir ses “şimdi yazı yazmalısın” der. Bir başka açıklama da çalışma belleğiyle ilgilidir: aklında yalnızca son birkaç atışı tutarsın ve o küçük pencerenin dengeli görünmesine çalışırsın.

Rastgelelik yaşla değişiyor mu?

Nicolas Gauvrit ve arkadaşları 2017'de PLOS Computational Biology'de, 4 ile 91 yaş arasında 3.429 kişinin çevrim içi katıldığı bir çalışma yayımladı. Katılımcılar, aralarında başkasına “rastgele görünecek” 12 yazı tura atışı üretmenin de bulunduğu beş farklı rastgelelik görevi yaptı. Araştırmacılar dizilerin ne kadar karmaşık olduğunu algoritmik karmaşıklık denen bir ölçüyle (bir diziyi üreten en kısa programın uzunluğu fikri) tahmin etti. Sonuç: rastgele davranabilme becerisi yaklaşık 25 yaşında zirveye ulaştı ve 60 yaş civarında düşmeye başladı.

Yazarların özetine göre cinsiyet, dil ya da eğitim değil, asıl belirleyici yaştı; bazı görevlerde istatistik sezgisi ve paranormal inançlarla küçük ilişkiler de görüldü. Yazarlar bunu, rastgele üretmenin aslında üst düzey bilişsel becerilere, örneğin alışkanlık haline gelen kalıpları bastırmaya ve dikkati sürdürmeye dayandığının bir işareti olarak yorumluyor.

Üç kez tura geldi, şimdi ne gelir?

İkinci elde rolün değişiyor: diziyi sen üretmiyorsun, gerçek rastgele bir paranın sonuçlarını izliyor ve her atıştan önce tahmin ediyorsun. Paranın hafızası olmadığı için hiçbir tahmin stratejisi uzun vadede yarıdan fazlasını tutturamaz. Yine de insanların tahminleri rastgele değildir. Peter Ayton ve Ilan Fischer 2004'te katılımcılara bilgisayardaki rulet benzeri bir oyunun 200 sonucunu tek tek tahmin ettirdi: aynı renk art arda geldikçe katılımcıların o rengi yeniden tahmin etme olasılığı düştü. Seri uzadıkça 'artık değişir' beklentisi güçleniyordu.

Aynı deneyde ilginç bir ayna görüntüsü de vardı: katılımcıların kendi tahminleri art arda tuttukça tahminlerine güvenleri arttı. Paranın serisinin biteceğine, kendi şanslı serilerinin ise süreceğine inanmak, kumarbaz yanılgısı ile 'sıcak el' inancının aynı kişide yan yana yaşayabildiğini gösteriyor. Bu eğilim kumarhanede de görülüyor: Rachel Croson ve James Sundali (2005), Reno'daki bir kumarhanede kameraya alınmış 18 saatlik rulet oyununda, 6 ya da daha uzun serilerden sonra yapılan bahislerin %85'inin serinin biteceği yönünde olduğunu buldu.

Hangisi insan, hangisi para?

Üçüncü elde senden bir dedektiflik istiyoruz: iki diziden biri gerçek bir paradan, diğeri daha önce bu deneyi yapmış bir ziyaretçinin kafasından çıkmış. İnsanınkini bulabilir misin? Falk ve Konold'un (1997) derlediği çalışmalara göre insanlar en rastgele görünen dizileri yaklaşık 0,6 değişim oranlı diziler olarak seçer; oysa adil bir paranın ortalaması 0,5'tir ve 20 atışta 4 ya da 5'lik seriler son derece olağandır.

Bu yüzden ilk sezgi çoğu zaman yanıltır: uzun serileri olan dizi 'insan işi', sık sık taraf değiştiren dizi 'rastgele' görünür. Oysa çoğu zaman ipucu tam tersidir: hiç 4'lük serisi olmayan, sürekli zikzak çizen dizinin bir insandan gelme olasılığı daha yüksektir. Yine de her insan dizisi böyle değildir ve her gerçek dizide uzun bir seri çıkmaz; bu yüzden üç denemenin üçünü de bilmek kolay değil. Bu el, rastgeleliği tanımanın üretmekten daha kolay olup olmadığına dair küçük bir test.

Bu kadar kötü müyüz? Tartışmalar

Her şey insanların aleyhine değil. Raymond Nickerson 2002'de Psychological Review'da yayımladığı geniş derlemede, “insanlar rastgelelik üretemez ve tanıyamaz” iddiasının sanıldığı kadar güçlü deneysel desteğe sahip olmadığını savundu. Ona göre talimatlar çoğu zaman belirsiz: katılımcı gerçekten bir parayı taklit etmeye mi, yoksa başkasına rastgele görünecek bir dizi yazmaya mı çalışıyor? Bu iki görev farklı sonuçlar doğurabilir.

Allen Neuringer'in 1986'daki deneyi daha da iyimser bir tablo çizer: katılımcılar başta beklenen hataları yaptı, ama her denemeden sonra istatistiksel geri bildirim aldıklarında, bilgisayarın ürettiği rastgele dizilerden o ölçütlerle ayırt edilemeyen diziler üretmeyi öğrendiler. Yani rastgelelik bir dereceye kadar öğrenilebilir. Bizim deneyimiz ise tek atımlık bir fotoğraf: ilk denemende ne yaptığını gösteriyor.

FAQ

Adil bir parada 20 atışta en uzun seri genelde kaç olur?

Hesapladığımız değerlere göre beklenen en uzun seri yaklaşık 4,7'dir ve en sık görülen değer 4'tür. Dizilerin yaklaşık yarısında 5 ya da daha uzun bir seri bulunur.

İnsanlar neden rastgele dizi üretemez?

Kısa dizilerin de dengeli ve karışık görünmesi gerektiğini düşünürüz; bu yüzden fazla taraf değiştirir ve uzun serilerden kaçınırız. Buna temsil edicilik sezgisi ve kumarbaz yanılgısı yol açar.

Kumarbaz yanılgısı nedir?

Bağımsız olaylarda geçmiş sonuçların gelecektekini etkilediğine inanmaktır; örneğin üç tura geldikten sonra yazının daha olası olduğunu sanmak. Oysa adil bir parada her atışta olasılık yine yarı yarıyadır.

Rastgele davranmayı öğrenebilir miyim?

Bir ölçüde evet. Neuringer'in (1986) deneyinde katılımcılar istatistiksel geri bildirim aldıkça, kullanılan ölçütlere göre bilgisayardan ayırt edilemeyen diziler üretmeyi öğrendi.

Değişim oranım 0,5 çıktıysa tamamen rastgele miyim?

Bu iyi bir işaret, ama tek başına yeterli değil. YTYTYT gibi bir desen bile farklı uzunluklarda kurallar barındırabilir; bu yüzden en uzun seriye ve gerçek dizilerle karşılaştırmaya birlikte bakıyoruz.

İkinci elde tahminlerimin yarısından fazlası tutarsa rastgeleliği yenmiş olur muyum?

Hayır. Para gerçekten rastgele olduğu için 20 tahminde 10'dan fazlasını tutturmak tamamen şansa bağlı ve hiçbir strateji uzun vadede yarıyı geçemez. Bu elde isabetine değil, tahminlerinin bir seriden sonra nasıl değiştiğine bakıyoruz.

Discussion 0 comments

Volunteer to comment and vote. It takes 20 seconds.
Log inVolunteer
No comments yet. Be the first.

Threads about this experiment

Start a new thread →
There’s no separate thread for this experiment yet. Start one to critique the method, share a paper or ask a new question.