ד. הקצנת עמדות

הנטייה לפרש נתונים חדשים לאור אמונות קיימות , במקום לבחון את האמונות לאור הנתונים החדשים , מביאה לעתים להקצנת עמדות מנוגדות . שיקולים הסתברותיים מציעים דרכים לעדכן דעות ראשוניות לפי נתונים . נניח , שאדם מעריך , על סמך שיחות עם חבריו , שאחוז תלמידי האוניברסיטאות בארץ , המצדדים בעונש מוות למחבלים , הוא . 70 % לעומתו , חברו מעריך — גם הוא על סמך שיחות עם חבריו — שרק 40 % מהסטודנטים מצדדים בעונש כזה . השניים מחליטים לדגום באופן מקרי 100 סטודנטים ולשאול לדעתם . נניח , שהתברר להם כי 55 מצדדים בעונש לעומת 45 השוללים אותו . שיקולים הסתברותיים מחייבים ששניהם ישנו מעט את דעתם . אמנם המדגם איננו גדול , ולכן אינו מבטל לחלוטין את משקלה של ההתרשמות הראשונית שיש לכל אחד מהם , אבל סביר ששניהם יתמתנו בדעותיהם . זה שהעריך כי 70 % מצדדים בעונש מוות יוריד את הערכתו במעט , בעוד שהשני יעלה מעט , ושניהם יתקרבו זה לזה . במקרה זה , שבו הנתונים הם חד משמעיים , אפשר להשתמש בנוסחת בייז לעדכון האומדנים ההתחלתיים . ואולם , בבעיות רבות הנתונים אינם חד משמעיים אלא ניתן לפרשם בדרכים שונות . במקרים כאלה , כאשר אנשים מח...  To the book