Are You Really As Good at Something As You Think? | Robin Kramer | TED

Traduttore: Rosaria Raciti Revisore: Sara Pasini

I don't mean to brag,

Non per vantarmi,

but there are lots of things that I'm pretty average at.

ma ci sono tante cose che so fare bene.

From playing table tennis,

Tipo giocare a ping pong,

cooking risotto, finding countries on a map,

preparare un risotto, trovare su una mappa un paese,

just to name a few.

giusto per citarne alcune.

Now, in our everyday lives,

Nel nostro quotidiano,

we're not typically assessed on our skills and abilities,

non valutiamo in genere i nostri talenti, le abilità,

so we're forced to rely on our own judgments.

così siamo obbligati a fidarci dei nostri giudizi.

I may think I'm pretty decent with Italian cuisine,

Posso ritenermi discreto con la cucina italiana,

but how accurate is my assessment?

ma quanto è accurato il mio giudizio?

Now, what we’re talking about here is metacognition:

Qui stiamo parlando di metacognizione:

our insight into our own thought processes.

la nostra visione sui nostri processi di pensiero.

If I have good metacognitive insight,

Se ho una buona percezione metacognitiva

then how good I think I am at a particular task

allora quanto penserò di essere bravo in un certo compito

should line up pretty well with how good I actually am.

dovrebbe coincidere con quanto in effetti sono bravo.

Of course, in the real world this is often not the case.

Naturalmente, in realtà spesso ciò non accade.

And indeed, we probably all know someone

E invece, tutti noi forse conosciamo qualcuno

who thinks they're great at navigating maps,

che si ritiene bravo con le mappe stradali

when in fact the reality is often the opposite.

quando in realtà è tutto l’opposto.

Not to name any names, of course, but still.

Senza fare nomi, chiaramente.

Perhaps you think this applies to other people

Forse pensate capiti agli altri

and that you, yourself, wouldn't make this sort of mistake.

e che voi non commettereste un tale errore.

So let's try a quick experiment.

Proviamo un rapido esperimento.

I want you to think about how you would rate yourself

Vorrei che pensaste a valutarvi

in terms of your driving ability.

per le vostre abilità di guida.

Would you rate yourself as below average, average

Vi valutereste al di sotto della media, nella media,

or perhaps even above average?

o persino sopra la media?

So most people rate themselves as above average,

Molti si valutano sopra la media,

which, of course, is mathematically impossible,

che è matematicamente impossibile,

and something that we call the "better than average" effect.

è quello che chiamiamo, l’effetto “migliore della media”.

This is just one of a number of cognitive biases that we see

È solo un esempio dei bias cognitivi che accadono

when people judge their own abilities.

quando le persone giudicano le loro abilità.

Today, I'm going to focus on a related bias,

Oggi, mi concentrerò su un bias connesso,

the Dunning-Kruger effect.

l’effetto Dunning-Kruger.

So back in 1999,

Nel lontano 1999,

two psychologists at Cornell University, Dunning and Kruger,

due psicologi della Cornell University, Dunning e Kruger,

described the mistakes people make when estimating their own abilities.

descrissero gli errori che la gente compie nello stimare le proprie abilità.

So if we take a sample of people and we divide them into four groups

Prendiamo un campione e lo suddividiamo in 4 gruppi

based on their scores on a test,

basandoci sui loro punteggi in un test

and order those groups from lowest to highest.

e ordinandoli dal più basso al più alto.

If we plot those scores on a graph along with their self-estimates,

Se organizziamo i punteggi su un grafico insieme alle loro stime,

so how well they thought they did on the test,

dunque quanto loro pensavano di fare bene il test,

this is the pattern that we see.

ecco lo schema che si presenta.

So the red line is a steep slope representing their actual scores.

La linea rossa è una diagonale ripida che indica i punteggi reali.

As it must be, since we ordered the groups

Come dovrebbe essere, dato che abbiamo ordinato i gruppi

based on their scores in the first place.

in base ai loro punteggi.

Now what's interesting is the blue shallower line.

È interessante la linea blu meno inclinata.

This represents their self-estimates.

Questa rappresenta le loro stime.

So, how good they thought they did on the test.

Quanto loro pensavano di fare bene il test.

Now the Dunning-Kruger effect describes how the weakest performers

L’effetto Dunning-Kruger descrive come i peggiori partecipanti

significantly overestimate their performance,

hanno sovrastimato di molto la loro prova

shown here in the green oval.

come vedete nell’ovale verde.

The explanation for this, according to Dunning and Kruger,

La spiegazione, secondo Dunning e Kruger,

is that insight and ability rely on the same thing.

è che visione e abilità si basano sulla stessa cosa.

So if I'm poor at a task,

Così se non me la cavo bene in un compito,

I also lack the metacognitive insight to accurately assess my ability.

mi manca la visione metacognitiva per valutare attentamente la mia abilità.

Now this pattern has been seen again and again

Questo schema è stato riconosciuto più volte

across a number of domains,

in più ambiti,

from driving skill to exam-taking, even chess-playing.

dalla capacità di guida al superamento di un esame o agli scacchi.

However, in recent years,

Di recente, delle critiche

a number of criticisms have been leveled at this approach,

a questo metodo sono state appianate

and we now have reason to believe

e adesso possiamo ritenere

that this pattern results is virtually unavoidable.

che i risultati di questo schema siano inevitabili.

One reason for this is the statistical effect,

Una delle ragioni è la statistica,

regression to the mean.

la regressione al minimo.

Now this is something that comes about

È un fatto che si verifica

when we have two measures that are related but not perfectly so.

con misure connesse ma non perfettamente coincidenti.

So imagine we have a sample of people

Immagina che ad un campione di gente

and we measure their heights and their weights.

misuriamo altezza e peso.

Now height and weight are related,

Peso e altezza sono connesse,

tall people are typically heavier,

le persone più alte pesano di più,

but the relationship is far from perfect.

ma il rapporto non è perfetto.

So unlike in the figure at the top here,

Così diversamente rispetto alla linea sopra,

the shortest people in red won't all be the lightest people.

le persone più basse in rosso non saranno tutte più leggere.

Some of them will be overweight or particularly muscular, for example.

Alcuni saranno sovrappeso o molto muscolosi, ad esempio.

Similarly at the top end,

In modo simile, sopra

the tallest people in blue won't all be the heaviest people.

le persone più alte in blu non saranno tutte le più pesanti.

Some of them will be underweight, and so on.

Alcuni di loro saranno sottopeso, e così via.

Now as a result, on average,

Il risultato, in media,

the shortest people will rank higher for weight than they do for height,

è che i bassi si classificheranno più alti sul peso rispetto che sull’altezza,

and the tallest people will rank lower for weight than they do for height

e gli alti si classificheranno più bassi sul peso che sull’altezza

producing this blue line here

generando questa linea blu qui

and the crossover pattern you're now becoming familiar with.

e lo schema intrecciato che iniziate a riconoscere.

Now, some people might put forward a spurious explanation

Alcuni potrebbero proporre una spiegazione pretestuosa

for why short people are relatively overweight

per spiegare come i bassi sono relativamente sovrappeso

or tall people relatively underweight,

e gli alti relativamente sottopeso,

when in fact no explanation is needed.

quando nei fatti nessuna spiegazione è necessaria.

Perhaps more compelling a reason to doubt the Dunning-Kruger effect

Forse la ragione più valida per dubitare dell’effetto Dunning-Kruger

is that we can produce the same pattern in our data

è che possiamo produrre lo stesso schema nei nostri dati

when our data is entirely meaningless.

anche se i nostri dati sono del tutto infondati.

So if we collect people's test scores

Raccogliendo i risultati dei test dei partecipanti

along with their self-estimates of those scores,

con le stime di ciascuno rispetto ai punteggi

but then we shuffle those self-estimates

e mescolando queste stime

and then analyze as before,

e le analizziamo come abbiamo già fatto,

then we still find that same pattern in the data.

otterremmo sempre lo stesso schema di dati.

Of course, any effect that we can find

Ovviamente, ogni effetto si possa scovare

with shuffled or randomized data

con dei dati mescolati

is one that we should surely be suspicious of.

dovrebbe chiaramente insospettirci.

So, given these and other issues with the Dunning-Kruger approach,

Posto questo ed altri problemi con l’approccio Dunning-Kruger,

I was saddened and disappointed

sono stato triste e contrariato

and, frankly, a little annoyed to discover

e, francamente, seccato di scoprire

that the same approach was now being applied

che tale approccio stava essendo applicato

in my field of expertise,

al mio ambito di competenza,

which is face-matching.

il riconoscimento facciale.

Now, this is a task where we're showing two images of faces

In questo ambito osserviamo le immagini di due facce

or an image and a live person,

o un’immagine ed una persona,

and we're asked to decide whether they show the same person

e ci è chiesto di decidere se è la stessa persona

or two different people.

o due persone diverse.

Now, we've all stood in line at passport control,

Ci troviamo in fila al controllo dei passaporti,

anxiously awaiting the passport officer's decision

attendiamo con ansia la decisione dell’agente

as to whether our ID photos look sufficiently like us or not.

se le nostre foto ci assomigliano abbastanza o meno.

Indeed, I've included at the top here

Ho aggiunto qui sopra

some examples of ID images from my own life,

esempi di mie foto di riconoscimento,

just to illustrate some variability.

per dimostrare le anomalie.

Some proud moments in photographic history,

Momenti memorabili di storia della fotografia,

I'm sure you'll agree.

penso siate d’accordo.

And so what I'd like to do now

Quello che vorrei fare ora

is first see how well you might perform as passport officers.

è vedere quanto siete bravi come addetti ai passaporti.

So here are four pairs of images,

Eccovi qui 4 paia di immagini,

some students’ ID images and some student photos.

foto di riconoscimento di alcuni studenti e altre loro foto.

For each pair, I'd like you to decide whether it's a match,

Per ogni paio, vorrei decideste se coincidono,

so two images of the same person,

cioè due immagini della stessa persona,

or a mismatch,

o un abbinamento errato,

two images of different people.

due immagini di persone diverse.

Some of you might be surprised to hear that the top two pairs are matches,

Alcuni di voi saranno sorpresi di sentire che le prime 2 coppie sono connesse,

so images of the same people,

immagini delle stesse persone,

and the bottom two pairs show mismatches,

e che le coppie in fondo sono sconnesse,

so two different people.

quindi due persone diverse.

Now we know this task is particularly difficult

Sappiamo che questo compito è alquanto difficile

when the images show identities that we're unfamiliar with.

quando le immagini mostrano persone che non conosciamo.

This is because it's hard to take into account the changes

Questo perché è dura riconoscere i cambiamenti

that can happen to the face across time,

che possono occorrere in un viso nel tempo

as well as over different situations,

e nelle varie situazioni,

so changes in facial expression or lighting, for instance.

tipo i cambiamenti d’espressione del viso o nell’illuminazione.

We know this task is difficult for passport officers as well,

Sappiamo che è un compito arduo anche per gli agenti,

and they also make mistakes.

e che anche loro commettono errori.

So this is why I thought it would be particularly interesting

Ecco perché ho ritenuto particolarmente interessante

to look at the relationship between insight and ability

osservare il rapporto fra visione e abilità

in this important security context.

in questa importante situazione di sicurezza.

So given the issues we’ve described already

Posti i problemi che abbiamo già descritto

with looking at overall scores and people’s self-estimates,

osservando complessivamente punteggi e stime dei partecipanti,

I instead decided to focus on individual decision making.

ho deciso di concentrarmi sul processo decisionale individuale.

So over a series of experiments,

Quindi oltre una serie di esperimenti,

I asked people to look at pairs of images

ho chiesto alle persone di osservare coppie di immagini

and decide whether they were a match or a mismatch.

e decidere se fossero delle coppie o meno.

But I also asked people to provide a rating of confidence in each decision.

Ho chiesto anche di dire quanto fossero sicuri della loro scelta.

Now a good metacognitive insight

Una buona percezione metacognitiva

would be reflected in people being much more confident

dovrebbe portare a persone più sicure

in decisions that turned out to be correct

su decisioni che poi risultavano corrette

and much less confident in decisions that turned out to be incorrect.

e meno decise su casi che si sarebbero mostrati sbagliati.

So let's have a look at how people did.

Osserviamo i risultati.

Now I think this pattern is particularly fascinating,

Credo che questo schema sia davvero interessante

but also fairly intuitive.

e abbastanza intuitivo.

Let's start with the red line,

Cominciamo con una linea rossa

which represents people's confidence in their incorrect responses.

che riporta la sicurezza delle persone nelle risposte errate.

So as you can see,

Come potete vedere,

it doesn't matter how good people were at the test overall,

non importa quanto bravi fossero complessivamente nel test,

represented by the score on the X-axis at the bottom there;

come riporta il punteggio sull’asse X in basso;

people were approximately the same

erano approssimativamente gli stessi

in terms of their confidence when they were incorrect.

per quanto riguarda la loro convinzione quando sbagliavano.

Now what's interesting is the blue line,

Quello che è interessante è la linea blu,

which represents confidence when people were correct in their decisions.

che rappresenta la sicurezza delle persone in caso di decisioni corrette.

As you can see, the best performers on the test

Come potete vedere, i migliori partecipanti al test

were much more confident in their correct responses

erano più sicuri delle loro risposte corrette

in comparison with their incorrect ones.

rispetto a quelle errate.

Questo dimostra una buona percezione metacognitiva.

So shows good metacognitive insight.

The weakest performers, on the other hand,

I partecipanti peggiori, d’altro canto,

were no different in their confidence

non avevano differenze di convinzione

for their correct and incorrect responses,

nelle risposte corrette e in quelle errate

shown here in the green circle.

come mostra il cerchio verde.

And so they show poor metacognitive insight.

Mostrano così una scarsa percezione metacognitiva.

So what might be going on with these weak performers?

Cosa potrebbe accadere con questi partecipanti peggiori?

Now it could be the case that they have some sense

Può darsi che ci sia un motivo,

they tend to perform poorly on tests in general,

magari non sono bravi nei test in generale

and so they're just less confident overall in their responses.

e quindi in genere sono meno sicuri nelle risposte.

However, I didn't find that pattern of lower confidence in my data,

Ma non ho riscontrato questo schema di bassa convinzione nei miei dati

at least with individual decision-making.

per il processo decisionale individuale.

Instead, it's more likely that they were more confident in their correct responses

Invece, è più probabile che fossero più sicuri delle risposte giuste

in comparison with their incorrect ones.

rispetto che di quelle errate.

But this was simply unrelated to their accuracy on each trial

Ma ciò non era collegato all’accuratezza di ogni prova

because they had poor insight.

perché avevano una bassa conoscenza.

So how does this all fit in with the Dunning-Kruger effect?

Come si ricollega questo all’effetto Dunning-Kruger?

So Dunning and Kruger argued that the weakest performers

Dunning e Kruger sostenevano che i partecipanti più scarsi

show the least amount of insight

mostravano il più basso grado di consapevolezza

and they overestimated their performance.

e sovrastimavano la loro prova.

And that's implied that they had greater confidence.

Questo ha permesso loro di avere maggior sicurezza.

Now, we didn't see that here in our data.

Questo non lo abbiamo riscontrato nei nostri dati.

The weakest performers didn't seem to be overly confident.

I partecipanti più deboli non sembrano generalmente sicuri.

However, the Dunning-Kruger effect

Tuttavia, l’effetto Dunning-Kruger

also describes how insight depends on ability.

descrive come la visione dipenda dall’abilità.

And so the weakest performers showed the least amount of insight,

Quindi i partecipanti più deboli mostravano i più bassi gradi di visione,

overestimating their performance in their case.

sovrastimando le loro prove.

As we've just seen,

Come abbiamo già visto,

the weakest performers do seem to show the least amount of insight.

i partecipanti più fragili sembrano mostrare il più basso grado di visione.

Here, they couldn't differentiate between their correct and incorrect responses.

Qui, non riescono a differenziare tra le loro risposte corrette ed errate.

So insight does appear to depend on ability,

Quindi la consapevolezza pare dipendere dall’abilità,

but not in the way that Dunning and Kruger originally thought.

ma non come pensavano Dunning e Kruger all’inizio.

So if there are two things I'd like you to remember from this talk

Quindi ecco due cose che vorrei ricordaste di questo incontro

and take home, think about afterwards,

e portaste a casa, ci ripensaste su.

they are: first, more broadly, science is always updating.

Primo, in generale, che la scienza è sempre in evoluzione.

Research comes along, new evidence that may contradict

La ricerca progredisce, nuove prove possono contraddire

or even disprove previous work.

o persino confutare lavori precedenti.

In this case, the Dunning-Kruger effect may well not be a thing,

In questo caso, l’effetto Dunning-Kruger potrebbe non esistere,

despite the fact that it's so prevalent in popular culture.

seppure sia diffuso nella cultura popolare.

Second, insight depends on ability.

Secondo, la consapevolezza dipende dall’abilità.

For the weakest performers,

Per i partecipanti più scarsi,

there's no difference between their confidence

non c’è differenza fra la loro sicurezza nelle

for correct and incorrect responses.

risposte corrette e in quelle errate.

They have poor insight, they can't tell the difference.

Hanno poca consapevolezza, non notano la differenza.

For strong performers,

I partecipanti migliori,

when they're giving a correct answer,

quando davano una risposta corretta,

they're much more confident.

si sentivano più sicuri.

Of course, the inverse isn't always true.

Certo, il contrario non è sempre vero.

Being more confident doesn't mean that you're right.

Essere più sicuri non significa avere ragione.

You might be wrong and simply have poor insight.

Puoi avere torto e avere bassa consapevolezza.

So in our everyday lives,

Così nel quotidiano

you should think about who it is that you ask the opinions of.

dovreste chiedervi a chi chiedere un’opinione.

If someone is an expert in their field,

Se qualcuno è esperto nel suo campo,

then if they're more confident, they're probably right,

se sono molto sicuri forse hanno ragione,

but if they're unsure,

ma se non sono sicuri,

this is also informative and tells us something useful.

è di lezione e ci dice qualcosa di utile.

It's much more sensible to find someone that we know is knowledgeable in an area,

È molto più saggio cercare qualcuno di affidabile in un campo,

rather than someone who is simply confident in their opinion,

piuttosto che qualcuno sicuro della propria opinione,

because confidence is easily misplaced.

perché la sicurezza si può anche mal riporre.

And finally,

Ed infine,

for those of you who are still wondering how good my risotto actually is,

per quelli che ancora si stanno chiedendo quanto sia buono il mio risotto,

that may have to wait for a future talk.

dovreste aspettare un mio prossimo talk.

Thank you.

Grazie.

(Applause)

(Applausi)