A lenti képen én vagyok látható, miközben a nyaralás utolsó napján ellenőrzöm a helyi ingatlanárakat, hogy megéri-e ideköltözni. Aztán persze az ember felteszi magának a kérdést, hogy ugyan minek? Mi értelme lenne egész évben a tengerparton üldögélni? Mert a Taxi 2 című film óta tudjuk, hogy mindenki gyanús, aki barna, „mert aki barna, az a napon döglik, nem csinál semmit, a semmittevés pedig gyanús…”

A kognitív disszonancia tankönyvi esete, amikor az emberben belső feszültség keletkezik, ha két egymásnak ellentmondó cselekedettel, hiedelemmel néz szembe, például amikor olyan új információ lát napvilágot, ami ellentmond addigi elképzeléseinek. Leo Festinger 1950-es tanulmányához kötik a legtöbben ennek a pszichológiai csapdának a leírását, pedig Aiszóposz A róka és a szőlő című rövid meséje, ami kb. 2500 évvel ezelőtt született meg, pont ezt a jelenséget írja le. A róka, mivel nem éri el a szőlőt, meggyőzi magát, hogy az tulajdonképpen savanyú és nincs is értelme küzdeni érte. Meg persze ott van az a tényező is, hogy nyaralás alatt minden nagyon szuper, még az ízek is másak. Rory Sutherland ír le egy esetet az Alchemy című könyvében, amikor egy londoni üzletember a Karib-szigeteken nyaralt és az ott ivott alkoholos banánital annyira megízlett neki, hogy megszerezte a jogokat, hogy ő értékesítse egész Angliában. Aztán amikor hazament és belekóstolt a mintába, kiderült, hogy annak hányás íze van. Kiderült, hogy nagyon finom az ital, ha a Karib-szigeteken iszod.

Bármennyi ilyen, a fenti kognitív disszonanciához hasonló kognitív torzításokat írnak is le (ma létezik kb. 300 féle), azok tetemes része csak néhány más kognitív torzítás más kontextusban és más kísérleti környezetben történő meghatározása. Szinte valamennyi kognitív torzítás visszavezethető a megerősítési torzításra („confirmation bias”), de attól függően, hogy azt milyen környezetben vizsgáljuk, más és más névvel lehet felruházni. Ugyanis a legtöbb torzítás azért alakul ki, mert az emberek a meggyőződéseikkel összhangban lévő információfeldolgozás alapján hoznak döntéseket. A meggyőződések pedig akkor alakulnak ki, amikor valamit megértünk, ugyanakkor sokszor különböző helyzetek és események alapján, például a mindennapi történések során, túlságosan általánosítunk is. Ha az embernek meggyőződése van valamiről, akkor azt nagyon nehéz észérvekkel megváltoztatni, más helyzetet kell hozzá megtapasztalni és szinte csak akkor várható el többségében, hogy változtasson addigi álláspontján. Ezek a hiedelmek a döntési folyamat során fontos támpontok és ezért működik nehezen például a bayesi statisztika (döntéselmélet). Az ugyanis az arról szól, hogy ha van egy véleményünk, de egy új adat, ismeret kerül felszínre, akkor korábbi meggyőződéseinket frissítjük. Csakhogy az ember a korábbi meggyőződéseit nehezen adja fel, mert sok munkát fektetett annak kialakításába, így rendkívül sok ellenvélemény szükséges ahhoz, hogy valaki a korábbi hiedelmeit feladja. A bayesi elmélet csak akkor működik, ha valaki mentes a megerősítési torzítástól, nincsenek sziklaszilárd meggyőződései.

És hogy mindennek mi köze a tőzsdéhez? Az, hogy részben ez magyarázza meg a trendeket, azt, hogy bizonyos időszakokban, bizonyos narratívál alakulnak ki, amelyek legyenek igazak vagy hamisak, vagy valahol a kettő között, támaszt adnak a tőkepiaci trendeknek. Még az sem kell, hogy ezek a narratívák újak legyenek, elég, ha valami régit leporolunk és máris kialakulhat egy trend. Mert itt van nekünk például a technológia, a mesterséges intelligencia, az automatizálás. Ez a narratíva a második világháború óta kb. négyszer született újjá, és kergette rémületbe az embereket, hogy most mindenki elveszíti a munkáját és el sem tudjuk képzelni mit tartogat a jövő technológiája.

Először az 1950-es évek közepén az automatizált adatfeldolgozás jövőképe sújtott le, majd az 1980-as években a PC-k tömeges megjelenése okozta a technológiai sztorik elterjedését, amit erősített pl.: a Star Wars franchise vagy az olyan vállalkozások, mint a The Robot Store, mely 1983-ban humanoid robotokat kezdett el árulni és a cég vezetője azt vizionálta, hogy két éven belül a háztartások 10-20%-át segíti majd egy ilyen robot. A harmadik hullám a 90-es évek közepe, amikor a technológiai szingularitás kifejezés vált hétköznapivá. Nem nehéz kitalálni mi lehetett a kiváltó ok: az internet felemelkedése. A 2010-es éveket pedig nem kell bemutatni senkinek. A narratíva tart, így az a véleményünk, hogy továbbra is a lenti ábra lesz a perdöntő, az, hogy az AI vezető szereplői mennyi pénzt locsolnak még rá erre a hullámra és azon milyen megtérülést fognak majd elérni?

Forrás: Bloomberg, Goldman Sachs

A fenti cikk marketingközleménynek minősül, mellyel kapcsolatban ajánljuk olvasóink figyelmébe az itt elérhető jogi tájékoztatót.