Clustering Illusion là một thuật ngữ nhằm ám chỉ những ảo giác khi nhìn thấy những hình dạng có ý nghĩa từ những hình hài ngẫu nhiên. Ví dụ như đôi khi chúng ta nhìn thấy hình dạng động vật trên những đám mây, hay khi nhìn thấy gương mặt của chúa, những gương mặt cười trên những chiếc bánh mì chẳng hạn…

Điều này vốn dĩ chẳng có gì lạ vì trí óc con người vốn rất giỏi trong việc nhận diện các khuôn mẫu (pattern) và luôn tìm cách tạo ra những ý nghĩa từ những sự việc ngẫu nhiên. Lý do vì sao lại như vậy thì mình cũng chưa hiểu rõ.

Nhìn chung, bài học chúng ta rút ra được từ Clustering Illusion là gì? Khi chúng ta nhìn thấy hai sự kiện tình cờ xảy ra, bên cạnh suy nghĩ tìm cách kết nối chúng lại với nhau để tìm ra điểm chung, chúng ta cũng không nên bác bỏ một khả năng khác: đơn giản đó chỉ là sự tình cờ.

Tôi đang tưởng tượng đến bạn, một độc giả thường xuyên hay chỉ vô tình ngẫu nhiên ghé qua trang blog này. Lúc đang đọc những dòng này, bạn đang làm gì?

Đang ngồi trong quán cafe với chiếc headphone đeo tai và không ngừng lướt lướt trên mạng? Hay là đang nằm thoải mái trên ghế salon và lướt lướt chiếc điện thoại trên tay?…

Dù bạn có như thế nào, tôi cũng hy vọng là bạn là một người lành lặn, khoẻ mạnh và có cuộc sống thoải mái, hay ít ra bạn đang không phải chật vật mưu sinh hàng ngày như hàng trăm con người đang lang thang ngoài kia.

Và, nếu bạn đang giống như tôi đang hình dung về bạn, thì câu hỏi của tôi là, bạn có bao giờ tự dừng lại và suy nghĩ về một phiên bản khác của chính mình hay chưa?

Với tôi thì câu trả lời là có. Không ít lần tôi gặp những con người tàn tật trên đường, tôi đều tự hỏi, nếu là tôi cách đây vài năm bị tai nạn giống như họ thì tôi hiện giờ sẽ như thế nào? Nếu mười năm trước tôi không rời trường đại học, thì tôi sẽ ra sao? Nếu như cách đây vài tháng tôi đến bệnh viện và được bác sĩ thông báo rằng mình đang mắc bệnh ung thư, liệu tôi có thể ngồi đây và viết ra những dòng này hay không?

Những lúc đó, tôi luôn không ngừng tự hỏi về những Alternative Paths của chính mình.

Và việc không ngừng đặt những câu hỏi về những Alternative Paths đó khiến cho tôi luôn cảm thấy trân trọng cuộc sống và những người thân xung quanh mình hơn. Vì vốn dĩ là ở một con đường khác, có lẽ tôi đã không được ở bên họ như bây giờ.

Mười năm trước, khi nhóm của tôi quyết định bước chân vào con đường khởi nghiệp, chúng tôi lúc đó chỉ biết nhìn thấy các ví dụ thành công, và tin rằng mình cũng sẽ thành công tương tự như vậy. Sau bảy năm, công ty phải đóng cửa vì cuối cùng nó cũng chẳng đi đến đâu.

Và sau mười năm nhìn lại chặng đường mà chúng tôi đã trải qua, cũng như nhìn quanh những bạn trẻ xung quanh mình cũng không ngừng, không ngừng start-up. Tôi tự hỏi nếu có một lời khuyên mà tôi muốn dạy cho tôi của quá khứ, thì tôi sẽ dạy điều gì?

Thật ra là có rất, rất nhiều thứ tôi muốn dạy cho chính mình mười năm trước. Một trong các điều đó chính là “đừng bị mờ mắt bởi những thành công xung quanh mà nhắm mắt làm theo, hãy theo dõi và tìm cách học hỏi những thất bại xung quanh mình”.

Tôi muốn nói với chính mình của quá khứ rằng đằng sau mỗi start-up thành công là hàng trăm start-up thất bại, và đằng sau một ngôi sao trẻ đang lên đó là hàng trăm ngôi sao “có tuổi mà cũng chẳng có tên”.

Dùng thuật ngữ chuyên môn thì tôi muốn dạy cho chính mình bài học về “Survivorship Bias“, tức là đừng đánh giá quá cao xác suất thành công của mình. Khi bắt đầu chặng đường khởi nghiệp, nên viếng thăm “nghĩa địa của start-up”, nơi rất nhiều người trẻ, tài năng, thông minh, với những dấu hiệu hào nhoáng đã nổi lên trong những khoảnh khắc, để rồi sau đó lại chóng tàn.

Và, giả dụ như tôi có thành công đi chăng nữa, thì nhờ những chuyến viếng thăm “nghĩa địa” của chính mình, tôi cũng sẽ tự nhận ra rằng tôi đi đến được thành công là một điều may mắn đến dường nào.

Năm 1913, Maximilian Ringelmann, một kỹ sư người Pháp, trong quá trình nghiên cứu năng lực kéo của ngựa đã đưa ra một kết luận đó là khi cho hai con ngựa cùng kéo một đồ vật, thì lượng năng lượng cả hai con bỏ ra sẽ ít hơn so với việc mỗi con kéo riêng lẻ.

Khi áp dụng nghiên cứu tương tự cho con người, Maximilian cũng nhận thấy điều tương tự. Khi nhiều người đàn ông cùng tham gia vào cuộc thi kéo co thì tổng lực mà cả đội cùng bỏ ra sẽ ít hơn lực của từng cá nhân khi kéo riêng lẻ hết sức và cộng lại.

Thuật ngữ cho tình trạng này được gọi là “Social loafing” hay nói nôm na là “Cha chung không ai khóc”.

Tình trạng này xảy ra ở những tổ chức, những hoạt động trong đó nỗ lực của cá nhân là khó nhận thấy, và sẽ chìm lẫn trong nỗ lực của cả tập thể. Nếu tổ chức đó được định hướng một các hoàn hảo thì có thể là các cá nhân sẽ cố gắng cống hiến hết sức mình, nhưng thực tế điều này là rất khó. Tình huống thường thấy là các cá nhân sẽ chỉ phấn đấu một phần sức lực của mình, vì họ nghĩ rằng “người khác lo đủ rồi”.

Bài viết liên quan: Social Proof

Hồi còn đi học, nhớ có một lần mình và thằng bạn cùng bạn cùng làm bài kiểm tra trắc nghiệm 15′ sinh học. Nếu so mình với hắn thì mình thuộc diện giỏi toán hơn, còn hắn lại giỏi môn sinh hơn. Hắn học bài rất tốt, hơn mình rất nhiều đặc biệt là môn này vì hắn muốn học làm bác sĩ sau này. Nhưng kết quả bài kiểm tra đó mình lại cao điểm hơn hắn. Và điều thú vị ở đây chính là khi mình cùng hắn thảo luận về kết quả, có vài câu hỏi mình trả lời đúng là vì mình chỉ biết một đáp án duy nhất, và tình cờ đó là đáp án chính xác. Còn hắn, do học nhiều hơn nên ngay cả những đáp án “gài” của cô hắn cũng cân nhắc vào, từ đó dẫn đến lựa chọn sai.

Một ví dụ khác, chắc các bạn cũng không ít lần gặp phải tình huống phải đưa ra một quyết định nào đó trong cuộc sống, và bạn muốn tìm hiểu thông tin để hiểu rõ và ra quyết định tốt hơn. Nhưng trong một số trường hợp, càng có nhiều thông tin thì bạn lại càng cảm thấy rối, càng khó ra quyết định, dẫn đến quyết định sai lầm.

Có một thuật ngữ ám chỉ chung tình trạng này, đó là Information Bias, một loại ảo tưởng nghĩ rằng càng có nhiều thông tin thì sẽ càng làm cho quá trình ra quyết định được chính xác hơn. Nhưng thật ra đôi khi lại ngược lại.

Để ra quyết định đúng, quan trọng không phải là có nhiều thông tin, mà điều quan trọng là “chất lượng” của nguồn thông tin bạn có. Và càng quan trọng hơn nữa là bạn phải có được những kỹ thuật xử lý, tiêu hoá những thông tin mình tiếp cận được để biến nó thành hữu ích cho mình.