Lý thuyết Hạnh phúc của Einhorn

Những điểm chính trong bài

• Một đánh giá về hạnh phúc đòi hỏi chúng ta phải xem xét cả những việc chưa xảy ra nữa.    
• Lý thuyết quyết định hành vi phù hợp với nghiên cứu về hạnh phúc. 

3 bánh quy hạnh phúc 

Nguồn: J. Krueger

Đừng nghĩ đến tất cả những thứ bạn muốn mà không có. Hãy nghĩ đến tất cả những thứ mà bạn không muốn và không có. – Câu châm ngôn giấu trong bánh quy may mắn  

Hillel Einhorn, một trong những người cha đỡ đầu của lý thuyết quyết định hành vi (xem Hogarth & Klayman, 1988, về một cáo phó yêu thương), từng tìm thấy châm ngôn trí tuệ này trong một chiếc bánh quy may mắn, khiến ông suy nghĩ về những thứ mà ông không muốn và không có (xem ở đây). Einhorn đã tìm ra một lý thuyết thống kê về hạnh phúc. Ông nói, một khi chúng ta phân biệt được giữa những thứ mà chúng ta muốn với những thứ ta không muốn và những thứ ta có với những thứ ta không có thì chúng ta có thể nhìn thấy một bảng tần suất 2 x 2. Hãy gọi những thứ mà chúng ta muốn và có là A, những thứ mà chúng ta muốn và không có là B, những thứ chúng ta không muốn mà có là C, và những thứ chúng ta không muốn cũng như không có là D. Bây giờ chúng ta có thể đánh giá mối tương quan giữa (không) muốn và (không) có. Một mối tương quan tích cực sẽ là chỉ báo của hạnh phúc.

Bảng 2 x 2 về hạnh phúc của Einhorn

Nguồn: David Grüning

Hãy gọi sự kết hợp giữa những mong muốn và có là khoái lạc (ô A, ở trên cùng, bên trái của ma trận trong hình). Sự kết hợp giữa những mong muốn và không-có được là ô B, có thể gọi là ham muốn, cụ thể là ham muốn chưa được thỏa mãn. Sự kết hợp giữa những điều không-mong muốn và có chúng, ô C, có thể được gọi là đau khổ. Cuối cùng, ô bánh quy may mắn của Einhorn, D, là sự kết hợp giữa những điều không-mong muốn và không-có chúng. Trong ma trận, ô A và D được tô màu xanh để biểu thị cho giá trị dương, còn ô B và C được tô màu hồng biểu thị cho giá trị âm. Mối tương quan giữa các hàng và cột là Φ = (AD-BC) / √(A+B)(C+D)(A+C)(B+D).

Hãy đặt vài con số vào các ô để xem cách thức hoạt động của hệ số Φ và nó có thể dạy cho ta bài học gì về hạnh phúc. Có nhiều phương pháp tính toán hệ số Φ có sẵn trên mạng. Cho việc khám phá này, chúng ta hãy dùng trang Statology. Chúng ta bắt đầu bằng cách đưa ra các con số bằng cách sử dụng hai giả định đơn giản. Đầu tiên, giả sử mọi thứ đang diễn ra tốt đẹp, có nhiều khoái lạc mà ta có thể nghĩ đến, nhưng có ít ham muốn hoặc đau khổ. Thứ hai, những sự việc bánh quy may mắn của Einhorn, vì chúng là những sự việc chưa xảy ra, nên chúng ta khó mà nghĩ đến. Để bắt đầu, hãy lấy A = 10, B = 5, C = 5, và D = 0, chúng ta tìm ra Φ = -.333. Đây là một kết quả chẳng mấy vui vẻ, mặc dù có nhiều khoái lạc cũng như những ham muốn chưa được thỏa mãn đi kèm với nỗi đau. Chúng ta thậm chí còn có thể đếm số phước lành của mình và nhận được con số khoái lạc lên tới 100. Mối tương quan bị giảm sức mạnh, nhưng nó vẫn là một số âm Φ = -.048. Không có con số dương nào của khoái lạc mang lại một tương quan tích cực nếu ba số kia vẫn giữ nguyên. Tuy nhiên chỉ cần thêm 1 trường hợp ở ô D sẽ biến mối tương quan thành một số dương Φ = .168. Có cơ sở để cho rằng, khi nghĩ đến vài sự việc không mong muốn-mà chưa xảy ra, chỉ cần nghĩ đến một vài hoặc thậm chí một sự việc-chưa xảy ra cũng để lại một tác động tích cực mạnh mẽ đến mối liên kết tổng thể hơn là bổ sung thêm nhiều phước lành vào những liên kết đã được đếm.

Chúng ta có thể tự hỏi liệu hệ số Φ có đại diện cho một thực tại tâm lý hay không. Một người đa nghi có thể cho rằng chẳng có gì cả ngoài những trạng thái tâm lý nhất thời thoáng qua. Khi chúng ta tập trung vào một trong 4 ô trong sơ đồ của ta, chúng ta đại diện cho những khoái lạc hoặc đau khổ, những ham muốn chưa được thỏa mãn, hay những bất hạnh mà ta thoát được, và theo đó là cảm nhận của chúng ta. Một phiên bản cấp tiến của lập luận này đó là chúng ta không thể hợp nhất những trạng thái này hoặc tổng hợp chúng vì kết quả sẽ không phù hợp với bất kỳ trạng thái trải nghiệm nào. Một hình thức của chủ nghĩa hoài nghi dễ khoan thứ hơn cho rằng chúng ta có thể cộng các mục dương/tích cực (A + D) và trừ đi các mục âm/tiêu cực (B + D); chỉ là chúng ta không thể tính toán một mối tương quan. Cách tiếp cận này có chút hấp dẫn. Nó sử dụng tất cả thông tin có sẵn và một sự khác biệt của các tổng luôn có thể tính toán được. Ngược lại, hệ số Φ không được xác định nếu không có mục nhập nào trong một hàng hoặc trong một cột. Hơn nữa, chỉ số (A + D) – (B + C) sẽ có tương quan tích cực với hệ số Φ trong các trường hợp khi cả hai chỉ số có thể tính toán được. Tuy nhiên vẫn còn những khác biệt thú vị. Như đã lưu ý ở trên, khi chúng ta bắt đầu với một sự phân chia chẳng hạn như A = 10, B = 5, C = 5, D = 0, tăng A hoặc tăng D với giá trị tương đương thì sẽ tăng điểm chênh lệch lên cùng mức độ. Ngược lại, hệ số Φ trở nên dương mạnh hơn khi ô nhỏ hơn của hai ô được tăng lên. Dù bằng cách nào, chúng ta cũng đừng nên quá lo lắng rằng một chỉ số hợp nhất tất cả 4 ô không có ý nghĩa về mặt tâm lý. Chí ít thì chúng ta cũng không nên xấu hổ vì điều này, vì các nhà tâm lý học cũng mắc phải sai lầm tương tự khi họ đặt ra những câu hỏi chẳng hạn như “Khi đã xem xét mọi khía cạnh, bạn hạnh phúc đến mức nào?” Những câu hỏi đó giả định rằng người trả lời có thể kiểm kê những trải nghiệm có liên quan, lấy mẫu chúng từ trí nhớ, và đưa ra đánh giá về hạnh phúc tổng thể của họ.

Nếu vậy thì, đây là một bài học mà chúng ta học được từ Einhorn, chúng ta có thể hỏi chuyện gì sẽ xảy ra khi những người trả lời chỉ xem xét một phần của thông tin có thể truy cập—nghĩa là, nếu họ không xem xét tất cả bốn ô của sơ đồ. Về phần của những người trả lời bình thường thì họ không hề đơn độc. Một số nhà tâm lý học ‘tích cực‘ khuyên chúng ta nên đếm những điều may mắn, phước lành của mình—tức là, hãy tập trung vào những khoái lạc ở ô A. Những người khác, thuộc trường phái chủ nghĩa khoái lạc, lại muốn biết về ưu thế tương đối của khoái lạc đối với khổ đau (tức là, A – C). Còn những người khác, thuộc trường phái thỏa mãn-ham muốn, lại muốn biết về ưu thế tương đối của những ham muốn được thỏa mãn so với những ham muốn chưa được thỏa mãn (A – B). Sự sáng suốt của Einhorn là tất cả những nỗ lực đó đều đi cùng với một điểm mù duy nhất, và tất cả đều có chung điểm mù khi chưa xem xét tới những thứ mà chúng ta không có và cũng không muốn. Do đó, trên cơ sở khái niệm và thống kê, ô D rất quan trọng.

Tuy nhiên, vì là sự kết hợp của hai cái phủ định (không muốn & không có), nên ô D trông giống như bóng ma. Người ta dễ dàng bỏ qua nó, nhưng khi chúng ta vô tình đối mặt với nó thì nó có khả năng khiến chúng ta hoảng sợ. Vào một ngày đẹp trời, việc chiêm nghiệm về ô D có thể mang lại hiểu biết sáng suốt, khôn ngoan và hài hước. Diagoras xứ Melos được cho là đã đến thăm một ngôi đền thờ thần biển, người bảo hộ cho các thủy thủ. Khi chủ nhà thích thú trước nhiều đồ cúng tạ ơn bởi những thủy thủ đã trở về bờ an toàn, Diagoras lưu ý rằng sẽ còn có nhiều đồ cúng hơn nữa nếu như các thủy thủ bị chết đuối cũng có cơ hội cảm ơn thần linh (Pettigrew, 1998). Một câu chuyện khác từ thời cổ đại giúp cho vấn đề được sáng tỏ hơn. Trong De Rerum Natura, nhà thơ Lucretius trầm ngâm ‘Bình an trên bến ta nhìn, Ngọn gió to khuấy trào cơn sóng cả, Kẻ thuyền nhân lao đao và hối hả, Ta nào vui vì lao khổ của người, Sở dĩ ta giữ được vẻ vui tươi, Vì ta biết ta là người vô sự . . . [câu mở đầu của Quyển II; Suave, mari magno turbantibus . . .] (Slavitt, 2008; xem thêm Krueger, 2021). Đó chính là ô D! Tất nhiên là người ta có thể liệu tính về ô D mà không cần phải tận mắt nhìn thấy đau khổ của người khác. Đó là một thái độ ít thô bỉ hơn và nó sẽ không mang lại cảm giác tội lỗi cho người sống sót.

Sơ đồ của Einhorn là một sơ đồ tổng quát. Nó có thể áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực nào trong cuộc sống. Robyn Dawes (2006), một nhà tâm lý học nhận thức lỗi lạc, một nhà phê bình tâm lý học lâm sàng, và là người cùng thời với Einhorn, đã nắm bắt được vấn đề trong nghiên cứu của ông về thiên kiến sẵn có cấu trúc (structural availability bias). Dawes cho rằng các nhà tâm lý học lâm sàng có khả năng mắc phải Ảo tưởng về tính hợp lệ (là khuynh hướng nhận thức, trong đó một người đánh giá quá cao khả năng của họ trong việc diễn giải và dự đoán chính xác kết quả khi phân tích một tập hợp dữ liệu, đặc biệt khi dữ liệu được phân tích cho thấy một mô hình rất nhất quán) vì họ không có kiến thức về những người mà họ không chữa trị nhưng đã trở nên tốt hơn (đây có thể là ô B). Một lần nữa, những nhà tâm lý học này cũng thiếu kiến thức về những người mà họ đã không điều trị và không trở nên tốt hơn (ô D). Nghĩ về những trường hợp đó có thể giúp các nhà tâm lý học đó xoa dịu đòn chỉ trích của Dawes.

Là một blogger, tôi (Joachim I. Krueger) có thể nghĩ đến tất cả những bài thú vị mà tôi từng viết. Tôi cũng có thể nghĩ đến những bài viết hay mà tôi chưa thể viết và những bài dở tệ hoặc bị bạn đọc chỉ trích gay gắt (khi trang web vẫn cho phép hiển thị bình luận). Tiếp bước Einhorn, giờ tôi sẽ ngồi xuống và suy ngẫm về những bài mà tôi không bao giờ muốn viết và chưa từng viết. Nó sẽ khiến tôi cảm thấy vui hơn.

Lưu ý: Tôi đã viết bài này với David J Grüning, Đại học Heidelberg

Tham khảo

Dawes, R. M. (2006). An analysis of structural availability biases, and a brief study. In K. Fiedler & P. Juslin (Eds.) Information sampling and adaptive cognition (pp. 147-152). Cambridge University Press.

Hogarth, R. M., & Klayman, J. (1988). Hillel J. Einhorn (1941–1987). American Psychologist, 43(8), 656.

Krueger, J. I. (2021). Happiness made simple. Psychology Today Online. https://www.psychologytoday.com/us/node/1156127/preview

Pettigrew, M. (1998). Diagoras of Melos (500 BC): an early analyst of publication bias. The Lancet, 352, 9139.

Slavitt, D. R. (2008). Lucretius – De rerum natura: The nature of things. University of California Press.

Dịch: chó béo cute

Nguồn

https://www.psychologytoday.com/intl/blog/one-among-many/202107/einhorn-s-theory-happiness?collection=1164756