Le tableau paraît calme. Le raisonnement, lui, a peut-être déjà quitté la pièce. Après une série aléatoire, nous attendons un retournement comme si le hasard devait rééquilibrer les résultats à court terme.
Kevin Dorst publie en 2024 une étude empirique consacrée à ce mécanisme. Le résumé rapporte des résultats compatibles avec la définition retenue ici. Ils restent liés à la tâche, aux mesures et à la population étudiées ; les étendre à tous les contextes demanderait d’autres données.
Un effet statistique n’abolit ni les chiffres ni l’intuition. Il oblige à regarder le plan d’échantillonnage, le dénominateur et l’incertitude avant de raconter une histoire causale.
Pour le design d’information, présenter la fréquence de base près du cas individuel évite que l’exemple spectaculaire ne gouverne seul la décision. La comparaison doit rester lisible sur le même écran.
Comprendre l’erreur du parieur ne vaccine personne. Cela donne au design une obligation plus modeste : laisser assez de traces pour que le jugement puisse se reprendre.
Référence : Kevin Dorst (2024). Bayesians Commit the Gambler's Fallacy. https://doi.org/10.31234/osf.io/4jzwe
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Les récompenses variables peuvent être comparées aux machines à sous.
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