Những Cách Tệ Nhất Để Xử Lý Lo Lắng

3. Bạn Thu thập Thông tin

Khi bạn lo lắng về điều gì đó, bạn có thể ra ngoài và thu thập càng nhiều thông tin càng tốt. Bạn có thể nói, “Thông tin không phải là sức mạnh sao? Không phải thông tin chỉ nhận được sự thật sao? Thông tin mà bạn nhận được có thể là một tập hợp các dữ kiện (và cũng có thể không).

Nhưng ngay cả khi đó là một tập hợp các sự kiện, nó có thể là sự lựa chọn sai lệch các sự kiện. Chúng có thể là những sự thật không chỉ vô ích mà còn gây hiểu nhầm. Điều này là do bạn tìm kiếm thông tin để xác nhận niềm tin tiêu cực của mình, bạn thấy các xu hướng không tồn tại, bạn đánh giá quá cao rủi ro và bạn sử dụng thông tin không liên quan.

Bạn Hãy Khẳng Định Chỉ Những Suy Nghĩ Tiêu Cực

Khi bạn lo lắng, bạn cố gắng tìm hiểu xem liệu một dự đoán tiêu cực có thể trở thành sự thật hay không – “Tôi có thể bị ung thư không?” Kết quả là bạn bị điều khiển bởi cái được gọi là “thiên kiến xác nhận / confirmation bias”. Nếu bạn lo lắng về việc bị ung thư, thì bạn sẽ tìm kiếm thông tin cho thấy bạn bị ung thư.

Bạn Thấy Những Xu Hướng Không Tồn Tại

Hãy xem ví dụ người sở hữu cổ phiếu theo dõi màn hình bảng giá. Anh ấy ngồi trước màn hình theo dõi tất cả các cổ phiếu của mình hàng giờ mỗi ngày. Suy nghĩ của anh ấy là, “Tôi sẽ bắt kịp xu hướng trước những người khác.”

Trong một cuốn sách hấp dẫn, Bị lừa bởi sự ngẫu nhiên / Fooled by Randomness, nhà đầu tư và nhà thống kê Nassim Taleb chỉ ra rằng các cổ phiếu riêng lẻ sẽ thay đổi ngẫu nhiên hàng ngày và xu hướng thực sự có thể không xuất hiện trong nhiều tháng hoặc nhiều năm.[2] nó như thông tin hữu ích. Xem màn hình mỗi giờ mỗi ngày dẫn đến việc bạn thấy các khuôn mẫu không thực sự ở đó.

Theo Taleb, rất khó để chúng ta chấp nhận rằng có những sự kiện ngẫu nhiên (chẳng hạn như biến động chứng khoán hàng ngày). Kết quả là, khi chúng tôi xem xét sự thay đổi giá của một cổ phiếu hàng giờ, chúng ta tin rằng có những xu hướng đang nổi lên, trong khi chúng ta thực sự đang theo dõi những biến động ngẫu nhiên về giá.

Khi chúng ta thu thập thông tin về những lo lắng của mình, việc lựa chọn và diễn giải thông tin của chúng ta được thúc đẩy bởi thiên kiến xác nhận. Do đó, nếu bạn lo lắng rằng ai đó khó chịu với bạn, bạn đang thiên về tất cả những thông tin tiêu cực về cách người đó cư xử với bạn.

Bạn giải thích hành vi trung lập là dấu hiệu của một điều gì đó thực sự tiêu cực. Nghiên cứu cho thấy những người hay lo lắng mạn tính coi thông tin trung lập hoặc mơ hồ là mối đe dọa. Do đó, những người nhút nhát coi khuôn mặt mơ hồ là khuôn mặt tức giận.

Bạn Đánh Giá Quá Cao Rủi Ro

Khi thu thập thông tin về một mối đe dọa, bạn đang thực sự cố gắng đánh giá rủi ro: “Khả năng xảy ra điều gì đó tồi tệ là bao nhiêu?” Nhưng bây giờ chúng ta biết rằng chúng ta hầu như luôn đánh giá quá cao rủi ro khi chúng ta lo lắng.

Các nhà tâm lý học Paul Slovic và Gerd Gigerenzer trong nghiên cứu của họ đã chỉ ra rằng việc tính toán rủi ro là một quá trình phức tạp.[3] Hãy tưởng tượng rằng chúng ta đang cố gắng tính toán rủi ro máy bay gặp sự cố. Lý tưởng nhất là để tính toán rủi ro trong tương lai, chúng ta nên làm như sau:

(1) thu thập tất cả thông tin về số lần máy bay bị rơi trong quá khứ;

(2) thu thập thông tin về mức độ tiếp xúc với rủi ro này (nghĩa là số lần mọi người đã bay);

(3) ước tính liệu có những điều kiện mới làm tăng hoặc giảm rủi ro này hay không (ví dụ: cải tiến công nghệ làm giảm rủi ro và khủng bố làm tăng rủi ro);

(4) đánh giá mức độ chính xác của những ước tính này (nghĩa là bạn thực sự biết công nghệ hoặc khủng bố ảnh hưởng đến rủi ro như thế nào); và

(5) ước tính kết quả sẽ tiêu cực như thế nào (trong trường hợp này, bị giết là một kết quả rất tiêu cực).

Thật không may, khi bạn ước tính rủi ro, bạn hầu như không bao giờ sử dụng các quy trình suy nghĩ hợp lý này. Bạn không thu thập tất cả thông tin về các vụ tai nạn trong quá khứ, bạn không biết có bao nhiêu người đã bay trên máy bay năm ngoái, bạn không có thông tin chính xác về cách công nghệ hoặc khủng bố có thể ảnh hưởng đến rủi ro trong tương lai và bạn chỉ tập trung vào nhược điểm (bị giết ).

Trên thực tế, nhà tâm lý học Paul Slovic nhận thấy rằng bạn có khả năng ước tính rủi ro bằng cách dựa vào một số quy tắc may rủi không hợp lý, được nêu trong bảng sau:[4]

BẢNG 2.1

CÁCH BẠN SỬ DỤNG THÔNG TIN ĐỂ ĐÁNH GIÁ QUÁ MỨC ĐỘ RỦI RO CỦA MỘT ĐIỀU GÌ ĐÓ

• Khả năng tiếp cận / Accessibility: Nếu tôi có thể nhớ lại thông tin một cách dễ dàng, thì thông tin đó phải rất phù hợp.
• Gần đây / Recency: Nếu có thông tin gần đây, nó phải có nhiều khả năng hơn.
• Hình ảnh mạnh mẽ / Powerful images: Nếu tôi có một hình ảnh mạnh mẽ về điều này, nó phải có nhiều khả năng hơn.
• Mức độ phù hợp cá nhân / Personal relevance: Nếu nó liên quan tới kế hoạch của tôi, thì có nhiều khả năng hơn.
• Suy nghĩ theo cảm xúc / Emotional thinking: Nếu tôi đang lo âu, thì có nhiều khả năng là vậy.
• Mức độ nghiêm trọng của hậu quả / Severity of outcome: Nếu nó có thể thực sự khủng khiếp thì có nhiều khả năng là như vậy.

Chúng ta có nhiều khả năng đánh giá quá cao rủi ro nếu chúng ta có thể dễ dàng nhớ lại các ví dụ về kết quả tiêu cực (ví dụ: chúng ta có thể nhớ lại hình ảnh máy bay rơi), những sự kiện tiêu cực này mới xảy ra (một chiếc máy bay bị rơi tại sân bay tỉnh nhà tuần trước), hình ảnh mà chúng ta có khá mạnh mẽ (chúng ta nhìn thấy hình ảnh máy bay bốc cháy), nó liên quan đến kế hoạch của chúng ta (chúng ta dự định sẽ bay vào ngày mai), chúng ta buồn bã khi nghĩ về nó (cảm xúc của chúng ta “cho” chúng ta biết rằng điều đó có nhiều khả năng xảy ra ), và chúng ta tưởng tượng kết quả thật khủng khiếp (chúng ta tưởng tượng rằng mình chết trong vụ tai nạn).

Chúng ta cũng có nhiều khả năng đánh giá quá cao rủi ro nếu nghĩ rằng nguyên nhân của sự kiện tiêu cực là vô hình và khó ngăn chặn. Ví dụ, chúng ta có khả năng đánh giá quá cao rủi ro khi nghĩ đến khủng bố hoặc các bệnh truyền nhiễm, chẳng hạn như SARS hoặc AIDS, vì nguyên nhân là vô hình và có vẻ khó ngăn chặn.

Vì vậy, khi chúng ta tìm kiếm thông tin, chúng ta hiếm khi khách quan. Trên thực tế, chúng ta không chỉ bị thúc đẩy bởi những quy tắc may rủi phi lý này, mà chúng ta hầu như không bao giờ tìm kiếm thông tin quan trọng nhất – kết quả dự đoán không xảy ra thường xuyên như thế nào?

Vì vậy, nếu bạn mắc chứng sợ đi máy bay, bạn có thường xuyên thu thập thông tin về việc máy bay hạ cánh an toàn không? Hoặc nếu bạn sợ bị sa thải, bạn sẽ không bị sa thải trong bao nhiêu ngày?

Thông Tin Của Bạn Không Liên Quan

Khi bạn lướt mạng để tìm thông tin về các bệnh truyền nhiễm hiếm gặp hoặc ung thư khó phát hiện, bạn nghĩ rằng các triệu chứng như khó thở hoặc đau ở đâu đó trong cơ thể là dấu hiệu chắc chắn của căn bệnh đáng sợ mà cứ ba trăm triệu người thì có hai người mắc phải. 

Thông tin có thể gây hiểu nhầm. Câu hỏi đặt ra là liệu thông tin có mang tính đại diện hay không. “Thông tin này đại diện cho những gì nói chung là đúng hay nó phản ánh chính xác hoàn cảnh của bạn?[5]

Hãy xem việc bị đau đầu. Bạn nhận thấy rằng bạn bị đau đầu. Bạn truy cập trang web và bắt đầu đọc về các rối loạn thần kinh và các bệnh nghiêm trọng khác. Có thể bạn đang bị đột quỵ, phình mạch não, u não. Đến khi tra cứu “đau đầu” xong, bạn mới đinh ninh rằng mình phải xem lại di chúc và sắp xếp để ai đó nhận nuôi chú mèo của mình.

Thông tin chỉ hữu ích nếu nó có liên quan. Ví dụ, thông tin liên quan về cơn đau đầu là liệu Tylenol có giúp ích hay không. Một thông tin khác có thể là “Bao nhiêu phần trăm số người bị đau đầu lúc này hay lúc khác?” Nó… xem nào… 100%? Khi bạn truy cập trang web và kiểm tra tất cả các bệnh liên quan đến đau đầu, bạn sẽ bị chi phối bởi các quy tắc may rủi đã nêu ở trên.

Thông tin về những căn bệnh đáng sợ trên Web rất dễ tiếp cận, rất nổi bật (nó mạnh mẽ ở chỗ bạn có thể thấy những căn bệnh đáng sợ được liệt kê ở đây), gần đây (bạn đang xem nó ngay bây giờ) và có liên quan đến cá nhân (nó khiến bạn đau đầu).

Thêm vào đó, bạn đang lo lắng (điều này làm tăng ước tính rủi ro của bạn) và kết quả là một sự kiện đáng sợ (tàn tật hoặc tử vong). Bạn càng xem thông tin sai lệch này càng nhiều lần, bạn càng thấy rủi ro cao hơn và bạn càng có nhiều khả năng lo lắng và tìm kiếm sự trấn an.