Bağışların marjinal etkisi: “Okyanusta bir damla” gerçekten işe yaramaz mı?

2023 yılında World Bank dünyada yaklaşık 700 milyon insanın hâlâ uluslararası aşırı yoksulluk sınırı olan günde 2,15 doların altında yaşadığını açıkladı [1]. Aynı yıl World Health Organization verilerine göre 5 yaşın altındaki yaklaşık 5 milyon çocuk, büyük ölçüde önlenebilir nedenlerle hayatını kaybetti [2]. Ve yine aynı yıl Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), küresel emisyonlar hızla azaltılmazsa dünya sıcaklığındaki +1,5°C artış eşiğinin aşılmasının kaçınılmaz olduğunu belirtti [3].

Bu rakamlar yalnızca istatistik değil.

Bunlar küresel ölçekte işleyen, derin ve sistemik gerçekliklerin sayısal ifadesi.

Ancak böyle bir bağlamda çoğu insanın zihninde benzer bir düşünce belirir: “Benim 100, 200 ya da 500 TL’lik bağışım gerçekten neyi değiştirebilir?” Sorunun büyüklüğüyle kendi katkımızı içgüdüsel olarak karşılaştırırız ve sonuç çoğu zaman aynıdır: katkımızın önemsiz olduğu hissi.

Oysa bağışın gerçek etkisi bu sezgisel karşılaştırmadan çok daha farklıdır. Analizler gösteriyor ki, aynı miktardaki bağış, desteklenen kuruma bağlı olarak 100 kata kadar daha fazla etki yaratabilir. Yani mesele yalnızca ne kadar verdiğiniz değil, nerede ve nasıl verdiğinizdir. Eğer dünyanın neresinde olursa olsun her insan hayatının içsel olarak değerli olduğunu düşünüyorsak ve eğer dünyadaki toplam acıyı azaltmak eylemlerimiz için anlamlı bir motivasyon ise, o zaman bu etki farkı son derece önemlidir.

Elbette tek bir bağış küresel aşırı yoksulluk eğrisini tek başına değiştirmez. Ancak ciddi bir hastalıktan kurtulan bir çocuk veya yeniden güvenlik ve huzur kazanan bir aile için bu fark hayatidir. Sevdiğiniz birinin ağır bir hastalık geçirdiğini düşünün. Birinin “Bu yardım küresel ölçekte büyük bir fark yaratmayacak” diyerek yardım etmemesi size kabul edilebilir gelir miydi? Muhtemelen hayır. Çünkü sizin için önemli olan, o tek hayatın kurtulmasıdır. Yardım alan insanlar için de durum aynıdır. 

İşte burada kritik bir kavram devreye girer: marjinal etki. Bu kavram, bağışınızın gerçekte neyi mümkün kıldığını ve bağış olmasaydı ne olacağını anlamamıza yardımcı olur.

Sorunun büyüklüğü ile tek bir jestin gerçek etkisi arasındaki gerilim anlaşılabilir olsa da metodolojik açıdan yanıltıcıdır; çünkü bağışı yanlış ölçekte değerlendirmemize yol açar. Bu nedenle ekonomi ve karar teorisinde merkezi bir kavram olan marjinal etkiyi anlamak önemlidir.

Marjinal etki nedir?

Ekonomik tanım

Mikroekonomide marjinal analiz, bir faktördeki çok küçük bir değişimin sonuç üzerinde yarattığı değişimi inceler.

19. yüzyılın önemli ekonomistlerinden Alfred Marshall’dan [4] bu yana ekonomik kararların değerlendirilmesinde temel yaklaşım şudur:

Rasyonel kararlar toplam miktarlara göre değil,marjinal farklara göre değerlendirilir.

Akademik olarak ifade edersek:

Eğer I(D), D seviyesindeki bağışın ürettiği toplam etkiyi ifade ediyorsa,

marjinal etki şu türevle ifade edilir: dI/dD

Yani, bağış miktarındaki küçük bir artışın yarattığı etki değişimi.

Karşıolgusal (counterfactual) tanım

Etki değerlendirmesinde özellikle Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) [5] gibi araştırma merkezlerinin kullandığı yaklaşım farklı bir bakış açısı sunar.

Bir müdahalenin gerçek etkisi şu farktır:

Müdahalenin olduğu dünya – müdahalenin olmadığı dünya

Bağışlara uyguladığımızda bu şu soruya dönüşür:

Marjinal etki = Bağışın olduğu durumda ortaya çıkan sonuç – bağış olmasaydı ortaya çıkacak sonuç

Dolayısıyla doğru soru şu değildir:

“Bağışım küresel yoksullukla orantılı mı?”

Doğru soru şudur:

Bağış yaparsam ne olur, yapmazsam ne olur?

Etkisi yüksek hayır kurumlarını belirlerken kullanılan analitik yaklaşım tam olarak bu mantığa dayanır.

Bağışın olasılıksal etkisi: beklenen fayda

Çoğu durumda bir bağışın etkisi deterministik değil olasılıksaldır.

Her bağış:

• kesin bir sonuç üretmez

• fakat sonuçların olasılık dağılımını değiştirir

  
  

Bu ayrım son derece önemlidir.

1944 yılında ekonomistler John von Neumann ve Oskar Morgenstern tarafından geliştirilen beklenen fayda teorisi, rasyonel kararların belirsizlik altında nasıl verilmesi gerektiğini açıklar.

Bu teoriye göre bir eylemin değeri:

Olası sonuçların büyüklüğü × bu sonuçların gerçekleşme olasılığı

Yani:

Beklenen etki = Olasılık × Sonucun büyüklüğü

Bugün bu yaklaşım kamu ekonomisinden finansal risk analizine, sigorta modellemesinden sağlık ekonomisine kadar birçok alanda standarttır.

Bağışlara uyguladığımızda soru şu olur:

“Bağışım kesin bir sonuç yaratır mı?” değil,

Bağışım anlamlı bir sonucun gerçekleşme olasılığını artırır mı?

Somut bir örnek üzerinden ilerleyelim. Sıtmayı önlemek için kullanılan böcek ilacıyla işlem görmüş yatak fileleri, yıllardır kapsamlı bilimsel araştırmaların konusu olmuştur. Özellikle Cochrane Library’de [11] yayımlanan titiz meta-analizler, bu cibinliklerin kullanıldığı bölgelerde bebek ölüm oranlarında istatistiksel olarak anlamlı bir düşüş olduğunu gösterir. Bu sonuçlar yalnızca tek bir çalışmaya değil; farklı ülkelerde yürütülen randomize kontrollü deneylerin ve çeşitli bağlamlardan toplanan verilerin bir araya getirilmesine dayanır.

Bu tür veriler sayesinde, küresel sağlık ve kalkınma alanında çalışan kuruluşların etkisini analiz eden bağımsız değerlendiriciler — örneğin GiveWell — belirli müdahalelerin yaklaşık maliyet etkinliğini hesaplayabilir. Başka bir deyişle, ortalama olarak bir hayatın kurtarılmasının maliyetinin ne kadar olduğunu tahmin etmeye çalışırlar. Bu tahmin, ilk bakışta sanılabileceği gibi basit bir matematik işlemi değildir. Aksine, oldukça temkinli varsayımlara dayanır. Analizler yapılırken örneğin şu sorular dikkate alınır:

• dağıtılan yatak fileleri gerçekten ne oranda kullanılıyor?

• etkileri sürdürülebilir mi?

• lojistik süreçlerde ne kadar kayıp yaşanıyor?

• ve eldeki verilerde hangi ölçüde istatistiksel belirsizlik bulunuyor?

  
  

Şimdi varsayımsal bir örnek düşünelim. Diyelim ki belirli bir müdahalenin istatistiksel olarak yaklaşık 180 bin TL karşılığında bir hayat kurtardığı tahmin ediliyor. Bu durumda 200 TL’lik bir bağışın 0,001 hayat kurtardığınısöylemek kulağa matematiksel olarak doğru gibi gelebilir. Fakat bu ifade aslında kavramsal olarak hatalıdır; çünkü insan hayatı bölünebilen bir nicelik değildir.

Bunun yerine daha doğru olan şu şekilde düşünmektir: 200 TL’lik bir bağış, hedef nüfus içinde bir hayatın kurtarılma olasılığını küçük ama gerçek bir ölçüde artırır. Bu artış tek başına görünür bir mucize yaratmayabilir, fakat kolektif sonuçların istatistiksel beklentisine katkıda bulunur.

Bu düşünme biçimi ilk bakışta soyut görünebilir. Ancak aslında kamu politikalarında oldukça standart bir yaklaşımdır. Bir hükümet aşılama kampanyasına yatırım yaptığında, yol güvenliğini artırdığında ya da kardiyovasküler hastalıkların önlenmesi için programlar başlattığında belirli bir kişinin hayatını “kurtardığını” söylemez. Bunun yerine yaptığı şey, nüfus genelinde ölüm olasılığını azaltmaktır. Bu tür politikaların etkisi genellikle kurtarılan istatistiksel hayatlar, kazanılan yaşam yılları veya QALY (Quality-Adjusted Life Years, yaşam kalitesine göre ayarlanmış yaşam yılı) gibi ölçütlerle değerlendirilir.

Bireysel bağışlar da tam olarak bu çerçevede anlam kazanır. Tek başlarına görünür mucizeler yaratmazlar; fakat olasılıkların yönünü değiştirirler. Küçük katkılar bir araya geldiğinde, insanların hayatlarını etkileyen gerçek sonuçlar ortaya çıkar.

Etkili Bağış yaklaşımında özellikle bu noktaya odaklanıyoruz: yapılan maliyetle kıyaslandığında en yüksek etkiyi üretmesi beklenen müdahaleleri belirlemek. Başka bir deyişle, her ek Türk lirasının sosyal açıdan önemli bir sonucun gerçekleşme olasılığını en çok artırdığı alanları bulmaya ve sizin için görünür kılmaya çalışıyoruz.

İlave marjinal etki için gerekli bir koşul

Ancak burada önemli bir ayrımı netleştirmek gerekir: her bağış aynı marjinal etkiyi yaratmaz.

Kamu ekonomisinde “ilave etki” (additionality) olarak bilinen kavram, bir müdahalenin gerçekten yeni bir sonuç üretip üretmediğini ifade eder. Bir eylem, karşı olası senaryoya kıyasla ek bir sonuç doğuruyorsa ilave etki yaratmış olur. Bu kavram özellikle sübvansiyonlar, vergi teşvikleri veya uluslararası finansman programlarının değerlendirilmesinde merkezi bir rol oynar. Çünkü bir müdahale ilk bakışta çok önemli görünebilir; fakat eğer zaten var olan finansmanın yerini alıyorsa, gerçekte yeni bir etki yaratmıyor olabilir.

Bireysel bağışlar açısından bakıldığında bu durum oldukça basit ama kritik bir soruya indirgenir: “Ben bağış yapmazsam, bu faaliyet yine de gerçekleşecek mi?”

Eğer bir program zaten tamamen finanse edilmişse ve yapılan ek bağış yalnızca başka bir fon sağlayıcının kaynaklarını geri çekmesine veya başka yere yönlendirmesine yol açıyorsa, bağışın gerçek marjinal etkisi oldukça sınırlı olabilir. Bu durumda yeni bir etki yaratılmıyor, yalnızca finansman yer değiştiriyordur.

Buna karşılık bir kuruluşun hâlâ finanse edilmemiş genişleme fırsatları varsa — örneğin daha fazla cibinlik satın almak, yeni bir müdahale bölgesi açmak veya ek bir sağlık çalışanı istihdam etmek gibi — o zaman yapılan her ek bağış gerçekten yeni bir faaliyeti mümkün kılabilir. İlave etki olmadan, insanların bağış yaptığı bir dünya ile hiç bağış yapılmayan bir dünya arasında pratikte hiçbir fark olmazdı.

Bu analiz aynı zamanda azalan getiriler gerçeğini de içerir. Bir program finanse edilmeye başlandığında genellikle en etkili fırsatlar ilk olarak değerlendirilir. Bu nedenle zamanla ek bir TL’nin yarattığı marjinal etki azalabilir. Titiz bir değerlendirme, marjinal etkinin hâlâ yüksek olduğu alanları belirlemekten ibarettir.

Elbette ilave etki her zaman doğrudan gözlemlenemez. Ancak bazı göstergeler bize yardımcı olabilir:

• kuruluşun finansman yapısı

• yeni bağışları kullanabilme kapasitesi

• hâlâ finansman bekleyen projelerin varlığı

• ve bütçe esnekliği

  
  

Gerçekten şeffaf bir kuruluş, ek bir bağışın tam olarak hangi faaliyetleri mümkün kılacağını açıklayabilmelidir. Bu bilgi olmadan bir bağışın gerçek marjinal etkisini değerlendirmek zordur.

Algımızı çarpıtan bilişsel önyargılar

Bununla birlikte, bağışlarımızın etkisini küçümsememizin nedeni yalnızca bilgi eksikliği değildir. İnsan psikolojisi de bu algıyı şekillendirir. Bu konuda yapılan birçok çalışma, katkımızın önemsiz olduğu hissinin güçlü bilişsel mekanizmalarla bağlantılı olduğunu gösterir.

Örneğin Daniel Kahneman ve Amos Tversky’nin [7] çalışmaları, insanların karar verirken çoğu zaman sezgisel zihinsel kısayollar kullandığını ortaya koymuştur. Bu kısayollar gündelik durumlarda oldukça işe yarar. Ancak milyonlarca veya milyarlarca insanı ilgilendiren sorunlarla karşılaştığımızda aynı mekanizmalar yetersiz kalır. Sorun çok büyük sayılarla ifade edildiğinde zihnimiz bunu doğru şekilde ölçeklendirmekte zorlanır. Sonuç olarak eylemlerimizi yaratabilecekleri farklı etkiler üzerinden değil, sorunun büyüklüğüyle karşılaştırarak değerlendiririz.

Bu durum bazen ölçek duyarsızlığı olarak adlandırılır. Belirli bir noktadan sonra sayılar büyüdükçe ciddiyet veya fayda algımız aynı oranda artmaz. Bağış bağlamında bu, katkımızı mümkün kıldığı sonuçlarla değil, sorunun toplam büyüklüğüyle değerlendirmemize yol açar.

Bu algıyı güçlendiren bir başka mekanizma ise sorumluluğun yayılmasıdır. John Darley ve Bibb Latané [8] tarafından incelenen bu fenomen, potansiyel tanık sayısı arttıkça bireylerin müdahale etme ihtimalinin azaldığını göstermiştir [10][11]. Sorumluluk kolektif olarak algılandığında, bireylerin kişisel sorumluluk hissi zayıflayabilir.

Derin yoksulluk, küresel sağlık veya iklim değişikliği gibi küresel sorunlar söz konusu olduğunda bu mekanizma daha da belirgin hale gelebilir. Sorunun büyüklüğü insanları harekete geçirmek yerine paradoksal biçimde pasifleştirebilir.

Ancak gerçek davranış bundan daha karmaşıktır. Evet, sorumluluk bazen dağılabilir; fakat insanlar aynı zamanda başkalarının davranışlarını da takip eder. Yani önemli olan yalnızca kaç kişinin harekete geçebileceği değil, aynı zamanda sosyal sinyaldir: diğerleri harekete geçiyor mu, yoksa pasif mi kalıyor? Bir davranış görünür hale geldiğinde, zamanla norm haline gelebilir ve normlar da insanları harekete geçmeye teşvik eder.

Bağış davranışı bunun iyi bir örneğidir. Çevrenizde güvendiğiniz insanların bağış yaptığını bilmek, sizi de bağış yapmaya teşvik edebilir. Bu durum, insanların çoğu kişinin bağış yapmadığını varsaymasından çok daha güçlü bir etkiye sahiptir.

Bu psikolojik tabloya bir de Paul Slovic’in tanımladığı “psişik uyuşma” fenomeni eklenir. Araştırmalar, duygusal tepkimizin kurban sayısıyla doğrusal biçimde artmadığını gösterir [9]. Tanımlanabilir tek bir hayat güçlü bir empati yaratabilir; ancak binlerce soyut hayat aynı ölçüde duygusal tepki üretmez. Sayılar büyüdükçe empati sabit kalabilir veya hatta azalabilir.

Bu durum nesnel gerçeklik ile öznel algımız arasında bir boşluk yaratır. Bir bağışın bir çocuğun ciddi bir hastalığa yakalanma olasılığını marjinal olarak azaltması dünyada gerçek bir etki yaratır. Ancak bu etki istatistiksel olduğu için aynı ölçüde duygusal bir tepki yaratmayabilir.

Tüm bu bilişsel ve sosyal mekanizmalar bir araya geldiğinde, bağışların marjinal etkisini neden sistematik biçimde hafife aldığımız daha anlaşılır hale gelir. Sorun etkinin olmaması değil; insan zihninin büyük ölçekli olasılık değişimlerini sezgisel olarak değerlendirmekte zorlanmasıdır.

Bu önyargıları anlamak kusursuz kararlar vermemizi garanti etmez. Ancak en azından psikolojik olarak anlaşılabilir olan “boşuna” hissi ile ekonomik olarak ölçülebilen gerçek etkiyi birbirinden ayırmamıza yardımcı olur.

İklim: yapısal belirsizlik ve uzun nedensel zincirler

İklim alanına geldiğimizde ise durum biraz daha karmaşık hale gelir. Çünkü burada bir bağışın marjinal etkisini analiz etmek çoğu zaman doğrudan müdahalelere kıyasla daha zordur. Bu zorluk veri eksikliğinden değil, sorunun yapısından kaynaklanır. IPCC’nin çalışmaları, kümülatif emisyonlar ile küresel ısınma arasındaki ilişki konusunda güçlü bir bilimsel uzlaşı olduğunu gösterir [3]. 

Öte yandan, hayırseverlik faaliyetleri nadiren bu doğrudan fiziksel düzeyde gerçekleşir. Çoğu zaman dolaylı ve kurumsal nedensel zincirler içerir: regülasyonları teşvik eden savunuculuk çalışmaları, endüstri standartlarında değişiklikler, stratejik dönüşümler, karar vericiler ile yapılan müzakereler, ekonomik teşviklerin veya piyasa standartlarının dönüşümü.

Diğer bir deyişle, bir bağış ile emisyonlarda gerçek bir azalma arasında birkaç ara adım vardır:

• Bir kuruluşa fon sağlamak, onun faaliyetlerini (araştırma, savunuculuk, koalisyon oluşturma, hükümete / şirkelere dava açma) yürütmesini sağlar.

• Bu faaliyet, düzenleyici bir kararı veya endüstri standardını etkiler.

• Bu karar, ilgili aktörlerin ekonomik teşviklerini veya davranışlarını değiştirir.

• Bu değişiklikler, yatırımlarda değişikliklere ve nihayetinde emisyonların azalmasına yol açar.

• Ve nihayetinde, pratikteki bu değişimin gerçekleşmesinde siz de katkı sağlayan aktif bir paydaş olursunuz.

  
  

Bu zincirin her bir halkasının başarı olasılığı vardır. Dolayısıyla nihai etki, bu ardışık olasılıkların çarpımına bağlıdır. Bu nedenle iklim belirsizliğinin yapısal olduğu söylenir: bu, yalnızca tek başına bir eylemin etkinliğini değil, birbirine bağlı bir dizi olayın sağlamlığını da ilgilendirir.

Ancak belirsizlik, etki olmadığı anlamına gelmez. Etkinin deterministik değil, olasılıksal terimlerle modellenmesi gerektiği anlamına gelir.

Bu nedenle iklim alanındaki belirsizlik yapısaldır. Ancak belirsizlik, etkinin olmadığı anlamına gelmez; yalnızca etkinin deterministik değil olasılıksal terimlerle değerlendirilmesi gerektiğini gösterir. Ekonomik analizlerde bu yaklaşım oldukça yaygındır. Altyapı yatırımlarından araştırma ve geliştirme politikalarına kadar birçok karar, büyük sistemik sonuçlara uygulanabilecek küçük olasılık değişimlerinin yarattığı beklenen değere dayanır.

İklim değişikliği gibi küresel bir sorunda küçük olasılık değişimleri bile önemli sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle asıl mesele belirsizliği ortadan kaldırmak değil — ki bu mümkün değildir — onu analizin açık bir parçası haline getirmektir:

• desteklenen kuruluşun değişim teorisini açıklamak,

• kritik varsayımları belirlemek,

• her bir nedensel bağlantının olasılığını değerlendirmek,

• beklenen etkilerin büyüklüğünü, yaklaşık olarak da olsa tahmin etmek.

  
  

Biz de önerdiğimiz yüksek etkili iklim projelerini değerlendirirken tam olarak bu yaklaşımı benimsiyoruz. Gerçekçi olmayan bir kesinlik talep etmek yerine nedensel zincirin tutarlılığına, mevcut kanıtların kalitesine ve kullanılan mekanizmaların makul olup olmadığına bakıyoruz.

Belirsizlik bağlamında titiz düşünmek, etkinin kesin olduğunu iddia etmek anlamına gelmez. Bu, olasılıklar ve riskler göz önüne alındığında, beklenen etkinin kaynak tahsisini haklı çıkarmak için yeterince yüksek olup olmadığını belirlemek anlamına gelir.

İklim gibi sistemik bir alanda rasyonellik, en görünür doğrudan etkiyi aramaktan ziyade, küresel gidişatı sürdürülebilir bir şekilde etkileyebilecek kaldıraçları belirlemekten ibarettir.

Metodolojik itirazlar ve sınırlamalar

Elbette bilimsel akıl yürütme sınırlamalarını kabul etmelidir. Maliyet etkinliği tahminleri varsayımlara dayanır, dolaylı etkilerin ölçülmesi zor olabilir ve farklı nedenler arasında karşılaştırma yapmak normatif tartışmalar doğurabilir. Ancak kusurlu bir tahminin alternatifi mükemmellik değildir; analiz eksikliğidir. 

Belirsizlik nedeniyle mevcut verileri kullanmayı reddetmek, yapılandırılmış değerlendirmeyi sezgiye bırakmak anlamına gelir. Belki de en çok değer verdiğimiz yeri, yani dünyayı daha iyi bir yer yapma isteğimizi şansa bırakmak istemeyiz, değil mi?

Sonuç: analitik çerçevenin değiştirilmesi

Sonuç olarak bağışımızı sorunun toplam büyüklüğüyle karşılaştırmak ölçek açısından bir hatadır. Doğru karşılaştırma karşıolgusal ve marjinaldir. Eğer bir bağış olumlu bir sonucun gerçekleşme olasılığını biraz bile artırıyorsa, o bağış gerçek bir etkiye sahiptir. Okyanusta bir damla olsa bile — hatta belki tam da okyanusta bir damla olduğu için.

Bugün kamu politikalarının büyük bölümü zaten olasılıklara dayalı kararlarla şekillenmektedir. Bu nedenle kendimize sormamız gereken soru “Bağışım sorunu çözmek için yeterli mi?” değil, çok daha temel bir sorudur: 

Bu bir şeyi değiştirir mi?

Güçlü veriler ve titiz karşılaştırmalı analizlerle değerlendirilen müdahalelerde cevap çoğu zaman evettir.

Eğer katkınızın yüksek, kanıtlanmış ve şeffaf marjinal etkiye sahip kurumları destekleyen bu yaklaşımın bir parçası olmasını istiyorsanız, Etkili Bağış’ın küresel sağlık ve kalkınma, iklim değişikliği ve hayvan refahı alanlarında önerdiği kuruluşlara bağış yapabilir ve kaynaklarınızı bağış başına en yüksek etkiyi yaratması beklenen müdahalelere yönlendirebilirsiniz.

Okuduğunuzu beğendiniz mi? Bültenimize abone olun.

Referanslar

1. Banque mondiale. (2023). Poverty and Inequality Platform – Extreme Poverty Data (International Poverty Line $2.15/day, 2017 PPP). World Bank Group. https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/overview

2. Organisation mondiale de la santé (OMS). (2023). Global Health Observatory Data Repository – Child Mortality Estimates. WHO. https://www.who.int/data/gho

3. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2023). Sixth Assessment Report (AR6), Synthesis Report. IPCC. https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/

4. Marshall, A. (1890). Principles of Economics. London: Macmillan. Édition numérique disponible via EconLib. https://www.econlib.org/library/Marshall/marP.html

5. Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL). (n.d.). Methodology: Randomized Evaluations. Massachusetts Institute of Technology (MIT). https://www.povertyactionlab.org/methodology

6. Singer, P. (1972). Famine, affluence, and morality. Philosophy & Public Affairs, 1(3), 229–243. https://www.jstor.org/stable/2265052

7. Kahneman, D., & Tversky, A. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–1131. https://science.sciencemag.org/content/185/4157/1124

8. Darley, J. M., & Latané, B. (1968). Bystander intervention in emergencies: Diffusion of responsibility. Journal of Personality and Social Psychology, 8(4), 377–383. https://psycnet.apa.org/record/1968-08862-001

9. Small, D. A., Loewenstein, G., & Slovic, P. (2007). Sympathy and callousness: The impact of deliberative thought on donations to identifiable and statistical victims. Psychological Science, 18(2), 143–148. https://journals.sagepub.com/doi/10.1111/j.1467-9280.2007.01879.x

10. GiveWell. (n.d.). How We Work – Cost-Effectiveness Analysis Methodology. GiveWell Research. https://www.givewell.org/how-we-work/our-criteria/cost-effectiveness

11. Pryce, J., Richardson, M., & Lengeler, C. (2018). Insecticide-treated nets for preventing malaria. Cochrane Database of Systematic Reviews. https://www.cochranelibrary.com/cdsr/doi/10.1002/14651858.CD000363.pub3/full