A divat nem mindig logikus. Az újabb politikailag korrekt divat az előítéletek elítéléséről sem az. Ettől még népszerű és elfogadott. A moonbat ostobaság belátásához nem kellene nehéztüzérség, de az érvelés öröme végett segítségül hívjuk Thomas Bayes-t is: Nemhogy a mindennapi következtetés, de a tudományos megismerés módszertana sem zárja ki az előítéletet. Az előítélet önmagában se nem jó, se nem rossz – hanem az emberi gondolkodás alapvető eszköze. Nincs is értelme az előítélet mint olyan ellen küzdeni - mint ahogy statikai problémák esetén sem a gravitáció ellen küzdünk. Inkább a valóban káros előítéletek kiváltó okait érdemes megszüntetni.

Az előítélet „a tényeken, vagy hibás vagy merev általánosításon alapuló előre kialakított vélemény”. Vegyünk egy példát: Kedves, túlzottan is barátságos, habzó szájú kutyával találkozunk. Előítéletes embertársaink veszettségre gyanakszanak és elkerülik a kutyát. Nem előítéletes társaink nyilván elutasítják ezt, hiszen lehet, hogy a blöki éppen szappant evett. Ebben az esetben az előítéletes magatartás, bár nem feltétlenül helytálló, valószínűleg racionálisabb. (És a példa az emberi előítélet kialakulásának evolúciós elméletébe is betekintést ad.)

Általánosabban: Se időnk, de energiánk minden helyzetet, minden embert a maga egyéniségében teljeskörűen megismerni. És ezért általánosítunk, könnyen hozzáférhető információt keresünk. Egy üzletet gyakran a külseje alapján ítélünk meg – ezért vannak olyan szép bankszékházak például. Hasonlóan a szakadt ruházat, az ápolatlan külső bizalmatlanságot kelt – ezért borotválkoznak és viselnek nyakkendőt az értékesítők és a hittérítők. Általában egyszerű az átváltás: Nagyon sok energia kideríteni, hogy a szakadt külső érző szívet takar – míg a tévedés ára nagyon nagy. Így aztán használjuk az előítéleteinket.

De nemcsak a mindennapi életben használunk előítéletet. Minden tudományos kutatás mögött van ki nem mondott premissza és elképzelés (igen: előítélet), amit aztán az adatok és az új információk tükrében módosítunk. A bayesi statisztika ezen egy lépéssel továbbmegy: formalizálja az előzetes elképzeléseinket és az új információk hatását. A hagyományos – frekventista – statisztika bayes-i szemmel nem más mint a teljesen információmentes prior eloszlás használata. A tiszta lap. Ami egyébként nem létezik, mert mindenkinek van képe az elvárt eredményről – csak Bayes követői ezt expliciten be is vallják - mások meg újraszámolják a regressziót meglepetés esetén. Azaz Bayes követői aktívan és tudományosan is használják előfeltevéseiket, akarom mondani előítéleteket.

Az előítélet az emberi megismerés általános eszköze – a mindennapokban és a tudományos életben egyaránt. Az előítélet elleni küzdeni tehát körülbelül olyan értelmes, mint a gravitáció ellen harcolni.

A gravitációs hasonlat arra is jó, hogy megértsük mi ellen érdemes valóban küzdeni. Ha egy híd összeomlik, a közvetlen ok a gravitáció. (Gravitáció nélkül milyen szépen ellebegett volna a híd...) De az összeomlásért a gonosz gravitációt hibáztatni és nem a statikai problémákat ostobaság, nem?

Hasonló ostobaság a valóban káros előítéletek kapcsán magát az előítélet hibáztatni. Bár kétségkívül politikailag korrekt.

Mert vannak káros és rossz előítéletek. Kultúránkban különösen nem szeretjük az emberekkel kapcsolatos előítéleteket. A politikailag korrekt rasszista vagy szexista papagájkodás – azaz a gravitációnak való hadüzenet – helyett azonban érdemes észrevenni a konstrukciós hibát a hídon. Azaz specifikusan azt vizsgálni, hogy mi a rossz az adott előítélettel és mit lehet tenni az előítéletet kiváltó okok ellen.

Vegyünk egy olyan példát, ahol az előítélet alanyai mi voltunk, magyarok. A határnyitás után Ausztriába látogató magyarok számára örök emlék a „magyar, ne lopj” tábla (és az árusító-személyzet megkülönböztetett figyelme). Rosszul esett? Rosszul bizony. De sajnos nem nehéz látni az általánosítás alapját. Jelen esetben a lopást. Ha néhány honfitársunk lopott és kár okozott, akkor ezzel nemcsak rájuk személy szerint, hanem mindannyiunkra rossz fény vetül – mert bizony az üzletben felismerték az összefüggést a magyar rendszámtábla és a leltárhiány között. És ez ellen az előítélet ellen csak úgy léphetünk fel valóban eredményesen, ha valahogy csökkentjük a hozzánk köthető lopások számát.

Az előítélet megbélyegzése, mégha tényleg káros is, önmagában nem elég, hanem bizony annak az alapját is meg kell szüntetni. A káros előítéletek elleni küzdelem csak akkor ér valamit, ha közben lépések történnek a kiváltó alap megszűntetésére is. Különben az előítélet megmarad, legfeljebb a hozzákapcsolódó szókincs változik. Aminek igazán semmi értelme sincs.