Думай медленно... Решай быстро - читать онлайн книгу. Автор: Дэниел Канеман cтр.№ 43

Люди, которым предлагают оценить вероятность, не теряются с ответом, потому что не пытаются оценивать вероятность в том смысле этого слова, в котором его используют статистики и философы. Вопрос о вероятности активирует «мысленную дробь», вызывая ответы на более легкие вопросы. Один из них – автоматическая оценка репрезентативности, которая совершенно обычна для понимания языка. (Неверное) утверждение «Родители Элвиса Пресли хотели, чтобы он стал стоматологом» немного смешно, поскольку автоматически определяется несоответствие между образом Пресли и стоматолога. Система 1 генерирует впечатление сходства без намерения это делать. Эвристика репрезентативности задействуется и в том случае, когда кто-то говорит: «Она победит на выборах, по ней это видно» или «Ученого из него не выйдет, слишком много татуировок». Оценивая потенциальные способности политика по форме подбородка или по силе речей, мы полагаемся на репрезентативность.

Предсказания по репрезентативности распространены, но не оптимальны со статистической точки зрения. Бестселлер Майкла Льюиса «Человек, который изменил все» – это история о неэффективности такого способа предсказаний. Профессиональные тренеры-селекционеры, как правило, предсказывают успех потенциальных игроков, учитывая их сложение и внешность. Герой книги Льюиса – Билли Бин, менеджер бейсбольной команды «Окленд Атлетикс», – принял непопулярное решение отклонить предложения своих селекционеров и отбирать игроков по статистике проведенных игр. «Атлетикс» набирал недорогих игроков, которых другие команды отвергали из-за внешнего вида. Вскоре команда достигла отличных результатов за небольшие деньги.

У оценки вероятности по репрезентативности есть важные преимущества: интуитивные впечатления почти всегда оказываются точнее случайных догадок.

• В большинстве случаев люди, ведущие себя дружелюбно, и в самом деле дружелюбны.

• Высокий худощавый спортсмен, скорее всего, баскетболист, а не футболист.

• Люди с ученой степенью скорее подпишутся на The New York Times, чем те, у кого нет высшего образования.

• Молодые парни – более агрессивные водители, чем пожилые женщины.

Во всех этих – и во многих других – случаях стереотипы, определяющие оценки репрезентативности, в какой-то мере верны, и предсказания, основанные на этом эвристическом методе, могут быть правильными. В других ситуациях стереотипы лгут и эвристика репрезентативности сбивает с толку, особенно если из-за нее пренебрегают информацией об априорной вероятности, указывающей в другом направлении. Даже когда эвристический метод в определенной степени оправдан, доверие исключительно к нему сопряжено с серьезными ошибками статистической логики.

Один из «грехов» репрезентативности – чрезмерная склонность предсказывать появление событий с низкой априорной вероятностью. Рассмотрим пример: вы видите в нью-йоркском метро женщину, читающую The New York Times. Какое из следующих предположений о незнакомке более вероятно?

У нее есть ученая степень.

У нее нет высшего образования.

Репрезентативность подскажет вам сделать ставку на степень, но это необязательно разумно. Второй вариант тоже нужно серьезно рассмотреть, поскольку в нью-йоркском метро ездит намного больше людей без высшего образования, чем тех, у кого есть степень. А если некую женщину описывают как «застенчивую любительницу поэзии» и вам нужно угадать, изучает ли она китайскую литературу или управление бизнесом, то стоит выбрать второй вариант. Даже если все девушки, изучающие китайскую литературу, застенчивы и любят поэзию, робких любительниц поэзии почти наверняка больше среди студентов экономических специальностей.

Люди, не изучавшие статистику, вполне способны при определенных условиях применять априорные вероятности для предсказаний. В первой версии задачи о Томе В., которая не сообщает о нем никаких сведений, очевидно, что вероятность того, что он изучает те или иные науки, равна частоте, с которой студенты выбирают эту специальность. Но априорные вероятности теряют значение, как только мы знакомимся с описанием личности Тома В.

Исходя из первых результатов, мы с Амосом решили, что априорную вероятность при доступной информации о конкретном случае будут игнорировать всегда, но этот вывод оказался слишком строгим. Психологи проводили разные эксперименты, где априорные вероятности представлены как часть задания и влияют на многих испытуемых, но тем не менее информации о конкретном случае почти всегда придают большее значение, чем простой статистике. Норберт Шварц с коллег ами продемонстрировали, что указания «мыслить как статистик» увеличивают использование информации об априорной вероятности, а требование «мыслить как практикующий врач» производит противоположный эффект.

Со студентами в Гарварде несколько лет назад провели эксперимент, который удивил меня своими результатами: дополнительная активизация Системы 2 давала значительное повышение точности предсказаний в задании про Тома В. В эксперименте старую задачу соединили с современной вариацией на тему когнитивных навыков. Половине студентов сказали надуть щеки во время выполнения задания, а другим – нахмуриться. Как известно, нахмуривание обычно усиливает бдительность Системы 2 и снижает уверенность и склонность полагаться на интуицию. Студенты, надувавшие щеки (эмоционально нейтральное выражение), повторили исходные результаты: они учитывали лишь репрезентативность и игнорировали априорную вероятность. Хмурившиеся участники продемонстрировали увеличение чувствительности к априорным вероятностям, как и предсказывали авторы эксперимента. Это – полезный результат.

В вынесении неправильного интуитивного суждения следует винить и Систему 1, и Систему 2: Система 1 предлагает неверную догадку, а Система 2 принимает ее и выражает в качестве суждения. У ошибки Системы 2 могут быть две причины: невежество или лень. Одни игнорируют априорную вероятность, потому что считают ее неважной при наличии индивидуальной информации. Другие делают ту же ошибку, потому что не сосредоточились на задании. Если разница появляется из-за нахмуренных бровей, то именно лень правильно объясняет пренебрежение априорной вероятностью – по крайней мере, среди студентов Гарварда. Их Система 2 «знает» о важности априорной вероятности, даже если она не упомянута, но для применения этого знания требуются дополнительные усилия.

Второй недостаток репрезентативности – нечувствительность к качеству данных. Вспомните правило Системы 1: что ты видишь, то и е сть. В примере Тома В. его описание независимо от того, точное оно или нет, активизирует ваш ассоциативный механизм. Прочитав, что Том В. «плохо ощущает других и мало им сочувствует», вы, как и большинство читателей, вероятно, решили, что он вряд ли изучает общественные науки и социальную работу, несмотря на то что вас предупредили: этому описанию не стоит доверять!

Скорее всего, вы понимаете, что ненадежная информация мало чем отличается от полного ее отсутствия, но из-за правила WYSIATI применять этот принцип довольно трудно. Если только вы сразу же не решите отбросить полученные сведения (к примеру, определив, что вам их сообщил лжец), ваша Система 1 автоматически обработает имеющуюся информацию как верную. Если вы сомневаетесь в качестве информации, следует оставить ваши оценки вероятности близкими к априорной вероятности. Подобное дисциплинированное поведение дается нелегко: оно требует самоконтроля и значительных усилий по наблюдению за собой.