28 марта 2024, четверг, 21:01
TelegramVK.comTwitterYouTubeЯндекс.ДзенОдноклассники

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

15 ноября 2017, 12:00

Nudge. Архитектура выбора. Часть 2

Продолжаем публикацию фрагмента из книги специалистов по поведенческой экономике Ричарда Талера (лауреат Нобелевской премии по экономике 2017 года) и Касса Санстейна «Nudge. Архитектура выбора. Как улучшить наши решения о здоровье, благосостоянии и счастье», выпущенной в русском переводе издательством «Манн, Иванов и Фербер».

На этот раз речь идет еще об одном факторе, влияющем на оценку людьми приближенных величин и вероятности событий.

Часть 1

Репрезентативность

Третье правило приблизительных величин носит длинное название «репрезентативность». Можно также именовать ее «эвристикой сходства». При ответе на вопрос, с какой вероятностью А относится к категории Б, люди, а именно автоматическая система, руководствуются тем, насколько А соответствует образу или стереотипу Б. Иначе говоря, в какой мере А «репрезентативно» Б. Как и две другие эвристики, данная используется потому, что часто работает. Двухметровый афроамериканец с большей вероятностью окажется профессиональным баскетболистом, чем еврейский юноша ростом 1 м 70 см. Такой вывод следует из наблюдения множества высоких чернокожих и почти полного отсутствия невысоких евреев среди игроков. Иногда стереотипы верны!

И снова вкрадываются отклонения, когда люди путают сходство и частоту. Рассмотрим известный пример с гипотетической женщиной по имени Линда. В ходе эксперимента испытуемым сообщали: «Линде 31. Она не замужем, по характеру прямолинейная, очень сообразительная. В университете изучала философию. В студенческие годы была озабочена проблемами дискриминации и социальной справедливости, а также участвовала в демонстрациях против ядерной энергетики». Затем людей просили разместить в порядке убывания вероятности восемь жизненных сценариев Линды. Самые популярные ответы: «сотрудница банка» и «сотрудница банка и активистка феминистского движения». Большинству казалось, что Линда с меньшей вероятностью будет просто работать в банке, чем трудиться там и одновременно участвовать в движении за права женщин.

Это очевидная логическая ошибка. Разумеется, два события не могут наступить с большей вероятностью, чем каждое из них по отдельности. Несомненно, Линда скорее будет банковской служащей, чем одновременно сотрудницей банка и феминисткой. Ведь все активистки движения за права женщин, работающие в банке, — банковские служащие. Ошибка произошла из-за использования эвристики репрезентативности. Описанию Линды гораздо лучше соответствует определению «сотрудница банка и активистка феминистского движения», чем просто «сотрудница банка». Стивен Гулд как-то отметил: «Я знаю [правильный ответ], но будто крошечный человечек в голове прыгает вверх-вниз и орет на меня: „Не может она быть просто банковской служащей, почитай описание!“» Человечек Гулда — автоматическая система в действии.

Использование эвристики репрезентативности может порождать серьезные заблуждения в оценке закономерностей повседневной жизни. Когда, например, при подбрасывании монеты, результат непредсказуем, люди ожидают, что порядок орла и решки будет репрезентативным случайной последовательности. К сожалению, они не слишком точно представляют, что это такое. Когда мы наблюдаем результаты случайных процессов, то обычно отмечаем закономерности. Они кажутся значимыми, но фактически это дело случая. Можно подбросить монету трижды, увидеть три орла подряд и усмотреть закономерность. Но если много раз подкинуть монетку, то это уже не будет казаться чем-то необычным. Попробуйте и убедитесь. Для проверки Санстейн, написав этот абзац, подбросил цент трижды. Каждый раз выпадал орел. Ученый был в восторге. Хотя не следует так радоваться простой случайности.

Рисунок 1.3. Карта Лондона с обозначением точек попадания снарядов «Фау-1». (Адаптировано из Gilovich (1991))

Менее тривиальный пример привел психолог из Корнеллского университета Том Гилович. Он рассказал о жителях Лондона, переживших бомбардировку немецкими самолетами во время Второй мировой войны.

Газеты опубликовали карты (рисунок 1.3) с местами попадания немецких снарядов «Фау‑1» и «Фау‑2» в центральный район города. Удары были сосредоточены вокруг Темзы и в северо-западной части столицы, из чего лондонцы сделали вывод, что снаряды был направлены с высокой точностью. Некоторые предположили, что в местах, не затронутых атакой, живут шпионы. Но люди ошибались. Немецкие летчики лишь целились в центр Лондона и полагались на волю случая. Подробный статистический анализ подтвердил произвольный характер попадания снарядов.

 

Рисунок 1.4. Карта Лондона с обозначением ракетной атаки «Фау‑1», с квадратными секторами (а) и диагональными (б). Числа рядом обозначают количество точек в секторе. (Адаптировано из Gilovich (1991))

И все же места бомбежки не похожи на случайные. В чем дело? Мы часто видим закономерности, потому что делаем выводы на основе уже свершившихся фактов. Пример Второй мировой войны это ярко иллюстрирует. Разделим карту на квадраты (рисунок 1.4 а). Проведем формальный статистический тест или — для уменьшения вероятности отклонений — просто подсчитаем количество попаданий в каждый. Выявится закономерность. Но нет никаких доказательств, что это верный способ проверить, случаен ли порядок. А теперь разделим карту на диагональные секторы (рисунок 1.4 б). Больше невозможно отвергать гипотезу, что бомбы приземлялись беспорядочно. Но, к несчастью, мы не склонны подвергать свое восприятие такой суровой проверке.

Гиловичу с коллегами Валлоном и Тверски также принадлежит, возможно, самый скандально известный пример ошибочной трактовки случайности. Это широко распространенное среди баскетбольных фанатов мнение о существовании определенной закономерности — «цепи попаданий». Не будем вдаваться в детали. Эта когнитивная иллюзия настолько сильна, что большинство под влиянием автоматической системы не допускают даже возможность ее ошибочности. Но вкратце все же изложим. Многие фанаты баскетбола считают: игрок скорее совершит попадание, если незадолго до этого сделал другой удачный бросок. Вероятность еще выше, если их было несколько. Про игроков, попавших в кольцо несколько раз подряд или в большинстве последних бросков, говорят, что у них «горячие руки». Это спортивными комментаторами преподносится как хороший прогноз на будущее. Передача «горячему» игроку считается правильной стратегией.

Впрочем, «горячие руки» — всего лишь миф. Для тех, кто уже попал несколько раз подряд, вероятность следующего удачного броска не больше, а даже чуть меньше. Это правда. Узнав эти факты, люди начинают придумывать альтернативную теорию «горячих рук». Возможно, защита подстраивается и держится ближе к этому игроку. Вероятно, он предпринимает попытки более сложных бросков. Эти тонкие моменты требуют всестороннего рассмотрения. Но, когда фанатам до ознакомления с данными задавали вопрос о реальном проценте попаданий после серии удачных бросков, они по обыкновению поддерживали теорию «горячих рук». Сделать какие-либо оговорки опрашиваемые не считали нужным. Многие исследователи были настолько убеждены в ошибочности выводов Гиловича, что задались целью найти «горячие руки». Поиски продолжаются.

Джей Кёлер и Карин Конли провели показательный тест во время ежегодного конкурса трехочковых бросков на Матче всех звезд Национальной баскетбольной ассоциации 2003 года. В этом конкурсе лучшие игроки совершают ряд бросков с трехочковой линии. Цель — максимальное количество попаданий за 60 секунд. Казалось бы, в отсутствие защитников и бросков других игроков это идеальная ситуация для обнаружения «горячих рук». Но, как и в оригинальном исследовании, не было выявлено никакой закономерности. Отсутствие доказательств «цепи попаданий» не останавливало комментаторов от замечаний, вроде «Джонсон горяч!», «Смит жжет!». Но их восторженные прогнозы не оправдались. До возгласов о «горячих руках» игроки попадали три раза подряд в 80,5% случаев, а после — всего в 55,2%. Это ненамного превышало общий результат конкурса — 53,9%.

Конечно же, в заблуждениях баскетбольных болельщиков относительно трансляции матча по телевизору нет особой проблемы. Но аналогичные когнитивные отклонения встречаются и в других, более серьезных вопросах. Рассмотрим такое явление, как кластер-эффект — повышение частоты случаев возникновения злокачественных опухолей в определенной местности. Он наводит ужас на людей и правительство. Периодически проводятся долгосрочные исследования на предмет того, что может вызывать неожиданные и необъяснимые массовые случаи рака. Предположим, в определенном районе обнаружена явно повышенная заболеваемость. Например, у десяти человек из пятисот диагностировали онкологию в течение полугода, и все они проживают в пределах трех кварталов. Американским властям докладывают о подозрении на более чем тысячу кластер-эффектов ежегодно. Во многих случаях проводится расследование возможной «эпидемии».

Среди населения, насчитывающего 300 миллионов, в определенных районах неизбежно будут наблюдаться необычайно высокие показатели заболеваемости в любой годичный период. Кластер-эффект, скорее всего, — результат колебаний случайного характера. Тем не менее люди настаивают, что этого не может быть. Они напуганы, и иногда правительство ошибочно встает на их сторону. Хотя, к счастью, как правило, не о чем беспокоиться. Просто использование эвристики репрезентативности приводит к путанице между колебаниями случайного характера и причинно-обусловленными закономерностями.

Редакция

Электронная почта: polit@polit.ru
VK.com Twitter Telegram YouTube Яндекс.Дзен Одноклассники
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2024.