Думай медленно... решай быстро
Шрифт:
Иллюзия валидности. Как уже упоминалось, люди, давая прогноз, выбирают результат (например, профессию), максимально репрезентативный для входных данных (например, описания человека). Уверенность в правильности прогноза напрямую зависит от степени репрезентативности (то есть от степени совпадения между выбранным результатом и входными данными); при этом почти (или совсем) не рассматриваются факторы, ограничивающие точность прогноза. Так, люди с большой уверенностью называют профессию библиотекаря, если предложенное описание человека соответствует стереотипу библиотекаря, даже если описание скудное, ненадежное или устаревшее. Необоснованную уверенность, вызванную хорошим совпадением между предсказанным результатом и входными данными, можно назвать иллюзией валидности. Эта иллюзия остается, даже когда человек знает о факторах,
Внутренняя согласованность структуры входных данных – главный источник уверенности в прогнозе, основанном на этих входах. Например, люди с большей уверенностью предсказывают итоговые оценки студента, который в первый год обучения получал сплошные оценки «В», чем студента, получавшего в первый год много «А» и «С». Высоко согласованные структуры наблюдаются чаще всего в случаях, когда входные переменные избыточны или взаимосвязаны. Значит, люди с большей уверенностью строят предсказания на избыточных входных переменных. Однако элементарный вывод из статистики корреляции гласит, что при входных данных указанной валидности основанный на них прогноз будет более точным, если данные независимы друг от друга, чем если они взаимосвязаны или коррелируют. Так что взаимосвязь между входными данными снижает точность, хотя повышает уверенность; и люди часто уверены в прогнозах, которые бьют мимо цели [10].
Неверные представления о регрессии. Представьте, что большая группа детей выполняет дв е эквивалентные версии теста способностей. Если взять десять детей, получивших лучшие оценки по одной версии, скорее всего, окажется, что по второй версии теста результаты этой десятки разочаруют. И наоборот, если отобрать десять детей, получивших худшие результаты по одной версии, в среднем они покажут по второй версии результаты выше. Говоря обобщенно, рассмотрим две переменных X и Y, имеющих одинаковое распределение. Если взять индивидов, у которых X в среднем отклоняется от математического ожидания X на k единиц, то Y у них обычно будет отклоняться от математического ожидания Y меньше, чем на k. Это наблюдение иллюстрирует общий феномен, известный как регрессия к среднему, впервые описанный Гальтоном более ста лет назад.
В обычной жизни мы часто сталкиваемся с регрессией к среднему – при сравнении роста отцов и сыновей, ума мужей и жен или экзаменационных результатов. Тем не менее, даже зная об этом явлении, люди не начинают выдвигать правильные суждения. Во-первых, они не ожидают регрессии там, где она должна бы присутствовать. Во-вторых, обнаружив регрессию, они часто изобретают для нее фиктивные каузальные объяснения [11]. Мы полагаем, что феномен регрессии остается незамеченным, поскольку не согласуется с верой в то, что предсказанный результат должен максимально представлять входные данные и, следовательно, значения выходных переменных должны быть настолько же экстремальными, как и значения входных.
Неумение понять значимость регрессии имеет пагубные последствия, как показано в следующем наблюдении [12]. Обсуждая подготовку летчиков, опытные инструкторы отмечали, что похвала за особо мягкую посадку обычно приводит к тому, что следующая посадка получается хуже, а резкая критика за грубую посадку обычно приводит к улучшению в следующей попытке. Инструкторы пришли к выводу, что словесное поощрение губительно для обучения, а словесное наказание полезно, в отличие от общепринятой психологической доктрины. Такой вывод нельзя принять из-за наличия регрессии к среднему. Как и в других случаях с последовательными испытаниями, за улучшением обычно следует ухудшение, а после неудачной попытки обычно идет прекрасное исполнение, даже если инструктор не реагирует на первую попытку. Поскольку инструкторы хвалили обучаемого за хорошую посадку и ругали за плохую, они пришли к ложному и потенциально опасному выводу, что наказание эффективнее, чем поощрение.
Таким образом, непонимание эффекта регрессии ведет к переоценке эффективности наказания и недооценке эффективности поощрения. В социальном взаимодействии,
Доступность
Существуют ситуации, в которых частоту класса или вероятность события оценивают по тому, насколько легко они приходят на ум. Например, можно оценить риск сердечного приступа для людей среднего возраста, припомнив подобные случаи у своих знакомых. Аналогично можно оценить вероятность того, что предприятие потерпит крах, представив различные сложности, с которым оно может столкнуться. Такая оценочная эвристика называется «доступность». Доступность – полезное подспорье для оценки частоты или вероятности, поскольку объекты больших классов обычно вспоминаются легче и быстрей, чем примеры из менее частых классов. Однако доступность подвержена влиянию других факторов, помимо частоты и вероятности. Следовательно, полагаясь на доступность, можно оказаться в плену ошибок, некоторые из которых описаны ниже.
Ошибки, связанные с легкостью вспоминания. Когда о размере класса судят по доступности его объектов, класс, объекты которого вспоминаются легче, кажется более многочисленным, чем класс равной частоты, чьи объекты вспоминаются не так легко. Есть простое подтверждение этого эффекта: участникам эксперимента зачитывали список знаменитостей обоего пола, а затем просили оценить, кого в списке больше – мужчин или женщин. Разным группам участников предлагались разные списки. В одни были включены немного более известные мужчины, в другие включались немного более известные женщины. Во всех случаях участники ошибочно указывали, что класс (пол), в котором были более известные люди, более многочислен [13].
Помимо узнаваемости, есть и другие факторы – например, яркость впечатления, – влияющие на легкость вспоминания объектов. Например, если увидеть пожар, субъективная вероятность такого события наверняка изменится сильнее, чем если прочитать о пожаре в местной газете. Далее, недавние события вспоминаются легче, чем более ранние. Известно, что субъективно ощущаемая вероятность ДТП временно повышается, если человек увидит на обочине перевернутый автомобиль.
Ошибки, связанные с поисковой установкой. Допустим, некто выбирает случайное слово (из трех или более букв) из английского текста. Какая вероятность больше: что слово начинается с буквы r или что буква r стоит на третьем месте? Человек, решая эту задачу, вспоминает слова, начинающиеся с r (road), и слова, где r на третьем месте (car), и оценивает их относительную частоту по легкости, с которой слова этих типов приходят на память. Поскольку гораздо легче найти слова по первой букве, чем по третьей, большинство сочтет слова, где данная согласная стоит на первом месте, более многочисленными, чем те, в которых та же согласная стоит на третьем месте. Это верно даже для таких согласных, как r и k, которые гораздо чаще встречаются на третьем месте в словах, чем на первом [14].
Различные задачи запускают различные поисковые установки. Например, представьте, что вас попросили сравнить, с какой частотой абстрактные слова («мысль», «любовь») и конкретные слова («дверь», «вода») появляются в английских текстах. Естественно, чтобы ответить на этот вопрос, нужно вспомнить контексты, где присутствуют эти слова. Кажется, легче вспомнить тексты, где упоминается абстрактное понятие («любовь» в любовных романах), чем придумать контекст, в котором встречается конкретное слово («дверь»). Если о частоте слов судить по доступности контекстов, где эти слова употребляются, абстрактные слова будут оцениваться как несколько более многочисленные, чем конкретные. Эта ошибка наблюдалась в недавнем исследовании [15], которое показало, что частота появления абстрактных слов оценивается значительно выше, чем объективно измеренная частота. Кроме того, по оценкам испытуемых, абстрактные слова встречаются в большем количестве разнообразных контекстов, чем конкретные слова.