Думай медленно... решай быстро
Шрифт:
Примечателен контраст задачи про Линду с задачей о посуде. У заданий одинаковая структура, но разные результаты. Люди, видящие набор посуды с дефектными предметами, оценивают его очень низко; их поведением управляет интуиция. Те, кто видит оба набора сразу, следуют правилу логики, увеличивая стоимость для большего количества предметов. В условиях внутрикатегориального эксперимента над оценками властвует интуиция; при совокупной оценке руководящая роль отведена логике. В задаче про Линду, напротив, интуиция преобладает над логикой даже при совокупной оценке, хотя мы и обнаружили условия, при которых логика побеждает.
По нашему с Амосом убеждению, явные нарушения логики вероятности, наблюдаемые в
Наше исследование привлекло большое внимание, но как магнит притягивало критиков нашего подхода к суждениям. Многие исследователи также обнаружили сочетания инструкций и подсказок, уменьшающих количество ошибок конъюнкции, а некоторые настаивали, что в контексте задачи про Линду испытуемые вправе воспринимать слово «вероятность» как «правдоподобие». Временами из этих аргументов делали общий вывод о том, что все наши идеи ложны: если можно ослабить или объяснить одну когнитивную иллюзию , то и для остальных это тоже возможно. Такие рассуждения упускают из вида уникальную особенность ошибки конъюнкции как конфликта между интуицией и логикой. Никто не оспаривал свидетельства в пользу эвристики, полученные во время межкатегориальных экспериментов (включая и исследования задачи про Линду), – их вообще не упоминали, а из-за пристального внимания к ошибке конъюнкции эвристические методы стали менее заметны. В итоге задача про Линду принесла нашим работам широкую известность, но среди коллег наш подход оказался дискредитирован. Мы ожидали совсем другого.
В судебных разбирательствах адвокаты применяют два типа критики: для опровержения иска под сомнение ставят аргументы в его поддержку, а для дискредитации свидетеля сосредоточиваются на самой слабой части показаний. На слабых сторонах часто концентрируются и в политических дебатах. По-моему, это неуместно в научных спорах, но мне пришлось смириться с тем, что нормы полемики в общественных науках не запрещают использование аргументации в политическом стиле, особенно если речь идет о важных проблемах, одной из которых мне представляется господство искажений в оценках и суждениях.
Несколько лет назад я сотрудничал с Ральфом Гертвигом, упорным критиком задачи про Линду. В тщетной попытке устранить наши разногласия я однажды спросил его, почему он сосредоточился исключительно на ошибке конъюнкции, а не на результатах, объяснявших наш подход. Он улыбнулся и ответил: «Так было интереснее», а затем добавил, что задача про Линду привлекла столько внимания, что нам не на что жаловаться.
Разговоры о ситуациях, где «лучше меньше»
«Составители запутанного сценария настаивают, что такое развитие событий весьма вероятно. Это не так, просто история правдоподобная».
«К дорогому продукту добавили дешевый подарок, и в итоге все стало менее привлекательно. В данном случае лучше меньше».
«В большинстве ситуаций прямое сравнение делает людей осторожнее и логичнее, но не всегда. Временами интуиция побеждает логику, даже если правильный ответ перед вами».
16. Причины побеждают статистику
Рассмотрите описание и дайте интуитивный ответ на следующий вопрос:
Ночью таксист совершил наезд и скрылся с места происшествия.
В городе работают две компании такси, «Зеленая» и «Синяя».
Вам представили следующие данные:
• 85% городских такси – из «Зеленой» компании, а 15% – из «Синей».
• Свидетель опознал
Какова вероятность того, ч то такси, совершившее наезд, было «Синим», а не «Зеленым»?
Это – стандартная задача байесовского вывода. В ней есть два пункта информации: априорная вероятность и не вполне надежные свидетельские показания. В отсутствие свидетеля вероятность того, что такси-виновник «Синее», – 15%, то есть это априорная вероятность такого исхода. Если бы компании такси были одинаково крупными, априорная вероятность стала бы неинформативной. В таком случае вы, рассматривая только надежность свидетеля, пришли бы к выводу, что вероятность составляет 80%. Два источника информации можно объединить по формуле Байеса. Правильный ответ – 41%. Впрочем, вы наверняка догадываетесь, что при решении этой задачи испытуемые игнорируют априорную вероятность и выбирают свидетеля. Самый частый ответ – 80%.
Каузальные стереотипы
Теперь взгляните на ту же историю с иным представлением априорной вероятности.
У вас есть следующие данные:
• У обеих компаний одинаковое число машин, но «Зеленые» такси связаны с 85% происшествий.
• Информация о свидетеле такая же, как в предыдущей версии задания.
Эти две версии математически одинаковы, но разнятся с психологической точки зрения. Те, кто ознакомился с первым вариантом задания, не знают, как пользоваться априорной вероятностью, и часто ее игнорируют. Те, кто видит второй вариант, напротив, уделяют априорной вероятности значительное внимание, и в среднем их оценки недалеки от байесовского решения. Почему?
В первом варианте априорная вероятность «Синих» такси – статистический факт, количество такси в городе. Разуму, жаждущему каузальных историй, не о чем думать: количество «Синих» и «Зеленых» такси в городе не заставляет водителей скрываться с места происшествия.
С другой стороны, во втором варианте водители «Зеленых» такси в пять с лишним раз чаще попадают в аварии, чем водители «Синих». Вывод напрашивается немедленно: водители «Зеленых» такси – отчаянные безумцы! У вас сформировался стереотип неосторожности «Зеленых», который вы применяете к неизвестным отдельным водителям компании. Стереотип легко вписывается в каузальную историю, поскольку неосторожность – это каузально важная черта для отдельных водителей. В этой версии присутствуют две каузальные истории, которые требуется либо объединить, либо привести в соответствие друг другу. Первая – это происшествие, естественным образом вызывающее мысль о том, что виноват неосторожный водитель «Зеленых». Вторая – это свидетельские показания, дающие веские основания предполагать, что такси было из «Синих». Выводы из двух историй относительно цвета машины противоречивы и примерно нейтрализуют друг друга. Цвета примерно равновероятны (байесовская оценка составляет 41%, что отражает чуть более сильное влияние соотношения виновных в происшествиях водителей «Зеленых» по сравнению с надежностью свидетеля, заявившего, что такси было «Синим»).
Пример с такси иллюстрирует два типа априорных вероятностей. Статистические априорные вероятности – это неважные для отдельного случая факты о совокупности, в рамках которой рассматривается ситуация. Каузальные априорные вероятности меняют ваше видение того, как этот случай произошел. Обращаются с этими двумя типами информации об априорных вероятностях по-разному:
Статистическим априорным вероятностям обычно придают небольшой вес, а иногда и вообще игнорируют при наличии конкретной информации о рассматриваемом случае.