Психология оценки и принятия решений

Плаус Скотт

Из последнего анализа ясно, что эффект яркости возникает, по крайней мере, в некоторых случаях, но его влияние ограничено. Кроме того, возвращаясь к эвристике доступности, яркие примеры событий могут повысить вероятность и частоту событий (в восприятии) людей больше, чем бледные примеры.

Заключение

Во многих случаях эвристика доступности приводит к вполне резонным и точным оценкам частоты и вероятности. В некоторых ситуациях, однако, она может привести к критическим (165:) смещениям в оценке. Например, здравоохранение опирается на знания статистики смертности от таких страшных болезней, как рак желудка. Если распространенность болезней не оценена, люди с меньшей охотой будут проходить

профилактику (Кристиансен, 1983). Точно так же яркие, но редкие случаи смерти переоцениваются, хотя следовало бы обратить внимание на более распространенные опасности. Некоторые авторы, например, пишут, что американцы переоценивают опасность террористических актов во время заграничных поездок (Паулос, 1986, 24 ноября).

Один из способов решения этой проблемы — ясное и подробное сопоставление переоцененных и недооцененных опасностей, обращая внимание на незамеченные детали, из- за которых искажается оценка. Например, Американская комиссия по раковым заболеваниям должна давать информацию по статистике смертности от рака желудка по сравнению с такими опасностями, как убийство или автокатастрофа. Должны появляться объявления: «В ЭТОМ ГОДУ ОТ РАКА ЖЕЛУДКА ПОГИБНЕТ БОЛЬШЕ ЛЮДЕЙ, ЧЕМ В АВТОКАТАСТРОФАХ». Подобные заявления, несомненно, заставят людей понять, что рак желудка более распространенная причина смерти, чем они думали (хотя это может иметь нежелательный эффект снижения безопасности на дорогах). Турагентства используют те же приемы, когда, пропагандируя туризм, утверждают, что у путешественника больше шансов попасть в автокатастрофу, чем стать жертвой теракта.

Когда доходит до оценки вероятности и частоты, никакая другая эвристика не играет столь важную роль, как эвристика доступности. Тем не менее важно помнить, что эвристика доступности — лишь один из факторов, формирующих оценку частоты и вероятности. В следующей главе обсуждаются некоторые другие факторы, влияющие на оценку вероятности, и предлагается ряд советов, как снизить распространенные отклонения.

Глава 12. Вероятность и риск

180

Рисунок 12.3

Эти процентные отношения основаны на ответах на следующий вопрос: «Несколько раз случились неполадки (и по вине людей, и по вине техники), но они не привели к атомной войне между супердержавами. Дают ли случаи вам большую уверенность в том, что атомная война не случится? Меньшую уверенность? Не влияют на уверенность?» (Плаус, 1991.)

серьезное. Более того, защитники и оппоненты использовали неполадки, чтобы делать различные выводы о возможности будущей катастрофы. Прочитав о данных неполадках, защитники атомных технологий оценивали вероятность катастрофы ниже ,а противники — выше ,чем раньше.

Эти результаты были получены независимо от того, произошли ли приведенные сбои по вине людей или техники, в Америке или в России, в связи с атомной энергетикой или военной (181:) техникой, широко они известны или нет. Поляризация позиций, видимо, также не зависела от того, насколько крайними были убеждения. Итак, после стольких примеров можно сказать, что восприятие риска находится под сильнейшим влиянием направленности первоначальных взглядов.

Рекомендации

Принимающие решение могут предпринимать кое- какие шаги, чтобы снизить смещения в оценке риска и вероятности, в том числе следующие простые вещи:

Сохранять точные записи. Сохраняя записи того, как часто отдельные события случались в прошлом, возможно до минимума снизить эффекты первенства и новизны, отклонения доступности, а также другие искажения, которые могут возникать

после представления информации (например, Хинтсман, 1969; Уорд и Дженкинс, 1965).

Остерегаться думать о желаемом. Во многих случаях вероятность едва ли осуществимых событий переоценивается, а вероятность осуществимых — недооценивается (несмотря на это, существуют очевидные исключения из правила, вроде случаев, в которых доступность пугающего результата увеличивает оценку вероятности). Один из лучших способов защититься от мыслей о желаемом — спросить совета у третьей — независимой, но информированной стороны.

Разбивать сложные события на простые. Если сложное событие состоит из статистически независимых простых событий (т.е. событий, перспективы которых независимы), полезно оценивать вероятность того или иного исхода для каждого простого события в отдельности. Затем, если сложное событие — объединяющее, перемножить эти вероятности. Например, чтобы оценить вероятность того, что подброшенная монетка три раза подряд ляжет орлом (сложное событие, основанное на трех независимых исходах) 1/2 умножим на 1/2 и еще раз на 1/2 — окончательная оценка вероятности будет равна 1/8. И наоборот, если сложное событие — разъединяющее, нужно вычесть каждую простую оценку из 1, перемножить получившиеся результаты и произведение вычесть из 1. Например, чтобы оценить (182:) вероятность того, что монетка ляжет орлом хотя бы один раз из трех, подсчитаем шансы выпадения трех решек (1/8) и вычтем это число из 1. Окончательная оценка — 7/8. Эта методика должна использоваться, когда сложное событие состоит из нескольких статистически независимых простых событий (вроде подбрасывания монетки), но не тогда, когда исходы простых событий зависят друг от друга.

Заключение

Как показали три последние главы, оценка вероятности и риска подвержена ряду смещений. Некоторые из этих смещений являются порождением эвристики — репрезентативности или доступности, другие — следствием мотивационных факторов, третьи появляются из- за предварительной вероятности или того, как сформулирована проблема. Несмотря на то что многие из этих смещений могут быть устранены, они повышают погрешность оценок вероятности. В следующей главе обсуждается другой вид смещений, названный «привязка (anchoring) и подгонка (adjustment)» и влияющий на оценку вероятности и многие другие виды оценки.

Глава 13. Привязка и подгонка

Перед вами рулетка. Периметр разбит на секторы с номерами. Раскрученное колесо останавливается, и стрелка указывает на 65. Вам задают вопрос: какой процент составляют африканские государства в ООН — больше или меньше 65? Независимо от того, задумывались ли вы над этим, вы уверены, что меньше 65%.

Теперь вас спрашивают: а сколькоафриканских стран в ООН? Подумав, вы отвечаете: 45%. Исследователь записывает ответ, благодарит вас и отпускает.

Теперь вы — другой человек, еще не отвечавший на вопросы об ООН, и когда колесо останавливается, вам выпадает 10 вместо 65. Исследователь спрашивает: сколько африканских стран в ООН — меньше или больше 10%? Больше, говорите вы — их, конечно, больше.

А сколькоже процентов в ООН составляют африканские страны?

Подумав, вы отвечаете: 25%.

Практически, эту процедуру с подобными результатами провели в 1974 году Тверски и Канеман. Испытуемые, случайным образом отобранные для эксперимента, давали медианную оценку 45%, если стрелка указывала на 65, и 25%, если на 10. Тверски и Канеман объяснили этот феномен «привязкой (anchoring) и подгонкой (adjustment)», т.е. недостаточной (сверху или снизу) подгонкой к исходной величине или «anchor — привязке».