Герд Гигеренцер - Понимать риски. Как выбирать правильный курс

Неопределенность(Uncertainty) . Неопределенность означает, что какие-то риски неизвестны. Классическое определение различия между известными рисками (риском) и неизвестными рисками (неопределенность) приписывается экономисту Фрэнку Найту: неопределенность, как она понимается здесь, имеет отношение не просто к неизвестным вероятностям (неясности); она может включать также незнание всех альтернатив и их последствий. Неопределенность требует инструментов, которые не может предоставить теория вероятностей, таких как простые практические правила. Оптимизация (нахождение наилучшего курса действий) по определению недостижима в неопределенном мире; таким образом, цель заключается в нахождении здравого курса действий – такого, который имеет хорошие шансы на то, чтобы обеспечить выживание в неизвестном будущем.

Неприятие риска(Risk aversion). Склонность отдавать предпочтение надежному варианту перед ненадежным. Иногда считается, что неприятие риска является личностной характеристикой. Однако практически ни один человек не является или не приемлющим риска или постоянно идущим на риск. Большинство демонстрирует оба типа поведения, но в разных областях, как, например, заядлый курильщик, обеспокоенный возможностью заболеть раком вследствие употребления в пищу генетически модифицированной кукурузы. Неприятие риска является не общей чертой характера, а специфической для определенной сферы жизни. Концепция социальной имитации страха объясняет, что существует специфический паттерн социально усвоенных рисков, которые индивиды готовы принимать или которых они хотят избегать.

Оборонительная позиция при принятии решений(Defensive decision making). Индивид или группа ранжирует вариант А как наилучший, но выбирает вариант В. Вариант В хуже, но такой выбор позволяет защитить себя на тот случай, если что-то пойдет не так, как надо. Этот вид самозащиты (С) является частью триады синдрома СНК, который выражает суть важнейшей дилеммы, стоящей перед современным здравоохранением. См. синдром СНК .

Относительное снижение риска(Relative risk reduction) . Мера полезности лечения. Выраженная через количество спасенных или умерших людей. Например, если лечение уменьшает количество умерших людей с 6 до 4 на 1 тыс., то тогда относительное снижение риска составляет 33,3 %. Значения относительных рисков приводятся довольно часто, потому что эти цифры выглядят более внушительно, чем цифры абсолютного снижения рисков (в данном случае 2 смерти на 1 тыс., или 0,2 %). Относительные риски не позволяют понять, насколько велик риск в абсолютных терминах, и поэтому часто воспринимаются неправильно. Например, если лечение уменьшает количество умерших людей с 6 до 4 среди 10 тыс. человек, то относительное снижение риска останется тем же самым (33,3 %), в то время как абсолютный риск снизится до 0,02 %.

Относительные частоты(Relative frequencies) . Одна из трех интерпретаций вероятности (двумя другими являются степень доверия и проявление на физическом уровне). Вероятность события определяется как его относительная частота в ссылочном классе. Исторически частоты появились в теории вероятности благодаря использованию таблиц смертности, которые предоставляли основу для расчета ставок страхования жизни. Применение относительных частот ограничивается повторяющимися событиями, которые могут наблюдаться в больших количествах.

Отрицательный результат тестирования(Negative test result) . Обычно хорошая новость. То есть никаких признаков болезни не обнаружено.

Ошибка(Error) . Тест может дать два ошибочных результата: ложный положительный и ложный отрицательный. Эти ошибки могут иметь разное происхождение, включая человеческий фактор (лаборант перепутал две пробы или ввел не те данные в компьютер) и медицинские условия (положительный результат ВИЧ-тестирования вследствие ревматологического заболевания или заболевания печени, которые не имеют никакого отношения к ВИЧ). Ошибки могут быть уменьшены, но не исключены полностью, и среди них могут быть даже положительные ошибки, обязательные для адаптации и выживания, такие как ошибки копирования (мутации) ДНК.

Полезные ошибки(Good errors). Ошибки, которые ускоряют процесс обучения и приводят к появлению инноваций.

Положительный результат тестирования(Positive test result) . Обычно не слишком хорошая новость. Сигнал о том, что у вас, возможно, обнаружена болезнь.

Правило 1/ N.Распределяйте все ваши ресурсы равномерно между N альтернативными вариантами . Также называется эвристикой равенства.

Правило Байеса(Bayes’ rule) . Правило уточнения вероятности гипотез с учетом новых данных. Его авторство приписывается преподобному Томасу Байесу. Для простого случая бинарной гипотезы (Н и не-Н, например, есть рак или нет рака) и данных D (например, положительный результат тестирования) правило выглядит так:

где p (D|H) – апостериорная вероятность, p (H) – априорная вероятность, p (D|H) – вероятность D при условии H, p (D|не-H) это вероятность D при условии неH.

Многим трудно понимать это правило. Но вот полезный совет. Интересно, что расчет p (D|H) становится более интуитивно понятным, когда исходные величины представляются в виде естественных частот, а не вероятностей. Для естественных частот правило выглядит так:

где а – это число D случаев Н, а b – это число D случаев не-Н. См . естественные частоты.

Правило следования(Rule of succession). Вероятность того, что событие произойдет снова, если до этого оно случалось n раз = ( n + 1)/( n + 2). Это правило может быть выведено из правила Байеса, если принять прошлые вероятности одинаковыми.

Предрасположенность(Propensities) . См. Проявление на физическом уровне .

Простое практическое правило(Rule of thumb). См. Эвристика .

Процентные показатели(Percentages) . Относительные частоты, умноженные на сто, называются процентными показателями. Они находятся в диапазоне от 0 до 100, в то время как вероятности и относительные частоты лежат в диапазоне от 0 до 1. Большинству людей легче оперировать процентными показателями. Рассмотрим утверждение: «Около 80 % курящих американских женщин продолжают курить и во время беременности». Теперь сравним его со следующим: «Американские женщины с вероятностью 0,8 продолжают курить и во время беременности». Утверждение, в котором используется вероятность, менее удобно и понятно для широкой публики. Вот почему процентные показатели используются на протяжении всей этой книги.