Саймон Вайн - Успех и счастье. Чему учить ребенка, чтобы он достиг всего, чего хочет

В жизни процесс воздействия эвристики подобия на наши решения не намного сложнее, чем в примере с шарами: анализ всех возможных альтернатив (генеральной совокупности) мы подменяем альтернативами (выборками), которые успевает проанализировать наш мозг .

Эвристика подобия проявляется и в других формах. Она настолько многообразна, что ее производные, можно сказать, во многом контролируют наши ежедневные поступки. Причем влиянию эвристики подобия в равной степени подвержены практически все: как непрофессионалы, так и подготовленные специалисты . Даже им знание статистики не помогает избежать ошибок, которые совершают простые смертные. Возможно, это происходит потому, что профессионалы не предполагают, что их психология частично базируется на эвристике подобия, а потому и не используют полезные знания для борьбы с врожденными механизмами.

Почему же мы неправы, предполагая, что выборка точно отражает генеральную совокупность? Рассмотрим пример: вы считаете, что вероятность наступления некоего события равна 70 %. Протестировав свою догадку на десяти примерах, вы приходите к выводу, что заблуждались. Однако с точки зрения статистики ваш опыт не опровергает предположения. Чтобы доказать его неправильность, возможно, придется провести около 1000 экспериментов. Если в результате окажется, что ожидаемое событие произойдет только в 25 случаях, изначальную оценку наступления события можно считать неправильной.

Таким образом, люди интуитивно предполагают наличие того, что в статистике называют законом больших чисел. Он заключается в том, что, например, ожидаемая вероятность события выдерживается при большом количестве наблюдений (т. е. при очень большом количестве подбросов монеты окажется, что в 50 % процентов случаев выпадает решка, как и ожидается изначально). Это действительно свойственно закону больших чисел, но не относится к ограниченным выборкам (как мы объяснили выше, десять неудавшихся попыток не означают, что идея неправильная). Заблуждение заключается в том, что люди подсознательно верят, будто небольшие выборки дают правильное представление о генеральной совокупности в целом.

Из приведенных примеров видно, что в жизни отдельного человека не происходит достаточного количества событий, чтобы он мог настаивать, что его выводы являются достаточно обоснованными . Иными словами, тот факт, что статистически данное событие не должно произойти, не означает, что оно не произойдет. И к сожалению, происходит [10] Философ К. Поппер (университетский наставник известного инвестора Дж. Сороса), демонстрируя опасность выводов на основе ограниченного опыта, привел пример, ставший уже хрестоматийным. Он указал, что тот факт, что тысяча лебедей были белыми, не позволяет сказать, что все лебеди белые. Зато появление хотя бы одного черного лебедя может опровергнуть этот вывод, т. е. нужно предполагать недостаточность своих знаний во всех аспектах жизни. . Ветераны американских бирж говорят: «Кладбище забито инвесторами, последними словами которых были: “Раньше я такого не видел”».

Эвристика подобия дает один из возможных ответов на печальный философский вопрос, который волнует многих: как получается, что хорошие люди умирают тяжелой смертью, а плохие не несут видимого наказания? Если принять за основу веру индуизма, что души возвращаются на землю много раз, то для ответа на этот вопрос нужно проанализировать нескольких судеб одной души, а не только единственную известную нам жизнь того или иного человека.

Наш анализ подводит к уже упомянутому ранее практическому наблюдению: « Мы не знаем» . Иными словами, очевидное вам правильное или неправильное решение может далеко отстоять от действительно лучшего решения в данной ситуации. А раз так, следует быть снисходительными к «ошибкам» других, да и от своих решений не ожидать какой-то сверхъестественной правильности.

Можно ли контролировать эвристику подобия? Наверное, да, если вы будете знать о нескольких отклонениях – формах проявления эвристики подобия в нашей жизни. Напомним, термин «отклонение» означает «отклонение от рационального».

Ряд исследований выявил, что появление дополнительной информации, которая может никак не относиться к делу, сбивает людей с толку в такой степени, что они забывают о наиболее вероятных сценариях. Предположим, в данной местности живет больше фермеров, чем библиотекарей. Несмотря на такую статистику, незнакомого услужливого и застенчивого человека скорее примут за библиотекаря, чем за фермера. В данном случае внешность человека никак не влияет на статистику, но опрошенные забывают о ней под воздействием малозначимых факторов типа манеры обращения. У вас в семье не бывает, что у одного из супругов возникают претензии к другому из-за ассоциации с проблемой, к которой первый не имеет никакого отношения? Женатые мужчины, наверное, слышали нечто подобное: «Моя мама сегодня видела тебя с Петром. Ты же знаешь, что он все время обманывает свою жену. Может, мне теперь и от тебя ожидать чего-то подобного?»

А что, если вы узнаете, что Вагнер был знаменем фашизма? Изменит ли ваше отношение к его творчеству эта не относящаяся к музыке информация?

Невнимание к размеру выборки можно проиллюстрировать на следующем примере. На ваш взгляд, в каком из госпиталей – большом или маленьком – выше вероятность того, что 60 % новорожденных будут мальчики? Многие из отвечающих на этот вопрос предполагают, что в большом. Это очень забавное проявление закона маленьких чисел, когда мы рассчитываем, что выборка отражает генеральную совокупность.

Теперь вспомним, что, только анализируя генеральную совокупность или близкую к ней по размеру выборку, т. е. очень большое число наблюдений, мы можем ожидать равные пропорции новорожденных мальчиков и девочек. Получается, что большее отклонение от их равного количества вероятнее ожидать в маленьком госпитале, где выборки менее представительные.

Другое интересное отклонение: если вы подкинули монету пять раз и во всех случаях выпала решка, то вы будете склонны ожидать, что в следующий раз монета упадет орлом вверх, так как вероятность выпадения орла и решки одинакова, и поскольку последняя уже выпадала несколько раз, «настало время» орла. Это и есть отклонение, называемое неправильным восприятием вероятности результатов подбрасывания монеты, переходящим в надежду на ее «справедливость».

Это отклонение приводит к «ошибке игроков», замеченной в игорных домах. Ожидается, что вывод, сделанный на основании тысяч наблюдений (подбросов монеты), распространяется и на пять подбросов. Игроки в рулетку тоже подвержены этому отклонению: после того как несколько раз выпадает красный цвет, они ставят на черный, неправильно предполагая, что вероятности должны уравняться на выборке незначительного размера.