Люк Брабандер - Думай в других форматах

Даже ученые и математики разрешили эту задачу неверно (и когда ее впервые опубликовали, ожесточенно спорили о решении), но после она была доказана другими. В одном из простых объяснений калифорнийский статистик Мэтью Карлтон рассудил, что решение изменить свой выбор ведет к проигрышу только тогда, когда вы изначально выбираете машину, что случится с вероятностью 1 к 3. Итак, если вы поменяете решение, вероятность выиграть составит 2 к 3 [43] Новейшее телевизионное шоу «Deal or No Deal» доводит этот концепт до крайности – у игроков нет возможности поменять чемоданы, и цель игры в том, чтобы использовать неумение игроков понимать и действовать в соответствии с проблемой Монти Хола. [44] Carlton, Matthew (2005). «Pedigrees, Prizes, and Prisoners: The Misuse of Conditional Probability». Journal of Statistics Education [online] 13 (2). .

Другим интересным искажением является человеческое восприятие хаотичности. Исследования показывают, что если вы попросите людей беспорядочно разбросать 30 букв Х на листе бумаги, они будут склоняться организовать их более систематически, чем так, как беспорядочность действительно того требует (например, рисуя одинаковое количество букв в каждом квадрате листа). С нашей точки зрения, последствия такого вида ошибки глубокие: как бы сильно вы ни пытались предугадать неизвестность и хаотичность будущих событий, возможностей и опасностей, вы, скорее всего, недооцените, насколько хаотичными и непредсказуемыми являются и могут стать вещи.

Вы должны активно сомневаться в том, что, по вашему мнению, могло бы случиться завтра, потому что в мире гораздо больше хаоса и неизвестности (в среднем), чем вы представляете.

Все эти примеры демонстрируют важность сомнения и помогают вам понять, что даже когда вы пытаетесь использовать наиболее рациональный, дедуктивный набор умений, вы все равно склонны к предубеждениям и ошибкам.

Предубеждения в режиме индукции: делать ошибки, когда «хорошего» ответа НЕТ (или когда их много).

Когнитивные предубеждения также могут привести к ошибкам, когда мы находимся в режиме индукции, т. е. когда пытаемся решить проблему или задачу, где присутствуют многочисленные возможные ответы или решения (или вообще нет хорошего ответа). Хотя их много, такие предубеждения всегда в игре, два самых значимых включают те, которые связаны с «доступностью» и с так называемой «постановкой» на якорь.

Например, почему успех Гугла привел так много людей к инвестированию в компании, разрабатывающие передовые технологии? Почему опубликованный список «лучших песен всех времен» все больше включает в себя те, которые были созданы за последние тридцать лет? Это хорошие примеры тяготения к предубеждению «доступности» – когда вы ошибаетесь, основывая ваши решения на информации, которую проще получить или которую вы помните.

Подобно этому подумайте о тенденции людей «якорить» решения, основываясь на прошлом опыте. Если вы спросите кого-нибудь о численности населения Венесуэлы, вы получите совершенно разные ответы. Но если вы сначала спросите: «В Венесуэле проживает больше или меньше двадцати миллионов человек?», ответ на второй вопрос будет ближе к двадцати миллионам, независимо от того, ответил ли человек «больше» или «меньше» [45] Основано на посте об якорении в блоге Дэвида МакРэми (David McRamey), который был основан, в свою очередь, на работе Тверского и Канемана (Tversky и Kahneman). http://youarenotsosmart.com/2010/07/27/anchoring-effect/ .

Посмотрите на следующий набор и спросите себя, какая компания не вписывается в ряд:

Голдман Сакс/Дойче банк/Американ Экспресс/Файзер

Запишите ваш ответ. Затем на минуту задумайтесь над этим набором:

Американ Экспресс/Файзер/Голдман Сакс/Дойче банк

Какую компанию нужно вычеркнуть из списка?

Конечно, оба ряда слов состоят из названий одних и тех же компаний. Но когда люди видят первый список слов, где Файзер находится в конце, они склоняются видеть категорию «финансовые организации» или компании с двойными названиями. Когда они видят второй список, они, вероятнее всего, ответят «американские компании». Человеческий мозг выстраивает формат после размышления только над первыми тремя пунктами информации, якоря свое решение раньше, чем нужно. Люди чрезвычайно поддаются такому типу ошибки. Прошлогоднее число продаж, финансовые результаты – как часто вы делаете оценку настоящего и прогнозы на будущее, используя старые данные? Или делаете вывод, основываясь на первых минутах – или секундах – чьей-либо презентации? Или даже до ее начала! Иногда в критических пропорциях, узнаваемость этих чисел или прыжков, которые мы совершаем до получения всей информации, может препятствовать разуму оценить критичное влияние новых событий или ситуаций, как и степень изменения, которую можно увидеть с течением времени.

Предположим, вам сказали, что существует правило для создания ряда из трех чисел – и ряд 2, 4, 6 подходит под него. Как вы определите, что это за правило, и сможете ли вы привести другие примеры рядов, которые под него подходят?

Почти каждый сразу же скажет, что правило заключается в постепенном повышении четных чисел, и другой ряд будет: 8, 10, 12 или 20, 22, 24. Хотя это спешка в суждении – т. е. здесь вы говорите себе: «Я должен продолжать в соответствии с моей первой гипотезой, структура четных чисел, построенная на множителе 2, нормальна» – это приводит вас к упущению полного диапазона возможных ответов. Правило может относиться только к возрастающим числам (так, 3, 5, 7 тоже подходят), или только к четным числам (так, 6, 4, 2 тоже правильный ответ). Оно может относиться к любому ряду из трех чисел, в котором третье число – сумма предыдущих двух, или число в середине – среднее из двух других. Или правило может звучать у́же – «любые три числа кроме 43» [46] Этот эксперимент был проведен в 1960 году английским психологом Питером Уосоном (Peter Wason), который проделал огромную работу, изучая смещение подтверждений и то, как мы проверяем наши гипотезы. .

Смысл в следующем: лучшим способом найти ответ (и решения для множества подобных проблем, с которыми вам придется столкнуться) является генерирование диапазона возможностей и тестирование их, а не простые попытки подтвердить ваши первые гипотезы. В случае текущей проблемы это значит, что вы будете менее эффективными, если сразу же попытаетесь предложить правила или ряд чисел, которые подходят, чем если вы сначала постулируете, а затем проверяете альтернативные гипотезы, например, сначала подтвердите, нужно ли увеличивать числа (спросив, подойдет ли ряд 6, 4, 2), должны ли они быть четными (попробовав, скажем, 11, 13, 15) и затем продолжите тестировать разные подходы до тех пор, пока вы не найдете ответ или ответы, которые вам покажутся лучшими. Но человеческая склонность – подтверждать, а не опровергать; люди хотят доказать себе, что они правы.