Ричард Нисбетт - Мозгоускорители. Как научиться эффективно мыслить, используя приемы из разных наук

Проблема применения такой эвристики состоит в том, что мы часто располагаем информацией, которая должна бы заставить нас придавать меньше значения стереотипному сходству. Если вы встретите эту женщину на съезде Республиканской партии, вам придется принять это во внимание и предположить, что она сторонница республиканцев. Если же вы увидели ее за завтраком, организованным демократами, ваше мнение сдвинется в пользу Демократической партии.

Вот обескураживающий пример того, к каким ошибкам может привести эвристика репрезентативности. Приводится текст про некую Линду. «Линде 31 год, она не замужем, она открытая и яркая личность. В колледже изучала философию. В студенческие годы очень интересовалась вопросами дискриминации и социальной справедливости, а также принимала участие в демонстрациях против испытаний ядерного оружия». После прочтения этого короткого описания людям предлагалось оценить восемь возможных вариантов будущего Линды [30] Tversky, Amos, and Daniel Kahneman. “Extensional Versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgment.” Psychological Review 90 (1983): 293-315. . Два из этих вариантов были следующими: «банковский служащий» и «банковский служащий и активистка феминистского движения». Большинство людей предположили, что Линда скорее может работать в банке и быть активной феминисткой, чем просто работать в банке. То есть «банковский служащий и активистка феминистского движения» больше подходит к описанию Линды, чем «банковский служащий». Но, конечно, здесь-то и заключается логическая ошибка. Вероятность совпадения двух событий не может быть выше, чем вероятность наступления одного из этих. Банковские служащие могут быть феминистками, республиканцами или вегетарианцами. Но описание Линды ближе к стереотипу банковской служащей-феминистки, чем просто банковской служащей, поэтому возникает ошибка совпадения.

Взгляните на четыре ряда цифр внизу. Два из них были созданы генератором случайных чисел, а два из них я написал сам. Выберите те два ряда, которые, по вашему мнению, были созданы генератором случайных чисел. А я дам вам ответ чуть ниже.

110001111111001001001

110000010101010100000

101011110101000111010

001100011010000111011

Суждения на основании репрезентативности могут влиять на все виды оценки вероятности. Канеман и Тверски предложили студентам, не изучавшим статистику, решить следующую задачу [31] Jennings, Amabile, and Ross, “Informal Covariation Assessment: Data-Based Vs. Theory-Based Judgments,” in Tversky and Kahneman, Judgment Under Uncertainty. .

В городе два роддома. В большом роддоме каждый день рождается 45 детей, а в роддоме поменьше — 15. Как нам известно, примерно половина детей — мальчики. Однако точный процент родившихся мальчиков каждый день разный. Иногда он выше 50%, иногда ниже.

В течение года каждый роддом регистрировал дни, в которые процент родившихся мальчиков превышал 60. Какой из роддомов, по-вашему, зарегистрировал больше таких дней?

Большинство студентов ответило, что процент мальчиков будет одинаковым в обоих роддомах. Голоса тех, кто ответил, что это будет тот роддом, который больше, и тот, который меньше, распределились примерно поровну.

На самом же деле выше вероятность того, что более 60% мальчиков чаще будут появляться на свет в маленьком роддоме. Дело в том, что 60% — одинаково репрезентативная (или, скорее, нерепрезентативная) величина, вне зависимости от того, большой это роддом или маленький, но отклонения от среднего показателя гораздо более вероятны при меньшем количестве случаев, чем при большем.

Если вас смущает этот вывод, вот еще один пример. Возьмем два роддома, в одном рождается пять детей в день, в другом — 50. В каком роддоме по-вашему наиболее вероятно отклонение в виде 60% мальчиков в день? Все еще сомневаетесь? А как насчет пяти новорожденных в одном роддоме и 5000 в другом?

Эвристика репрезентативности может влиять на суждения о вероятности самых разных событий. Мой дедушка был состоятельным фермером из Оклахомы. Однажды его посевы побил град. Урожай не был застрахован, но он и не подумал о страховке на следующий год, потому что казалось маловероятным, что подобное событие может случиться два года подряд. Это нехарактерно для такого природного явления, как град, который выпадает довольно редко, а потому любое его повторение маловероятно. К сожалению, град не помнил, случалось ли ему выпадать в прошлом году в этих местах. И через год посевы моего дедушки снова оказались побиты. И он вновь не стал страховать урожай, потому что было бы совсем уж невообразимо, что град мог выпасть в одном месте третий год подряд. Однако это снова случилось. Мой дед обанкротился из-за того, что чересчур полагался на репрезентативность, определяя вероятность событий. В результате я стал психологом, а не владельцем бескрайних полей пшеницы.

Вернемся к тем рядам чисел, которые я привел выше. Два верхних ряда — совершенно случайные числа. Это были две из первых трех последовательностей, которые выдал мне генератор случайных чисел. Честно. Я не выбирал наиболее подходящие для меня последовательности, отбрасывая остальные. Два последних ряда чисел я составил сам, в результате они больше похожи на случайные последовательности, чем настоящие случайные последовательности. Проблема в том, что у нас неверное понятие о случайности, сама наша идея случайности искажена. В случайных последовательностях чисел гораздо чаще встречаются одни и те же цифры подряд (000000) или одни и те же комбинации цифр подряд (01010101), чем «должно быть». Не забывайте об этом, наблюдая за игроком баскетбольной команды, забросившим в корзину пять мячей подряд. Нет никаких причин передавать мяч снова и снова именно ему, а не кому-то еще. Вероятность того, что удачливый в этом матче игрок снова забросит в корзину мяч, не выше, чем вероятность, что это сделает другой игрок с таким же уровнем игры в этом сезоне [32] Gilovich, Thomas, Robert Vallone, and Amos TVersky. “The Hot Hand in Basketball: On the Misperception of Random Sequences.” Cognitive Personality 17 (1985): 295-314. . (Чем лучше вы знаете баскетбол, тем ниже вероятность, что вы в это поверите. Чем лучше вы знаете статистику и теорию вероятностей, тем эта вероятность выше.)

Ошибки, допускаемые при игре в баскетбол, хорошо иллюстрируют ошибочные умозаключения вообще. Проще говоря, мы видим закономерности там, где их нет, потому что не понимаем, как могут случайные последовательности чего-либо выглядеть настолько неслучайными. Если игрок в кости три раза подряд выбросит 7 очков, мы заподозрим, что он жульничает. На самом же деле выбросить на игральных костях три раза подряд по 7 очков куда более вероятно, чем выбросить подряд 3, 7 и 4 очка, которые никаких сомнений не вызвали бы. Мы готовы провозгласить своего друга биржевым провидцем только за то, что четыре пакета акций, которые он купил в прошлом году, оказались самыми успешными на рынке. Но четыре попадания в цель ничуть не менее вероятны, чем два случайных попадания и два промаха или три попадания и один промах. Так что вверять другу бразды правления своими делами будет как минимум преждевременно. Эвристика репрезентативности иногда также влияет на суждения о причинно-следственных связях. Я не знаю, разработал Ли Харви Освальд план убийства президента Кеннеди в одиночку или в заговоре участвовали другие люди. Однако я не сомневаюсь в том, что множество людей верят в заговор потому, что им кажется неправдоподобным, что событие такого масштаба могло быть совершено в одиночку таким невзрачным, неказистым человеком.