Психология оценки и принятия решений - Плаус Скотт (читать книги онлайн бесплатно полностью без .txt) 📗

Не забывайте о регрессе к среднему. Даже если ряд неудач не обязательно компенсируется рядом удач (и наоборот), после ярких событий обычно следуют более обычные. Регресс к среднему типичен, от чего бы ни зависел исход. Каждый из факторов, приводящих к усредненному, может в иной комбинации привести к необычному, но в большинстве случаев события возвращаются к норме.

Не забывая эти советы, вы сможете избежать множества ошибок, происходящих от репрезентативной эвристики. Следующая глава посвящена другому широко известному виду эвристики — «эвристике доступности» и вызываемым ею субъективным смещениям.

Глава 11. Эвристика доступности

Согласно Тверски и Канеману (1974, с. 1127) эвристика доступности — это интуитивный процесс, в котором человек, принимающий решение, «оценивает частоту или возможность события по легкости, с которой примеры или случаи приходят на ум». Обычно этот вид эвристики работает достаточно хорошо: все вещи эквивалентны, распространенные события легче вспомнить и представить, чем редкие. Используя доступность оценки частоты и возможности, человек способен на упрощения, применимые к самым сложным оценкам.

Однако, как при использовании любой эвристики, здесь бывают случаи, в которых общее работающее правило теряет силу и систематически возникают смещения. Некоторые события более доступны не потому, что они случаются чаще или с большей вероятностью, а потому, что о них легче думать, или из- за того, что они произошли недавно или были очень эмоциональны, и т.д. В этой главе вы найдете ответы на три главных вопроса: 1) В каких случаях эвристика доступности приводит к неверным оценкам? 2) Воспринимают ли люди событие как более привлекательное после того, как представят, что оно произошло? 3) Чем яркая, ясная информация отличается от прочей?

Доступность выходит боком

От чего в США умирают чаще: от упавших на голову частей самолета или попадая на обед к акулам? Большинство людей считают нападение акул более вероятным, чем падение частей самолета с неба (взгляните на свой ответ на п. 7 Анкеты). Конечно, люди думают, что акулы убивают больше народу, чем отвалившиеся шасси, да и представить их легче (спасибо фильмам вроде «Челюстей»). Хотя шанс быть раздавленным частями самолета в 30 раз больше, чем смерть от нападения акулы (Death

164

Отречение

Как ни убедительны эти результаты, но в исчерпывающем обзоре лабораторных исследований эффекта яркости Шелли Тейлор и Сьюзан Томпсон (1982, с. 172) пишут, что большинство исследований дают смешанные результаты или вообще не демонстрируют эффекта яркости, из чего они заключили, по крайней мере на основе лабораторных исследований, что эффект яркости «слаб, если вообще наблюдается».

Этот вывод должен, конечно, умерить пыл сторонников сильного влияния яркой информации на оценку. Но в то же время эффект яркости возникает, по крайней мере, в некоторых ситуациях. Во-первых, Тейлор и Томпсон отмечают несколько исключений из этого общего вывода. Например, они обнаружили, что различные случаи и истории зачастую бывают убедительнее статистической или абстрактной информации, а также, что при некоторых условиях видеоинформация более впечатляет, чем прочитанная или услышанная. Во-вторых, как прекрасно знали Тейлор и Томпсон, существует много способов объяснить отсутствиеисследовательских данных. То, что в данном эксперименте не был обнаружен эффект яркости, можно объяснить как неправильной постановкой эксперимента, так и собственно его отсутствием, а в некоторых экспериментах яркость была смешана с другими факторами. И, наконец, также по замечанию самих Тейлор и Томпсон, есть основания думать, что лабораторные опыты не выявляют эффекта яркости, поскольку они основаны на темах, которые обычно не волнуют людей. Следовательно, лабораторные эксперименты могут серьезно снизить то значение, которое имеет эффект яркости в повседневной жизни.

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).