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

Они обнаружили, что люди отвечали верно в 70—85% таких случаев. Насколько были уверены вы в вашем ответе на вопрос п. 21? Правильный ответ: абсент — это ликер, но многие люди путали его название с названием камня аметиста.

Чтобы быть уверенными в том, что их результаты не являются порождением неверных представлений о вероятности, Фишхофф, Словик и Лихтенштейн в 1977 году провели второй эксперимент, в котором самоуверенность оценивалась в форме пропорции, отношения. Испытуемым в этом эксперименте давалось более 100 пунктов, в каждом указывалось две причины смерти, например, лейкемия и вождение машины. Их просили определить, от чего в США умирают чаще, и назвать вероятность того, что они правы, в виде отношения (например, 2:1, 3:1 и т.д.). Таким образом, испытуемые могли не путаться с процентами вероятности и говорить вместо 75%, что они оценивают шансы того, что они правы, как 3:1.

Словик, Фишхофф и Лихтенштейн обнаружили, что точность и уверенность вполне соответствовали друг другу, пока уверенность не превышала 3:1, но если она вырастала до значения от 3:1 до 100:1, точность оказывалась значительно ниже. Когда люди говорили, что они правы и уверены в этом на 100 против 1, они были точны в ответах в среднем на 75%. Если же уверенность колебалась от 10000 против I до 1000000 против 1 — просто невероятных величин — точность ответов достигала 85- 90% (что примерно соответствует уверенности от 6:1 до 9:1)*.

И наконец, в качестве последнего штриха, необходимого для уверенности в том, что испытуемые понимают и воспринимают задачу серьезно, Фишхофф, Словик и Лихтенштейн провели три беседы. В одной из них отношения между случаем и вероятностью были тщательно разъяснены в двадцатиминутной лекции.

* Несмотря на то что эти результаты могут показаться противоречащими предыдущим открытиям, сделанным Лихтенштейн и Фишхоффом (где речь, в частности, шла о том, что переоценка минимальна, если точность превышает 85%), на самом деле противоречия нет. Тот факт, что субъекты были только на 70- 90% точны, будучи при этом уверенными в своей правоте, не означает, что они всегда были слишком уверены, будучи правы на 70- 90%. (274:)

Испытуемым давали таблицу, показывавшую взаимосвязь между оценкой в виде отношения и вероятностью, и рассказывали о тонкостях выражения неуверенности при помощи отношений (приводились специальные примеры использования отношений между 2:1 и 1:1 для выражения неуверенности). Даже после этих инструкций испытуемые выражали невероятную уверенность в своих ответах. Они давали отношение никак не меньше 50:1, когда оно должно было быть равно 4:1, и 100:1, если на самом деле оно было 5:1.

В другом опыте испытуемых спрашивали, согласны ли они держать денежное пари по поводу верности тех ответов, в которых они сами оценят ее как 50:1. Из 42 испытуемых 39 сказали, что приняли бы предложение — несмотря на то что их ложная самоуверенность должна была привести к потере почти 140 долларов. В последней беседе Фишхофф, Словик и Лихтенштейн действительно заключали с испытуемыми пари. В этом опыте 13 из 19 испытуемых согласились поставить деньги на точность своих ответов, даже если они были неправы в ответах на 12% вопросов, точность которых оценили как 50:1 и выше (проигрыш должен был составить от 1 до 11 долларов, и экспериментаторы намеревались отдавать деньги). Эти результаты показали, что: 1) люди самоуверенны, даже если их правота — кажущаяся; 2) самоуверенность — это не просто результат восприятия задачи как легкой или непонимание того, как составляются оценки точности. Кроме того, Джоан Сибер в 1974 году обнаружила, что самоуверенность возрастает вместе с желанием показать хорошие результаты.

Когда самоуверенность становится уголовным преступлением

Склонны ли люди к переоценке, если ставка превышает несколько долларов? Несмотря на то что соображения этического характера, очевидно, в ограниченных рамках можно исследовать в лабораторных условиях, есть по крайней мере одно свидетельство того, что переоценка может возникнуть, даже если на карту поставлена человеческая жизнь. Это свидетельство получено при исследованиях, связанных со смертной казнью.

В исчерпывающем обзоре несправедливых приговоров Хьюго Бедау и Майкл Раделет в 1987 году обсуждали 350 (275:) зафиксированных в США случаев, в которых ложно обвиненные в уголовных преступлениях, несмотря на то что обвинения «вызывали обоснованные сомнения», были осуждены. В пяти случаях ошибка была обнаружена до вынесения окончательного приговора. Другим обвиняемым повезло меньше: 67 были заключены в тюрьмы на срок до 25 лет, 139 — на срок более 25 лет и 139 были приговорены к смерти. На тот момент, когда Бедау и Раделет писали свой обзор, 23 человека из приговоренных уже были казнены.

Градуирование

«Градуирование» — это согласование уверенности и точности. Человек, принимающий решение, может считать свою градуировку совершенной, если во всех оценках уровня уверенности отношение точности равно вероятности правоты. Другими словами, 90% всех оценок верны — 90% уверенности в том, что ответы верны; 80% оценок верны — 80% уверенности в ответах и т.д.

Когда оценки индивидуальны, особого смысла говорить о градуировании нет. Насколько хорошо градуировано решение человека, ответившего 70% на вопрос п. 216 Анкеты? Градуировка важна, когда речь идет о сотнях оценок (Лихтенштейн, Фишхофф и Филлипс, 1982).

Поскольку существует множество способов измерения уверенности, существует ряд методик измерения градуировки. Одна из них — обычный подсчет разницы между средним уровнем уверенности и общей пропорцией правильных ответов. Скажем, человек имеет 80% уверенности в своих ответах на ряд вопросов из области общего знания, но правильно ответил только на 60%. Этот субъект переоценил свои силы на 20%.

Несмотря на то что такой способ градуирования очень удобен, он не всегда может быть применен. Представьте себе, например, человека, уверенность и точность оценок которого равны 80% каждая. Этот человек обладает совершенной градуировкой? Необязательно. Он мог быть на 60% уверен в половине ответов и на 100% — в другой половине (в среднем — 80% уверенности), а верно ответить на 80% вопросов и в первой, и во второй половине. Такой человек имеет заниженную самооценку, когда уверен в 60% ответов, и завышенную, когда уверен во всех. (276:)

Более совершенной методикой является оценка точности через ряд условий уверенности. Если точность подсчитывается для разных уровней уверенности, то появляется возможность создать «кривую градуирования», где горизонтальная ось будет обозначать уверенность, а вертикальная — точность. Рисунок 19.2 содержит две кривые градуирования: одна — для предсказания метеослужбами выпадения осадков, другая — для диагнозов пневмонии. Как вы можете видеть, предсказания погоды почти

Рисунок 19.2

Этот рисунок содержит кривые градуирования для прогнозов погоды (незакрашенные кружки) и диагнозов пневмонии (закрашенные кружки). В то время как прогнозы погоды почти безупречно проградуированы, врачи демонстрируют чрезмерную самоуверенность (при наличии или отсутствии у пациента пневмонии). Данные о прогнозах погоды взяты из отчета Аллана Мерфи и Роберта Уинклера (1984), а данные о врачах — из исследования Джей Кристенсен- Шалански и Джеймса Бушихеда (1981).

277

совершенно проградуированы, в среднем их прогнозы почти всегда совпадают с погодой (вопреки традиционным взглядам!). А вот диагнозы проградуированы очень плохо; большинство предсказаний этого характера лежат ниже линии, символизирующей совершенную градуировку.

Существует еще несколько способов оценивать градуировку, некоторые из них подразумевают хорошее знание математики. Например, одна из наиболее распространенных методик состоит в следующем: необходимо подсчитать так называемый «показатель Брайера» (названный по имени статистика Гленна Брайера). Показатель Брайера может быть разложен на три компоненты, одна из которых соотносится с градуировкой. Эта компонента числа Брайера представляет собой взвешенную среднюю величину между среднеквадратичными отклонениями пропорциональной точности во всех категориях и вероятности для каждой категории (более подробно см. Йетс, 1990).