Думай медленно... решай быстро

Некоторые исследователи [21] проанализировали нарушения в оценке вероятности для многих количественных величин для большого числа экспертов. Эти распределения показывают значительные и систематические отклонения от надлежащих оценок. В большинстве исследований реальные значения оцениваемых величин или меньше, чем X , или больше, чем X , примерно для 30 % задач. То есть эксперты выбирают слишком узкие строгие интервалы, говорящие об уверенности большей, чем позволяют их знания об оцениваемой величине. Эта ошибка присуща и неискушенным испытуемым, и умудренным экспертам; ее нельзя снять введением четких правил оценки, которые обеспечивают стимулы для внешней калибровки. Этот эффект связан, по крайней мере частично, с эффектом привязки.

Например, чтобы выбрать X для индекса Доу-Джонса , естественно начать с лучшей оценки и корректировать ее, двигаясь вверх. Если этой корректировки – как обычно и бывает – окажется недостаточно, то X окажется недостаточно экстремальным. Такой же эффект привязки возникнет при выборе числа X , которое будет получено корректировкой от лучшей оценки вниз. Следовательно, доверительный интервал между X и X получится слишком узким и граничное распределение вероятностей окажется слишком жестким. В поддержку этого объяснения можно показать, что субъективные вероятности систематически меняются с помощью процедуры, в которой наилучшая оценка не служи т привязкой.

Распределения субъективных вероятностей для данной величины (индекс Доу-Джонса) можно получить двумя способами: (а) предложить эксперту выбрать значения индекса Доу-Джонса, соответствующие определенному процентилю его распределения вероятностей, или (б) предложить оценить вероятность того, что истинное значение индекса Доу-Джонса превзойдет некоторые указанные числа. Две процедуры формально эквивалентны и должны дать одинаковые распределения. Однако они подразумевают разные режимы корректировки от разных привязок. В процедуре (а) естественной точкой отсчета становится лучшая оценка величины. В процедуре (б), с другой стороны, эксперт может «привязаться» к величине, указанной в вопросе. Или же привязкой могут стать равные шансы – 50:50, что является естественной точкой отсчета при оценке вероятности. В любом случае процедура (б) даст менее экстремальные оценки, чем процедура (а).

Чтобы выявить различия между этими процедурами, исп ытуемым предложили набор из 24 количественных измерений (например, расстояние по воздуху от Нью-Дели до Пекина). Участники эксперимента оценивали X и X для каждой величины. Другая группа испытуемых получила средние результаты первой группы по каждой из 24 величин. Их попросили оценить шансы на то, что каждое из представленных чисел превосходит истинное значение соответствующей величины. При отсутствии отклоняющих факторов вторая группа должна была принять шансы, указанные первой группой, то есть 9:1. Однако если привязкой послужат равные шансы или указанные величины, вторая группа должна указать шансы менее экстремальные, то есть ближе к 1:1. В самом деле, в среднем вторая группа указала по всем вопросам шансы 3:1. Когда результаты двух групп были проверены на внешнюю калибровку, оказало сь, что участники в первой группе были излишне экстремальны, в соответствии с предыдущими исследованиями. События, для которых была указана вероятность 0,10, в действительности происходили в 24 % случаев. Наоборот, участники во второй группе оказались излишне консервативны. События, для которых они называли вероятность 0,34, в реальности происходили в 26 % случаев. Результаты иллюстрируют, каким образом степень правильности оценки зависит от процедуры оценки.

Обсуждение

В данной статье рассматривались когнитивные искажения, вызванные излишним доверием к эвристическим методам и процедурам. Эти искажения не связаны с эффектами мотивации, такими как принятие желаемого за действительное или искажения, внесенные поощрениями и наказаниями. Некоторые из описанных ранее грубых ошибок в суждениях появляются, несмотря на призывы к точности и вознаграждение за правильный ответ [22].

Излишнее доверие к эвристическим методам и частые ошибки – удел не только дилетантов. Опытные исследователи подвержены тем же ошибкам, когда мыслят интуитивно. Например, тенденция прогнозировать результат, который наиболее соответствует входным данным, в сочетании с невниманием к априорной вероятности, наблюдается в интуитивных суждениях у людей, которые специально изучали статистику [23]. Хотя изучавшие статистику избегают элементарных ошибок, вроде «ошибки игрока», их интуитивные суждения подвержены сходным ошибкам в более запутанных и менее прозрачных ситуациях.