Организованный ум. Как мыслить и принимать решения в эпоху информационной перегрузки

Однако понимание, как работают вероятности, как выглядят цифры в четырехпольной таблице, всегда полезно и будет доказывать свою ценность снова и снова, независимо от того, к какому типу вы относитесь. Допустим, скажут: если вы примете некое лекарство или пройдете курс лечения, то на 50 % снизите риск заболеть болезнью X. Звучит довольно убедительно. Однако не забывайте про базовые показатели. Вспомните сорокалетнюю женщину, которая размышляла о детях и ей объяснили, что, учитывая ее возраст (байесовский способ подхода к проблеме), вероятность рождения ребенка с определенным врожденным дефектом увеличивается в 5 раз. Предположим, что вероятность младенца с этим же врожденным заболеванием у более молодой женщины была только 1 к 50 000, тогда как у сорокалетней – 1 к 10 000. Это все еще очень низкий шанс. Базовый показатель дефекта довольно редок, так что даже пятикратное увеличение риска, хотя и впечатляет в процентном отношении, не имеет никаких практических последствий. Если это напоминает разговор о статистических махинациях (о которых мы говорили в главе 4), касающихся более низких показателей разводов для людей, познакомившихся в интернете, вы абсолютно правы. Снижение количества разводов на 25 %, с 7 до 5,3 %, ни на что не влияет. Увеличение или уменьшение такого рода риска может пройти тесты статистической значимости (в основном это представляет интерес для исследователей), но до сих пор не имеет никакого реального значения.

В другой ситуации, если вы столкнулись c вероятностью 80 %, что результат обернется катастрофой, и есть возможность снизить это количество на 25 %, то есть до шестидесятипроцентной вероятности, кажется, это стоит сделать: уменьшение на 25 % более значимо в верхней части шкалы. Почти у каждого есть эта черта. Мы знаем это благодаря идеям, разработанным в психологии и поведенческой экономике, известным как теория перспектив и ожидаемая полезность[660]. Для большинства из нас, нерационально принимающих решения, утраты проявляются больше, чем выгоды. Другими словами, боль от потери 100 долларов сильнее, чем удовольствие от выигрыша тех же 100 долларов. Иначе говоря, большинство из нас сделали бы все возможное, чтобы не потерять год жизни, вместо того чтобы получить дополнительный год. Одно из величайших открытий, сделанных Канеманом и Тверски, заключалось в том, что не существует линейной зависимости чувств от разочарования или приобретения. Это означает, что одинаковое количество выигрышей (или потерь) не вызывает равного чувства радости (или печали) – они возникают относительно текущего состояния. Если вы нищий, то получить один доллар очень важно. Если вы миллионер, все совсем иначе.

Есть и другие нелинейные зависимости: предположим, у вас диагностировали конкретное заболевание, и врач рекомендует лечение, которое на 10 % увеличит шансы выздороветь. При росте вероятности на 10 % мы чувствуем себя по-другому, отлично от первоначальных прогнозов на восстановление. Рассмотрим следующие сценарии:

А. Увеличение вероятности выздоровления с 0 до 10 %.

Б. Увеличение вероятности выздоровления с 10 до 20 %.

В. Увеличение вероятности выздоровления с 45 до 55 %.

Г. Увеличение вероятности выздоровления с 90 до 100 %.

Если вы из большинства, то вам наиболее убедительными покажутся сценарии А и Г, а не Б и В. В сценарии А уверенность в смерти меняется на возможность жизни. Это небольшая вероятность, но мы запрограммированы цепляться за жизнь и смотреть на светлую сторону, сталкиваясь с подобным выбором. Сценарий Г меняет возможность смерти на уверенность в жизни[661]. Мы стараемся не упустить возможности А или Г; чтобы решить, стоит ли игра свеч в случаях Б и В, мы хотим получить больше информации.

Наша интуиция недостаточно хорошо рассчитана понимать статистику или принимать рациональные решения в каждом конкретном случае – это основной момент, о котором Даниэль Канеман пишет в книге «Думай медленно… решай быстро»[662],[663]. К примеру, большинство из нас чувствительны к той форме, в которой проблема представлена – как она сформулирована, – настолько, что простые, даже смешные манипуляции могут в значительной степени повлиять на выбор решения и предпочтения[664]. Давайте рассмотрим гипотетические данные о результатах операции в случае онкологического заболевания и облучения. Что бы вы выбрали?

1a. Из 100 человек, перенесших операцию, 90 пережили ее, а 34 прожили еще пять лет.

1б. Из 100 человек, получивших лучевую терапию, все пережили процедуру, а 22 живут более пяти лет.

Если вы выбрали операцию, то принадлежите к большинству – результат через пять лет привлекает гораздо больше, даже когда это противоречит факту, будто непосредственный результат лучше при облучении.

Теперь переформулируем данные и посмотрим на них с точки зрения смертности, а не выживания: что бы вы предпочли?

2a. Из 100 человек, перенесших операцию, 10 умирают во время нее, а 66 – через пять лет.