Шум. Несовершенство человеческих суждений

▣ Билл работает врачом и в качестве хобби играет в покер.

▣ Билл – архитектор.

▣ Билл – бухгалтер.

▣ Билл играет джаз в качестве хобби.

▣ Билл в качестве хобби занимается серфингом.

▣ Билл – репортер.

▣ Билл работает бухгалтером и в качестве хобби играет джаз.

▣ Билл в качестве хобби занимается скалолазанием.

А теперь вернитесь к списку и выберите два варианта, где Билл наиболее походит на типичного персонажа в данной категории.

Мы практически уверены, что вы выбрали одни и те же категории как наиболее вероятные и как наиболее типичные. Причина нашей уверенности проста: множество экспериментов¹⁵⁶ показали, что люди дают на эти два вопроса идентичные ответы. Однако похожесть и вероятность в действительности совершенно разные понятия. К примеру, спросите себя, в каком из утверждений больше смысла?

▣ Билл соответствует моему представлению о человеке, который в качестве хобби играет джаз.

▣ Билл соответствует моему представлению о бухгалтере, который в качестве хобби играет джаз.

Оба эти утверждения не особо подходят Биллу, однако одно из них явно менее ужасно, чем другое. Билл имеет больше общего с бухгалтером, который в качестве хобби играет джаз, чем просто с человеком, который в качестве хобби играет джаз. А теперь рассмотрите следующие два утверждения: какое из них более вероятно?

▣ Билл играет джаз в качестве хобби.

▣ Билл работает бухгалтером и в качестве хобби играет джаз.

Возможно, вы склонялись к тому, чтобы выбрать второй вариант, однако логика не позволила. Вероятность того, что Билл играет джаз в качестве хобби, должна быть больше, чем вероятность увидеть играющего джаз Билла-бухгалтера. Вспомните диаграммы Венна! Если Билл играет джаз и в то же время работает бухгалтером, он, совершено очевидно, играет джаз. Добавление детали в описание может лишь сделать его менее вероятным, хотя и более репрезентативным и соответственно более «подходящим», как в данном примере.

Теория эвристики суждений предполагает, что люди иногда используют ответ на более легкий вопрос, когда им предстоит ответить на более сложный. На какой вопрос легче ответить: «Насколько походит Билл на типичного музыканта-любителя, играющего джаз?» или «Какова вероятность того, что Билл играет джаз в качестве хобби?» Однозначно, вопрос о похожести легче. Отсюда следует, что люди, которых попросят оценить вероятность, скорее всего, ответят на вопрос о похожести.

Вы только что проверили на опыте основную идею программы изучения эвристики и искажений: эвристика ответов на сложный вопрос заключается в поиске ответа на вопрос более легкий. Подстановка одного вопроса вместо другого является причиной предсказуемых ошибок – иначе говоря, психологических искажений.

Данный вид искажений подтверждается на примере с Биллом. Ошибки неизбежны, когда оценка похожести подменяет оценку вероятности, поскольку вероятность подчиняется законам особой логики. В частности, диаграммы Венна применимы только к вероятности, но не к похожести. Отсюда и вполне предсказуемые логические ошибки, которые допускают многие люди.

Хотите услышать еще одну историю о том, что случается, когда пренебрегают законами статистики? Вспомните свой ответ на вопрос о Гамбарди в главе 4. Если вы поступили так же, как большинство людей, ваша оценка шансов Майкла Гамбарди на успех полностью опиралась на предоставленные вам факты. Тогда вы старались сопоставить его характеристику с образом успешного руководителя.