Канеман и Тверски. Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения. Часть 2.
Бывают ситуации, в которых люди оценивают частоту или вероятность событий на основе легкости, с которой они вспоминают примеры случаев или события из жизни. Например, можно оценивать вероятность риска сердечного приступа среди людей средних лет, вспоминая такие случаи среди своих знакомых. Похожим образом некто может оценивать вероятность того, что некоторое венчурное предприятие потерпит неудачу, представляя себе различные трудности, с которыми оно могло бы столкнуться на стадии становления. Эта эвристика оценки называется доступностью. Доступность очень полезна для оценки частоты или вероятности событий, потому что события, принадлежащие большим классам, обычно вспоминаются и быстрее, чем случаи менее частых классов. Однако на доступность воздействуют и другие факторы, кроме частоты и вероятности. Следовательно, уверенность относительно доступности ведет к вполне прогнозируемым предубеждениям, некоторые из которых проиллюстрированы ниже.
2.1 Предубеждения, обусловленные степенью восстанавливаемости событий в памяти. Когда размер класса оценивается на основе доступности его элементов, класс, элементы которого легко восстанавливаются в памяти, будет казаться более многочисленным, чем класс такого же размера, но элементы которого, менее доступны и хуже вспоминаются. При простой демонстрации этого эффекта, испытуемым зачитали список известных людей обоих полов, и затем попросили оценить, было ли в списке больше мужских имен, чем женских. Различные списки были предоставлены разным группам тестируемых. В некоторых из списков мужчины были более известны, чем женщины, а в других, женщины были более известны, чем мужчины. В каждом из списков, испытуемые ошибочно считали, что класс (в данном случае пол), в котором были более известные люди, был более многочисленным (6).
В дополнение к узнаваемости, имеются другие факторы, такие как яркость, которая влияет на восстанавливаемость событий в памяти. Например, если человек наблюдал воочию пожар в здании, то он будет считать возникновение таких несчастных случаев, наверное, более субъективно вероятным, чем, если бы, он прочитал об этом пожаре в местной газете. Кроме того, недавние происшествия, вероятно, будут вспоминаться несколько проще, чем более ранние. Часто бывает, что субъективная оценка вероятности возникновения дорожных происшествий временно повышается, когда человек видит около дороги перевернутый автомобиль.
2.2 Предубеждения, основанные на эффективности направления поиска. Предположим, из английского текста наугад выбрано слово (из трех букв или больше). Что является более вероятным: то, что слово начинается с буквы r или что r является третьей буквой? Люди подходят к решению этой проблемы, вспоминая слова, которые начинаются с r (road), и слова, которые имеют r в третьей позиции (саг), и оценивают относительную частоту, основываясь на легкости, с которой слова этих двух типов приходят на ум. Поскольку гораздо легче искать слова по первой букве, чем по третьей, большинство людей считают, что больше слов, которые начинаются с этой согласной, чем слов, в которых тот же самый согласный появляется в третьей позиции. Они делают такой вывод даже для таких согласных, как r или k, которые чаще появляются в третьей позиции, чем в первой (6).
Различные задачи требуют различных направлений поиска. Например, предположим, Вас попросили оценить частоту, с которой слова с абстрактным значением (мысль, любовь) и конкретным значением (дверь, вода) появляются в письменном английском языке. Естественный способ ответить на этот вопрос - найти контексты, в которых эти слова могли бы появляться. Кажется, легче вспомнить контексты, в которых может быть упомянуто абстрактное значение (любовь в женских романах), чем вспомнить контексты, в которых упоминается слово с конкретным значением (например, дверь). Если частота слов определяется на основании доступности контекстов, в которых они появляются, слова с абстрактным значением, будут оценены как относительно более многочисленные, чем слова с конкретным значением. Этот стереотип наблюдался в недавнем исследовании (7), которое показало, что частота возникновения слов с абстрактным значением была намного выше частоты слов с конкретным значением, в то время как их объективная частота равна. Оценивалось также, что абстрактные слова появлялись в намного большем разнообразии контекстов, чем слова с конкретным значением.
2.3 Предубеждения, обусловленные способностью к представлению образов. Иногда нужно оценить частоту класса, элементы которого не хранятся в памяти, а могут быть созданы согласно определенному правилу. В таких ситуациях, обычно воспроизводятся некоторые элементы, а частота или вероятность оценивается той легкостью, с которой могут быть построены соответствующие элементы. Однако легкость воспроизведения соответствующих элементов не всегда отражает их фактическую частоту, и этот способ оценки приводит к предубеждениям. Для иллюстрации этого рассмотрим группу из 10 человек, которые формируют комитеты, состоящие из k членов, причем 2
Способность представлять образы играет важную роль в оценке вероятностей возникновения реальных жизненных ситуаций. Риск, с которым связана опасная экспедиция, например, оценивается, посредством мысленного воспроизведения непредвиденных обстоятельств, для преодоления которых у экспедиции нет достаточного оборудования. Если многие из таких трудностей ярко изображаются, экспедиция может показаться чрезвычайно опасной, хотя легкость, с которой воображаются бедствия, вовсе не обязательно отражает их фактическую вероятность. Наоборот, если возможную опасность трудно вообразить, или она просто не приходит на ум, риск, связанный с каким-либо событием, может быть чрезвычайно недооценен.
2.4 Иллюзорная взаимосвязь. Чепмен и Чепмен (8) описали интересное предубеждение в оценке частоты, с которой два события произойдут одновременно. Они предоставили испытуемым-неспециалистам информацию относительно нескольких гипотетических пациентов с психическими расстройствами. Данные по каждому пациенту включали клинический диагноз и рисунки людей, сделанные пациентом. Позже испытуемые оценили частоту, с которой каждый диагноз (такой как паранойя или мания преследования) сопровождался различными особенностями рисунка (специфической формой глаз). Испытуемые заметно переоценили частоту совместного появления двух естественных событий, таких как мания преследования и специфическая форма глаз. Это явление получило название иллюзорная корреляция. В ошибочных оценках представленных данных, испытуемые “заново открыли” многое из уже известных, но необоснованных, клинических знаний относительно интерпретации рисуночного теста. Иллюзорный эффект корреляции был чрезвычайно стойкий по отношению к противоречащим данным. Он сохранился даже, когда взаимосвязь между признаком и диагнозом была фактически негативной, что не позволило испытуемым определить действительные отношения между ними.
Доступность является естественным объяснением эффекта иллюзорной корреляции. Оценка того, насколько часто два явления взаимосвязаны и происходят одновременно, может быть основано на силе ассоциативной связи между ними. Когда ассоциация сильна, можно, скорее всего, прийти к выводу, что события часто происходили одновременно. Следовательно, если ассоциация между событиями крепкая, то, по оценке людей, они будут часто происходить одновременно. Согласно этой точке зрения, иллюзорная корреляция между диагнозом мании преследования и специфической формой глаз на рисунке, к примеру, появляется из-за того, что мания преследования скорее ассоциируется с глазами, чем с любой другой частью тела.
Продолжительный жизненный опыт научил нас, что, в общем, элементы больших классов вспоминаются лучше и быстрее, чем элементы менее частотных классов; что более вероятные события легче вообразить, чем маловероятные; и что ассоциативные связи между событиями укрепляются, когда события часто происходят одновременно. В результате, человек получает в свое распоряжение процедуру (эвристику доступности) для оценки размера класса, вероятность события, или частота, с которой могут одновременно происходить события, оцениваются той легкостью, с которой могут быть выполнены соответствующие ментальные процессы вспоминания, воспроизведения или ассоциации. Однако, как показали предшествующие примеры, эти процедуры оценивания систематически приводят к ошибкам.
3. Корректировка и привязка (эффект якоря) (Adjustment and Anchoring)
Во многих ситуациях, люди делают оценки, отталкиваясь от начальной величины, которая специально подобрана таким образом, чтобы получить окончательный ответ. Начальная величина или отправная точка, может быть получена посредством формулировки проблемы, или она может быть частично результатом вычисления. В любом случае, такой “прикидки” обычно недостаточно (4). То есть, различные отправные точки приводят к различным оценкам, которые смещены к этим отправным точкам. Мы называем этот феномен “привязкой” (или эффектом якоря).
Для демонстрации эффекта “якоря”, тестируемых просили оценить различные величины, выраженные в процентах (например, процент Африканских стран в Организации Объединенных Наций). Каждой величине с помощью случайного выбора в присутствии тестируемых, был присвоен номер от 0 до 100. Тестируемых вначале попросили указать, больше или меньше этот номер, чем значение самой величины, и затем оценить значение этой величины, двигаясь в большую или меньшую сторону относительно его номера. Различным группам тестируемых предлагались различные номера для каждой величины, и эти произвольные номера имели значительное влияние на оценки тестируемых. Например, средние оценки процента Африканских стран в Организации Объединенных Наций были 25 и 45 для групп, которые получили 10 и 65 в качестве отправных точек соответственно. Денежные вознаграждения за точность не уменьшали эффект “привязки”.
“Привязка” происходит не только, когда испытуемым задана отправная точка, но также когда испытуемый основывает свою оценку на результате некоторого неполного вычисления. Изучение интуитивной числовой оценки иллюстрирует этот эффект. Две группы студентов средней школы оценивали, в течение 5 секунд, значение числового выражения, которое было написано на доске. Одна группа оценивала значение выражения
8x7x6x5x4x3x2x1,
в то время как другая группа оценивала значение выражения
1x2x3x4x5x6x7x8.
Для быстрого ответа на такие вопросы, люди могут произвести несколько шагов вычисления и оценить значение выражения с помощью экстраполяции или “корректировки”. Поскольку “корректировки” обычно недостаточно, эта процедура должна вести к недооценке значения. Более того, так как результат первых немногих шагов умножения (выполненный слева направо) выше в убывающей последовательности, чем в возрастающей, первое упомянутое выражение должно быть оценено больше последнего. Оба предсказания были подтверждены. Средняя оценка для возрастающей последовательности была 512, в то время как средняя оценка для убывающей последовательности была 2. 250. Правильный ответ - 40. 320 для обеих последовательностей.
3.1 Предубеждения в оценке конъюнктивных и дизъюнктивных событий. В недавнем исследовании Бар-Хиллел (9) тестируемым давали возможность сделать ставку на одно из двух событий. Использовались три типа событий: (i) простое событие, как, например, вытягивание красного шара из мешка, содержащего 50% красных и 50% белых шаров; (ii) связанное событие, как, например, вытянуть красный шар семь раз подряд из мешка (с возвращением шаров), содержащего 90% красных шаров и 10% белых; и (iii) несвязанное событие, как, например, вытянуть красный шар, по крайней мере, 1 раз в семи последовательных попытках (с возвращением шаров) из мешка, содержащего 10% красных шаров и 90% белых. В этой проблеме, существенное большинство тестируемых предпочло сделать ставку на связанное событие (вероятность которого 0,48), а не на простое (вероятность которого 0,50). Испытуемые также предпочитали, ставить скорее на простое событие, чем на дизъюнктивное, которое имеет вероятность 0,52. Таким образом, большинство тестируемых сделало ставку на менее вероятное событие при обоих сравнениях. Эти решения тестируемы иллюстрируют общий вывод: изучение решений в азартных играх и оценки вероятности указывают, что люди имеют тенденцию оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий (10) и склонны недооценивать вероятность дизъюнктивных событий. Эти стереотипы полностью объясняются эффектом “привязки”. Установленная вероятность элементарного события (успех в любой стадии) обеспечивает естественную отправную точку для оценки вероятностей как конъюнктивных, так и дизъюнктивных событий. Так как “корректировки” от отправной точки обычно недостаточно, заключительные оценки остаются слишком приближенными к вероятностям элементарных событий в обоих случаях. Обратите внимание, что полная вероятность конъюнктивных событий ниже, чем вероятность каждого элементарного события, в то время как полная вероятность несвязанного события выше, чем вероятность каждого элементарного события. Следствием “привязки” является то, что полная вероятность будет завышена для конъюнктивных событий и занижена - для дизъюнктивных.
Предубеждения в оценке сложных событий особенно существенны в контексте планирования. Успешное завершение бизнес-предприятия, например, разработка нового продукта, обычно носит комплексный характер: чтобы предприятие преуспевало, каждое событие из ряда должно произойти. Даже, если каждое из этих событий весьма вероятно, полная вероятность успеха может быть довольно низкой, если количество событий большое. Общая тенденция оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий ведет к необоснованному оптимизму в оценке вероятности, что план будет удачным, или что проект будет закончен вовремя. Наоборот, с дизъюнктивными структурами событий обычно сталкиваются при оценке риска. Сложная система, такая как ядерный реактор или тело человека, повредится, если любой из его необходимых компонентов выйдет из строя. Даже, когда вероятность сбоя в каждом компоненте небольшая, вероятность отказа всей системы может быть высока, если в нее вовлечено много компонентов. Из-за предубеждения “привязки”, люди имеют тенденцию недооценивать вероятность отказа в сложных системах. Таким образом, предубеждение привязки может иногда зависеть от структуры события. Структура события или явления похожая на цепочку звеньев ведет к переоценке вероятности этого события, структура события похожая на воронку, состоящая из дизъюнктивных звеньев, ведет к недооценке вероятности события.
3.2 “Привязка” при оценке распределения субъективной вероятности. При анализе принятия решений, от экспертов часто требуется выразить свое мнение относительно какой-либо величины, например, среднего значения индекса Доу-Джонса (Dow-Jones) в отдельно взятый день, в виде распределения вероятности. Такое распределение обычно строится путем выбора значений для величины, которые соответствуют его процентной шкале распределения вероятности. Например, эксперта можно попросить выбрать число, Х90 так, чтобы субъективная вероятность того, что это число будет выше, чем значение среднего числа Доу-Джонса, была 0,90. То есть, он должен выбрать значение X , так чтобы в 9 случаях к 1 среднее значение индекса Доу-Джонса не превышало это число. Распределение субъективной вероятности значения среднего числа Доу-Джонса может быть построено из нескольких таких оценок, выраженных с помощью различных процентных шкал.
Путем накопления таких субъективных распределений вероятности для различных величин, можно проверить правильность оценок эксперта. Эксперт считается калиброванным должным образом в определенном наборе проблем, если только n процента правильных значений оцененных величин будут ниже заданных значений Хn. Например, правильные значения должны быть ниже Х01 для 1% величин и быть выше Х99, для 1% величин. Таким образом, истинные значения должны строго попадать в интервал между Х01 и Х99 в 98% задач.
Несколько исследователей (11) проанализировали нарушения в оценке вероятности для многих количественных величин для большого числа экспертов. Эти распределения указали на обширные и систематические отклонения от надлежащих оценок. В большинстве исследований, фактические значения оцененных величин или меньше Х01 или больше, чем Х99 приблизительно для 30% задач. То есть, испытуемые устанавливают слишком узкие строгие интервалы, которые отражают их уверенность, чем их знания относительно оцененных величин. Это предубеждение характерно как для подготовленных, так и для простых тестируемых, и этот эффект не устраняется путем введения правил оценки, которые обеспечивают стимулы для внешней оценки. Этот эффект, по крайней мере, частично, относится к “привязке”.
Чтобы выбрать Х90 как значение среднего числа Доу-Джонса, например, естественно начать с размышления о лучшей оценке индекса Доу-Джонса и скорректировать верхние значения. Если эта корректировка - как и большинство других - является недостаточной, то Х90 не будет достаточно экстремальным. Подобный эффект фиксирования произойдет в выборе Х10, который предположительно получен путем корректировки чьей-либо лучшей оценки в сторону понижения. Следовательно, достоверный интервал между Х10 и Х90 будет слишком узкий, и оцененное распределение вероятности будет слишком жестким. В подтверждение этой интерпретации можно показать, что субъективные вероятности систематически меняются посредством процедуры, в которой чья-либо лучшая оценка не служит “привязкой”.
Распределения субъективной вероятности для данной величины (среднее число Доу-Джонса) могут быть получены двумя различными способами: (i), попросить испытуемого выбрать значение числа Доу-Джонса, которое соответствует распределению вероятности выраженной с помощью процентной шкалы и (ii), попросить испытуемого оценить вероятности того, что истинное значение числа Доу-Джонса превысит некоторые указанные величины. Эти две процедуры формально эквивалентны и должны приводить в результате к идентичным распределениям. Однако они предлагают различные способы корректировки от различных “привязок”. В процедуре (i) естественная отправная точка - лучшая оценка качества. В процедуре (ii), с другой стороны, тестируемый может “привязаться” к величине, установленной в вопросе. В противоположность этому, он может “привязаться” к равным шансам, или к шансам 50 на 50, которые являются естественной отправной точкой при оценке вероятности. В любом случае, процедура (ii) должна завершаться менее крайними оценками, чем процедура (i).
Чтобы противопоставлять эти две процедуры, группе тестируемых был предоставлен набор 24 количественных измерений (как, например, расстояние по воздуху от Нью-Дели до Пекина), которые оценивали или Х10 или Х90 для каждой задачи. Другая группа тестируемых получила средние оценки первой группы для каждой из этих 24 величин. Их попросили оценить шансы того, что каждая из данных величин превысила истинное значение соответствующей величины. В отсутствии какого-либо предубеждения вторая группа должна восстановить вероятность, указанную первой группой, то есть 9:1. Однако если равные шансы или заданная величина служат “привязкой”, вероятность, указанная второй группой должна быть менее экстремальной, то есть ближе к 1:1. В действительности, средняя вероятность, указанная этой группой, во всех задачах, была З:1. Когда суждения из этих двух групп были проверены, обнаружилось, что испытуемые в первой группе были слишком экстремальны в оценках в соответствии с более ранними исследованиями. События, вероятность которых, они определили как 0,10, фактически произошли в 24% случаев. Напротив, тестируемые во второй группе были слишком консервативны. События, вероятность которых, они определили как 0,34, фактически произошли в 26% случаев. Эти результаты иллюстрируют то, как степень правильности оценки зависит от процедуры оценки.
продолжение в третьей части
2.1 Предубеждения, обусловленные степенью восстанавливаемости событий в памяти. Когда размер класса оценивается на основе доступности его элементов, класс, элементы которого легко восстанавливаются в памяти, будет казаться более многочисленным, чем класс такого же размера, но элементы которого, менее доступны и хуже вспоминаются. При простой демонстрации этого эффекта, испытуемым зачитали список известных людей обоих полов, и затем попросили оценить, было ли в списке больше мужских имен, чем женских. Различные списки были предоставлены разным группам тестируемых. В некоторых из списков мужчины были более известны, чем женщины, а в других, женщины были более известны, чем мужчины. В каждом из списков, испытуемые ошибочно считали, что класс (в данном случае пол), в котором были более известные люди, был более многочисленным (6).
В дополнение к узнаваемости, имеются другие факторы, такие как яркость, которая влияет на восстанавливаемость событий в памяти. Например, если человек наблюдал воочию пожар в здании, то он будет считать возникновение таких несчастных случаев, наверное, более субъективно вероятным, чем, если бы, он прочитал об этом пожаре в местной газете. Кроме того, недавние происшествия, вероятно, будут вспоминаться несколько проще, чем более ранние. Часто бывает, что субъективная оценка вероятности возникновения дорожных происшествий временно повышается, когда человек видит около дороги перевернутый автомобиль.
2.2 Предубеждения, основанные на эффективности направления поиска. Предположим, из английского текста наугад выбрано слово (из трех букв или больше). Что является более вероятным: то, что слово начинается с буквы r или что r является третьей буквой? Люди подходят к решению этой проблемы, вспоминая слова, которые начинаются с r (road), и слова, которые имеют r в третьей позиции (саг), и оценивают относительную частоту, основываясь на легкости, с которой слова этих двух типов приходят на ум. Поскольку гораздо легче искать слова по первой букве, чем по третьей, большинство людей считают, что больше слов, которые начинаются с этой согласной, чем слов, в которых тот же самый согласный появляется в третьей позиции. Они делают такой вывод даже для таких согласных, как r или k, которые чаще появляются в третьей позиции, чем в первой (6).
Различные задачи требуют различных направлений поиска. Например, предположим, Вас попросили оценить частоту, с которой слова с абстрактным значением (мысль, любовь) и конкретным значением (дверь, вода) появляются в письменном английском языке. Естественный способ ответить на этот вопрос - найти контексты, в которых эти слова могли бы появляться. Кажется, легче вспомнить контексты, в которых может быть упомянуто абстрактное значение (любовь в женских романах), чем вспомнить контексты, в которых упоминается слово с конкретным значением (например, дверь). Если частота слов определяется на основании доступности контекстов, в которых они появляются, слова с абстрактным значением, будут оценены как относительно более многочисленные, чем слова с конкретным значением. Этот стереотип наблюдался в недавнем исследовании (7), которое показало, что частота возникновения слов с абстрактным значением была намного выше частоты слов с конкретным значением, в то время как их объективная частота равна. Оценивалось также, что абстрактные слова появлялись в намного большем разнообразии контекстов, чем слова с конкретным значением.
2.3 Предубеждения, обусловленные способностью к представлению образов. Иногда нужно оценить частоту класса, элементы которого не хранятся в памяти, а могут быть созданы согласно определенному правилу. В таких ситуациях, обычно воспроизводятся некоторые элементы, а частота или вероятность оценивается той легкостью, с которой могут быть построены соответствующие элементы. Однако легкость воспроизведения соответствующих элементов не всегда отражает их фактическую частоту, и этот способ оценки приводит к предубеждениям. Для иллюстрации этого рассмотрим группу из 10 человек, которые формируют комитеты, состоящие из k членов, причем 2
Способность представлять образы играет важную роль в оценке вероятностей возникновения реальных жизненных ситуаций. Риск, с которым связана опасная экспедиция, например, оценивается, посредством мысленного воспроизведения непредвиденных обстоятельств, для преодоления которых у экспедиции нет достаточного оборудования. Если многие из таких трудностей ярко изображаются, экспедиция может показаться чрезвычайно опасной, хотя легкость, с которой воображаются бедствия, вовсе не обязательно отражает их фактическую вероятность. Наоборот, если возможную опасность трудно вообразить, или она просто не приходит на ум, риск, связанный с каким-либо событием, может быть чрезвычайно недооценен.
2.4 Иллюзорная взаимосвязь. Чепмен и Чепмен (8) описали интересное предубеждение в оценке частоты, с которой два события произойдут одновременно. Они предоставили испытуемым-неспециалистам информацию относительно нескольких гипотетических пациентов с психическими расстройствами. Данные по каждому пациенту включали клинический диагноз и рисунки людей, сделанные пациентом. Позже испытуемые оценили частоту, с которой каждый диагноз (такой как паранойя или мания преследования) сопровождался различными особенностями рисунка (специфической формой глаз). Испытуемые заметно переоценили частоту совместного появления двух естественных событий, таких как мания преследования и специфическая форма глаз. Это явление получило название иллюзорная корреляция. В ошибочных оценках представленных данных, испытуемые “заново открыли” многое из уже известных, но необоснованных, клинических знаний относительно интерпретации рисуночного теста. Иллюзорный эффект корреляции был чрезвычайно стойкий по отношению к противоречащим данным. Он сохранился даже, когда взаимосвязь между признаком и диагнозом была фактически негативной, что не позволило испытуемым определить действительные отношения между ними.
Доступность является естественным объяснением эффекта иллюзорной корреляции. Оценка того, насколько часто два явления взаимосвязаны и происходят одновременно, может быть основано на силе ассоциативной связи между ними. Когда ассоциация сильна, можно, скорее всего, прийти к выводу, что события часто происходили одновременно. Следовательно, если ассоциация между событиями крепкая, то, по оценке людей, они будут часто происходить одновременно. Согласно этой точке зрения, иллюзорная корреляция между диагнозом мании преследования и специфической формой глаз на рисунке, к примеру, появляется из-за того, что мания преследования скорее ассоциируется с глазами, чем с любой другой частью тела.
Продолжительный жизненный опыт научил нас, что, в общем, элементы больших классов вспоминаются лучше и быстрее, чем элементы менее частотных классов; что более вероятные события легче вообразить, чем маловероятные; и что ассоциативные связи между событиями укрепляются, когда события часто происходят одновременно. В результате, человек получает в свое распоряжение процедуру (эвристику доступности) для оценки размера класса, вероятность события, или частота, с которой могут одновременно происходить события, оцениваются той легкостью, с которой могут быть выполнены соответствующие ментальные процессы вспоминания, воспроизведения или ассоциации. Однако, как показали предшествующие примеры, эти процедуры оценивания систематически приводят к ошибкам.
3. Корректировка и привязка (эффект якоря) (Adjustment and Anchoring)
Во многих ситуациях, люди делают оценки, отталкиваясь от начальной величины, которая специально подобрана таким образом, чтобы получить окончательный ответ. Начальная величина или отправная точка, может быть получена посредством формулировки проблемы, или она может быть частично результатом вычисления. В любом случае, такой “прикидки” обычно недостаточно (4). То есть, различные отправные точки приводят к различным оценкам, которые смещены к этим отправным точкам. Мы называем этот феномен “привязкой” (или эффектом якоря).
Для демонстрации эффекта “якоря”, тестируемых просили оценить различные величины, выраженные в процентах (например, процент Африканских стран в Организации Объединенных Наций). Каждой величине с помощью случайного выбора в присутствии тестируемых, был присвоен номер от 0 до 100. Тестируемых вначале попросили указать, больше или меньше этот номер, чем значение самой величины, и затем оценить значение этой величины, двигаясь в большую или меньшую сторону относительно его номера. Различным группам тестируемых предлагались различные номера для каждой величины, и эти произвольные номера имели значительное влияние на оценки тестируемых. Например, средние оценки процента Африканских стран в Организации Объединенных Наций были 25 и 45 для групп, которые получили 10 и 65 в качестве отправных точек соответственно. Денежные вознаграждения за точность не уменьшали эффект “привязки”.
“Привязка” происходит не только, когда испытуемым задана отправная точка, но также когда испытуемый основывает свою оценку на результате некоторого неполного вычисления. Изучение интуитивной числовой оценки иллюстрирует этот эффект. Две группы студентов средней школы оценивали, в течение 5 секунд, значение числового выражения, которое было написано на доске. Одна группа оценивала значение выражения
8x7x6x5x4x3x2x1,
в то время как другая группа оценивала значение выражения
1x2x3x4x5x6x7x8.
Для быстрого ответа на такие вопросы, люди могут произвести несколько шагов вычисления и оценить значение выражения с помощью экстраполяции или “корректировки”. Поскольку “корректировки” обычно недостаточно, эта процедура должна вести к недооценке значения. Более того, так как результат первых немногих шагов умножения (выполненный слева направо) выше в убывающей последовательности, чем в возрастающей, первое упомянутое выражение должно быть оценено больше последнего. Оба предсказания были подтверждены. Средняя оценка для возрастающей последовательности была 512, в то время как средняя оценка для убывающей последовательности была 2. 250. Правильный ответ - 40. 320 для обеих последовательностей.
3.1 Предубеждения в оценке конъюнктивных и дизъюнктивных событий. В недавнем исследовании Бар-Хиллел (9) тестируемым давали возможность сделать ставку на одно из двух событий. Использовались три типа событий: (i) простое событие, как, например, вытягивание красного шара из мешка, содержащего 50% красных и 50% белых шаров; (ii) связанное событие, как, например, вытянуть красный шар семь раз подряд из мешка (с возвращением шаров), содержащего 90% красных шаров и 10% белых; и (iii) несвязанное событие, как, например, вытянуть красный шар, по крайней мере, 1 раз в семи последовательных попытках (с возвращением шаров) из мешка, содержащего 10% красных шаров и 90% белых. В этой проблеме, существенное большинство тестируемых предпочло сделать ставку на связанное событие (вероятность которого 0,48), а не на простое (вероятность которого 0,50). Испытуемые также предпочитали, ставить скорее на простое событие, чем на дизъюнктивное, которое имеет вероятность 0,52. Таким образом, большинство тестируемых сделало ставку на менее вероятное событие при обоих сравнениях. Эти решения тестируемы иллюстрируют общий вывод: изучение решений в азартных играх и оценки вероятности указывают, что люди имеют тенденцию оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий (10) и склонны недооценивать вероятность дизъюнктивных событий. Эти стереотипы полностью объясняются эффектом “привязки”. Установленная вероятность элементарного события (успех в любой стадии) обеспечивает естественную отправную точку для оценки вероятностей как конъюнктивных, так и дизъюнктивных событий. Так как “корректировки” от отправной точки обычно недостаточно, заключительные оценки остаются слишком приближенными к вероятностям элементарных событий в обоих случаях. Обратите внимание, что полная вероятность конъюнктивных событий ниже, чем вероятность каждого элементарного события, в то время как полная вероятность несвязанного события выше, чем вероятность каждого элементарного события. Следствием “привязки” является то, что полная вероятность будет завышена для конъюнктивных событий и занижена - для дизъюнктивных.
Предубеждения в оценке сложных событий особенно существенны в контексте планирования. Успешное завершение бизнес-предприятия, например, разработка нового продукта, обычно носит комплексный характер: чтобы предприятие преуспевало, каждое событие из ряда должно произойти. Даже, если каждое из этих событий весьма вероятно, полная вероятность успеха может быть довольно низкой, если количество событий большое. Общая тенденция оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий ведет к необоснованному оптимизму в оценке вероятности, что план будет удачным, или что проект будет закончен вовремя. Наоборот, с дизъюнктивными структурами событий обычно сталкиваются при оценке риска. Сложная система, такая как ядерный реактор или тело человека, повредится, если любой из его необходимых компонентов выйдет из строя. Даже, когда вероятность сбоя в каждом компоненте небольшая, вероятность отказа всей системы может быть высока, если в нее вовлечено много компонентов. Из-за предубеждения “привязки”, люди имеют тенденцию недооценивать вероятность отказа в сложных системах. Таким образом, предубеждение привязки может иногда зависеть от структуры события. Структура события или явления похожая на цепочку звеньев ведет к переоценке вероятности этого события, структура события похожая на воронку, состоящая из дизъюнктивных звеньев, ведет к недооценке вероятности события.
3.2 “Привязка” при оценке распределения субъективной вероятности. При анализе принятия решений, от экспертов часто требуется выразить свое мнение относительно какой-либо величины, например, среднего значения индекса Доу-Джонса (Dow-Jones) в отдельно взятый день, в виде распределения вероятности. Такое распределение обычно строится путем выбора значений для величины, которые соответствуют его процентной шкале распределения вероятности. Например, эксперта можно попросить выбрать число, Х90 так, чтобы субъективная вероятность того, что это число будет выше, чем значение среднего числа Доу-Джонса, была 0,90. То есть, он должен выбрать значение X , так чтобы в 9 случаях к 1 среднее значение индекса Доу-Джонса не превышало это число. Распределение субъективной вероятности значения среднего числа Доу-Джонса может быть построено из нескольких таких оценок, выраженных с помощью различных процентных шкал.
Путем накопления таких субъективных распределений вероятности для различных величин, можно проверить правильность оценок эксперта. Эксперт считается калиброванным должным образом в определенном наборе проблем, если только n процента правильных значений оцененных величин будут ниже заданных значений Хn. Например, правильные значения должны быть ниже Х01 для 1% величин и быть выше Х99, для 1% величин. Таким образом, истинные значения должны строго попадать в интервал между Х01 и Х99 в 98% задач.
Несколько исследователей (11) проанализировали нарушения в оценке вероятности для многих количественных величин для большого числа экспертов. Эти распределения указали на обширные и систематические отклонения от надлежащих оценок. В большинстве исследований, фактические значения оцененных величин или меньше Х01 или больше, чем Х99 приблизительно для 30% задач. То есть, испытуемые устанавливают слишком узкие строгие интервалы, которые отражают их уверенность, чем их знания относительно оцененных величин. Это предубеждение характерно как для подготовленных, так и для простых тестируемых, и этот эффект не устраняется путем введения правил оценки, которые обеспечивают стимулы для внешней оценки. Этот эффект, по крайней мере, частично, относится к “привязке”.
Чтобы выбрать Х90 как значение среднего числа Доу-Джонса, например, естественно начать с размышления о лучшей оценке индекса Доу-Джонса и скорректировать верхние значения. Если эта корректировка - как и большинство других - является недостаточной, то Х90 не будет достаточно экстремальным. Подобный эффект фиксирования произойдет в выборе Х10, который предположительно получен путем корректировки чьей-либо лучшей оценки в сторону понижения. Следовательно, достоверный интервал между Х10 и Х90 будет слишком узкий, и оцененное распределение вероятности будет слишком жестким. В подтверждение этой интерпретации можно показать, что субъективные вероятности систематически меняются посредством процедуры, в которой чья-либо лучшая оценка не служит “привязкой”.
Распределения субъективной вероятности для данной величины (среднее число Доу-Джонса) могут быть получены двумя различными способами: (i), попросить испытуемого выбрать значение числа Доу-Джонса, которое соответствует распределению вероятности выраженной с помощью процентной шкалы и (ii), попросить испытуемого оценить вероятности того, что истинное значение числа Доу-Джонса превысит некоторые указанные величины. Эти две процедуры формально эквивалентны и должны приводить в результате к идентичным распределениям. Однако они предлагают различные способы корректировки от различных “привязок”. В процедуре (i) естественная отправная точка - лучшая оценка качества. В процедуре (ii), с другой стороны, тестируемый может “привязаться” к величине, установленной в вопросе. В противоположность этому, он может “привязаться” к равным шансам, или к шансам 50 на 50, которые являются естественной отправной точкой при оценке вероятности. В любом случае, процедура (ii) должна завершаться менее крайними оценками, чем процедура (i).
Чтобы противопоставлять эти две процедуры, группе тестируемых был предоставлен набор 24 количественных измерений (как, например, расстояние по воздуху от Нью-Дели до Пекина), которые оценивали или Х10 или Х90 для каждой задачи. Другая группа тестируемых получила средние оценки первой группы для каждой из этих 24 величин. Их попросили оценить шансы того, что каждая из данных величин превысила истинное значение соответствующей величины. В отсутствии какого-либо предубеждения вторая группа должна восстановить вероятность, указанную первой группой, то есть 9:1. Однако если равные шансы или заданная величина служат “привязкой”, вероятность, указанная второй группой должна быть менее экстремальной, то есть ближе к 1:1. В действительности, средняя вероятность, указанная этой группой, во всех задачах, была З:1. Когда суждения из этих двух групп были проверены, обнаружилось, что испытуемые в первой группе были слишком экстремальны в оценках в соответствии с более ранними исследованиями. События, вероятность которых, они определили как 0,10, фактически произошли в 24% случаев. Напротив, тестируемые во второй группе были слишком консервативны. События, вероятность которых, они определили как 0,34, фактически произошли в 26% случаев. Эти результаты иллюстрируют то, как степень правильности оценки зависит от процедуры оценки.
продолжение в третьей части