кроме того, он используется и в более широком смысле. Зачастую, имея в виду «искажения», мы заменяем термин синонимами. К примеру, некто необъективно или предвзято относится к определенной группе людей: в этой ситуации говорят о гендерных или расовых предубеждениях. Бывает, кто-то проталкивает конкретные решения – и тогда пишут, что его предпочтения (или преференции) вызваны конфликтом интересов или политическими взглядами. Мы включаем эти частные случаи в обсуждение психологии ошибочных оценок, поскольку все психологические искажения служат причиной как статистического смещения, так и шума.

Есть лишь один пример употребления термина, против которого у нас есть серьезные возражения. Это те случаи, когда дорого обошедшиеся неудачи приписывают к «невыявленным искажениям» и признание ошибок сопровождается обещаниями «упорно работать над устранением искажений в принятии решений». Подобные утверждения означают всего лишь «мы совершили ошибки» и «мы постараемся их исправить». Разумеется, порой неудачи действительно вызваны вполне предсказуемыми ошибками, которые ассоциируются со специфическими психологическими искажениями, и мы верим в осуществимость мероприятий, призванных сократить смещение (и шум) в оценках и решениях. Однако возлагать вину за каждый нежелательный конечный результат на искажения – жалкое оправдание. Мы рекомендуем зарезервировать термин искажения для специфических и опознаваемых ошибок, а также механизмов, которые их порождают.

Подстановка

Чтобы попрактиковаться в эвристике, предлагаем вам попробовать свои силы и ответить на следующий вопрос, который иллюстрирует метод эвристики и искажений. Как обычно, пользы от примера будет больше, если вы сформулируете ответы самостоятельно.

Биллу тридцать три года. Он умен, однако лишен воображения, страдает навязчивыми идеями и вообще очень неэнергичный человек. В школе он хорошо успевал по математике, однако не проявлял способностей к общественным и гуманитарным наукам.

Ниже мы приводим список из восьми возможных ситуаций для Билла в настоящий момент.

Пожалуйста, внимательно прочтите список и выберите два варианта, которые вам кажутся наиболее вероятными.

▣ 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.

Не приходило ли вам в голову взвесить вероятность того, что любой случайно выбранный кандидат спустя два года сохранит за собой должность? Скорее всего, нет. А ведь можно в качестве мерила выживаемости на посту исполнительного директора фирмы взять априорную вероятность. Если такой подход кажется странным, подумайте, как бы вы оценили вероятность того, что конкретный студент сдаст экзамен? Конечно же, процент студентов, которые с испытанием не справляются, – величина релевантная и подсказывает, насколько сложен экзамен! Точно так же и априорный процент «выживаемости» на посту исполнительного директора фирмы в задаче о Гамбарди является релевантным. Обе задачи – примеры того, что мы назвали «взглядом со стороны»: если вы сумели взглянуть на проблему со стороны, вы думаете о студенте или о Гамбарди как об одном из представителей категории «подобных ситуаций». Вы рассматриваете эту категорию с точки зрения статистики, а не как частную ситуацию с конкретным человеком.

«Взгляд со стороны» может положительно повлиять на результат и уберечь от систематических ошибок. Затратив всего несколько минут на поиски информации, можно выяснить, что текучесть кадров среди руководителей высокого ранга157 в фирмах США составляет ежегодно примерно 15 %. Эта статистика совпадает с тем, что поступающий на должность исполнительного директора фирмы спустя два года останется на посту с вероятностью в среднем около 72 %. Конечно, эта цифра – лишь точка отсчета, и на вашу итоговую оценку шансов Гамбарди повлияет специфика дела.