Чтение онлайн

«Мы используем прошлогодние показатели в качестве эвристической модели, чтобы дать оценку потенциальной стоимости компании через несколько лет. Насколько пригодна такая модель? Какая еще информация нам нужна?»

В таблице ниже приведен перечень характерных черт и действий, относящихся к Системе 1. Каждое предложение в действительном залоге заменяет утверждение в страдательном залоге, более точное с технической точки зрения, но более сложное для понимания, смысл которого заключается в том, что соответствующее событие внутри разума случается автоматически и быстро. Я надеюсь, что этот перечень поможет вам выработать интуитивное «чувство личности»

выдуманной Системы 1. Как и у многих известных вам персонажей, у вас будут возникать предчувствия насчет того, что Система 1 сделала бы в других обстоятельствах, и большая часть ваших предчувствий будет верной.

Характеристики Системы 1

• Порождает впечатления, чувства и склонности; когда Система 2 принимает их, они становятся убеждениями, позициями и намерениями.

• Действует автоматически и быстро, почти или совсем без усилий и без ощущения сознательного контроля.

• Может быть запрограммирована Системой 2 на мобилизацию внимания для обнаружения определенной модели (то есть на проведение поиска).

• После соответствующего обучения умело реагирует на стимулы и раздражители и порождает квалифицированные предчувствия.

• Создает когерентную модель активированных идей в ассоциативной памяти.

• Соединяет ощущение когнитивной легкости с иллюзиями правды, приятными чувствами и пониженной бдительностью.

• Отделяет неожиданное от обычного.

• Предполагает причины и намерения или придумывает их.

• Пренебрегает неоднозначностью и подавляет сомнения.

• Предрасположена верить и подтверждать.

• Преувеличивает эмоциональную согласованность (эффект ореола).

• Сосредоточивается на существующих доказательствах и игнорирует те, которых нет (WYSIATI: что ты видишь, то и есть).

• Генерирует ограниченный набор базовых оценок.

• Представляет множества при помощи норм и прототипов; не интегрирует.

• Сопоставляет уровень интенсивности различных шкал (например, размера и громкости).

• Вычисляет больше, чем намеревалась («мысленная дробь»).

• Иногда подставляет более легкий вопрос вместо трудного (эвристические методы).

• Более чувствительна к переменам, чем к состояниям (теория перспектив)*.

• Переоценивает малые вероятности*.

• Демонстрирует снижающуюся чувствительность к количеству (психофизика)*.

• Реагирует на потери сильнее, чем на выигрыши (неприятие потерь)*.

• Заключает задачи принятия решений в узкие рамки, изолируя их друг от друга [1 - Подробнее об этом рассказывается в 4-й части книги (прим. автора).].

Часть II: Методы эвристики и искажения

10. Закон малых чисел

Исследование частоты рака почки, проведенное в 3141 округе США, выявило удивительную закономерность: самый низкий уровень заболеваемости обнаружен в сельских, малонаселенных округах, расположенных в традиционно республиканских штатах на Среднем Западе, Юге и Западе. Что вы думаете по этому поводу?

Ваш разум в последние несколько секунд был очень активен, причем работала преимущественно Система 2. Вы планомерно искали в памяти информацию и формулировали гипотезы. Вам понадобились некоторые усилия: у вас расширились зрачки, измеримо участилось сердцебиение. Но и Система 1 не бездельничала: работа Системы 2 полагалась на факты и предложения, извлеченные из ассоциативной памяти. Вы, вероятно, отвергли мысль о том, что республиканские

политические взгляды защищают от рака почки. Скорее всего, в итоге вы сосредоточились на том факте, что округа с низким уровнем заболеваемости в основном сельские. Остроумные статистики Говард Вейнер и Харрис Цверлинг, приводя в пример это исследование, прокомментировали: «Очень легко и соблазнительно сделать вывод, что низкий уровень заболеваемости – прямое следствие здоровой сельской жизни: воздух чистый, вода тоже, еда свежая и без добавок». Очень разумно.

Рассмотрим теперь округа с самым высоким уровнем заболеваемости раком почки. Эти нездоровые округа в основном сельские, малонаселенные и расположены в традиционно республиканских штатах на Среднем Западе, Юге и Западе. Вейнер и Цверлинг в шутку комментируют: «Легко предположить, что высокий уровень заболеваемости – прямое следствие бедности сельской жизни: хорошая медицина далеко, пища жирная, злоупотребление алкоголем и табаком». Конечно же, что-то не так. Сельская жизнь не может служить одновременным объяснением и для высокого, и для низкого уровня заболеваемости раком почки.

Основной фактор здесь – не то, что округа сельские или в основном республиканские. Все дело в том, что население сельских округов малочисленно. Главный урок, который нужно усвоить, касается не эпидемиологии, а сложных отношений между нашим разумом и статистикой. Система 1 отлично приспособлена к одной форме мышления – она автоматически и без усилий опознает каузальные связи между событиями, иногда даже в тех случаях, когда связи не существует. Услышав об округах с высоким уровнем заболеваемости, вы немедленно заключили, что они чем-то отличаются, что у э той разницы есть объяснение. Однако, как мы увидим, Система 1 не слишком способна управляться с «чисто статистическими» фактами, которые меняют вероятность результатов, но не заставляют их случаться.

Случайное событие – по определению – не подлежит объяснению, но серии случайных событий ведут себя чрезвычайно регулярным образом. Представьте себе сосуд, наполненный небольшими шариками. Половина из них – красные, половина – белые. Затем представьте очень терпеливого человека (или робота), который вслепую достает по четыре шарика, записывает число красных, бросает их обратно и повторяет так много-много раз. Если обобщить результаты, то обнаружится, что сочетание «два белых, два красных» появляется почти в шесть раз чаще, чем «четыре белых» или «четыре красных». Это соотношение – математический факт. Результат многократного извлечения шариков из урны можно предсказать с той же точностью, как результат удара молотком по яйцу. Предсказать, как именно разлетятся осколки скорлупы, вы не сможете, но в целом вы уверены в результате. Впрочем, есть одно различие: удовлетворенное ощущение причинной связи, которое вы испытываете, думая о молотке и яйце, в случае с шариками напрочь отсутствует.

С этим связан и другой статистический факт, относящийся к примеру о раке. Из одного и того же сосуда два очень терпеливых экспериментатора по очереди достают шарики. Джек в каждой попытке вытаскивает по 4 штуки, а Джилл – по 7. Они оба делают отметку каждый раз, когда им достаются шарики одного цвета, все белые или все красные. Если достаточно долго этим заниматься, то Джек будет наблюдать такие результаты примерно в 8 раз чаще Джилл (ожидаемый процент составляет 12,5 и 1,56% соответственно). И вновь ни молотка, ни причины, просто математический факт: наборы из 4 шариков чаще дают однородные результаты, чем наборы из 7.