Неумение понять значимость регрессии имеет пагубные последствия, как показано в следующем наблюдении [12]. Обсуждая подготовку летчиков, опытные инструкторы отмечали, что похвала за особо мягкую посадку обычно приводит к тому, что следующая посадка получается хуже, а резкая критика за грубую посадку обычно приводит к улучшению в следующей попытке. Инструкторы пришли к выводу, что словесное поощрение губительно для обучения, а словесное наказание полезно, в отличие от общепринятой психологической доктрины. Такой вывод нельзя принять из-за наличия регрессии к среднему. Как и в других случаях с последовательными испытаниями, за улучшением обычно следует ухудшение, а после неудачной попытки обычно идет прекрасное исполнение, даже если инструктор не реагирует на первую попытку. Поскольку инструкторы хвалили обучаемого за хорошую посадку и ругали за плохую, они пришли к ложному и потенциально опасному выводу, что наказание эффективнее, чем поощрение.

Таким образом, непонимание эффекта регрессии ведет к переоценке эффективности наказания и недооценке эффективности поощрения. В социальном взаимодействии, как и в обучении, поощрение обычно применяется в случае хорошего исполнения, а наказание – в случае плохого. Однако благодаря регрессии поведение, вероятнее всего, улучшится после наказания и ухудшится после награды. Следовательно, жизнь так устроена, что, в силу чистой случайности, человека чаще всего награждают за наказание других и наказывают за их поощрение. Обычно такого положения не замечают. Итак, незаметная роль регрессии в определении явных последствий поощрений и наказаний, похоже, ускользнула от внимания исследователей.

Доступность

Существуют ситуации, в которых частоту класса или вероятность события оценивают по тому, насколько легко они приходят на ум. Например, можно оценить риск сердечного приступа для людей среднего возраста, припомнив подобные случаи у своих знакомых. Аналогично можно оценить вероятность того, что предприятие потерпит крах, представив различные сложности, с которым оно может столкнуться. Такая оценочная эвристика называется «доступность». Доступность – полезное подспорье для оценки частоты или вероятности, поскольку объекты больших классов обычно вспоминаются легче и быстрей, чем примеры из менее частых классов. Однако доступность подвержена влиянию других факторов, помимо частоты и вероятности. Следовательно, полагаясь на доступность, можно оказаться в плену ошибок, некоторые из которых описаны ниже.

Ошибки, связанные с легкостью вспоминания. Когда о размере класса судят по доступности его объектов, класс, объекты которого вспоминаются легче, кажется более многочисленным, чем класс равной частоты, чьи объекты вспоминаются не так легко. Есть простое подтверждение этого эффекта: участникам эксперимента зачитывали список знаменитостей обоего пола, а затем просили оценить, кого в списке больше – мужчин или женщин. Разным группам участников предлагались разные списки. В одни были включены немного более известные мужчины, в другие включались немного более известные женщины. Во всех случаях участники ошибочно указывали, что класс (пол), в котором были более известные люди, более многочислен [13].

Помимо узнаваемости, есть и другие факторы – например, яркость впечатления, – влияющие на легкость вспоминания объектов. Например, если увидеть пожар, субъективная вероятность такого события наверняка изменится сильнее, чем если прочитать о пожаре в местной газете. Далее, недавние события вспоминаются легче, чем более ранние. Известно, что субъективно ощущаемая вероятность ДТП временно повышается, если человек увидит на обочине перевернутый автомобиль.

Ошибки, связанные с поисковой установкой. Допустим, некто выбирает случайное слово (из трех или более букв) из английского текста. Какая вероятность больше: что слово начинается с буквы r или что буква r стоит на третьем месте? Человек, решая эту задачу, вспоминает слова, начинающиеся с r (road), и слова, где r на третьем месте (car), и оценивает их относительную частоту по легкости, с которой слова этих типов приходят на память. Поскольку гораздо легче найти слова по первой букве, чем по третьей, большинство сочтет слова, где данная согласная стоит на первом месте, более многочисленными, чем те, в которых та же согласная стоит на третьем месте. Это верно даже для таких согласных, как r и k, которые гораздо чаще встречаются на третьем месте в словах, чем на первом [14].

Различные задачи запускают различные поисковые установки. Например, представьте, что вас попросили сравнить, с какой частотой абстрактные слова («мысль», «любовь») и конкретные слова («дверь», «вода») появляются в английских текстах. Естественно, чтобы ответить на этот вопрос, нужно вспомнить контексты, где присутствуют эти слова. Кажется, легче вспомнить тексты, где упоминается абстрактное понятие («любовь» в любовных романах), чем придумать контекст, в котором встречается конкретное слово («дверь»). Если о частоте слов судить по доступности контекстов, где эти слова употребляются, абстрактные слова будут оцениваться как несколько более многочисленные, чем конкретные. Эта ошибка наблюдалась в недавнем исследовании [15], которое показало, что частота появления абстрактных слов оценивается значительно выше, чем объективно измеренная частота. Кроме того, по оценкам испытуемых, абстрактные слова встречаются в большем количестве разнообразных контекстов, чем конкретные слова.

Ошибки вообразимости (imaginability). Иногда приходится оценивать частоту класса, чьи объекты не хранятся в памяти, но могут быть выведены по определенным правилам. В таких случаях человек обычно конструирует несколько примеров и оценивает частоту по тому, насколько легко создаются релевантные примеры. Однако легкость конструирования примеров не всегда отражает реальную частоту, поэтому такой способ оценки ведет к ошибкам. Чтобы проиллюстрировать это, представим группу из 10 человек, которые образуют комитеты из k членов (k – от 2 до 8). Сколько различных комитетов по k членов можно сформировать? Правильный ответ на этот вопрос представлен биноминальным коэффициентом (10/k), который достигает максимума (252) при k=5. Ясно, что число комитетов из k членов равно числу комитетов из (10 – k) членов, поскольку любой комитет из k членов определяет уникальную группу из (10 – k) нечленов.

Чтобы ответить на вопрос без вычислений, можно мысленно группировать комитеты из k членов и оценивать их количество по легкости, с которой они приходят в голову. Комитеты из меньшего числа членов (например, из двух), представить легче, чем комитеты из большого числа членов (например, из восьми). Простейшая схема создания комитетов – делить группу на непересекающиеся множества. Очевидно, что легко создать пять непересекающихся комитетов по 2 члена, но невозможно создать хотя бы два непересекающихся комитета по 8 членов. Следовательно, если частота оценивается на основе вообразимости, или по легкости конструирования, маленькие комитеты покажутся более многочисленными, чем большие комитеты, в отличие от правильной функции с параболическим графиком. Когда испытуемых просили оценить количество отдельных комитетов разного размера, оценки представляли собой монотонно убывающую функцию зависимости от размера комитетов [16]. Например, средняя оценка количества комитетов по 2 члена составила 70, при том что оценка количества комитетов по 8 членов составила 20 (правильный ответ – 45 и в том и в другом случае).