Шрифт:
Результаты эксперимента показали, что люди значительно чаще выбирали большую ёмкость, нежели маленькую. Когда их спрашивали почему они так поступили, испытуемые объясняли, что они чувствовали, будто их шансы с большой ёмкостью выше, поскольку там находилось больше красных шариков. И это несмотря на то, что реальные шансы были изначально известны! Но все полагались на свой «внутренний голос».
Аффективная эвристика помогает придти к быстрым решениям, когда вы получаете новую информацию. Вы должны всего лишь распределить её на две категории — «хорошее» и «плохое». Без этой эвристики реклама и политика не могли бы существовать. Нужно всего лишь ассоциировать ваш продукт с положительными вещами, а конкурентов — с отрицательными.
Аффективная эвристика руководит нами, когда мы принимает решения о поддержке того или иного кандидата на выборах, о том, следует ли пристёгиваться при поездке на автомобиле, нужно ли поддерживать строительство новой атомной электростанции, следует ли изменить супругу. В принципе это ещё не означает, что мы абсолютно закрыты для обдумывания разумных аргументов и оценки последствий решений, принятых под влиянием эмоций. Только происходит это крайне редко.
Аналитическая система может найти в памяти подходящую информацию, обдумать ситуацию, спланировать и принять необходимое решение, подавить импульсы, исходящие от АКС. Но когда дело идёт об эмоционально окрашенных представлениях, АС скорее поддерживает автономный комплекс систем, занимается в основном тем, как найти оправдание действиям, принятым под влиянием эмоций, нежели проверяет адекватность принятых решений.
Эвристика репрезентативности, проявляющаяся в «законе малых чисел» (Daniel Kahneman, 2011, р.108), имеет отношение, казалось бы, к «занудной» математической статистике, к экономике или к точным наукам, однако это не так. Предположим, вы слышите по телевизору следующую фразу: «70 % молодёжи поддерживают президента». Какой вывод вы сделаете из этого сообщения? Наверняка следующий: юность — за президента. Однако верен ли он? Вы этого не знаете, поскольку вам неизвестно, сколько человек было опрошено — 10, 100, 1000? Без знания размеров выборки услышанная вами по телевизору фраза не имеет вообще никакого смысла, поскольку не отражает действительного распределения мнений.
Мы все слышали о законе больших чисел и знаем, что при подбрасывании монеты вероятность выпадения орла или решки равна 50 %. Только не все из нас знают, что это верно только для очень большого количества попыток. Для малого количества этот закон не работает. Если вы подбросите монету три раза, то весьма вероятно, что все три раза выпадет решка. Этот результат не опровергает закона больших чисел, но показывает, как его правильно применять и как делать выводы на его основании.
Закон же малых чисел говорит о том, что делать достоверные выводы при незначительном количестве информации невозможно.
Канеман и Тверски в своей первой совместной статье писали: «…похоже, что (человеческая) интуиция в вопросе о случайных выборках подчиняется закону малых чисел, который предполагает, что закон больших чисел применим и для малых» (Daniel Kahneman Thinking fast and slow, р.112).
Особенно часто встречается применение закона малых чисел в случаях, имеющих отношение к медицине. Здесь нам хотелось бы ещё раз привести старую восточную притчу, которую мы уже приводили в других наших книгах:
Однажды к врачу пришёл сапожник, жаловавшийся на ужасные боли и, казалось, находившийся при смерти. Доктор тщательно его обследовал, но способы облегчения страданий страждущего ему были неизвестны. Пациент с тревогой спросил: «Неужели нет ничего, что могло бы помочь мне?»
Врач ответил сапожнику: «К сожалению, я ничего не могу здесь поделать». Услышав это, сапожник промолвил: «Если мне ничего уже не осталось в этой жизни, я хотел бы исполнить последнее желание. Я хочу перед смертью отведать кушанье из двух мер бобов и меры уксуса».
Врач пожал плечами и сказал: «Делай, что хочешь. Ухудшить твоё состояние это не может». Всю ночь врач ждал известий а смерти пациента. Однако на следующее утро, к его удивлению, сапожник был здоров и бодр. Доктор записал в свой дневник: «Сегодня приходил сапожник в таком состоянии, что я не знал, чем ему помочь. Но две меры бобов и мера уксуса его излечили».
Вскорости после этого врача вызвали к смертельно больному портному. И опять врач не ведал средств, как ему помочь. Доктор честно сказал об этом больному. Портной спросил: «Но, может быть, Вы знаете какое-то другое средство?» Врач подумал и сказал: «Я не знаю. Однако днями у меня был сапожник с этой же болезнью. Ему помогли две меры бобов и мера уксуса».
«Хорошо, если нет других лекарств, — сказал портной, — я попробую это». Он поел бобов с уксусом и умер на следующий день. По этому случаю врач записал в свой дневник: «Вчера ко мне обратился портной. Я ничем не мог ему помочь. Он съел две меры бобов с мерой уксуса и умер. Что хорошо для сапожника, плохо портному» (Крупенин А. Л. Крохина И. М. Эффективный учитель, с.442) [10] .
10
Крупенин А. Л. Крохина И. М., Эффективный учитель, OOL 2008.
Если ваша соседка рассказала вам, что средство от радикулита, которое помогло её снохе, помогло и ей, то вы с большой вероятностью тоже попробуете его применить, хотя о «размере» выборки здесь говорить не приходится.
Если девушке повстречались несколько раз на пути «не очень приличные» молодые люди, ничто уже не сможет изменить её мнения, что «все мужчины — свиньи».
Кит Стенович [11] приводит следующий пример (Keith E. Stanovich How to Think Straight About Psychology, р.159):
11
Keith E. Stanovich, How to Think Straight About Psychology Upper Saddle River, N. J. Pearson Education, 2013.
В одном городе было две больницы. В большей больнице рождалось примерено 42 ребёнка в день, а в меньшей — 15. Как вам известно, мальчиков рождается слегка чаще 50 %. Тем не менее, точный процент отличается изо дня в день. В течение целого года в каждой из больниц регистрировались дни, когда мальчиков рождалось более чем 60 %. В какой из больниц таких дней было зарегистрировано больше? Возможные ответы:
A. В большей больнице.
Б. В меньшей больнице.
B. Одинаково.
Большинство людей выбрало ответ «одинаково». Но это неправильно. Правильный ответ — в меньшей больнице. Неправильный ответ выбрали 75 % опрошенных и связано это было с неспособностью людей осознать важность размера выборки (закон малых чисел). При равных прочих условиях большая выборка всегда даёт более надёжные результаты.