Думай медленно... решай быстро
Шрифт:
Том В. – студент-старшекурсник из университета вашего штата. Пожалуйста, расположите следующие девять специальностей в порядке убывания вероятности того, что Том В. их изучает:
библиотечное дело
гуманитарные науки и образование
естественные науки
инженерное дело
компьютерные технологии
медицина
общественные науки и социальная работа
право
управление бизнесом
Этот вопрос легкий, вы сразу же поняли, что ключ к решению – распределение количества студентов на каждую из специальностей. Насколько вам известно, Тома В. выбрали случайным образом, как шарик из сосуда. Чтобы решить, красного или зеленого цвета будет этот шарик, нужно знать, сколько шариков там было изначально. Доля
Теперь рассмотрим задание, не связанное с априорной вероятностью.
Далее следует характеристика Тома В., составленная школьным психологом во время учебы Тома в выпускном классе, на основании психологических тестов неясной надежности:
У Тома В. высокий интеллект, но нет настоящих творческих способностей. Он нуждается в порядке и ясности, а также в аккуратных и точных системах, где у каждой подробности свое место. О н пишет довольно однообразно и механически, иногда оживляя текст избитыми шутками и вымыслами научно-фантастического типа. Он сильно сориентирован на обретение умений и навыков. Он производит впечатление человека, который плохо ощущает других и мало им сочувствует, а также не получает удовольствия от взаимодействия с окружающими. Он эгоцентричен, но тем не менее дает глубоко справедливые нравственные оценки.
Возьмите лист бумаги и расположите девять перечисленных специальностей в порядке увеличения сходства описания Тома В. с типичным студентом в каждой из специальностей.
Этот раздел моей книги пойдет вам на пользу, если вы попробуете выполнить это задание. Для оценки различных специальностей необходимо прочитать описание Тома В.
Сам по себе вопрос несложен. Для ответа следует вспомнить или, возможно, составить описания типичных студентов в каждой из областей. Ваш порядок, вероятно, не слишком отличается от среднестатистического, полученного во время первого проведения этого эксперимента в начале 1970-х годов:
1. компьютерные технологии
2. инженерное дело
3. управление бизнесом
4. естественные науки
5. библиотечное дело
6. право
7. медицина
8. гуманитарные науки и образование
9. общественные науки и социальная работа
Вы решили, что компьютерные науки подходят лучше всего из-за намеков на то, что он «ботаник» («избитые шутки»). На самом деле описание Тома В. составлено так, чтобы он подходил под этот стереотип. Другая специальность, которую большинство респондентов оценили как вероятную, – инженерное дело («аккуратные и точные системы»). Вероятно, вы подумали, что Том В. мало соответствует вашим представлениям о тех, кто изучает общественные науки и социальную работу («плохо ощущает других и мало им сочувствует»). За сорок лет, прошедших с того времени, как я разработал описание Тома В., профессиональные стереотипы мало изменились.
Задача расположения девяти специальностей по порядку сложна и требует дисциплины, а также последовательной организации, на которые способна лишь Система 2. Внесенные в описание намеки («избитые шутки» и прочее) нацелены на то, чтобы активировать ассоциацию со стереотипом, то есть автоматическое действие Системы 1.
Инструкции к такому заданию на поиск сходства требуют сравнения описания Тома В. со стереотипами различных специальностей. Для этих целей неважно, насколько точно описание рисует его истинный портрет. Также неважно и знание априорных вероятностей принадлежности
Присмотревшись к описанию Тома В., вы обнаружите, что он хорошо подходит под типичные образы малых групп студентов (компьютерщики, библиотекари, инженеры) и намного хуже соответствует наибольшим категориям (гуманитарные науки и образование, общественные науки и социальная работа). Участники эксперимента почти всегда располагают две самые большие специализации очень низко. Описание Тома В. намеренно сделали несоответствующим априорной вероятности: подходящим для маленьких специальностей и неподходящим для больших.
Предсказания по репрезентативности
Третье задание в этой серии выполняли студенты-психологи старших курсов, и оно – самое важное: расположите области специализации в порядке уменьшения вероятности, что Том В. учится на этой специальности. Испытуемым были известны важные статистические факты: априорная вероятность распределения студентов по каждой специальности и то, что источник описания Тома В. не вполне надежен. Тем не менее ожидалось, что участники эксперимента сосредоточатся исключительно на сходстве описания со стереотипами – названном нами репрезентативностью – и проигнорируют и априорную вероятность распределения, и сомнения в правдивости описания, а затем объявят редкую специальность (компьютерные науки) весьма вероятной, потому что именно у нее самый высокий показатель репрезентативности.
В Юджине мы с Амосом много работали, иногда я даже ночевал на работе. Именно в одну из таких ночей я составил описание, сталкивающее репрезентативность с априорной вероятностью. К утру я выдумал Тома В. Первым на работу в тот день пришел наш коллега и друг Робин Доус, опытный статистик, скептически относящийся к интуитивным суждениям. Он, как никто другой, понимал важность априорной вероятности. Я вручил ему задание и предложил угадать специальность Тома В. Хитро улыбнувшись, Доус спросил: «Компьютерщик?» Я обрадовался – даже великие не устояли. Разумеется, как только я упомянул априорную вероятность, Робин сразу же понял свою ошибку: не меньше других зная о роли априорной вероятности в предсказаниях, он пренебрег ей, увидев описание личности человека. Как и ожидалось, он заменил требуемую от него оценку вероятности суждением о репрезентативности.
Затем мы с Амосом предложили то же задание 114 студентам старших курсов, изучавшим психологию и прослушавшим курсы по статистике в трех разных университетах. Респонденты нас не разочаровали: их размещение девяти специальностей по вероятности не слишком отличалось от расстановки по сходству со стереотипами. Подстановка в этом случае была идеальной: никаких признаков того, что участники оценивали что-то, кроме репрезентативности. Вопрос о вероятности был трудным, но вопрос сходства был гораздо легче, и отвечали именно на него. Это серьезная ошибка, потому что оценки сходства и вероятности подчиняются разным логическим правилам. Для оценок сходства вполне допустимо не учитывать априорные вероятности и возможность неточного описания, но игнорирование априорных вероятностей и качества информации при оценке вероятности неминуемо ведет к ошибкам.
Сама концепция «вероятности того, что Том В. изучает компьютерные науки» непроста. Логики и статистики не имеют единого мнения о ее смысле, а некоторые утверждают, что она вообще бессмысленна. Для многих экспертов это – мера субъективной веры. Есть события, в которых вы уверены (например, что утром встало солнце), и есть другие, которые вы считаете невозможными (например, полное замерзание Тихого океана). Существует множество событий (к примеру, то, что ваш сосед – компьютерщик), в которые вы верите в промежуточной степени. Эта степень и есть ваша вероятность этого события.