Скотт Плаус - Психология оценки и принятия решений Страница 28

Клинический прогноз в сравнении с предположительным

Люди имеют тенденцию игнорировать информацию о базовой частоте и прогнозе, что приводит иногда к удивительным ситуациям. Как зафиксировано в описаниях более чем 100 экспериментов по социологии (Доус, Фауст и Мил, 1989), точность «актуарных» прогнозов (прогнозов, основанных исключительно на эмпирических отношениях между данным рядом возможностей и окончательным результатом) не ниже, а зачастую и выше точности «клинических» прогнозов (прогнозов, основанных на оценке людей). Другими словами, вопреки здравому смыслу зачастую более точными оказываются оценки нечеловека — даже если он имел полный доступ к предположительной информации.

Например, в одном из экспериментов по изучению клинического прогноза оценки 21 сотрудника психиатрической клиники были сопоставлены с подшивкой предъявленных (153:) пациентами претензий и пожеланий по поводу психиатрического обслуживания (Ласки, Ховер, Смит, Бостиан, Даффендэк и Норд, 1959). Эти претензии были использованы в качестве приблизительной оценки положения за время, проведенное в больнице. Когда информация была обобщена, оказалось, что оценка персонала не была существенно точнее оценки, полученной из анализа подшивки (соотношение было 0,62 и 0,61 соответственно). По- видимому, экспертиза персонала и польза от обладания дополнительной информацией были более чем компенсированы другими факторами. Поскольку клинические оценки обычно основаны на эвристике вроде репрезентативности — и порождают различные смещения — такие прогнозы редко бывают точнее прогнозов, основанных только на предположительных отношениях.

Заключение

Исследования репрезентативной эвристики предлагают несколько способов совершенствования возможностей оценки и принятия решений, включая следующие рекомендации:

Не позволяйте детализированным сценариям вводить себя в заблуждение. Спецификация, из- за которой детализированные сценарии кажутся более правильными, определяет также и их привлекательность. В общем, чем больше деталей содержит сценарий, тем менее он вероятен — даже если кажется, что он в совершенстве отражает наиболее вероятный исход дела.

По возможности обращайте внимание на базовую частоту. Базовые частоты особенно важны, когда возможность события точно определена или оно очень распространено. Например, поскольку вероятность очень низка, многие талантливые преподаватели никогда не бывают приняты в старшую школу (и было бы ошибкой интерпретировать это как показатель того, что преподавателю не достает компетенции). И наоборот, из- за высокой вероятности многие неквалифицированные водители получают права. Когда базовые частоты слишком высоки или низки, репрезентативность зачастую является плохим индикатором вероятности. (154:)

Помните, что шанс не саморегулируется. Ряд неудач значит только ряд неудач. Это не значит, что впереди такой же ряд удач, и это не значит, что вещи роковым образом остаются неизменными. Если существует (как при подбрасывании монеты) конкретная вероятность определенного исхода или результата, прошлые события не имеют влияния на будущие.

Не забывайте о регрессе к среднему. Даже если ряд неудач не обязательно компенсируется рядом удач (и наоборот), после ярких событий обычно следуют более обычные. Регресс к среднему типичен, от чего бы ни зависел исход. Каждый из факторов, приводящих к усредненному, может в иной комбинации привести к необычному, но в большинстве случаев события возвращаются к норме.

Не забывая эти советы, вы сможете избежать множества ошибок, происходящих от репрезентативной эвристики. Следующая глава посвящена другому широко известному виду эвристики — «эвристике доступности» и вызываемым ею субъективным смещениям.

Глава 11. Эвристика доступности

Согласно Тверски и Канеману (1974, с. 1127) эвристика доступности — это интуитивный процесс, в котором человек, принимающий решение, «оценивает частоту или возможность события по легкости, с которой примеры или случаи приходят на ум». Обычно этот вид эвристики работает достаточно хорошо: все вещи эквивалентны, распространенные события легче вспомнить и представить, чем редкие. Используя доступность оценки частоты и возможности, человек способен на упрощения, применимые к самым сложным оценкам.

Однако, как при использовании любой эвристики, здесь бывают случаи, в которых общее работающее правило теряет силу и систематически возникают смещения. Некоторые события более доступны не потому, что они случаются чаще или с большей вероятностью, а потому, что о них легче думать, или из- за того, что они произошли недавно или были очень эмоциональны, и т.д. В этой главе вы найдете ответы на три главных вопроса: 1) В каких случаях эвристика доступности приводит к неверным оценкам? 2) Воспринимают ли люди событие как более привлекательное после того, как представят, что оно произошло? 3) Чем яркая, ясная информация отличается от прочей?

Доступность выходит боком

От чего в США умирают чаще: от упавших на голову частей самолета или попадая на обед к акулам? Большинство людей считают нападение акул более вероятным, чем падение частей самолета с неба (взгляните на свой ответ на п. 7 Анкеты). Конечно, люди думают, что акулы убивают больше народу, чем отвалившиеся шасси, да и представить их легче (спасибо фильмам вроде «Челюстей»). Хотя шанс быть раздавленным частями самолета в 30 раз больше, чем смерть от нападения акулы (Death

164

Отречение

Как ни убедительны эти результаты, но в исчерпывающем обзоре лабораторных исследований эффекта яркости Шелли Тейлор и Сьюзан Томпсон (1982, с. 172) пишут, что большинство исследований дают смешанные результаты или вообще не демонстрируют эффекта яркости, из чего они заключили, по крайней мере на основе лабораторных исследований, что эффект яркости «слаб, если вообще наблюдается».

Этот вывод должен, конечно, умерить пыл сторонников сильного влияния яркой информации на оценку. Но в то же время эффект яркости возникает, по крайней мере, в некоторых ситуациях. Во-первых, Тейлор и Томпсон отмечают несколько исключений из этого общего вывода. Например, они обнаружили, что различные случаи и истории зачастую бывают убедительнее статистической или абстрактной информации, а также, что при некоторых условиях видеоинформация более впечатляет, чем прочитанная или услышанная. Во-вторых, как прекрасно знали Тейлор и Томпсон, существует много способов объяснить отсутствиеисследовательских данных. То, что в данном эксперименте не был обнаружен эффект яркости, можно объяснить как неправильной постановкой эксперимента, так и собственно его отсутствием, а в некоторых экспериментах яркость была смешана с другими факторами. И, наконец, также по замечанию самих Тейлор и Томпсон, есть основания думать, что лабораторные опыты не выявляют эффекта яркости, поскольку они основаны на темах, которые обычно не волнуют людей. Следовательно, лабораторные эксперименты могут серьезно снизить то значение, которое имеет эффект яркости в повседневной жизни.

Из последнего анализа ясно, что эффект яркости возникает, по крайней мере, в некоторых случаях, но его влияние ограничено. Кроме того, возвращаясь к эвристике доступности, яркие примеры событий могут повысить вероятность и частоту событий (в восприятии) людей больше, чем бледные примеры.

Заключение

Во многих случаях эвристика доступности приводит к вполне резонным и точным оценкам частоты и вероятности. В некоторых ситуациях, однако, она может привести к критическим (165:) смещениям в оценке. Например, здравоохранение опирается на знания статистики смертности от таких страшных болезней, как рак желудка. Если распространенность болезней не оценена, люди с меньшей охотой будут проходить профилактику (Кристиансен, 1983). Точно так же яркие, но редкие случаи смерти переоцениваются, хотя следовало бы обратить внимание на более распространенные опасности. Некоторые авторы, например, пишут, что американцы переоценивают опасность террористических актов во время заграничных поездок (Паулос, 1986, 24 ноября).

Один из способов решения этой проблемы — ясное и подробное сопоставление переоцененных и недооцененных опасностей, обращая внимание на незамеченные детали, из- за которых искажается оценка. Например, Американская комиссия по раковым заболеваниям должна давать информацию по статистике смертности от рака желудка по сравнению с такими опасностями, как убийство или автокатастрофа. Должны появляться объявления: «В ЭТОМ ГОДУ ОТ РАКА ЖЕЛУДКА ПОГИБНЕТ БОЛЬШЕ ЛЮДЕЙ, ЧЕМ В АВТОКАТАСТРОФАХ». Подобные заявления, несомненно, заставят людей понять, что рак желудка более распространенная причина смерти, чем они думали (хотя это может иметь нежелательный эффект снижения безопасности на дорогах). Турагентства используют те же приемы, когда, пропагандируя туризм, утверждают, что у путешественника больше шансов попасть в автокатастрофу, чем стать жертвой теракта.