Он на-
звал это устранением по аспектам, поскольку предполагается, что чело-
век устраняет менее привлекательные варианты, проводя последователь-
ную оценку признаков или аспектов этих вариантов. Если какие-либо ва-
рианты не удовлетворяет минимальному критерию, они устраняются из
рассматриваемого набора альтернативных решений.
Недавно наш избирательный комитет рассматривал кандидатуры на
старшую должность в Отделении психологии. В ряде напряженных встреч
мы, наконец, выработали набор стандартов, которыми, как мы полагаем,
должен обладать выигравший кандидат. Мы дали рекламу этой должности
и получили большое количество заявлений. Затем мы столкнулись с труд-
ной задачей выбрать только одного человека из набора активных кандида-
тов. Процесс решения прошел несколько этапов, которые в общем соот-
ветствуют модели Тверски. Во-первых, из этого набора были удалены кан-
дидаты. имеющие минимальную квалификацию (например, те кто не име-
ет необходимых академических или профессиональных документов). Во-
вторых, из дальнейшего рассмотрения были удалены те, чьи потребности
в зарплате превышали наши ресурсы. Этот процесс продолжался, пока от
первоначального набора не осталась только горсть. Они были приглашены
в наш университет для предоставления нам дальнейшей информации, и
процесс возобновился, пока не был сделан единственный выбор. Одно из
преимуществ модели устранения по аспектам в том, что она не требует
вычисления вероятности и присваивания весовых коэффициентов.
Признаем мы это или нет, но большинство решений связано с оценкой Оценка
вероятности успеха. Мы планируем пикник, когда думаем, что будет све- вероятностей
тить солнце; мы готовим курс когнитивной психологии, когда ожидаем
определенного вознаграждения; мы решаем остановиться на четырнадца-
ти очках, когда дилер в игре блэкджек показывает, что его верхняя карта
"шестерка": мы берем с собой зонтик, когда видим на небе тучи, и покупа-
ем - или не покупаем - страховой полис, прежде чем войти в самолет.
Иногда вероятность некоторого события можно вычислить при помощи
математики, а иногда событие можно определить только на основе пред-
шествующего опыта. В таких случаях мы полагаем, что поступаем рацио-
Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений
443
нально, поскольку наши решения основаны строго на математической ве-
роятности, но насколько точны наши оценки5 Иными словами, как это
нам удается наделать столько глупостей при наличии полной уверенности
в рациональности своих действий? В следующем разделе мы, возможно,
немного осветим этот вопрос.
В ряде своих исследований Тверски и Канеман (Tversky and Kahneman,
1973, 1981: Kahneman and Tversky, 1983, 1984: Kahneman amd Miller,
1986) изучали, почему люди иногда приходят к неверному выводу, когда
основывают свои решения на прошлом опыте. В одном из экспериментов
(1974) они задавали такие вопросы:
Каких слов в английском языке больше: начинающихся с буквы К
или тех, где буква К идет третьей?
Что является более вероятной причиной смерти: рак груди или
диабет?
Если в семье три мальчика (М) и три девочки (Д), какая последова-
тельность их рождений более вероятна: МММДДД и.ли МДДМДМ?
На все эти вопросы есть фактические ответы, и все же людская "инту-
иция" и "догадки" в общем ведут к ошибкам. Например, большинство
людей, когда их спрашивают о появлении буквы К, говорят, что чаще она
встречается в начале слова, чем на третьей позиции, что противоречит
действительности. Почему люди неверно оценивают эти события? Соглас-
но Тверски и Канеману, люди при ответе на этот вопрос пытаются сначала
генерировать слова, начинающиеся с К, а затем слова, где К стоит на
третьем месте. Если вы попробуете сделать это сами, вы поймете, почему
люди неверно отвечают на этот вопрос, Причина переоценки частотности
начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос-
тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы-
вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до-
ступных в результате генерации.
Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-
на (1973): они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо
известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин
и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более
известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в
нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы-
туемых спрашивали, кого в списке больше - мужчин или женщин. В
обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того
пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак-
тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных
людей более доступны".
Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс-
нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова-
ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstem,
1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти.
Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая
Имеется в виду доступность к содержимому в памяти.- Прим. рсл.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
444
из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени-
ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри-
мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене-
ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти
летальные события часто освещаются в средствах массовой информации,
они более доступны, чем другие причины смерти.
Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки
ния - это представления человека, принимающего решение, "о действи- оешения
ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет-
ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием
решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек
и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про-
демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че-
ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред-
ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в
следующем примере:
Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты гото-
вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото-
рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз-
личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что
точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:
В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В
случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че-
ловек составит 1/3, а вероятность того, что ни один человек из
них не будет спасен составит 2/3.
Какую из двух программ вы бы выбрали?
Большинство испытуемых в этой задаче выбирают программу А (72%), и
только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней
более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически,
однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185
звал это устранением по аспектам, поскольку предполагается, что чело-
век устраняет менее привлекательные варианты, проводя последователь-
ную оценку признаков или аспектов этих вариантов. Если какие-либо ва-
рианты не удовлетворяет минимальному критерию, они устраняются из
рассматриваемого набора альтернативных решений.
Недавно наш избирательный комитет рассматривал кандидатуры на
старшую должность в Отделении психологии. В ряде напряженных встреч
мы, наконец, выработали набор стандартов, которыми, как мы полагаем,
должен обладать выигравший кандидат. Мы дали рекламу этой должности
и получили большое количество заявлений. Затем мы столкнулись с труд-
ной задачей выбрать только одного человека из набора активных кандида-
тов. Процесс решения прошел несколько этапов, которые в общем соот-
ветствуют модели Тверски. Во-первых, из этого набора были удалены кан-
дидаты. имеющие минимальную квалификацию (например, те кто не име-
ет необходимых академических или профессиональных документов). Во-
вторых, из дальнейшего рассмотрения были удалены те, чьи потребности
в зарплате превышали наши ресурсы. Этот процесс продолжался, пока от
первоначального набора не осталась только горсть. Они были приглашены
в наш университет для предоставления нам дальнейшей информации, и
процесс возобновился, пока не был сделан единственный выбор. Одно из
преимуществ модели устранения по аспектам в том, что она не требует
вычисления вероятности и присваивания весовых коэффициентов.
Признаем мы это или нет, но большинство решений связано с оценкой Оценка
вероятности успеха. Мы планируем пикник, когда думаем, что будет све- вероятностей
тить солнце; мы готовим курс когнитивной психологии, когда ожидаем
определенного вознаграждения; мы решаем остановиться на четырнадца-
ти очках, когда дилер в игре блэкджек показывает, что его верхняя карта
"шестерка": мы берем с собой зонтик, когда видим на небе тучи, и покупа-
ем - или не покупаем - страховой полис, прежде чем войти в самолет.
Иногда вероятность некоторого события можно вычислить при помощи
математики, а иногда событие можно определить только на основе пред-
шествующего опыта. В таких случаях мы полагаем, что поступаем рацио-
Мышление, раздел 1: формирование понятий, логика и принятие решений
443
нально, поскольку наши решения основаны строго на математической ве-
роятности, но насколько точны наши оценки5 Иными словами, как это
нам удается наделать столько глупостей при наличии полной уверенности
в рациональности своих действий? В следующем разделе мы, возможно,
немного осветим этот вопрос.
В ряде своих исследований Тверски и Канеман (Tversky and Kahneman,
1973, 1981: Kahneman and Tversky, 1983, 1984: Kahneman amd Miller,
1986) изучали, почему люди иногда приходят к неверному выводу, когда
основывают свои решения на прошлом опыте. В одном из экспериментов
(1974) они задавали такие вопросы:
Каких слов в английском языке больше: начинающихся с буквы К
или тех, где буква К идет третьей?
Что является более вероятной причиной смерти: рак груди или
диабет?
Если в семье три мальчика (М) и три девочки (Д), какая последова-
тельность их рождений более вероятна: МММДДД и.ли МДДМДМ?
На все эти вопросы есть фактические ответы, и все же людская "инту-
иция" и "догадки" в общем ведут к ошибкам. Например, большинство
людей, когда их спрашивают о появлении буквы К, говорят, что чаще она
встречается в начале слова, чем на третьей позиции, что противоречит
действительности. Почему люди неверно оценивают эти события? Соглас-
но Тверски и Канеману, люди при ответе на этот вопрос пытаются сначала
генерировать слова, начинающиеся с К, а затем слова, где К стоит на
третьем месте. Если вы попробуете сделать это сами, вы поймете, почему
люди неверно отвечают на этот вопрос, Причина переоценки частотности
начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос-
тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы-
вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до-
ступных в результате генерации.
Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-
на (1973): они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо
известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин
и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более
известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в
нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы-
туемых спрашивали, кого в списке больше - мужчин или женщин. В
обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того
пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак-
тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных
людей более доступны".
Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс-
нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова-
ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstem,
1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти.
Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая
Имеется в виду доступность к содержимому в памяти.- Прим. рсл.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
444
из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени-
ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри-
мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене-
ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти
летальные события часто освещаются в средствах массовой информации,
они более доступны, чем другие причины смерти.
Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки
ния - это представления человека, принимающего решение, "о действи- оешения
ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет-
ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием
решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек
и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про-
демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че-
ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред-
ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в
следующем примере:
Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты гото-
вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото-
рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз-
личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что
точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:
В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В
случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че-
ловек составит 1/3, а вероятность того, что ни один человек из
них не будет спасен составит 2/3.
Какую из двух программ вы бы выбрали?
Большинство испытуемых в этой задаче выбирают программу А (72%), и
только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней
более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически,
однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185