Ошибочность рассуждений, вызванная эффектом подтверждения. (Confirmation bias).
В 1960 году Питер Уосон (Peter Wason) провёл ныне классический эксперимент, известный как задача '2-4-6' (Уосон (Wason), 1960.) Испытуемые должны были обнаружить правило, известное экспериментатору, но не самому испытуемому – так, как оно бывает при научном исследовании. Испытуемые писали три числа, таких как '2-4-6' или '10-12-14' на карточках, и экспериментатор говорил, соответствует ли тройка чисел правилу или нет. Изначально субъектам была выдана тройка чисел 2-4-6 и сказано, что она соответствует правилу. Испытуемые могли продолжать испытывать тройки до тех пор, пока они не чувствовали себя уверенными, что знают правило экспериментатора, и тогда испытуемые объявляли правило.
Хотя испытуемые обычно выражали высокую уверенность в своих догадках, только 21 процент из них в эксперименте Уосона (Wason) правильно угадали правило, и при повторениях этого эксперимента уровень успеха обычно составлял 20 процентов. Вопреки совету Карла Поппера, испытуемые в задачу Уосона пытались подтвердить свои гипотезы, а не их опровергнуть. Таким образом, те, кто сформулировали гипотезу «Номера увеличиваются каждый раз на два» проверяли тройки 8-10-12 или 20-22-24, слышали, что они подходят, и уверенно объявляли правило. Во всех случаях истинное правило было одно и тоже: три номера должны следовать один за другим по возрастающей. В некоторых случаях испытуемые выдумывали, «тестировали» и объявляли правила, гораздо более сложные, чем действительные.
|
|
|
Задача Уосона 2-4-6 является «прохладной» формой интеллектуальной ошибки, связанной с подтверждением: люди предпочитают подтверждающие, а не опровергающие свидетельства. «Прохладный» означает, что задача 2-4-6 является аффективно нейтральным случаем интеллектуальной ошибки подтверждения: вывод подтверждается логикой, а не эмоциями. «Горячий» случай имеет место, когда вера эмоционально заряжена, например, в случае политических рассуждений.
Неудивительно, что «горячая» ошибочность сильнее – больше по размаху и более устойчивая к изменениям. Активная, полная усилий склонность к подтверждению обычно называется мотивированным мышлением (motivated cognition) (обычно известным как «рационализация»). Как отмечает Бреннер (Brenner) (2002) в «Заметках к теории одобрения»:
Очевидно, что во многих обстоятельствах желаемость уверенности в гипотезе может заметно повлиять на воспринимаемую степень её подтверждения... Канда (Kunda) (1990) обсуждает, как люди, нацеленные на то, чтобы достичь определённых выводов, пытаются сконструировать (в ошибочной манере) убедительный случай для своей любимой гипотезы, который мог бы убедить беспристрастную аудиторию. Джилович (Gilovich) (2000) предполагает, что выводы, в которые человек не хочет верить, рассматриваются гораздо требовательнее, чем те, в которые он хочет верить. В первом случае человек требует, чтобы свидетельство с необходимостью заставляло придти к данному выводу, а во втором – спрашивает, позволяет ли некоторое свидетельство придти к данному выводу.
|
|
|
Когда люди подвергают те свидетельства, которые противоречат их точке зрения, более пристрастному анализу, чем те, которые её подтверждают, это называется мотивированный скептицизм или интеллектуальная ошибка несогласия (disconfirmation bias). Ошибка несогласия особенно деструктивна по двум причинам: во-первых, два подверженных этой ошибке спорщика, рассматривая один и тот же поток свидетельств, могут изменить свою веру в противоположных направлениях – обе стороны выборочно принимают только привлекательные для них свидетельства. Накопление большего числа свидетельств не приведёт этих спорщиков к согласию. Во вторых, люди, которые являются более опытными скептиками – которые знают больший набор логических нестыковок – но применяют этот навык избирательно, могут изменять свою точку зрения гораздо медленнее, чем неопытные спорщики
|
|
|
Тэйбер и Лодж (Taber and Lodge) (2000) исследовали изначальное отношение и изменение отношения у студентов, под воздействием прочтения политической литературы за и против контроля и выдачи разрешений на оружие. Это исследование проверило шесть следующих гипотез в двух экспериментах:
1. Эффект изначального отношения. (Prior attitude effect.) Испытуемые, имевшие изначальную точку зрения на проблему, - даже когда их поощряли в том, чтобы они были объективными, - находили поддерживающие аргументы более охотно, чем опровергающие.
2. Систематическая ошибка опровержения. Испытуемые тратили больше времени и умственных усилий, очерняя опровергающие аргументы, чем поддерживающие.
3. Систематическая ошибка подтверждения. Испытуемые, свободные выбирать источники информации, скорее искали подтверждающие, чем опровергающие источники.
4. Поляризация отношения. Предъявление субъектам очевидно уравновешенного набора аргументов за и против приводило к увеличению изначальной поляризации их мнений.
5. Эффект силы мнения (Attitude strength effect). Испытуемые, имеющие более ярко выраженное мнение, были более подвержены вышеназванным склонностям к ошибке.
6. Эффект усложнения. (Sophistication effect) Более искушённые в политике испытуемые, по причине обладания более тяжёлым вооружением для опровержения противных фактов и доводов, были более подвержены вышеприведённым систематическим ошибкам.
|
|
|
Забавно, что эксперименты Тэйбера и Лоджа (Taber and Lodge) подтвердили все шесть изначальных гипотез авторов. Вы можете сказать: «Вероятно, эти эксперименты только отражают верования, на которые опирались их авторы, и это как раз пример систематической ошибки подтверждения». если так, то, сделав вас более опытным спорщиком, а именно, научив вас ещё одной систематической ошибке, в которой можно обвинить людей, - я в действительности навредил вам: я ослабил вашу реакцию на новую информацию. Я дал вам ещё один шанс всякий раз терпеть неудачу, когда вы сталкиваетесь с возможностью изменить свой стиль мышления.
Модели рассуждения и систематические ошибки широко распространены в человеческих размышлениях. Их знание позволяет нам замечать большое разнообразие логических ошибок, которые, в противном случае, были бы недоступны для нашего наблюдения. Но, как и любая способность обнаруживать ошибки в рассуждениях, это знание должно применяться обоюдосторонне: как к нашим собственным идеям, так и к идеям других; к идеям, которые нам нравятся, и которые нам не нравятся. Знание человеческой склонности ошибаться – это опасное знание, если вы напоминаете себе об ошибочности тех, кто не согласен с вами. Если я избирателен в отношении тех аргументов, которые я исследую на предмет ошибок, или даже того, насколько серьёзно я исследую эти ошибки, тогда каждый новый закон логики, каждая новая логическая несообразность, которую я научаюсь обнаруживать, делает меня глупее. Ум, чтобы быть полезным, должен быть использован не для того, чтобы дурачить самого себя.
Нельзя рационализировать то, что не рационально с самого начала – как если ложь назвать «правдизацией». Нельзя сделать утверждение более истинным посредством взяточничества, лести или даже страстной аргументации – можно заставить больше людей верить в утверждение, но нельзя сделать его вернее. Для того, чтобы сделать наши верования более истинными, мы должны изменить сами верования. Не каждое изменение – это улучшение, но каждое улучшение – это изменение по определению.
Наши верования гораздо более подвижны, чем мы привыкли думать. Гриффин и Тверский (Griffin and Tversky) (1992) осторожно опросили 24 своих коллег на тему выбора между двумя предложениями по работе и попросили их оценить вероятность того, что они его выберут, для каждого из предложений. Средняя вероятность выбора, высказанная в отношении более привлекательного предложения, составила умеренные 66 процентов. Но только один из 24 опрошенных выбрал в конечном счёт вариант, которому он приписал в начале более низкую вероятность, увеличив общую точность предсказания до 96 процентов. (Это – один из немногих известных примеров, когда имеет место не «сверх-уверенность», а «недо-уверенность».)
Мораль в том, что как только вы начинаете догадываться, каков будет ваш ответ – как только вы приписываете большую вероятность тому, что вы ответите так, а не иначе, - вы, на самом деле, уже решили. И если вы будете честны с самим собой, вы должны признать, что вы обычно догадываетесь об окончательном ответе через секунды после того, как услышите вопрос. Мы меняем наши мнения гораздо реже, чем мы думаем. Насколько скоротечен этот короткий незаметный момент, когда мы даже не можем догадаться, каков будет наш ответ, малюсенькое хрупкое мгновение, которое нам отведено, чтобы на самом деле подумать – как в вопросах выбора, так и в вопросах установления фактов.
Шенкель (Shenkel) говорил: «Нет необходимости в вере, пока ситуация может быть легко рассмотрена тем или другим образом.»
Норман Майер (Norman R. F. Maier): «Не предлагайте решения, до тех пор, пока проблема не будет исследована так тщательно, как это только возможно».
Робин Доуз (Robyn Dawes), комментируя Майера: «Я часто предлагал это правило на группах, которые я вёл, в частности, когда они сталкивались с особенно трудной проблемой – типичная ситуация, когда члены группы особенно склонны предлагать мгновенные решения».
В компьютерной безопасности «система, которой доверяют» (trusted system) - это та, которой вы на самом деле доверяете, а не та, которая достойна доверия. «Система, которой доверяют» - это система, которая, будучи скомпрометированной (untrustworthy), способна вызвать ошибку. Когда вы читаете статью, утверждающую, что глобальная катастрофа невозможна, или имеет определённую годовую вероятность, или может быть преодолена с использованием определённой стратегии, - вы доверяете рациональности авторов. Вы доверяете способности авторов переходить от удобных выводов к неудобным, даже в случае отсутствия сногсшибательных экспериментальных свидетельств, опровергающих любимую гипотезу. Вы доверяете авторам в том, что они не искали немного более усиленно ошибок в тех уравнениях, которые указывали на неверный, с их точки зрения, путь, до того, как к вам попал окончательный вариант статьи.
И если власти вводят закон, по которому даже мельчайший риск существованию человечества достаточен для того, чтобы закрыть проект; или если становится нормой де-факто политики, что ни одно возможное вычисление не может перевесить груз однажды высказанного предположения, то тогда ни один учёный не рискнёт больше высказывать предположения. Я не знаю, как решить эту проблему. Но я думаю, что тем, кто оценивает глобальные риски, следует иметь общие представления о человеческих моделях рассуждений и систематических ошибках при рассуждениях, и об ошибке неподтверждения в частности.
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 210; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!