Объяснение, прогнозирование и контроль 14 страница
Почему эта задача оказалась такой трудной? Во всех предлагаемых последовательностях люди пытались подогнать числа к формулировкам правил, которые держали в своем сознании. На самом, деле существует бесконечное множество последовательностей, которые соответствуют правилу «последовательность любых целых чисел в порядке возрастания». Например, вы считаете, что искомое правило - это «любая последовательность идущих подряд четных чисел» - и, соответственно, предлагаете последовательность «6, 8, 10». Ну а после того как экспериментатор говорит вам, что вы правы, вы смело высказываете свою гипотезу, которая на деле оказывается неверной.
Тенденция подбирать ту информацию, которая соответствует нашим представлениям, называется тенденцией к подтверждению, или предвзятостью. У всех нас есть такая склонность. Другой пример действия тенденции к подтверждению и неспособности увидеть очевидное противоречие приводится в главе 4. Это та же самая ошибка, которая была описана в предыдущем разделе, когда медицинские сестры не смогли учесть факты, опровергающие их гипотезы о взаимосвязи между симптомами и заболеваниями. Подобная тенденция является очень распространенным явлением и встречается в самых разных областях. Например, недавние исследования работы присяжных и того, как принимаются решения о вине или невиновности подсудимого показали, что присяжные нередко конструируют правдоподобную историю того, что могло произойти на месте преступления. Затем среди информации, раскрытой в ходе расследования, они выбирают только то, что подтверждает их версию (Kuhn, Weinstock, amp; Flaton 1994). Таким образом, решение присяжных тоже в значительной степени зависит от подбора свидетельств, которые подтверждают представления самих присяжных.
|
|
|
Какой вывод можно сделать о тенденции к выборочному восприятию информации и поиску подтверждающих свидетельств? Представьте себе, что к вашему лучшему другу пристают с предложением вложить средства в «очень выгодное дело», «не упустить единственный шанс в жизни». Энергичная дама предлагает воспользоваться уникальной возможностью и инвестировать в новую корпорацию, которая будет производить миниатюрные компьютеры, умещающиеся в бумажнике. Звучит заманчиво, но ненадежно. Ваш друг благоразумно решает навести справки. Он проверяет десять компьютерных фирм, зарегистрированных на Нью-Йоркской фондовой бирже. Он видит, что IBM - крупная и процветающая компания, приносящая огромные прибыли. Если бы он когда-то, на ранних стадиях формирования фирмы, вложил средства в развитие IBM , то сейчас он был бы богачом. Он уже представляет себе, что прикуривает сигары от десятидолларовых банкнот. Какой совет вы дадите своему другу?
|
|
|
Надеюсь, что вы скажете ему, что он видит только те свидетельства, которые подтверждают его готовое решение вложить средства в развитие неизвестной компании, поскольку на фондовой бирже, естественно, зарегистрированы только крупные компании. Необходимо поискать и другие свидетельства, которые могут противоречить его решению. Надо выяснить, сколько компьютерных фирм, строивших грандиозные планы, разорилось за последние десять лет, а сколько не разорилось. Кроме того, надо попытаться оценить перспективы рынка для миникомпьютеров, которые могут поместиться в бумажнике.
Другим примером из реальной жизни (а не из лабораторных исследований) является принятие медицинских решений. Представьте себе молодого врача, который осматривает пациента. Больной жалуется на жар и боль в горле. Врач должен поставить один диагноз из множества возможных. Он решает, что это, наверное, грипп. Врач спрашивает, чувствует ли больной ломоту во всем теле. И получает утвердительный ответ. Врач спрашивает, не появились ли эти симптомы несколько дней назад. Да. Это действительно так и было. Читателю уже ясно, что врачу следует задать некоторые вопросы, которые могут опровергнуть предполагаемый диагноз. Например, поинтересоваться симптомами, которые, как правило, не сопутствуют гриппу (сыпь, опухшие суставы и т.д.).
|
|
|
Тенденция к подтверждению - т.е. искажение реальной картины из-за собственных предубеждений - является настоящей ловушкой в процессе принятия решений. Уэйсон утверждает, что именно эта тенденция превалирует в мнениях и работах ученых. Действительно, крупномасштабное обследование научных сотрудников НАСА показало, что они с большой предвзятостью относятся ко многим вопросам (Mynatt, Doherty, amp; Tweney, 1978). Мы все должны научиться находить и исследовать данные, которые не соответствуют нашим представлениям и идеям. Хорошим подтверждением этого можно считать тот факт, что люди, которые вынуждены учитывать опровергающие свидетельства, принимают лучшие решения (Koriatetal., 1980).
Чрезмерная уверенность
Чрезмерная уверенность связана с рассмотренной выше тенденцией к подтверждению. Люди в большинстве случаев не склонны совершенствовать свои способы принятия решений, потому что вполне уверены в том, что их решения превосходны. Ничем не подтвержденная уверенность в том, что мы всегда правы, является барьером для критического мышления в повседневных ситуациях. В конце концов, если большинство людей уверено в том, что принимает правильные решения, то зачем тратить время и силы для того, чтобы изучать и применять навыки критического мышления?
|
|
|
Почему мы склонны считать себя большими специалистами в области принятия решений? Частично потому, что мы просто не фиксируем в сознании никаких альтернатив, которые могли бы привести к лучшим решениям (например: не вижу причины, почему я могу быть не прав!) и потому что мы, в сущности, не можем знать, каковы могли бы быть результаты других решений. При обсуждении принятия политических решений Круглански (Kruglansky, 1992) перечислил следующие качества как основные причины принятия неправильных решений: амбиции, утверждение своего статуса, иллюзии и предрассудки. Когда эти не слишком подходящие мотивы наслаиваются на уверенность политика в том, что принимаемые им решения правильны, нетрудно понять причину некоторых очень неудачных политических решений.
Эвристика наглядности
Эвристика - это любое эмпирическое правило («правило большого пальца»), которое используется для решения проблем. Оно далеко не всегда дает правильный ответ, но тем не менее остается очень полезным практическим средством. Психологи обычно различают эвристики и алгоритмы. Алгоритм представляет собой некую процедуру, которая всегда приводит в получению правильного результата, если вы в точности исполняете ее. Для иллюстрации различия между этими терминами рассмотрим простой пример из математики. Вспомните, как вы учились выполнять деление в столбик. Допустим, вам задали разделить 701,9 на 176. Для начала надо определить, сколько раз 176 «помещается» в 701,9, поскольку вряд ли вы в детстве учили таблицу умножения на 176. По приблизительной оценке получается примерно 4. Таким образом, задача выглядит так:
Проверяем это приблизительное частное с помощью операции умножения.
7019 704
Ого! Пожалуй, многовато!
Понятно, что 4 - это слишком много, и, скорее всего, подойдет число 3. Подобная процедура является эвристической. Она представляет собой руководство или средство, помогающее найти правильный ответ, однако не всегда с гарантией приводит к его получению, что и видно из приведенного здесь примера. Напротив, алгоритм всегда приводит к достижению правильного результата. Если вы хотите определить площадь прямоугольника длиной 3 фута и шириной 2 фута, то вы всегда получите правильный ответ, если будете применять следующую формулу
площадь = длина х ширина,
или в данном случае
3 фута х 2 фута = 6 квадратных футов.
Использование соответствующего задаче алгоритма является примером когнитивной экономии, понятие о которой было введено выше. Для того чтобы найти площадь прямоугольника, не надо совершать умственные усилия и каждый раз создавать формулу. Имеется готовый алгоритм, который мы можем успешно применять для получения правильного ответа.
Во многих ситуациях применяются как эвристические, так и алгоритмические методы. В кулинарии, например, приготовление блюд по рецепту является алгоритмом. Если в точности соблюдать рецептуру, то в результате каждый раз должно получаться одно и то же блюдо, описанное в поваренной книге. Если повар экспериментирует, добавляя дополнительные приправы, или создает новые рецепты, то он пользуется своими общими знаниями о свойствах тех или иных продуктов и об их сочетаниях. Это и есть пример эвристики. Эвристика, или «правило большого пальца», часто используется в принятии решений - причем нередко это происходит совершенно неосознанно.
Наглядность - это часто используемая эвристика. Термин «эвристика наглядности» был введен двумя выдающимися психологами, Дэниэлом Канеманом и Амосом Тверски (Kahneman amp; Tversky, 1973; Tversky amp; Kahneman, 1974), которые провели множество исследований по вопросам принятия решений. Для того чтобы понять, что такое эвристика наглядности, рассмотрите следующие вопросы
1. Каких слов больше в языке - тех, которые начинаются с буквы «р», или тех, которые содержат букву «р» в третьей позиции?
2. Можете ли вы предположить, кого окажется больше по результатам переписи 1990 г. в Соединенных Штатах - библиотекарей или фермеров?
3. От чего чаще умирают: от убийств или от диабета?
Скорее всего, вы, как и большинство людей, скажете, что слов, начинающихся с буквы «р» в языке больше, чем слов, в которых эта буква стоит третьей. Отвечая на этот вопрос, люди, как правило, гораздо легче вспоминают слова, начинающиеся с буквы «р» (рука, рис, религия, рубль, рожь), чем слова, в которых буква «р» стоит третьей (хорда, коррида, борода, герой). Это значит, что люди приходят к наиболее легкому ответу. Но если американец ответит, что слов, начинающихся с буквы «г», больше, то он ошибется. Если верить Бергеру (Berger, 1995), в английском языке гораздо больше слов, содержащих букву «г» в третьей позиции, чем слов, начинающихся с буквы «г». Но их труднее вспомнить, поскольку гораздо проще вызвать из памяти слова по первой букве, чем по третьей. Выше я уже говорила о всеобъемлющем влиянии памяти на все аспекты критического мышления. Это другой пример того, каким образом память может повлиять на принимаемые нами решения.
Ответ американца на второй вопрос зависит, скорее всего, от того, проживает он в городе или в сельской местности. Большинство горожан в Соединенных Штатах полагает, что библиотекарей в стране больше, чем фермеров. В конце концов, горожанин может за всю свою жизнь так и не встретить ни одного фермера, но наверняка знаком с несколькими библиотекарями, или хотя бы наслышан об их существовании. На самом деле в Соединенных Штатах фермеров гораздо больше, чем библиотекарей. Такой ответ скорее всего дали бы сельские жители. Это пример того, каким образом эвристика наглядности ведет к неправильному решению.
Многие жители больших городов ошибочно полагают, что убийства являются более распространенной причиной смерти, чем диабет. Причину этого нетрудно понять. Возьмите любую газету, посмотрите новости по телевизору, и вы наверняка получите сообщения хотя бы об одном убийстве в день. Несмотря на то, что вы можете быть знакомы с несколькими людьми, страдающими диабетом и в то же время не знать лично ни одну жертву убийства, вы постоянно слышите и читаете о жертвах, и потому вам начинает казаться, что их действительно много. Исследования показали, что люди, которые часто смотрят телевизионные программы, посвященные насилию и жестокости, в большей степени верят, что могут стать жертвой насилия, чем те, кто таких программ не смотрит (Gerbner, Grass, Morgan amp; Signorielli, 1980). Возможно, такая уверенность поддерживается тем, что примеры насилия и жестокости легче извлечь из памяти. Это открытие имеет важные следствия, поскольку можно предположить, каким образом люди, постоянно получающие подобную информацию из телепрограмм, будут голосовать по вопросам, связанным с уголовным законодательством, какие решения они примут при покупке домашних систем безопасности, оружия или будут ли они выходить на улицу вечером.
Эвристика наглядности проявляется во многих прикладных областях. Ее влияние можно объяснить на следующем примере. В медицинском тексте, автором которого является Гиффорд-Джонс, рассматривается сложная медицинская проблема: удалять ли яичники женщинам старше сорока лет при операции по резекции матки. Как и во всяком трудном решении, для каждой альтернативы имеются свои плюсы и минусы. Рассказывая о том, каким образом обычно принимаются подобные решения, Гиффорд-Джонс (Gilford-Jones, 1977) пишет:
Вспоминаю одну операцию, которую мы некоторое время тому назад проделали вместе с профессором гинекологии Гарвардского университета. Он был в философском расположении духа и пустился в рассуждения о тех «за» и «против», которые связаны с удалением яичников. «Очень часто мое решение об удалении зависит от того, что произошло у меня в последние несколько недель, - говорил он. - Если я видел, что какая-то больная умерла от рака придатков, я их удаляю. Но если мне достаточно долго не встречаются такие примеры, то я более склонен оставить придатки на месте» (р. 174-175).
Эвристика наглядности часто встречается и в других примерах из области медицины. Нередко педиатры, дети которых страдают от тяжелой аллергии, проявляют повышенную настороженность по отношению к возможным аллергическим реакциям своих пациентов. Это может быть хорошо, а может быть и плохо. Хороший врач обладает богатым опытом и обширным набором прецедентов и примеров, которые помогают ему ставить правильные диагнозы.
Предвзятость и стереотипы могут проявляться, в частности, и потому, что человеку свойственно использовать ту информацию, которая оказывается наиболее наглядной. Несмотря на то, что предрассудки и стереотипы были более подробно рассмотрены в главе 2, только сейчас становится особенно ясно, каким образом наглядность информации способствует их формированию и поддержке. Если представитель национального меньшинства обвиняется в отвратительном преступлении, то многие люди начнут с недоверием относиться к другим представителям того же меньшинства. Они забывают о тысячах честных и трудолюбивых людей, они просто не замечают их. Честные люди оказываются в тени одного преступника, который выступает на первый план.
Наглядность информации тщательно исследовалась психологами, поскольку она играет важную роль в принятии решений, зависящих от самых разных факторов. В эксперименте, проведенном Тверски и Канеманом (Tversky amp; Kahneman, 1974), группе студентов были предложены два арифметических примера:
8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 =?
или
1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 =?
Студентам колледжей отвели пять секунд на изучение - одним первой, другим второй строки. Их целью было дать приблизительный ответ, поскольку пяти секунд слишком мало, чтобы произвести вычисления. Те студенты, которым был предложен первый пример, начинающийся с больших чисел, дали средний ответ 2250. Те же, кто решал второй пример, начинающийся с меньших чисел, дали средний ответ 512. Правильный ответ 40 320. Таким образом, если пример начинался с больших чисел, то оценка произведения оказывалась больше, чем если он начинался с меньших чисел. Разница в расчетах между возрастающей и убывающей последовательностью демонстрирует, что суждение систематически смещается в сторону более наглядной информации.
Эвристика репрезентативности
Представьте себе мужчину в полосатом костюме, черной рубашке и белом галстуке, который подходит к вам и предлагает биться об заклад, упадет монета орлом или решкой (если вы внимательно читали главу 7, то наверняка припоминаете этого неприятного типа). Вы смотрите на него с глубоким сомнением. Он уверяет вас, что все очень просто. Он подбрасывает одну монету шесть раз. Вам надо угадать, каким образом распределятся выпадения орла или решки в шести случаях. Несмотря на то, что существует множество возможных последовательностей, вы решаете сосредоточиться на трех. Воспользуемся буквой «О» для обозначения орла, и буквой «Р» для обозначения решки. Итак, какую из трех последовательностей вы выберете?
О-Р-О-Р-Р-О
Р-Р-Р-О-О-О
О-Р-О-Р-О-Р
Скорее всего, вы, как и большинство людей, выберете первую, потому что она кажется больше похожей на случайное распределение орла и решки. Однако любая последовательность орла и решки для шести случаев является равновероятной. Этот пример демонстрирует уверенность в том, что результат случайного процесса должен непременно иметь вид случайного распределения. Поскольку мы обычно представляем себе случайность как процесс, лишенный закономерности, нам начинает казаться, что последовательность О-Р-О-Р-О-Р менее вероятна для шести бросков монеты, чем другая последовательность, которая выглядит более случайной. Тем не менее это неверно. (Что самое удивительное, последовательность О-О-О-О-О-О характеризуется той же вероятностью, что и О-Р-О-Р-О-Р.)
Разумеется, более вероятно, что при многократном бросании монеты выпадет примерно равное количество орлов и решек, а не одни решки или одни орлы, поскольку для получения таких результатов имеется больше возможных сочетаний. Например, для шести решек есть только одно возможное сочетание (Р-Р-Р-Р-Р-Р), тогда как для того, чтобы получить равное количество орлов и решек из шести бросков, имеется множество вариантов (например, Р-Р-Р-О-О-О, Р-О-Р-О-Р-О, О-Р-О-Р-О-Р и т. д.). Любая последовательность орлов и решек является равновероятной. Эта концепция также обсуждается в главе 7.
Для того чтобы прояснить понятие эвристики репрезентативности, попробуем рассмотреть еще один пример. Представьте себе, что вы получили письмо от старого знакомого, с которым не виделись много лет. Он с гордостью сообщает, что у него шестеро детей - три мальчика и три девочки. После того как вы пережили потрясение, пытаясь представить себе жизнь с шестью детьми, вы пробуете угадать последовательность их появления. Какая последовательность кажется вам более вероятной? (Д - «девочка», М - «мальчик».)
М-М-М-Д-Д-Д
или
М-Д-Д-М-Д-М
Если вы внимательно следили за ходом наших рассуждений, то понимаете, что даже если второй вариант кажется более похожим на случайный процесс, обе последовательности являются равновероятными.
Дата добавления: 2019-09-13; просмотров: 189; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!