Макс Базерман: Преодоление стереотипов мышления в оценочных суждениях

Введение

Люди совершают множество систематических и предсказуемых ошибок. Предсказуемость этих ошибок означает, что если мы однажды их обнаружили, то можем научиться их избегать. В настоящей публикации рассмотрены ошибки, которые постоянно допускают даже самые умные люди. Мы предлагаем вопросы, которые позволят вам изучить свои способности в решении проблем и узнать, насколько ваши оценочные суждения сравнимы с оценочными суждениями других. Серия вопросов показывает предсказуемых отклонений, из-за которых руководители с завидным постоянством выносят оценочные суждения, противоречащие здравому смыслу.

Для начала ответьте на два вопроса:

Вопрос 1. Журнал «Fortune» внёс в список 500 крупнейших фирм США следующие 10 корпораций (на основании их доходов от продаж за 1999 год):

1. Группа A: «KFC», «American Airlines», «Hershey Foods», «Barnes and Noble», «Texas Instruments».
2. Группа В: «SBC Communications», «McKesson», «Ingram Micro», «United Technologies», «Utilicorp United».

Какая группа (А или В) имела наибольшие доходы от общих продаж?

Вопрос 2. Лучший студент последнего семестра в классе МВА пишет стихи и довольно застенчив; он невысокого роста. Какова была специализация этого студента на последнем курсе: (А) изучение Китая или (В) психология?

Большинство респондентов выбирает ответ А. Если же вы ответили В, вы в меньшинстве. В данном случае, однако, меньшинство даёт правильный ответ. Все корпорации в группе В были включены журналом «Fortune» в сотню лучших, в то время как ни одна из корпораций в группе А не имела таких же больших объёмов продаж. На самом деле общие продажи в группе В более чем в восемь раз превышали общие продажи в группе А.

Студент, упомянутый во втором вопросе, в действительности специализировался на психологии, но более важно то, что выбор психологии в качестве специализации студента представляет собой более рациональный ответ при наличии ограниченной информации.

Первый вопрос иллюстрирует эвристику доступности. Здесь группа А состоит из потребительских компаний, тогда как в группу В входят компании, менее известные потребителям. Поскольку большинство из нас прежде всего знакомы с потребительскими компаниями, нежели с конгломератами, нам легче представить их размеры. Если бы мы догадывались о своей ошибке, вызванной эвристикой доступности, мы бы осознали наш характерный подход к этой информации и привели бы свои оценочные суждения в соответствие с ним либо по меньшей мере высказали бы их в форме вопроса.

Обычно мы вспоминаем частые события намного легче, чем нечастые, вспоминаем вероятные события намного легче, чем невероятные. В итоге мы используем эвристику доступности для оценки вероятности события. Неправильное использование эвристики доступности может привести к систематическим ошибкам в оценочных суждениях. Мы слишком легко допускаем, что наши воспоминания по-настоящему характеризуют большую часть реальных событий; однако в действительности мы не имеем об этих событиях никакого представления.

Второй вопрос иллюстрирует эвристику репрезентативности. Читатель, ответивший, что студент изучал Китай, вероятно, не обратил внимания на релевантную информацию, основанную на пропорциях, а именно: на вероятное соотношение студентов, специализирующихся на изучении Китая, и студентов, специализирующихся на психологии, среди студентов, обучаемых по программе МВА. Когда людей просят повторно ответить на этот вопрос в данном контексте, большинство из них признают, что относительно небольшое число студентов-соискателей диплома МВА специализируется на изучении Китая, и отвечают иначе — студент специализируется на психологии. Этот пример подчёркивает то, что логические рассуждения, основанные на пропорциях, зачастую подавляются количественными суждениями, вытекающими из доступной описательной информации.

Оба этих вопроса показывают, как легко прийти к ложным заключениям, когда мы слишком сильно полагаемся на когнитивную эвристику. Изложенные далее отклонения в оценочных суждениях касаются каждого из нас. Выявив эти отклонения, вы улучшите качество своих решений.

Отклонение 1. Легкость воспоминания (основанная на яркости и свежести)

Вопрос 3. Какие из причин, представленных в следующих списках, были причинами большинства случаев преждевременной смерти в США в 2006 году?

1. A. Курение, ожирение, недостаточная физическая активность и алкоголь.
2. B. Рак, сердечные заболевания и автокатастрофы.

Большинство людей считают серьёзными заболевания в списке В и выбирают этот список. На самом же деле три главные причины преждевременной смерти в США приведены в списке А. Для сравнения: автокатастрофы занимают лишь восьмое место в списке «преждевременных убийц», а рак и сердечные заболевания даже ещё ниже в этом списке. Популярность ярких историй в средствах массовой информации приводит к ошибочности мнений о том, как часто происходят те или иные события. В итоге мы склонны недооценивать вероятность преждевременной смерти от курения, потребления алкоголя или переедания, из-за чего часто упускаем возможности сократить эти риски, принимая превентивные меры.

Тверский и Канеман (Tversky and Kahneman) утверждали, что, когда человек судит о частоте, с которой происходит то или иное событие, на основе частных случаев, событие, примеры которого вспоминаются легче, будет казаться более частым, чем событие, происходящее так же часто, но примеры которого вспоминаются не так легко.

Руководители, оценивающие результативность работы, часто оказываются жертвами эвристики доступности. Яркие примеры поведения работника (позитивные или негативные) будут извлечены из памяти намного легче, они будут казаться более многочисленными, нежели рядовые случаи, и поэтому при оценке результативности этого работника им будет придаваться больший вес. Свежесть событий — тоже немаловажный фактор: продуктивность работника за три последних месяца часто кажется руководителям более весомой, чем его продуктивность за предыдущие девять месяцев оцениваемого периода.

Из-за нашей восприимчивости к яркости и свежести информации мы в особенности склонны переоценивать маловероятные события. Например, если мы своими глазами видели горящий дом, наша оценка вероятности таких несчастных случаев скорее будет выше, чем если бы мы просто прочитали о пожаре в местной газете; наше непосредственное наблюдение этого события делает его более очевидным для нас.

Отклонение 2. Предполагаемые ассоциативные связи

Оценивая вероятность двух событий, происходящих одновременно, люди часто становятся жертвами заблуждения, связанного с доступностью информации.

Например, как бы вы ответили на следующие два вопроса:

1. Связано ли употребление марихуаны с правонарушениями?
2. Являются ли пары, вступившие в брак до достижения 25 лет, семьями с большим количеством детей?

Оценивая вопрос о марихуане, большинство людей обычно пытаются вспомнить нескольких правонарушителей, употребляющих марихуану, и либо допускают, либо не допускают корреляцию, основанную на доступности таких фактов, воспроизводимых в уме. Однако надлежащий анализ потребует от вас вспомнить четыре группы людей: тех, кто потребляет марихуану и является правонарушителями; тех, кто потребляет марихуану и не является правонарушителями; правонарушителей, которые не потребляют марихуану; и лиц, не являющихся правонарушителями и не употребляющих марихуану. Подобный анализ применяется и к вопросу о браке. Адекватный анализ должен включать четыре группы: пары, вступившие в брак молодыми, у которых много детей; пары, вступившие в брак молодыми, у которых мало детей; пары, вступившие в брак в старшем возрасте, у которых много детей; и пары, вступившие в брак в старшем возрасте, у которых мало детей.

Всегда существуют четыре различные ситуации, которые необходимо учитывать, оценивая связи между двумя дихотомическими событиями. Однако в процессе каждодневного принятия решений мы обычно пренебрегаем этим научно обоснованным фактом.

Когда вероятность того, что два события произойдут одновременно, оценивается наличием в нашей памяти примеров таких одновременных событий, мы обычно определяем неуместно высокую вероятность того, что эти два события совпадут снова. Таким образом, если мы знаем много примеров тех, кто употребляет марихуану и является правонарушителями, мы предположим, что употребление марихуаны связано с правонарушениями. Точно так же, если мы знаем много пар, вступивших в брак в молодом возрасте и имеющих много детей, мы предположим, что эта тенденция более распространена, чем это может быть в действительности.

Отклонение 3. Нечувствительность к размерам выборки

Вопрос 4. Город обслуживают два родильных дома. В большем по размерам родильном доме каждый день рождается около 45 детей, а в меньшем — около 15. Как вы знаете, около 50% всех новорождённых — мальчики. Однако точное процентное соотношение мальчиков и девочек каждый день иное. Иногда мальчиков рождается более 50%, иногда менее. За один год в каждом родильном доме были дни, когда более 60% новорождённых были мальчики. В каком родильном доме, по вашему мнению, в эти дни рождалось больше мальчиков?

1. A. Больший родильный дом.
2. B. Меньший родильный дом.
3. C. Одинаково (разница не более 5%).

Большинство людей выбирает ответ С, думая, что и в том, и в другом родильном доме в дни, когда 60% и более новорождённых — мальчики, рождается одинаковое количество мальчиков. Похоже, что люди думают о том, насколько это необычно, что 60% случайных событий происходит в определённом направлении. Наоборот, простая статистика говорит нам, что рождение 60% мальчиков в меньшем по размерам родильном доме более вероятно, нежели в родильном доме большего размера. Заинтересованный читатель может проверить этот факт в литературе, посвящённой статистике. Однако такой эффект можно легко понять. Подумайте о том, что более вероятно при подбрасывании монеты: то, что орел выпадет в 6 случаях из 10, или то, что орел выпадет в 6 тысячах случаев из 10 тысяч. 6 из 10 не так уж не обычно, а вот 6 тысяч из 10 тысяч — это очень необычно. Ожидаемое количество дней, в которые среди новорождённых более 60% мальчики, в три раза больше в родильном доме, меньшем по размерам, в то время как вероятность того, что показатели в большем родильном доме будут отклоняться от средних значений, меньше. Однако большинство людей оценивают, что такая вероятность будет одинаковой в обоих родильных домах, игнорируя при этом их размеры.

Отвечая на вопросы, связанные с различными выборками, люди часто используют эвристику репрезентативности. К примеру, они думают о том, насколько репрезентативно будет то, что в случайном событии 60% из новорождённых будут мальчиками. В итоге люди игнорируют вопрос о размерах выборки, который является крайне важным для того, чтобы получить правильный ответ. Посмотрите на применение этого отклонения в рекламных стратегиях. Эксперты-исследователи рынка понимают, что выборка значительных размеров будет более точной, чем маленькая выборка, но они используют ошибки потребителей в интересах своих клиентов, говоря, например: «Четыре из пяти опрошенных дантистов рекомендуют своим пациентам жевательную резинку без сахара». Без упоминания точного количества опрошенных дантистов, результаты будут бессмысленными. Если были опрошены лишь 5 или 10 дантистов, то утверждение не может быть обобщённым и касающимся всех дантистов.

Отклонение 4. Обманчивость совпадений

Вопрос 5. Линде 31 год, она незамужняя, искренняя и умная женщина. Она изучала философию. В студенческие годы она очень интересовалась вопросами дискриминации и социальной справедливости, и принимала участие в антивоенных демонстрациях. Расставьте следующие восемь описаний по порядку в зависимости от того, какие из них более вероятно описывают Линду:

1. A. Линда — учитель средней школы.
2. B. Линда работает в книжном магазине и берёт уроки по йоге.
3. C. Линда — активист феминистского движения.
4. D. Линда — социальный работник в сфере психиатрии.
5. E. Линда — член Лиги женщин-избирателей.
6. F. Линда — банковский кассир.
7. G. Линда — страховой агент.
8. H. Линда — банковский кассир и активист феминистского движения.

Посмотрите, как вы разместили описания под буквами С, F и Н. Большинство людей ставят ответ С как более вероятный, чем Н, а Н как более вероятный, чем F. Они обосновывают это тем, что порядок C-H-F отображает ту степень, до которой описания представляют краткое описание Линды. Тверский и Канеман создали описание Линды таким, чтобы оно было репрезентативно для активной феминистки и нерепрезентативно для банковского кассира. Вспомните из эвристики репрезентативности о том, что люди делают оценочные суждения в соответствии с той степенью, в какой определённое описание соответствует более широкой категории, хранящейся в их памяти. Описание Линды более репрезентативно для феминистки, чем для банковского кассира-феминистки, и более репрезентативно для банковского кассира-феминистки, чем для банковского кассира. Таким образом, эвристика репрезентативности точно предсказывает, что большинство людей расставят ответы в таком порядке — C-H-F.

Один из простейших и наиболее фундаментальных качественных законов вероятности заключается в том, что подмножество (например, быть банковским кассиром и феминисткой) не может быть более вероятным, чем большее множество, полностью включающее подмножество (например, быть банковским кассиром). Говоря языком статистики, широкое множество «Линда — банковский кассир» должно оцениваться по меньшей мере таким же вероятным (если не более вероятным), как подмножество «Линда — банковский кассир и активист феминистского движения». Несмотря на это, существует некоторый шанс (хотя и маленький), что Линда является банковским кассиром, но не феминисткой. Основанная на такой логике разумная оценка восьми описаний закончится тем, что ответ F будет расценен как более вероятный, чем ответ Н.

Отклонение 5. Недостаточная корректировка «якоря»

Вопрос 6. Новая компания недавно выпустила свои первые акции, став открытым акционерным обществом. При открытии торгов акции продавались по цене $ 20. Ближайший конкурент компании стал открытой акционерной компанией год назад также при цене $ 20 за акцию. Сейчас одна акция конкурента стоит $ 100. Сколько будут стоить акции новой компании год спустя?

Повлияло ли на ваш ответ повышение цены акций другой компании? Большинство людей подвержены влиянию такой информации, не имеющей никакого отношения к делу. Как бы вы повторно ответили на этот вопрос, если бы курс акций другой компании сейчас составлял всего $ 10. В среднем люди оценивают будущее новой компании, когда курс акций другой компании на этот момент составляет $ 100, выше, чем если бы этот курс был $ 10 за акцию. Почему? Исследования выявили, что люди дают оценки, отталкиваясь от первоначального «якоря», в зависимости от того, какой информацией обладают, а затем корректируют её для того, чтобы дать окончательный ответ. Слович и Лихтенштейн (Slovic and Lichtenstein) привели неопровержимое доказательство того, что отталкивания от «якорей» обычно недостаточно для того, чтобы свести на нет влияние «якоря». Во всех случаях ответы склоняются в сторону первоначального «якоря», даже если он никакого отношения к делу не имеют. При различных точках отсчёта даются различные ответы.

Тверский и Канеман привели систематическое эмпирическое доказательство эффекта «якоря». В одном из исследований его участников попросили оценить процент африканских стран, входящих в ООН. Каждому участнику в качестве точки отсчёта дали случайно выбранное число (оно выбиралось при помощи рулетки, за которой наблюдали участники). Участников попросили сказать, больше или меньше этого случайного числа число африканских стран, а затем они должны были дать свой ответ. Оказалось, что случайные числа, выбранные с помощью рулетки, оказывали существенное влияние на оценки. К примеру, те, кто в качестве точки отсчёта получил числа «10» и «65», в среднем говорили: «25 стран» и «45 стран» соответственно. Таким образом, хотя участники и знали о том, что «якорь» был случайным и не имел никакого отношения к вопросу, он оказывал значительное влияние на их оценочные суждения.

В повседневной жизни встречается множество примеров феномена эффекта «якоря» и корректировки. Например:

1. В сфере образования успехи учеников отслеживает школьная система, позволяющая распределить их по группам в зависимости от уровня успеваемости в раннем возрасте.
2. Мы все становимся жертвой «синдрома первого впечатления», когда видим кого-либо в первый раз. Зачастую мы придаём очень большое значение первому впечатлению, в результате чего не можем позднее скорректировать наше мнение надлежащим образом.

Отклонение 6. Конъюнктивные и дизъюнктивные события

Вопрос 7. Какое событие из нижеперечисленных наиболее вероятно? Какое занимает второе место по степени вероятности?

1. A. Вытащить красный шарик из сумки, в которой 50% красных шариков и 50% белых.
2. B. Вытащить красный шарик семь раз подряд (при том что перед вытаскиванием нового шарика вытащенный шарик кладётся обратно) из сумки, на 90% наполненной красными шариками и на 10% — белыми.
3. C. Вытащить хотя бы один красный шарик за семь попыток (при том что перед вытаскиванием нового шарика вытащенный шарик кладётся обратно) из сумки, на 10% наполненной красными шариками и на 90% — белыми.

Наиболее распространённый ответ — В-А-С. Интересно то, что правильный порядок вероятности — С (52%), А (50%), В (48%) — полностью противоположен наиболее распространённым интуитивным ответам. Этот результат иллюстрирует обычное отклонение в оценочных суждениях, ведущее к переоценке вероятности конъюнктивных событий или событий, которые должны случиться в связи друг с другом, а также к недооценке вероятности дизъюнктивных событий или событий, которые случаются независимо друг от друга. Таким образом, когда множественные события все должны случиться (вопрос В), мы переоцениваем действительную вероятность, тогда как в случае, когда должно произойти одно из многих событий (вопрос С), мы действительную вероятность недооцениваем.

Тверский и Канеман объясняют такой эффект эвристикой корректировки «якоря». Они утверждают, что вероятность любого одного события (например, вытаскивания одного красного шарика) даёт естественный «якорь» для оценочного суждения вероятности всех событий. Поскольку корректировка, отталкивающаяся от «якоря», обычно является недостаточной, осознаваемая вероятность выбора ответа В находится несправедливо близко к 90%, тогда как осознаваемая вероятность выбора ответа С находится несправедливо близко к 10%.

Выводы

Всякий раз, когда мы пытаемся проанализировать вероятности (например, того, что проект будет завершён вовремя) или дать оценки (например, какую зарплату предложить), мы проявляем склонность к поиску исходного «якоря», который зачастую сильно влияет на наши процессы принятия решений. Наш опыт определения таких цифр научил нас, что стартовать от чего-либо легче, чем стартовать с нуля. Однако мы постоянно излишне полагаемся на такие «якоря» и редко задаёмся вопросом, насколько они обоснованны и подходят ли они в данной ситуации. Нам зачастую не удаётся даже осознать, что эта эвристика воздействует на наши оценочные суждения. Таким образом, ключ к улучшенному оценочному суждению в том, чтобы научиться различать надлежащее и ненадлежащее использование эвристики. Мы предложили вам базис, который необходимо усвоить, чтобы проводить такие различия.