Читать книгу - "Nudge. Архитектура выбора - Касс Санстейн"

Третье правило приблизительных величин носит длинное название «репрезентативность». Можно также именовать ее «эвристикой сходства». При ответе на вопрос, с какой вероятностью А относится к категории Б, люди, а именно автоматическая система, руководствуются тем, насколько А соответствует образу или стереотипу Б. Иначе говоря, в какой мере А «репрезентативно» Б. Как и две другие эвристики, данная используется потому, что часто работает. Двухметровый афроамериканец с большей вероятностью окажется профессиональным баскетболистом, чем еврейский юноша ростом 1 м 70 см. Такой вывод следует из наблюдения множества высоких чернокожих и почти полного отсутствия невысоких евреев среди игроков. Иногда стереотипы верны!

И снова вкрадываются отклонения, когда люди путают сходство и частоту. Рассмотрим известный пример с гипотетической женщиной по имени Линда. В ходе эксперимента испытуемым сообщали: «Линде 31. Она не замужем, по характеру прямолинейная, очень сообразительная. В университете изучала философию. В студенческие годы была озабочена проблемами дискриминации и социальной справедливости, а также участвовала в демонстрациях против ядерной энергетики». Затем людей просили разместить в порядке убывания вероятности восемь жизненных сценариев Линды. Самые популярные ответы: «сотрудница банка» и «сотрудница банка и активистка феминистского движения». Большинству казалось, что Линда с меньшей вероятностью будет просто работать в банке, чем трудиться там и одновременно участвовать в движении за права женщин.

Это очевидная логическая ошибка. Разумеется, два события не могут наступить с большей вероятностью, чем каждое из них по отдельности. Несомненно, Линда скорее будет банковской служащей, чем одновременно сотрудницей банка и феминисткой. Ведь все активистки движения за права женщин, работающие в банке, — банковские служащие. Ошибка произошла из-за использования эвристики репрезентативности. Описанию Линды гораздо лучше соответствует определение «сотрудница банка и активистка феминистского движения», чем просто «сотрудница банка». Стивен Гулд как-то отметил: «Я знаю [правильный ответ], но будто крошечный человечек в голове прыгает вверх-вниз и орет на меня: “Не может она быть просто банковской служащей, почитай описание!”» Человечек Гулда — автоматическая система в действии.

Использование эвристики репрезентативности может порождать серьезные заблуждения в оценке закономерностей повседневной жизни. Когда, например при подбрасывании монеты, результат непредсказуем, люди ожидают, что порядок орла и решки будет репрезентативным случайной последовательности. К сожалению, они не слишком точно представляют, что это такое. Когда мы наблюдаем результаты случайных процессов, то обычно отмечаем закономерности. Они кажутся значимыми, но фактически это дело случая. Можно подбросить монету трижды, увидеть три орла подряд и усмотреть закономерность. Но если много раз подкинуть монетку, то это уже не будет казаться чем-то необычным. Попробуйте и убедитесь. Для проверки Санстейн, написав этот абзац, подбросил цент трижды. Каждый раз выпадал орел. Ученый был в восторге. Хотя не следует так радоваться простой случайности.

Менее тривиальный пример привел психолог из Корнеллского университета Том Гилович. Он рассказал о жителях Лондона, переживших бомбардировку немецкими самолетами во время Второй мировой войны. Газеты опубликовали карты (рисунок 1.3) с местами попадания немецких снарядов «Фау-1» и «Фау-2» в центральный район города. Удары были сосредоточены вокруг Темзы и в северо-западной части столицы, из чего лондонцы сделали вывод, что снаряды был направлены с высокой точностью. Некоторые предположили, что в местах, не затронутых атакой, живут шпионы. Но люди ошибались. Немецкие летчики лишь целились в центр Лондона и полагались на волю случая. Подробный статистический анализ подтвердил произвольный характер попадания снарядов.