Книга. Думай медленно, решай быстро.. Думай медленно решай быстро Даниэль Канеман аст Москва 2014 isbn 9785170800537
 Скачать 2.92 Mb.
|
|
охотно готовы прийти на помощь люди, с которыми проводили собеседование. В отсутствие полезной новой информации байесовское решение состоит в том, чтобы придерживаться априорных вероятностей. Нисбетт и Борджида попросили две группы студентов просмотреть видео и оценить поведение двух человек. Первой группе описали только сам эксперимент, но не сообщили его результатов. Предсказания студентов этой группы отражали их убеждения относительно человеческой натуры и понимание ситуации. Как и можно было ожидать, испытуемые решили, что оба человека немедленно ринутся на помощь. Второй группе описали и сам эксперимент, и его результаты. Сравнение оценок двух групп отвечает на важный вопрос: извлекли ли испытуемые во второй группе урок из результатов исследования, серьезно повлиявший на их мышление? Ответ прост: нет. Предсказания испытуемых во второй группе были точно такими же, как у студентов, не знавших о статистических результ атах эксперимента. Несмотря на то, что им были известны априорные вероятности в группе, из которой отобрали двоих человек для видеозаписи, участники исследования остались при убеждении, что оба бросились на помощь пострадавшему незнакомцу. Преподавателей психологии выводы из этого эксперимента обескураживают. Рассказывая студентам о поведении людей в исследовании готовности помочь, мы ожидаем, что они узнают что-то новое, хотим изменить их восприятие поведения людей в определенной ситуации. В эксперименте Нисбетта и Борджиды эта цель не была достигнута, и нет оснований предполагать, что результаты сильно изменились бы, выбери они другой удивительный психологический эксперимент. Впоследствии они сообщили о сходных результатах рассказов о другом эксперименте, где под влиянием мягкого социального давления группы испытуемые соглашались перенести весьма болезненные удары электрошока. У студентов не возникало новой оценки влияния социальной обстановки, и ничего важного из результатов эксперимента они не извлекли. Их оценки своего поведения или поведения случайно выбранных незнакомцев показывают, что испытуемые не изменили взгляд на собственную реакцию. По мнению Нисбетта и Борджиды, студенты «стараются незаметно освободить себя» – а также друзей и знакомых – от выводов из удивительных для них экспериментов. И все же преподавателям психологии не стоит отчаиваться, потому что Нисбетт и Борджида обнаружили, как заставить студентов понять смысл эксперимента о готовности помочь. Группе испытуемых рассказали об эксперименте, но не о его результатах. Студентам показали видеозаписи, объяснили, что двое интервьюируемых не помогли незнакомцу, а затем попросили угадать общие результаты. Как ни странно, оценки оказались очень точными. Чтобы студенты усвоили любую неизвестную им дотоле информацию из области психологии, их нужно удивить. Но чем? Нисбетт и Борджида обнаружили, что удивительные статистические факты ничему не учат. Однако удивительные отдельные случаи – например, двое приятных людей, не пришедших на помощь в беде, – подталкивали студентов к немедленному обобщению и выводу, что помогать труднее, чем представляется. Нисбетт и Борджида описывают результаты своих исследований одной емкой фразой: «Нежелание участников выводить частное из общего сравнимо лишь с их готовностью выводить общее из частного». Это – чрезвычайно важное заключение. Поразительные статистические факты человеческого поведения часто впечатляют, ими хочется поделиться с друзьями, но понимание мира при этом необязательно меняется. Понять, научились ли вы психологии, можно по тому, изменилось ли ваше понимание встречающихся вам ситуаций, а не по тому, усвоили ли вы новый факт. Наши размышления о статистике и наши размышления об отдельных случаях разделяет громадная пропасть. Статистические результаты с каузальной интерпретацией влияют на нас сильнее некаузальной информации. Но даже убедительная каузальная статистика не изменит давние убеждения или мнения, основанные на личном опыте. Удивительные отдельные случаи, напротив, оказывают сильное влияние и гораздо более эффективны для преподавания психологии, потому что несоответствие необходимо разрешить и включить в каузальную историю. Именно поэтому в данной книге приведены вопросы, адресованные лично читателю. Вы легче научитесь чему-то, удивившись собственному поведению, чем услышав удивительную информацию о людях вообще. Разговоры о причинах и статистике «Нельзя считать, что они извлекут урок из обычной статистики. Давайте продемонстрируем им один-два типичных отдельных случая, чтобы повлиять на их Систему 1». «Эту статистическую информацию не проигнорируют. Наоборот, она поспособствует созданию стереотипа». 17 Регрессия к среднему Одно из самых впечатляющих озарений в моей карьере случилось, когда я преподавал инструкторам израильских ВВС психологию эффективного обучения. Я объяснял им важный принцип отработки навыков: поощрение за улучшение результатов работает эффективнее, чем наказание за ошибки. Это предположение много раз подтверждено исследованиями на голубях, крысах, других животных и людях. Выслушав мои воодушевленные объяснения, один из самых опытных инструкторов в группе поднял руку и произнес в ответ собственную речь. Сначала он согласился, что, возможно, птицам поощрения и помогают, но отказался признавать, что похвала действует на курсантов. Он сказал так: «Я неоднократно хвалил курсантов за чистое исполнение фигуры высшего пилотажа. Во время следующей попытки исполнения той же фигуры они справляются хуже. А когда я ругаю их за плохое исполнение, то обычно в следующий раз у них выходит лучше. Так что, пожалуйста, не рассказывайте нам, что поощрение работает, а наказание – нет, потому что все как раз наоборот». Внезапно, в радостный момент озарения, я по-новому увидел статистический принцип, который многие годы преподавал. Инструктор был прав – и в то же время совершенно неправ! Он проницательно заметил, что за случаями, когда он хвалил исполнение маневра, с большой вероятностью следовали разочарования, а за наказаниями – улучшения. Однако сделанный им вывод об эффективности поощрения и наказания оказался совершенно неверным. Инструктор наблюдал эффект регрессии к среднему, возникающий из-за случайных колебаний в качестве исполнения. Естественно, хвалили только тех, кто выполнял маневры намного лучше среднего. Но, вероятно, курсанту на этой попытке просто повезло, и, таким образом, следующая попытка была бы хуже независимо от того, похвалили его или нет. И наоборот: инструктор ругал курсанта, если тот выполнял задание необычно плохо, и потому сделал бы следующую попытку лучше, независимо от действий инструктора. Получилось, что н еизбежным колебаниям случайного процесса дали каузальную интерпретацию. Мне нужно было ответить, но лекцию по алгебре предсказаний вряд ли бы восприняли с энтузиазмом. Я взял мелок, нарисовал на полу цель, попросил каждого из присутствующих стать к ней спиной и, не глядя, бросить подряд две монеты. Мы измерили расстояния до цели и записали на доске оба результата для каждого испытуемого, а затем выстроили их по порядку, от худшей до лучшей первой попытки. Выяснилось, что большинство (но не все) из тех, у кого результаты первой попытки были лучшие, на второй попытке справлялись хуже, а у тех, кто плохо справился в первый раз, в следующий, как правило, получалось лучше. Я указал инструкторам на то, что написанное на доске совпадало с услышанным относительно последовательного выполнения фигур высшего пилотажа: за плохими результатами следовало улучшение, а за хорошими – ухудшение, без всякой похвалы или наказания. В тот день обнаружилось, что ле тчики-инструкторы попали в ловушку зависимости от обстоятельств: ругая курсантов за плохие результаты, они, казалось, добивались улучшения, однако в действительности наказание не давало никакого эффекта. В этом они были не одиноки. В сущности, одна из особенностей человеческой природы заключается в неожиданной реакции при столкновении с жизнью. Мы хвалим других за добрые дела и ругаем за промахи, а с точки зрения статистики нас наказывают за хорошее и поощряют за плохое. Талант и удача Несколько лет назад Джон Брокман, редактор онлайн-журнала Edge, попросил ученых рассказать об их любимых уравнениях. Я предложил такие: успех = талант + удача большой успех = чуть больше таланта + много удачи Неудивительная мысль о том, что удача часто помогает добиться успеха, представляет в неожиданном свете результаты первых двух дней турнира по гольфу. Чтобы не усложня ть, предположим, что в оба дня средний показатель был пар 72. Мы сосредоточимся на игроке, который первый день прошел очень хорошо, завершив его со счетом 66. О чем говорит такой великолепный результат? Первый вывод: этот гольфист талантливее среднего участника турнира. Формула успеха предполагает возможность и другого вывода: у игрока был более удачный день, чем у других участников. Если вы согласны с тем, что и талант, и удача – часть успеха, то заключение о том, что игроку повезло, так же обоснованно, как и заключение о таланте. Аналогично, рассматривая гольфиста, который набрал на 5 очков больше пара, есть причины сделать вывод, что он – довольно слабый игрок и у него был плохой день. Конечно, вы не знаете ни того ни другого наверняка. Вполне возможно, что игрок, набравший 77 очков, в действительности очень талантлив, но у него выдался совершенно ужасный день. Хотя следующие выводы из счета по окончании первого дня неокончательны, они вполне правдоподобны и ча ще всего будут верными. результат лучше среднего в 1-й день = талант выше среднего + удача в 1-й день и результат хуже среднего в 1-й день = талант меньше среднего + неудача в 1-й день Теперь предположим, что вам известен результат гольфиста в первый день, и требуется предсказать его на второй. Вы ожидаете, что уровень таланта останется тем же, так что лучшее, что можно предположить для первого гольфиста, – «лучше среднего», а для второго – «хуже среднего». Удача, конечно, другое дело. Поскольку невозможно предсказать везение гольфистов во второй – да и в любой другой – день, лучший вариант: предположить, что оно будет средним, без особенностей. Это означает, что, в отсутствие другой информации, не стоит в своих догадках относительно второго дня повторять результаты игроков в первый день. Можно сказать лишь следующее: • Гольфист, успешно сыгравший в первый д ень, вероятно, на второй день тоже сыграет успешно, но не так хорошо, поскольку необычное везение вряд ли сохранится. • Гольфист, сыгравший плохо в первый день, скорее всего, и во второй день сыграет хуже среднего, но лучше по сравнению с предыдущим результатом, поскольку его вероятное невезение должно прекратиться. Также ожидается, что разница между двумя гольфистами на второй день уменьшится, хотя надежнее всего предположить, что первый все равно сыграет лучше второго. Мои студенты всегда удивляются тому, что лучшие предсказания результатов второго дня – более скромные и близкие к среднему, чем те результаты, на которых предсказания основаны. Именно поэтому такая модель называется регрессией к среднему. Чем выше исходные данные, тем сильнее ожидаемое сокращение, поскольку чрезвычайно хороший результат предполагает очень счастливый день. Регрессивное предсказание разумно, но его точность не гарантируется. Некоторые гольфисты, набравшие 66 в первый день, во второй справятся еще лучше, если им повезет еще больше. Большинство игроков справятся хуже, поскольку их удача уже не будет выше средней. Теперь давайте взглянем в прошлое. Отсортируйте игроков по результатам второго дня и посмотрите на их результаты в первый день: обнаружится точно такая же регрессия к среднему. Лучшим гольфистам второго дня, вероятнее всего, сопутствовала удача, и надежнее всего предположить, что в первый день им везло меньше и их результат был хуже. Тот факт, что регрессия наблюдается и при попытках предсказать более раннее событие по более позднему, должен убедить вас в том, что у нее нет каузального объяснения. Эффекты регрессии встречаются везде, а вместе с ними – и ошибочные объяснения их причин. Известный пример – «проклятие Sports Illustrated». Утверждают, что спортсмен, чей портрет опубликован на обложке журнала, обречен на плохие результаты в следующем сезоне. В качестве пр ичины часто называют излишнюю самоуверенность и боязнь не соответствовать ожиданиям, однако существует и более простое объяснение. Спортсмен попадает на обложку Sports Illustrated в том случае, если он добился исключительных результатов в предыдущем сезоне, в том числе, вероятно, и при помощи удачи – а она непостоянна. По странному совпадению, когда мы с Амосом писали об интуитивных предсказаниях, я смотрел зимние Олимпийские игры – соревнования мужчин по прыжкам на лыжах с трамплина. У каждого участника есть две попытки, которые объединяются в окончательный результат. Я с удивлением слушал заявления комментатора во время подготовки ко второму прыжку: «Норвежец отлично выполнил первый прыжок, теперь спортсмен напряжен, постарается защитить свою позицию и, вероятнее всего, прыгнет хуже» или «Шведский спортсмен плохо выполнил первый прыжок, он знает, что ему нечего терять, будет расслаблен, и это поможет ему прыгнуть лучше». Комментатор заметил регрессию к средн ему и придумал совершенно безосновательные объяснения, которые тем не менее вполне могли соответствовать действительности. Если бы мы измерили пульс спортсменов перед каждым прыжком, то, возможно, обнаружили бы, что они более расслаблены после первой неудачи. Или не обнаружили бы. Важно помнить о том, что не следует искать объяснений изменению результатов между двумя попытками. Это – математически неизбежное следствие того факта, что на исход первого прыжка влияла удача. История не слишком удовлетворительная – нам всем больше понравилось бы каузальное объяснение, – но другой нет. Понимание регрессии к среднему Независимо от того, не замечают ли его или неправильно объясняют, феномен регрессии чужд человеческому разуму. Регрессию впервые опознали и поняли на двести лет позже, чем теорию гравитации и дифференциальное исчисление. Более того, для объяснения регрессии потребовался один из лучших британских умов XIX века. Впервые это явление описал сэр Фрэнсис Гальтон, троюродный брат Чарльза Дарвина, обладавший поистине энциклопедическими знаниями. В статье под названием «Регрессия к среднему при наследовании», опубликованной в 1886 году, он сообщил об измерениях нескольких последовательных поколений семян и о сравнении роста детей с ростом их родителей. О семенах он пишет так: «Исследования дали интересный результат, и на их основании 9 февраля 1877 года я прочитал лекцию в Королевской ассоциации. Эксперименты показали, что потомство не походило на родителей размером, но всегда оказывалось более заурядным, то есть меньше крупных родителей или больше мелких… Эксперименты показали также, что в среднем регрессия потомства прямо пропорциональна отклонению родителей от среднего». Гальтон, очевидно, ожидал, что ученая аудитория в Королевской ассоциации, старейшей независимой исследовательской организации мира, так же удивится его «интересным ре зультатам», как и он сам. Но самое интересное состоит в том, что его удивила обычная статистическая закономерность. Регрессия распространена повсеместно, но мы ее не узнаём. Она прячется на виду. За несколько лет, с помощью выдающихся статистиков того времени, Гальтон проделал путь от открытия наследственной регрессии размеров до более широкого понимания того, что регрессия неизбежно возникает при неполной корреляции между двумя величинами. Среди препятствий, которые пришлось преодолеть исследователю, оказалась и проблема измерения регрессии между величинами, выражающимися в разных единицах: например, весом и умением играть на пианино. Их измеряют, беря в качестве эталона для сравнения все население. Представьте, что у 100 детей из всех классов начальной школы измерили вес и умение играть и расположили результаты по порядку, от максимальной до минимальной величины каждого показателя. Если |