Чтение онлайн

Не секрет, что человеческий мозг не просто машина для вычисления. Это сложная система, познающая окружающую среду и приспосабливающаяся к ней путем выработки разнообразных упрощающих правил. Практически все эти правила приносят правду в жертву простоте, а многие даже противоречат друг другу. Те, что не вполне обоснованны, но, тем не менее, полезны на практике, называются эвристикой. А те из них, что явно противоречат здравому смыслу, называются заблуждениями.

Если мы все же надеемся использовать человеческий разум в качестве инструмента измерения, то должны придумать, как усилить присущие ему преимущества и в то же время нейтрализовать погрешности. Последствия излишней самоуверенности экспертов устраняет калибровка вероятностей; другие характерные для людских суждений виды систематических ошибок и искажений устраняют специальные методы, особенно эффективные, когда необходимо высказать много мнений по аналогичным вопросам. Примерами могут служить оценка затрат на реализацию новых проектов по информационным технологиям, определение рыночного потенциала новых продуктов либо аттестация работников. Только человеческие суждения позволяют учесть все качественные факторы при проведении этих измерений, однако людям всегда нужна помощь.

Хомо абсурдус: странные мотивы наших решений

Упомянутые в главе 8 отклонения — лишь отдельные разновидности ошибок измерения. Отклонения связаны с погрешностями наблюдения, возникающими при проведении случайной выборки или управляемого эксперимента. Но когда измерение пытаются осуществить с привлечением экспертов-оценщиков, то возникает другая проблема — проблема когнитивного искажения. Мы уже видели пример такого искажения, когда говорили о присущей экспертам излишней самоуверенности, но есть и другие — некоторые из них перечислены ниже.

• Зацикленность. Это когнитивное искажение, уже обсуждавшееся в главе 5 по калибровке, но заслуживающее более детального рассмотрения. Оказывается, что если просто думать о какой-то цифре, пусть и не имеющей отношения к вопросу, то это может повлиять на ваш ответ. В одном эксперименте Амос Тверски и лауреат Нобелевской премии по экономике 2002 г. Дэниел Канеман спросили у испытуемых, какой процент стран — членов ООН составляют африканские государства. Одну группу респондентов спросили, превышает ли этот показатель 10 %, а вторую — 65 %. И тем и другим сообщили, что число, предложенное в вопросе, было выбрано наугад (хотя на самом деле это было не так). Затем каждую группу попросили дать свой ответ. Представители первой (10 %) в среднем дали ответ 25 %, а члены второй группы (65 %) — 45 %. Несмотря на уверенность респондентов в случайности предложенных им значений, эти числа все же повлияли на ответы. В своем более позднем эксперименте Канеман показал, что число, на котором зацикливаются участники, может не иметь к делу вообще никакого отношения. Он попросил каждого испытуемого написать на бумаге четыре последние цифры номера своего полиса социального страхования, а затем оценить количество врачей в Нью-Йорке. Как ни странно, Канеман обнаружил корреляцию в 0,4 между оценкой числа врачей и цифрами полиса социального страхования. Эта корреляция была умеренной, но намного превышала объясняемую чистой случайностью.

• Эффекты ореола. Если люди сначала замечают некий факт, который настраивает их за или против какого-то варианта решения, то, получив в дальнейшем новую информацию, каким бы ни было ее содержание, они обычно воспринимают ее как аргумент в пользу сделанного ими первого заключения. Например, если при первом контакте у вас сразу же сложилось положительное мнение о человеке, то вы, скорее всего, истолкуете в позитивном свете и любые новые сведения, которые получите о нем позже (эффект ореола святости). А в случае отрицательного впечатления истолкуете эти сведения негативно (эффект дурной славы). Подобные эффекты возникают даже тогда, когда первоначальное ощущение, казалось бы, не должно влиять на оценки, сделанные впоследствии. В эксперименте, проведенном Робертом Капланом из Университета штата Сан-Диего, привлекательная внешность авторов статей заставляла рецензентов давать об их работах лучшие отзывы[41]. Испытуемых просили оценить статьи, написанные студентами, причем к каждому экземпляру прилагалась фотография автора. Присвоенные работам оценки сильно коррелировали с баллами внешней привлекательности, определенными особой группой экспертов. Интересно, что всем испытуемым предложили на рецензию статью, написанную одним и тем же человеком, но с приложением разных фотографий.

• Стадный эффект, или эффект группового давления. Оказывается, что если вы хотите выяснить мнение экспертов, то лучше опрашивать их по отдельности, а не всех вместе, поскольку в последнем случае возникает дополнительная погрешность. В 1951 г. психолог Соломон Эш предложил группе испытуемых (студентов) проверить их зрение (см. рис. 12.1). Когда он спрашивал каждого в отдельности, длина какой линии ближе всего к контрольному отрезку, то правильный выбор (отрезок С) сделали 99 % испытуемых. Одновременно Эш провел опыт: в комнате находились несколько человек, и каждого из них по очереди просили сделать этот выбор. Однако испытуемые не знали, что несколько первых опрашиваемых сами были участниками эксперимента и их проинструктировали выбрать линию А вместо С. После первого, заведомо неверного, ответа наступала очередь реального испытуемого. Если он слышал перед этим один ложный ответ, то только в 97 % случаев делал правильный выбор. Когда перед испытуемым ложный ответ давали двое или трое, действительные участники делали правильный выбор в 87 и 67 % случаев соответственно. Если же к неверным первым ответам добавлялось некое групповое поощрение (усиливая тем самым давление к проявлению конформизма) на случай, что все участники ответят правильно, только 53 % реальных респондентов выбирали нужную линию С.

• Изменение предпочтений. Как только люди начинают склоняться к одному варианту, они фактически меняют свои предпочтения по поводу дополнительной информации. Они настраиваются на те сведения, которые поддерживают их первоначальное решение. Это похоже на эффекты ореола святости и дурной славы, но в данном случае связано со сменой предпочтений в процессе принятия решения. Например, если менеджеры решили предпочесть проект А проекту В, а вы скажете им после того, как этот выбор сделан, что первый проект менее рискован, но на его реализацию уйдет больше времени, чем на второй, то вам ответят, что снизить риск для них всегда было важнее, чем сократить сроки реализации. А если вы доложите, что проект А более рискован, но на его реализацию уйдет меньше времени, то получите реплику: всегда считалось, что сократить сроки реализации важнее, чем снизить риск.

К счастью, подобные иррациональные эффекты человеческой способности к оценке всегда можно как-то нейтрализовать. Ряд решений этой проблемы предложил ведущий специалист по когнитивному искажению Джей Эдвард Руссо из Корнелльского университета. Например, для устранения эффекта изменения предпочтений Руссо предложил простую форму слепого перебора: прежде, чем приступить к оценке предлагаемых вариантов, эксперты должны были сформулировать и ранжировать свои предпочтения. Тогда никто уже не смог бы сказать позже, что всегда считал какой-то критерий важнейшим только для того, чтобы не менять свое первое решение.

Как и в случаях уже обсуждавшихся ранее ошибок эксперимента и смещений выборок, первое, что необходимо сделать, — признать само существование проблемы. Только подумайте о том, как перечисленные выше эффекты могут сказаться на экспертных оценках затрат на реализацию проекта, объемов будущих продаж, возможного роста производительности труда и т. п. Специалисты обычно не ощущают, что на их мнение повлияла не имеющая к делу информация, — ведь люди вообще редко осознают, что повинны в искажении. Всем нам хотелось бы думать, что мы не так интеллектуально лабильны, как объекты этих исследований, но лично я обнаружил, что наиболее внушаемы как раз те, кто уверен в непоколебимости своих суждений.

Значение систематизации: пример оценки эффективности деятельности

Казалось бы, декан факультета информатики и принятия решений Университета штата Иллинойс (Чикаго) должен предпочитать сложные количественные методы для оценки буквально любого объекта. И все же когда доктору Аркалгуду Рамапрасаду потребовалось измерить эффективность деятельности преподавателей факультета, он придумал довольно простой подход. «Раньше аттестационные комиссии копались в кучах бумаг, — говорит доктор Рам (он предпочитает, чтобы его называли так). — Члены комиссии усаживались за столом, заваленным личными делами преподавателей, и обсуждали их работу». Публикации, полученные гранты, сделанные каждым сотрудником предложения, присвоение профессиональных званий и степеней обсуждались в произвольном порядке и оценивались по пятибалльной шкале. Подобный бессистемный подход использовался для принятия таких важных решений, как повышение заработной платы профессорско-преподавательскому составу.

Доктор Рам понимал, что главным недостатком этой процедуры является неупорядоченность представляемой информации и что любое усовершенствование данного процесса, даже простая систематизация данных, может дать большой положительный эффект. Чтобы исправить положение, он проанализировал подаваемые на аттестацию сведения о работе преподавателей и представил их в виде большой матрицы. Каждая ее строка содержала данные об одном преподавателе, а каждый столбец показывал отдельную категорию профессиональных достижений (публикации, награды и т. д.).

Ученый даже не пытался далее формализовать анализ этих данных, он по-прежнему пользовался пятибалльной шкалой. Оценки эффективности в баллах основаны на консенсусе мнений членов аттестационной комиссии, а новый метод просто гарантирует, что они изучают одни и те же сведения. Мне этот метод показался слишком простым, и когда я предложил рассчитывать на основе этих данных какие-нибудь показатели, Рам ответил: «Когда информация представлена в таком явном виде, люди сразу обращают внимание на разницу между собой и своими коллегами, а это совсем не одно и то же, что попытка разобраться в неких условных показателях. Комиссия спорит о присваиваемых баллах, но не о предложенных к рассмотрению данных». Когда ранее ее членам приходилось анализировать разнородную информацию, в их оценки вкрадывалось больше ошибок.