Когда мы приводим этот простой пример на наших семинарах, то часто получаем ответ типа: «Да почти наверняка он библиотекарь. Библиотекари чаще всего застенчивы! А продавцы, наоборот, обычно открыты и общительны. 90 %, что он библиотекарь!» Звучит убедительно, но утверждение в корне неверно.
Проблема данного подхода в игнорировании информации о том, насколько мужчин-продавцов вообще больше, чем мужчин-библиотекарей. Соотношение мужчин-продавцов к мужчинам-библиотекарям в США — 100 к 1. И поэтому еще до того, как вы узнали, что Дональд Джонс застенчив, вы должны были учесть: шансы на то, что он библиотекарь, всего 1 %. Это и есть основные данные.
Теперь рассмотрим характеристику «застенчивый». Предположим, застенчивы 50 % всех мужчин-библиотекарей и только 5 % мужчин-продавцов. Таким образом, на одного застенчивого библиотекаря приходится 10 застенчивых продавцов. Шансы Джонса оказаться библиотекарем теперь 10 % против 90 %. Видите! Игнорирование основных данных может совершенно сбить вас с толку.
Что с этим делать? Анализируйте свои мысли относительно принимаемых решений, чтобы выявить скрытые допущения. Избегайте любых стереотипных суждений. Следуйте нашим советам:
• Не пренебрегайте информацией. Принимайте во внимание основные данные.
• Не путайте вероятности разных вариантов. Вероятность того, что библиотекарь окажется застенчивым, не равна вероятности того, что застенчивый человек непременно будет библиотекарем.
Необъективно оценивать возможности: ловушка осторожности
Представьте, что вы член исследовательской команды, которая разрабатывает профилактическую медицинскую программу. Изучив данные исследований и соответствующую литературу, вы пришли к выводу: вероятность того, что потенциальный канцероген действительно вызовет рак, составляет 1 из 100. Однако точно вы не уверены. Какую же цифру указать?
Многие в этой ситуации посчитают разумным изменить вероятность и указать 1 из 20. Просто чтобы подстраховаться. Но если представить себе череду нескольких таких измененных оценок, каждая из которых сделана приблизительно, исходя только лишь из осторожности, результат получится весьма удручающим. Особенно с учетом серьезности проблемы. В итоге рекомендуемое лечение будет, скорее всего, значительно более затратным и радикальным, чем могло бы быть.
Из вышесказанного следует, что даже полезная в принятии решений осторожность может привести к ошибке. Взять хотя бы метод «анализа наихудшего случая», который когда-тo был популярен при разработке систем вооружения и до сих пор применяется в некоторых конструкторских бюро и административных учреждениях. Исходя из этого метода, оружие проектировалось так, чтобы оно могло функционировать в самых неблагоприятных обстоятельствах, даже если вероятность таких обстоятельств была практически нулевой. Анализ наихудшего случая значительно увеличивает затраты без каких-либо прибылей. Это доказывает, что излишняя осторожность ведет к необоснованным решениям.