Недостатки репрезентативности
У оценки вероятности по репрезентативности есть важные преимущества: интуитивные впечатления почти всегда оказываются точнее случайных догадок.
• В большинстве случаев люди, ведущие себя дружелюбно, и в самом деле дружелюбны.
• Высокий худощавый спортсмен, скорее всего, баскетболист, а не футболист.
• Люди с ученой степенью скорее подпишутся на The New York Times, чем те, у кого нет высшего образования.
• Молодые парни – более агрессивные водители, чем пожилые женщины.
Во всех этих – и во многих других – случаях стереотипы, определяющие оценки репрезентативности, в какой-то мере верны, и предсказания, основанные на этом эвристическом методе, могут быть правильными. В других ситуациях стереотипы лгут и эвристика репрезентативности сбивает с толку, особенно если из-за нее пренебрегают информацией об априорной вероятности, указывающей в другом направлении. Даже когда эвристический метод в определенной степени оправдан, доверие исключительно к нему сопряжено с серьезными ошибками статистической логики.
Один из «грехов» репрезентативности – чрезмерная склонность предсказывать появление событий с низкой априорной вероятностью. Рассмотрим пример: вы видите в нью-йоркском метро женщину, читающую The New York Times. Какое из следующих предположений о незнакомке более вероятно?
У нее есть ученая степень.
У нее нет высшего образования.
Репрезентативность подскажет вам сделать ставку на степень, но это необязательно разумно. Второй вариант тоже нужно серьезно рассмотреть, поскольку в нью-йоркском метро ездит намного больше людей без высшего образования, чем тех, у кого есть степень. А если некую женщину описывают как «застенчивую любительницу поэзии» и вам нужно угадать, изучает ли она китайскую литературу или управление бизнесом, то стоит выбрать второй вариант. Даже если все девушки, изучающие китайскую литературу, застенчивы и любят поэзию, робких любительниц поэзии почти наверняка больше среди студентов экономических специальностей.
Люди, не изучавшие статистику, вполне способны при определенных условиях применять априорные вероятности для предсказаний. В первой версии задачи о Томе В., которая не сообщает о нем никаких сведений, очевидно, что вероятность того, что он изучает те или иные науки, равна частоте, с которой студенты выбирают эту специальность. Но априорные вероятности теряют значение, как только мы знакомимся с описанием личности Тома В.
Исходя из первых результатов, мы с Амосом решили, что априорную вероятность при доступной информации о конкретном случае будут игнорировать всегда, но этот вывод оказался слишком строгим. Психологи проводили разные эксперименты, где априорные вероятности представлены как часть задания и влияют на многих испытуемых, но тем не менее информации о конкретном случае почти всегда придают большее значение, чем простой статистике. Норберт Шварц с коллегами продемонстрировали, что указания «мыслить как статистик» увеличивают использование информации об априорной вероятности, а требование «мыслить как практикующий врач» производит противоположный эффект.