мужчины, перечисленные в нем, были более известны, чем женщины. Затем испытуемых спрашивали, кого в списке больше — мужчин или женщин. В обоих случаях испытуемые значительно переоценивали количество лиц того пола, который был представлен более известными людьми. Причина такого поведения при практически одинаковой реальной частотности состоит в том, что имена известных людей более доступны.

Критические размышления: насколько рациональны ваши решения?

Дайте наиболее вероятные, на ваш взгляд, ответы на следующие вопросы:

1 ) Билли, высокий, стройный, худощавый тридцатишестилетний мужчина был охарактеризован соседом как несколько застенчивый, интеллигентный и замкнутый. Он отзывчив, опрятен и склонен к порядку и систематизации. Какая профессия для Билли более вероятна — продавец или библиотекарь?

2) Предположим, что вы приехали в Лас-Вегас поиграть. (А) Вчера вечером вы выиграли $ 1000 на игровых автоматах. Будете ли вы завтра делать более высокие ставки, чем обычно? (Б) Вчера вечером вы обнаружили, что на вашем сберегательном счете на $1 ООО больше, чем вы думали. Будете ли вы завтра делать более высокие ставки, чем обычно?

3) (А) Вы идете в магазин, чтобы купить портативный магнитофон/радиоприемник. Он стоит $50. Вы замечаете рекламу, в которой говорится, что та же вещь в магазине, расположенном на десять кварталов дальше, стоит всего $25, — очень выгодно! (Б) Вы идете в магазин, чтобы купить компьютер, который стоит $2545. Тот же самый компьютер можно купить в магазине, расположенном на десять кварталов дальше, за $2520. Пойдете ли вы в другой магазин?

Правильные ответы даны в конце главы.

Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяснения ошибок при оценке «повседневных» знаний. В ходе одного из исследований Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff & Lichtenstein, 1977) просили людей оценить относительную вероятность 41 причины смерти. Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждениях касались причин смерти, часто упоминаемых в прессе. Например, несчастные случаи, рак, ботулизм, стихийные бедствия были оценены как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти летальные события часто освещаются в средствах массовой информации, они более доступны, чем другие причины смерти.

Фреймы решения

По Тверски и Канеману (Tversky & Kahneman, 1981), фреймы решения — это представления человека, принимающего решение, «о действиях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкретным выбором». Фреймы, устанавливаемые человеком в связи с принятием решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно продемонстрировали, насколько сильно могут повлиять фреймы на выводы человека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, представлены в ином контексте. Влияние фреймов на решение продемонстрировано в следующем примере:

Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты готовятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от которой предположительно умрут 600 человек. Предложены две различные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:

В случае принятия программы А будут спасены 200 человек.

В случае принятия программы В вероятность спасения всех 600 человек составит 1/3, а вероятность того, что ни один человек из них не будет спасен, составит 2/3.

Какую из двух программ вы бы выбрали?

Большинство испытуемых при решении этой задаче выбирают программу А (72%), и только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней более привлекательна, чем второй, рискованный вариант. Статистически, однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.

Другой группе испытуемых предложили ту же задачу, но с измененной формулировкой альтернативной программы:

Задача 2 (N=155). В случае принятия программы А будут спасены 200 человек. В случае принятия программы С существует вероятность 1/3, что никто не умрет, и вероятность 2/3, что умрут 600 человек. (Эту программу выбирают 78% испытуемых.)

Какую из двух программ вы бы выбрали?

В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: верная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что умрут 600 человек. В этих задачах в зависимости от формулировок вопроса выбираются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще, более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска, тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимается как более рискованный.

Вот еще один пример влияния фреймов, в котором предлагается несколько более реалистичная ситуация:

Задача A(N=183). Представьте, что вы решили посмотреть пьесу, билет на которую стоит $10. Подходя к театру, вы обнаружили, что потеряли купюру в $10.

Решите ли вы тем не менее купить билет за $10 и посмотреть пьесу?

(Ответ «да» — 88%).

Задача В (N=200). Представьте, что вы решили посмотреть пьесу и заплатили за входной билет $10. Подходя к театру, вы обнаружили, что потеряли этот билет. Ваше место не регистрировалось, и билет нельзя восстановить.

Заплатите ли вы $10 за новый билет?

(Ответ «да» — 46%).

В обоих случаях вы «пролетели» на $10. И все же в первом случае билет купили бы примерно вдвое больше испытуемых, чем во втором, хотя потеря денег в обоих случаях одинакова^[95].

Репрезентативность

На оценку вероятности события влияет не только доступность этого события, но и то, насколько характерными признаются его существенные свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования Канемана и Тверски (Kahneman & Tversky, 1972):

В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются случайным образом среди пятерых детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда. Рассмотрим следующие распределения:

Если кругов игры много, какого типа результатов будет больше — типа I или типа II?

Каков ваш ответ? Если вы выбрали распределение I, то ваше мнение совпадает с мнением большинства испытуемых, и оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово «случайный», у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотическим или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распределений I и II, они думают, что второе