Если вы попробуете сделать это сами, вы поймете, почему
люди неверно отвечают на этот вопрос, Причина переоценки частотности
начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос-
тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы-
вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до-
ступных в результате генерации.
Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-
на (1973): они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо
известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин
и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более
известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в
нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы-
туемых спрашивали, кого в списке больше - мужчин или женщин. В
обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того
пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак-
тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных
людей более доступны".
Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс-
нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова-
ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstem,
1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти.
Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая
Имеется в виду доступность к содержимому в памяти.- Прим. рсл.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
444
из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени-
ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри-
мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене-
ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти
летальные события часто освещаются в средствах массовой информации,
они более доступны, чем другие причины смерти.
Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки
ния - это представления человека, принимающего решение, "о действи- оешения
ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет-
ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием
решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек
и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про-
демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че-
ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред-
ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в
следующем примере:
Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты гото-
вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото-
рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз-
личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что
точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:
В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В
случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че-
ловек 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 в этой задаче выбирают программу А (72%), и
только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней
более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически,
однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.
Другой группе испытуемых дали эту же задачу, но с измененной фор-
мулировкой альтернативной программы:
Задача 2 (N=155): В случае принятия программы С существует
вероятность 1 /З, что никто не умрет, и вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек.
Какую из двух программ вы бы выбрали?
В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: вер-
ная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек. В этих задачах в зависимости от рамок вопроса выбира-
ются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще,
более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска,
тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимает-
ся как более рискованный.
Вот еще один пример влияния рамок, в котором предлагается несколь-
ко более реалистичная ситуация:
Мышление, раздел I: формирование понятий, логика и принятие решений
445
Задача A(N=J83): Представьте, что вы решили посмотреть пье-
су, 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 регистриро-
валось, 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 идентична9.
Репрезента- На оценку вероятности события влияет не только доступность этого собы-
тивность тия, но также то, насколько характерными признаются его существенные
свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования
Канемана и Тверски (1972):
В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются слу-
чайным образом среди пяти детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда.
Рассмотрим следующие распределения:
Алан 4
Бен 4
Карл 5
Дэн 4
Эд 3
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 в этом эксперименте и
оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово "случайный",
у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотичес-
ким или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распреде-
лений I и II, они думают, что второе распределение слишком упорядочен-
но, чтобы быть "случайным". Тот же тип ошибки наблюдался при оценке
Рамки вопроса можно устанавливать и тогда, когда требуется получить же-
лаемый ответ, как например в следующей истории: "Молодой Брат Грегори
пребывал в монастыре всего несколько дней, когда ему случилось по наивно-
сти спросить у старшего монаха, можно ли ему курить, когда он молится.
Конечно, нет.- был ответ. Через неделю молодой брат спросил этого мона-
ха: Можно мне молиться, когда я курю?
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
446
вероятности последовательных рождений девочек и мальчиков в выше-
приведенном примере.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200
люди неверно отвечают на этот вопрос, Причина переоценки частотности
начальных букв кроется в том, что слова с первой буквой К более дос-
тупны, чем слова с К на третьем месте. Оценка вероятности букв основы-
вается на обобщении, сделанном на очень ограниченном наборе слов, до-
ступных в результате генерации.
Эта основная идея была проверена в эксперименте Тверски и Канема-
на (1973): они просили испытуемых прочитать список из 39 имен хорошо
известных людей. Один список содержал одинаковое количество мужчин
и женщин (19 мужчин и 20 женщин), но женщины в нем были более
известные, чем мужчины. В другом списке условия были обратные, т.е. в
нем содержались более известные мужчины, чем женщины. Затем испы-
туемых спрашивали, кого в списке больше - мужчин или женщин. В
обоих случаях испытуемые значительно переоценивали частоту лиц того
пола, где были более известные люди. Причина такого поведения при прак-
тически одинаковой реальной частотности в том, что имена известных
людей более доступны".
Другие исследователи использовали гипотезу о доступности для объяс-
нения ошибок при оценке "повседневных" знаний. В одном из исследова-
ний Словик, Фишхоф и Лихтенштейн (Slovic, Fischhoff, and Lichtenstem,
1977) просили людей оценить относительную вероятность 48 причин смерти.
Испытуемым предъявляли две причины смерти и просили оценить, какая
Имеется в виду доступность к содержимому в памяти.- Прим. рсл.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
444
из них является более вероятной. Наиболее серьезные ошибки в суждени-
ях касались причин смерти, часто упоминаемых в публикациях. Напри-
мер, несчастные случаи, рак, бутулизм, стихийные бедствия были оцене-
ны как частые причины смерти. Авторы заключили, что поскольку эти
летальные события часто освещаются в средствах массовой информации,
они более доступны, чем другие причины смерти.
Согласно Тверски и Канеману (Tversky and Kahneman, 1982), рамки реше- Рамки
ния - это представления человека, принимающего решение, "о действи- оешения
ях, результатах и непредвиденных обстоятельствах, связанных с конкрет-
ным выбором". "Рамки", устанавливаемые человеком в связи с принятием
решения, зависят от формулировки проблемы, а также от норм, привычек
и личных характеристик индивидуума. Авторы этой концепции ясно про-
демонстрировали, насколько сильно могут повлиять рамки на выводы че-
ловека, когда одни и те же факты, имеющиеся в его распоряжении, пред-
ставлены в различном контексте. Влияние рамок на решение показано в
следующем примере:
Задача 1 (N=152). Представьте, что Соединенные Штаты гото-
вятся к вспышке эпидемии необычной азиатской болезни, от кото-
рой предположительно умрут 600 человек. Предложены две раз-
личные программы по борьбе с этой болезнью. Предположим, что
точные научные оценки результатов этих программ выглядят так:
В случае принятия программы А будет спасено 200 человек. В
случае принятия программы В, вероятность спасения всех 600 че-
ловек 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 в этой задаче выбирают программу А (72%), и
только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней
более привлекательна, чем более рискованный вариант. Статистически,
однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.
Другой группе испытуемых дали эту же задачу, но с измененной фор-
мулировкой альтернативной программы:
Задача 2 (N=155): В случае принятия программы С существует
вероятность 1 /З, что никто не умрет, и вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек.
Какую из двух программ вы бы выбрали?
В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: вер-
ная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что ум-
рут 600 человек. В этих задачах в зависимости от рамок вопроса выбира-
ются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще,
более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска,
тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимает-
ся как более рискованный.
Вот еще один пример влияния рамок, в котором предлагается несколь-
ко более реалистичная ситуация:
Мышление, раздел I: формирование понятий, логика и принятие решений
445
Задача A(N=J83): Представьте, что вы решили посмотреть пье-
су, 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 регистриро-
валось, 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 идентична9.
Репрезента- На оценку вероятности события влияет не только доступность этого собы-
тивность тия, но также то, насколько характерными признаются его существенные
свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования
Канемана и Тверски (1972):
В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются слу-
чайным образом среди пяти детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда.
Рассмотрим следующие распределения:
Алан 4
Бен 4
Карл 5
Дэн 4
Эд 3
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 в этом эксперименте и
оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово "случайный",
у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотичес-
ким или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распреде-
лений I и II, они думают, что второе распределение слишком упорядочен-
но, чтобы быть "случайным". Тот же тип ошибки наблюдался при оценке
Рамки вопроса можно устанавливать и тогда, когда требуется получить же-
лаемый ответ, как например в следующей истории: "Молодой Брат Грегори
пребывал в монастыре всего несколько дней, когда ему случилось по наивно-
сти спросить у старшего монаха, можно ли ему курить, когда он молится.
Конечно, нет.- был ответ. Через неделю молодой брат спросил этого мона-
ха: Можно мне молиться, когда я курю?
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
446
вероятности последовательных рождений девочек и мальчиков в выше-
приведенном примере.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200