- •Часть I
- •Снижение уровня шума при назначении наказаний
- •К разговору о шуме при вынесении приговоров
- •Лотерея, создающая шум
- •Ревизия шумовых помех выявляет системный шум
- •Нежелательный разброс против желаемого разнообразия
- •Иллюзия согласия
- •К разговору о системном шуме в страховой компании
- •Уникальные или типовые
- •Шум в уникальных решениях
- •Как контролировать шум в уникальных решениях
- •К разговору об уникальных решениях
- •Процесс вынесения суждения: пример
- •Цель суждения: внутренний сигнал
- •Как оценивается суждение: результат и процесс
- •Оценочные суждения
- •В чем проблема с шумом
- •Нежелательный, но поддающийся измерению
- •К разговору о профессиональных суждениях
- •Нужно ли компании GoodSell сокращать уровень шума?
- •Среднеквадратические значения
- •Уравнения расчета погрешности
- •Цена шума
- •Ревизия шумовых помех при назначении наказаний
- •Средний срок приговора
- •Лотерея при вынесении приговоров
- •Некоторые судьи особенно суровы: межэкспертный шум
- •Не все судьи одинаковы: внутриэкспертный шум
- •Составляющие шума
- •К разговору об анализе шума
- •Вторая лотерея
- •Измерение уровня ситуативного шума
- •Один в поле воин
- •Источники ситуативного шума
- •Определение масштабов ситуативного шума
- •Ситуативный шум, внутренние причины
- •К разговору о ситуативном шуме
- •Шум в музыке
- •Не только скачивание музыки
- •Каскады
- •Групповая поляризация
- •К разговору о групповых решениях
- •Часть III
- •Суждение или формула?
- •Пол Мил: оптимальная модель одерживает над вами верх
- •Голдберг: ваша модель одерживает над вами верх
- •К разговору об оценках и моделях
- •Больше простоты: грубые и прекрасные
- •Еще больше простоты: простые правила
- •Больше сложности: методы машинного обучения
- •Освобождение под залог: оптимальные решения
- •Почему мы не так часто используем правила?
- •Объективная неосведомленность
- •Излишне самоуверенные эксперты
- •Беспомощные эксперты и немногим лучшие модели
- •Отрицание неведения
- •К разговору об объективной неосведомленности
- •Прогнозирование жизненного пути
- •Понимание и прогнозирование
- •Каузальное мышление
- •Понимание в долине правдоподобности
- •Взгляд изнутри и взгляд со стороны
- •К разговору о границах понимания
- •Часть IV
- •Диагностика искажений
- •Подстановка
- •Предопределенность вывода
- •Избыточная когерентность
- •Психологические искажения как причина шума
- •К разговору об эвристике, искажениях и шуме
- •Сравнение и когерентность
- •Сравнение интенсивности
- •Искажения в сравнительных прогнозах
- •Шум в сравнительных прогнозах: пределы абсолютных оценок
- •К разговору о сравнениях
- •Гипотеза о возмущении
- •«Шумные» шкалы
- •Доллары и якорение
- •Неутешительные выводы
- •К разговору о шкалах
- •Задачи трудные и задачи легкие
- •Внутриэкспертный шум: постоянный или временный
- •Аналогия с чертами характера человека
- •К разговору о внутриэкспертном шуме
- •Компоненты шума
- •Систематизация компонентов шума
- •Объяснение ошибок
- •Шум как статистическое явление
- •К разговору об источниках шума
- •Эксперты и лидеры мнений
- •Интеллектуальные способности
- •Когнитивные стили
- •К разговору о «лучших судьях»
- •Предупреждать или исправлять?
- •Ограничения методов устранения искажений
- •Наблюдатель за процессом принятия решений
- •Снижение уровня шума: гигиена принятия решений
- •Отпечатки пальцев
- •Ситуативный шум в дактилоскопии
- •Насколько шум чреват ошибками?
- •Прислушиваясь к шуму
- •Управление информационным потоком
- •К разговору об управлении информационным потоком
- •Улучшение качества прогнозов
- •Проект «Верное суждение»
- •Вечная бета-версия
- •Шум и смещение в прогнозировании
- •В каких случаях срабатывают методы отбора и обобщения
- •К разговору об отборе и агрегировании
- •Общий обзор
- •Значение методических рекомендаций: снижение шума в медицине
- •Психиатрия – удручающий пример
- •К разговору о методических рекомендациях в медицине
- •Требуется суждение…
- •Старая проблема: в поисках решения
- •Аргументы в пользу суждений относительного характера
- •Ранжируем без принуждения
- •Что же дальше?
- •К разговору об определении шкалы оценки профессиональной эффективности
- •Риски интервью
- •Шум при собеседованиях
- •Психология интервьюера
- •Структурирование как метод оптимизации подбора персонала
- •К разговору о структурировании процесса найма персонала
- •Первая встреча: согласование подхода
- •Вторая встреча: определение факторов для промежуточных оценок
- •Команда аналитиков
- •Решающее совещание
- •Протокол промежуточных оценок при типовых решениях
- •Перемены, которые вносит протокол
- •К разговору о протоколе промежуточных оценок
- •Меньше шума – больше ошибок?
- •«Бесшумные» предвзятые алгоритмы
- •К разговору о цене снижения шума
- •Изменение системы ценностей
- •Обман системы и обход правил
- •Предупреждение правонарушений Аппетит к риску
- •Творческое начало, моральный настрой и свежие идеи
- •К разговору о достоинстве
- •Неоднородность и неосведомленность
- •Боссы и контроль над подчиненными
- •Возврат вытесненного
- •Обоснование концепции
- •Объявим шум вне закона?
- •К разговору о правилах и стандартах
- •Суждения
- •Ошибки: смещение и шумовые помехи
- •Измерение смещения и шума
- •Шум – серьезная проблема
- •Разновидности шума
- •Психология суждений и влияние шума
- •Шум – «вещь в себе»
- •Как снизить уровень шума и влияние искажений
- •Допустимое количество шума
- •Подготовка материалов исследования
- •Предварительная встреча с руководством компании
- •Проведение исследования
- •Анализ и выводы
- •Чек-лист для выявления искажений
- •Выражение признательности
- •Об авторах
- •Примечания
пример, сделать осмысленным утверждение типа «Большая мышь пробежала по хоботу маленького слона».
Искажения в сравнительных прогнозах
Следующая загадка иллюстрирует как силу сравнения,
так и систематические ошибки в оценках167, которые с ним связаны.
Джули учится в университете. Прочтите информацию о ней, а затем оцените ее средний балл (по стандартной шка-
ле от 0,0 до 4,0):
Джули бегло читала в четыре года. Какой у нее средний балл?
Если вы знакомы с системой образования в США, вы быстро выдадите число, которое, вероятнее всего, будет близким к 3,7 или 3,8. То, каким образом догадка насчет среднего балла Джули так быстро пришла вам в голову, как раз иллюстрирует процесс сравнения.
Для начала вы оценили, насколько развита была Джули в детстве. Вам это легко удалось, потому что она начала читать необыкновенно рано и по уровню своего развития сразу попала в соответствующую категорию на вашей шкале. Если вас попросят описать эту шкалу, вы, скорее всего, скажете, что высшая категория звучит примерно как «экстраорди-
нарные способности с раннего детства», заметив при этом, что Джули данной категории не вполне соответствует (некоторые дети умеют читать и в возрасте до двух лет). Судя по всему, Джули принадлежит к следующей категории детей – «блестящие, но не экстраординарные способности».
Второй ваш шаг – сопоставление значения среднего балла с оценкой, данной вами Джули. Не отдавая себе в том отчета, вы мысленно представили значение среднего балла, который также попадает в категорию «блестящие, но не экстраординарные способности». Сравнительный прогноз возник у вас
вголове словно ниоткуда, едва вы узнали о Джули. Осознанное выполнение расчетов, требуемое для оценки
исравнения, заняло бы некоторое время, однако в быстрой системе мышления (Системе 1) все произошло мгновенно
ибез усилий. Наша история об угадывании среднего балла Джули включает в себя сложную, многоступенчатую последовательность произведенных в уме операций, которые невозможно отследить напрямую. Для механизмов сопоставления в психологии нехарактерна конкретность – однако она проявляет себя с удивительной настойчивостью. После множества аналогичных опытов у нас не остается сомнений, что, если задать различным группам людей следующие два во-
проса, они поставят в ответе одинаковые числа168:
Какой процент сокурсников Джули научился читать в более раннем возрасте, чем она?
Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/
Какой процент сокурсников Джули имеет более высокий средний балл, чем у нее?
Ответ на первый вопрос дается независимо: вам просто предлагают оценить определенный факт, который вы узнали о Джули. Второй вопрос, требующий прогнозирования, очевидно, более сложен – однако интуиция уговаривает вас ответить на него так же, как и на первый.
Два вопроса о Джули аналогичны двум другим в дискуссии об иллюзии достоверности, которые мы предлагали ранее в качестве универсального примера, способного ввести в заблуждение. Первый вопрос о Джули предлагает оценить «интенсивность» полученной вами информации. Второй вопрос требует определить «интенсивность» прогноза. И мы подозреваем, что вам по-прежнему сложно отличать одно от другого.
Интуитивное предсказание среднего балла Джули – пример психологического механизма, описанного в главе 13: подстановки или замены более сложного вопроса более простым. Ваша Система 1 упрощает сложную задачу прогнозирования, предлагая ответить на более простой вопрос: насколько выдающимися были навыки чтения Джули в возрасте четырех лет? Осталось сделать один дополнительный шаг – а именно сопоставление, – чтобы сразу переключиться с возраста, выраженного в годах, на успехи в учебе, выраженные в баллах.
Подстановка имеет место лишь тогда, когда доступная информация имеет отношение к вопросу. Знай вы о Джули, что она быстро бегала или посредственно танцевала, вам бы это ничего не дало. Зато любой факт, который можно интерпретировать как убедительное свидетельство ее умственных способностей, вероятнее всего, сгодится для подстановки.
Подстановка неизбежно вызывает ошибки, если истинные ответы на два вопроса неодинаковы. Подмена среднего балла возрастом, в котором девочка начала читать, хотя и выглядит убедительно, все же абсурдна. Подумайте о событиях, которые могли произойти с Джули после четырех лет: она попала в страшную аварию; родители пережили драматический развод; первый учитель был уникальным педагогом и сильно повлиял на нее; она забеременела… Любое из этих событий и множество других могли сказаться на ее успехах в колледже.
Сравнительное прогнозирование может быть оправдано лишь тогда, когда ранние навыки в чтении и средний балл в колледже идеально коррелируют – а это явно не так. С другой стороны, полностью проигнорировать информацию о ранних навыках в чтении также будет ошибкой, потому что этот факт содержит релевантные данные. Оптимальный прогноз лежит между двумя крайностями – полное знание и абсолютное незнание.
Что вы знаете о некоем конкретном случае, когда вам неизвестно о нем ничего определенного, кроме категории,
Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/
к которой он относится? Здесь придет на помощь «взгляд со стороны». Если от нас требуют предсказать средний балл Джули, не предоставив о ней никакой информации, мы, само собой, назовем усредненное значение – примерно 3,2. Это и есть «взгляд со стороны». Более подходящая для Джули оценка, скорее всего, выше 3,2 и ниже 3,8. Точное значение зависит от предиктивной ценности информации: чем больше мы доверяем возрасту, в котором девочка научилась читать, как прогностическому фактору, тем выше оценка. В случае Джули информация крайне скудная, и наиболее разумный прогноз соответственно будет ближе к средней успеваемости студентов колледжа. Имеется формальный, но при этом довольно простой способ скорректировать ошибки в сравнительном прогнозировании; более детально мы рассмотрим его в Приложении 3.
Сопоставлению в уме исходных данных трудно сопротивляться, хотя оно и приводит к статистически абсурдным прогнозам. Менеджеры по продажам часто думают, что сотрудники, которые в прошедшем году работали более успешно, и далее будут в числе лидеров. Руководителям высшего ранга порой попадаются необыкновенно талантливые кандидаты, и тогда они полагают, что новые сотрудники займут ключевые должности в организации. Продюсеры, как правило, ожидают повторения успеха от режиссера, предыдущий фильм которого стал блокбастером.
Такие примеры сравнительного прогнозирования более
чем вероятно приведут к разочарованию. С другой стороны, имея исходные данные в самом наихудшем варианте, мы дадим прогнозы, которые с большей степенью вероятности окажутся крайне негативными. Интуитивные предсказания, основанные на сравнении исходных данных – как оптимистичные, так и пессимистичные, – всегда слишком экстремальны. (Технический термин для таких ошибок – нерегрессивные, поскольку они отказываются принимать во внимание статистический феномен, называемый регрессией к сред-
нему.)
Однако следует отметить, что подстановка и сравнение не всегда воздействуют на прогнозы. Если воспользоваться терминологией двух систем, интуитивная Система 1 быстро предлагает ассоциативное решение проблем по мере их возникновения, однако эти решения – прежде чем их приняли на веру – должна одобрить Система 2. Сравнительное прогнозирование порой отвергается в пользу более сложных правил. К примеру, люди с большей охотой делают прогнозы благоприятных событий, чем неблагоприятных. Мы полагаем, что вы затруднились бы спрогнозировать посредственные успехи Джули в колледже, научись она читать слишком поздно. А вот если вам доступно больше информации, асимметрия между благоприятными и неблагоприятными прогнозами исчезает.
Для коррекции интуитивных прогнозов всех видов предлагаем вам взглянуть на них со стороны. В дискуссии о пер-
Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/