Nudge. Архитектура выбора. Как улучшить наши решения о здоровье, благосостоянии и счастье. Касс Санстейн
Читать онлайн книгу.
Опросив друзей, автор отобрал самые интересные примеры. Среди них такие: «Одним страусиным яйцом можно накормить 24 человека», «Десять человек в помещении повышают температуру воздуха на один градус в час». А вот к этому мы еще вернемся: «Чтобы вечер удался, доля представителей экономического факультета на университетском званом обеде не должна превышать 25 %».
Хотя приблизительные величины имеют некоторую пользу, они также могут приводить к систематическим отклонениям. Этот вывод впервые сделали в 1974 году израильские ученые Амос Тверски и Даниэл Канеман, полностью преобразив взгляд психологов, а затем и экономистов на мышление. Они определили три эвристики, или правила приблизительных величин – привязку, доступность и репрезентативность – и отклонения, связанные с каждой. Ученые положили начало особому подходу в изучении формирования человеческих суждений. Не так давно психологи выявили, что эти эвристики и отклонения возникают в результате взаимодействия автоматической и аналитической систем. Рассмотрим, как это происходит.
Привязка (якорь)
Допустим, нужно определить численность населения Милуоки, в двух часах езды на север от Чикаго, где мы живем. Не обладая особой информацией, предположим, что это крупнейший город штата Висконсин. С чего начать? Можно с того, что нам уже известно, то есть населения Чикаго. Это приблизительно 3 млн человек. Милуоки – большой город, но гораздо меньше Чикаго, может быть, в три раза, то есть пусть будет миллион. Теперь представьте, что такой же вопрос задан жителю Грин-Бея в Висконсине. Этот человек не знает ответа. Тем не менее ему известно, что население его родного города составляет примерно 100 тыс. и что Милуоки больше примерно в три раза. Таким образом, по подсчетам опрашиваемого, получится 300 тыс. человек.
Этот процесс называется привязкой и корректировкой. Вы отталкиваетесь от привязки, то есть известного количества, и вносите коррективы, которые кажутся разумными. Пока все идет нормально. Отклонения обычно возникают из-за неверной корректировки. Так, в нашем случае жители Чикаго склонны к завышению, исходя из привязки к высокому значению, а жители Грин-Бея – к занижению по причине привязки к низкому. На самом деле, в Милуоки проживает примерно 580 тыс. человек[7].
Иногда в процесс принятия решений вкрадываются даже очевидно нерелевантные привязки. Убедитесь сами. Возьмите три последние цифры своего телефонного номера и добавьте к ним 200. Запишите полученное число. А теперь подумайте, когда Аттила вторгся в Европу? Позднее или раньше этого года? Каким будет наиболее вероятное предположение? Подсказка: это было после Рождества Христова. Даже если вы плохо знаете историю, этого достаточно, чтобы понимать: когда бы Аттила этого ни совершил, завоевания гуннов не имеют ни малейшего отношения к вашему номеру телефона. И тем не менее, когда мы проводим этот эксперимент со студентами, то разница в ответах между опрашиваемыми с высоким и низким значениями привязки составляет более 300 лет. Верная дата – 441 год.
Привязка
Одна из причин неэффективности корректировки заключается в том, что аналитическую систему мышления легко прервать: она требует существенных когнитивных ресурсов, и если их недостаточно (из-за отвлекающих моментов или усталости, к примеру), она не может скорректировать привязку. См. Gilbert (2002).