Nudge. Архитектура выбора - Касс Санстейн

Во многих сферах чем больше просят (в пределах разумного, конечно), тем больше получают. Адвокаты, предъявляющие иски производителям сигарет, нередко выигрывают астрономические суммы отчасти потому, что успешно подтолкнули судей к многомиллионной привязке. Сообразительные переговорщики выбивают баснословные условия сделки для своих клиентов, выдвигая такие стартовые предложения, что другая сторона с восторгом расстается с половиной этой огромной суммы.

Насколько стоит опасаться урагана, ядерной угрозы, терроризма, коровьего бешенства, нападения крокодила или птичьего гриппа? И в какой степени следует избегать риска, связанного с ними? Что конкретно нужно сделать для предотвращения опасностей в повседневной жизни?

При ответе на подобные вопросы большинство используют так называемую эвристику доступности. Они оценивают вероятность рисков исходя из прецедентов. Если примеры сразу придут в голову, люди скорее встревожатся и испугаются. Хорошо известные риски, например связанные с терроризмом и последствиями 11 сентября, будут восприняты более серьезно. Те, что не на слуху, вроде загара или летней жары, люди могут проигнорировать. Информация об убийствах более доступна, чем о суицидах, поэтому все склоняются к ошибочному предположению, что таких смертей больше.

Досягаемость и заметность тесно связаны с доступностью и не менее важны. Пережив сильное землетрясение, вы сочтете это бедствие более вероятным, чем если прочитаете о нем в еженедельном журнале. Поэтому колоритные и легко вообразимые причины смерти, такие как торнадо, обычно получают завышенную оценку вероятности. Возможность менее заметных вариантов кончины, например от приступа астмы, напротив, занижается, хотя они встречаются значительно чаще (в данном случае — в двадцать раз). Аналогично недавние события в большей степени воздействуют на наше поведение и провоцируют страхи, чем происшедшие гораздо раньше. Во всех широко распространенных случаях автоматическая система активно и, возможно, чрезмерно реагирует на угрозу, не утруждаясь обращением к сухой статистике.

Эвристика доступности объясняет многие виды поведения, связанные с оценкой риска. Среди них как общественные, так и частные меры предосторожности. На решение застраховаться от стихийных бедствий существенно влияет опыт столкновения с ними[9]. После землетрясения стоимость страховки на случай этой катастрофы резко возрастает. Потом спрос постепенно снижается, по мере того как событие забывается. Если в недавнем прошлом не происходило наводнений, жители зон затопления с меньшей вероятностью приобретут страховку на этот случай. Те, чьи знакомые сталкивались с этим бедствием, купят ее скорее независимо от степени риска.

Пристрастная оценка риска искаженно влияет на подготовку к кризисным ситуациям и реакцию на них, деловые решения и политические процессы. Пока интернет-компании преуспевают, люди, скорее всего, продолжат покупать их акции, даже если это перестало быть удачным капиталовложением. Или представим ситуацию. Многие ошибочно посчитали, что одни риски, такие как авария на атомной электростанции, выше, чем другие, например инсульт. Подобные заблуждения могут повлиять на стратегию государства, потому что правительство распределяет ресурсы скорее в соответствии с народными опасениями, чем с прогнозируемой угрозой.

В случае с «отклонениями доступности» можно улучшить качество как частных, так и государственных решений посредством подталкивания к объективно необходимому. Чтобы повысить уровень страха, стоит упомянуть о трагическом прецеденте. Вселить уверенность можно, напомнив о похожей ситуации, которая разрешилась благополучно. Факты на слуху заставляют преувеличивать вероятность события, и люди сталкиваются с этим повсеместно. Если аналогичные ситуации не всплывают в памяти, то выносится искаженное суждение о их маловероятности.

Третье правило приблизительных величин носит длинное название «репрезентативность». Можно также именовать ее «эвристикой сходства». При ответе на вопрос, с какой вероятностью А относится к категории Б, люди, а именно автоматическая система, руководствуются тем, насколько А соответствует образу или стереотипу Б. Иначе говоря, в какой мере А «репрезентативно» Б. Как и две другие эвристики, данная используется потому, что часто работает. Двухметровый афроамериканец с большей вероятностью окажется профессиональным баскетболистом, чем еврейский юноша ростом 1 м 70 см. Такой вывод следует из наблюдения множества высоких чернокожих и почти полного отсутствия невысоких евреев среди игроков. Иногда стереотипы верны!

И снова вкрадываются отклонения, когда люди путают сходство и частоту. Рассмотрим известный пример с гипотетической женщиной по имени Линда. В ходе эксперимента испытуемым сообщали: «Линде 31. Она не замужем, по характеру прямолинейная, очень сообразительная. В университете изучала философию. В студенческие годы была озабочена проблемами дискриминации и социальной справедливости, а также участвовала в демонстрациях против ядерной энергетики». Затем людей просили разместить в порядке убывания вероятности восемь жизненных сценариев Линды. Самые популярные ответы: «сотрудница банка» и «сотрудница банка и активистка феминистского движения». Большинству казалось, что Линда с меньшей вероятностью будет просто работать в банке, чем трудиться там и одновременно участвовать в движении за права женщин.

Это очевидная логическая ошибка. Разумеется, два события не могут наступить с большей вероятностью, чем каждое из них по отдельности. Несомненно, Линда скорее будет банковской служащей, чем одновременно сотрудницей банка и феминисткой. Ведь все активистки движения за права женщин, работающие в банке, — банковские служащие. Ошибка произошла из-за использования эвристики репрезентативности. Описанию Линды гораздо лучше соответствует определение «сотрудница банка и активистка феминистского движения», чем просто «сотрудница банка». Стивен Гулд как-то отметил: «Я знаю [правильный ответ], но будто крошечный человечек в голове прыгает вверх-вниз и орет на меня: “Не может она быть просто банковской служащей, почитай описание!”» Человечек Гулда — автоматическая система в действии.

Использование эвристики репрезентативности может порождать серьезные заблуждения в оценке закономерностей повседневной жизни. Когда, например при подбрасывании монеты, результат непредсказуем, люди ожидают, что порядок орла и решки будет репрезентативным случайной последовательности. К сожалению, они не слишком точно представляют, что это такое. Когда мы наблюдаем результаты случайных процессов, то обычно отмечаем закономерности. Они кажутся значимыми, но фактически это дело случая. Можно подбросить монету трижды, увидеть три орла подряд и усмотреть закономерность. Но если много раз подкинуть монетку, то это уже не будет казаться чем-то необычным. Попробуйте и убедитесь. Для проверки Санстейн, написав этот абзац, подбросил цент трижды. Каждый раз выпадал орел. Ученый был в восторге. Хотя не следует так радоваться простой случайности.

Менее тривиальный пример привел психолог из Корнеллского университета Том Гилович. Он рассказал о жителях Лондона, переживших бомбардировку немецкими самолетами во время Второй мировой войны. Газеты опубликовали карты (рисунок 1.3) с местами попадания немецких снарядов «Фау-1» и «Фау-2» в центральный район города. Удары были сосредоточены вокруг Темзы и в северо-западной части столицы, из чего лондонцы сделали вывод, что снаряды был направлены с высокой точностью. Некоторые предположили, что в местах, не затронутых атакой, живут шпионы. Но люди ошибались. Немецкие летчики лишь целились в центр Лондона и полагались на волю случая. Подробный статистический анализ подтвердил произвольный характер попадания снарядов.