J udgment under U ncertainty:
Heuristics and biases
Е dited Ьу
Daniel Kahneтan
и niversity of British Colитbia
Paul Slovic
Decision Research
А Branch of Perceptronics, 1 nс.
Eиgene, Oregon
Aтos Tversky
Stanlord И niversity
This work in preparing this book was sиpported Ьу Office о! Naval Research
Grant N0001479C0077 to Stanlord University and Ьу Olfice 01 Naval
Research Coпtract NOO 1480C0 150 to Decision Research.
Cambridge
UNIVERSIТY PRESS, 2001

Даnиель Каnемаn Пауль Слови-к,
Амос Тверс-к,и
Принятие решений
внеопределенности
Правила и предубеждения
п од редакцией
3аслужеnnО20 работnика высшей школы
Российской Федерации доктора nсиХОЛО2ических naYK
nроф.r.В.СуходОЛЬСКО20
Перевод с анrлийскоrо
(g
rуманитарный Центр
Харьков,2005

УДК 159.922.27
ББК 88.53
Научный редактор: доктор психол. наук r. В. Суходольский (СПбr"У),
Редактор: доцент, кандидат психол. наук С. r. Тарасов (СПбrУ)
Перевод. Издво Институт прикладной психолоrии
"ryманитарный Центр"
Д. Канеман,П.Словик,А.Тверски. Принятиерешений
в неопределенности: Правила и предубеждения / Пер. с 3ffi1л.  х.:
Издво Институт приклад;ной психолоrии
"Jyманитар:ный Центр", 2005,  632 с.
ISBN 9668324145
Перед Вами фундаментальный труд по псuхолоzuи принятuя решенuй.
Ссылки на отдельные работы этих авторов достаточно часто вспречаются
в академической литературе, но полный сборник этих статей на русском
языке опублuкован впервые. Выход эmoй KHUZU, безусловно, важное событие
для специалистов в областu управленuя, стратеzuческоzо планированuя,
принятия решений, поведенuя потребителей и т.д.
KHuza представляет интерес для специалuстов в области менеджмента,
экономики, псuхолоzии, как в теории, так и в практике, которые uмеют дело
с такой сложной и интересной областью человеческой деятельностu, как
принятие решений.
у ои сап вее а {undamental шоrk оп psychology о{ decisionmaking. The re{erences
to separate шоrks о{ these authors сап Ье {ound o{ten enough in the academic
literature, but the complete volume о{ these articles has Ьееп published in Russian
{or the {irst time. The issue о{ this book is undoubtedly ап important event for the
ехрепв in the {ield о{ management, strategic planning, decisionmaking, consumers'
conduct etc.
The book is о{ interest to the experts in the {ield о{ management, есопоту,
psychology, in theory ав шеll ав in practice, шhо deal шith such complex and
interesting sphere of human action as decisionmaking.
Все права защищены. Н ин;ан;ая часть данной KnUzu не мо)/сеп], 6hlтb воспроизведена в
н;ан;ой бы то ни было форме без пUCbMeHHozo разрешения владельцев авпLОРСН;ИХ прав. Права
на публин;ацию KHUZU па РУССН;ОМ язын;е принадлежат издатеЛЬСlnву «rумаНUlпарныи
Центр».
ISBN O521284147 (анrл.)
ISBN 9668324 145
@ Cambridge University Press, 2001
@ Институт прикладной ПСИХОЛОI,ии«rу
манитарный центр», перевод на русский
язык,оформление,2005

Содержание
Предисловие HaytIНOrO редактора............................................. 9
Предисловие авторов. .. . . .. . .. . . .. . . .. . .. . . .. . . .. . . .. . .. . . .. . . .. . .. . . . . . . .. . . .. . .. 11
Часть 1: Введение....... ...... .............. ...... .... ...... ... ......... ........................... ... 15
1. П ринятие решений в условиях неопределенности: правила и
предубеждения. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Часть 11: Репрезентативность.............. ... ......... ... ...... ........ ... .... ..............
2. Вера в закон малых чисел. .. ... . .... .. . ...... . .... .. .... .. . . ... ... .. . . .. . .. ...
3. Субъективная вероятность: оценка репрезентативности..........
4. О психолоrии проrнозиров3lIИЯ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5. ИЗyrIение репрезентативности..............................................
6. Оценки репрезентативности и на основе репрезентативности....
Часть 111: Причинность и атрибуция....................................................
7. Общепринятое положение: информация не обязательно
информа тивна. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8. Причинные схемы при принятии решеНИЙ в условиях
17
37
39
49
66
89
105
121
123
неопределенносПl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
9. Недостатки процесса атрибуции: о происхождении и
исправлении ошибочных социальных оценок.. . .. . .. . .. . .. .. . .. . .. . .. . .. 153
1 о. Очевидное воздействие базовоrо значения. . .. . . .... .. .. .. ...... .. . ... 1 79

Часть IV: доступНость........ ................ ............ ....... ................... .............. 189
11. Доступность: эвристика оценки частоты и вероятности.......... 191
12. Эrоцентрические предубеждения в ДОСТУШIости и атрибуции.. 208
13. Предубеждения доступности в социальном восприятии и

взаимодеиствии.. ... . . ... . .. . .. .. ... .. . . .. . ... . .. .. .. . ... . .. . .. . . .. .. .. . .. . . .. . .. . . .
14. Эвристика моделирования.................................................
Часть V: Ковариация и Контроль.................. ................ .......... ..............
15. Субъективная оценка ковариации: суждения, основанные
на данных против суждений, основанных на теориях.. . . . . .. . .. . .
16. Иллюзия контроля. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17. результатыI тестов  такие, какими Вы их себе представ
220
232
241
243
265
ляете. . . . . . . . . · · · . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
18. Вероятностные рассуждения в клинической медицине:
lIJ)C>6лемы и возможности................................................... 286
19. Получение знаний из опыта и условнооптимальных правил
при принятии решения...................................................... 308
Часть VI. Чрезмерная уверенность............... ................ .................. ..... 327
20. Чрезмерная уверенность в суждениях, основанных на
конкретных примерах. .. . . . ... . ... . . .. . . .. . . . .. . . .. . . . ... .... . .. . .. .. . . .. . . .
21. Сообщение о процессе обучения оцениванию вероят
ности. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22. Калибровка вероятностей: положение дел к 1980 r.................
23. Обреченным необходимо изучать прошлое: эвристики и
преД}76еждения в ретроспективе.. . . .. . .. . .. . . . . .. . .. . . .. . .. . .. . .. . .. . . . . .
Часть VII: Мноrоступенчатая . оценКа.................................................
24. Оценка составных вероятностей в последоватеJThНОМ выборе...
25. Консерватизм в процессе обработки информации человеком...
26. IИпотеза yrадьmания в мноrоступенча том вьmоде. .. . . .. . . .. . . . . . .
27. Заключения о личных характеристиках на основе
информации, восстановленной из памяти.. .. ... ... .. . .. .. . .. .. ... .. . .
329
337
351
383
403
405
410
422
431

Часть VIII: Коррективные процедуры......................................... ........
28. Устойчивая привлекательность ошибочных линейных
v v
моделеи при принятии решении. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29. Жизнеспособность мифических чисел. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30. Интуитивное проrнозирование: предубеждения и KoppeK
тирующие процедуры. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31. Освобождение от предубеждения.. .................... ....... ........ ...
32. Улучшение индуктивноrо вывода.. .......... .......... ......... ........
Часть IX: Восприятие риска..... ............. ........................... .... ............. ....
33. Факты против страха: понимание воспринимаемоrо
риска. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . .
Част]): ][[()СКРIlПТ..............................................................................
34. К вопросу о статистической интуиции........ ......... ....... .... ......
35. Варианты неопределенности.. ......... ....... ......... ........... ........
lt1repaTypa...............................................................................................
445
447
466
473
482
508
527
529
563
565
582
595

Предисловие научноrо редактора
В предлаrаемой Вашему вниманию Rниrе изложены результаты размышлений и
ЭRспериментальных исследований зарубежных ученых, малоизвестные PYCCRO
язычному читателю.
Речь идет об особенностях мышления и поведения людей при оцеНRе и проrно
зировании неопределенных событий и величин, таRИХ RaR, в частности, шансы на
выиrpыш или заболевание, предпочтения на выборах, оцеНRа профприrодности,
ЭRспертиза аварийности и MHoroe друrое.
KaR убедительно ПОRазано в Rниrе, принимая решения в неопределенных усло
виях, люди обычно ошибаются, иноrда весьма значительно, даже если они изуча
ли теорию вероятности и стаТИСТИRУ. Эти ошиБRИ подчинены определенным пси
холоrичеСRИМ заRономерностям, Rоторые выявлены и хорошо ЭRспериментально
обоснованы исследователями.
Надо СRазать, что не ТОЛЬRО заRономерные ошиБRИ человечеСRИХ решений в си
туации неопределенности, но и сама орrанизация ЭRспериментов, выявляющих эти
заRономерные ошиБRИ весьма интересна и праRтичеСRИ полезна.
Можно с уверенностью думать, что перевод этой Rниrи будет интересен и поле
зен не ТОЛЬRО отечественным психолоrам, врачам, ПОЛИТИRам, разноrо рода ЭRС
пертам, но и мноrим друrим людям, TaR или иначе связанным с оцеНRОЙ и проrно
зом по сути случайных социальных и личных событий.
н аУЧ1lЫЙ peдaKтop
доктор псuхолоzuческuх -нaYK
профессор СПбrу
r В. Суходольскuй,
Са1lктПетербурz, 2004 z.

Предисловие авторов
Подход к процессу принятия решений, представленный в данной книrе, OCHOBЫBa
ется на трех направлениях исследований, получивших развитие в 50x и 60x ro
дах ХХ столетия. Например, сравнение клиническоrо и статистическоrо проrно
зирования, начатое Паулем Милом (Paul Meehl); изучение субъективной вероятно
сти в парадиrме Байеса (Bayes), представленное в психолоrии Вардом Эдвардсом
(Ward Edwards); и исследование эвристики и стратеrий рассуждения, представлен
ной rербертом Саймоном (Herbert Simon) и Джеромом Брунером (Jerome Bruner).
Наш сборник также включает современную теорию, находящуюся на стыке про
цесса принятия решений с друrой отраслью психолоrическоrо исследования: изу
чением причинной атрибуции и бытовой психолоrической интерпретации, впер
вые представленной Фрицом Хайдером (Fritz Heider).
Классическая книrа Мила, изданная в 1954, подтверждает тот факт, что про
стые линейные комбинации высказываний превосходят интуитивные суждения
экспертов в предсказании существенных поведенческих критериев. Не теряющее
актуальности и сеrодня интеллектуальное наследие этой работы, и шумная поле
мика, последовавшая за ней, вероятно, не доказывали, что клиницисты плохо спра
вились со своей работой, за которую, как отмечал Мил, им и не стоило бы браться.
Скорее, это была демонстрация существенноrо несоответствия между объективны
ми показателями успеха людей в задачах предсказания и их искренним убеждени
ем о собственной продуктивности. Это заключение верно не только для клиницис
тов И клинических проrнозов: мнения людей о том, как они делают выводы и то,
насколько хорошо они это делают, не MoryT быть приняты в качестве основания.
Ведь исследователи, практикующие клинический подход часто использовали ca
мих себя или своих друзей в качестве испытуемых, а интерпретация ошибок и OT
клонений были скорее коrнитивными, чем психодинамическими: в качестве Moдe
ли использовались скорее впечатления об ошибках, чем действительные ошибки.
С момента привлечения Эдвардсом и ero коллеrами идей Байеса в психолоrи
ческое исследование, псиолоrам впервые предложили целостную и четко сформу
лированную модель оптимальноrо поведения в условиях неопределенности, с KO
торой можно было сравнить принятие решений человеком. Соответствие приня
тия решений нормативным моделям стало одной из rлавных парадиrм исследова

ния В области суждения в условиях неопределенности. Это неизбежно затраrивало
проблему предубеждений, к :которым люди тяrотеют при индуктивных выводах, и
методов, которые моrли бы использоваться для их коррекции. Эти проблемы pac
сматриваются в большинстве разделов этоrо издания. Однако во мноrих ранних
работах использовалась нормативная модель для объяснения человеческоrо пове
дения, а также вводились дополнительные процессы для объяснения отклонений
от оптимальных показателей. Напротив, целью исследования в области эвристик в
принятии решений является объяснение как правильных, так и ошибочных суж
дений в терминах одних и тех же психолоrических процессов.
Появление такой новой парадиrмы, как коrнитивная психолоrия, оказало ce
рьезное влияние на исследование принятия решений. Коrнитивная психолоrия
рассматривает внутренние процессы, ментальные оrраничения, и то, как именно
оrpаничения влияют на эти процессы. Ранними примерами концептуальной и эм
пирической работы в этой области являлись исследование стратеrий мышления
Брунера и ero коллеr, а также трактовка эвристик рассуждений и оrpаниченной
рациональности Саймона. И Брунер, и Саймон занимались стратеrиями упроще
ния, которые уменьшают сложность задач принятия решений для Toro, чтобы cдe
лать их приемлемыми для образа мышления людей. Мы включили в эту книrу боль
шинство работ, исходя из подобных соображений.
В течение последних лет большой объем исследований был посвящен эвристи
кам суждений, а также исследованию их эффектов. Данное издание комплексно
рассматривает этой подход. В нем собраны новые работы, написанные специально
для этоrо сборника, и уже изданные статьи по вопросам суждений и предположе
ний. Хотя rpаница между суждением и принятием решения не всеrдаясна, мы co
средоточились здесь скорее на суждении, чем на выборе. Тема принятия решения
достаточно важна для Toro, чтобы быть предметом отдельноrо издания.
Книrа состоит из десяти частей. Первая часть содержит ранние исследования
эвристики и стереотипов при интуитивном принятии решений. В части 11 специ
ально рассмотрена эвристика репрезентативности, которая, в части 111, расширена
до проблем причинной атрибуции. Часть IV описывает эвристику доступности и ее
роль в социальном суждении. Часть V рассматривает понимание и изучение KOBa
риации, а также показывает наличие иллюзорных корреляций в принятии реше
ний обычными людьми и специалистами. В части VI обсуждается проверка вероят
ностных оценок и обосновывается распространенное явление самоуверенности в
проrнозировании и объяснении. Предубеждения, связанные с мноroступенчатым
выводом рассматриваются в части VII. Часть VIII рассматривает формальные и He
формальные процедуры для коррекции и улучшения интуитивноrо принятия pe
шений. Часть IX суммирует изучение последствий стереотипов при принятии pe
шений в области риска. Заключительная часть содержит некоторые современные
мысли по поводу нескольких концептуальных и методолоrических проблем по изу
чению эвристики и предубеждений.
Для удобства все ссылки собраны в отдельном списке в конце книrи. Номера,
напечатанные жирным mpифrом, относятся К материалу, включенному в книrу,
обозначая rлаву, в которой данный материал появляется. Мы использова,1JИ скоб
ки (...) чтобы указать на удаленный материал из предварительно изданных статей.
Наша работа по подrотовке этой книrи была поддержана Службой BoeHHOMOpC

:ких исследований, {рант N0001479C0077 Стэнфордс:кому "У'ниверситету и Служ
бой военноморс:ких исследований, Контракт N001480C0150 по исследованиюnpи
нятия решений.
Мы хотим поблarодарить Пэrrи Ро:кер, Нэнси Коллинс, Джерри Хенсона и Дона
MaKJperopa за их помощь в подrотов:ке этой :книrи.
ДаниелъКанеман
Пол Словик
Амос Тверски

Часть 1
Введение

1. П ринятие реIIIений в условиях неопределен"
насти: правила и предубеждения*
Амос ТверС1Си u Д аnuель Каnемаn
Мноrие решения основаны на убеждениях о вероятности неопределеIШЫХ
событий, таких как, например, результат выборов, вина ответчика в суде
или будущИЙ курса доллара. Эти убеждения обычно выражаются в заявле
" " " " " "
IШяхтипа я думаю, что... , вероятность такова... , маловероятно, что...
и т.д. Иноrда убеждения относительно неопределенных событий выраже
ныI в численной форме как шансы или су6ъективныIe вероятности. Что оп
ределяет такие убеждения? Как люди оценивают вероятность неопределен
Horo события или значения неопределеIШОЙ величины? Этот раздел пока 
зывает, что люди полarаются на оrраничеIШое число эвристических прин
ципов, которые сводят сложные задачи оценки вероятностей и проrнозиро
вания значеНИЙ величин до более простых операций суждения. Вообще, эти
эвристики весьма полезны, но иноrда они ведут к серьезныIM и системати
ческим ошибкам.
Субъективная оценка вероятности похожа на субъективную оценку фи
зических величин, таких как расстояние или размер. Все эти оценки OCHO
ваны на данных оrраниченной достоверности, которые обработаны соrлас
но правилам эвристики. Например, предположительное расстояние до
объекта частично определяется ero четкостью. Чем резче объект, тем ближе
он кажется. Это правило имеет некоторое обоснование, потому что на любой
местности более удаленные объектыI кажутся менее четкими, чем более близ
кие объекты. Однако постоянное следование этому правилу ведет к систе
матическим ошибкам в оценке расстояния. Характерно, что при плохой
видимости расстояния часто переоцениваются, потому что контуры объек
тов размыты. С дрyrой стороны, расстояния часто недооцениваются, коrда
видимость хорошая, потому что объектыI кажутся более четкими. Таким
образом, использование четкости в качестве показателя расстояния ведет к
распространенным предубеждениям. Такие предубеждения также можно
* Эта rлава впервые появилась в Science, 1974, 185, 11241131. Авторское право@ 1974 при
надлежит Американской Ассоциации достижений науки. Переиздано в соответствии с раз
решением.

18
ВВЕДЕНИЕ
обнаружить в интуитивной оценке вероятности. В этой книrе описываются
три вида эвристик, которые используются для оценки вероятности и про
rнозирования значений величин. Приводятся предубеждения, к которым
ведут эти эвристики, а также обсуждается практическое и теоретическое
значение этих наблюдений.
Репрезентативность
Большинство вопросов о вероятности принадлежат к одному из следующих
типов: Какова вероятность Toro, что объект А принадлежит классу В? Kaкo
ва вероятность, что причиной события А является процесс В? Какова Bepo
ятность, что процесс В приведет к событию А? Отвечая на такие вопросы,
люди обычно полarаются на эвристику репрезентативности, в которой Be
роятность определяется степенью, в которой А репрезентативно по отноше
нию к В, то есть степенью, в которой А похоже на В. Например, коrда А в
высокой мере репрезентативно В, вероятность тoro, что событие А происхо
дит из В, оценивается как высокая. С дрyrой стороны, если А не похоже на
В, то вероятность оценивается как низкая.
Для иллюстрации суждения репрезентативности, рассмотрим описание
человека ero бывшим соседом: "Стив очень замкнутыIй и застенчивый, Bcer да
rOToB мне помочь, но СJШшком мало интересуется дрyrими людьми и реаль
ностью вообще. Он очень кроткий и опрятный, любит порядок и системати
зированность, а также склонен к детализации." Как люди оценивают вероят
ность тoro, кто Стив по профессии (например, фермер, продавец, IШлот caмo
лета, библиотекарь или врач)? Каким образом люди располarают эти профес
СИИ от наиболее до наименее вероятной? В эвристике репрезентативности, Be
роятность тoro, что Стив  библиотекарь, например, определяется степенью,
в которой он репрезентативен библиотекарю, или соответствует стереотипу
библиотекаря. Действительно, исслеДОВaIШе подоБныIx проблем показало, что
ЛЮДИ распределтот профессии точно таким же образом (Кalшетan и Тversky,
1973, 4). Этот подход к оценке вероятности приводит к серьезныIM ошибкам,
потому что наподобие ИJШ репрезентативность не оказывают влияние отдель
ные факторы, которые должныI влиять на оценку вероятности.
н ечувствительnость 1с априорной вероятности результата
Одним из факторов, которые не оказывают влияния на репрезентатив
ность, но значительно влияют на вероятность  является предшествующая
вероятность, или частота базовых значений результатов (исходов). В слу
чае Стива, например, тот факт, что среди населения HaмHoro больше ферме
ров, чем библиотекарей, обязательно принимается в расчет при любой pa
зумной оценке вероятности TOro, что Стив скорее является библиотекарем,
чем фермером. П ринятие во внимание частотыI базовых значений, однако, в
действительности не влияет на соответствие Стива стереотипу библиотека

Принятие решений в условиях неопределенности
19
рей и фермеров. Если люди оценивают вероятность посредством репрезен
тативности, следовательно, предшествующими вероятностями они будут
пренебреrать. Эта rипотеза была проверена в эксперименте, в котором из
менялись предmествующие вероятности (Kahneman и Tversky, 1973,4).
Испытуемым показывали краткие описания нескольких людей, выбранных
Hayraд из rруппы 100 специалистов  инженеров и адвокатов. Тестируемых
просили оценить, для каждоrо ОПИСaIШя, вероятность тoro, что оно принад
лежит скорее инженеру, чем адвокату. в одном экспериментальном случае,
испытуемым сообщалось, что rруппа, описания из которой были даны, co
стоит из 70 инженеров и 30 адвокатов. в дpyroM случае испытуемым сооб
щалось, что rруппа состоит из 30 инженеров и 70 адвокатов. Шансы Toro,
что каждое отдельное ОПИСaIШе принадлежит скорее инженеру, чем aдвo
кату, должна быть выше в первом случае, rде большинство инженеров, чем
во втором, rде большинство адвокатов. Это можно показать, применяя пра
вило Бэйеса зaкmoчающееся в том, что пропорция этих шансов должна быть
(0.7/0.3)2, или 5.44, для каждоrо описания. rрубо нарушая правило Байе
са, испытуемые в обоих случаях, продемонстрировали, в сущности, одина
ковые оценки вероятности. Очевидно, участники эксперимента оценили Be
роятность тoro, что конкретное описание принадлежит скорее инженеру,
чем адвокату как степень, в которой это описание было репрезентативно этим
двум стереотипам, мало учитыIая,, если учитывая вообще, предmествую
щие вероятности этих катеrорий.
Испытуемые правильно использовали предшествующие вероятности,
коrда они не обладали иной информацией. В отсутствии KpaTKoro описания
личности, они оценивали вероятность Toro, что неизвестный человек явля
ется инженером, как о. 7 и 0.3, соответственно, в обоих случаях, при обоих
условиях частотыI базовых значений. Однако предшествующие вероятнос
ти полностью иrнорировались, коrда было представлено ОIШсание, даже если
оно было полностью неинформативно. РеaRЦИИ на нижеизложенное описа 
ние иллюстрируют это явление:
ДИК  30летний мужчина. Женат, еще не имеет детей. Очень способный и мотивиро
ванный сотрудник, подает большие надежды. Пользуется признанием коллеr.
Это описание было задумано таким образом, чтобы не предоставить инфор
мации о том, является ли Дик инженером или адвокатом. Следовательно,
вероятность Toro, что Дик является инженером, должна равняться пропор
ции инженеров в rруппе, как если бы не было дано описания вовсе. Испыту
емые, однако, оценили вероятность Toro, что Дик является инженером, как
5 независимо от Toro, какая дана пропорция инженеров в rруппе (7 к 3 или 3
к 7). Очевидно, что люди реarируют поразному в ситуациях, коrда описа
ние отсутствует и коrда дано бесполезное описание. В случае, коrда описа
ния отсутствуют, предшествующие вероятности используются должным
образом; и предшествующие вероятности иrнорируются, коrда дается бес
полезное описание (Kahneman и Tversky, 1973,4).

20
ВВЕДЕНИЕ
н ечувствитеЛЬ1l0сть к размеру выборки
Чтобы оценивать вероятность получения KoПRpeTHoro результата в выбор
ке, отобранной из указанной совокупности, люди обычно применяют эври
стику репрезентативности. То есть они оценивают вероятность результата в
выборке, например, то, что средняя высота в случайной выборке из десяти
человек будет 6 футов (180 сантиметров), в степени в какой этот результат
подобен соответствующему параметру (то есть средней высоте людей среди
Bcero населения). Подобие статистики в выборке типичному параметру у
Bcero населения не зависит от размера выборки. Следовательно, если Bepo
ятность рассчитывается с помощью репрезентативности, то статистическая
вероятность в выборке будет по существу независима от размера выборки.
Действительно, коrда тестируемые оценивали распределение средней BЫ
соты для выборок различных размеров, они производили идентичные pac
пределения. Например, вероятность получения средней высоты более чем 6
футов (180 см) была оценена подобной для выборок 1. 000, 100 и 10 человек
(Kahneman и Tversky, 1972Ь, 3). Кроме Toro, испытуемые не сумели oцe
нить роль размера выборки даже, коrда это было подчеркнуто в формули
ровке проблемы. Приведем пример, подтверждающий это.
Некоторый rород обслуживается двумя больницами. В большей по размеру больнице
рождаются приблизительно 45 младенцев каждый день, а в меньшей больнице, при
близительно 15 младенцев каждый день. Как Вы знаете, приблизительно 500/0 от всех
младенцев  мальчики. Однако точный процент меняется со дня на день. Иноrда он
может быть выше, чем 500/0, иноrда ниже.
В течение одноrо roда, каждая больница делала учет тех дней, коrда больше чем 600/0
рожденных младенцев были мальчиками. Какая больница, по вашему мнению, сдела
ла учет большеrо количества таких дней?
Большая по размеру больница (21)
Меньшая больница (21)
Примерно поровну (то есть в пределах разницы в 50/0) (53)
Числа в крyrлыIx скобках указывают количество отвечавших студентов пос
ледних курсов.
Большинство тестируемых оценивало вероятность тoro, что будет более
600/0 мальчиков в равной степени и в маленькой, и в большой больнице, воз
можно, потому что эти события оrш:саныI одинаковой статистикой и, таким
образом, одинаково репрезентативны по отношению ко всему населению.
Напротив, соrласно теории выборок, ожидаемое число дней, в которые болЬ
ше чем 600/0 рождеШIЫХ младенцев являются мальчиками, Haмнoro выше в
маленькой больнице, чем в боJThШОЙ, потому что для большой выборки менее
вероятно, отклонение от 500/0 . Это Фундаментальное понятие статистики, оче
видно, не является частью интуиции людей.
Подобная нечувствительность к размеру выборки была зафиксирована в
оценках апостериорной (posteriori) вероятности, то есть вероятности, что
выборка была отобрана скорее из одной совокупности, чем из дрyrой. Pac

Принятие решений в условиях неопределенности
21
смотрим следующий пример:
Вообразите корзину, наполненную шарами, из которых 2/3 одноro цвета и 1/3 друroro.
Один человек вынимает из корзины 5 шаров и обнаруживает, что 4 из них красные, а 1 
белый. Друrой человек вынимает 20 шаров и обнаруживает, что 12 из них красные, а 8 
белые. Который из этих двух людей должен с большей уверенностью сказать, что в KOp
зине скорее 2/3 красных шаров и 1/3 белых шаров, чем наоборот? Каковы шансы у
каждоrо из этих людей?
в этом примере, правильным ответом является оценка последующих
шансов как 8 к 1 для выборки 4:1 и 16 к 1 для выборки 12:8, при условии,
что предшествующие вероятности равны. Однако большинство людей дy
мает, что первая выборка обеспечивает HaмHoro более серьезное подтверж
дение для rипотезы, что корзина наполнена в основном красными шарами,
потому что процентное отношение красных шаров в первой выборке боль
юе, чем во второй. Это снова показывает, что интуитивные оценки превали
руют за счет пропорции выборки, а не ее размера, который иrpает решаю
щую роль в определении реальных последующих шансов. (Kahneman и
Тversky, 1972Ь). Кроме Toro, интуитивные оценки последующих шансов
(posterior odds) rораздо менее радикальны, чем правильные значения. В
проблемах этоrо типа неоднократно набтодалась недооценка влияния оче
видноrо (w. Edwards, 1968, 25; Slovic и Lichtenstein, 1971). Этот феномен
назван «консерватизмом».
Ошибочнъtе концепции шанса
Люди полarают, что последовательность событИЙ, орrанизованная как слу
чайный процесс представляет существенную характеристику этоrо процес
са даже, коrда последовательность короткая. Например, относительно BЫ
падения монеты «орлом» или «решкой», люди считают, что последователь
ность o Po p PO, более вероятна, чем последовательность ooo p p Р,
которая не кажется случайной, а также более вероятна, чем последователь
ность oooo Po, которая не отражает равнозначность сторон монеты
(Kahneman и Tversky, 197 2Ь, 3). Таким образом, люди ожидают, что суще
ственные характеристики процесса будут представлены, не только zлобалъ
но, т.е. в полной последовательности, но также и локалъно  в каждой из ее
частей. Однако локально репрезентативная последовательность системати
чески отклоняется от ожидания шансов, на которые рассчитыIали:: в ней
слишком MHoro чередований и слишком мало повторений. Дрyrое послед
СТЕие убеждения по поводу репрезентативности  хорошо известная ошиб
ка иrрока в казино. Видя, что красные слишком долrо выпадают на колесе
рулетки, например большинство людей, ошибочно полarает, что, скорее
Bcero, теперь должно выпасть черное, потому что выпадение черноrо завер
шит более репрезентативную последовательность, чем выпадение еще oд
Horo KpacHoro. Шанс обычно рассматривается как самореrулирующийся

22
ВВЕДЕНИЕ
процесс, в котором отклонение в одном направлении приводит к ОТRлоне
нию в противоположном направлении с целью восстановления равновесия.
На самом деле отклонения не исправляются, а просто «растворяются» по
мере протекания случ3Йноro процесса.
Неправильные представления о шансе характерны не только для неоIIЫТ
ных тестируемых. Изучение интуиции в статистических предположениях у
опытных психолоroвтеореТIШов (Tversky и Kalmeman, 1971, 2) показало yc
тоЙЧИВое верование в то, что можно назвать законом малых чисел, соrласно
которому даже маленькие выборки являются высоко репрезентативныIии по
отношению к совокупностям, из которых они отобраны. Результаты этих ис
следователей отразили ожидание Toro, что rипотеза, достоверная относительно
всей совокупности, будет представлена как статистически значимый резуль
тат в выборке, причем размер выборки не имеет значения. Как следствие,
специалисты слишком верят в результаты, получе:нныIe на маленьких выбор
ках, и СJШшком переоцени:вают повторяемость этих результатов. При прове
дении исследования, это предубеждение ведет к отбору выборок HeaдeKBaT
Horo размера и к преувеличенной интерпретации результатов.
н ечувствительность 1i надежности nроznоза
Люди иноrда вынуждены делать числовые предсказания, такие как буду
щий курс акции, спрос на товар или результат футбольной иrры. Такие пред
сказания основываются на репрезентативности. Например, предположим,
некто получил описание компании, и ero просят предсказать ее буд}'1Цую
прибыль. Если описание компании очень блarоприятно, то по этому описа 
нию наиболее репрезентативной будет казаться очень высокая прибыль; если
описание посредственно  то наиболее репрезентативныIM будет казаться за 
урядное развитие событий. То, насколько описание является блarоприят
ныI,, не зависит от достоверности этоrо ОПИСaIШя или степени, в которой
оно позволяет проводить точное проrнозирование.
Следовательно, если люди делают проrноз, исходя исключительно из
блarоприятности описания, их предсказания будут нечувствительныI к на 
дежности описания и к ожидаемой точности предсказания.
Этот способ делать суждения нарушает нормативную статистическую
теорию, в которой экстремум И диапазон предсказаний зависит от предска 
зуемости. Коrда предсказуемость равна нулю, во всех случаях должно быть
сделано одно и то же предсказание. Например, если ОПИСaIШя компаний не
содержат информации относительно прибыли, тоrда для всех компаний
должна быть спроrнозирована одна и та же величина (в размере среднеrо
значения прибыли). Если проrнозируемость идеальна, конечно, предсказы
ваемые величиныI будут соответствовать фактическим величинам, и диапа 
зон проrнозов будет равняться диапазону результатов. Вообще, чем выше
предсказуемость, тем шире диапазон предсказанных величин.
Некоторые исследования численноrо проrнозирования показали, что

Принятие решений в условиях неопределенности
28
интуитивные предсказания нарymают это правило, и что испытуемые мало
учитывают, если учитывают вообще, соображения проrнозируемости
(Kahneman и Tversky, 1973, 4). В одном из этих исследований, испытуемым
было предоставлено несколько абзацев текста, каждый из которых описы
вал работу преподавателя ВУЗа в течение отдельно взятоrо практическоrо
занятия. Некоторых тестируемых попросили оценить качество урока, опи
u u
caннoro в тексте с помощью процентнои шкалы, относительно указаннои
СОВОКУIШости. Дрyrих тестируемых просили спроrнозировать, также ис
пользуя процентную шкалу, положение каждоro преподавателя ВУЗа че
рез 5 лет после этоrо практическоro занятия. Суждения, сделанные при обо
их условиях были идентичными. То есть предсказание отдаленноro во Bpe
мени критерия (успех преподавателя через 5 лет) было идентично оценке
информации, на основе которой это предсказание было сделано (качество
практическоro занятия). Студенты, которые предположили это, HecOMHeH
но, знали о том, насколько оrраничена проrнозируемость компетентности
преподавателя, основанная на еДШIственном пробном уроке, проведенноro
5 rодами ранее; однако их проrнозы были столь же крайними, сколь и их
оценки.
Иллюзuя валuдностu
Как мы уже rоворили, ЛЮДИ часто делэют проrнозы, выбирая исход (напри
мер, профессию), который является наиболее репрезентативным по oтнo
шению к входным данныIM (например, описание человека). То, насколько
они уверены в своем проrнозе, зависит, прежде Bcero, от степени репрезен
тативности (то есть качества соответствия выбора входным данныI)) безот
носительно факторов, которые оrраничивают точность их проrноза. Таким
образом, люди вполне уверены в проrнозе, что человек является библиоте
карем, коrдадано описание ero личности, которое соответствует стереотипу
библиотекаря, даже если оно скудно, ненадежно или устарело. Необосно
ванная уверенность, которая является следствием удачноrо совпадения
предсказываемоrо результата и входных данных, может называться иллю
зией валидности. Эта иллюзия сохраняется даже тоrда, Kor да испытуемый
знает факторы, которые оrраничивают точность ero проrнозов. Вполне pac
пространенным является высказывание, что психолоrи, которые проводят
выборочные интервью, часто обладают значительной уверенностью по по
воду своих проrнозов, даже если они знакомы с обширной литературой, KO
торая показывает что в выБорочныIx интервью высока вероятность ошибок.
Продолжительная уверенность в правильности результатов клиническоrо
выборочноrо интервью, несмотря на повторные свидетельства ero HeaдeK
ватности, является достаточным свидетельством силы этоro эффекта.
Внутренняя соrласованность образца входных данных является основным
показателем степени уверенности в проrнозе, основанном на этих входныIx
данныI.. Например, ЛЮДИ выражают боJThше увереШIОСТИ в проrнозе cpeднe

24 ВВЕДЕНИЕ
ro балла успеваемости студента, чей табель за первый rод 06учеIШЯ состоит
полностью из В (4 балла), чем в проrнозе среднеro балла студента, в чьем табе
ле за первый rод обучения мноrо оценок, как А (5 баллов), так и С (3 балла).
Высоко соrласованныIe образцы наиболее часто набтодаются, коrда входные
переменные очень изБыточныI или взаимосвязаныI. Следовательно, люди
склонныI быть уверешIыми в проrнозах, ocHoBaнныIx на избыточных входных
переменных. Однако элементарное правило в статистике корреляции, YTBep
ждает, что, если у нас есть входные переменныIe определеШIОЙ валидности,
проrноз, основанный на нескольких таких входных данньrх, может дости
rать более высокой точности, коrда переменные независимы дpyr от дрyrа,
чем если они являются изБыточныIи ИJШ взаимосвязанным.. Таким обра
зом, избыточность входных данныIx уменьшает ТОЩfость, даже есJШ она yвe
личивает уверенность, таким образом, люди часто уверены в проrнозах, KO
торые, скорее Bcero, будут ошибочными (Кahnетan и Тversky, 1973, 4).
н еnравилъные представления о pezpeccuu
Предположим, что большая rруппа детей была протестирована с помощью
двух подобных версий теста на способности. Если некто отберет десять дe
тей из числа тех, кто справился лучше всех с одной из этих двух версий, он
обычно будет разочарован ВЫПОJШением ими второй версии теста. И напро
тив, если некто отберет десять детей из числа тех, кто хуже всех справился
с первой версией теста, то в среднем он обнаружит, что с дрyrой версией ОIШ
справились несколько лучше. Обобщая, рассмотрим две переменные Х и У,
которые имеют одинаковое распределение. Если выбрать людей, чьи cpeд
ние Х оценки отклоняются от среднеrо Х на k единиц, тоrда среднее от их У
шкалы будет обычно отклоняться от среднеrо У меньше чем на k един.
Эти наблюдения ИЛJПOстрируют общее явление известное как perpecc к cpeд
нему, которое БЬ1ЛО открыто rальтоном более чем 100 лет назад.
В обычной жизни все мы сталкиваемся с большим количеством случаев
perpecca к среднему, сравнивая, например, рост отцов и сыновей, уровень
интеллекта мужей и жен, или резу ль тать! сдачи экзаменов, следующих один
за дрyrим. Тем не менее, у людей отсутствуют предположения по этому по
воду. Вопервых, ОIШ не ожидают реrpессии во мноrих контекстах, rде она
должна произойти. ВoBTOPЫX, коrда они при знаю т возникновение perpec
сии, они часто изобретают неверные объяснения причин. (Kahneman И
Тversky, 1973,4). Мыполarаем, что явление реrрессаостается неуловимым,
потому что оно несовместимо с мнением о том, что проrнозируемый резуль
тат должен быть максимально репрезентативен по отношению к входным
данным, и, следовательно, значение переменной результата должно быть
настолько же крайним, как и значение входной перемеШIОЙ.
Неспособность признать смысл реrрессии может иметь пarубные послед
ствия, как было проиллюстрировано в следующих наблюдениях (Kahneman

Принятие решений в условиях неопределенности
25
и Тversky, 1973,4). При обсуждении учебных полетов, опытныIe и:нструкто
ры отметили, что похвала за исключительно мяrкое приземление обычно при
следующей попытке сопровождается более неудачным приземлением, в то
время как резкая критика после жесткоrо приземления обычно сопровожда
ется улучшением результатов при следующей попытке. Инструкторы сдела
ли вьтод, что словесные поощрения вредны для обучения, в то время как BЫ
roBOpbI приносят пользу, вопреки принятой психолоrической доктрине. Это
заключение несостоятельно изза присутствия perpecca к среднему. Как и в
дрyrихслучаях,коrдаэкзаменыследуютодинзадрyrИМ,улучшениеобьrчно
следует за плохим вьшолнением работы, а ухудшение  за ОТJШЧНО проделан
ной работой, даже если преподаватель или инструктор никак не реarирует на
достижения учащеrocя при первой попытке. Поскольку инструкторы похва 
лили своих учеников после хороших приземлеНИЙ и порyrали их после IШо
хих, ОНИ пришли к ошибочному и потенциально вредному заключению, что
наказание является более эффективным, чем натрада.
Таким образом, неспособность понимать эффект реrрессии ведет, к тому,
что эффективность наказания оценивается СJШшком высоко, а эффектив
ность натрады недооценивается. В социальном взаимодействии, также, как
и в обучении, натрада обычно применяется, коrда работа выполнена xopo
шо, и наказание, коrда работа выполнена плохо. Следуя только закону per
рессии, поведение, вероятней Bcero, улучшится после наказания и, скорее
Bcero, ухудшится после натрады. Следовательно, выходит так, что, по чис
той случайности, людей поощряют за то, что они наказывают дрyrих, и Ha
казывают за их поощрение. Люди, в целом, не знают об этом обстоятель
стве. Фактически, неуловимая роль реrpессии в определении очевидных
последствий нзrрады и наказания, кажется, ускользнула от внимания уче
ных, работающих в этой области.
Доступность
Бывают ситуации, в которых люди оценивают частоту класса или вероят
ность событий на основе леrкости, с которой они вспоминают примеры слу
чаев ИJШ события. Например, можно оценивать вероятность риска сердеч
Horo приступа среди людей средних лет, вспоминая такие случаи среди CBO
их знакомых. Похожим образом некто может оценивать вероятность Toro,
что некоторое бизнеспредприятие потерпит неудачу, представляя себе раз
JШЧНые трудности, с которыми оно моrло бы столкнуться. Эта эвристика
оценки называется доступностью. Доступность очень полезна для оценки
частоты или вероятности событий, потому что события, принадлежащие
большим классам, обьrчно вспоминаются и быстрее, чем случаи менее час
тых классов. Однако на доступность воздействуют и дрyrие факторы, кроме
частотыI и вероятности. Следовательно, уверенность относительно доступ
ности ведет К вполне проr:н:озируемым предубеждениям, некоторые из KO
торых проиллюстрированы ниже.

26
ВВЕДЕНИЕ
Предубеждеnия, обусловлеnnые степепью восстаnавливаемости
событий в памяти
Коrда размер класса оценивается на основе доступности ero элементов, класс,
элементы KOToporo леrко восстанавливаются в памяти, будет казаться бо
лее мноrочисленным, чем класс TaROrO же размера, но элементы KOToporo,
менее доступны и хуже вспоминаются. При простой демонстрации этоrо эф
фекта, испытуемым зачитали список известных людей обоих полов, и за 
тем попросиJШ оценить, было ли в списке больше мужских имен, чем женс
ких. Различные списки были предоставлены разным rpуппам тестируемых.
В некоторых из списков мужчины были более известны, чем женщины, а в
дрyrих, женщины были более известны, чем мужчины. В каждом из спис
ков, испытуемые ошибочно считали, что класс (в данном случае пол), в KO
тором были более известныIe ЛЮДИ, был более мноrочисленным (Tversky и
Кahnетan,1973,11).
В дополнение к узнаваемости, имеются друrие факторы, такие I{aк яр
кость, которая влияет на восстанавливаемость событий в памяти. Напри
мер, если человек наблюдал воочию пожар в здании, то он будет считать
возникновение таких несчастных случаев, наверное, более субъективно Be
роятным, чем, если бы, он прочитал об этом пожаре в местной rазете. Кроме
Toro, недавние происшествия, вероятно, будут вспоминаться несколько про
ще, чем более ранние. Часто бывает, что субъективная оценка вероятности
возникновения дорожных происшествий временно повышается, коrда че
ловек видит около дороrи перевернутый автомобиль.
Предубеждеnия, обусловленные эффектuвnостью направлеnuя
поиска
Предположим, из анrлИЙскоrо текста Hayraд выбрано слово (из трех букв
или больше). Что является более вероятным, то, что слово начинается с бук 
вы r или что r является третьей буквой? Люди подходят к решению этой
проблемы, вспоминая слова, которые начинаются с r (road  дороrа), и сло
ва, которые имеют r в третьей позиции (car  автомобиль), и оценивают OT
носительную частоту, основываясь на леrкости, с которой слова этих двух
типов приходят на ум. Поскольку rораздо леrче искать слова по первой бук
ве, чем по третьей, большинство людей считают, что больше слов, которые
начинаются с этой соrласной, чем слов, в которых тот же самый соrласный
появляется в третьей позиции. Они делают такой вывод даже для таких co
rласных, как r или k, которые чаще появляются в третьей позиции, чем в
первой (Тversky и Кahnетan, 1973,11).
РаЗJШчные задачи требуют различных направлений поиска. Например,
предположим, Вас попросили оценить частоту, с которой слова с абстракт
ным значением (мысль, любовь) и конкретным значением (дверь, вода) по
являются в письменном анrлийском языке. Естественный способ ответить

Принятие решений в условиях неопределенности
27
на этот вопрос  найти контексты, в которых эти слова моrли бы появлять
ся. Кажется, леrче вспомнить контексты, в которых может быть упомянуто
абстрактное значение (любовь в женских романах), чем вспомнить KOHтeK
сты, В которых упоминается слово с KoI-IкретныIM значением (например,
дверь). Если частота слов определяется на основании доступности KOHTeK
стов, в которых они появляются, слова с абстрактныIM значением, будут
оценены как относительно более мноrочисленные, чем слова с конкретным
значением. Этот стереотип наблюдался в недавнем исследовании (Galbrai th
и Underwood, 1973), которое показало, что 'частота возникновения слов с
абстрактныIM значеНIlем была HaмHoro выше частотыI слов с конкретным
значением, в то время как их объективная частота равна. Оценивалось Taк
же, что абстрактные слова появлялись в HaмHoro большем разнообразии
контекстов, чем слова с конкретным значением.
Предубеждения, обусловлеННЬtе способностью 1i nредставлению
образов
Иноrда нужно оценить частоту класса, элементы Koтoporo не хранятся в
памяти, а MorYT быть созданы cor ласно определенному правилу . В таких
ситуациях, обычно воспроизводятся некоторые элементы, а частота или
вероятность оценивается той леrкостью, с которой MorYT быть построены
соответствующие элементыI. Однако леrкость воспроизведения COOTBeTCTBY
ющих элементов не всеrда отражает их фактическую частоту, и этот способ
оценки приводит к предубеждениям. Для иллюстрации этоrо рассмотрим
rруппу из 10 человек, которые формируют комитеты, состоящие из k чле
нов, причем 2 < k < 8. Сколько различных комитетов, состоящих из k чле
нов может быть сформировано? Правильный ответ на эту проблему дается
биноминальным коэффициентом ( k 10 ), который достиrает максимума, paв
Horo 252 для k == 5. Ясно, что число комитетов, состоящих из k членов, paв
няетсячислукомитетов, состоящих из (10  k)членов, потомучтодлялюбо
ro комитета, состоящеrо из k членов, существует единственно возможная
rрyш:rа, состоящая из (10  k) человек, не являющихся членами комитета.
Одним из способов ответить без вычисления  это мысленно создать KO
митетыI, состоящие из k членов, и оценить их количество, используя леr
кость, с которой они приходят на ум. комитетыI, состоящие из небольшоrо
количества членов, например, 2, более доступныI, чем комитеты, состоящие
из большоrо количества членов, например, 8. Самая простая схема созда
I-ШЯ комитетов  разделение rрyш:rы на непересекающиеся множества. Сра 
зу видно, что леrче создать пять непересекающихся комитетов по 2 члена в
каждом, в то время как IIевозможно сrенерировать и двух непересекающих
ся комитетов по 8 членов. Следовательно, если частота оце1Швается за счет
способности представить это, или доступностью к мысленному воспроизве
дению, будет казаться, что маленьких комитетов больше, чем больших, в
отличие от правильной параболической функции. Действительно, коrда

28
ВВЕДЕНИЕ
тестируемыхнеспециалистов просили оценить число различных комитетов
разных размеров, их оценки представляли собой монотонноубывающую
функцию от размера комитета (Tversky и Kahneman, 1973, 11). Например,
средняя оценка числа комитетов, состоящих из 2 членов, была 70, в ТО Bpe
мя как оценка для комитетов, состоящих из 8 членов  20 (правильный
ответ  45 в обоих случаях).
Способность предстзвлять образы иrрает важную роль в оценке вероят-
ностей возникновения реальных жизненных ситуаций. Риск, с которым
связана опасная экспедиция, например, оценивается, посредством мыслен
Horo воспроизведения непредвиденных обстоятельств, для преодоления KO
торых у экспедиции нет достаточноrо оборудования. Если мноrие из ТaRИХ
трудностей ярко изображаются, экспедиция может показаться чрезвычай
но опасной, хотя леrкость, с которой воображаются бедствия, вовсе не обя
зательно отражает их фактическую вероятность. Наоборот, если возмож
ную опасность трудно вообразить, или она просто не приходит на ум, риск,
связанный с какимлибо событием, может быть чрезвычайно недооценен.
Иллюзорная взаимосвязь
Чепмен и Чепмен (Chapmaп and Chapman, 1969) описали интересное преду
беждение в оценке частоты, с которой два события произойдут OДНOBpeMeH
но. Они предоставили испытуемымнеспециалистам информацию относи
тельно нескольких rипотетических пациентов с психическими расстрой
ствами. Данные по каждому пациенту вклю'чали клинический диаrноз и
рисунки пациента. Позже испытуемые оценили частоту, с которой каждый
диarноз (такой как паранойя или мания преследования) сопровождался раз
личными особенностями рисунка (специфической формой rлаз). Испытуе
мые заметно переоценили частоту совместноrо появления двух ecтeCTBeH
ных событий, таких как мания преследования и специфическая форма rлаз.
Это явление получило название иллюзорная корреляция. В ошибочных
оценках представленных данных, испытуемые «заново открыли » MHoroe из
уже известных, но необоснованных, клинических знаний относительно ин
терпретации рисуночноrо теста. Иллюзорный эффект корреляции бьш чрез
вычайно стоЙКий по отношению к противоречащим данным. Он сохранил
ся даже, коrда взаимосвязь между признаком и диarнозом была фактичес
ки неrативной, что не позволило испытуемым определить действительные
отношения между ними.
Доступность является естественным объяснением эффекта иллюзорной
корреляции. Оценка Toro, насколько часто два явления взаимосвязаны и
происходят одновременно, может быть основано на силе ассоциативной с вя
зи между ними. Коrда ассоциация сильна, можно, скорее Bcero, прийти к
ВЫВОДУ, что события часто происходили одновременно. Следовательно, если
ассоциация между событиями крепкая, то, по оценке людей, они будут час
то происходить одновремеIПIО. Cor ласно этой точке зрения, иллюзорная KOp

Принятие решений в условиях неопределенности
29
реляция между диarнозом мании преследования и специфической формой
rлаз на рисунке, к примеру, появляется изза тoro, что мания преследова
ния скорее ассоциируется с r лазами, чем с любой друrой частью тела.
продолжительныIй жизненный опыт научил нас, что, в общем, элементы
больших классов вспоминаются лучше и быстрее, чем элементы менее час
тотных классов; что более вероятныIe события леrче вообразить, чем малове
роятные; и что ассоциативные связи между событиями укрепляются, коrда
события часто происходят одновременно. В результате, человек получает в
свое распоряжение IlpOцедуру (эвристику ДОСТУШIости) для оценки размера
класса, вероятность события, или частота, с которой MorYT одновременно про
исходить события, оцениваются той леrкостью, с которой MorYT быть выпол
нень! соответствующие ментальныIe ПIЮцессы вспоминания, воспроизведения
или ассоциации. Однако, как показали предшествующие примеры, эти про
цедуры оценивания систематически приводят к ошибкам.
Корректировка и «привязка» (anchoring)
Во мноrих ситуациях, люди делают оценки, отталкиваясь от начальной Be
личины, которая специально подобрана таким образом, чтобы получить
окончательный ответ. Начальная величина или отправная точка, может
быть получена посредством формулировки проблемы, или она может быть
частично результатом вычисления. В любом случае, такой «прикидки»
обычно недостаточно (Slovic и Lichtenstein, 1971). То есть, различные OT
правные точки приводят к различным оценкам, которые смещены к этим
отправным точкам. Мы называем этот феномен «nрuвязкоu» (anchoring).
Недостаточная «корректировка»
Для демонстрации эффекта «привязки» , тестируемых просили оценить раз
личные величины, выраженные в процентах (например, процент АфрИRан
ских стран в Орrанизации Объединенных Наций). Каждой величине с по
мощью случайноrо выбора в присутствии тестируемых, был присвоен HO
мер от О до 100. Тестируемых вначале попросили указать, больше или Meнь
те этот номер, чем значение самой величиныI, и затем оценить значение этой
величины, двиrаясь в большую или меньшую сторону относительно ero HO
мера. Различным rруппам тестируемых предлarались различныIe номера для
каждой величины, и эти произвольные номера имели значительное влия
ние на оценки тестируемых. Например, средние оценки процента Африкан
ских стран в Орrанизации Объединенных НацИЙ были 25 и 45 для rрупп,
которые получили 10 и 65 в качестве отправных точек соответственно. Дe
нежные вознarраждения за точность не уменьшали эффект «привязки».
«Привязка» происходит не только, коrда испытуемым задана отправная
точка, но также коrда испытуемый основывает свою оценку на результате
HeKoтoporo неполноrо вычисления. Изучение интуитивной числовой oцeH

30
ВВЕДЕНИЕ
ки иллюстрирует этот эффект. Две I'РУППЫ студентов средней школы oцe
нивали, в течение 5 секунд, значение числовоrо выражения, которое было
написано на доске. Однаrруппаоценивала значение вырюкения
8 х 7 х 6 х 5 х 4 х 3 х 2 х 1,
в то время как друrая rруппа оценивала значение выражения
1 х 2 х 3 х 4 х 5 х 6 х 7 х 8.
Для быстроrо ответа на TaRlle вопросы, ЛЮДИ MorYT произвест:и: несколько
maroB вычисления и оценить значение выражеfШЯ с помощью ЭI<СТРanоля
цИИ ИЛИ «корректировки». Поскольку «корреI{ТИРОВКИ» обычно HeДOCTa
точно, эта процедура ДОЛЖlIа вести к недооценке значения. Более Toro, так
как результат первых неIVIноrих шаrов УЬ1ножеIШЯ (выполненный слева на 
право) выше в убываюпей последовательности, чем в возрастающей, пер
вое упомянутое выражение ДОЛЖfIО быть оценено больше последнеrо. Оба
предсказания были подтверждены. СреДIIЯЯ оценка для возрастающей
последовательности была 512, в то время н:ак. средняя оценка для убываю
щей последовательности была 2. 250. Правильныйответ40. 320 для обеlfХ
последовательностей.
IIредубежденuя в оцепке КОflоЮflктивных и дUЗоЮflктuвflЫХ соБы
тuй
в недавнем исследовании БарХиллел (BaT Hillel, 1973) тестируемым дaвa
ли возможность сделать ставку на одно из двух событий. Использовал:rIСЬ
три типа событий: (i) IIpocToe событие, как, например, вытяrивание KpaCHO
ro шара из мешка, содержащеrо 50% !<расных и: 50% белых шаров; (ii) свя
занное событие, как, например, вытянуть красный шар семь раз подряд из
мешка (с возвращением шаров), содержащеrо 90% красных шаров и 10%
белы;; и (iii) несвязаliное событие, как, I-Iапример, вытянуть красный шар,
по крайней мере, 1 раз в семи последовательных попытках (с возвращением
шаров) из мешка, содержащеrо 10/) :красных шаров и 900/0 белых. В этой
проблеме, существенное большинство тестируемых преДIrочло сделать CTaв
ку на связанное событие (вероятность KOToporo  О .48), а IIe на IlpOCToe (Bepo
ятность которото  0.50). Испыт'уемые также предпо'читали, ставить скорее
на простое событие, "чем на дизъюнктивное, которое и:меет веРОЯТIIОСТЬ 0.52.
Таким образом, большинство тестируемых сделало ставку на менее вероят-
ное событие при обоих сравнениях. Эти решения тестируемых иллюстри
руют оБЩIШ вывод: изyt:lеI-mе решений в азартных иrрах и оценки вероят
ности указывают, что люд:и: имеют тенденцию оценивать слишком высоко
вероятность конъюнктивных событий (Cohen, СhеsпiсkиНaran, 1972, 24) и
склонны недооценивать вероятность дизъюнктивных событий. Эти CTepeo

Принят:ие реIIlений в условиях неопределенности
31
типы полностью объясняются эффектом «привязки» . Установленная Bepo
,ятность элементарноrо события (успех в любой стадии) обеспечивает ecTe
ственную отправную точку для оценки вероятностей как конъюнктивных,
так и ДИ3ЪЮНКТIIВНЫХ событИЙ. Так как «корректировки» от отправной точ
к:и обы'чно недостаточно, заключительные оценки остаются слишком при
ближенными к верояrrностям элементарных событий в обоих сл'учаях. Об
ратите внимание, что полная вероятность конъюнктивных событий ниже,
чем вероятность каждоrо элементарноrо события, в то время как полная
вероятность несвязанноrо события выше, чем вероятность каждоrо элемен
TapHoro события. Следствием «ПРИRЯ3КИ» является то, 1:ITO полная вероят
ность будет завышена для конъюнктивных событий и занижена  для дизъ
ЮНКТИБных.
Предубеждения в оцеlше сложных событий особенно существенны в KOH
тексте планирования. Успешное завершение бизнеспредприятия, напри
мер, разработка HOBoro продукта, обычно носит комплексный характер:
чтобы предприятие преуспевало, каждое событие из ряда должно произой
ти. Даже, если каждое из этих событий весьма вероятно, полная вероятность
успеха может быть довольно низкоii, есЛ11 количество событий большое.
Общая тенденция оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных
событий ведет к необоснованному оптимизму в оценке вероятности, что план
будет удачным, или что проект будет закончен вовремя. Наоборот, с дизъ
юнктивными СТРУI{ТУРами событий оБычнo сталкиваются при оцеlfРе рис
ка. Сложная система, такая как ядерный реактор или тело человека, повре
дится, если любой из ero необходимых компонентов выйдет из строя. Даже,
коrда вероятность сбоя в каждом компоненте небольша.я, вероятность отка 
за всей системы может быть высока, если в нее вовлечено MHoro компонен
тов. Изза предубеждения «привязки» , люди имеют тенденцию недооцени
вать вероятность отказа в сложных системах. Таким образом, предубежде
:ние привязки может иноrда зависеть от структуры события. Структура co
бытия или явления похожая на цепочку звеньев ведет к переоценке вероят
насти этоrо события, структура события похожая на воронку, состоящая из
дизъюнктивных звеньев, ведет к недооценке вероятности события.
«Привязн:а» при оценке распределения субоективнои вероятности
При анализе принятия решеНИЙ, от экспертов часто требуется выразить свое
мнение относительно какойлибо величины, например, среднеrо значения
индекса ДоуДжонса (DowtJones) в отдельно взятый день, в виде распреде
ления вероятности. Такое распределение обычно строится путем выбора
значений для величины, которые соответствуют ero процентной шкале pac
пределения вероятности. Например, эксперта можно попросить выбрать
число, Х 9О так, чтобы субъективная вероятность Toro, что это число будет
выше, чем значение среднеrо числа Дoy ДЖОI-Iса, была 0.90. То есть, он дол
жен выбрать значение Х 9О ' так чтобы в 9 случаях к 1 среднее значение ин

32
ВВЕДЕНИЕ
декса Дoy Джонса не превышало это число. Распределение субъективной
вероятности значения среднеrо числа ДоуДжонса может быть построено
из нескольких таких оценок, выраженных с помощью различных процент
ных шкал.
Путем накопления таких субъективных распределений вероятности для
различных величин, можно проверить правилъность оценок эксперта. Экс
перт считается калиброванным (см. rл. 22) должным образом в определен
ном наборе проблем, если ТОЛЬКО 2 процента правильных значений oцeHeH
ных велиЧШI будут ниже заданныIx значеlШЙ Х 2 . Например, правильные зна 
чения должны быть ниже Х О1 дЛЯ 1 о/о величин и быть выше Х 99 ' для 1 О/о
величин. Таким образом, истинные значения должны cTporo попадать в ин
тервал между Х О1 и Х 99 В 98 о/о задач.
Несколько исследователей (Alpert и Raiffa, 1969, 21; Stael von Holstein,
1971Ь; Winkler, 1967) проанализировали нарymения в оценке вероятности
ДЛЯ мноrих :количественных величин для большоrо числа экспертов. Эти
распределения указали на обширные и систематические отклонения от Haд
лежащих оценок. В большинстве исследованИЙ, фактические значения oцe
ненных величин или меньше Х О1 или больше, чем Х 99 приблизительно для
30% задач. То есть, испытуемые устанавливают слитком узкие строrие
интервалы, которые отражают их уверенность, чем их знания относитель
но оцененных величин. Это предубеждение характерно как для подrотов
леЮIЫХ, так и для простыIx тестируемых, и э'rот эффект не устраняется пу
тем введения правил оценки, которые обеспечивают стимулыI для внешней
оценки. Этот эффект, по крайней мере, частично, относится к «привязке» ·
Чтобы выбрать Х 90 как значение среднеrо числа ДоуДжонса, например,
естественно начать с размышления о лучшей оценке индекса ДоуДжонса и
«скорректировать» верхние значения. Если эта «корректировка»  как и боль
шинство дрyrих  является недостаточной, то Х 90 не будет достаточно экстре
мальным. Подобный эффект фиксирования произойдет в выборе Х 1О ' KOТO
рый предположительно получен путем корректировки чьей либо лучшей
оценки в сторону понижения. Следовательно, достоверный интервал между
Х 1О и Х 9О будет слишком узкИЙ, и оцененное распределение вероятности бу
дет слитком жестким. В подтверждение этой интерпретации можно пока 
зать, что субъективные вероятности систематически меняются посредством
процедуры, в которой чья JШбо лучшая оценка не служит «привязкой ».
Распределения субъективной вероятности для данной величиныI (cpeд
нее число ДоуДжонса) MOryT быть получены двумя различными способа
ми: (i), попросить испытуемоrо выбрать значение числа Дoy Джонса, KOTO
рое соответствует распределению вероятности выраженной с помощью про
центной шкалы и (ii), попросить испытуемоrо оценить вероятности тoro, что
истинное значение числа Дoy Джонса превысит некоторые указанные Be
личины. Эти две процедуры формально эквивалентны и должны приводить
В результате к идентичным распределениям. Однако они предлarают раз
личные способы корректировки от различных «llpивязок ». В процедуре (i),

Принятие решений в условиях неопределенности
33
естественная отправная точка  лучшая оценка качества. В процедуре (ii),
с дрyrой стороны, тестируемый может «привязаться» К величине, YCTaнOB
ленной в вопросе. В противоположность этому, он может «привязаться» К
равным шансам, или к шансам 50 на 50, которые являются естественной
отправной точкой при оценке вероятности. В любом случае, процедура (ii)
должна завершаться менее крайними оценками, чем процедура (i).
Чтобы противопоставлять эти две процедуры, rрynпе тестируемых был
предоставлен набор 24 количественных измерений (как, например, paCCTO
яние по воздуху от Нью Дели до Пекина), которые оценивали или Х 1О или
Х 9О для каждой задачи. Дрyrая rрynпа тестируемых получила среДIШе oцeH
ки первой rруппы для каждой из этих 24 величин. Их попросили оцеIШТЬ
шансы Toro, что каждая из данных величин превысила истинное значение
соответствующей величины. В отсутствии Kaкoro либо предубеждения BТO
рая rрynпа должна восстановить вероятность, указанную первой rpуrшой,
то есть 9: 1. Однако если равные шансы или заданная величина служат «при
вязкой», вероятность, указанная второй rруrшой должна быть менее экст
ремальной, то есть ближе к 1: 1. В действительности, средняя вероятность,
указанная этой rpуппой, во всех задачах, была 3: 1. !\оrда суждения из этих
двух rpупп были проверены, обнаружилось, что испытуемые в первой rруп
пе были слишком экстремальны в оценках в соответствии с более ранними
исследованиями. События, вероятность которых, они определили как 0.10,
фактически произошли в 24 О/О случаев. Напротив, тестируемые во второй
rруппе были слишком консервативны. События, вероятность которых, они
определили как 0.34, фактически произоmли в 260/0 случаев. Эти результа
ты иллюстрируют ТО, как степень правильности оценки зависит от проце
дуры оценки.
Обсуждение
в этой части книrи рассматривались коrнитивные стереотипы, которые воз
никают как результат уверенности в эвристиках оценивания. Эти стереоти
пыI не характерны для эффектов мотивации, таких как принятие желаемо
ro за действительное или искажения суждений изза одобрения и порица
ния. Действительно, как уже сообщалось ранее, некоторые серьезные ошиб
ки в оценивании происходили, несмотря на тот факт, что тестируемых по
ощряли за точность и вознаrpаждали за правильныIe ответы (Kahneman и
Tversky, 1972Ь, 3; Тversky и Kahneman, 1973,11).
Уверенность в эвристиках и распространенность стереотипов свойствен
на не только обывателям. опытныIe исследователи также склонны к тем же
самым предубеждениям  коrда они думают интуитивно. Например, TeH
денция предсказывать результат, который наиболее репрезентативен по OT
ношению к данным, без достаточноrо внимания к априорной вероятности
наступления Taкoro результата, наб.людались в интуитивныIx суждениях
людей, которые обладали оБширныIии познаниями в статистике (Kahneman

34
ВВЕДЕНИЕ
и Тversky, 1973,4; ТvеrskуиКahnеman, 1971,2). Хотя те, ктоимеютпозна
ния в статистике и избеrают элементарных ошибок, как, например, ошиб
ки иrpока в казино, в интуитивных суЖ.дениях для более запутанныIx и Me
нее понятных задач делают подобные ошибки.
Не удивительно, что полезные разновидности эвристики, такие как реII
резентативность и доступность сохраняются, даже при том, что они иноrда
ведут к ошибкам в проrнозах или оценках. Что возможно и является удиви
тельным, так это неспособность людей вывести из длительноrо жизненноro
опыта такие фундаментальные статистические правила как perpecc к cpeд
нему или эффект размера выборки при анализе именчивости внутри BЫ
барки. Хотя все мы в течение жизни встреl:lаемся с мноrочисленныIии ситу
ациями, к которым эти правила MorYT быть применимы, очень немноrие
самостоятельно открывают принципы отбора выборки и perpecca на своем
опыте. Статистические принципы не познаются на основе каждодневноrо
опыта, потому что соответствующие примеры не закодированы нужным
образом. Например, тоди не обнаруживают, что средняя длина слова в CTpo
ках следующих дpyr за дрyrом в тексте, о'!'личается больше чем на следую
щих дрyr за дpyroM страницах, потому что они просто не обращают внима
ния на среднюю длину слова в отдельных строках или страницах. Таким
образом, люди не изучают отношение между размером выборки и изменчи
востью внутри выборки, хотя данных для T3Koro вывода предостаточно.
Недостаток соответствующей кодировки также объясняет, почему люди
обычно не обнаруживают стереотипы в своих суждениях о вероятности.
Человек Mor бы узнать, правильны ли ero оценки, подсчитывая число собы
тий, которые действительно происходят из тех, которые он считает paвHO
вероятными. Однако для людей не естественно rруппировать события по
признаку их вероятности. При отсутствии такой rруппировки человек не
может обнаружить, например, что только 500/0 предсказаний, вероятность
которых он оценил как 0.9 или выше фактически сбылись.
Эмпирический анализ коrнитивных стереотипов имеет значение для Teo
ретической и прикладной роли оценки вероятностей. Современная теория
принятия решений (de Finetti, 1968; Savage, 1954) рассматривает субъек
тивную вероятность как количественное мнение идеализированноrо чело
века. Определенно, субъективная вероятность данноrо события определя
ется набором шансов относительно этоrо события, из которых человеку пред
лаrается выбрать. Может быть получено внутренне последовательное или
целостное измерение субъективной вероятности, если выборы человека cpe
ди предложенных шансов подчиняются некоторым принципам, то есть aк
сиомам теории. Полученная вероятность субъективна в том смысле, что
различные люди MorYT иметь различные оценки вероятности одноrо и Toro
же события. rлавный вклад этоrо подхода состоит в том, что он обеспечива
ет строrую субъективную интерпретацию вероятности, которая является
применимой к уникальным событиям и является частью общей теории pa
циональноrо принятия решений.

Принятие решений в условиях неопределенноси
35
Возможно, СТОИТ отметить, что, в то время как субъективные вероятнос
ти MorYT иноrда выводиться из выбора шансов, они обычно не формируют
ся этим способом. Человек делает ставку скорее на команду А, чем на KO
манду В, потому что верит, что команда А, вероятнее Bcero, победит; он не
выводит свое мнение как результат предпочтенИЙ тех или иных шансов.
Таким образом, в действительности, субъективные вероятности определя
ют преДПО"tlтения в шансах, но не выводятся из них, в отличие от аксиома
тической теории рациональноro принятия решений (Savage, 1954).
Субъективный характер вероятности привел мноrих ученых к мнению,
что целостность, или внутренняя последовательность  единственный име
ющий силу критерий, в соответствии с которым должны быть оценены Be
роятности. С точки зрения формальной теории субъективной вероятности,
любой набор внутренне последовательных вероятностных оценок столь же
хорош как любой дрyrой. Этот критерИЙ не вполне удовлетворителен, пото
му что внутренне последовательный набор субъективных вероятностей MO
жет быть несовместим с дрyrими мнениями, которых придерживается че
ловек. Рассмотрите человека, чьи субъективные вероятности для всех воз
можных результатов подбрасывания монеты отражают ошибку иrрока в
казино. То есть ero оценка вероятности появления «решки» при каждом
конкретном подбрасывании увеличивается с числом последовательно BЫ
павших «орлов», которые предшествовали этому подбрасыванию. Сужде
ния TaKoro человека MorYT быть внутренне последовательными и поэтому
приемлемыми как адекватные субъективные вероятности соrласно крите
рию формальной теории. Эти вероятности, однако, являются несовмести
мыми с общепринятым мнением, что у монетыI "нет памяти" и поэтому она
не способна производить последовательные зависимости. Чтобы оцененньrе
вероятности, считались адекватными, или рациональными, внутренней
последовательности недостаточно. Суждения должны быть совместимы со
всеми прочими взr лядами этоrо человека. К сожалению, не может быть про
стой формальной процедуры для оценки совместимости набора вероятност
ных оценок с полной системой взr лядов субъекта. Рациональный эксперт
будет, однако, бороться за совместимость, даже при том, что внутреннюю
последовательность более леrко достичь и оценить. В частности он будет
пытаться делать свои вероятностные суждения совместимыми с ero знани
ями относительно предмета, законов вероятности и своей собственной эври
стики оценки и предубеждений.
Резюме
Эта статья описывает три типа эвристики, которые используются при oцeH
ках в условиях неопределенности: (i) репрезентативность, которая обычно
используется, Коrда людей просят оценить вероятность тoro, что объект А
ИЛИ случай принадлежит классу или процессу В; (ii) достyrrn:ость событий
или сценариев, которая часто используется, коrда людей просят оценить

частоту класса или правдоподобия отдельно взятоrо варианта развития co
бытий; и (iii) корректировка или «привязка}), которая обычно использует
ся при количественном проrнозировании, коrда доступна соответствующая
веЛИЧШIа. Эти эвристики высоко экономичны и оБычнo эффективны, но они
при водят К систематическим ошибкам в проrнозе. Лучшее понимание этих
эвристик и отклонений, к которым они при водят , моrло внести вклад в oцeH
КУ и принятие решений в условиях неопределенности.

Часть 11
Репрезентативность

2. Вера в закон малых чисел*
Амос Тверски иДаnuелъ Каnемаn
"Предположим, что Вы провели эксперимент с 20 испытуемыми, и получи
ли значимый результат, который подтверждает Вашу теорию (z == 2.23,
р < 0.05, ДВYCTopoннee»). Вы теперь имеете основание для проведения экс
перимента с дополнительной rруппой из 10 испытуемых. Как Вы думаете,
какова вероятность тoro, что результаты будут знаЧИМЫМli, если будет про
водиться испытание с односторонним R!)итерием, причем отдельно для этой
rруппы? "
Если Вы считаете, что вероятность rдето около 0.85, Вы можете быть
удовлетворены тем, что принадлежите к большинству. Действительно, это
был среднестатистический ответ двух малых rрупп, которые любезно co
rласились ответить на анкету, распространенную на встрече rpуппы Maтe
матической психолоrии в Американской Психолоrической Ассоциации.
С дрyrой стороны, если Вы считаете, что вероятность около 0.48, Вы при
надлежите к меньшинству. TOJThKO 9 из наших 84 респондентов дали ответы
между 0.40 и 0.60. Однако оказывается, что о. 48  HaмHoro более обоснован
ная оценка, чем 0.851.
1 Требуемую оценку можно интерпретирова.ть несколькими способами. Один возможный
подход состоит в том, чтобы следовать общей практике исследования, r де оценка, получен
ная в одном исследовании, принимается для тoro, чтобы определить правдоподобную аль
тернативу отсутствующей rипотезе. Требуемую вероятность можно тоrда интерпретиро
вать как достоверность BToporo теста (то есть, вероятность получения значимоrо результата
во второй выборке) в противоположность альтернативной rипотезе, определенной резуль
татом первой выборки. В особом случае теста среднеrо значения с известной изменчивос
тью, можно было бы вычислить достоверность теста по отношению к rипотезе, что среднее
для всей совокупности равняется среднему для выборки. Так как размер второй выборки
 половина первой выборки, подсчитанная вероятность получения z > 1.645  только 0.473.
Теоретически более достоверный подход состоит в том, чтобы интерпретировать требуемую
вероятность в пределах структуры Байеса, вычислить ее относительно соответственно выб
paHHoro предшествующеrо распределения. Допуская предыдущую равномерность распре
деления, требуемая вероятность в последующем  0.478. Ясно, что, если предшествующее

40
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Очевидно, большинство психолоrов преувеличенно верят в вероятность
успешноro повтора полученных результатов. Вопросы, которых касается
эта часть книrи  это источники такой уверенности, и их последствия для
проведения научноrо исследования. Наш тезис состоит в том, что люди об
ладают сильными предубеждениями относительно случайной выборки; что
эти предубеждения ошибочны Фундаментально; что эти предубеждения
характерны как для простых испытуемых, так и для подrотовленных уче
ных; и что ее применение в ходе научноrо исследования имеет неудачные
последствия.
Мы представляем на обсуждение тезис о том, что люди рассматривают
выборку отобранную случайным образом из совокупности как высоко реп
резентативную, то есть подобную всей совокупности во всех существенных
характеристиках. Следовательно, они ожидают, что любые две выборки, вая
тые из оrраниченной совокупности, будут более подобны дpyr друrу и COBO
купности, чем предполarает теория выборок, по крайней мере, для малых
выборок.
Тенденция расценивать выборку как репрезентативную наблюдается в
самых разнообразных ситуациях. Коrда тестируемых просят создать слу
чайную последовательность rипотетических подбрасьmаний монеты, нanри
мер, они создают последовательности, rде пропорция «орла» на любом KO
ротком отрезке rораздо ближе к 0.50, чем предсказала бы теория вероятно
сти (Tune, 1964). Таким образом, каждый отрезок полученной последова
тельности высоко репрезентативен по отношению к «справедливости» MO
нетыI. Подобные эффекты наблюдаются, коrда тестируемые последователь
но предсказывают события в созданном случайным образом ряде событий,
как в экспериментах по изучению вероятности (Estes, 1964) или в дрyrих
последовательных иrрах с шансами. Тестируемые действуют так, как буд
то, каждый отрезок случайной последовательности должен отражать пра
вильную пропорцию: если последовательность отклонилась от пропорции
во всей совокупности, ожидается корректирующее отклонеIШе в друтом
направлении. Это получило название ошибки иrрока казино.
Суть ошибки иrрока казино  неправильное представление о справедли
вости закона случайности. Иrрок чувствует, что равнозначность сторон MO
нетыI дает ему право ожидать, что любое отклонение в одном направлении
будет скоро компенсировано соответствующим отклонением в дрyrую cтo
рону. Даже самая сбалансированная монета, однако, обладая оrpаничения
ми морали и памяти, не может при подбрасывании выдавать столь же paв
нов ероя тны е результаты, как Toro ожидает иrрок в казино. Эта ошибка свой
ственна не только иrрокам. Рассмотрим следующий пример:
распределение подтверждает нулевую rипотезу, как это часто бывает, следующая вероят
несть будет даже меньшей.
Данная rлава первоначально появилась в Психолоrическом Бюллетене, 1971,2, 105  110.
Авторское право @ 1971 Американской Психолоrической Ассоциацией. Пере издано в COOT
ветствии С разрешением.

Вера в за:кон малых чисел
41
Средний IQ среди восьмиклассников в rороде, ка1С известно, является 100. Вы выбрали
случайную выборку из 50 детей для изучения достижений в учебе. Первый протестиро
ванный ребенок имеет IQ 150. Каким, как Вы ожидаете, будет средний показатель ин
теллекта для всей выборки"?
Правильный ответ  101. Неожиданно большое количество людей полarа
ют, что ожидаемый IQ дЛЯ выборки все равно 100. Это может быть опр авд а 
но только мнением, что случайный процесс самокорректируется. Высказы
вания типа "ошибки компенсируют друr дрyrа" отражают представление
людей об активном процессе самокоррекции случайных процессов.
Некоторые распространенные процессы в природе подчиняются таким
законам: отклонение от устоЙЧивоrо равновесия порождает силу, которая
восстанавливает равновесие. Законы вероятности, напротив, не работают
подобным образом: отклонения не отменяются по мере перебора элементов
выборки, они ослабляются.
До сих пор, мы пытались описать два взаимосвязанных вида предубеж
дений для определения шансов. Мы предложили rипотезу репрезентатив
НQCти, соrласно которой люди полаrа.ют, что выборки будут очень подобны
ми дрyr друrу и совокупностям, из которых они отобраны. Мы также пред
положили, что люди считают, что процессы в выборке  это самокорректи
рующийся процесс. Эти два мнения ведут к одним и тем же последствиям.
Оба порождают ожидания относительно выборки, и изменчивость этих про
rнозов меньше, чем реальная измеНЧliВОСТЬ, по крайней мере, для малых
выборок.
Закон больших чисел rарантирует, что очень большие выборки будут дей
ствительно высоко репрезентативны по отношению к совокупности, из KO
торой они взяты. Если, кроме Toro, действует тенденция самореrуляции, то
маленькие выборки должны также быть высоко репрезентативными и по
добными дрyr дрyrу. Ин'rуиция людей относительно случайных выборок,
кажется, соответствует закону малых чисел, который утверждает, что за
кон больших чисел применяется также и к малым числам.
Рассмотрим rипотетическоrо ученоrо, который живет в соответствии с
законом малых чисел. Как ero убеждения влияли бы на ето научную рабо
ту? Предположим, что наш ученый изучает явления, величина которых
маленькая относительно ее неконтролируемой изменчивости, то есть, COOT
ношение сиrнала и помехи в сообщениях, которые он получает от природы
изучаемоrо явления, невелико. Наш ученый Mor быть метеоролоrом, фар
маколоrом, или возможно психолоrом.
Если ученый верит в закон малых чисел, то он будет переоценивать BЫ
воды, сделанные на маленьких выборках. Чтобы проиллюстрировать это,
предположим, ЧТО он занят изучением тото, какую из двух иrрушек пред
почли бы маленькие дети. Из первых пяти малышей, которых он изучил,
четыре отдали предпочтение одной и той же иrрymке. Немало психолоrов
на этом этапе будут ощущать некоторую уверенность в ТОМ, что нулевая rи
потеза о том, что никакой из иrрушек не отдается предпочтение, ложна. К

42
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
счастью, такая убежденность не является достаточным )тсловием для IIуб
ликации статьи в журнале, хотя оно может rIОДОЙТИ для книrи. С помощью
быстрых подсчетов, наш IIСI1холоr обнаружит, что вероятность реЗ).ТJIьтатз,
который был бы столь же предеЛЫIЫМ, как полученный им, столь же BЫCO
ка как 3/8 при нулевой rипотезе.
Безусловно, применеlШе статис'rической проверки rипотезы для научноrо
вывода связано с серьезным:и: трудностями. Тем не менее, вычислеШlе YpoB
ней значимости (:и:ли коэффициеНFJ'ОВ вероятности, как предпочел бы Байее)
заставляет ученоrо оценивать полученный эq)q)ект скорее в терминах oцeH
ки надежности :и:змеlfЧИВОСТИ выборки, чем в терминах своей субъективной
оценки, в которой присутствуют отклонения. Статистические испытания,
исход.я: из этоrо, защищают нашое сообщество от чрезмерно поспешноrо
отказа от нулевой rипотезы (ошибка первот'о рода) КОНFJ'РОЛИРУЯ мноrих CBO
их членов, которые предпочли бы жить в соответствии с законом малых
чисел. С дрyrой стороны, не имеется никакИХ эффективных rарантий про
тив Toro, что не утдастся утвердить ВПОШlе обоснованную 11сследовательскую
rипотезу (ошибка Bтoporo рода).
Воо6рази'l"'е психолоrа, который изучает взаимосвязь между потребностью
в достижениях и ytIеной степенью. Решая, какой размер б)т дет у ero выборки,
он может рассуждать следующим образом: "Какую взаимосвязь я ожидаю?
r == 0.35. Какой N мне нужен для тoro, чтоб мой результат был значимым?
(Смотрит в табтIЦУ.) N == 33. Прекрасно, это  моя выборI<а".
Единственный недостаток в этом рассуждении  то, что IIam психолоr
забыл о разнообразии среди элементов выборки, возможно, потому что он
полarает, что любая выборка должна быть высоко репрезентативна 110 oтнo
шению к совокупности, I'IЗ которой она взята. Однако, если ero предположе
ние относительно корреляции в совокупности верно, корреляция в выборке
может быть около 0.35. Следоваrrельно, вероятность получения значимоrо
результата (то есть, надежность теста) для N == 33 ПРJtlблизитеЛЫfО равна 0.50.
В детальном исследовании мощности статистических критериев,
Дж. KoeH(J. Cohen, 1962, 1969)привелправдоподобllыеопределеllияболь
ших, средних, малых результатов, обширноrо набора вычислительных
средств для оценки мощности разнообразныIx статистических тестов. В HOp
мальном тесте значение разности между двумя среДНИМI-i, например, раз
ность 0.2 5а считается маленькой, разность 0.50 а  средней, и разность в 10
является большой, соrласно предложенным определениям. Средняя раз
ность между уровнем интеллекта служащих и уровнем интеллекта рабочих
со средней квалификацией  это среднИЙ результат. В исследовании науч
ной практики, Дж. Коен (1962) рассмотрел все статистические исследова
ния, издaнIfыIe в одном томе журнала «Психопаталоrия и социальная пси
холоrия », И вычислил вероятность обнаружения каждоrо из трех значеШ-iЙ
результата. Средняя мощность для обнаружения маленьких результатов
была 0.18, 0.48  для средних результатов, и 0.83  для больших результа 
тов. Если психолоrи как обычно ожидают появление средних результатов и

Вера в закон малых чисел
43
выбирают размер выборки по такОМУ )ке принципу, как и в вышеупомяну
том примере, надежность их ИССJlедованИЙ должна действиreльно быть при
близи r rельно 0.50.
Анализ Дж. !{:оена показывает, что статистическая мощность мноrих пси
ХОJIоrических исслеДОВaIШЙ о"чень мала. Это  IIarубная практика: она разо
чаровывает ученыIx и ПОIШжает эффекТI.fВНОСТЬ исследования. Исследовате
лю, который проверяет действенную rипотезу, но не может получить значи
мых результатов, ничеrо не остается, кроме как рассматривать природу He
надежной или даже враждебной. Кроме Toro, как показал Оверолл (Overall,
1969), распространеI-IНОСТЬ исследован-ий, несовершенных в статистической
мопности не ТО.лько иррациональна, но и фактически вредна: результатом ее
является большое количество неоБосно'вaIlныIx отказов от использования HY
левой rJlIПОтезы среди оrrубликованныIx результатов.
Поскольку изучеНlfе статистической моп.,ности имеет особую важность в
смысле орrанизации повторных исслеД;Оlаний, мы исследовали отношение
к повторяеМОСТJ;i в нашем анкетном оп!)осе.
Предположим, что один из Ваших докторантов закончил трудный и продолжитель
вый по времени эксперимент, включающий в качестве испытуе:rvIЫХ 40 животных. Он
зафинсировал и проанализировал большое количество переменных. Пока результаты
не окончательные, но одно предварительное сравнение оназалось высоко значи
Mbl]\!I t == 2.70, что было очень неожиданным и моrло представлятьбольшое теоретичес
кое значение.
Учитывая важность результата и ero неожиданное значение, и количество анализов,
которые проделал докторант, порекомендовали бы Вы ему воспроизвести исследова
иие перед публикацией работы? Если Вы рекомендуете ему повторить исследование, то
с каним количеством животных Вы посоветуете ему поработать?
Среди О11рошенных ПСИХОJlоrов, преобладало мнение относительно повтор
Horo ИССJlедования: ero IIорекомендовя.ло 66 :и:з 75 ресПОllдентов, вероятно,
потому "ЧТО они подозревали, что еДИI-IствеНIIО значимый резу ль 1.' а т был слу
чайНЫМ. Среднестатистическая рекомендация докторанту была обработать
20 испытуемых в повторном исследован:РIИ. IIоучительно рассмотреть Bepo
ятные ПОСJlедствия этоrо совета. Если среднее значение и дисперсия элемен
тов во второй выборке факТИ1.IеСI\.и идентичны тем же ПQказате.ЛЯМ первой
выборки, то рез'ультирующее зна"чение t будет 1.88. Следуя рассуждениям
в ПРI1мечанliИ 1 шанс ДОI<,'rоранта ПОЛУЧJIТЬ значимый результат при ПОВТО
рении  только Hel\iIIOrO выше половины (ДJIЯ Р == 0.05, одностороннеrо Tec
та). Так I<aк мы ожидали, что ПОВТОрllая выборка из 20 испытуемых, будет
казаться обоснованной дл.я июлих респондентов, мы добавляли следующий
вопрос:
IIредположите, что BaIII несчастный докторант фактичеСRИ повторил начальное иссле
дование, увеличив размер выборки животных на 20, и не получил значительноrо резуль
тата в этом направлении, t == 1.24. Что бы Вы порекомендовалиемутеперь? Числа в Kpyr
лых скобках указывают число респондентов, которые отметили этот ответ
(А) Он должен объединить результаты и издавать свои выводы как фаRТ. (О)

44
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
( В) Он должен сообщить о результатах как о предварительном открытии. (26)
(С) Он должен поработать с друrой rруппой животных (состоящей в среднем из 20).
(21)
(D) Он должен пробовать найти объяснение различиям между этими двумя rруппа
ми. (30)
Обратите внимание, что независимо от уверенности в первоначальном OT
крытии, ero правдоподобность, конечно, возросла после повторноrо прове
дения опыта. Не только был получен похожий экспериментальный резу ль
тат в двух выборках, но также и значимость результата в повторном опыте
составила полных две трети величины результата в первоначальном иссле
довании. Ввиду размера выборки (20), который порекомендовали наши pec
понденты, повторное про ведение эксперимента было IIриблизительно на 
столько успешным, насколько можно ожидать. Распределение ответов, oд
нако, отражает существующий и поныне скептицизм относительно OTKpЫ
тия докторанта, за которым последовал повторный эксперимент, как и pe
комендовалось. Это плачевное состояние дел  типично последствие Heдo
статочной статистической надежности.
в отличие от ответов В и С, которые MorYT иметь некоторые основания,
наиболее популярный ответ, ответ D, является неприемлемым. Мы COMHe
ваемся, что этот же ответ был бы получен, если бы респонденты понимали,
что разница между двумя исследованиями даже приблизительно не явля
ется значимой. (Если дисперсия элементов этих двух выборок равны, то
t == 0.53.) В отсутствии статистической проверки, наши респонденты следо
вали rипотезе репрезентативности: поскольку различие между этими ДBY
ми выборками была больше, чем, они ожидали, они рассмотрели это как
основание для объяснений. Однако попытка «найти объяснение различию
между этими двумя rpуппами», является, по всей вероятности, попыткой
объяснить появление помехи.
Наши респондентыI, все вместе, оценили проведение повторноrо исследо
вания довольно rpубо. Это следует из rипотезы репрезентативности: есJШ
мы ожидаем, что все выборки очень похожи дpyr на друта, то почти все по
вторения правомерной rипотезы должны быть статистически значимы. rpy
бость критерия для успешноrо повторения опыта может быть продемонст
рирована в ответе на следующий вопрос:
Исследователь сообщил результат, который Вы считаете неправдоподобным. Он про
вел исследование с 15 испытуемыми, и получил значимую величину, t == 2.46. Друrой
исследователь попытался повторить ero опыт, но он получил не значимую величину t
для Toro же числа субъектов. Инструкция была та же самая в обоих экспериментах.
Вы просматриваете литературу. Какова наибольшая величина t во втором эксперимен
те, про которую Вы моrли бы сказать, что ее невозможно воспроизвести?
Большинство наших респондентов оценило t == 1.70 как неудачу в повторе
нии исследования. Если суммировать данные двух таких исследований
(t == 2.46 и t == 1.70), значение t для объединенныIx данных приблизительно

Вера в закон малых чисел
45
3.00 (при равных дисперсиях). Таким образом, перед нами парадоксальное
положение дел, при котором одни и те же данные, которые увеличили бы
нашу уверенность по поводу результата, при рассмотрении как часть перво
начальноrо исследования, поmатнули бы нашу уверенность, если бы pac
сматривались как независимое исследование. Этот двойной стандарт oco
бенно беспокоит с тех пор, как, по мноrим причинам, повторные проведе
ния опытов обычно рассматриваются как независимые исследования, и rи
потезы часто оцениваются с помощью перечня непоследовательных данных,
подтверждающих их.
Вопреки широко распространенному мнению, может быть так, что BЫ
барка повторноrо опыта часто больше, чем изначальная. Решение воспро
извести коrда TO полученный результат часто является следствием Toro, что
исследователь очень доволен результатом и хочет, чтобы скептически Ha
строенное научное сообщество ero приняло. Так как сообщество необосно
ванно требует, чтобы результатыI повторноrо эксперимента были значимы
независимо от изначальноrо эксперимента, ИЛИ, по крайней мере, чтобы они
были хотя бы приблизительно значимыми, существует необходимость об
рабатыIать большую выборку. В качестве иллюстрации приведем пример,
что если неудачливый докторант, чья диссертация обсуждалась, принима
ет валидность cBoero первоначальноrо результата (t == 2. 70, N == 40), и если
он хочет, чтобы риск тoro, что он получит t меньше 1. 7 О, была только 0.1, он
должен будет провести работу приБЛИ3Ательно с 50 животныIии В своем по
вторном исследовании. С несколько более слабым первоначальныIM резуль
татом (t == 2.20, N == 40), размер повторной выборки, требуемый для получе
пия такой же мощности теста, возрастает приблизительно до 75.
То, что результаты, 06сужденньrе к настоящему времени, не оrpаничены
только rипотезами относительно средней величины и дисперсии показьmа 
ют ответы на следующИЙ вопрос:
Вы выполнили исследование корреляции, оценивая 20 переменных для 100 испытуе
мых. Двадцать семь из 190 коэффициентов корреляции являются значимыми на ypOB
не 0.05; и 9 из них значимы за пределами 0.01. Среднее абсолютноrо уровня значимых
корреляций  0.31, и образец результатов теоретически обоснован. Как вы считаете,
сколько из 27 значимых корреляций, по Вашим ожиданиям, снова будут значимыми,
при точном повторении исследования, при N == 40?
При N == 40, требуется корреляция приблизительно 0.31 уровня для Toro,
чтобы она была существенной на уровне 0.05. Это средняя величина значи
мых корреляций в первоначальном исследовaIШИ. Таким образом, только
около половиныI первоначально значимых корреляций (то есть, 13 или 14)
остались бы значимыми при N == 40. Кроме тoro, конечно, корреляции в повтор
НОМ исследовании должны отличаться от корреляций в ориrинальном ис
следовании. Следовательно, блarодаря реrрессии, первоначально значимые
коэффициенты, наиболее вероятно, уменьшатся. Таким образом, от 8 до 10
повторяемых корреляций из первоначальныIx 27  это максимум из Toro,

46
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
что можно ожидать. Средняя оценка наших респондентов  18. Это больше
чем количество значимых корреляций повторноro опыта, которые будут
получены, если корреляции повторно вычислены для 40 испытуемых, выб
ранных Hayraд из первоначальных 100! Очевидно, люди ожидают больше
ro, чем простое дублирование первоначальной статистики в выборке повтор
Horo исследования; они ожидают, повторения значимых результатов, не
принимая в расчет размер выборки. Это ожидаIШе требует нелепоro продол
жения rипотезы репрезентативности; даже закон малых чисел не способен
произвести подоБныIx результатов.
Надежда на то, что результаты возможно воспроизвести почти во всей
полноте, объясняет обычное, хотя и довольно прискорбное явление. Иссле
u
дователь, которыи вычисляет все корреляции между тремя индексами тpe
вожности и тремя индексами зависимости, будет часто сообщать и доволь
но уверенно интерпретировать единствеIШУЮ получеIШУЮ существенную
корреляцию. Ero уверенность в неточн:ом результате является следствием
ero убеждения, что получеIШая матрица корреляций высоко репрезентатив
на и леrко воспроизводима.
В этом разделе, мы увидели, что сторонник закона мальlХ чисел ведет свою
научную деятельность следующим образом:
1. Он подверrает риску свои исследовательские rипотезы на небольших
выборках, не осознавая, что шансы в ero пользу чрезвычайно низки. Он пе
реоценивает мощность.
2. Он необоснованно уверен в ранних тендеIЩИЯХ (например, в данных,
полученных на первых нескольких испытуемых) и в стабильности наблю
дений (например, в количестве и идентичности значимых результатов). Он
переоценивает значимость.
3. В оценке повторных исследований, своих собственныIx иJШ чужих, он
имеет необоснованн:о высокие ожидания относительно воспроизводимости
значимых результатов. Он недооценивает величину доверительных интер
валов.
4. Он редко объясняет отклонение от ожидаемых результатов выборки
изменчивостью выборок, потому что он находит "объяснение" любому He
соответствию. Таким образом, он имеет мало возможностей распознать из
менчи:вость выборок в действии. Поэтому ero вера в закон малых чисел, на 
Bcer да останется непоколебимой.
Наш анкетный опрос выявлял мноrочисленныIe примеры распространен
ности веры в закон малых чисел 2 . Нашим типичным респондентом являлся
сторонник этоrо закона, независимо от rpуппы, к которой он принадлежит.
2 В. Эдвардз (1968, 25) обосновал, что люди терпят неудачу в извлечении достаточноrо коли
чества информации или определенности из вероятностных данных. Он назвал эту неудачу
консерватизмом. Наши респонденты вполне подходят под описание консерваторов. CKO
рее, в соответствии с rипотезой репрезентативности, они имеют тенденцию извлекать из
данных большее количество определенности, чем данные, фaRтически, содержат.

Вера в закон малых чисел
47
Не было фактически никаких различий между среднестатистическими OT
ветами в аудитории на собрании, rде обсуждались проблемы математичес
кой психолоrии и на общей сессии съезда Американской Психолоrической
Ассоциации, хотя мы не заявляем о репрезентативности любой из этих двух
выборок. Очевидно, познания в области формальной лоrики и теории Bepo
ятности не уменьшают ошибочную интуицию. Что же, в таком случае, мож
НО сделать? Можно ли искоренить веру в закон малых чисел или, по край
ней мере, :контролировать ее?
Опыт исследований, вряд ли, сильно поможет, потому что дисперсия
выборок также леrко «объясняется». Корректирующие э:кспериментыI  это
эксперименты, которые не обеспечивают ни мотива, ни возможности для
ложноrо объяснения. Таким образом, студент, изучающий статистику, MO
жет брать IIовторяемые выборки заданноrо размера из совокупности, и изу
чать влияние размера выборки на изменчивость выборки на личном опыте.
Однако нет уверенности, что ожидания MorYT быть скорректированы таким
способом, так как предубеждения, подоБныIe таким, как ошибки иrрока в
казино, сохраняются несмотря на опыт.
Даже если нельзя отказаться от стереотипов, студенты MorYT научиться
распознавать их существование и принимать необходимые меры предосто
рожности. Так как в обучении статистике немало предостережений, пре
дупреждение относительно стереотипности статистической интуиции не
может быть неуместным. Очевидная :r.....epa предосторожности это вычисле
ние. Сторонник закона малых чисел имеет ошибочные убеждения относи
тельно уровня достоверности, мощности и интервалов доверительности.
Уровни значимости обычно вычисляются, и о них сообщается, а мощность
и интервалы доверительности  нет. Возможно, они должны быть.
Явное вычисление мощности, относящееся к некоторой обоснованной
rипотезе, например, малым, большими средним результатам Дж. Коена (1962,
1969), несомненно, должно быть выполнено до Toro, как проведено исследо
вание. Такие вычисления ведут к осознанию тoro, что нет никакоrо смысла
проводить исследование, если, например, размер выборки не увеличить в 4
раза. Мы отказываемся от убеждения, что серьезныIй исследователь созна
тельно пойдет на риск 0.50 Toro, что ero обоснованная rипотеза исследова
ния так и не будет подтверждена. Кроме Toro, вычисление надежности cy
щественны для интерпретации отрицательных результатов, то есть, если
не удалось отказаться от нулевой rипотезы. Поскольку интуитивные oцeH
ки мощности читателями, вероятно, будут неправильныIи,, то, что в дaн
ной книrе приводятся подсчитанные значения величин, скорее Bcero, не
будет пустой тратой времени читателей и бумarи.
В психолоrической литературе, изданной ранее, преобладало соrласие при
представлении отчетов, брать, например, выборку размером в среднем, Ha
пример, М + РЕ, rде РЕ  вероятная ошибка (то есть, доверительный интер
вал 500/0 относительно средней величины). Это соrлamение было позже oc
тавлено в пользу формулировки проверки rипотез. Доверительный интер

вал, однако, обеспечивает полезный коэффициент для дисперсии выборки,
и именно эту дисперсию мы имеем тенденцию недооценивать. Акцент на
уровнях значимости имеет тенденцию уменьшать фундаментальное разли
чие между размером результата и ero статистической значимостью. Неза
висимо от размера выборки, результат в одном исследовании является обо
снованной оценкой результата при повторении. Напротив, оценеlШЫЙ ypo
вень значимости в повторном эксперименте сильно зависит от размера BЫ
борки. Нереалистичные ожидания относительно воспроизводимости ypoB
ней значимости MorYT быть скорректированы, если будет про.яснено разли
чие между размером и значимостью, и если вычислеIпIыIй размер наблюда 
eMыx результатов ОIШсан как положено. С этой точки зрения, по крайней
мере, принятие модели проверки rипотез не было долrожданныIM счастьем
для психолоrии.
Ревностный приверженец закона малых чисел совершает множество rpe
хов против лоrики статистическоrо вывода с самыми честными намерения
ми. IИпотеза репрезентативности описывает коrнитивныIй стереотип или
v v
стереотип чувственноrо восприятия, которыи деиствует независимо от MO
тивации. Таким образом, в то время как поспешный отказ от использова 
ния нулевой rипотезы является привлекательным, отклонение от взлеле
ЯIПIой rипотезы, является ухудшающим, все же истинный сторошmк зако
на малых чисел зависит и от TOro, и от дpyroro. Ero интуитивные ожидания
подчиняются скорее постоянному неправильному восприятию мира, чем
удобному принятию желаемоro за действительное. В ответ на замечания pe
дакторов, он может решить относиться с надлежащим недоверием к своей CTa
тистической интуиции и заменять впечатлеIШЯ вьслеIШем всШ{ИЙ раз, Kor
да это возможно.

3. Субъективная вероятность:
*
оценка репрезентативности
Данuель Канеман иАмос Тверски
Субъективная вероятность иrрает важную роль в нашей жизни. Решения,
которые мы принимаем, выводы, к которым мы приходим, И объяснения,
которые мы подыскиваем, обычно основаны на наших суждениях о вероят
ности неопределеffiIЫХ событИЙ, таких как успех на новой работе, результа 
ты выборов или состояние рынка. Действительно, большое количество ли
тературы по экспериментальным исследованиям было посвящено вопросу,
как люди воспринимают, обрабатывают и оценивают вероятность неопре
деленных событИЙ, в контексте изучения вероятности, интуитивной стати
стики и принятия решения в условиях риска. И хотя никакой системати
ческой теории в психолоrии неопределенности не появилось, блarодаря этой
литературе было сформулировано несколько обобщенИЙ. Возможно наибо
лее общий вывод, полученный из мноrочисленных исследований заключа 
ется в том, что люди не следуют принципам теории вероятности в оценке
вероятности неопределенных событИЙ. Вряд ли это заключение можно счи
тать удивительным, потому что мноrие из законов случайности не являют
ся ни интуитивно очевидными, ни удобными для пр:именения. Менее оче
видным, однако, является тот факт, что отклонения субъективной от объек
тивной вероятности l представляются надежными, систематическими, и
кажется, что их тяжело устранить. Очевидно, люди заменяют законы слу
чзйности эвристикой, оценки которой иноrда бывают разумными, по очень
часто  нет.
1 Мы используем термин" субъективная вероятность" для обозначения любой оценки вepo
ятности события, которую дает испытуемый, или которая выводится из ero поведения. Не
предполarается, что эти оценки, должны удовлетворять какимлибо аксиомам или требова
ниям последовательности. Мы используем термин" объективная вероятность" для обозначе
ния числовых значений, подсчитанных на основе установленных допущений, cor ласно зако
нам вычисления вероятности. Разумеется, эта терминолоrия не совпадает с какимлибо фи
лософским представлением вероятности.
* Эта rлава  сокращенная версия статьи, которая появилась в Cognitive Psychology, 1972, 3, 430
454. Авторское право @ Academic Press, Inc. 1972. Переиздано в соответствии с разрешением.

50
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
В настоящей книrе мы подробно исследуем одну из таких эвристик, Ha
зываемую репрезентативностью. Человек, который следует этой эвристи
ке, оценивает вероятность неопределенных событий или выборок, степенью,
в которой они: (1) подобны в своих существенных свойствах исходной COBO
купности; И (2) отражают существенные особенности процесса, с помощью
KOToporo они были созданы. Наш тезис заключается в том, что во мноrих
случаях, событие А оценивается как более вероятное, чем событие В вся
кий раз, коrда оно кажется более репрезентативным, чем В. Дрyrими сло
вами, упорядочивание событий по их субъективной вероятности совпадает
с упорядочиванием их по репрезентативности.
Репрезентативность, как подобие при восприятии, леrче оценить, чем
охарактеризовать. В обоих случаях, отсутствует общее определение, хотя
существуют случаи, в которых люди выражают cor ласие в том, какой из
двух стимулов является более похожим на стандарт, или какое из двух co
бытий более репрезентативно по отношению к данному процессу. В этой
книrе мы не измеряем репрезентативность с помощью шкалыI, хотя это впол
не выполнимо. Вместо этоrо, мы рассматриваем случаи, коrда упорядочи
вание событий по их репрезентативности является очевидным, и показыва 
ем, что люди постоянно оценивают более репрезентативное событие как бо
лее вероятное, независимо от Toro, так это или нет. Хотя репрезентативность
может иrpать важную роль во мноrих суждениях вероятности, например, в
проrнозировании политической ситуации или клиническом диаrнозе, cy
ществующий подход оrраничен только повторяющимися ситуациями, rде
объективные вероятности леrко можно вычислить.
Большинство данныI,, которые упоминаются в этой части книrи, собра
ны в форме aнKeTHoro опроса приблизительно 1. 500 респондентов в Израи
ле. Испытуемымибылиучащиеся 10,11, и 12классовсреднеобразователь
ных школ, roтовящихся к поступлению в высшее учебное заведение (в воз
расте 1518 лет). Чтобы привлечъ внимание и мотивировать испытуемых,
были приложены специальные усилия. Анкетные опросы были оформле
ныI в виде коротких тестов, проводились в естественной ситуации  в класс
ной комнате, а имена респондентов были написаны на листах с ответами.
Каждый респондент отвечал на небольшое число вопросов (обычно 24), на
каждый из которых требовалось максимум 2 мин. Было объявлено, что воп
росы изучают интуицию людей относительно определения шансов. Испы
туемым давали стандартные устные инструкции, которые подробно объяс
няли соответствующий вопрос. Процедура проведения опыта была постро
ена таким образом, чтобы не вызывать ассоциаций с какойлибо школой или
возрастом. Большинство вопросов было предварительно опробовано на CTY
дентах старших курсов университета (в возрасте 2025 лет) и результаты,
полученные от этих двух совокупностей, были идентичными.

Субъективная вероятность
51
Детерминанты репрезентативности
в этом разделе мы обсудим характеристики выборок или событий, которые
делают их репрезентативными, и демонстрируют их влияние на субъектив
ную вероятность. Сначала, мы ОIIишем некоторые особенности, которые
определяют подобие выборки ее исходной совокупности, затем мы присту
пим К анализу детерминантов ОТlевидной случайности.
Подобu.е выборки и совокупности
Понятие репрезентативности лучше объяснять на особых примерах. Pac
смотрим следующий пример.
Были обследованы все сем:ьи в rороде, в которых было шестеро детей. В 72 семьях маль
чики и девочки рождались в та:ком порядке Д М Д М М д.
Как вы думаете, в скольких рассмотренных семьях порядок рождения детей был М Д
М М 1\1 М?
Две последовательности рождеНИЙ приблизительно одинаково вероятны, но
большинство людей, конечно, cor ласятся, что они не одинаково репрезен
тативны. Последовательность с пятью мальчиками и одной девочкой не CMO
жет отразить пропорцию мальчиков и девочек в совокyrrnости. Действитель
но, 75 из 92 испытуемых оценили, что эта последовательность менее Bepo
ятна, чем стандартная последовательность (р < 0.01 соrласно тесту знаков).
Средняя оценка была 30. Подобные результаты были сообщены I\оен и XeH
сел (Cohen и Hansel, 1956), а также Алберони (Alberoni, 1962).
Можно задаваться вопросом, не иrнорируют ли просто испытуемые ин
формацИIО о порядке появления детей, и ответить на вопрос, оценив частоту
появления семей с пятью мальчиками и одной девочкой относительно час
таты семей с тремя мальчиками и тремя девочками. Однако, коrда мы по
просили, тех же самых испытуемых оцеIШТЬ частоту последовательности
М М М Д Д Д, они сочли ее знаl:!ительно менее вероятной, чем Д М М Д М Д
(р < 0..01), предположительно потому, что первая упомянутая последова
тельность кажется менее случайной. Таким образом, порядок появления
детей не иrнорируется.
Описанная детерминанта репрезентативности закЛЮl:lается в сохранении
в выборке соотношения меньшинства или большинства Taкoro же как и в
совокупности. Мы ожидаем, что выборка, которая сохраняет это соотноше
ние, будет оценена как более вероятная, чем выборка, появление которой
(объективно) столь же вероятно, но rде это отношеНI1е нарушено. Этот эф
фект ПРОIIЛЛЮСТРИРОВан в следУющей задаче:
В средней школе имеются две проrраммы. Мальчиков большинство (650/0) в проrрамме
А и меньшинство (450/0 ) в проrрамме В. В каждой из этих двух проrрамм равное число
классов.
Вы входите в класс Hayraд, и видите, что 550/0 учеников  мальчики. Как вы предпола
raeTe, этот класс относится к проrрамме А или проrрамме В?

52
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Так как большинство учеников в классе  мальчики, этот класс более
репрезентативен по отношению к проrрамме А, чем проrpамме В. COOTBeT
ственно, 67 из 89 испытуемых предположили, что класс принадлежит про
rpaмMe А (р < о. 01, по тесту знаков). На самом деле, чуть более вероятно, что
класс принадлежит проrрамме В (так как дисперсия выборки ДЛЯ р == 0.45
превышает дисперсию для р == 0.65).
Выборка, в которой представлены разнообразные возможные результа
ты, вообще, более репрезентативна, чем сравниваемая с ней выборка, в KO
торой некоторые из возможных результатов отсутствуют. Например, дaн
ный биноминальный процесс с р == 4/5 значимое большинство испытуемых
оценивают выборку с 10 успехами и О неудачами как менее вероятную, чем
выборку с 6 успехами и 4 неудачами, хотя первая упомянутая выборка на
самом деле более вероятна.
Влитше стереотипа репрезентативности не сводится только к простыIM
неподrотовлеШIЫМ испытуемым. Этот стереотип также встречается (Тversky
и Kahneman, 1971, 2) в интуитивных суждениях опытных психолоrов. Ста 
тистическая значимость обычно рассмаТРIIваетсякак подтверждение науч
ной истины. Следовательно, реальный результат (в совокупности) как ожи
дается, будет представлен значимым результатом (в выборке), практичес
ки не принимая во внимание размер выборки. Вследствие этоrо, иследова 
тели склонны переоценивать вероятность значимоro результата всякий раз,
коrда они полarают, что нулевая rипотеза будет ложной.
Например, участникам заседания rруппы Математической Психолоrии
и Американской Психолоrической Ассоциации был пре.цложен следующий
вопрос :
Предположим, что Вы про водите эксперимент с 20 испытуемыми, и получили значи
мый результат, который подтверждает Вашу теорию (z== 2.23, р < 0.05, двусторонний
критерий). Теперь у Вас есть основание провести эксперимент с дополнительной rруп
пой, состоящей из 1 О испытуемых. Как Вы думаете, какова вероятность TOro, что резуль
таты будут значимыми в тесте с односторонним критерием, отдельно ДЛЯ этой rруппы?
Реальная оценка желательной вероятности  несколько ниже 0.50. Cpeд
няя оценка респондентов была 0.85. Эта необоснованная уверенность в BOC
производимости значимости имеет серьезные последствия для проведения
исследования: она приводит к нереалистичным ожиданиям относительно
значимости и результатам планирования исследований, несовершенных в
статистической мощности (см. J. Cohen, 1962).
Отражение случайн.ости
Для тoro чтобы неопределенное событие было репрезентативным, не ДOCTa
точно, чтобы оно было подобно своей исходной совокупности. Событие Taк
же должно отражать свойства неопределенноrо процесса, породившеrо ero,
то есть оно должно казаться случайным. Как и в случае с подобием выборки

Субъективная вероятность
53
и: совокупности, СIIец:ифические особенности, которые определяют очевид
ную случайность, различаются в зависимости от контекста. Несмотря на
это, две общих особенности, беспорядочность и локальная репрезентатив
насть, кажется, захватывают ИНТУliтивное представление о случайности.
Обсудим эти свойства по порядку.
rлавная характеристика очевидной случайности  отсутствие системати
ческих образцов. Последовательность вьmадений монетыI , , например, KOTO
рая очевидно упорядочена  не репрезентативна. Таким образом, чередую
щиеся последовательности орлов и решек, как, например, ОРОРОРОР или
РРООРРОО, не cMorYT отразить случайность процесса. Действительно, испы
туемые считают такие последовательности относительно невероятными и
избеrают их в моделировании случайlThIХ последовательностей (Tune, 1964;
Wagenaar,1970).
Ожидается некоторая неупорядоченность, не только в появлении резуль
татов, но также и в их распределении, как показано в следующей задаче:
в каждом туре иrры, 20 шариков Hayraд распределяются среди пятерых детей:
Аланом, Беном, Карлом, Дэном и Эдом.
Рассмотрите следующие распределения шариков:
1. Алан  4, Бен  4, Карл  5, Дэн  4, Эд  3.
2. Алан  4, Бен  4, Карл  4, Дэн  4, Эд  4.
Если устроить несколько туров иrры, KaKoro типа результаты встретятся больше  пер
Boro или BToporo типа?
Однородное распределение шариков (11), объективно более вероятно, чем
неоднородное распределение (1), но все же кажется слишком упорядочен
ным, чтобы быть результатом случайноrо процесса. Распределение первоrо
типа, которое слета отклоняется от paвHoMepHoro распределения, .являет
ся более репрезентативным по отношению к случайному распределению.
Подавлтощее большинство испытуемых (36 из 52, р < о. о 1 по тесту знаков)
сочли распределение первоrо типа более вероятным, чем распределение 11
типа. Присутствие HeKoToporo беспорядка влияет на репрезентативность и,
следовательно, на очевидную вероятность неопределенных событий.
Испытуемые дают ответы на вышеупомянутую задачу, как будто они
u u
иrнорируют индивидуальныи характер этих двух распределении и сравни
вают, вместо этоrо, два соответствующих класса распределений, иrнорируя
каждое отдельное распределение шариков детям. Это не означает, что ис
пытуемые не оценивают различие между классом и ero представителями.
Что они всетаки не оценивают  это надлежащее воздействие этоrо разли
чия на оценку относительной частотыI.
Люди рассматривают шанс как непредсказуемый, но по сути справедли
вый. TaкIIM образом, они ожидают, что в абсолютно случайном распределе
нии шариков каждый ребенок получит приблизительно (хотя и не точно)
2 В этой книrе мы рассматриваем только сбалансированные монеты.

54
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
одинаковое число шариков. Точно так же они ожидают, что даже короткие
последовательности подбрасываний монеты, будут содержать относитель
но одинаковое количество «орлов» и «решек». Вообще, репрезентативная
выборка  эта та, в которой существенные характеристики исходной COBO
купности представлены в целом не только в полной выборке, но также и
локально в каждой из ее частей. Выборка, репрезентативная локально, oд
нако, систематически отклоняется от ожиданий шансов: в ней слишком
MHoro изменений и слишком мало rpуппировок.
Закон больших чисел rласит, что очень большие выборки высоко репре
зентативны по отношению к совокупности, из которой они взяты. В дpyroM
случае (Tversky и Kahneman, 1971, 2), мы охарактеризовали ожидание ло
кальной репрезентативности как приверженность закону малых чисел, co
rласно которому "закон больших чисел пр:и:меним также и к малым чис
лам". Эта убеждение, как мы предполarаем, лежит в основе ошибок интуи
ции относительно случайности, которая представлена в широком разнооб
разии контекстов.
Исследования восприятия случайности (например, Тune, 1964; Wagenaar,
1970) показывают, что, коrда людей просят смоделировать случайный про
цесс, такой как серии подбрасываний монеты, они создают последователь
ности, которые являются репрезентативными локально, с большим коли
чеством коротких отрезков. Более Toro, ЛЮДИ имеют тендеlЩИЮ рассматри
вать как маловероятные, или отклонять как неслучаЙНые последователь
ности, которые имеют правильное распределение на длине отрезка, возмож
но, потому что длинные отрезки не репрезентативны локально.
Подобные результаты также были получены в сотнях исследований, изу
чающих вероятность и бинарное проrнозирование (Estes, 1964; М. R. Jones,
1971). Ошибка иrрока в казино или эффекта отрицательной новизны явля
ется проявлением убежденности в локальной репрезентативности. Посколь
ку, если соотношение этих двух результатов сохраняются на коротких OT
резках, то за длинной последовательностью одноrо результата для BOCCTa
новления равновесия должен идти друrой результат. В мире, rде действует
локальная репрезентативность, фактически, ошибка Ш"рока в казино боль
ше не является ошибкой.
В своем Введении в Теорию Вероятности, Феллер (1968, р. 160) описы
вает пример, который иллюстрирует ошибочную веру в локальную репре
зентативность. во время интенсивной бомбежки Лондона во Вторую Миро
вую войну, считалось вообще, что выбор целей бомбежки не может быть слу
чайным, потому что некоторые районы roрода были поражены несколько
раз, в то время как на мноrие друrие бомбы не падали совсем. Таким обра
зом, рисунок попаданий бомб нарушил закон локальной репрезентативнос
ти, и rипотеза случайности попаданий казалась недопустимой. Чтобы про
верить эту rипотезу, всю территорию Юrа Лондона разделили на маленькие
области равной площади, и фактическое распределение попаданий в этом
районе сравнили с ожидаемым (пуассоновским) распределением соrласно

Субъективная вероятность
55
предположению о том, что бомбежка велась по случайному принципу. Воп
реки общим ожиданиям, соответствие между распределениями было очень
сильным. "Для нетренированноrо rлаза,  замечает Феллер,  случайность
кажется упорядоченностью или тенденцией к rруппировке" .
Большинство студентов удивляются, коrда узнают, что в rруппе, состоя
щей только из 23 человек, вероятность тoro, l:ITO, по крайней мере, у двух из
них день рождения в один и тот же самый месяц и день, превышает 0.5.
Ясно, что при выборке в 23 человека, ожидаемое количество дней рожде
ния в один день  меньше чем 1/15. Таким образом, день с двумя днями рож
дения, а также наличие 343 "пустых" дней,  очень нерепрезентативныI, и
рассматриваемый случай, поэтому, кажется маловероятным. Обобщая, мы
считаем, что характер мноrих результатов в теории вероятности, противо
речащий интуиции, относится к нарушениям репрезентативности. (Для
убедительноrо примера из теории случайных шаrов, см. Feller, 1968,
стр. 8488.)
Репрезентативная выборка, в таком случае, является подобной совокуп
ности В своих существенных характеристиках, и отражает случайность Ta
кой, как ее видят люди; то есть все ее части репрезентативны, и ни одна из
них не является слишком упорядоченной. Только немноrие из всех возмож
ных выборок удовлетворяют всем этим оrраничениям. Большинство выбо
рок  нет, и поэтому они не кажутся случайныIи.. Среди 20 возможныIx
последовательностей шести подбрасыванИЙ монеты, например, мы риску
ем столкнуться с тем, что только выборка ОРР о Р о окажется действитель
но случайной. Подбросив монету 4 раза, мы можем не получить подобной
последовательности.
Тенденция расценивать некоторые двоичныIe последовательности как
более случайныI,, чем дрyrие, имела драматические последствия для экспе
римента на радио 3енит 3 , в котором аудитории было предложено преДIIоло
жить значения пяти двоичныIx символов, которые были "телепатированы"
им rpуппой радиовещания. Анализ более чем миллиона ответов (Goodfellow,
1938) показал, что число выборов для некоторых последовательностей зна 
чительно превышало их вероятность, а для дрyrих было существенно зани
жено, причем оно в значительной степени зависело от очевидной случайно
сти входящих «<телепатированных}» последовательностей. Значение этих
результатов дЛЯ ESP исследований является очевидныI..
Последовательности, кажутся случайныIи,, коrда словесное описание
наиболее длинное. Вообразите, что Вы диктуете длинную последователь
ность двоичныIx символов, например, орлов и решек. Вы будете, HecOMHeH
но, использовать сокращеIпIыIe выражения типа «четьrpe решки}) или «Орел
Решка три раза подряд». Последовательность с большим количеством по
вторяющихся подряд символов, позволяет использовать сокращения пер
3 Мы блаrодарим R. Р. Abelsona за предоставление нам cвoero исследования.

56
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Boro типа. Структура таких отрезков, похожих на случайные, минимизи
рует полезность таких сокращений, и, следовательно, не поддается ЭКОНО
мичным описаниям. Очевидная случайность, поэтому, является разновид
ностью сложности структуры. Детерминанты сложности структуры, такие
как кодируемость (Garner 1970; Glanzer & Dark, 1963; Vitz и Todd, 1969)
также принимают вид очевидной случайности.
Распределение выборок
Мы предположили, что испытуемые оценивают вероятность события таким
образом, чтобы более реrIрезентативным событиям ПРИIШсывать более BЫCO
кие вероятности, а одинаково репрезентативным событиям  равньrе вероят
ности. В этом парarрафе мы исследуем значение этой rипотезы для изучения
субъективных распределений выборок, то есть, вероятность Toro, что испы
туемые возьмут выборки данноrо размера из указанной совокупности.
Коrда выборка описана в терминах единичной статистики, например,
пропорции или среднеrо, то степень, в которой она репрезентативна COBO
купности, определяется подобием этой статистики соответствующему па
раметру совокупности. Так как размер выборки не отражает никакой спе
цифической особенности исходной совокупности, он не ассоциируется с реп
резентативнreтью. Таким образом, событ:и:е, в котором обнаруживается боль
те чем 600 мальчиков в выборке из 1. 000 младенцев, например, столь же
репрезентативно, как обнаружение больше чем 60 мальчиков в выборке из
100 младенцев. Поэтому, два эти события, были бы оцененыI как paвHOBepo
ятные, хотя последнее, на самом деле, значительно более вероятно. Точно
так же cor ласно данному анализу, субъективная вероятность Toro, что cpeд
ний рост в выборке людей  между 6 футами О дюймами и 6 футов 2 дюйма 
ми будет независима от размера выборки.
Чтобы проверять эти проrнозы, девять различныIx rрупп IIспытуемых
воспроизвели су6ъективныIe распределения выборок для трех размеров BЫ
борки (N == 10, 100, 1. 000) и для каждой из следующих трех совокупностей.
Распределение ПОЛОВ. (Биномиальное, р == 0.50) Испытуемым сказали, что
каждый день рождается приблизительно N младенцев в определенном pe
rионе. Для N == 1. 000, например, вопрос, звучал так:
Каков процент дней, в KomOpbte число мальчиков среди 1. 000 младенцев будет следую
щим:
До 50 мальчиков
от 50 до 150 мальчиков
от 150 до 250 мальчиков
.... ...... ... ... ....... .......
От 850 до 950 мальчиков
Вольше чем 950 мальчиков
Обратите внимание, что эти Kamezopии УllитЪ/,вают все возможности, так что CYM
ма процентов в Ваших ответах должна составить в целом приблuзительно 100%.

0.24
z
 0.22
.
S 0.20
I о. 18
:z:
G 0.16
о
ж 0.14

11
О о. 12
а.
: 0.10
.
 0.08
1:1:
. 0.06
а.
у 0.04
0.02
О
Субъективная вероятность 57
- N=10
CJ:J N==100
C::J N=1.000
     ?ft.  ff!.  ff!. 
an Lt') &п Lt') Lt') Lt') Lt') Lt') Lt') &п с)
I ..... N ('i")  Lt') CD ...... со cn с)
с) I I I I I I I I I 
Lt') &п Ln Ln Ln Lt') Lt') Lt') Lt') I
 N (v')  Ln се ....... со Lt')
cn
Катеrории
Рис. 1. Распределение полов
Для N == 100, эти 11 катеrорий были: до 5, 5 15, и т.д.
Для N == 10, каждая катеrория содержала единичный результат, напри
мер, 6 мальчиков.
Расnределеllие типа сердцебиеllu.я. (БШIомиальное, р == 0.80) В этом слу
чае, испытуемым сказали, что каждый день в некоторой области рождают
ся приблизительно N младеIЩев, и что 800/0 всех новорожденныIx имеет cepд
цебиение типа а , а остальные 200/0 имеют сердцебиение типаf3.
Для каждоrо размера выборки, испытуемые произвели распределения BЫ
борок для количества младеlЩев, рожденных каждый день, с сердцебиени
ем типа а , используя 11 катеroрий как те, что приведены выше.
Расnределеllие роста. Испытуемым сказали, что реrиональный Boe:нкo
мат делает учет среднеrо роста N ко.т.rnчества людей, которых обследуют каж
дый день. Им также сообщили, что среДlШй рост мужчин В совокупности 
между 1 70 1 75 см (в Израиле рост измеряется в сантиметрах), и что частота
появления различноrо уровня роста уменьшается по мере удаления от cpeд
Hero. Для Кa.iкдоrо размера выборки испытуемые воспроизвели распределе
lШе выборки людей среднеrо роста, в следующих семи катеroриях: до 160,
160165,..., больше 185.

58
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
0.20
z
 0.18
.
g о. 16
.
:i 0.14
ж
ti 0.12
о
 о. 1 О
.
8. 0.08
.
ra 0.06
.
I 0.04
I:t
&. 0.02
U
- N==10
C:r:J N=100
C:J N=1.000
о
"*- (fi. "*-  ?f.. (fi. "#.   "*- 
Lt') Lt') Lt') Lt') Lt') Ln Ln Lп Lt') Ln (:)
I ..... N ('1')  Ln tD ...... со cn (:)
(:) I I I I I I I I I ....
a.n &.n Lt') &.n L.n Lt') Lt') Lt') Lt') I
 N М  Lt') ф t-- се Lt')
c:n
Катеrории
Рис. 2. Распределение типовсердце6иения
Средняя оценка для этих трех совокупностей, соответственно, показана
на рисунках 1, 2 и 3 для всех трех значений N. (Размер rруппы варьировал
ся от 45 до 84, со средним  62.) Очевидно, что размер выборки вообще не
оказывает никакоrо влияния, независимо от субъективных распределений
выборок. Независимые rруппы тестируемых, которые решали задачи, OT
личающиеся дpyr от дpyra только размером выборки, производят совершен
но одинаковые распределения. Этот результат остается тем же и дЛЯ COBO
купностей, определенных абстрактно, например, биномиальные, также как
для совокупностей, которые известны испытуемым из их ежедневноrо опы
та, например, рост людей.
Так как субъективные распределения выборок независимы от N, сплош
ные линии на каждом rрафике, которые соединяют значения средних oцe
нок, MorYT рассматриваться как "универсальные" распределения выборок
для соответствующей совокупности. Для изображения Toro, насколько в дей
ствительности размер выборки влияет на распределение, который испыту
емые полностью иrнорируют, показаны правильные распределения выбо
рок для р == 0.50 и р == 0.80, вместе с соответствующи "универсальным"
распределением выборок, на Pl'IcYНKax 4 и 5, COOTBeTCTBeIIHO.
Можно заметить, что "универсальные" кр:и:вые даже ровнее, чем правиль
ные кривые для N -== 10. Для р == 0.50, "УШIверсальная" дисперсия (0.048)
rрубо равна нормальной дисперсии для выборки для N == 5 (0.05). Для
р == 0.80, дисперсия "универсальной" кривой (0.068) находится между HOp
мальной дисперсией выборки для N == 2 и N == 3.

 0.40 I
i 0.35 t
! о.зоt
 0.251
u
с
 0.20

о
t 0.15
ID
I 0.10
:z: I
:f 0.05
а.
у
Рис. 3. Распределение роста
Субъективная вероятность 59
- N==10
C.::r::J N == 1 00
C:::J N== 1. 000
о
с) Ln с) a.n
r-- ...... со со
..... ..... ..... .....
I I I I
Lt") С) a.n с)
fD ...... ....... со
..... .....  .....
+
Ln
со
......
С) a.n
fD fD
..... .....
I I
с)
fD
.....
Рост
в биномиальных распределениях, средняя величина вообще совпадает с
модой. Следовательно, коrдар"# 0.50, короткий «хвост» долженбытьболь
ше, чем длинный; см., например, правильное распределение для N == 1 О на
Рисунке 4. Рисунок 4 также показывает, что это свойство нарушено "уни
версальной" кривой для р == 0.80, чье среднее равно только 0.63. Таким об
разом, хотя мода в субъективном распределении выборок должным обра
зом расположена в области наиболее репрезентативной величины, средняя
величина смещена к длинному « хвосту». Тот же самый результат был полу
чен и в друrих исследованиях, например, Cohen и Hansel (1956), Peterson,
DuCharme и Edwards (1968). Таким образом, для р == 0.80 "универсальное"
выборочное распределение пропорции  вообще не биномиальное!
СледующИЙ эксперимент отличается от предыдущих субъективных бино
минальных распределений (Peterson, DuCharme и Edwards, 1968; Wheeler &
Вeach, 1968). Сначала в более ранней работе описывались размеры выборок,
HaмHoro меньшие, чем размеры выборок данноrо исследования. ВoBТOPЫX,
что является более важным, число событий, для которых были распределе
ны вероятности, не было одинаковым для различныIx размеров выборок: для
выборки размера N, испытуемые оценивали N + 1 результатов. В данном ис
следовании, напротив, испытуемые оценивают то же самое число катеroрИЙ
для всех размеров выборки. Неизменность субъективноrо распределения
выборки относительно N, которая показана на Рисунках 1,2 и 3, не может
оставаТЬС$l той же самой, коrда изменяется число катеrорИЙ, или коrда BЫ
борка достаточно маленькая, чтобы шансы можно было задать перечислени
ем. Для больших выборок, задание всех шансов перечислением невозможно,

60
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
1.00
0.90
0.80
 0.10
u
 0.60
...
 0.50
а.
. 0.40
а3
о.зо
0.20
0.10
О
- N=10
с:о N=100
C:::::J N=1.000
   -;f!..     -;f!..  
a.n a.n a.n a.n Lt') a.n a.n a.n a.n a.n с)
I  N М -.::r a.n CD ,..... со ф с)
с) I I I I I I I I I ....
a.n a.n a.n Lt') a.n Lt") a.n a.n Lt') I
.... N   Lt') ф ...... са a.n
ф
Катеrории
Рис. 4. Распределение выборок р ==0.50
и вполне естественно обращеIШе к прямой оценке репрезентативности, на
которую влияет среднее выборки, или пропорция выборки.
Чтобы далее исследовать проrнозирование репрезентативности относи
тельно размера выборки, был проведен дополнительный эксперимент. В
качестве испытуемых были 97 студентов старших курсов Стэнфорда без
какой либо подrотовки в теории вероятности или статистике, собранные в
маленькие rруппы от 5 до 12 человек в каждой. Им были предоставлены, в
установленном порядке, три задачи, каждая из которых определяла собой
процесс формирования выборки с указанным средним и критической вели
чиной, которая была выше этоrо среднеrо, и их попросили оцеIШТЬ, являет
ся ли отдельно взятый результат выборки более вероятным в большой или в
маленькой выборке. Каждому испытуемому заплатили $1 за участие в экс
перименте и еще один дополнительный $ 1, если ero ответ на одну из задач
(отобранный Hayraд после завершения задания) был правильныI..
Чтобы контролировать предубеждения ответа, каждая задача была пред
ставлена в двух формах. Половина испытуемых оценивала, для всех трех
задач, является ли более вероятным, что исход, который более экстрема
лен, чем указанная критическая величина, встретится в маленькой или в
большой выборке. правильныIй ответ, конечно,  то, что экстремальный ис
ход, более вероятно, встретится в маленькой выборке. Остальные испытуе
мые оценили, что более вероятно: если результат, который является менее
экстремальным, чем указанная критическая величина, встретится в малень
кой или в большой выборке. правильныIй ответ здесь  то, что такой резуль
тат, более вероятно, встретится в большой выборке. Данные три задачи пред
ставлены ниже. "Указанные числа  количество испытуемых, которые выб

Субъективная вероятность
61
1.00 - N=10
0.90 CI:J N=100
C::J N=1.000
0.80
.а 0.70
...
И 0.60
:r:
1- 0.50

о
А. 0.40
CD
aI
0.30
0.20
0.10
О           
a.n a.n a.n a.n a.n a.n &n a.n &n a.n (:)
I .... N (\")  a.n ф ...... со c:n о
(:) I I I I I I I I I 
Ln a.n a.n a.n Ln &n a.n &n a.n I
.... N с"') 'ч' &n Ф ...... со a.n
c:n
Катеrории
Рис. 5. Распределение выборки р == 0.80
рали каждую катеrорию ответа, для каждой из двух форм. Правильные OT
веты помечены звездочками.
1. Некий rород обслуживается двумя больницами. Б большей больнице каждый день
рождается приблизительно 45 младенцев, а в меньшей больнице каждый день рожда
ется приблизительно 15 младенцев. Как Бы знаете, приблизительно 500/0 всех младен
цев  мальчики. Точный процент мальчиковмладенцев, однако, изменяется со дня на
день. Иноrда он может быть выше, чем 500/0 , иноrда понижаться.
БоJlЬше чем 60
%
Меньше чем 60
%
Большая больница
аленькая больница
Примерно поровпу (т.е. в пределах 5%
разницы)
12
10*
9*
11
28
25
Б течение 1 roда каждая больница вела учет дней, в которые (больше / меньше) чем
600/0 рожденных младенцев были мальчики. Какая больница, как Бы думаете, сделала
учет большеrо количества таких дней?
2. Исследователь, изучающий некоторые свойства языка, взял книry в мяrкой облож
ке и вычислил среднюю длину слова на каждой странице книrи (то есть, количество
букв на той странице, поделенное на количество слов). Дрyroй исследователь взял пер

62
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
вую строку на каждой странице и вычислил среднюю длину слова в строке. Средняя
длина слова во всей книrе  четыре. Однако, не в каждой строке или на странице точно
такая же средняя длина слова. В некоторых средняя длина слова может быть больше
или меньше.
Ученый, исследовавший страницы
Ученый, исследовавший строки
Примерно пор овну (т.е. в пределах 50/0
разницы)
БОJlЬше 6 Меньше 6
8 10*
21* 15
20 23
Первый исследователь сосчитал количество страниц, на которых средняя длина сло
ва 6 или (больше / меньше), а второй исследователь сосчитал количество строк, в KOTO
рых средняя длина слова 6 или (больше / меньше). Какой исследователь, как Вы дyмa
ете, сделал запись большеro количества таких единиц (страницы для одноrо, строки
для друrоrо)?
3. Про водится медицинское обследование, с целью изучения некоторых факторов, вли
яющих на коронарные заболевания. Две rруппы собирают данные. Одна обследует по
три человека в день, а друrая  одноro человека. Эти люди выбраны наyrад из совокуп
ности. во время осмотра замеряется рост каждоro человека. Средний рост взрослоrо
мужчины 5 футов 10 дюймов. Людей, чей рост выше среднеrо, столько же, сколько и
людей, чей рост ниже среднеro.
БОJIЬше 5 футов Меньше 5 футов
11 ДЮЙМОВ 11 дюЙМов
Команда, провер.явmаи по 3 человека в
день
Команда, провер.явmая по одному
человеку в день
Примерно поровну (т.е. в пределах 50/0
разницы)
7
14*
18*
17
23
17
rруппа, проверяющая трех человек в день, оценивает их рост, и отмечает дни, коrда
средняя величина роста человека была (больше / меньше) чем 5 футов 11 дюймов, дpy
rая rруппа просто считает дни, коrда человек, KOToporo они проверили, был (выше\ни
же) 5 футов 11 дюймов. Какая команда, как Вы думаете, насчитала большее количе
ство таких дней?
Если бы у испытуемых было Kaкoeтo понимание роли размера выборки,
они должны были бы без труда выбрать правильные ответы на эти простые
вопросы. С дрyrой стороны, если они считают, что одинаково репрезента
тивные результаты в равной степени вероятны, они не должны проявлять
Kaкoro JШбо систематическоrо предпочтения правильному ответу. И это ясно
ВИДНО из примеров. Модальный ответ":' "поровну" почти во всех примерах;

Субъективная вероятность
63
кроме Toro, в любой из задач нет никакоrо существенноro предпочтения пра 
вильному ответу.
Этот ЭI<сперимент подтверждает заключения первонаЧ8ЛЬноrо исследо
вания, несмотря на некоторые процедурные разли'чия. Здесь, каждый
субъект прямо оценивает вероятность результата, имея выборки двух раз
меров при условиях, разработанных, таким образом, чтобы стимулировать
ero давать правильные ответы. Эта процедура должна увеличить вырази
тельность такой характеРИСТIIКИ выборки, как размер. Кроме тoro, после
д-няя зада"ча сравнивает единичное наблюдение со средней величиной BЫ
борки из трех наблюдений. Как было ПDказано, респонденты не смоrли за
метить даже тот очевидныIй факт, что средние величиныI должныI быть Me
нее измеWIИВЫМИ, чем единичные наблюдения.
Понятие, что разнообразие элементов выборки уменьшается с увеличе
нием количества элементов выборки, очевидно, не является частью интуи
тивныIx представленИЙ человека. Действительно, неправилъные представ
ления о роли типовоrо размера часто проявлтотся в ежедневной жизни. С
одной стороны, люди часто принимают всерьез результат, выраженный в
процентах, не заботясь о количестве наблюдений, которое может быть CMe
хотворно маленьким. С дрyrой CTOpoНbI, люди часто остаются скептически
ми перед лицом неоспоримоrо свидетелъстваиз большой выборки. Как в слу
'чае известноrо политическоrо деятеля, который rорько жаловался, что cтo
имость проживания не основана на данных о целом населении, а только на
большой выборке, и добавил, "И что еще хуже, на случайной выборке" .
Конечно, МbI не хотим сказать, что человек не способен понять влияние
размера выборки на разнообразие ее элементов. Людей можно научить Bep
ному правилу , возможно даже почти без труда. Дело в том, что люди не следу
ют этим правилам, коrда предоставлены сами себе. Более TOro, изучение по
ведеIШЯ психолоrаисследователя (J. Cohen, 62, Тversky и КаЬпетan, 1971,
2) показывает, что сильная тенденция недооценивать влияние размера BЫ
борки не исчезает, несмотря на знание BepHoro правила и обширноrо обуче
ния в области статистики. Любоro, кто хотел бы рассматривать человека как
разумиоrо интуитивноrо статистика, такие результатыI обескураживают.
Нормативные модели и дескриптивные эвристики
Существует мнение (см., например, w. Edwards, 1968,25), что человек, BO
обще rоворя, следует правилу Байеса, но не в состоянии оценить полное воз
действие очевидности, и поэтому  консервативен. Петерсон и Бич, напри
мер, сделали вывод, что нормативная модель обеспечивает хорошее первое
приближение к поведению испытуемых, которые находятся "под влияни
ем определенных переменных 1I в определенныIx направлениях" (Peterson и
Beach, 1967, с. 43). Это точка зрения не была разделена всеми. В более co
временном обзоре литературы, Словик и ЛихтеIШIтеЙН (Slovic и Lichtenstein,
1971) доказывали, что вышеупомянутая оценка поведения человека как

64
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
интуитивноrо статистика "слишком щедра,", в то время как Пиц, Даунинr
и Рейнхольд пришли к ВЫВОДУ, на основе своих данных, что человеческое
поведение в задачах вайеса "неоптимально в более Фундаментальном CMЫC
ле, чем подразумеваются в обсуждениях консерватизма" (Pitz, Downing и
Reinhold, 1967, с. 392).
Польза, которую может принести нормативный подход вайеса анализу
и моделированию субъективной вероятности зависит, прежде Bcero, не от
точности субъективных оценок, а скорее от Toro, охватывает ли модель cy
щественные детерминанты процесса суждеIШЯ. Исследование, которое об
суждается в этой книrе, показывает, что это не так. В частности мы видели,
что размер выборки не оказывает влияния на субъективные распределения
выборок, что последующие биномиальные оценки определены (по крайней
мере, в общем случае) скорее пропорцией выборки, чем разнообразием эле
ментов выборки, и что они не зависят от пропорции совокупности. В своей
оценке очевидности человек  вероятно не консервативный последователь
вайеса: он  не последователь вайеса вовсе.
Является спорным, что неспособность нормативной модели описать че
ловеческое поведение свойствеlШа только для неопытных испытуемых, KO
торые столкнулись с незнакомыми случайными процессами, и что она Mor
ла бы обеспечивать адекватную оценку более знакомых случайных процес
сов, с которыми люди сталкиваются в повседневной жизни. Имеется мало
подтверждеНИЙ, однако, которые Mor ли бы засвидетельствовать это мнение.
Сначала, было показано (Тversky и Kahneman, 1971, 2), что те же самые си
стематические ошибки, предложенные соображениями репрезентативнос
ти, MorYT обнаружиться в интуитивных суждениях хорошо обученных уче
ных. Очевидно, знакомство с теорией вероятности не устраняет все ошибки
интуиции относительно законов случая. BOBТOPЫX, в нашей повседневной
жизни мы сталкиваемся с мноrочисленными случайными процессами (на 
пример, рождение мальчика или девочки, красный свет светофора на пере
крестке, набор карт без единой карты червовой масти), которые подчиня
ются биномиальному закону, например, в высокой степени приближения.
Люди, однако, будут не в состоянии извлечь адекватную концеIЩИЮ бинар
HOro процесса из этоrо опыта. Очевидно, использование постоянных MHoro
численных проверок не приводит к оптимальному поведению.
В своей жизни люди задают себе и дрyrим вопросы типа: Какова вероят
ность Toro, что этот 12леТIШЙ мальчик вырастет и станет ученым? Какова
вероятность, что этот кандидат будет принят на службу? Какова вероятность,
что эта компания УЙдет из бизнеса? Эти проблемы отличаются от тех, KOТO
рые обсуждались ранее в этой книrе тем, что в силу их уникальноrо xapaк
тера, их нельзя решить ни в терминах частотыI возникновения в прошлом,
ни в терминах HeKoтoporo четкоrо процесса осуществления выборки.
В этой книre, мы довольно детально исследовали одну эвристику, cor лас
но которой вероятность события определяется степенью, в которой оно
репрезентативно по отношению к rлавным характеристикам процесса или

Субъективная вероятность
65
совокупности, из которой оно взято. Хотя наши при меры исследований были
оrраничены чеТКИlVI:И: процессами осуществления выборки (r де объективная
вероятность леrко вычислима), мы считаем, что точно такая же эвристика
иrрает важную роль в оценке неопределеlIНОСТII в уникальных ситуациях,
rде никакой "правильный" ответ не доступен. Вероятность Toro, что отдель
но взятый 12летний мальчик станет ученым, например, может быть опре
делена степенью, в которой роль ученоrо репрезентативна по отношению к
нашему представлению об этом мальчике. ТОЧIfО так же, коrда мы размыш
ляем о вероятности Toro, что компания уйдет из бизнеса, или что полити
ческоrо деятеля назначат на должность, у нас в rолове есть модель компа
нии или политической ситуации, и мы оцениваем как наиболее вероятные
те результаты, которые лучше Bcero представляют существенные особенно
сти соответствующей модели....

4. О психолоrии проrнозирования*
Данuель Канеман иАмос Тверски
в этой части книrи мы рассматриваем правила, которые определяют интуи
тивные проrнозы и оценки достоверности, и сопоставляем их с норматив
ными ПРИIЩипами статистическоrо проrнозирования. Предлаrаются два
вида проrНОЗ0В: nРОZ1tозироваnие Kaтezopuu и числовое nРОZ1tозироваnие.
При проrнозировaIШИ катеrории, предсказание осуществляется в номиналь
ной форме, например, победитель на выборах, диаrноз пациента ИJШ буду
щая профессия человека. При числовом проrнозировании, предсказание
дается в числовой форме, например, котировка акций или средняя оценка
успеваемости студента.
При проrнозировaIШИ и принятии решений в условиях неопределеннос
ти, людям не свойственно определять вероятность исхода ИJШ прибеrать к
статистической теории проrнозирования. Вместо этоrо, они полarаются на
оrраничеШIое число эвристик, что иноrда приводит к верным суждениям, а
иноrда влечет за собой серьезные и систематические ошибки (Кalшеman &
Tversky, 1972Ь, 3; Тversky & Кalшеman, 1971, 2; 1973, 11). В этой книrе мы
рассматриваем роль в интуитивных проrнозах одной из таких эвристик  реп
резентативности.
При наличии определенныIx данных (например, Kpamoro описания JШЧ
ности), соответствующие исходы (например, род заняТИЙ ИJШ уровень дости
женИЙ) можно опредеJШТЬ степенью, в которой они репрезентативны по OT
ношению к этим данным. Мы утверждаем, что люди проrнозируют на основе
репрезентативности, то есть выбирают или предсказьmают последствия, ана 
лизируя степень, в которой исходы отражают существенныIe особеШIости ис
ходных данныI.. во мноrих ситуациях репрезентативныIe последствия дей
ствительно более вероятны, чем дрyrие. Однако это не всеrда так, потому что
существует ряд факторов (например, априорные вероятности исходов и Ha
* Эта rлава впервые появилась в Psychological Review, 1973, 80, 23 7 251. Авторское право @
1973

о психолоrии проrнозирования
67
дежность первичных данных), которые влияют на вероятность исходов, а не
на их репрезентативность. Поскольку эти факторы JПOДИ не принимают во
ВIШмание, то их интуитивныIe предсказания систематически и существеIПIО
нарушают статистические правила проrнозирования.
Чтобы подтвердить эту rипотезу, мы покажем, что предсказание исхо
дов на основе кажущеrося подобия совпадает с их предсказанием на основе
репрезентативности, и что априорная вероятность и ожидаемая точность
проrноза, по существу, не влияют на интуитивные предсказания.
В первой части мы исследуем проrнозирование катеrории и демонстри
руем, что оно подчиняется независимой оценке репрезентативности и по
существу не зависит от предшествующих вероятностей исходов. В следую
щей части мы исследуем числовое проrнозирование и показываем, что оно
недостаточно реrрессивно и на Hero существенно не влияют соображения
достоверности. Следующие три части описывают, соответственно, Meтoдo
лоrические проблемы в изучении протозирования, источники необоснован
ной уверенности по поводу проrнозов и некоторые ошибочные проrнозы OT
носительно эффектов perpecca.
Проrнозирование катеrории
Базовое значение, подобие и вероятность
Следующий экспериментальный пример иллюстрирует проrнозирование
репрезентативности и ошибки, связанныIe с этим способом интуитивноrо
проrнозирования. rpуппе из 69 испытуемых 1 (rруппа базовоrо значения)
задали следующий вопрос: "Возьмем всех acтrn:paнToB первоrо курса в США
на сеrодняшний день. Какой процент студентов, по Вашему мнению, задей
ствован в каждой из девяти областей специализации? Области специализа 
ции представлены в Таблице 1. Первая колонка этой таблицы представляет
средние оценки базовоrо значения для различныIx областей.
Второй rруппе из 65 испытуемых (rpуппа подобия) предложили следую
щее краткое описание личности:
Том В. обладает высоким интеллектом, но ему не хватает творческоro потенциала. Он
любит порядок и ясность и нуждается в системе, rде каждая мелочь находится на своем
месте. Манера письма  однообразная и механическая, иноrда оживляется несколько
банальными каламбурами и вспышками воображения подобно произведениям науч
ной фантастики. Имеет сильную тяrу к устойчивому материальному положению. Про
являет мало сочувствия и симпатии к дрyrим людям, не любит взаимодействовать с
друrими. Будучи эrоцентричным, тем не менее, имеет rлубокое чувство морали.
1 При отсутствии дополнительных уточнений, под испытуемыми следует понимать оплачи
ваемых добровольцев, привлеченных через студенческую rазету в Университете штата Ope
rOH. Данные были собраны в классах для rрупповых занятий.

68
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Испытуемых попросили проанализировать девять областей науки с точки
зрения Toro, "насколько подобен Том В. ТИПИЧIIОМУ аспиранту каждой 1-13
областей наук:и:? " Во второй колонке Таблицы 1 представлены средние зна 
чения подобия, соответствуюrцие различным облаСТЯlVI науки.
Наконец, rруппе проrнозирования, состоящей из 114 аспирантовпси
холоrов трех крупных универс:итетов Соединенных Штатов, было представ
лено краткое описание личности Тома В. со следующей дополнительной
информацией.
Предыдущее краткое описание личности Тома В. было составлено психолоrом: на OCHO
вании проективноrо теста, коrда TOl\I был старшеклассником средней школы. В HaCTO
ящее время Том В.  аспирант. Расположите следующие девять областей специализа
ции аспирантов в порядке вероятности Toro, что Том В. является теперь аспирантом в
одной из этих областей.
Таблица 1. Оценки базовых значений для девяти областей специализа 
ции и краткое описание данных подобия и проrнозирования для Тома В.
Средн'ее Средияя СредН,Sl,Я
базовое
Сn,ечuаяuзачuя асn,ираН,та веяи чиН,а вели чи1f,Q,
ЗJUl,Ч,еН,uе noдобия
(в %) вероятН,ости
Управление бизнесом 15 3.9 4.3
Проrраммироваиие/ 7 2.1 2.5
информатика
Технические науки 9 2.9 2.6
ryма:в:итарные науки и 20 7.2 7.6
педrоrика
Юриспруденция 9 5.9 5.2
Библиотекарское дело 3 4.2 4.7
Медицина 8 5.9 5.8
Физика и естественные 12 4.5 4.3
науки
Социальные науки 17 8.2 8.0
Третья колонка Таблицы 1 отражает средние величины исходов, полу
ченных испытуемыми в rруппе проrнозирования.
Позже было рассчитано произведение моментов между колонками Таб
лицы 1 (корреляция Пирсона). Корреляция между вероятностью и подоби
ем составила  0.97, в то время как корреляция между вероятностью и ба 

о психолоrии проrнозирования
69
зовым значением 2  0.65. Очевидно, что суждения вероятности по существу
совпадают с суждениями подобия и существенно отличаются от суждений
базовоrо значения. Полученный результат является прямым подтвержде
нием rипотезы, что ЛЮДИ делают проrнозы, опираясь на репрезентативность
или подобие.
Вероятностные суждения аспирантовпсихолоroв rрубо нарушают HOp
мативные правила проrнозирования. Более 95 % респондентов предположи
ЛИ, что Том В., вероятнее Bcero, изучает информатику, чем rуманитарные
науки иJШ педarоrику, хотя они твердо знали, что в последней области ac
пирантов HaмHoro больше. Соrласно оценкам базовоrо значения, отражен
ныIM в Таблице 1, исходная разница между rуманитарными науками и ин
форматикой  приблизительно 1 к 3 (реальная разница HaмHoro больше).
Cor ласно правилу вайеса, можно преодолеть первоначальное противо
речие, позволяющее Тому В. заниматься информатlШОЙ, а не rуманитар
ныIии дисциплинами и педarоrикой, если описание ero личности является
одновременно и точным, и диarностическим. Однако, аспирантыI, приняв
шие участие в нашем исследовании, не считали, что эти условия были BЫ
полиены. После выполнения задачи проrнозирования, респондентов попро
сили подсчитать про цент правильных ответов (то есть, исправить свой пер
воначальный выбор среди девяти областей специализации), который мож
но было бы достичь, при наличии у них нескольких ТИlов информации.
Средние значения правильных ответот составили 23 °/0 для проrнозов, OCHO
ванных на проективных тестах, для сравнения с 53°/0 , для проrнозов, OCHO
ванных на сообщениях старшеклассников средней школыI касательно их
интересов и планов. Очевидно, проведение проективных испытаний не
пользовалось большим доверием. Однако аспиранты полаrались на описа
ние, полученное из таких испытаний, и не принимали во внимание базовые
значения.
В общем, для статистическоrо проrнозирования важны три типа инфор
мации: (а) первичная или фоновая информация (например, базовые значе
ния областей специализации выпускников ВУЗов); (б) дополнительная ин
формация для отдельноrо взятоrо случая (например, описание Тома В.); (в)
ожидаемая точность проrноза (например, априорная вероятность правиль
ных ответов). Фундаментальное правило статистическоrо проrнозирования
rласит, что ожидаемая точность влияет на удельный вес, приписываемый
дополнительной и первичной информации. При уменьшении ожидаемой
точности, предсказания должны становиться более реrрессивными, то есть
близкими к проrнозам, основанным на первичной информации. В случае
Тома В., ожидаемая точность была низкой, и испытуемым следовало опи
раться на априорную вероятность. Вместо этоrо, они делали проrнозы, на
2 При вычислении этой корреляции, оценки были инвертированы таким образом, чтобы
высоко оцененной вероятности соответствовало высокое значение.

70
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
основе репрезентат:и:вности, то есть они проrнозировали :И:СХОДЫ по их подо
бию дополнительной информации, не прин:и:мая во ВI-Iимание априорную
вероятность.
Испытуемые в rРYIIпе проrнозирования целиком полаrались на KpaTltOe
описание личности, и, очевидно, не принимали во внимание следующие co
ображения. Вопервых, учитывая известную неадекватность проективноrо
тестирования личности, вполне вероятно, что Том В. действительно не cтpa
дал навязчивыми стремлениями и не был таким равнодушным, как пред
полarает ero описание. BOBTOpЫX, даже если описание соответствовало дей
ствительности, Kor да Том В. был учащимся средней школы, оно Mor ло стать
ложным при поступлении в аспирантуру. Наконец, даже если описание Bce
Taкl'I достоверно, очевидно, ч'rо под Hero подходит больше студентов, изуча 
ющих rуманитарные науки и педarоrику, чем студентов, lIЗусla:IOЩИХ ин
форматику , просто потому что в первой области студентов HaMHoro больше,
чем в последней.
МаnипУ.Itяция ожидаемой тО'-lllостью
rипотезой проведенноrо нами дополнительноrо I1сследования являлось то,
что вопреки статистической модели, манипуляция ожидаемой точностью
не затрarивает структуру проrнозов. Экспериментальный материал COCTO
ял из пяти кратких описаний личности мальчиков девятиклассников, пред
положительно составленных консультантомпсихолоrом на основе интер
вью как части лонrитюдноrо исследования. Описания были построены Taк
же, KaR и в исследовании с Томом В. ДЛЯ каждоrо описания, испытуемые
первой rруrшы (N == 69) рассмотрели девять об..ластей специализации аспи
рантов (см. Таблицу 1) относительно соответствия отдельно взятоrо маль
чика "образу типичноrо аспирантапервокурсника в данной области". Опи
раясь на суждения подобия, OНI! оцеНI1:ЛИ частоту базовоrо значения девяти
областей специализации асIПIрантов. Результаты представлены в Таблице 1.
Оставшимся испытуемым сообщили, что эти описания были Hayraд отобра 
ны из числа участников первоначальноrо исследования, которые теперь
являются аспирантамипервокурсниками. rруппе с высокой точностью
(N == 55), указали, что "на основе данных описанИЙ, испытуемые студенты
делают правильные проrнозы приблизительно в 55 О/О случаев". rруппе с низ
кой точностью (N == 50) сообщили, что предсказания студентов правильны
приБJШЗИтельно в 270/0 случаев. Для каждоrо описания, испытуемые oцe
нили эти девять областей cor ласно "вероятности Toro, что данный человек
является на данный момент аспирантом в этой области" . они также опреде
лили вероятность правильности первоrо выбора для каждоrо описания.
Манипуляция ожидаемой точностью имела существенное влияние на суж.
дения о вероятности. СреДIШе оценки быJШ 0.70 и о. 56, для rpуппы с высокой
и с низкой точностью соответственно (t == 3.72, р < 0.001). Однако, распреде
ле:ние девяти исходов, полученных после инструкции о низкой ТОЧНОСТИ, быJШ

о психолоrии проrнозирования
71
не значительно ближе к распределению базовоrо значения, чем распределе
ние, получеIПIое после инструкции о высокой точности. Для каждоrо испы
тyeMoro было вычислено произведение моментов между средней величиной,
которую он предписал каждому из этих девяти IIСХОДОВ (по этим пяrrи описа
ниям) и базовым значением. С помощью этой корреляции можно измерить
степень, в которой проrнозы испытуемоrо соответствуют распределению ба
30Boro значения. Среднее значение индивидуальныIx коррелЯЦИЙ равнялось
0.13 для испытуемых в rpyrme с высокой точностью и 0.16 для испытуемых в
rpуппе с низкой точностью. Эта разница не является значимой (t == 0.42, df ==
103). данныIй пример суждения нарушает нормативную теорию проrнозиро
вания, соrласно которой любое уменьшение ожидаемой точности должно co
провождаться изменением предсказаний в сторону базовоro значения.
Так как манипуляция ожидаемой точностью не оказала влияния на про
rнозы, две rруппы проrнозов были объединены. Последующие исследова
нил были проведены тем же образом, что и в исследовании с Томом В. ДЛЯ
каждоrо описания, было вы.числено две корреляции: (а) между средней Be
личиной вероятности и средней величиной подобия и (Ь) между средним
значением вероятности и средней величиной базовоrо значения. Корреля
ции отражены в Таблице 2, с учетом исхода, оцененноrо как наиболее Bepo
ятный для каждоrо описания. Высокие значения корреляции были полу
чены между проrнозом и подобием. И наоборот, не обнар.ужено системати
ческой связи между базовым значени€...Л: и проrнозом: значения корреляции
широко изменялись в зависимости от тoro, являются ли наиболее репрезен
тативные исходы для каждоrо описания частыми или редкими.
Таблица 2. Корреляция средней величины вероятности со средним значе
пием подобия и базовым значениям.
Первое JW,одаяьН,ое .",редсхаааН,ие
Юрuc.. П pozpaJW,JW,u,,, М еди.. Ви6лu,o.. У ""рав..
""ру де",.. рова",ие ч uиа те харсхое яен,ие
чия дем бuан,есом
Со средним
значением 0.93 0.96 0.92 0.88 0.88
подобия
С базовым 0.33 0.35 0.27 0.03 0.62
значением
Как и в предыдущем случае, обсуждением базовоrо значения здесь также
пренебреrли. В теории статистики, иrнорировать базовое значение можно

72
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
только в том случае, коrда есть уверенность в безошибочности проrноза. Во
всех дрyrих случаях, должен быть найден соответствующий компромисс
между распределением, ожидаемым в соответствии С описанием, и распре
делеIШем базовоrо значеIШЯ. Маловероятно, что поверхностное описание че
тырнадцатилетнеrо ребенка, основанное на единствеШIОМ интервью, может
служить оправданием степени безошибочности, которую ожидали увидеть
испытуемые в проrнозах.
После пяти описаний лlftШости, перед испытуемыми была поставлена
дополнительная задача:
о Доне известно только то, что он участвовал в первоначальном исследовании и сейчас
является аспирантом первоro курса. "Укажите вашуоценку, а также сообщите, насколь
ко Вы уверены в правильности оценки этоrо случая.
Для Дона корреляция между средней величиной вероятности и оцененным
базовым значением равнялась о. 74. Таким образом, знание базовоrо значе
ния, которое не учитывалось при наличии описания, использовалось, Kor
да никакой дополнительной информации не было.
Доказательства, основывающиеся на априорной вероятности либо
на информации об индивидууме
Следующее исследование представляет собой более тщательную проверку
rипотезы, что интуитивные предсказания зависят от репрезентативности и
относительно независимы от априорной вероятности. В этом исследовании
априорные вероятности были сформулированы так, чтобы сделать их более
выразительными и сопоставимыми со способом ответа. Испытуемым зачи
тали следующий рассказ:
rруппа психолоrов проинтервьюировала и провела личностный тест для
30 инженеров и 70 адвокатов, причем все они добились успеха в своих облас
тях. На основе этой информации, БЫJlli написаны краткие описания личнос
ти 30 инженеров и 70 адвокатов. В ваших анкетах Вы найдете пять описаний,
выбранные Hayraд из 100 имеющихся в наличии описаний. Для каждоrо оIШ
сания, пожалуйста, укажите вероятность (от О до 100) тoro, что описанный
человек являеreя инженером.
Та же задача была выполнена rруппой экспертов, которые давали BЫCO
ко точные оценки вероятностей для различных описаний. Вам будет
выплачена премия, в зависимости от Toro насколько близкими Ваши oцeH
ки окажутся к оценкам rрутшыI экспертов.
Инструкции БЫJlli даны rруппе из 85 испытуемых (rруrша с малым коли
чеством инженеров, или L rpуппа). Испытуемые в дрyrой rpуппе (rpуппа с
большим количеством инженеров, Н rРУШIа; N == 86) ПОЛУЧИJlli идентичные
инструкции, за искточением априорной вероятности: им указали, что из 100
изучеlшыIx человек, 70 являются инженерами и 30 адвокатами. Испытуемым
обеих rрупп были выданы одни и те же ОIШсания. Вот одно из IШХ:

о психолоrии проrнозирования
73
Джек  45летний мужчина. Женат, имеет четверых детей. В общем, консервативен,
осторожен и честолюбив. Не проявляет интереса к политическим и социальным про
блемам, тратит большую часть свободноrо времени на свои мноrочисленные хобби, Ta
кие как столярное дело, плавание и решение математических заrадок.
Вероятность Toro, что Джек является одним из 30 инженеров в выборке из 100 человек
О/о.
После пяти описаний, испытуемые столкнулись с пустым описанием:
Предположим, что у Вас нет никакой информации относительно человека, выбранноrо
Hayraд из совокупности.
Вероятность Toro, что этот человек является одним из 30 инженеров в выборке из 100
человек == 0/0
и в rруппе с большим количеством инженеров, и в rруппе с малым коли
чеством инженеров половину испытуемых просили оценить, для каждоrо
описания, вероятность тoro, что описанный человек  инженер (как в при
мере выше), в то время как дрyrие испытуемые оценивали для каждоrо опи
сания вероятность тoro, что описанный человек  адвокат. Эта манипуля
ция оказалась неэффективной. Средние вероятности, приписываемые ис
ходам uнженер и адвокат в двух различных формах, в сумме составляли
приблизительно 1000/0 для каждоrо описания. Следовательно, данные для
обеих форм были объединены, и результаты представлены с точки зрения
исхода uнженер.
Структура данноrо эксперимента позволяет вычислить подходящий об
разец суждений. Вычисления основываются на формуле вайеса, в форме
вероятностей. Пусть О обозначает вероятность Toro, что отдельно взятое опи
сание принадлежит скорее инженеру, чем адвокату. Cor ласно правилу Бай
еса, О == Q х R, rде Q обозначает априорную вероятность Toro, что Hayraд
выбранное описание принадлежит скорее инженеру, чем адвокату; и R 
отношение вероятности для отдельно взятоro описания, то есть отношение
вероятности Toro, что человек, науrад выбранный из совокупности инжене
ров, будет описан как инженер, к вероятности тoro, что человек, отобран
ный Hayraд из совокупности адвокатов, будет описан как адвокат.
Для rруппы с большим количеством инженеров, которой было сказано,
что выборка состоит из 70 инженеров и 30 адвокатов, априорное отношение
Qи равно 70/30. Для rруrшы с малым количеством инженеров QL равняется
30/70. Таким образом, для каждоro описания, отношение апостериорной
вероятности для этих двух rрупп равно
он OH-R Он 7/3
Q = OL - R = OL = 3 /7 = 5 .44

74 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
100 !
90
а 80
а.,а
  70
60
-.
=&.50
140
u
 ЗО
20
10
/'
/,"
'"
. /'/'/'
"
"
"
/'
/'
"
"
/'
/'
/'
/
/
,-
/'
/'
/'
"
/'
8/'
/'
/'
/'
. ,,/'''
/'
/
/'
/'
/
"
"
/
"
/'
/'
/'
/'
/'
/'
/'
/'
1*
/'
о
10 20 ЗО 40 50 60 70 80 90 100
Низкая априорная
вероятность
Рис. 1. Оцененная средняя вероятность (для инженеров) для пяти описа
IOIЙ и для "пустоrо" описания (квадратный СИМВОЛ) при высоких и IOIЗКИХ
априорных вероятностях. (Изоrнyraя ЛИIOIЯ показывает правильно е pac
пределение соrласно правилу Байеса.)
Так как соотношение вероятностей в этой формуле сокращается, то для всех
описанИЙ должно быть получено одинаковое значение ОИ/ОL. Следова тель
но, в данном случае, правильный эфq)ект манипуляции априорной вероят
насти можно вычислить без знания соотношения вероятностей.
На Рисунке 1 можно увидеть средн:ие оценки вероятности для каждоrо опи
сания, как при высокой, так и при низкой априорной вероятности. Для каж
доrо описaIШЯ, средняя оценка вероятности, при высоком априорным COOT
ношении вероятностей (Qи == 70/30) соответствует на rрафике средней oцeH
ке, при низкой априорной вероятности (QL == 30/70). Соrласно нормативному
уравнению, получеIПIОМУ в предыдущем парarрафе, все т()"чки даЛЖIThI лежать
на кривой В8Йеса. В действительности, только пустой квадрат, который COOT
ветствует "пустыI" описаниям, лежит на этой линии: при отсутствии описа
пия, испытуемые решили, что оценка вероятности будет 70% при высокой
априорной вероятности и 30% при низкой априорной вероятности. В осталь
ных же пяти случаях, точки лежат недалеко от JШнии идентификации.
Эффект априорной вероятности, хотя и небольшой, ,является статисти
чески значимым. Для каждоro испытуемоrо средняя оценка вероятности,
была вычислена для всех случаев, кроме случая с пустым описанием. Cpeд
нее значение величин составило 500/0 для rруппы С низкой априорной Bepo
ятностью и 55% для rруппы С высокой априорной вероятностью (t == 3.23,
df == 169, р < 0.01). Однако из Рисунка 1 следует, что каждая точка лежит
ближе к линии идентификации, чем к кривой В8Йеса. Следовательно, МОЖ

о психолоrии проrнозирования
75
но сделать ВЫВОД о ТОМ, что манипуляция апРИОРНЫМ распределением OKa
зала минимальное влияние на субъективную вероятность. Как и в преды
дущем эксперименте, испытуемые применили свои знания о априорной Be
роятности только тоrда, коrда им не дали никакоrо подтверждения. Cor лас
но rипотезе репрезентативности, априорная вероятность не принималась во
внимание, коrда информация об индивидууме была доступна.
Сила этоro эффекта демонстрируется ответами на следующее описание:
ДИК  30летний мужчина. Женат, еще не имеет детей. Очень способный и мотивиро
ванный сотрудник, подает большие надежды. Пользуется признанием :коллеr.
Это описание было построено таким образом, чтобы быть полностью неин
формативным в отношении профессии Дика. Испытуемые обеих rрупп при
шли к соrласию: средние оценки составили 500/0 (см. Рисунок 1). Разница
между ответами на это описание и на "пустое" описание разъясняет ситуа 
цию. Очевидно, люди реarируют поразному, коrда не получают никакоro
оrшсания, и коrда дано бесполезное описание. В первом случае, априорная
вероятность принимается во внимание; во втором, априорная вероятность
иrнорируется. 3
Существуют ситуации, коrда априорная вероятность, иrpает более суще
ственную роль. во всех примерах, рассмотренных до настоящеrо момента,
четко выраженные стереотипы были связаны с альтернативными исходами,
и, мы предполarаем, что суждеIШЯ управлялись, степенью, в КОТОроЙ оrrn:са
ния оказыва.лись репрезентативными по отношению к этим стереотипам. В
дрyrих задачах исходы естествеIПIО рассматривать как части измерения. Пред
положим, например, что Вас попросили оценить вероятность тoro, что каж
дый из нескольких студентов получит стипендию. В этой задаче, не существует
хорошо обозначенных стереотипов студентов, которые получают или не по
лучают стипендию. Скорее, естественно рассматривать исход (то есть, полу
чеIШе стипендии) как некИЙ отрезок на прямой академических достижений
или способностей. Априорная вероятность, то есть процент стипеНДИЙ в опре
делеllliОЙ rруппе, Mor ла использоваться, чтобы устранить предельr. Следов а 
тельно, они, вряд ли иrнорируются. Кроме Toro, мы моrли бы ожидать, что
экстремальньrе априорные вероятности будут оказывать некоторое воздей
СТЕие даже при наличии четких стереотипов исходов. Точная схема условИЙ,
при которых первичная информация используется или отверrается, требует
дальнеЙIПеrо исследовaIШЯ.
Один из основньrх принципов статистическоro проrнозирования r ласит,
что априорная вероятность, которая суммирует наши знания относительно
проблемы до тoro, как мы получили определеIПIое оrшсание, остается yмecT
ной даже после TOro, как такое описание получено. Правило Бзйеса перево
ДИТ этот качествеIПIЫЙ принцип в МУЛЬТИШIИКативное соотноmение между
3 НО см с.185

76
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
априорной вероятностью и отношением вероятности. Нашим испытуемым
не удалось объединить априорную вероятность и дополнительную информа
цию. Коrда им было предоставлено описание, каким бы неинформативным
ИJШ недостоверным оно ни было, Тома В. или Дика (инженер/адвокат), ис
пытуемые, очевидно, чувствовали, что распределение npофессий в ero rруп
пе болыпене соответствовало действительности. Неспособность оценить рол ь
априорной вероятности, есJШ дано определенное описание  ЭТО, возможно,
одно из наиболее существенныIx отклонений интуиции от нормативной Teo
рии проrнозирования.
Числовое проrнозирование
Фундаментальное правило нормативной теории проrнозированил rласит,
что изменчивость предсказаний на основании ряда случаев, должна отра 
жать точность npоrноза. Коrда точность проrноза совершенна, человек пред
сказывает то значение критерия, которое фактически будет получено. Kor
да неопределенность макСИJ.\tlальна, во всех случаях проrнозируется фикси
рованное значение величины. (При проrнозировании катеrории, предска
зывается наиболее частая katerOPI-IЯ. При 'числовом npоrнозировании npед
сказывается среднее 3flачение, мода, MeДIlaнa или некоторая дрyrая вели
чина в зависимости от функции потерь.) Таким образом, изменчивость про
rнозов равна изменчивости критерия, коrда точность npоrноза совершен
на, и изменчивость проrноза равна нулю, коrда точность проrноза нулевая.
При средней точности проrноза, изменчивость проrноза принимает проме
жуточное значение, то есть проrнозы реrрессивны относительно критерия.
Таким образом, чем больше неопределенность, тем меньше изменчивость
проrнозов. Проrнозы, сделанные на основании репрезентативности, не сле
дуют этому правилу . В предыдущей rлаве мы продемонстрировали, что ЛIOДИ
не делали perpecc в сторону более частых катеrорий при уменьшении ожи
даемой точности предсказанИЙ. Эта rлава демонстрирует аналоrичную He
способность в контексте числовоrо npоrнозирования.
Проzнозировапие исходов либо оценка исходных данных
Предположим, Вам сообщают, что консультантпсихолоr описал студента
первоrо курса как YMHoro, yвepeHHoro в себе, начитанноrо, трудолюБIIвОrо
и любознательноrо. Рассмотрим два типа вопросов, которые можно было бы
задать по этому описанию:
(А) Оценка: Какое мнение складывается у Вас относительно способностей к учебе после
этоrо описания? Какой процент описаний первокурсников, по Вашему мнению, произ
вел бы на Вас большее впечатление? (В) ПРОZflозuрованuе: Как Вы думаете, какие cpeд
ние оценки получит этот студент? Какой процент первокурсников получит более BЫCO
кую среднюю оценку?

о психолоrии проrнозирования
77
Между этими двумя вопросами имеется важное различие. В первом слу
чае Вы оцеliиваете исходные данные; а во втором, Вы проrнозируете исход.
Так как во втором вопросе существует большая неопределенность, чем в
первом, ваше проrнозирование должно быть более реrрессивным, чем ваша
оценка. То есть процент , который Вы даете в качестве проrноза, должен быть
ближе к 50(Уо , чем тот процент, который Вы даете в качестве оценки. Чтобы
подчеI)КНУТЬ различие между этими вопросами, предположим, что описа
ние является неточным. Это никак. не должно повл:и:ять на вашу оценку:
оценка описанJIЙ относительно Toro, какое они производят впечатление, не
зависит от их точности. С друrой стороны, в проrнозировании вы должны
быть реrрессивны настолько, .чтобы, предположить, что описание неточно
или ваше проrнозирование недостоверно.
Как бы там ни было, rипотеза репрезентативности rласит, что проrнози
рование и оценка должны совпадать. Оценивая данное описание, люди BЫ
бирают число, которое является наиболее репрезентативным по отношению
к описанию. Если люди предсказывают на основе репрезентативности, то в
качестве проrноза они также выберут самое репрезентативное число. Сле
довательно, оценка и проrнозирование  это, по сути, одно и то же. Чтобы
проверить эту rипотезу, было проведено несколько исследований. В каж
дом из этих исследований испытуемым давали описательную информацию
касательно HeKoero набора случаев. rруппа оценки определяла качество
каждоrо описания относительно данной СОВОКyIПiости, а rpуппа nроzнозu
рованuя предсказывала будущее развитие событий. Суждения этих двух
rpупп сравнивались, чтобы проверить, являются ли проrнозы более perpec
сивными, чем оценки.
В двух исследован:и:ях испытуемым предложили описания CTyдeHTOB
первокурсников, составленные на основе интервью при поступлении. В 1lep
вом исследовании каждое описание состояло из пяти прилarательных, опи
сывающих интеллектуальные способности и чертыI характера, как в приве
денном примере. во втором исследовании описания представляли собой TeK
сты длиной примерно в абзац, в которых описывались детали биоrpафии
студентов, и то, как они адаптировались в колледже на настоящий момент.
В обоих исследованиях rруппу оценки попросили рассмотреть каждое из
описаний, определив "процент студентов во всем классе, чьи описания сви
детельствуют о больших способностях". rруппе проrнозирования дали те
же самые описания и попросили сделать проrноз относительно Toro, какую
среднюю rодовую оценку получит этот студент и ero класс IIO окончанию
учебноrо rода в процентилях.
результатыI обоих исследований отражены на Рисунке 2, который пока
зывает для каждоrо описания среднее значение проrноза среднеrодовой yc
певаемости в процентилях по отношению к средней оценке. Единственное
систематическое различие между проrнозами и оценками наблюдалось в ис
следовании с прилаrательными, коrда предсказания были значительно

78
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
выше, чем соответствующие оценки. Стандартное отклонение предсказа
ний или оценок было подсчитано, опираясь на данные каждоrо испытуемо
ro. Сравнение этих величин не дало значительной разницы изменчивости
между rрynпами оценки и проrнозирования в пределах значений исследуе
мых величин. В исследовании с прилarательными среДНЯЯ величина CTaн
дартноrо отклонения составила 25. 7 для rрynпы оценки (N == 38) и 24.0 для
rруппы проrнозирования (N == 36, t == 1.25, df == 72, не значимо). При иссле
довании описаний средняя величина стандартноrо отклонения составила
22.2 для rpуппьr оценки (N ==37) и 21.4 для rруппьr проrнозирования (N == 63,
t == о. 75, df == 98, не значимо). В двух исследованиях и rрynпа оценки, и rpуп
па проrнозирования производили одинаково экстремальные суждения, хотя
первая rpуппа предсказывала отдаленный объективный критерий на OCHO
ве поверхностной информации, полученной из интервью; в то время как BTO
рая rрynпа оценивала впечатление, которое на нее произвело каждое описа
ние. В статистической теории проrнозирования наблюдаемое равенство меж
ду оценками и проrноззми было бы возможно, если точность проrноза co
вершенна, а в целом, это условие не соблюдалось в исследовании.
40 60
Оценка
.. 100
1-
U
О
180
=
ф
560
>-
140
О
се
о
120
:z:
11:
.
а.
U О
100
JI
JI
Jl4
"
JI
,
"
."
"е
"
"
.,
"8
,,8
JI
"
,
"
.JI
"
,,".
../
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
Исаедования с
сообщениями
.. 100
...
u
О
180
I
.
С60

140
О
се
20
:z:
С
ф
а.
U О
JI
JI
"
8 ,,'
"
"
"
8 ,,"
8,,"
"
"
"
"
.JI"
"
JI
"
"
. ,,"
JI
8 J1
'/
8 ,,"
.,,"
"
"
"
"
JI
"
"
JI
JI
"
,
JI
Исаедования с
п ри.nаraтелllН... м и
20
80
20 40 60 80 100
Оценка
Рисунок 2. Предсказанная процентильная среднеrодовая успевае
МОСТЬ как функция процентильной оценки для исследований с ис
пользованием прилarательных и сообщенИЙ.
Еще одно свидетельство равенства оценки и проrноза было получено Бейт
(Beyth) в ее докторской диссертации. Она дала трем rрynпам испытуемых
семь абзацев текста, каждый их которых ОШfсывал поведение студентапрак
тиканта на одном из уроков во время практики. В качестве ИСIThrтуемых были
привлечены изучающие статистику студенты университета Hebrew. Им
сказали, что описания были получены из картотеки 100 преподавателей на 

о психолоrии проrнозирования 79
чальной школы, которые, пятью rодами ранее, окончили курс обучения.
Испытуемых в rруппе оценки попросили оценить качество урока, описан
Horo в тексте, длинной в абзац, в процентилях относительно данной COBO
купности. Испытуемых в rруппе проrнозирования попросили сделать про
rноз (в процентилях) настоящеrо положения каждоrо преподавателя, то есть
ero полную компетентность через 5 лет после составления описания. И rруп
па оценки, и rруппа проrнозирования выполнили обе задачи. Как и в иссле
дованиях, описанных выше, разница между оценкой и проrнозом была He
существенной. ЭТОТ результат оставался тем же и при сравнении между ис
пытуемыми в rруппе, и при сравнении испытуемым собственных результа
тов. Хотя испытуемые знали, какая пропасть отделяет один пробный урок
И время получения пятилетнеrо опыта ра60тыI, это знание не привело к тому,
что их проrнозы стали более реrpессивными, чем их оценки.
Проznозироваnие или траnсляция
Предыдущие исследования показали, что проrнозирования переменной не
реrрессивны при сравнении с оценками исходных данных в терминах этой
переменной. В следующем исследовании мы покажем, что существуют си
туации, в которых проrнозирования значения переменной (успеваемости)
не более реrрессивны, чем простая трансляция этой переменной из одноrо
масштаба в дрyroй. В качестве результирующей переменной была выбрана
среднеrодовая оценка, потому что ее корреляции и свойства ее распределе
ния хорошо известны испытуемым.
В эксперименте участвовали три rруппы испытуемых. Испытуемые во
всех rруппах проrнозировали среднеrодовую оценку 1 О rипотетических cтy
дентов на основании только процентильной оценки, полученной каждым
из этих студентов. Один и тот же набор процентильных оценок был пред
ставлен всем rpуппам, но эти три rруппы получили различныIe интерпрета
ции исходной переменной следующим образом:
1. Процентилъ cpeaHezoaoBou оценки. Испытуемым в rруппе 1 (N == 32)
сказали, что" для каждоrо из нескольких студентов вам предложат процен
тильную оценку, представляющую ero успеваемость в течение первоrо rода
обучения, и Вас просят yrадать ero среднеrодовую оценку в этом roдy". Ис
пытуеМЫl\l объяснили, что "65 баллов, например, означает, что среднеrодо
вая оценка, полученная этим студентом лучше, чем у 650/0 студентов ero
"
rруппы, и т.д. .
2. У мствеliliая концентрация. Испытуемым: [руппы 2 (N == 37) сообщили,
что "тест на умственную концентрацию измеряет способность концентрироваться
и извлекать всю информацию из сложных сообщений. Бьто обнаружено, что
студенты с высокими среднеrодовым:и оценками склонны УСllешно проходить
тесты на умственную концентрацию и наоборот. Однако выяснилось, что резуль
таты теста на умственную концентрацию зависят от настроения и психическоrо

80 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
состояния человека во время прохождения теста. Таким образом, один и тот же
человек может получить ра,1Личные результаты при MHoroкpaTHoM тестировании,
в зависимости от Toro, хорошо ли он ВЫСПЗJIСЯ предыдущей ночью или от caмo
чувствия в этот день.
4,0
= 3,5
ж
..
 с 3,0
а. О
с ж
-;25
. о '
-а.
 ., 2,0
u lD
::1 1,5

1,0
0,5
""'
,;..
,.
",," "А
" ,.
,. "
..../
.).
....... ,.
........... л ,.
, fl
jA ........
",
л ' ..(.
Л  ...'..........
д" .........
" .)..
,. "
" ......'
д ,,;).
f':y "ь,," }'";"
...../
>
"
') "
о
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Баппы в процентипе
. .
процентипьная средне-
rодовая оценка
1:1ш A
чувство IOмора
(>t;
умственная
концентрация
Рис. 3. Предсказания среднеrОДОБОЙ оценки в зависимости от про
центильных оценок для трех переменных
3. Чувство юмора. Испытуемы:{ в rруппе 3 (N == 35) сообщили, что '''тести
рование чувства юмора измеряет способность людей придумывать остроумные
надписи для комиксов И оценивать проявления юмора в различных формах. Бьто
обнаружено, что студенты, показывающие высокие результаты при прохожде
нии этоrо теС1а, как правило, получают более высокие среднеrодовые оценки,
чем студенты, которые показывают в ЭТО1 тесте плохие результаты. Однако, He
возможно предсказать среднеrодовые оценки с высокой точностью, OCHOBЫBa
ясь на чувстве юмора."
В настоящем исследовании, все испытуемые проrнозировали среднеrодовые
оценки на основе одних и тех же процентильных оценок. [руппа 1 просто пере
вела значения среднеrодовой успеваемост:и в процентиле на шкаJIУ среднеrодо
вых оценок. С дрyrой стороны, [рyrшы 2 и 3 предсказывали среднеrодовую опенку
на базе более отдалеlПIЫХ исходных данных. Исходя из соображений норматив
ной теории, проrнозы этих rpупп должны быть более реrpессивньrм:и, то есть
менее изменчивыми, чем суждения rруппы 1. Однако rипотеза репрезентатив
ности предполaraет дрyrие результаты.
[руппа 2 делала проrнозы на основе потеIЩИально BepHoro, но ненадежноrо
теста на умственную КОlПIентрацию, который бьт представлен :как мера успева

о ПСИХОЛОI'ИИ проrнозирования 81
емости. Мы выдвинули rипотез что предсказания этой rpуппы бьши бы менее
реrpессивным:и при их сравнении с предсказаниями rруппы 1. в общем, мы пред
полаlае!\1., что балл успеваемости (например, среднеrодовая оценка), который
лучше Bcero предстаВJlяет значение в процеНТИ.пе, и:змеряя способности (напри
мер, умственную конuентрацию), это тот, который соответствует тому же caмo
:t\-iy процентилю на шкале успеваемости.
Таблица 3. Средняя величина значения индивидуальных проzнозов для трех
zpynn и результаты запланированноzо сравнения между zруппами 1 и 2, и
между zpynnaMu 2 и 3
rpynna
1. lu2 2. 2и3 3.
Средиеzодо.. У мсmвеи.. Чувство
Статистика вая оцеиН,а If,Q,Я юмора
8 "'роцеи.. Jtоицеитра..
тияе ция
Средияя
сnроzиоаиро.. Не
ваИJf,ая 2.27 2.35 0.05 2.46
средиеzодо.. значимо
вая оцеиJW,
СmаJf,дартиое Не
отJtЛ,оиеиие 0.91 0.87 0.01 0.69
значимо
""pozKoaoB
Отхяоиеиие 0.030 Не 0.029 0.01 0.022
pezpeccии значимо
КорреllrЯция r 0.97 Не 0.95 Не 0.94
значимо значимо
Так как ненадежность данных не влияет на репрезентативность, мы предпо
лaraем, что проrнозы среднеrодовой оценки на базе ненадежноrо теста на yм
ственную КОlЩентрацию будyr по существу идентичными предсказаниям cpeд
неrодовой оценки на базе среднеrодовой оценки в процентиле. С дрyrой cтopo
ны" ожидаJIОСЬ, что предсказания rруппы 3 будyr реrpессивными, потому что
чувство юмора обычно не рассматривается как мера успеваемости.
Средние проrнозы, приходящиеся на 1 О баллов в процентиле по трем rруп
пам, показаны на Рисунке 3. Исходя из Рисунка 3, можно сказать, что про
rнозы rруппы 2 не более реrрессивны, чем проrнозы rpуппы 1, в то время
как проrнозы rpуппы 3 оказываются более реrрессивными.
В пределах данных каждоrо отдельноrо испытуемоrо были вычислены 4
индекса: средняя величина ero проrноза, стандартное отклонеImе ero про
rноза, отклонеImе реrрессии спроrнозированной среднеrодовой оценки на

82
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
исходном множестве, и корреляция между ними. Средние величины трех
значений для этих трех rрупп показаны в Таблице 3.
Из таблицы видно, что испытуемые во всех трех rруппах привели пра
вильные данные, что проявляется в высоких корреляциях между исходны
ми данными и проrнозами (средние корреляции были получены за счет пре
образования индивидуальных значений в zзначеIШЯ Фишера). Результа
тыI запланированных сравнеIШЙ между rруппами 1 и 2 и между rруппами 2
и 3 подтверждают принцип, наблюдаемый на Рисунке 3. Нет существен
ных различий между проrнозами, сделанными на базе среднеrодовой oцeH
ки в процентиле, и проrнозами, сделанными на основе теста на умственную
концентрацию. Таким образом, люди не производили perpecc при предска
зании меры успеваемости на базе данных об уровне способностей, даже и
ненадежных.
Предсказания, основанные на данных о чувстве юмора, с дрyrой CTOpo
ныI, являются реrрессивными, хотя и недостаточно. ОтношеIШе между cpeд
неroдовой оценкой и чувством юмора, выведеIПIое из сравнеIШЯ ЛИIШй per
рессии приблизительно о. 70. К тому же, проrнозы, основанные на данных о
чувстве юмора значительно выше, чем проrнозы, основанные на данных об
умствеIПIОЙ концентрации. Кроме тoro, у проrнозов на основании данных
об умствеIПIОЙ концентрации существует тенденция превышатъ проrнозы,
ОСНОВaнIlые на среднеrодовой оценке в процентиле. Мы наблюдали это яв
ление во мноrих исследованиях. Проrнозируя успеваемость человека на
основе несовершеIПIОЙ информации, испытуемые проявляют СIШсходитель
ность (Guilford, 1954). Вслед за уменьшеIШем надежности, они все больше
опираются на спроrнозированный уровень поведения.
Как ожидается, проrнозы будут по существу нереrрессивными, коrда
исходные переменные, а также переменн:ые исхода рассматриваются как
проявлеIШЯ той же самой черты. Пример таких проrнозов можно найти и в
реальных условиях, например, Коллеrия по отбору офицеров в израильс
кой армии. Опытные офицеры, входящие в состав экзаменационной комис
сии, обычно оцеIШВают кандидатов по семибальной шкале по окончанию
нескольких дней экзаменов и наблюдений. В исследовательских целях для
каждоrо прошедшеrо испытания кандидата им нужно было предсказать
заключительныIй paнr, который он получит в офицерской школе. Из более
чем 200 случаев обнаружилось, что предсказанное распределеIШе paнroB
было практически идентичныIM фактическому распределеIШЮ, с ОДIШм оче
видным исключеIШем: проrнозы неудач были менее часты, чем фактичес
кие неудачи. Как правило, частоты проrнозов в двух самых высоких Kaтe
rориях точно соответствовали фактическим частотам. Все испытуемые пре
красно знали, что исследование указывает на то, что надежность их проrно
зов была только умереIПIОЙ (от 0.20 до 0.40). Однако их предсказaIШЯ были
нереrрессивными.

о психолоrии проrнозирования 83
Методолоrические соображения
rипотеза репрезентаТИВНОСТII rласит, что проrнозы не отличаются от oцe
нок подобия, хотя нормативная теория статистики подразумевает то, что
проrнозы должны быть менее экстремальными, чем оценки. Поэтому Tec
тирование rипотезы репрезентативности требует 11:сследования, в котором
проrнозы сравниваются с друrим типом сужденИЙ. Варианты двух сравни
тельных анализов использовались в исследованиях, о которых rоворится в
этой части книrи.
В одном исследовании, обозначенном А  ХУ, различные rруппы испыту
емых оценивали две переменные (Х и У) на основе одной и той же исходной
информации (А). В случае Тома В., например, ДВ)ТМ различным rpуппам
давали одну и ту же исходную информацию (А), то есть описание личности.
Одна rpуппа оценивала исходы с точки зрения подобия (Х), в то время как
друrая оценивала исходы с точки зрения вероятности (У). Точно так же в
нескольких исследованиях, посвященных проrнозированию числа, различ
ным rруппам давали одну и ту же информацию (А), например, список пяти
прилarательных, описывающих студента. Одна rруппа проводила оцени
вание (Х), а дрyrая  проrнозирование (У).
В друrом исследовании, обозначенном AB Х, две различных rруппы ис
пытуемых оценивали одну и ту же переменную результата (Х) на основе
различной исходной информации (А и В). В исследовании "инженер/адво
кат" , например, две различных rруппы проводили одну и ту же оценку (Х)
вероятности Toro, что отдельно взятый человек является инженером. Им
предоставили краткое описание ero личности и различную информацию (А
и В) относительно частот базовоrо значения инженеров и адвокатов. В KOH
тексте проrнозирования числа, различные rpуппы проrнозировали cpeДHe
roдовую оценку (Х) на основе различных переменных  процентиля cpeДHe
rодовой оценки (А) и умственной концентрации (В).
rипотеза репрезентативности была подтверждена при сравнительном
анализе, который показал, что в отличие от нормативной модели, проrнозы
не более реrрессивны, чем оценки или суждения подобия. Также возможно
выяснить, являются ли интуитивные проrнозы реrрессивными по cpaвHe
нию с фактическими исходами, или с исходными данными, коrда входные
данные и исходы измеряются по одной и той же шкале. Даже, в том случае,
коrда предсказания не более реrpессивны, чем трансляции, мы ожидаем,
что они будут слеrка реrрессивными по сравнению с исходами изза извест
ной ошибки тяrотеть к центральной тенденции (Jonson, 1972; Woodworth,
1938). В большом разнообразии оценочных задач, включая простую Tpaнc
ляцию исходных данных с одной шкалы на дрyrую, испытуемые имеют тeH
денцию иэбеrать краiiних ответов и уменьшать изменчивость своих сужде
пий (Stevens и Gr-eenbaum, 1966). Изза этоrо предубеждения, суждения бу
дут реrрессивны по сравнению с входными данныIии или с исходами. Ис

84
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
следования, используемые в это:Й: книrе, нейтрализуют это влияние, cpaв
нивая две оценки, подверженные одному и тому же предубеждению.
Настоящая серия исследований была посвящена ситуациям, в которых
люди делают проrнозы на основе информации, которая доступна им до про
ведения исследования, в форме стереотипов (например, инженера) и ожида
ний относительно отношений между переменныIи.. Обратная связь исхода
не обеспечивалась, и количество оценок, которые должен был осуществить
каждый тестируемый, было мало. Напротив, самые ранние исследования
проrНQЗироВания касались изучения функциональных или статистических
отношенИЙ между перемеIШЫМИ, С которыми испытуемые не имел:и НИКaRО
ro предтествующеrо знакомства. Эти исследования обычно стимулируют
большое количество попыток и различных форм обратной связи исхода.
(Часть этой литературы была рассмотрена в работах Словика и Лихтенmтей
на, 1971.) В исследовании повторныIx проrнозов с обратной связью, испытуе
мые вообще предсказывают, выбирая результаты так, чтобы полная после
довательность или образец предсказаний были высоко репрезентативными
по отношению к распределению исходов. Например, испытуемые в исследо
вани:ях, изучающих вероятность, производят последовательности проrнозов,
которые едва соответствуют статистическим характеристикам последователь
ности исходов. Точно так же испытуемые в задачах числовоrо проrнозирова 
ния приблизитеJThНО воспроизводят rрафик рассеивания, то есть объединен
ное распределение входных данных и исходов (см., например Grey, 1968). Для
Toro чтобы это сделать, испытуемые прибеrают к смешанной стратеrии: для
любых исходных данныIx они ПРОИЗБОдят распределение различных предска
заний. Эти проrнозы отражают то, TlТO любой набор исходных даШIЫХ вызы
вает различньrе исходы при различных испытаниях. Очевидно, правила про
rнозирования разJшчныI в этих двух парадиrмах, хотя репрезентативность
имеет отношение к обеим. В парадиrме обратной связи испытуемые произво
дят последовательности ответов, представляющие целостные модели связи
между исходными ДaшIыми и исходами. В ситуациях, исследуемых в этой
книrе, испытуемые выбирают проrноз, который лучше Bcero представляет
их впечатления относительно каждоrо отдельноrо случая. Эти два подхода
ведут к различным нарушениям нормативноrо правила: представление Heo
пределенности с помощью сметанной стратеrии в парадиrме обратной связи
и 'УМеньшение неувереIШОСТИ за счет проrнозирования с помощью оценок в
данной парадиrме.
Достоверность и иллюзия валидности
Как демонстрируется в предшествующих разделах книrи, ЛЮДИ проrнози
руют, выбирая исход, который является наиболее репрезентативным по
отнощению к исходным данным. Мы предполarаем, что степень ДOCTOBep
ности, которую человек предполarает в предсказании, отражает степень, в
которой выбранный исход является более репрезентативным по отношению

о психолоrии проrнозирования
85
к исходным данным, чем дрyrие исходы. rлавныIй показатель репрезента
тивности в контексте предсказания чисел с мультиатрибутивными исход
ными данными (например, оценки профилей)  это упорядоченность или
взаимосвязанность исходных данных. Чем более упорядочены исходные
данные, тем более репрезентативной будет казаться предсказанная величи
на и тем большей будет достоверность этоrо проrноза. Например, люди про
rнозируют среднее значение В с большей достоверностью на основе оценок
В в двух разных предварительных испытаниях, чем на основе А и с. Дей
ствительно, было обнаружено, что внутренняя изменчивость или Hecor ла 
соваШIОСТЬ исходных данных уменьшает достоверность проrнозов (Slovic,
1966).
Невозможно преодолеть заблуждение, для которото уuорядоченные про
фили позволяют большую проrнозируемость, чем неупорядоченные. Стоит
отметить, однако, что это убеждение несовместимо с обычно применяемой
мноrовариантной моделью проrнозирования (то есть, нормальной линейной
моделью), в которой ожидаемая точность проrноза не зависит от изменчи
вости в пределах профиля.
С упорядоченными профилями испытуемые обычно СТaлRиваются, KOT
да проrнозируют на основании высоко коррелированноrо множества. He
упорядоченные профили, наоборот, являются более частыIии при низких
корреляциях. Поскольку достоверность растет с увеличеlmем упорядочен
насти, достоверность будет высокой, котда исходные переменные высоко
коррелированы. Как бы там ни было, если даны исходные переменные за
данной валидности, мноrократная корреляция с критерием обратно пропор
ционально связана с корреляциями между исходными данными. Таким об
разом, возникает парадоксальная ситуация, при которой высокие взаимо
связи между исходными данными увеличивают надежность и уменьшают
достоверность.
Чтобы продемонстрировать этот эффект, мы попросили испытуемых cдe
лать npоrноз среднеrодовой оценки на основе двух пар тестов на способнос
ти. Испытуемым сказали, что одна пара тестов (творческое мьппление и спо
собность К символизации) была высоко коррелированной, в то время как
дрyrая пара тестов (rибкость ума и систематичность рассуждения) не была
коррелированной. Множество, с которым они столкнулись, оправдало эти
ожидания. (Для половиныI испытуемых ярлыки коррелированные и HeKOp
релированные для пары тестов были измененыI на противоположные). Ис
пытуемым сообщили, что "все тесты были одинаково действенными в про
rнозировании успеваемости в колледже". Конечно, в этой ситуации, более
высокая точность npоrнозов может быть достиrнута с некоррелированной
парой тестов, чем с коррелированной парой. Но, как и ожидалось, испыту
емые были более увереныI в проrнозах на базе коррелированныIx испытаний,
для полното диапазона множества проrнозирования (t == 4.80, df == 129,
р < 0.001). То есть, они были более уверены в контексте с более низкой про
rнозирующей валидностью.

86
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Друrо:Й: вывод, который может быть получен из исследованИЙ проrнози
рования, включая и наше  это то, что достоверность представляет собой
функцию спроrнозированноro уровня действия, rрафик которой по форме
напоминает букву J (см. Johnson, 1972). Испытуемые проrнозируют BЫCO
кую успеваемость с большой степенью достоверности, и они проявляют боль
шую степень достоверности, проrнозируя полную неудачу, чем среднюю yc
певаемость. Как мы видеJШ ранее, интуитивные предсказания часто Heдo
статочно реrpессивны. Поэтому несоответствия между проrнозами и исхо
дами, являются самыми большими в экстремумах. Jобразная функция
достоверности подразумевает, что испыIуемыыe наиболее уверены в предска 
заниях, которые, скорее Bcero, ложны.
Предшествующий анализ показывает, что факторы, которые увеличи
вают достоверность, например, упорядоченность и экстре:rvIальность, часто
отрицательно коррелированны с точностью проrнозов. Таким образом, ЛЮДИ
склонны быть слишком уверенными в ошибочных суждениях, явление, KO
торое можно назвать иллюзией валuдности. Подобно прочим ошибкам BOC
приятия и суждения, илтозия валидности часто сохраняется даже тоrда,
Rоrда признан ее иллюзорный характер. Интервьюируя кандидата, напри
мер, мноrие из нас испытывают большую уверенность по поводу проrноза
ero будущей деятельности, несмотря на знание о том, что интервью .часто
бывают ошибочными.
Представления относительно perpecca
Последствия perpecca окружают нас повсюду. В жизни у самых выДающихся
отцов бывают посредствеШIЬrе сыновья, у замечательных жен заурядные
мужья, неадanтированныIe имеют тенденцию приспосабливаться, а от счаст
ливчиков, в конечном счете, удача отворачивается. Несмотря на эти факто
ры, ЛЮДИ не приобретают надлежащее понятие perpecca. Вопервых, они не
ожидают проявлеIШЯ perpecca во мноrих ситуациях, rде он должен произой
ти. BOBTOPЫX, что подтвердит тобой преподаватель статистики, чрезвы
чайно трудно приобрести надлежащее понятие perpecca. Втретьих, коrда
люди набтодают perpecc, ОIШ обычно изобретают для этоrо явления лож
ные динамические объяснения.
Ч то же делает понятие perpecca противоречащим интуиции, который
трудно приобрести И применить? Мы утверждаем, что rлавный источник
трудностей  то, что эффекты perpecca обычно нарушают интуицию, KOTO
рая rоворит нам, что спроrнозированньrй исход должен быть максимально
репрезентативен по отношению к исходной информации. 4
4 Ожидание тoro, что каждый значимый акт поведения высоко репрезентативен по отноше
нию к исполнителю, может объяснить, почему как обыватели, так и психолоrи постоянно
удивляются незначительным корреляциям среди, как кажется, взаимозаменяемых изме
рений честности, рискованности, arрессии и зависимости (Mischel, 1968).

о психолоrии проrнозирования
87
Чтобы проиллюстрировать постоянство нереrрессивной интуиции, He
смотря на то, что она подчиняется статистике, мы представили следующую
проблему нашей выборке аспирантов, специализирующихся в психолоrии:
Проблема тестирования. Человек, выбранный Hayraд, обладает коэффициентом интел
лекта, равным 140. Предположим, что коэффициент интеллекта представляет собой
сумму "истинноrо" количества очков и случайную ошибку измерения.
Пожалуйста, назовите верхние и нижние пределы достоверности 950/0 для истинноrо
коэффициента интеллекта этоro человека. То есть назовите такой верхний предел, при
котором Вы уверенны на 950/0, что истинный коэффициент интеллекта, фактически,
ниже, чем эта цифра, и такой низший предел, что Вы уверенны на 950/0, что истинный
коэффициент интеллекта фактически выше.
в этой задаче, испытуемых попросили считать наблюдаемый коэффици
ент интеллекта суммой "истинноrо" показателя интеллекта и компонента
ошибки. Так как наблюдаемый уровень интеллекта значительно выше cpeд
Hero, более вероятно, что компонент ошибки положителен и что этот чело
век на последующих тестах получит более низкий результат. Большинство
испытуемых (73 из 108), однако, установили интервалы достоверности сим
метрично относительно 140, не показав никакоro ожидания perpecca. Из
оставшихся 35 испытуемых, 24 задали интервалы реrрессивной ДOCTOBep
НQCти, а 11 задали контрреrpессивныIe интервалы. Таким образом, большин
ство испытуемых проиrнорировало ВJlйяние ненадежности исходныIx дaн
ных и проrнозировало так, как будто величина 140 была истинныIM показа 
телем интеллекта. В этой части книrи неоднократно обращается внимание
на тенде1ЩИЮ предсказывать безошибочность исходной информации.
Возникновение perpecca также иноrда признается, либо потому что мы
обнаруживаем эффект perpecca в наших собственных наблюдениях, либо
потому что нам явно rоворят, что perpecc произошел. Коrда эффект perpec
са обнаружен, он обычно рассматривается как систематическое изменение,
которое требует независимоrо объяснения. Действительно, в социальныIx
науках предлarалось мноro ложныIx объяснеНИЙ эффектов perpecca 5 . Исполь
зовались динамические прИ1ЩИпы, чтобы объяснить, почему бизнес, одно
время очень успешный, имеет тенденцию к ухудшению впоследствии, и
почему обучение интерпретации выражений лица полезно для тех учащих
ся, которые показали плохие резу льтатыI на предварительныIx экзаменах, и
вредно для тех, кто показал самые хорошие результаты. Некоторые из этих
объяснений не были бы предложеныI, если бы их авторы поняли, что если
даны две переменные равной изменчивости, следующие два утверждения
лоrически эквивалентны: (а) У реrрессивен относительно Х; (б) корреляция
5 Для освещения обсуждений ошибок в исследованиях, связанных с perpeccoM, СМ., напри
мер, СатрЬеll (1969) и Wallis и Roberts (1956).

между У и Х  меньше единицы. Поэтому объяснение perpecca является
равнос:и:льныIM объяснению Toro, почему корреляция меньше еДliНИЦЫ.
В качестве заключительной И.ЛЛIOCтрации Toro, насколько трудно распоз
нать и должным образом интерпретировать perpecc, раССl\10ТрИМ слеДУ:ЮЩ.Иlf
вопрос, который был задан нашей выборке аспирантов. Описанная задача
факти'чески возникла в опыте одноrо из авторов.
Задача обучения. Инстру:кторы в летной школе использовали политику последователь
Horo положительноrо поощрения, рекомендуемую психолоrами. Они устно поощряли
каждое успешное выполнение маневра в полете. После HeKoToporo времени примене
ния этоro подхода обучения, инструкторы заявили, чтобы вопреки психолоrической
доктрине, высокая похвала за хорошее выполнение сложных маневров, обычно приво
дит к ухудшению их выполнения при следующей попытке. Что должен ответить пси
холоr?
Perpecc неизбежен в летных маневрах, потому что ero выполнение не явля
ется абсолютно надежным, и проrресс при их последовательном выполне
нии идет медлеlШО. Следовательно, rшлоты, которые ИСКЛЮ1:Штельно успеш
но проявили себя на одном испыIании,, вероятно, проявят себя хуже на сле
дующем, независимо от реакции инструкторов на их изначальныIй успех.
Опытные инструкторы летной школы фактически обнаружили perpecc, но
приписали это вредному влитшю поощрения. Эта история I1:З жизни илЛIO
стрирует печальный аспект человеческоrо положения. Мы обычно хвалим
дрyrих, коrда они хорошо себя ведут, и наказываем их, Kor да они ведут себя
плохо. Только блarодаря perpeccy, они будут показывать хорошие резуль
таты после наказания и плохие после похвалы. Следовательно, перед нами
жизнеlШа.я схема, соrласно которой нас часто хвалят за то, что мы наказы
ваем дрyrих, и наоборот.
Ни один из асrшрантов, отвечавших на этот вопрос, не предположил, что
perpecc Mor быть причиной проблемы. Вместо этоrо, они предложили, что
устное поощрение моrло быть неэффективным для пилотов, или что оно
моrло привести к самонадеянности. Некоторые аспирантыI даже COMHeBa
лись относительно валидности впечатлений инструкторов и обсуждали воз
можные ИСТОЧ1Шки предубеждения в их восприятии ситуации. Эти респон
денты несомненно были полностью ознакомлены с понятием статистичес
Koro perpecca. Однако 01Ш не сумели распознать случай perpecca, коrда он
не был изложен в знакомых терминах роста отцов и сыновей. Очевидно, одно
лишь обучение статистике не меняет Фундаментальную интуицию в вопро
сах неопределенности.

5. Изучение репрезентативности
МайяВарХuллер
Даниель Канеман и Амос Тверски предположили, что при оценке вероятно
сти неопределенных событий тоди часто обращаются к эвристике или к эм
пирическим правилам, которые почти не коррелируют (если коррелируют
вообще) с переменными, которые фактически определяют вероятность co
бытия. Одна из таких эвристик  репрезентативность, определяемая как
субъективная оценка степени, в которой рассматриваемое событие "явля
ется в cy:rцecтвeHHЫx свойствах подобньщ своей исходной совокупности" или
" отражает существенные особенности процесса, который ero породил"
(Kahneman & Тversky, 1972Ь, с. 431, 3). Хотя в некоторых случаях более
вероятные события оказываются также более репрезентативными (и наобо
рот), уверенность относительно репрезентативности случая как показателя
ero вероятности может привести к двум видам систематических ошибок в
суждении. Вопервых, это может придать чрезмерный вес переменным, KO
торые влияют на репрезентативность события, а не на ero вероятность. Bo
вторых, это может уменьшать важность переменных, краЙНе необходимых
для определения вероятности события, но не связанных с ero репрезента 
тивностью.
Концепция репрезентативности иноrда критиковалась как слишком
неопределенная и неуловимая, возможно, потому что в ней не хватает об
щеrо определения. Однако мы не утверждаем, что невозможно оценить реп
резентативность независимо от оценки вероятности,  заключение, KOТO
рое часто подразумевалось критиками. Например, в исследовании "Тома В.",
Канеман и Тверски (1973,4) определяли репрезентативность как подобие
HeKoToporo человека, Тома В., "типичному аспиранту в ... (нескольких) об
ластях специализации" (1973, с. 238) и оценивали ее независимо от вероят
ности тoro, что Том В. действительно занимался этими областями науки. В
дрyrих исследованиях, независимая оценка на основе репрезентативности
не применялась только потому, что читатели моrли без труда провести ее
самостоятельно с помощью мысленноrо эксперимента.

90 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
L М R
100 100 100
80 80 80
60 60 tiO
.4с) 40 .4с)
20 20 20
EJ ЗЕЛЕНЫЙ
td ЖЕЛТЫЙ
о КРАСНЫЙ
Рис. 1. Характерный стимул, использованный при изучении подобия
и вероятности
(Источник: БарХиллер, 1974).
Подобие и вероятность
Вскоре после тoro, как было введено понятие репрезентативности, я прове
ла небольшое исследование, в котором репрезентативность оценивалась, как
в соответствии с априорными критериями (что будет разъяснено позже в
этой rлаве), так и экспериментально, в соответствии с оценками ИСIIытуе
мых. Затем я сравнила эти оценки с независимо собранными суждениями о
вероятности (Bar Hillel, 1974). Преимуществом изучаемых задач являлась
их уникальность, четко определенная вероятность, а также простота визу
альноrо представления, позволяющая леrко делать суждения о видимом по
добии.
В качестве стимулов в этом исследовании были выбраны тройки rистоr
рамм, обозначенныIe L, М и R для левой, средней и правой rисТоrраммы,
соответственно. Пример приведен на Рисунке 1. Каждая диarрамма cocтo
ит из трех полос, которые окрашены, слева направо, в зеленый, желтый и
красный цвет. В длину каждая полоса поделена на 5 частей, а длины этих
трех полос в пределах каждой rистоrpаммы, в сумме составляют 100.
Все тройки rистоrрамм (L, М, R), используемые в этом эксперименте об
ладали следующими свойствами:
1. Каждая полоса в средней rистоrpамме является средней по длине между
соответствующими полосами в rистоrраммах слева и справа (однако если,
средняя длина левой и правой полос не достиrала числа, кратноро пяти, cpeд
няя полоса окрур лялась к ближайшему числу, кратному пяти.) Например,
на Рисунке 1, длина зеленой полосы в Мrистоrрамме == 35, что находится
между 20 и 50 (соответствующие длины полос в L и R rистоrраммах). То же
можно сказать про желтые и красные полосы. (Обратите внима:ние, однако,
что длины этих полос окрyrлены: от 42.5 до 40 и от 22.5 до 25.)

Изучение репрезентативности 91
2. ПОРЯДОК длин полос в Мrистоrрамме совпадает с порядком или в L
или в Rrистоrрамме, но не с двумя, так как L и Rrистоrрамма всеrда упо
рядочены поразному. Например, на Рисунке 1 порядок М и L один и тот
же, причем красная полоса  самая короткая, а желтая  самая высокая в
обеих диarраммах, что отличается от порядка в R диarрамме, rде желтая по
лсюа самая короткая. Это подчеркивается тонкой JШIШей, соединяющей Bep
шины всех полос в rистоrрамме, хотя ось Х была номинальной переменной.
3. Предположим, что М rистоrpамма интерпретируется как описание три
номиальной совокупности, а L и Rrистоrраммы интерпретируются как BЫ
6орки ИЗ 20 субъектов, которые выбраныI из этой популяции. Тоrда выборка,
чей порядок совпадает с порядком М rистоrpаммы, является менее вероятной
выборкой. Например, на Рисунке 1, М оrrn:сывает триномиальную совокупность
с параметрами 0.35, 0.40, и 0.025. Вероятность тoro, что взята выборка R (то
есть, 10 зеленых, 3 желтых и 7 красных бусинок), а не выборка L (то есть, 4
зеленых, 14 желтых и 2 красные бусинки)  приБJШЗИтельно 8 к 5, т. к.
P(L 1М) == (201/ 4114!2!) х (О.з 5)4 (0.40j4(0.25f == 0.6127
P(R 1М) (20!/10!З!7!) (O.35jo(O.40j (0.25)7
Таким образом, R  более вероятная выборка.
4. Предположим, наоборот, что L и R интерпретируются как совокynно
сти, а М как выборка. Появление выборки М наименее вероятно из совокуп
насти, с которой у нее совпадает порядок. Например, на Рисунке 1, М ОIШ
сывает выборку из 7 зеленых, 8 желтыIx и 5 красных бусинок. Вероятность
тoro, что М скорее взята из совокупности R (то есть, параметры 0.50, 0.15, и
0.35), чем из СОВОКУШIости L (то есть, параметры 0.20, 0.70, и 0.10)  при
близительно 7 к 5, т.к.
Р(М I L) == (20!/7!8!5!) х (0.20)' (0.701(0.10)S == 0.7017
Р(М I R) (20!/7!8!5!) (0.50)7(0.15)8(0.35)5
Таким образом, R  более вероятно совокупность.
Двадцать восемь таких троек rистоrрамм были показаны трем различ
ным rрутшам испытуемых, которые руководствовались тремя различными
наборами инструкций. Одной rpутше было сказано, что каждая rистоrрам
ма ОIШсывает триномиальное распределение, rде L и R ОIШсывают две COBO
купности, а М описывает выборку, взятую из одной из этих совокупностей.
25 испытуемых в этой rрутше оценивали вероятность тoro, взята ли выбор
ка, отображенная в М, ИЗ совокупности L или из совокупности R. Дрyrой
rруппе сказали, что М описывает триномиальную совокупность, в ТО время
как L и R  две триномиальные выборки. 26 испытуемых в этой rрутше oцe
пивали вероятность тoro, какая из этих двух выборок взята из данной COBO

92
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
купности. Этим rруппам сначала предоставили большой стеклянный сосуд,
заполненный зелеными, жеJIТЫМИ и красными бусинками. Им показали,
как содержимое сосуда (то ес'rь, совокупность) может быть описано COOTBeT
ствующей rистоrраммой. В их присутствии была Hayraд взята выБОРI{а из
20 бусинок, а также было продемонстрировано ее представление в виде rис
тоrpаммы. Испытуемых попросили считать, что L и R являются совокупно
стями, а М представляет выборку 20 бусинок, или же 1..4 и R  это выборки,
а М представляет совокуrrnость, в зависимости от rруппы, к которой при
надлежали испытуемые.
д
L R
Подобие  пl
Ll
Вероятность выборки
ф==О.79
в
L R
R 4T .1З1
Подобие Lr = 11:O =J
8ероятностьсовокупности
ф==О.75
Рис. 2. Совместное распределение субъективных оценок L и R по подо
бию в сравнеIШИ с вероятностью (А) L и R  выборки из совокупности
М или (В)  М выборка из совокупности L или R.
(Источник: БарХиллер, 1974.)
Третьей и последней rруппе, состоящей из 25 испытуемых, не было предо
ставлено интерпретации rистоrpамм, и их просто просили оценить, какая из
этих двух rистоrрамм, L или R, более поход:и:ла на среднюю rистоrpамму М.
Стимул рассматривался как 1..4 или R соrласно rистоrрамме, выбранной
большинством испытуемых отдельно для каждоrо из этих трех критериев
«1) более вероятно, что производит выборку М; (2) более вероятно, что по
явится из совокупности М; (3) более подобен М).
Двумя основными результатами этоrо исследования были:
1. Эмпирические оценки подобия, представленные испытуемыми, абсо
лютно совпали с априорным критерием подобия, выраженным в свойстве
2, обозначенном выше. Друrими словами, для всех 28 стимулов, более чем
800/0 испытуемых решили, что М более подобно rистоrрамме, в которой BЫ
соты цветных полос были упорядочены таким же образом.
2. "у порядочеIШе L и R по признаку вероятности, в качестве выборок, либо
в качестве совокупностей, коррелировались с их упорядочением по подо
бию. Из 1 7 троек rистоrрамм, в которых было оценено, что R более подобно
М, только двум была присуща малая вероятность Toro, что они являются
выборками, и четырем, что они являются совокупностями. Из этих 11 BЫ
борок, в которых было оценено, что L более подобно М, только одна была
оценена ниже, чем R, в качестве выборки. Таким образом, упорядочение по
подобию не совпадало с упорядочеIШем по вероятности в менее чем 13 % сти

Изучение репрезентативности
93
М)ТЛОВ. Совместное распределение суждений подобия с оцеНКtL1VIИ вероятно
стей дана на Рисунке 2; rде в (А) L и R  выборки, а в (В)  совокупности.
Коэффициент корреляции Ф между оценками вероятности как выборок
и ранжированием вероятности как совокупности был 0.75, что примерно
СТО.ль же высоко, как корреляции Ф между оценками по вероятности и paн
жированием по подобию. Это подтверждает положение о том, что испытуе
мые в обеих rрyпnах, оценивающих вероятность, основывали свои упоря
дочения в значительной степени на подобии, оценка же была сделана Tpe
тьей rруппой.
За счет каких особенностей выборки воспринимаются репрезен-
тативными?
Олсон (Olson, 1976) указал, что, хотя "понятие суждения, основанное на oцeH
ке репрезентативности, подтвеРЖ.дается в значительной степени, как экс
периментально, так и интроспективно, в большом количестве ситуаций",
этоrо недостаточно, если мы не можем определить "факторы, которые дела 
ют свойства определенной задачи или проблемы существенными на столько,
чтобы относительно них оценивать репрезентативность" (с. 608). В HeKOTO
рых контекстах, таких как исследование подобия и вероятности, они были
идентифицированы. В качестве еще ОДI-IОrО примера, оказыIается,, что КЛЮЧ,
определяющий репрезентативность вт "{борки для неупорядоченных выбо
рок различноrо размера, взятых из HeKoтoporo распределения Бернулли,
не соответствует пропорции "успехов" в выборке и соответствующему пара 
метру совокупности (Кзhетan и Tversky, 1972Ь, 3). Исследование, которое
я сеЙЧас опишу (BarHillel, 1980Ь), предлarает общую методолоrию для
идентификации особенностей выборок из любой популяции, определяю
щих репрезентативность. Это можно пояснить на примере попытки иден
тифицировать признаки, которые определяют репрезентативность выборок
(трех наблюдений) взятых из функции распределения (например, нормаль
Horo), по форме напоминающей колокол.
Основной прmщип прост: если мы предполarаем, что суждения репрезен
тативности и вероятности определены в соответствии с одними и теми же cy
ществеIffiЫМИ свойствами, то эти свойства MorYT быть обнаружены, за счет
опроса, в котором испытуемым предлarается опредeJШТЬ вероятности для He
KOToporo набора выборок. Эта процедура меняет роли вероятности и репре
зентативности. Дрyrими словами, оценки вероятности используются не для
тoro, чтобы подтвердить репрезентативность, а чтобы ее вывести. Однако есJШ
попросить испытуемых оценить выборки непосредствеШIО на основе репре
зентативности, то это может рассматриваться как спорный вопрос. ОНИ MO
ryT возразить: "Что Вы подразумеваете под репрезентативностью?" Вместо
этоrо, предложеIПIая стратеrия заменяет собой ясный, однозначный вопрос
("Какая из этих выборок, более вероятно, взята Hayraд из этой COBOKYIlliOC
ти?"), который, cor ласно стандартным пQcыll\.8м,, имеет нормативный ответ.

94 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Испытуемым предложили подобную задачу:
Средний рост студентов американских колледжей  1 75 см. Из офиса секретаря коллед
жа были Hayraд взяты три файла, принадлежащие Джону, Майку и Бобу. Какой pe
зультат является более вероятным для роста трех молодых людей?
Джон  1 78 см
майк  1 70 см Боб  1 76 см
или
майк  1 77 см Боб  1 77 см
Джон 177 см
Фактические данньrе отличались в различных документах и их можно
найти в колонках стимулов Таблицы 1 (вышеупомянутый пример COOTBeT
ствует строке 1). Система ТИ1:Iески изменяя используемые числа, можно было
проверить только то, какие особенности выборок, и в каком порядке, опре
деляли ответы испытуемых. Прежде, чем я предложу вашему вниманию
обобщенную картину, вот несколько пояснений чтобы, помочь читателю
понять таблицу.
1. Выборка обозначалась как А всеrда, коrда она воспринималась как
более вероятная, чем выборка, с которой она шла в паре. В первоначальных
формах вопросника, выборки А ПОЯВЛЯJШсь справа так же часто, как и сле
ва. Точная пропорция испытуемых, которые выбрали А, а не В, приведена в
колонках ответов.
2. Выборку, которая является более вероятной с нормативной точки зре
ния, можно увидеть в колонке статистических измерений. Выборка А бо
лее вероятна, чем выборка В тоrда и только тоrда, коrда Р (А) /Р (В) > 1, то
есть, коrда
f{XJ -f<Х2) -f{Х э )
>1
f(YJ -f() .f(У з )
rде А == [Х 1 ' Х 2 , Хз]' В == [У 1 , Уз' УЗ]. Это отношение было вычислено для
функции с нормальной плотностью при,и==175 см, о 6 см. Так как статис
тически правильный ответ появляется в столбцах А и В одинаково часто,
ответы испытуемых четко связаны с этим не более, чем на случайном ypoB
не.
Возможно наиболее поразительная особеШIОСТЬ результатов, сведеIПIЫХ
в Таблице 1  тот факт, что не существует никакоrо признака, на который
полаrаются испытуемые, упорядочивая выборки. Например, иноrда они
отбирают выборку, среднее значение которой ближе к среднему значению
совокупности (например, строка 1), а иноrда они выбирают совершеШIО про
тивоположное (например, строка 2). Иноrда испытуемые отбирают выбор
ку, содержащую более крайние набmoдения (например, строка 13), а иноr
да напротив (например, строка 14). Действительно, кажется, чтонаборпри
знаков является важным и рассматривается некоторым последовательным
способом, как изображено на Рисунке 3 (количество идентичных наблюде

2


:s:
\о
о


о
i=-I
О




:s:
о
о

о

:s:
S

ф

с"-'
:s:
ф
:s:

Q
Ф
 .
E-t"""'"
оС
:S:OO
E-tФ
?'--!
E-t ..
О 
:s: 
:s: 
 :s:

ф I
::rA
о cj
E9-
cj 

\O
cj :а
 r:Q
.. .. . . . I .. ... .
.... 1. . . : . .
I.. I :..!..
.. <=. (d !> . ,......'. ...
(;,)_0= 1. · .
..'.. ,..о 1.... .. ... ..".
..t:j... = I ..
:2 8. ! I
. I . .. .......
< .
.
.Q........ ..
Ж
=
.
==
. .:.. :... ,.",.... ",.... .
1 1. .... . .......... .as
....... ........ . ..At
.... . . ....... ....
1< .. .. .. ..
,. :... .: .....:... ..: ..1< :.... .. . ...
. . ..........I.. . ..' .
1. .. ... ... ...... ...- '1.... ....:. :..
. ........ ... ;.... .....:
. ... . .
..,. ......... ........
... :..
... ... . ....
.. . '-'
< )
1 .
I
,
I
I
. , ..
1...
......At................
... ..
..,-", .
. .
. .. ... . ..... ......
. 
"!
. ...ё;; ... . .......
=с7 .... f4
............. ... ....,
... ... ..:2
 ' .....:
.. '. .... .. .... . .....
... ..::
о- 
.
.. .
...
: ..
f
.. ..
....
. .
.. ..
'8
. :.. r.Q
...
,
I
1.......
I
> ..
.. ......
...... .
....
..

:s
,
.."
.
, ...
.. .
... .
.
.
, .
It.
,.
j' .
;
r
'.. !
,. ;
. ,-,.
.
,
',:..
.. .

СО
.
О
..-4
CQ
.
О
..

..
.
о)
CQ
.

Q()
00
,....
u':)

с»
t-
t-

t-
t---
,....
t---
t-


t---

о
t-
,....
00
t---


Изучение репрезентативности
о о f.t:  #
lC 10 С:> се С)
. .  . 
о о · о ·
с) о
с ,.... t- t-- ..-4
CQ C'Q   О)
. . . . .
00000
    
tN о) о) о) С)
C:OC)
. . . . 
со  ,....  
О) С) СО .с 10
 CQ C'iI с\1 C'.;J
t--- CQ  С) сх)
 C'iI C'.;J
C'Q t-  С) с\1
с» О) 00 00 t-
t--
t- t- t-- t- t-
.-t ?'"'4 ?'"'4  
t-
t--- t- t-w t-- 1:'-
,....   ..-4 
t---
t--- t- to- t-- t-
,.... ,.... .-t ,.-.1 ..-4
t"- СО СО со ф
t--- t- t- t'- СХ)
,.-.1 ..-4  ,.... 
10 О С) с:',) 
се t- 00 00 00,
,.... ?'"'4 ..... .-t 
I
,.... 00 Q() 00 ..-4
00 t- t- t--- Q)
,.-.1  ?'"'4 ,.-.1 
с';) CQ  u") се
СО

.
с
.-t
СО
.
О

tN

.
..-4
1с
с\1
СХ)
с\1

t-
СО
t-
..-4
о
t--

со

..-4
се
t-

С)
t-

Q()
t-
1"8"f
t-
bi:
== 
t:34
tSI =
t:{
t')==
= :s: Ei
o.C)
:s:o=r
o

СО f.t:
C'Q СО
.
с::> ·
о
 СО
C'Q 
. .
ос
< <
00 СО
се 
. .
00
 о)
с\1 с\1
 C'Q
 
се 
1:-- 
Q() 00
t- t-
 ?'"'4
С) о
t- t-
 
СХ) 00
t- t-
 
СО u':)
1:-- t-
 ,.-.1
о 
t- t-
..-4 ,....
Q() се
t- t-
?'"'4 ,....
Q() =
=
 g
(i) =
=: t=
(1,)=
Ei ==
1sIt:{
Ei
g lS1
=8


8
СО

.
с)
t- ?'"'4 t-
COCQ
. . .
000
..
'
....I I
.. . CI
, . "I!' I
.. ... .,....... If i
.:
.
..:.....'..=,
'.0:
..
.. r::[
..
:'..:. ..
. . .
.
'.
>
... ,
ь::
.:.  
:s18.
. .  E-i
.......:.....".: ..  = 
....О'=е,)
..":. =:  
>1  g. 

CQ
.
с)
..-4  ..-4
COCQ
. . .
000

  
со

.
..-4
CQ  
 ?'"'4 ?'"'4
. . .
 ..-4 
ф

 Q() Q()
CQ  "1
QC)
СО
О)  се
  

со
  
1:'-  
lt.)
t-
..-4
се t- 
t- t- t-
  

t-
..-4
CQ с\1 
t- t- 1:--
 ?'"'4 
О)
t-

t- Q() t---
1:'- t- t-
,.-.1  ?'"'4
со
t-

со  
t'- t- t-
?'"'4  ?'"'4
о
t-

С) с С)
 t- а:.
  .....
Q()
t-

СХ) Q() Q()
t- t- а:.
.,...  .,...
С:>
..-4
  CQ
  ?'"'4
f.t:
С)
CQ
.
О

CQ
.
О
<
10
t-
.
О
се

СО



1:'-
t-
..-4
О)
се

ф
t-

се
t-
?'"'4
с
t-
,....
00
t-
..-4


=
о
tIf 
 ;
ф lS1
t:{
Ei*
 lS1
g 8

ф =

95
:t; :t; f;
С) С) t-
C'Q "1 ,....
. . .
оС)о
  
СО СО ct.)
. . .
000
< < <
C'QC
с'1 Q() 
. . .
000
Q  
C\1
C'Q се ?'"'4
  
1:--0)
t- СО u':)
t-  
t- t- 
..-4  
 С) о)
COt-се
..-4 ,.... 
 С) 
Q() 00 Q()
?'"'4 ..... ?'"'4
се со се
t--- 1:-- 
 ,..... ?'"'4
о с С)
t-  
 ,.... 
Q() 00 СХ)
t- t- t---
 ,.-.1 
1OCO
?'"'4 ,.... 

96
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
t:-- t- t- t:-- t- t- t:-- t-- t- t- 
1(.) 1(.) 1(.) 1(.) ).(.) u':> u':> u':> 10 1(.) t-
. . . . . . . . . . .
с с;:) с;:) с;:) с;:) с;:) с с t:) с:> с:>
'f"""i 'f"""i  t-- t:--  с'о с::> с::> t:-- t--
с'о C'I:) c't.) u':>    u':>  u':) lt:)
. . . . . . . . . . .
с <:> с:> с;:) с;:) с;:) с:> с:> t:) о о
ts='1SI ISI'ISI
e 8 <  -< -< r.:Q -< -< < <
O O
 Ео4с..
=t:::[ =t:::[
с:> с:> => ф t- t- сх)  ею со (N
Q Q (N t:\1 сх) ..... lt:)  се  
. . . . . . . . . . .
1""'1 1""'1 с:>  с с;:) 1""'1 Q С с:> Q
t- lt:) lt:) с\1 О ею t- с::> t:--  со
     N CQ  N c'w:) 
 со  t- t- t- 1""'1  1(.) о) ф
 c't.)   N с\1 .... .... ....
со  со C'I:)   Q') t-- ).t"J 1""'1 
t- со t- со t- Q') t- ею ею Q') ею
"'=t4 со  со  => со N N N c'w:)
t-- t-- со t-- со t-- t- со со со со
.....t ..... .... 9""'4 .... .....t .....t ..... 1""'1 .... .....t
с:> с:> со о се <:> с:> се се со ф
t-- со t-- сх) t- 00 со t-- t:-- t:-- t--
1""'1 1""'1 ,.-.4  1""'4 .....t 1""'1 1""'4 1""'4  

t--
.....t
со  со  со ос)
t-- со t-- ос) t- t-
.... .....t 1""'1 .....t .... 1""'1
"'=t4   ,.-.4
ос) ос) 00 ос)
.....t  .....t 
=>
t--
.....
со со t-- 1(.)  
t- t-- t-- t-- t-- t-
..... 1""'1..................
t- t- со со
t- t:-- t"- t:--
.... ..........t....
с::>
t-
1""'1
с:>
t--

с:> ас  'r""4 
t- => t-- t-- t-
'f"""i ..... .....t 1"""f .....t
ас
t--
.....t
1(.) с:> <:>
t- ос) ос)
 .... .....t

..о
с
00
ф
,....j
"'"-'



:s:

I


со
t-
.....
00
t--
1""'1
00 .....t со t- со
t- СХ) t:-- t:-- t-
1""'1  .....t .... .....t
c'w:)
ос)
.....t
1(.) 00 00
00 t:-- t-
 .....t .....t
ос)
1""'1
ф
.....
Q .....  c't.) 
N"1(N(N
1(.)
t\1
со t-- ос)
Nt\1

".. ts1 
,....  :s:
 &ш
== &
Q =
O
t t
\O о
:a
t:::[  Q
;<
tS:I
=
=
о
с..

о
0=
=

:a
=
. .
s
II:

с:,)


Изучение репрезентативности
97
ний О том, представлены ли обе стороны среднето значения выборки, cpeд
нее значение и диапазон). Это усиливает мнение о том, что в незавI1СИМОСТИ
от определения, предполarаемое подоБJlе выборки, составляет собственную
КОНIепцию. Если бы испытуемые ИСIIОЛЬЗОВали единственный признак, не
БЫJIО бы необходимости называть это репрезентативностью. Известно, что
оценки испытуемых, кажется, основаны на сложных соображениях о CTPYK
туре выборок, представляющих основания для выражения (скорее, концеп
туализации) их эвристическоrо суждения на основе репрезентативности.
Может ли блоксхема на Рисунке 3 рассматриваться больше, чем просто
удобное и емкое резюме результатов Таблицы 1? Насколько серьезно мож
но считать ее процессной моделью фактическоrо рассуждения испытуемых
в описанной задаче? С одной стороны, очевидно, что не все особенности MO
дели будут соответствовать  друrим выборкам, дрyrим размерам выбо
рок, друrим распределениям. Я бы, например, не утверждала, что любая
выборка с дисперсией будет всетда оценена как более вероятнац, чем любая
выборка без дисперсии  хотя это и сохраняется для выборок, использован
ных в моем эксперименте. Упорядоченная модель, таким образом, являет
ся только приближением фактической коrнитивной стратеrии людей. Oд
нако, будучи таковой, она обладает весомым психолоrическим преимуще
ством, являясь правдоподобной, так как она содержит в себе лишь малень
кое число простых в вычислительном отношении признаков.
В этом Пym\.те предлarается интересное наблюдение, которое связывает
описанное выше исследование и настоящее. В исследовании rистоrpамм, два
вида упорядочения по вероятности сравнивались с упорядочением по подо
бию: (а) упорядочение двух выборок по признаку более или менее вероят
ных исходов некоторой совокупности, обозначенной Р (s/p); (ь) упорядоче
ние двух совокупностей в качестве более или менее вероятных источников
некоторой выборки, обозначенной Р(р /s) (иноrда называемое обратными Be
роятностями). Эти две задачи, привели к очень близким результатам, co
rласно которым они обе были сделаны очень похожим образом  действи
тельно, в соответствии с rипотезой, что они были обе решены на основе
репрезентативности (то есть, в данном случае, визуальноrо подобия). Суще
ствует статистическая концепция, которая является аналоrичной психоло
rической КОIЩепции репрезентативности  концепции степени соответствия.
Измерение степени соответствия типично используется в проверке rипоте
зы, котда неизвестна совокупность, породившая некоторую известную BЫ
борку, при отсутствии информации о предполarаемой вероятности. Таким
образом, при оценке совокупностей, репрезентативность, кажется, более co
ответствует концепции степени соответствия между выборкой и совокуп
ностью, чем концепции вероятности совокупности, условной для HeKOTO
рой выборки, Р (p/s).
в исследовании распределения роста, однако, была предложена совокуп
ность, которая являлась источником для выборок. Поэтому, испытуемым
не приходилось оценивать ни обратные вероятности, ни степень cooтвeT

98
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
:б !!fiii liii l
А
I
7-28
ни одна обе
/.., """"""""''''}>:'i''''''''''''''':'''''''''''''' """"""",., """""{""',,',/i\,""""'''',' ...',} ""'. .......,.:., ,.,;,д,"... :",''''i':..:','','" .
f(?!'j;.iiМrlli - iii'" B},,"",."
А  III)!I::(: I ""/ :
,\нн ....
.:,((:,..,,::
;:"::::::>'.:":::'"
;::\:.,'::',1.'):',::
A I I ):
(::СН ."Н'
tr'
!..;:\......I..HH
R  'iI
1\;;
В  I ri
...... '::::":":::' .-:,.:,:,
'I
BII
: Н"Н"Н"':::"::;Тt:.:ч  А
1 ii1'
El' ,,'  н ,ше,,,!);,;] . ''''''tii'''''' "'Й""""''''*iiiiiiJi:ш\%!щ&ш'l
\ t l ' :824 } Z::' ;!1" . '::;":':;"":"::'::::::
:; :!':ii!!ij'H,"::i/',;:!  ;;Y:"::":::;'\::::'i::::::::i':c;"' ''':::i:ЗН:' ..:jj.иI:.;.... . " .!::I :'llili:.',::':;:::::;:,,;,: \'
, I}" Н'. . .... . ;"::J"" :,:;'i'":: ',,,"-,''*!:?'H t: н/",,",,:н, .. М. .
t li 252B ;Щ';,4лЫ!ХkМ <!,.f'"'iij;)J,!\!ЫЖiw&iш,',W>ЩН;,у,,,t1i/'j'4_
i':.:::i"::::I:::::::;::': .".,....,..."",,,.. .. . .,,;"',........,.....:'.........:,;р.:,":,>щ,.,.".,,':'.,,k;..'.'.j'.':.....'::..;... ..
1::\?1 .' ..::.I1:J . '."',"':",.\,. :;.'::, ,:;'. '.""'.'" :J"',"::' :. '::Н.:': :':'.. :..,: ,".'::.' '::"" ":' :':"". ""н,'" ....:,.: '.' i"::::..' '. ,::...,.,:::.:".'.
I!.::..::'!j:. .:.!:::':,i::, А ",:'.':i,!\',:,"':::'::!:::'::;:':;:::;;::: I ""?:":':i: I!i;еi,,:. "и .Q-;:',:,:,, :,::':/:':)::::{:::: .
[\? iJ::: (":" ",," :",:"н .. н.. . .... i:r.л:тЕ; н' .... ю.Ш;::.:нн, . .. .
1З14, 16 так>ке
fi"' ':iE !
Рис. 3. Блоксхема, СуМмирующая признаки и последовательность,
в которой они использоваJШСЬ для упорядочения выборок по Bepo
ятности.
(Источнuк: БарХиллел, 1980Ь.)
ствии. Однако, ШIтересно, CMOryT ли их оценки, так ИJШ иначе, быть пере
строеныI в качестве ШIтуитивной попытки оценить последнее.
Одно из возможных измеренИЙ степени соответствия между выборками
из трех элементов и нормальным распределением  одновыборочная, двy
сторонняя статистика КолмоrороваСмирнова (КС) (СМ., например, Siegel,
1956, стр. 4752). Этастатистикаинтерпретируется'l'ак, чточембольшезна
чение (максимальное расстояние между функциями распределения выбор
ки и совокyrmости), тем менее вероятно, что эта выборка взята Hayraд из
совокупности. В последних двух столбцах Таблицы 1 приведена статистика
КС дЛЯ каждой из исследуемых выборок. В 18 парах, распределение выбо
рок по статистике КС соrласовывалось с их распределением большинством

Изучение репрезентативности
99
испытуемых; в 3 парах статистика КС была выровнена (в 1 из которых, cтpo
ка 12, испытуемые также быJШ фактически единодушны), а в 7 парах (OT
меченных в Таблице 1 звездочками) распределения разJШЧНЫ.
Это мало ВJШяет на сравнение степени cor ласованности между распреде
лением КС и распределением, произведенным испытуемыми, со степенью
соrласованности между нормативныIM распределением и распределением
испытуемых (в последнем прИШJШ к соrласию в 13 из 28 стимулов), так как
последние цифры  только побочные продукты отдельно взятых стимулов,
которые не были Hayraд отобраны из всех возможных стимулов. HaмHoro
важнее рассмотреть, rде модель иерархических особенностей ОТJШчается от
модеJШ "степени соответствия". Случаи, rде распределение КС было соrла
совано, а распределение испытуемых не было (строки 21, 27, и в небольшой
степени 12) MorYT быть приписаны значениям КС, вычисленным со CTaн
дартным отклонением в 6 см. Это привело к появлению выборки (181, 169,
175) (выборка В, строка 17), которая имеет диапазон 12 см, при самом Ma
леньком значении КС, коrда "идеальныI", (то есть, наиболее репрезентатив
ный) ди:апазон в оценках испытуемых был несколько меньшим  от 8 до 10 см.
Так как мы никак не можем, на основе имеющихся данныI,' установить CTaн
дартное отклонение субъективноrо распределения роста, становится непо
пятно, как поступить с этим несоответствием.
Дрyrой вид несоответствия, к которому относятся строки 4,6,9, и с 14
17, происходит, потому что модель КС, а не иерархическая модель, предус
матривает компенсацию. Дрyrими словами, если некоторая выборка имеет
"недостаток" (как, например, она может состоять из трех идентичных Ha
блюдений, ИJШ представлять только половину функции совокупности), ис
пытуемые считают, что она менее репрезентативна, чем любая выборка без
недостатка, но модель КС рассматривает также факторы, которые находят
ся ниже в иерархической модели. Как я упомянула выше, иерархический
характер предложенной модеJШ процесса должен быть расценен как при
ближение, поэтому рассматриваемое несоответствие является скорее Heco
ответствием степени, чем вида.
Друrие измерения степени соответствия вычисленыI статистиками. То,
что они не ПРИШJШ к соrласию, указывает, что свойство, которое они Haмe
реваются измерять, не ясно и не точно определено. Хотя у опытноrо статис
тика интуиция б<1лее развита, чем у неподrотовленноrо испытуемоrо, они
оба MorYT пытаться искать одно и то же базовое понятие. До настоящеrо Bpe
мени, даже УСИJШя статистиков в этом направлении не увенчались большим
успехом.
Роль размера в оценке выборки
Некоторые характеристики выборок соответствуют некоторым параметрам
совокупности; эти характеристики называются статистикой выборки. К ним
обьrчно применялась эвристика репрезентативности, коrда репрезентатив

100 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
ность эквивалентна подобию или приближенности статистики выборки R
соответствующим параметрам популяции. Я назову это первичным CMЫC
лом репрезентативности. Но выборки MorYT быть оrшсаны в терминах про
цедуры, посредством которой отI также были получены. Например, выбор
ка может быть осуществлена с возвращением или без; из известной COBO
купности иJШ неизвестной; и т .д. Возможно, к ним также Mor ло применять
ся понятие репрезентативности. Таким образом, люди MOryT (II имеется KY
рьезное свидетельство, что это так) оценивать выборку, взятую науrад, как
менее репрезентативную, чем стратифицированную выборку, ИJШ же боль
шую выборку, как более репрезентативную, чем маленькую (Bar Hillel,
1980Ь). Я назову это вторичным смыслом репрезентативности. Так как это
касается методов осуществления выборки, а не последующей статистики
выборок, репрезентативность во вторичном смысле отражает ожидания OT
носительно репрезентативности в первичном смысле. Дрyrими словами,
чтобы оценить большую выборку как более репрезентативную, чем малень
кую, стоит ожидать, что ее "существеШIые особеIПIОСТИ" или "существен
ные свойства" лучше отразят "существенныIe особеШIОСТИ" или "существен
ныIe свойства" совокупности, до Toro, как будет сказано, каковы они на ca
мом деле.
Экспериментальные проблемы, которые я опишу в последней rлаве, были
посвящены рассмотрению вторичноrо смысла репрезентативности, по OT
ношению к размеру выборки.
Проблема 1: Две фирмы, специализирующиеся в изучении общественноrо мнения, про
водят наблюдение с целью определения пропорции избирателей, намеревающихся про
rолосовать положительно на некоем референдуме. Фирма А рассматривает выборку из
400 человек. Фирма В рассматривает выборку из 1. 000 человек. В чьей оценке Вы были
бы более уверены?
Фирмы A
Фирмы В
Приблизительно поровну
Эта задача и два ее варианта (в которых, соответствеШIО, была добавлена
информация, что полный размер рассмотреШIоrо общества был 8.000 и
50. 000 соответствеIПIО), была предоставлена 72 испытуемым. Более чем 800/0
из них были больше уверены в достоверности большей выборки, по cpaвHe
пию только с 40/0 , отдавшим предпочтение меньшей выборке.
Если просто сделать вывод о том, что чем больше выборка, тем более
репрезентативной она кажется (то есть, ожидается, что она будет более точ
ной или надежной), то эти результатыI были бы слишком тривиальны, что
бы о них rоворить. Вовсе не размер выборки сам по себе определяет ее репре
зентативность, а скорее чтото более близкое к отношению между размером
выборки и размером совокупности. Если рассматриваемые выборки, взяты
из одной и той же СОВОКУIШости, линейно связаны, то они будут одинаково
распределеныI. Если размер совокупности изменяется также, как и размер
выборки, различие становится очевидным. Рассмотрим следующую задачу:

Изучение репрезентативности 101
Задача 2: Две фирмы, специализирующиеся в изучении общественноrо мнения, прово
дят наблюдение с целью определения пропорции избирателей, намеревающихся про
rолосовать положительно на некоем референдуме каждая в своем roроде.
Фирма А работает в rороде, rде 1 миллион избирателей.
Фирма В работает в rороде, rде 50. 000 избирателей.
Обе фирмы формируют выборку, выбирая одноro человека из каждых 1. 000 избирате
лей. В чьей оценке Вы были бы более уверены?
Здесь, хотя фирма А имеет выборку из 1. 000 человек, а Фирма В только из
50, процент испытуемых, которые выразили больше уверенности в дocтo
верности большей выборки, понизился до 500/0 , тоrда как 290/0 указали paв
ную уверенность относительно обеих выборок. В дрyroй rpуппе испытуемых,
которым сказали, что обе фирмы сделали выборку 1. 000 человек (нежели
чем 1 из каждой 1. 000), 90/0 проявили одинаковую уверенность в ДOCTOBep
ности обеих выборок, по сравнению с 620/0 , которые были более уверены в
выборке людей, rолосовавших в меньшем rороде. Пояснительные текстыI,
составленные испытуемым, подтвердили то, что они рассматривали nponop
цuоналъные размеры выборок, как и абсолютные размеры.
Иноrда отношеlШе "выборка совокупность" является действительно важ
ным для оценивания выборки  например, коrда формирование выборки
сделано без возвращения и особенно, коrда выборка представляет собой дo
статочно большую часть совокупности. Однако если формирование выбор
ки сделано с возвращением (то есть, совокупность бесконечно велика), или
если в выборку берется только малая часть большой совокупности (которая
отражает совокупность, для всех прarматических целей), тоrда paCCMoтpe
lШе относительноrо размера теряет смысл наряду с рассмотрением абсолют
Horo размера.
Задача 3: Даны два закрытых сосуда. В обоих  смесь красных и зеленых бусинок. Ko
личество бусинок различно в двух сосудах  в маленьком 10 бусинок, а в большом  100
бусинок. Процент красных и зеленых бусинок один и тот же в обоих сосудах. Выборка
осуществляется следующим образом: Вы вслепую достаете бусинку из сосуда, запоми
наете ее цвет и возвращаете на место. Вы перемешиваете бусинки, снова достаете всле
пую, и снова запоминаете цвет. В общем, Вы тянете бусинку из маленькоro сосуда 9
раз, а из большоro  15 раз. Как Вы думаете, в каком случае у Вас больше возможностей
yrадать преобладающий цвет?
Так как процедура формирования выборки, ОIШсанная в задаче 3  с воз
вращеlШем, то число бусинок в этих двух сосудах с нормативной точки зреlШя
абсолютно не важно. Испытуемые в своих выборах должны бьши однозначно
06ратить ВIШМа:ние набольшую вы60рку в 15 бусинок. Вместоэтоrо, 72из110
испытуемых выбрали меньшую выборку из 9 бусинок. Это можно объяСIШТЬ
только тем, что отношеlШе размера выборки к размеру совокупности  900/0 в
последнем случае и только 15 О/О в первом. Дрyrие результатыI, к которым при
шла Бар Хиллел (Baт Hillel, 1979), подтверждают этот же вывод.
Таким образом, соrласно статистике выборок, если кандидатыI на роль
"основныIx свойств" неизвестныI, эту роль может принять на себя размер

102 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
выборки. Люди понимают, что размер  важное свойство выборок. Почему
же ОНl! не в состоянии перенести это понимание на первичный смысл репре
зента тивности? Дрyrими словами, если люди полarают, что большие выбор
ки будут более репрезентативныI по отношению к совокyrmоети, из :которой
они получены, чем меньшие, почему ОIШ не в состоянии оценить некоторые
ненормативные результаты (например, пропорция выборки 600/0 , взятой из
популяции, характеризующейся 50% пропорциональностью) как менее
вероятные в больших, а IIe в меньших выборках?
Возможно оценка Toro, что некоторый результат формирования выбор
ки является менее вероятным в больших выборках, зависит от восприятия
ero как нерепрезентативноrо. С нормативной точки зрения, только та BЫ
боркаявляется "точной" , среднее значение которой идентично среднему зна 
чению совокyrmости. Все друrие неточны, хотя несколько точнее, чем дpy
rие. С психолоrической точки зрения, результаты формирования выборок
MorYT быть оценены как репрезентативные, даже если они отклоняются по
некоторым параметрам от параметров совокупности. ВоЗМО.il<:но, значение
60% не воспринимается как нерепрезентативное и поэтому не вызывает у
испытуемых ВТОРИЧНОI'О чувства репрезентативности.
Чтобы проверить эту возможность, я дала испытуемым несколько вари
антов проблемы рождаемости соrласно Канеману и Тверскому (1972Ь, 3)
Некоторый roрод обслуживается двумя больницами. В большей больнице каждый день
рождается приблизительно 45 младенцев, а в меньшей больнице, приблизительно 15
младенцев. Как Вы знаете, приблизительно 50% всех младенцев  мальчики. Точный
процент младенцевмальчиков, однако, изменяется каждый день. и ноrда он может быть
выше, чем 500/0, иноrда ниже.
В течение 1 rода, каждая больница делала учет дней, на которые приходится (больше /
меньше) 60% рожденных младенцевмальчиков. Какая больница, как Вы думаете, cдe
лала запись большеrо количества таких дней? (1972Ь, с. 443)
в отдельных задачах, выполняемых отдельными rрyrrnами, пропорция
мальчиков была изменена с 60% до 70% , 80% И 100% . В таблице 2 показа 
но влияние этоrо изменения на распределение ответов испытуемых.
Вторая колонка точно повторяет, и в задаче, и в результатах, версию Ка 
немана и TBepcKoro. Но заметьте, что, как только пропорция мальчиков
превышает 70%, модальным ответом становится "меньшая больница", что
является правильным ответом. А коrда сказано, что все младенцы  маль
чики, "меныпая больница" является даже ответом у большинства. Соrлас
но дрyrому набору задач, пропорция была меньше чем 60% , 700/0 или 80% .
В этом случае везде был модальный ответ "одинаково" .
Эти результаты rоворят о том, что, как только реЗУJIьтат формирования
выборок воспринят как нерепрезентативный, размер выборки будет иrрать
надлежащую роль в оценке выборки людьми, возможно, потому что MeHЬ
ший размер более совместим с нерепрезентативными результатами, чем
больший. Однако если результат формирования нельзя назвать нерепрезен
тативным, люди не принимают во внимание размер выборки. Размеры, боль

Изучение репрезентативности 103
те чем 700/0, кажется, закодированы как нерепрезентативные. Размеры
500/0 и включительно  нет.
Таблица 2. Пропорция тecтupyeMblx, 6ЫnОЛ1iЯ6ших задачу о рождаемос
ти (раЗ.IlUЧflые варианты).
одинаково
24% 200/0
20% 20%
56% 60%
50 40
БDлее
7(J%b
250/0
43%
60%
28
. . . . ..:- . . . ., . . . '...... . ...-.-'.. . :' . ....-... .......'.....-....... . '.-- . ,..:. . .
6,,,;',,.: .
, lJIJW/
26%
42%
32%
27
'.........'....'..f(J(Je
19%
54%
27%
41
6олS..,601I 6(Jлее.(j(JЬ
большая
меньшая
N
. - - '.__ . 0'0 _ ,_ _ _" _ _ - - - - - -., _ _' -. .
....... о-о _. __.,. ",' .,...
"tJHI!f!g,.;:.....i.....
._ - - ._0.. '0_'" ,..
.- -.. ".--"" ".... .... ,_.".
. ,. - _._......'... ".'.....".. '-'" ',-' .,' ".. ..' -, '..'.",..-..,.... -.-..,-_..........-....,.....
./I('Jfl."I!'ff",. .
одинаково
20%
24%
56%
45
31%
28%
41%
29
29%
25%
46%
28
большая
меньшая
N
аКанеман и Тверски
ь ранее неопубликованные данные, Бар Хиллер
СизБарХиллер(1979). Здесь, большая и маленькая больницы по 15и 5мла
денцев,соответственно
ОбсуждеНlfе
в этой r лаве представлены ВЫВОДЫ о трех исследованиях оценок субъектив
ной вероятности, :которые раССlVIатрvIвают понятие репрезентативности.
Однако :каждое 1'IЗ них :касается ero в разной мере.
Первое исследование  это прямая демонстрация тoro, что оценки подобия
и вероятности СВЯ3aIIЫ. В отличие от мноrих др)тих задач, которые проверя
ли эту rИIIотезу (см., напр., Кanетan & Тversky, 19726, 3; 1973, 4), в данном
случае испытуемых нельзя 06виIШТЬ ни в неспособности ynIИтьmать друrие
соображения (или, хотя 6ы очевидные или простые), ни в том, что они прида
ют слишком большое значени:е ошибо'чным или нерелевантным соображени
ям. Кстати, исключая подс'чет веРОЯ'I'IIОСТИ, которую их прОС::VIЛИ оцеmIТЬ,
испытуемыlII ничеrо не оставалось, как использовать ту стратеI"ИЮ, которой
они ПОЛЬЗ0вались. Это иноrда уменьшает показательную СИJI)!. Если учиты
вать и друr:rIе l)€зультаты, можно увидеть" наСI\.QЛЬКО непреодолимыми lVIO
rYT быть сооБРaiкения подобия  даже простоrо визуальноrо типа  при oцe
нивании сложных событий, путем подсчетов или концептуально.

До исследования характерныIx свойств выборок, тесты репрезентативно
сти изначально рассматривали совокупности с одним параметром ИЛИ при
знаком с одним измерением. Это позволило сформировать непосредствен
ное и априорное оценивание стимулов по подобию, не вызывая необходимо
сти в независимых оценках, полученных экспериментальным путем. (Как
бы там ни было, некоторые "очевидныI" признаки позже были подверrну
ты сомнению (см., напр., Olson, 1976)). Но коrда стимулы усложняются,
отношения подобия между ними становятся менее очевидными, так как
мноrие признаки влияют на общую оценку. В этом исследовании использо
валась установленная к тому времени корреляция между вероятностью и
репрезентативностью, чтобы показать, как последняя определяется в BЫ
борках, характеризующихся более чем одним признаком.
Часто лучшим способом обнаружить, насколько подоБныI два стимула,
является прямо спросить о подобии. Это немноro проблематично, если необ
ходимо узнать, насколько выборка S репрезентативна совокупности Р. Oднa
ко полезно уметь оценить это косвенно, например, спросив, насколько Bepo
ятно ТО, что выборка S взята из совокупности Р. Второе исследование в этой
rлаве показьmает жизнеспособность этоrо подхода, давая ОIШсание тoro, Ka
кие свойства выборок делают их репрезентативными в некотором контексте.
Наконец, в третьем исследовании подчеркивается важное различие меж
ду репрезентативностью выборки и репрезентативностью результата фор
мирования выборки. В первичном смысле, репрезентативность  это oцeH
ка, которая ПРИIШсывается результатам формирования выборки. Дрyrими
словами, чтобы оценить, насколько выборка репрезентативна популяции в
этом смысле, должныI быть известныI характеристики обеих. Таким обра
зом, имеет смысл оценивать репрезентаТИВJIОСТЬ выборки из 15 новорож
денныI,, 9 из которых мальчики, имея перед rлазами общее распределение
пола среди новорожденныIx (известную пропорцию мальчиков). Нет CMЫC
ла оценивать репрезентативность этой выборки, если пропорция мальчи
ков ни в выборке, ни в популяции не известна. Но существует и дрyroй смысл
репрезентативности, который сделает значимой также и вторую оценку. В
этом смысле, выборки более репрезентативныI, если их оценивают как бо
лее вероятные в первом смысле. Дрyrими словами, независимо от средней
величины совокупности и до Toro как становится известна средняя величи
на выборки, выборка из 45 новорожденныIx более репрезентативна (во BТO
ром смысле), чем выборка из 15, потому что она с большей вероятностью
будет напоминать популяцию, если станет известна в ней пропорция маль
чиков. Следовательно, в выборке из 45 может оказаться 65°/0 мальчиков, а
в выборке из 15  53 °/0 . Но если четко различать эти два смысла, путаницы
не возникнет.
В третьем исследовании показано, что люди реarируют на размер выбор
ки, коrда делают вторичныIe оценки репрезентативности, даже если они ча
сто не видят подтекст, который обычно бывает у первичных и стандартныIx
оценок репрезентативности.

6. Оценки репрезентативности и на основе
I:
репрезентативности
А.мос Тверски uДаnuель Каnемаn
Несколько лет назад, мы представили анализ принятия решений в услови
ях неопределенности, который связал субъективные вероятности и интуи
тивные проrнозирования по поводу ожиданий и впечатлений о репрезента
тивности. В эту концепцию включили две различные rипотезы: (i) тоди ожи
дают, что выборки будут подобными своей роДlIтельской совокупности, а
также отобразят случайность процесс а формирования выборки (Tversky &
Kahneman, 1971, 2; 1974,1); (ii) люди часто полarаются на репрезентатив
ность как на эвристику для суждения :и: проrнозирования (Tversky &
Kahneman, 1972Ь, 3; 1973, 4).
Первая rипотеза была выдвинута для объяснения общеrо мнения, что
случайные процессы самокорректируются, то есть наблюдается преувели
ченная вера в стабильность исходов, наблюдаемых в малых выборках, про
иrрышей в казино и связанные с этим предубеждения относительно оценок
случайности. Мы предположили, что околонаучная концепция случая сти
мулирует веру в закон малых чисел, соrласно которому даже небольшие
выборки являются высоко репрезентативными по отношению к их роди
тельским совокупностям (Тversky & Kahneman, 1971, 2). Подобная rипоте
за Mor ла также объяснить общую тенденцию к преувеличению непротиво
речивости и проrнозированной ценности черт характера личности (Mischel,
1979) и слишком высокому оцениванию корреляции между подобными пе
ремеIIНЫМИ (см. rлаву 15) и типами поведения (Shweder и D' Andrad, 1980).
Люди, кажется, верят в rолоrраммоподобную модель личности, в которой
любой акт поведения представляет истинный характер человека
(Kahneman,&Tversky 1973, 4).
rипотеза, соrласно которой люди ожидают, что выборки будут высоко
репрезентативны по отношению к их родительской совокупности, концеп
* Эта работа была поддержана Службой Военноморских Исследований cor ласно Контракту
N0001479C0077 с Университетом Стэнфорда.

туально независима от дрyrой rипотезы, соrласно которой люди часто ис
пользуют эвристику репрезентативности, чтобы предсказывать и оценивать
вероятности. То есть они часто оценивают вероятность неопределенноro co
бытия или выборки «степенью, в которой они (i) подоБныI в существеШIЫХ
свойствах своей родительской совокупности и (ii) отражают существенные
особенности процесса, который послужил основанием для их возникнове
ния" (Kahneman & Тversky, 1972Ь, с. 431, 3). Эта rипотеза изучалась в He
скольких контекстах, включая интуитивные статистические оценки и про
rнозирование выбора профессии (Kahneman & Тversky, 1972Ь, 3; 1973, 4).
Обе rипотезы репрезентативности использовались для объяснения раз
нообразия наблюденИЙ, таких как относительная неэффективность инфор
мации консенсуса и использования подобия в интерпретации проективныIx
тестов (Nisbett и Ross, 1980). Эти rипотезы также определили направление
поиска существенных нарушеНИЙ нормативныIx правил в интуитивных суж
дениях, что дало хорошие результаты. Большая часть этоrо исследования
касалась оценок, сделанных на основе репрезентативности, то есть роли реп
резентативности в проrнозировании и при составлении заключений. Oтнo
сительно мало работ было посвящено оценкам репрезентативности, то есть
характеру этоrо отношения и ero показателей, вне контекста случайноrо
осуществления выборки (Baт Hillel, 1980Ь). Первая r лава этой части книrи
описывает природу репрезентативности, а также условия, в которых KOH
цепция репрезентативности позволяет объяснить интуитивныIe проrнозы и
оценки вероятности. во второй rлаве мы проиллюстрируем различие меж
u u
ду лоrикои репрезентативности и лоrикои вероятности в оценке вероятнос
ти сложных событий.
Отношение репрезентативности
Репрезентативность  это соотношение между процессом или моделью М и
некоторым случаем или событием Х, связанным с этой моделью. Репрезен
тативность, как и подобие, может быть определена опытныIM путем, напри
мер, если попросить людей оценить, какое из двух событий, Х 1 или Х 2 ' яв
ляется более репрезентативным по отношению к некоторой модели М, или
является ли событие Х более репрезентативныIM по отношению к М 1 или М 2 .
Рассматриваемая модель Mor ла относится к человеку, монете или мировой
экономике, а соответствующие исходы моrли быть описанием, последова
тельностью выпадения орлов и решек или ценой на золото.
Репрезентативность  направленное соотношение: мы roворим, что BЫ
борка более или менее репрезентативна по отношению к отдельно взятой
u
совокупности, и что деиствие являетс.я репрезентативным по отношению к
человеку. Мы обычно не rоворим, что совокупность репрезентативна по OT
ношению к выборке, или что человек репрезентативен по отношению к дей
ствию. В некоторых задачах, однако, можно полностью изменить роли MO
дели и исхода. Например, можно оценивать, репрезентативен ли человек

Оценки репрезентативн,ости и на основе... 107
стереотипу библиотекаря или репрезентативно ли занятие библиотекаря
этому человеку.
Мы различаем четыре основных случая, для решения которых обычно
используется концепция репрезентативности.
1. М  класс, а Х  З1Юченuе переменной, определенной в этом классе.
Именно в этом смысле мы roворим о (более или менее) репрезентативныIx раз
мерах дохода профессора колледжа или возрасте вступлеIШЯ в брак в какой
либо культуре. Естественно, наиболее репрезентативная веmrчина будет БJШЗ
ка к средней, медиане или способу распределеIШЯ соответствующей перемен
ной в классе м. OrношеIШе репрезентативности, rлавным образом, определе
но в этом случае так, что испыIуемыый знает распределение частоты cooтвeт
ствующей переме:нной.
2. М  класс, а Х  частный случай этоzо класса. Большинство чита
телей, вероятно, соrласится, что Джон Апд3Йк  более репрезентативный
американский писатель, чем Норман М3Йлер (Norman Mailer). Конечно, та 
кое суждение не основано на частоте; оно отражает степень, в которой сти
JШ, темы И идеи этих авторов являются центральными в современной aмe
риканской литературе. Подобные соображения определяют репрезентатив
ность случаев, которые сами скорее являются классами, чем частными слу
чаями. Например, дрозд считается более ТИIIИЩlой птицей, чем курица, хотя
он встречается реже (Rosh, 1978; Smith, Shoben и Rips, 1974). Таким обра
зом, событие репрезентативно по отношению к катеrории, если оно имеет
существенные особенности, которыми обладают элементы этой катеrории,
и если у Hero отсутствуют отличительные черты, которых нет у членов этой
катеrории (Rosh, 1975; Tversky, 1977).
Современные разработки в области формирования концепции (Rosh &
Mervis, 1975; Mervis & Rosh, 1981), семантической памяти (Bransford &
Franks, 1971) и распознавания образов (Posner & Keele, 1968) показали, что
наиболее репрезентативные, или прототипные, элементы катеroрии лучше
запоминаются, леrче вспоминаются и распознаются, чем элементы, KOТO
рые являются более частыми, но менее репрезентативными. Кроме тoro,
люди часто допускают ошибку, "распознавая" прототипный стимул, KOTO
рый никоrдане демонстрировался. Поэтому репрезентативность может CMe
щать память распознавания, а также оценки частотыI.
Надо заметить, что существуют два способа, с помощью которых элемент
может быть высоко репрезентативен по отношению к классу. Два смысла
репрезентативности близко соответствуют отношениям ТИПИСIНОСТИ и про
тотипичности. Элемент высоко репрезентативен по отношению к катеrории,
если он тиrmчен или модален; он может также быть репрезентативен, если
он является идеальным типом, который воплощает сущность катеrории.
Например, Нью Йорк является прототипом американскоrо roрода, в то Bpe
мя как ЦИIЩИННати можно выбрать как типичн:ыIй roрод. Точно так же наши
понятия о прототипе и типичной фРaIЩуженке различаются. Первая  Bepo

108 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
ятно молодая, изящная парижанка, в то время как вторая будет полной
женщиной средних лет из провинции.
3. М  класс, а Х  lод1Сласс М. Большинство людей, вероятно, соrла
сится, что населеllие Флориды менее репрезентативно по отношению к aмe
риканскому IIаселению, чем население штата Иллинойс, и что студенты,
изучающие астрономию, являются менее репрезентативными по отноше
нию ко всему студенчеству, чем студенты, изучающие психолоrию. Крите
рии репрезентативности различны для подкласса и для отдельноrо события,
потому что событие может давать представление о rлавной тенденции
свойств, в то время как, подкласс может также представлять диапазон и
изменчивость. Человек, чей рост, вес, возраст и доход соответствует cpeд
ним величинам для американскоrо населения, репрезентативен по отноше
нию к этой СОВОКУIlliОСТИ. rpуппа из 100 человек с одними и теми же xapaK
теристиками не смоrла бы представлять изменчивость признаков.
Если класс М состоит из таких отдельных rрупп, что изменчивость в пре
u V
делах каждои rpуппы является очень маленькои относительно изменчиво
сти между rруппами, мы рассматриваем каждую I'рУППУ скорее как пред
ставителя катеrории, чем как подкласс. Таким образом, естественно pac
сматривать "дрозда" как вид птиц или как частный случай катеrории "пти
ца", хотя множество "дрозды" является подклассом класса птиц. В общем
смысле (2) может рассматриваться как частный случай (3), rде подкласс Х
состоит из одноrо члена. Точно так же (1) может расцениваться как вариант
(2) с одним измерением. Три типа репрезентативности различаются по
сложности Х, rде (1)  одноэлементное событие с единственным призна
ком, (2)  одноэлементное событие с множеством признаков и (3)  MHoro
элементное событие с одним или более признаком.
Особенно важныIй пример репрезентативности подкласса имеет место,
коrда Х является случайной выборкой из указанной совокупности. Случай
ная выборка должна представлять случайность процесса выбора, а не толь
ко существенные особенности совокупности, из которой она взята. Коrда
100 человек отобраны Hayraд, например, выборка из 53 мужчин и 4 7 жен
щин может показаться более репрезентативной, чем выборка из 50 мужчин
и 50 женщин, потому что первая представляет неравномерность формиро
вания выборки, в то время как последняя  нет (Tversky & Кalшетan, 1972Ь,
3). Статистическая концепция репрезентативной выборки исследована
Крускалом (Кruskal) и Мостеллером (Mosteller) (1979а, 1979Ь).
4. М  (прич,иllllая) система, а Х  (возможное) последствие. Этот
случай отличается от предшествующих, тем, что М больше не является клас
сом объектов или случаев, а скорее системой, которая порождает различ
ные эффекты. Например, М может представлять экономику CIIIA, а Х 
степень инфляции, или М может представлять человека, а Х действие, BЫ
полненное М, например, развод, самоубийство, выбор профессии. Здесь, Х
репрезентативно по отношению к М, или потому что оно часто связано с М
(например, высокая температура обычно сопровождает пневмонию) или

Оценки репрезентативности и на основе... 109
потому что люди верят, правильно или неп.равильно, что М  это причина
Х (например, высшая мера наказания предотвращает похищения людей).
Тверски и Канеман (1980, 8) проиллюстрировали и исследовали включение
ПРИЧJ'IННЫХ схем в оценки условных вероятносrrей.
Подводя итоrи, отношение репрезентативности может быть определено
для (1) величины и распределения, (2) события и катеrории, (3) выборки и
СОВОКУПНОСТI1: (4) причины и следствия. Во всех четырех случаях, репрезен
тативность выражает степень соответствия между Х и М, но ее показатели
не одинаковы в этих четырех случаях. В случае (1) на репрезентативность
влияет кажущаяся относительная частота или статистическая связь. В слу
чаях(2)и(3)репрезентативностьопределенапреждевсеrопод06ием,напри
мер, одноrо случая дрyrим, или статистик выборок соответствующим пара 
метрам совокупности. Наконец, в случае (4) репрезентативность определя
ется в значительной степени ПРИl:ШННЫМИ убеждениями (валидными или
нет).
Реnрезеnтативnость и вероятnость
Использование репрезентативности для объяснения оценок вероятности и
интуитивных проrнозов опирается на предположения о том, что:
1. Отношение "Х  (очень, ..., нисколько не) репрезентативно М" MO
жет осмысленно оцениваться IIсттыIуемыыи..
2. Эти оценки не должны основываться на впечатлениях от вероятно
сти или частотыI, которые должны быть объяснены репрезентативнос
тью.
3. Отношение репрезентативности имеет собственную лоrиКУ, которая
систематически отклоняется от лоrики вероятности.
!\оrда эти допущеIlliЯ принимаются во внимание, становится интересно про
верить, опосредованы ли оценки вероятности оценками репрезентативнос
ти.
Оценка вероятности неопределенноrо события или проrноза неизвестно
ro числа  сложный процесс, который включает интерпретацию пробле
мы, поиск необходимой информации и выбор соответствующеrо ответа. Это
можно сравнить с действием rибкой КОМПЬЮ1'ерной проrраммы, которая
включает множество потешщально полезных подпроrрамм. В терминах этой
аналоrии, эвристика репрезентативности  одна из процедур, которые MO
rYT использоваться, чтобы восстановить, интерпретировать и оценить ин
формацию. Использование этой эвристики, конечно, не препятствует ис
пользованию друrих процедур, так же как использование образов как эври
стики для припоминания не препятствует использованию друrих cтpaтe
rИЙ. Однако уверенность в эвристике приводит к характерным предубежде
ниям. Например, коrда используются образы, чтобы вспомнить людей, при
сутствовавших на определенной встрече, ожидается, что леrче будет вспом

110 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
нить тех участников, которые находились в непосредственной видимости,
чем тех, Koro не было хорошо видно. Точно так же использование репрезен
тативности для оценки субъективной вероятности приводит к переоценке
одних вероятностей и недооценке дрyrих.
Рamше исследования дали основание для крайней rипотезы, соrласно KO
торой некоторые оценки вероятности основаны искточительно на репрезен
тативности. Например, наблюдение, что субъективные выборочньrе распре
деления по существу не зависят от размера выборки (Тversky & Кahnетan,
1972Ь, 3), привело к предположеmrю, что ЛЮДИ оценивают вероятность БЫ
6орки по подобию ее статистик соответствующим параметрам совокупности.
Большинство доступньrх данньrх, однако, подтверждают более умеренную
rипотезу, cor ласно которой интуитивные проrнозы и оценки вероятности под
вержены влиянию репрезентативности, хотя поJПIОСТЬЮ от нее не зависят.
Таким образом, на субъективные вероятности оказьmают существеШIое вли
яние (нормативно) незначимые факторы, которые затрarивают репрезента
тивность и оIШ относительно независимы от (нормативно) значимых перемен
ных, которые не влияют на репрезентативность. Важность предубеждеНИЙ
репрезентативности и влитrn:е таких перемеШIЫХ как размер выборки, дoc
товерность, и базовое значение зависит от характера задачи, плана экспери
мента, oIIыIаa респондентов и Нa.JIИЩIя подсказок или дрyrих характеристик.
Роль этих факторов в исследовании суждения обсуждается далее.
Если уверенность в репрезентативности приводит к систематическим
ошибкам, почему ЛЮДИ используют ero как основание для проrнозов и oцe
нок? Ответ на этот вопрос можно раздеJШТЬ на три части. Вопервых, репре
зентативность кажется лето доступной и леrкой для оценки. Современное
исследование катеrоризации (Mervis & Rosh, 1981; Rosh, 1978) полarает,
что понятия часто орrанизуются и обрабатываются в терминах прототипов
или репрезентативных примеров. Следовательно, нам леrче оценить репре
зентативность события по отношению к классу, чем оценить ero условную
вероятность. BOBТOPЫX, вероятные события обычно более репрезентатив
ны, чем менее вероятные. Например, выборка, подобная совокупности, бо
лее вероятна, чем нетшmчная выборка тоro же размера. Втретьих, мнение,
что выборки вообще репрезентативны по отношению к их родительским co
вокупностям, приводит К тому, что люди переоценивают корреляцию меж
u u
ду частотои и репрезентативностью ИJШ между статистическои связью и
коннотативным подобием. Таким образом, репрезентативность использует
ся, потому что (i) она доступна, (ii) она часто связана с вероятностью и (iii)
люди переоценивают эту связь. "У'веренность в репрезентативности, однако,
ведет к предсказуемым ошибкам суждения, потому что репрезентативность
имеет собственную лоrику, которая отличается от лоrики вероятности.
Различие между репрезентативностью и вероятностью в большей степе
ни очевидно (i), коrда представлены недостоверные данньrе или (ii), коrда
контрольное событие специфично. В случае (i), исход, который является
высоко репрезентативным по отношенmo к нашей модели, может быть Ma

Оценки репрезентативности и на основе... 111
ловероятным, если наша мыслеIПIая модель основана на данных оrраничен
ной валидности. Рассмотрим, например, вероятность тoro, что кандидат,
который произвел превосходное впечатление во время собеседования, пре
успеет в очень трудной задаче. Поскольку известно, что впечатления от co
беседования часто ошибочньr, а успех или неудача на работе определяется
мноrочисленными факторами, которые не возможно предyrадать в краткой
беседе, успех может быть маловероятен даже, коrда он высоко репрезента
тивен по отношению к нашему впечатлению о кандидате.
В случае (ii) репрезентативньrй результат может быть маловероятным,
потому что он крайне специфичен или детален. Вообще, событие может быть
маловероятным либо потому, ЧТО оно нетиIIИЧНО, либо потому, что оно очень
детализировано. Вес менее 135 фунтов является нетипичньrм для человека
средних лет; а вес 157,625 фунтов является типичным, но слишком точно
определенным. Действительно, последнее значение более репрезентативно
для человека средних лет, хотя первое HaмHoro более вероятно. Из этоrо
примера следует, что увеличение определеIПIОСТИ вообще не ведет к yмeнь
шению репрезентативности. Следовательно, сравнение событий, которые
отличаются по степени точности, часто создает конфликт между репрезен
тативностью и вероятностью. Например, случайная выборка из четьrрех
карт, состоящих из короля червей, туза пик, девятки бубен и четверки треф,
кажется более репрезентативной, чем выборка, состоящая из четьrрех карт
одной масти, хотя последняя rораздо 50лее вероятна. Таким образом, пре
дубеждения репрезентативности в суждеIШЯХ вероятности должны быть
наиболее очевидньrми в оценке событий, которые являются репрезентатив
ными, но крайне специфическими. Такие предубеждения представленьr в
исследованиях оценок вероятности сложньrх событий, описанных в следу
ющей rлаве.
Об оценке сложных событий
СуществеIПIое различие между вероятностью и репрезентативностью воз
никает при оценке сложных событий. Предположим, что нам дали HeKOТO
рую информацию о человеке (например, краткое описание личности) и что
мы размышляем о различньrх при знак ах или комбинациях признаков, KO
торыми этот человек может обладать: род занятий, СКЛОIПIОСТИ или полити
ческие симпатии. Один из основныIx законов вероятности r ласит, что деталь
насть может только понизить вероятность. Таким образом, вероятность тoro,
что данный человек является и респу6ЛИКaIЩем и художником OДHOBpeMeH
но, должна быть меньше, 'чем вероятность тoro, что человек является xy
дожником. Это условие основано не только на стандартном исчислении Be
роятности, но также и на ненормативных моделях (например, Shafer, 1976;
Zadeh, 1978).
Однако, требование, что Р(А и В) < Р(В), которое можно называть прави
лом конъюнкции, не относится к подобию или репрезентативности. Синий

112 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
квадрат, например, может быть более подобен синему круту, чем просто
КРУТ'У, и человек может походить на наш образ республиканца и художни
ка больше, чем на наш образ республиканца. Поскольку подобие объекта
цели может быть увеличено, если добавить к цели особенности, КОТОРЫМИ
обладает и объект (СМ. Тversky, 1977), подобие или репрезентативность MO
rYT быть увеличены путем спецификации цели. ЕсJШ оценки вероятности
опосредованы репрезентативностью или подобием, то возможно строить за 
дачи, rде соединение исходов окажется более репрезентативным и, следо
вательно, более вероятным, чем один из ero компонентов.
Эффеllm 1СОНоЮll1Сции: исследование 1
Этот способ проrнозирования был впервые исследован в эксперименте, про
веденном в Иерусалиме в 1974. Мы раздали 184 испытуемым четыре KpaT
ких описания личности. Каждое описание соответствовало стереотипу OT
дельно взятой профессии (например, водитель такси) и резко отличалось от
стереотипа отдельно взятой политической партии (например, лейбористы),
или наоборот. Следовательно, каждое ОIШсание (Х) было репрезентативно
по отношению к одной цеJШ, обозначенной А, и нетиIШЧНЫМ для дрyrой
цели, обозначенной В. Каждое описание сопровождалось списком из пяти
или шести целевых событий: занятие, политические симпатии или KOHЪ
юнкцией событий, например, водитель такси, который является членом
партии лейбористов. Для каждоrо описания, половина испытуемых полу
чила список, rде была как цель А, так и цель В, в то время как друrая поло
вина получила список, включающий сложную цель (А и В). Оставшиеся
четыIеe цели быJШ идентичны в двух списках. Половину испытуемых по
просиJШ оценить цеJШ соrласно «степени, в которой Х репрезентативен по
отношению к соответствующему классу», а дрyrая половина оценивала их
соrласно «вероятности Toro, что Х является элементом соответствующеrо
класса » .
Структура исследования позволила провести косвенное сравнение
репрезентативности и вероятности для события В и сложноrо события (А и
В) относительно четыIехx постоянныIx альтернатив. БыJШ получены следу
ющие резу льтатыI. Вопервых, было оценено, что все четыIеe описания более
репрезентативныI по отношению к сложной цеJШ (А и В), чем только к цели
В. BOBТOPЫX, упорядочение репрезентативности и вероятности каждоrо
набора целей было почти идентично во всех случаях; средняя корреляция
между средними значе1ШЯМИ была 0.96. В частности, сложной цеJШ (А и В)
было ПРИIШсано значительно более высокое среднее значение в упорядоче
нии вероятности, чем простой цели В. Очевидно, уверенность в эвристике
репрезентативности привела к тому, что испытуемые оценивали конъюнк
тивное событие как более вероятное, чем одШl из ero компонентов, вопреки
правилу конъюнкции в теории вероятности. Назовем этот вид оценок эф
фектом конъюнкции.

Оценки репрезентативности и на основе... 113
Исследование 2: Вилл и Линда
Поскольку стимульный материал, используемый в ранних исследованиях,
был крайне специфичен для израильской культуры, мы построили анrлИЙ
скую версию задач и провели аналоrичное исследование с несколькими cy
щественными изменениями. Вопервых, мы сравнили результаты межrруп
повоro плана (в котором каждый испытуемый сравнивал либо сложную цель
(А и В), либо простую цель В с тем же самым набором альтернатив) с резуль
татами внутриrрупповоrо плана, в котором каждый респондент сравнивал
непосредственно две критических цели. Мы выдвинули rипотезу, что пра
вило конъюнкции не действует в первом упомянутом исследовании, как в
нашем исследовании, но мы ожидали, что частота нарушений значительно
уменьшится в последнем проекте, rде участников просили сравнить Р(А) с
Р(А и В). ВoBTOPЫX, мы ожидали, что даже оrраниченныIй опыт испытуе
мых в области статистики не допустит мноrих нарушений правила KOНЪ
юнкции, по крайней мере, при внутриrрупповом плане.
Чтобы исследовать эти rипотезы, мы провели прямое и косвенное исследо
вание с тем же самым стимульн::ым материалом. Аналоrичные исследования
быJШ проведеныI в трех rpуппах испытуемых, которые обладали различным
OIThlТOM в области статистики. Первая rруппа испытуемых состояла из cтy
дентов старших курсов Университета Британской Колумбии и Стэндфордс
KOro университета, не обладающих подroтовкой в теории вероятности или
статистике. Промежуточная rpуппа состояла из аспирантов в области психо
лоrии и педarоrики и студентовмедиков из Стэндфордскоro университета,
которые прошли курсы по статистике и были ознакомленыI с основными KOH
цепциями теории вероятности. Третья rруппа состояла из аспирантов в обла
сти принятия решеНИЙ БизнесшколыI Стэнфорда, каждый из которых про
шел курсы повышенной сложности по теории вероятности и статистике.
Были составленыI два кратких описания личности. Каждому участнику
был предоставлен один из этих набросков при прямом исследовании, а дpy
roй при косвенном исследовании. В первом тесте, описание личности сопро
вождалось восьмью возможными исходами, включая репрезентативныIй
исход, нерепрезентативныIй исход и конъюнкцию этих двух. При KOCBeH
ном исследовании список исходов включал либо два отдельныIx критичес
ких исхода, либо их конъюнкцию. Образец для этих двух задач при прямом
исследовании приведен ниже. Числа в крyrлых скобках  средние значе
ния, ПРИImсанные испытуемыми различныIM исходам.
Виллу 34 roда. Он умен, но лишен воображения, обязателен, но в общем скучный. В
школе он был силен в математике, но слаб в общественных и ryманитарных дисципли
иах.
Пожалуйста, упорядочите следующие утверждения по их вероятности, присвоив наи
более вероятному утверждению 1 и наименее вероятному 8.
(4.1) Вилл  терапевт, хобби KOTOpOro  иrрав покер.
(4.8) Вилл  архитектор.

114 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
(1.1) Билл  бухrалтер. (А)
(6.2) Хобби Вилла  иrрать джаз. (J)
(5.7) Хобби Вилла  серфинr.
(5.3) Вилл  репортер.
(3.6) Вилл  бухrалтер, хобби KOToporo  иrрать джаз. (A&J)
(5.4) Хобби Вилла  альпинизм.
Линде 31 rод, не замужем, искренняя и очень яркая натура. Она увлекается философи
ей. Будучи студенткой, интересовалась проблемами дискриминации и правосудия, а
также участвовала в антиядерных деМОНС'l'рациях.
Пожалуйста, упорядочите следующие утверждения по их вероятности, присвоив наи
более вероятному утверждению 1 и наименее вероятному 8.
(5.2) Линда  преподаватель в начальной школе.
(3.3) Линда работает в книжном маrазине и занимается йоrой.
(2.1) Линда  активист феминистс:коro движения. (F)
(3.1) Линда  психиатр.
(5.4) Линды  член Лиrи женщинизбирателей.
(6.2) Линды  :кассир в банке. (Т)
(6.4) Линды  страховой areHT.
(4.1) Линда  :кассир в банке и активист феминистскоrо движения. (T&F)
Как читатель, вероятно, доrадался, описание Вилла было построено таким
образом, чтобы быть репрезентативным по отношению к бухrалтеру (А) и
нетипичным по отношению к человеку, чье хобби  джаз (J). Описание
Линды было построено таким образом, чтобы быть репрезентативным по OT
ношению к активной феминистке (F) и IIетипичным для кассира в банке
(Т). В соответствии с пси:холоrическими принципами подобия (Tversky,
1977), мы ожидали, что вероятности сложных целей, такие как бухrалтер,
который иrрает джаз (B&J) и кассир в банке, ЯВ.ляющаяся активисткой фе
министскоrо движения (T&F), попадали бы между вероятностями cooтвeT
ствующих простых целей.
Чтобы проверить этот проrноз, мы попросили первую rруппу из 88 :и:с
пытуемых, УПОрЯДО"tШть эти восемь целей «ПО степени, в которой Вилл (Лин
да) подобен типичному элементу соответствующеrо класса» . Распределения
подобия подтвердили наши rипотезы относительно описаний. Доля испы
туемых, которые показали проrнозированный порядок для Вилла (А> А и
J> J), составила 870/0; процент испытуемых, показавших проrноз:и:рован
ный порядок для Линды (F > Т и F> Т), был 850/0.
Все участники получили описание либо Вилла, либо Линды в форме, co
ставленной для внутриrрупповоrо плана, и упорядочили эти восемь целей
cor лас но их вероятностям. Полученные данные приведе:ны в верхней части
Таблицы 1, rде в строке «эффект конъюнкции (0/0 »> приведен процент ис
пытуемых в каждой rруппе, которые оценили сложную цель как более реп
резентативную, чем простую цель. Строки "А и В" и "В" представляют, co
ответственно, средние ранrи, приписанные сложной и менее репрезентатив
ной простой целям. СредНИЙ paнr подобия и средний paнr вероятности при
внутриrрупповом плане отражены на Рисунке 1.

Оценки репрезентативности и на основе... 115
Таблица 1. Эффект КО1l0Ю1lКЦUU.
Линда Билл Линда Билл Линда Билл
Внутриrрупповой
план
Эффект конъюнкции 89 92 90 86 85 83
(%)
Средний paHr: А и В 4.2 3.6 3.9 3.5 4.0 3.4
Средний paHr: В 6.3 6.4 6.2 6.4 6.1 5.6
N 88 94 53 56 32 32
Межrрупповой
план
Средний paHr: Д и В 3.3 2.3 2.9 2.4 3.1 2.5
Средний paHr: В 4.4 4.5 3.9 4.2 4.3 4.6
N 86 88 55 56 32 32
При межrрупповом плане, две версии каждой проблемы были построе
ны пуrrем удаления из списка либо сложной цели, либо двух простых целей.
Краткое описание личности, указания и оставшиеся пять целей были точно
такими же, как для внутриrрупповоro плана. Результаты опроса по меж
rрупповому плану для всех rрупп испытуемых представлены в нижней
части Таблицы 1.
Результаты, сведенные в Таблицу 1, показывают, что сложная цель была
оценена как более вероятная, чем простая критическая цель, как в проекте
1, 'l'aк и 2. Этот результат, сохраняется как для двух описаний, так и для
всех rрупп. К НaIПему удивлению, опыт в статистике имел незначительное
влияние на эффект конъюнкции, что IIоказали более чем 800/0 испытуемых
во всех трех rруппах.
В предыдущих исследованиях критические цели были представлены в
БОJlьшем количестве возможных исходов, которые моrли скрыть отноше
ние включения между ними. Поэтому интересно выяснить, нарушают ли
JПOди правило конъюнкции даже Tor да, коrда лоrическое соотношение меж
ду целями довольно очевидно. Чтобы проверить эту rипотезу, мы предоста 
вили новой rруппе испытуемых (не имеющих опыта в области статистики)
описания Билла и Линды. Каждому испытуемому было дано одно из двух

116 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
8 8
:s: &ИIIII :s: Линда
... ...
u u
О О
ж: ж:
... ...
IE 6 IE 6
о о
CL CL
. .
ID .
. 4 . 4
к к
ж: ж:
! !
о о
IE 2 IE 2
11 IE
ж: ж:
I:t I:t
. .
CL CL
U U
2 4 6 8 2 4 6 8
Средняя оценка подобия Средняяоценкапод06ия
Рис. 1 rрафик средних оценок для восьми результатов, оцененных
по вероятности и по подобию для двух описаний.
описаний, и ero спросили, какая из двух критических целей (то есть, J и (А
и J), или Т и (Т и F» более вероятна. Эта процедура не уменьшила эффект
конъюнкции: в случае Вилла сложная цель была выбрана 920/0 испытуе
мых (N == 88) и 870/0 испытуемых (N == 86) в случае Линды.
Общее иrнорирование правила конъюнкции ставит перед нами интри
rующий вопрос относительно ero нормативной достоверности. Чтобы ис
следовать этот вопрос, мы опросили 36 аспирантов промежуточной rруп
пы, которые участвовали в эксперименте. Их спросили, (1) как они упоря
дочили две критических катеrории, (2) почему они так сделали, и (3) pac
смотреть утверждение, что "вероятность тoro, что Вилл одновременно яв
ляется буxrалтером и иrpает джаз, не может превышать вероятности тoro,
что он иrрает джаз, потому что каждый член первой катеroрии  всеrда
является членом последней". Больше чем две трети испытуемых (1) сказа 
ли, что они выбрали сложную цель, (2) дали некую версию apryмeHTa подо
бия или типичности как причиныI и (3) соrласились, после HeKoтoporo раз
мышления, что их ответ был неправильныI,, потому что он расходиться с
правилом конъюнкции. Только двое испытуемых утверждали, что упоря
дочение вероятности не должно cor ласовываться с принадлежностью клас
су, и только один сказал, что он не так понял вопрос. Хотя опрос, склонил
испытуемых в пользу правила конъюнкции, результатыI показывают, что
испытуемые третьей rруппы (с опытом в области статистики), по крайней
мере, расценивают нарушение этоrо правила как печальную ошибку.
Интерпретируя невыполнение правила конъюнкции, важно paCCMOT
реть, относится ли эффект, полностью либо частично, к линrвистическим
конвенциям ИJШ диалоrовым правилам. Например, в раннем исследовании
мы предоставили людям следующее описание, "Джон  27 лет, является
неординарной личностью. В колледже он был выдающимся атлетом, но не

Оценки репрезентативности и на основе... 117
демонстрировал способностей или интереса к интеллектуальным вопросам".
Мы обнаружили, что Джон, по оценкам испытуемых, более вероятно, яв
ляется "преподавателем rимнастики" , чем просто "преподавателем". Хотя
:каждый преподаватель rимнастики, в некотором смысле, преподаватель,
можно поспорить, что термин преподаватель понимается здесь в смысле,
который исключает значение преподавателя rимнастики или инструктора
автошколы. При таком планировании этой проблемы удалось избежать,
определив критическИЙ исход экстенсивно как пересечение двух множеств,
например, бухrалтеров и джазовых музыкантов любителей.
Нарушения правила конъюнкции также наблюдаются и в задачах на
последовательность, rде цель состоит из последовательности событИЙ. Сло
вик, Фишхофф и Лихтенmтейн (Slovic, Fischhoff, Lichtenstein, 1976) пре
доставили испытуемым краткое описание личности человека, подходяще
ro под стереотип инженера, а не журналиста. Их испытуемые приписали
более низкую вероятность тому, что "Том В. выберет журналистику как oc
новную специальность в колледже", чем тому, что "Том В. выберет журна
листику как основную специальность в колледже, но скоро разочаруется в
своем выборе и переключится на технические науки". Cтporo roворя, пер
вый случай включает последний, и вышеупомянутое суждение нарушает
правило конъюнкции. Однако относительно этоrо примера можно возразить,
что, соrласно нормативным правилам разrовора, утверждение, что Том В.
выбрал журналистику как основную t"пециальность в колледже, подразу
мевает, что он также остался на этой специальности. Иначе, это утвержде
ние ввело бы в заблуждение.
Подобные возражения MOryT также возникнуть относительно примеров
Вилла и Линды. Таким образом, можно поспорить, что испытуемые счита
ют, например, катеrорию "кассир в банке" как "кассир в банке, не прини
мающая участия в феминистском движении" в отличие от данной KaTero
рии "кассир в банке, которая является активисткой в феминистском дви
жении" . Однако, наличие эффекта конъюнкции при межrрупповом плане,
в котором критические цели не сравниваются непосредственно, указывает,
что этот эффект нельзя адекватно объяснить в терминах переформулиров
ки катеrорий цели, соrласно стандартным диалоrовым импликативным
формам. Скорее, наблюдаемые оценки показывают общую тенденцию oцe
нивать вероятности соответствующих событий степенью, в которой Линда
репрезентативна по отношению к типичным или прототипичным членам
соответствующих катеrорий.
Кроме Toro, мы наБЛЮДaJIИ эффект конъюнкции в нескольких задачах, в
:которых, отсутствовали диалоrовые импликативные формы. Следующие
задачи, например, касаются проrнозирования будущих собыТИЙ, rде интер
претация В как (В и "не А") кажется невероятной.

118 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Исследованuе 3: Проrнозы на 1981r.
Задачи, описанные в этой rлаве, были предназначены для Toro, чтобы про
верить правило конъюнкции в проrнозировании событий реальной жизни,
rде испытуемые полarаются на свои общие знания. В исследовании этой
проблемы в декабре 1980 принимала участие rруппа из 93 испытуемых,
которые не имели опыта в области статистики. rpуппа получила следую
щие инструкции.
В этом анкетном опросе Вас просят оценить вероятность различных событий, которые
Moryт произойти в течение 1981 r. Каждая задача включает четыре возможных собы
тия. Ваша задача состоит в том, чтобы упорядочить эти события по вероятности, при
своив 1 наиболее вероятному событию, 2  второму, 3  третьему и 4  наименее Bepo
ятному событию.
Анкетный опрос включал шесть вопросов. Два вопроса приведены ниже.
Результаты остальных вопросов оказались подобными. Числа в крyrлых
скобках показывают средние оценки для каждоrо случая; мы также приво
дим процент испытуемых, которые оцениJШ сложную цель как более Bepo
ятную, чем простую.
Теннис в 1981 r. (эффект конъюнкции: 720/0)
Предположим, что Бьёрн Борr дойдет до финала в У имблдоне в 1981. Пожалуйста, упо
рядочьте следующие результаты от наиболее до наименее вероятноro.
(1.7) Борr выиrрает матч.
(2.7) Борr проиrрает в первом сете.
(3.5) Борr выиrрает в первом сете, но проиrрает матч.
(2.2) Борr проиrрает в первом сете, но выиrрает матч.
Политика СПIA в 1981 r. (эффект конъюнкции: 680/0)
Пожалуйста, упорядочьте следующие события по вероятности TOro, что они произой
дут в 1981.
(1.5) Рейrан сократит федеральную подцержку местным opraнaM власти.
(3.3) Рейrан обеспечит федеральную поддержку матерямодиночкам.
(2.7) Рейrан увеличит бюджет на оборону меньше, чем на 50/0 .
(2.9) Рейrан обеспечит федеральную подцержку матерямодиночкам и сократит
федеральную подцержку местным opraHaM власти.
Как и в предшествующих исследованиях, сложная катеrория была oцe
нена как более вероятная, чем один из ее компонентов. Результат COBMec
тим с понятием репрезентативности, которая скорее касается в этом случае
соотношения между причинноследствеIШОЙ системой и ее исходами, чем
подобия описания стереотипу. во второй задаче, например, кажется нети
пичным для президента Рейrана, обеспечить федеральную подцержку ма 
терям"одиночкам и весьма репрезентативным для Hero сократить федераль
ную поддержку ДЛЯ местных opraнoB власти. Конъюнкция этих действий
оказывается промежуточной по репрезентативности, а оценки вероятнос
ти, очевидно, следуют тому же образцу.

ОцеНRИ репрезентативности и на основе... 119
в первой задаче большинство испытуемых оценили победу Борrа на чем
IIИонате как наиболее вероятное событие, а проиrрыш Борrа в первом сете
как менее вероятное. КОН'ЬЮIШция этих двух событий, а имеШlО проиrрыш
Борrа в первом сете, но победа в матче, оценивалась как менее вероятная,
чем первая возможность, но более вероятная, .чем вторая. Очевидно, исIIыI
туемые объединяли события скорее cor ласно принципам репрезентативно
сти или причинноследствеШlОro воздействия, чем соrласно законам Bepo
ятности.
Обсужденuе
Результаты, о которых сообщалось в предыдущих исследованиях, прямо
подтверждают rипотезу, что люди оценивают вероятность событий по cтe
пени, в которой ЭТИ события репрезентативны по отношению к cooтвeтcтвy
ющей модеJШ ИJШ процессу. Поскольку репрезентативность события MO
жет быть увеличена за счет уточнения, сложная цель может быть оценена
как более вероятная, чем один из ее компонентов. Этот проrноз бьш подтвер
жден исследованиями, использующими как внутриrpупповой, так и меж
rpупповой план для совокупности исIIыIуемыыx с различным уровнем под
rотовки в области статистики.
В отличие от дрyrих правил вероятности, таких как perpecc к среднему,
который труден для понимания исIIыIvемыыии с отсутствием опыта в облас
ти статистики, правило КОН'ЬЮIШции является и простыI,, и леrко приме
:нимым. Большинство исIIыIуемыыx проявило желание подтвердить ero в аб
страктной форме, хотя почти все они нарушили ero на практике, коrда оно
находилось в противоречии с интуицией репрезентативности. получеIшыIe
результатыI противоречат выводам Johnson Laird и Wason (197 7) относитель
но проверки утвержденИЙ "если то" (см. также JohnsonLaird, Legrenzi и
SoninoLegrenzi, 1972). Эти исследователи обнаружили, что большинство
испытуемых потерпело неудачу в заданиях с абстрактным материалом, а
не в конкретных примерах. С дрyrой стороны, наши испытуемые подтвер
дили правило КОНЪЮIШции в абстрактной форме, но нарушили ero в коlШ
ретных примерах (см. rлаву 34).
Вывод о том, что КОНЪЮIШция часто кажется более вероятной, чем один
из ее компонентов, может иметь далеко идущие последствия. Нет причин
полarать, что суждения политических аналитиков, присяжных заседате
лей, судей и врачей независимы от эффекта КОНЪЮIШции. Этот эффект, Be
роятно, особеШlО неrативно проявит себя при попытках дать проrноз OTHO
сительно будущеro, оценивая вероятности отдельно взятых сценариев. Слов
но смотря В хрустальный шар, политические деятели, футуролоrи, а также
обыватели ищут образ Toro будущеrо, которое лучше Bcero представляет их
модель развития настоящеrо. Этот поиск ведет к построению детальных
сценариев, которые являются внутренне последовательными и высоко
репрезентативными по отношению к нашей модели мира. Такие сценарии

120 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
часто оказываются менее вероя1.'НЫМИ, чем менее детальные проrнозы, KO
торые фактически являются БОJlее вероятными. С увеличением детализа.
ции сценария, ero вероятность может то.лько устоЙЧиво уменьшаться, IIO
ero репрезентативность, и, следовательно, ero очевидная вероятность, MO
жет увеличиваться. Уверенность в репрезентативности, по нашему мнению,
является перви"tIНОЙ ПРИЧИIIОll безосновательноrо предпочтения детальных
сценариев и иллюзорноrо смысла интуиции, который часто обеспечивают
такие конструкции.
Путаница между суждениями вероятности и подобия имеет мес'ro не ТОЛЬ
ко при проrнозировании неопределенноrо будyrцеrо, но также и при peKOH
струкции неопределенноrо проmлоrо, например, в истории или криминаль
ных расследованиях. Здесь также, перечень прошлых событий часто объе
диняется в репрезентативный сценарий, который включает вероятныIe пред
положения относительно неизвестных событИЙ. Включение таких предпо
ложений может только уменьшать вероятность Toro, что ПОJШЫЙ перечень
событий является истинным, но это обеспечивает ощущение репрезентатив
ности и последовательности, которое может увеличивать кажущуюся Bepo
ятность сценария. Например, rипотеза "обвиняемый покинул место преступ
ления" может казаться менее вероятной, чем rипотеза "обвиняемый, поки
нул место преступления из страха быть обвинённым в убийстве", хотя пос
леднее менее вероятно, чем первое. Хороший рассказ часто менее вероятен,
чем посредственный.
Наконец, важно понять, что эффект конъюнкции  это признак более
Фундаментальной проблемы. Он просто обнаруживает несоrласованность
между лоrикой вероятности и лоrикой репрезентативности, которая часто
обусловливает мнения людей относительно неопределенныIx событий. Так
как суждение человека неотделимо от решения волнующих проблем нашей
жизни, конфликт между интуитивной концепцией вероятности и лоrичес
кой структурой этой концепции настоятельно требует разрешения. С одной
стороны, мы не можем с rотовностью отказаться от эвристики, которую мы
используем, для оценки неопределенности, потому что MHoroe из наших
знаний о мире связано к ней. С дрyrой стороны, мы не можем бросить вызов
законам вероятности, потому что они определяют важные истины нашеrо
мира. Нравится вам это или нет, А не может быть менее вероятно чем (А и
В), и увереlПIОСТЬ в противоположном  ошибочна. Н8lПа задача состоит в
ТОМ, чтобы сохранить всё полезное и эффективное в интуитивном суждении
при исправлении ошибок и предубежденИЙ, к которым оно склонно.

Часть 111
Причинность и
атрибуция

7. Общепринятое положение: информация не
обязательно информативна *
Ричард Е. Нисбетт, Юджин Ворджида, Рик
Креuдалл, Харви Рид
Коrнитивная теория, которая в настоящее время оказывает самое большое
влияние на социопсихолоrов  это теория атрибуции, формализованная
версия которой была представлена rарольдом Келли (Harold Kelley) в 1967.
Теория формулирует представление человека как ученоrо любителя, KOTO
рый делает попытку вывести причины явлений, которые он наблюдает.
Причины, которые он приписывает , определяют взrляд на ero социальный
мир, а эта точка зрения может определять ero поведение. Чрезвычайно ши
рокий диапазон явлений, начиная от исследования соответствия Аша (Asch)
и заканчивая работой Шахтера (Schachter), посвященной эмоциям, может
быть ОIШСан как частныIй случай процесс а каузальной атрибуции в действии.
Фактически, кажется вполне возможным, что наиболее важным вкладом
Келли может, в конечном счете, считаться создание языка или картыI дo
por, с помощью которой можно описывать и искать взаимосвязи между раз
нообразными социальнопсихолоrическими явлениями.
В дополнение к своему содействию орrанизации, Келли установил три
формальных источника влияния на процесс каузальной атрибуции. В по
пытке приписать причины событиям типа "Человек реarирует способом Х
на ситуацию А", исполнитель реаrирует на три источника информации:
отличительность информации (человек реarирует способом Х во всех си
туациях общеrо типа или только в ситуации А?); постоянство информа
ции (человек реarирует способом Х всеrда, при широком разнообразии об
стоятельств ИJШ он реarирует способом Х только иноrда ?); и соzласованность
информации (большинство людей реarирует способом Х или реакция явля
ется нехарактерной). Приписывание причины будет зависеть от ответов на
каждый из этих вопросов. Таким образом, человек считается первичной
* Это сокращенная версия книrи, которая появилась в редакции J. S. Carroll и J. W. Рауnе.,
Познание и социальное поведение. Hillsda1e, N.J.: Lawrence Erlbaum Assoc., Inc, 1976. Пе
реиздано в соответствии с разрешением.

124 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
причиной своей реакции настолько, насколько он реаrирует подобным об
разом во всех ситуациях общеrо типа и настолько, насколько ero реакции
не демонстрируются дрyrими.
Ситуация считается причиной настолько, насколько реакция человека
уникальна по отношению к ситуации А и настолько, насколько ero реакция
типична.
Анализ процесса ПРИIШсывания, проделанный КеJШИ, как одобрялся, так
и критиковался на том основании, что он банален. Нравится или нет это каче
ство теории, к удивлеlШЮ обнаруживается, что одна из ее фундаментальных
аксиом не нашла фактически никакоrо подтверждения в последующем ис
следовании. Это положение о том, что.шоди отвечают на соrласованность ин
формации посредством локализации причины. Несмотря на теорию и здра
вый смысл, доказано, что знание поведения дрyrих .шодей мало влияет напри
rmсьmание причин. Знание тoro, что реакция человека rлубоко типична, ка 
жется, не прИБОдит к вьшоду, что, скорее ситуация, чем исполнитель, явля
ется r лавным причинным фактором. И наоборот, знание тoro, что реакция
человека является уникальной, не приводит к вьшоду, что скорее испотm
тель, чем ситуация является rлавным причинныIM фактором.
Ниже мы рассматриваем доказательство тoro, что точка зрения, соrласно
которой.шоди используют соrласованность информации Щ>И создании при
rmсыв8НИЙ, не ПОJlli3уется особой ПО)JДержкой. Это доказательство касаетс.я
и случаев, rде испотmтелем является дрyrой человек, а также случаев, взя
тых прежде Bcero из нашеro собстве:нноro исследования, rде исполнитель 
это сам человек. Затем мы демонстрируем сходство между неспособностью
cor ласованности информации ПОВJШЯТЬ на прmmсывание и доказательством
Канемана и Тверскоrо (1973, 4) тoro, что информация о базовом значеmm не в
состoяmm ПОВJШять на проr:нозы. Мы предлarаем объяснения двух неудач в
терминах относительноrо влияния абстрактной (cor ласованность, базовое
значение) информации против конкретной (испотmтеля ИJШ связанной с
целью) информации. Наконец, мы используем разJIИtШе между абстрактной
и конкретной информацией при вопросах общения и убеждения.
Соrласованность информации и восприятие друrих людей
Существуют два исследования, которые изучают ВJШяние соrласованности
информации на предсказание поведения дрyrих .шодей. Оба исследования
показывают заметную слабость соrласованности информации. Первое из
них  исследование Л.З. МакАртур (L.Z.McArthur) (1972). Ее исследова
нием было прямое тестирование предположеНИЙ Келли относительно эффек
тов влияния ОТJШЧительности, постоянства и соrласованности на каузаль
:ную атрибyцmo. Испытуемым давали короткие оrmсания типа "человек pe
arирует на стимул способом Х" и дополнительно давалась информация по
величинам относительно отличительности, постоянства и cor ласованности.
Например, испытуемым моrли сказать: "Во время Т81Ща Ральф наступал на

Общепринятое положение... 125
ноrи Джоан" , и не указать дополнительно, что Ральф наступает на ноrи по
чти всех девушек (или не наступает на ноrи девушкам), или что Ральф по
чти всеrда (или никоrда не) наступает на ноrи Джоан, и что почти все (или
никто) не наступают на ноrи Джоан. Затем испытуемых спросили, являлся
ли случай наступания на ноrи ошибкой Ральфа, ошибкой Джоан или вино
ваты обстоятельства. Испытуемых также попросили предсказать обобще
ние реакции (насколько вероятно, что Ральф должен посоветовать Джоан
записаться в танцевальный клуб?) и обобщения стимула (насколько Bepo
нтно, что Ральф наступал на ноrи на ледяном тротуаре?).
Отличительность информация составила 100/0 разницы в причиннослед
ствеШIОМ ПРИIIИсывании (подводящем итоr по всем причинам) и 630/0 раз
ницы в ожиданиях относительно обобщения стимула. Постоянство инфор
мации составило 200/0 разницы в ПРИЧИШIоследственных ПРИIШсываниях
и 14010 разницы в ожиданиях относительно обобщения реакции. Напротив,
соrласованность информации составила меньше 30/0 разницы в любом из
трех видов вывода. Эти результатыI нарушают не только здравый смысл тe
ории ПРИIIИсывания, но и здравый смысл вообще. Хотя испытуемые пола
rают, что важно знать, наступает ли Ральф на ноrи большинству девушек и
наступает ли он обычно на ноrи Джоан, для них совершенно не важно, Ha
ступают ли на ноrи Джоан дрyrие люди!
Здравый смысл ПРИIШсывания или любой дрyrой ero разновидности Taк
же нарушается в друrом исследовании, касающимся восприятия друrих
людей. Миллер, rиллен, Шенкер и Редлав (Miller, Gillen, Schenker, Radlove,
1973) попросили студентов колледжа прочитать раздел классическоrо ис
следования Милrрама (Milgram, 1963), в котором изучается повиновение.
Половине испытуемых дали фактические данные исследования Мишрама,
показывающие, что практически ко всем испытуемым был применён элек
трошок значительной силы, ак большинству был применён электрошок Maк
симальной силыI. Друrих же испытуемых уверили, что такое поведение бу
дет редким. Затем всех испытуемых попросили оценить двух человек, к
которым был применён электрошок максимальной силы. По 11 признакам
с большой нarрузкой на оценочный компонент, например, привлекатель
ность, доброжелательность, arpессивность. Только на одну из этих 11 oцe
НОК cor ласованн:ость информации имела существенное ВJШяние. Знание тoro,
что применения электрошока максимальной силыI было модальныIM пове
дением, фактически не повлияло на оценки людей, перенесших максималь
ный шок.
Соrласованность информации и самовосприятие
Соrласованность информации также имеет небольшое влияние на атрибу
ции, сделанные относительно caмoro человека. Бем (Вет, 1967) предложил,
а Келли (Kelley, 1967) ввел в теорию атрибуции понятие тoro, что люди про
изводят причинноследственный анализ cBoero собствеIШоrо поведения в

126 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБ"УЦИЯ
полном соответствии с их приписыванием относительно поведения дрyrих
людей. Они наблюдают их реакцию, принимая во внимание ситуации, в
которых она протекает, и делают выводы относительно их чувств и моти
вов. Например, испытуемый в классическом эксперименте Шахтера и 3ин
repa (Schachter и Singer, 1962), который знает, что ему был введен препа
рат, который возбуждает эмоции и затем смоделирована ситуация, вызы
вающая сильные эмоции, проводит cBoero рода причи:нноследственный
анализ. Он чувствует признаки пробуждения эмоЦИЙ, которые обычно он
может приписать эмоциональному воздействию ситуации, но вместо этоrо
приписывает их препарату, который он принял. В результате он проявляет
в поведении меньше признаков эмоций, чем испытуемые, которые не зна
ли, что им был введен такой препарат, и даже чем контрольная rруппа ис
пытуемых, которым препарат, возбуждающий эмоции, не был введенвооб
ще. 3начит, испытуемый воспринимает причину своих автономных peaк
ций как "внешнюю" по отношению к себе и ведет себя соответственно.
Несколько лет назад, мы начали проrрамму терапевтических вмеша
тельств, ocHoBaнныIx на точке зрения, что людей можно заставить искать
причину их реакций во внешней среде. Предполarалось, что всякий раз,
коrда человек реarирует неадекватно или патолоrически, можно добиться
определённоrо результата, убедив человека приписать ero реакции чемуто
внешнему по отношению к себе. Первое исследование, единственное успеш
ное, было проведено Стормсом и Нисбеттом (Stonns и Nisbett, 1970). Иссле
дуемой патолоrией была бессоmmца. Мы попросили студентов, у которых
были проблемы с засыпанием, за 15 минут перед сном принимать пилюлю
(на самом деле «пустыIку») ), которая, как им сказали, ускоряла сердцеби
ение, делала дыхание быстрым и нереrулярным, обладала соrревающим
эффектом и приводил а тело в общее состояние тревожности. Это  конечно
признаки бессонницы. Как оказалось, испытуемые, принимавшие эти пи
люли, как сообщалось, засыпали быстрее, в те ночи, коrдаони их принима
ли, чем коrда не принимали, и быстрее, чем контрольная rpyтrna испытуе
мых, которые не принимали никаких пилюль. Стормс и Нисбетт пришли к
выводу, что один или оба процесса приписывания MorYT объяснить резу ль
таты. Бессоmmца вызвана в зна1Пlтельной степени состоянием эмоциональ
Horo возбуждения в ночное время, за счет любоrо количества причин, вклю
чая беспокойство относительно личных проблем, неудобноro режима дня
или хроническоrо невроза. Поскольку человек лежит в кровати в состоя
нии эмоциональноrо возбуждения, ero сон включает мысли с эмоциональ
ным содержанием. Эмоциональное возбуждение может связаться с ЭМОЦИО
нальным переживанием и усиливать ero. Результирующее усиленное эмо
циональное состояние увеличивает эмоциональное возбуждение и так дa
лее, по замкнутому Kpyry. Однако этот Kpyr может быть разорван, за счет
знания тoro, что возбуждение является внешним. В этом случае человек не
делал бы выводов относительно тoro, как он взволнован по поводу экзамена
или насколько сердит он был на соседа по комнате и из наблюдения собствен

Общепринятое положение... 127
Horo эмоциональноrо состояния. В те ночи, коrда человек принимает пилю
ли, эмоциональное возбуждение воспринимается неизбежным и, таким об
разом, не связанным с любыми мыслями в rолове. Так как замкнутый Kpyr
усиленноrо эмоциональноrо возбуждения, таким образом, был разорван, сон
Mor наступить.
Альтернативно, или дополнительно, Mor бы действовать несколько дpy
roй процесс более общеrо плана. Наши страдающие бессонницей испытуе
мые сообщили, что они были весьма обеспокоены тем фактом, что они стра 
дают бессонницей. Они воспринимали это как свидетельство более общей
патолоrии и как нечто, плохо отражающееся на состоянии психическоrо
реrулирования. Для испытуемоrо с такими переживаниями, знание о неиз
бежном, произведеIШОМ извне эмоциональном возбуждении должно оказать
блarотворное влияние. Испытуемый Mor бы рассуждать, что, по крайней
мере, сеrодня вечером бессонница не может считаться свидетельством об
щей психопатолоrии. Поскольку подобное беспокойство частично являет
ся причиной бессонницы, сон должен наступать быстрее в ночи, коrда при
менялись пилюли.
Попытки управлять депрессией
Вооруженные этим успехом в ситуации со страдающими бессонницей, мы
начали попытки изменений состояния депрессии. Методикой во всех иссле
дованиях была манипуляция соrласованности, разработанная таким обра
зом, чтобы перенести во внешнюю среду причину депрессивноrо аффекта,
убеждая испытуемых, что она широко распространена. Поскольку это co
стояние разделяется дрyrими людьми, само присутствие влияет на челове
ка менее отрицательно. Должно казаться, что это состояние не определяет
индивидуальные, возможно патолоrические, реакции испытуемоro на OT
дельно взятые обстоятельства. С уменьшением волнения и беспокойства
относительно способности испытуемоrо справляться с жизнеlпlыIии ситуа 
циями, депрессия моrла бы частично уменьшиться.
Исследование 1: Воскресная хандра. Мноrие студенты испытыIаютT общее
ухудшения настроения по воскресеньям. Хотя день может начинаться дoc
таточно хорошо с поздним завтраком, кофе и воскресныIии rазетами, ощу
щение беспокойства часто начинается днем. Необходимо MHOro сделать на
предстоящую неделю, слишком MHoro, чтобы всерьёз подумать о BOCKpec
ном пикнике, хотя не достаточно MHOro, чтобы начать работу сию минуту. К
концу дня, оказывается, что не было ни активноrо отдыIа,, ни работы, BOC
кресныIe rазетыI, причем возможно даже разделыI о финансах и путешестви
ях, были тщательно изучены, а впереди маячит длmmый вечер утомитель
ной учебы. К вечеру, если все складывается плохо, как это часто бывает,
работа идет с трудом, если идет вообще, и воцаряется хмурое настроение и
неуверенность в себе.

128 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Мы предположили, что, если бы это явлеIШе было общераспространен
ным и люди знали об этом, интенсивность воскресной хандры моrла бы
уменьшиться. Если бы отдельно взятыIй студент знал, что комнатыI в обще
житии поJшыI людей в том же состоянии, то ero собственныIe отрицательные
эмоции должны быть несколько смяrчены. Вместо TOro чтобы подумать, что
он не создан для студенческой жизни или что у Hero никоrда не будет серьез
ных отношеНИЙ с женщиной, он может просто сказать себе, что люди имеют
тенденцию rрустить по воскресеньям и оставить это как есть.
Чтобы проверитъ это предположение, мы просили большое количество
студентов мужскоrо пола старших курсов в Йельском университете запол
нить несколько шкал настроеIШЯ в 16:00 и 22:00 по воскресеньям. Шкала
ми настроения были несколько шкал Вессмана и Рикса (Wessman и Ricks,
1966), с большим акцентом на факторе повышеНИЯСIШжения настроения.
Кроме Toro, испытуемых попросили заполнить анкетный лист в 22:00, OT
носительно их успеваемости и социальной активности в течение дня и KO
личества случаев, в которых ОIШ дали выход некоторому аффекту пониже
ния настроения, например, коrда они кричали или плакали. Наконец, ис
пытуемые брали стопку кассет с мультфильмами и оценивали их по забав
ности.
После предварительных измерений по воскресеньям испытуемые дели
лись на три rруппы, по 18 испытуемых в каждой. Одной rрyrше, rpуппе KOH
троля, просто rоворилось, что исследователи изучали настроение по BOCKpe
сеньям, и участников просили в следующее воскресенье заполнить тот же
самый пакет материалов. Для дрyrой rруппы, подробно был описан синд
ром воскресной хандры, и испытуемым дали (ложную) статистику, чтобы
указать, насколько широко она распространена среди студентов. Испытуе
мым rоворили, что 920/0 студентов Йельскоrо университета испытывали по
добное явление по крайней мере иноrда, в то время как 650/0 испытыIали
ero в большинство воскресеIШЙ. Третьей rруппе дали ту же самую соrласо
ванную информацию, как и второй rрyrше, И, кроме тoro, дали теорию,
объясняющую это явление. Испытуемым сказaJШ, что оно вызвано "KPy
шением эмоциональноrо возбуждения" по воскресеньям: нормальное эмо
циональное возбуждение буднеrо дня обычно сопровождается более BЫCO
ким эмоциональныIM возбуждением в субботу; и тоrда в воскресенье, наблю
дается ero резкИЙ упадок. Этот недостаток эмоциональноrо возбуждения
часто интерпретируется как депрессия или преобразовывается в депрессию.
Ожидалось, что испытуемые в последних двух экспериментальныIx rpуп
пах дадут иное толкование своим rpустным переживаниям в воскресенье,
менее принимая их на свой счет и становясь менее подавленными по поводу
своей депрессии. Если это так, они должны были показать уменьшение аф
фекта понижения настроения по шкале с первоrо воскресенья на следую
щее; уменьшение поведения, вызванноrо ПОIШжением настроения, Ta.ROrO
как вспышки rHeBa или плача; увеличение успеваемости и социальной aк
тивности; и более высокую среднюю оценку забавности мультфильмов в тe

Общепринятое положение... 129
чение BToporo воскресенья. Но ничеrо подобноrо не произошло. Настроение
испытуемых не улучшилось ни на один показатель по сравненшо с испыту
емыми контрольной rРУIПIЫ.
Исследование 2: Хроническая депрессия. Не слишком разочарованные, мы
сделали попытку подобноrо вмешательства со студентами мужскоrо пола
старших курсов, которые описали себя как имеющих хроническую депрес
сию. Двадцать испытуемых были привлечены посредством рекламы в CTY
де:нческой rазете Мичиrанскоrо университета, которая призывала "cтyдeH
тов мужскоrо пола старших курсов, страдающих депрессией, участвовать в
исследовании депрессии Институтом социальноrо исследования".
По прибытии в лабораторию, испытуемых Hayraд разделили на две rруп
пы. Испытуемым из контрольной rруппы сказали, что разработали новую
шкалу настроения и что необходимо, используя ее, получать ежедневные
записи настроения людей, описывающих себя как страдающих от депрес
сии. Это помоrло бы оценить валидность шкалыI и ее способность обнаружи
вать изменения настроения.
Испытуемым экспериментальной rpУIПIЫ дали ту же самую информацию
и, кроме тoro, сказали, что экспериментаторы находились на заключитель
ной стадии испытания теории депрессии на молодых тодях мужскоrо пола.
Теория, основанная на фактах, по крайней мере, в частных случаях, r ласи
ла следующее. Испытуемым сообщили, что в течение HeKoToporo времени
известно, что изменения настроения у взрослых зависит частично от при
сутствия rонадальных ropMoHoB  у мужчин от тестостерона. До недавнеrо
времени считалось парадоксальным, однако, что дети почти никоrда не ис
пытывают депрессии. Так как дети имеют чрезвычайно низкий уровень всех
rонадальныIx ropMoHoB, это казалось противоречием общему правилу, что
rормоны вызывают хорошее настроение. Этот парадокс недавно бьл разре
шен открытием, что лимбические доли, (эмоциональный центр мозrа) в юно
шеские rоды становится зависимым от rонадальноrо ropMoHa, который pe
ryлирует настроение. У большинства мужчин, переключение рассчитано та 
ким образом, чтобы соответствовать повышению уровня тестостерона, KO
торый достиrает пика приблизительно в 25 лет. У мноrих молодых людей,
однако, переключение завершается до Toro, как «топливо» , если можно так
выразиться, доступно в достаточныIx количествах, чтобы реrулировать из
менения настроения.
Большое значение придавалось тому, что испытуемый и был таким MO
лодым человеком. Ожидалось, что манипуляция улучшит настроение по
трем взаимосвязанным причинам:
1. Для депрессии предполarалось времеIПIое оrpаничение.
2. Отрицательное влияние, было смещено «наружу» в смысле, что оно
теперь может быть приписано скорее неудачному биолоrическому ин
циденту, чем течению собствеIПIОЙ жизни испытуемоro и какойлибо
патолоrической неспособности справиться с этим.

130 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
3. Отрицательный эффект и ero причины наблюдались у мноrих дpy
rих людей, таким образом, подразумевая распространённость проблем
испытуемоrо и ero реакции на них.
Всех испытуемых просили заполнять анкеты настроения Вессмана и Рикса
в конце каждоrо дня в течение 2недельноrо периода. Анкетный опрос Taк
же включил сообщение о том, как испытуемый спал в предыдущую ночь,
потому что нарушения сна  частые признаки депрессии. Наконец, в KOH
це семестра, в котором проходило исследование, были получены средние
оценки успеваемости испытуемых.
Не имелось никаких различий в сообщениях о настроении испытуемых
в экспериментальной rруппе и в rpynпе контроля в любом пункте в течение
2недельноrо периода, также не было различий в сообщениях о качестве сна.
Не было фактически и намека на какую либо тенденцию в направлении rи
потезы по этим переменным. Испытуемые экспериментальной rруппы по
лучили более высокие средние оценки, как и было спроrнозировано, но это
не имело статистической значимости (0.05 < Р < 0.10)...
Атрибуция и психолоrия проrнозирования
Канеман и Тверски продемонстрировали лоrическую ошибку, которая по
хожа на ошибку, наблюдаемую в исследовании эффектов соrласованности
ИНфОрМaII;Ии. В книre под названием "Психолоrия проrнозирования" (1973,
4) эти исследователи показали, что люди не принимают во ВНИМЩIие базо
вое значение совокупности при проrнозировании катеrориальной принад
лежности целевоro элемента совокупности...
Если на ИСIThIтуемых не влияет информация базовоro значения в их про
rнозах относительно принадлежности целевоro события катеroрии, тоrда едва
ли вероятно, что на их прmmсывания, будет влиять соrласованн:ость инфор
мации. Соrласованн:ость ИНФОРМaII;ИИ  это то же самое, что информация
базовоro значения. Это информация базовоro значения относительно скорее
поведенческих реакций, чем принадлежности катеrории. Прmmсывание,
кроме тoro, является более сложным инепрямым вьтодом, чем проrнозиро
вание. Канеман и Тверски попросиJШ испытуемых произвести довольно пря
мую И несложную цепь вьтода: «если большинство членов популяции при
надлежат некой катеrории, то тоже самое можно сказать и о целевых испы
туемых». Их испытуемые были не в состоянии сделать такой вьтод. В pac
смотренном исследовании атрибуции, требуется еще более сложная цепь BЫ
вода: если большинство элементов совокупности ведут себя некоторым об
разом, ro ситуация должна оказьmать сильное давление на такое поведение,
и поэтому не сюит обращаться к личным отличительным особенностям, что
бы объяснить поведение целевоro ИСIIытуемоrо, если оно модально».
Остаётся проверить, не желают ли испытуемые применять поведенчес
кие базовые значения к проrнозированию целевых случаев. Если нет, то

Общепринятое положение... 131
необходимый нам вопрос должен быть изменен от «почему люди не MOryT
изменять свои приписывания в соответствии с соrласованной информаци
ей» на более фундаментальный «почему люди обращаются с информацией
базовоrо значения, как будто она неинформативна» .
Исследование 5: Поведенческие базовые значения, пРО2JtозироваJtие и aт
рuбуция. Чтобы исследовать вопрос о желании людей изменять свои про
rнозы, если им дана поведенческая информация базовоrо значения, испы
туемым были описаны два психолоrических эксперимента (Nisbett и
Вorgida, 1975). Студенты университета штата Мичиrан прочитали деталь
ные описания (а) эксперимента Нисбетта и Шахтера (1966), в котором ис
пытуемых просили испытать на себе электрошок такой силы, какой они
Mor ли перенести и (Ь) эксперимента Дарли и Латане (Darley и Latane, 1968),
относительно оказания помощи, в котором во время Toro, как несколько
студентов обсуждали проблемы управления колледжем через наушники в
отдельных кабинах, у одноrо из «испытуемых» начиналось чтото напоми
нающее приступ. Эти два эксперимента были выбраны, потому что в нашем
опыте обучения, предположения студентов колледжа относительно поведен
ческоrо базовоrо значения были известны. Несмотря на то, что студенты
склонны предполarать, что немноrие испытуемые получат сильный элект
рошок, модальное поведение  это вытерпеть самый большой разряд, KOTO
рый может выдать аппарат, то есть достаточный для Toro, чтобы заставllТЬ
всю руку испытуемоrо непреднамереШIО дерrаться. И хотя студенты пред
полаrают, что большинство людей быстро покинуло бы свои кабины, чтобы
помочь в ситуации приступа, типичный испытуемый никоr да ничеrо не дe
лает, чтобы помочь жертве в опыте, проведеIffiОМ Латаном и Дарли с шес
тью испытуемыми.
Поскольку испытуемые не знали об истинных поведенческих основных
значениях, было возможно дать некоторым из испытуемых фактическое
базовое значение этих двух экспериментов, и, таким образом, создать диф
ференциальные условия базовой информации. Испытуемым со знанием ба
зовой пропорции (условие cor ласованности информации) показали краткие
видеосъемки интервью со студентами, описamIыIии как испытуемые в пер
воначальных экспериментах (или в одном варианте условия соrласованно
сти информации, ИСIThIтуемым показали краткие письменные описания био
rрафии и личности студентов). Затем испытуемых из rруппы соrласованно
сти информации попросили предсказать, как целевые субъекты, о которых
они просмотрели видеозапись или прочитали, вели бы себя. Поэтому мож
но сравнить проrнозы испытуемых rруппы соrласованности информации,
как с фактической информацией базовоrо значения, которой они обладали,
так и с предположениями относительно базовоrо значения, сделанными ис
пытуемыми, при отсутствии соrласованности информации.
На Рисунке 1 показаны результаты эксперимента с электрошоком. Bepx
няя rистоrрамма показывает фактические дamIыIe базовоrо значения, пре

132 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
доставленные испытуемым из rрynпы соrласованности информации. Bтo
рая rистоrpамма даёт оценки базовоrо значения, составлеШlые испыIуемыы
ми без знания базовоrо значения. Очевидно, что оценки испыIуемыыx этой
rруппы весьма отличаются от фактических данныI.. Они приняли получе
ние умеренноrо количества электротока как модальное поведение. Третья
rистоrpаммапредставляет предположения испыIуемыыx rpуrПIЫ соrласован
ности информации относительно поведения целевых субъектов, о которых
они просмотрели видеоматериал или прочитаJШ. Хотя испыIуемыыe быJШ
полностью осведомлены о базовом значении, может быть замечено, что pac
пределение даже отдаленно не походит на фактическое базовое значение.
Вместо этоrо, распределение подобно распределению базовоrо значения,
сделанноrо rрynпой испытуемых, без знания базовоrо значения. Результа
ты эксперимента об оказании помощи были полностью подобны.
Этот эксперимент дал возможность проверить дрyrую rипотезу, предло
женную Тверским и Канеманом (1971,2) в статье под названием «Вера в
закон малых чисел», rде эти авторы доказывали, что даже ученые уделяют
мало внимания размеру выборки и склошIыI делать не06основанные BЫBO
ДЫ относительно совокупности исходя из знания о небольтом количестве
случаев. Чтобы проверить эту точку зрения в данном контексте, некоторым
испытуемым не сообщили о базовых значениях в обоих экспериментах и
показали им краткие видеоинтервью с двумя испытуемыми из каждоrо эк
сперимента. Испытуемым со знанием целевой информации сказали, что
испытуемые в обоих экспериментах вели себя наиболее экстремальным об
разом, то есть, что оба испытуемых в эксперименте с электротоком приня
ли максимально возможный удар током, и оба испытуемых в эксперименте
об оказании помощи так и не помоrли жертве. Затем испытуемых со знани
ем целевой информации попросили указать, каково, по их lVIнению, будет
распределение всей совокупности испытуемых в экспериментах. В обоих
экспериментах, испытуемые были склонны сделать вывод, что образ дей
ствий совокупности будет идентичен поведению двух испытуемых, которых
они видели. В нижней rистоrрамме на Рисунке 1 можно увидеть, что oцeH
ки базовоrо значения в эксперименте с электротоком были подобны истин
ному базовому значению. Оценки не были настолько подобны для экспери
мента с оказанием помощи, но они были довольно IIриближены к J образ
ной кривой базовой пропорции.
Испытуемые были склонны делать вывод, что образ действия совокуп
ности был подобен поведению двух рассмотренных ими случаев, и коrда
процедура формирования выборки была неопределенна, и коrда их внима
ние неоднократно привлекалось к тому факту, что эти два случая были OTO
браны Hayraд из шляпы, содержащей имена всех испытуемых.
Подведем итоr, испытуемые не использовали информацию базовоrо зна 
чения, коrда их попросили, сделать проrноз относительно поведения целе
Bыx субъектов. Важно заметить что, помимо вопросов проrнозирования,
было задано несколько вопросов по атрибуции, например, влияли ли обсто

Общепринятое положение... 133
Эксперимент с 311ектрошоком
40 @ @ Информация базовоrо значения,
зо данная испытуемым при наличии
20 соrласованности информации
10 @ Оценки баэовоrо значения, дан..
О
1 2 3 4 5 ные испытуемыми при отсутст..
вии соrласованности информации
><
:1 40 Проrноэы относительно целевых
z
cu 30 @ испытуемых, данные испытуемы..

:1 20 ми при наличии соrласованности
с информации
u 10
s:
.. О
:z: 1 2 3 4 5 Оценки баэовоrо значения, дан..
! CD ные испытуемыми при наличии
8-
целевой информации
С 40 @
30
1. Откаэались или остановились после
20 применения cтaHAapTHoro разряда
10
о 1 2 3 4 5 2. Дошли ДО ощущения пощипыва..
ния в пальцах
40 CD
30 з. Дошли до подерrивания в руках
20
10 4. Дошли до судорожноrо подерrи..
О вания предплечья
1 2 3 4 5
5. Дошли до разряда, заставивше--
ro всю руку подернуться
Рис. 1. Базовое значение, оценки базовоrо значения и проrнозы о цe
левых испытуемых в эксперименте с электроmоком.
ятельства.или личные склонности на поведение данноrо человека. Cor ласо
ванность информации не имела существенноrо влияния на вопросы атри
буции. Последняя ошибка кажется qJaRТИЧески неизбежной при наличии
предыдущей ошибки. Поэтому, вопрос относительно Toro, почему люди дол
jкны иrнорирова ть COr ласованность информации в создании атрибуцИЙ, дол
жен быть сокращен до более фундаментальноro вопроса относительно Toro,
почему информация базовоrо значения должна иrнорироваться даже дл.я
Taкoro простоrо вывода как проrнозирование. Любой ответ на этот фунда
ментальный вопрос относительно неспособности людей, извлечь информа
ци:ю из информации базовоrо значения в идеале должен одновременно OT
носиться и к друrому r лавному выводу в данном исследовании. Этот вывод
состоит в том, что испытуемые, в действительности, "чрезмерно" пресыще
ны информацией целевоrо случая, они склонны пр:и:нять то, что эсктремаль
ное поведение является модальным, если rовориться, что только два испы
туемых вели себя наиболее экстремальным способом.

134 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Абстрактная информация против конкретной информации
Канеман и Тверски (1973,4) не размышляли опричинах Toro, почему лю
дям не удается использовать информацию базовоrо значения. Их основное
объяснение сосредотачивается на идее, что люди просто не очень хорошо
умеют обращаться с вероятностными данными. Даже в сфере азартных иrр,
rде ЛЮДИ имеют, по крайней мере, некоторое элементарное представление о
том, как обращаться с вероятностями, они MorYT проявлять примечатель
ную слепоту и предубеждения. Вне таких ситуаций люди MorYT быть абсо
лютно не в состоянии увидеть необходимость такой "простой" вероятност
ной информации как базовое значение. Или, непонимание Toro, как долж
ным образом комбинировать информацию баЗОБоrо значения с информаци
ей целевоrо случая, ведет к тому, что люди просто иrнорируют информа 
цию базовоro значения в целом.
Имеется, конечно, значительная доля правды в точке зрения, что JПOди
не умеют работать с вероятностной информацией. Фактически, существует
единствеШfое исключение в литературе приписьmания из правила, что люди
иrнорируют соrласованность информации. Это  ясное свидетельство ис
пользования базовоrо значения успехов и неудач при создании приписыва 
пий относительно способностей отдельно взятоrо человека (Weiner и ДPY
rие, 1971). Если большинство людей rrерпит неудачу в отдельно взятой зада 
че, то целью человека воспринимается приобретение больших способнос
тей; если люди преуспевают, то целью воспринимается приобретение более
низких способностей. Конечно, на протяжении всей жизни мы приобрета
ем опыт относительно поведения дрyrих людей. Способность, фактически,
является по определению выводом, полученныIM из базовоrо значения.
Нам кажется, однако, что может также действовать друrой принцип. По
своей природе базовое значение или соrласованность информации расплыв
чата, незначительна и абстрактна. Напротив, информация целевоrо случая
ярка, значительна и конкретна. В исследовании депрессии, мы делали по
пытку противопоставить воспоминания о довольно сухой, статистической
информации и живую, настоЙЧивую реакцию на стимулы реальноrо мира.
В изучении деryстации крекера соrласованность, а6стрarированная от ин
формации об уровне жидкости в бутылках, была противопоставлена чув
ствеIШОМУ впечатлению. В исследовaIПlИ с электрошоком и об оказании по
мощи, данные о частоте были противопоставлены видеосвидетельству или
письменному описанию реально существующеrо человека с родителями,
планами относительно карьеры, увлечениями и индивидуальными особен
ностями. Несмотря на лоrическую уместность информации базовоrо значе
ния, она всётаки не будет значительной для продолжения познавательноro
процесса.
Эта rипотеза не нова. В 1927 roдy Бертран Рассел (Bertrand Russell) пред
положил, что «общепринятая индукция зависит от эмоциональноrо инте
реса случаев, но не от их числа» (стр. 269). В экспериментах, проведенных

Общепринятое положение... 135
Канеманом и Тверски, а также в исследованиях, проведенных нами и дpy
rими относительно эффектов соrласованности информации, простое пред
ставление количества случаев было противопоставлено случаям эмоцио
нальноrо интереса. Соrласуясь с rипотезой Рассела, эмоциональный инте
рее в каждом случае брал верх.
Мы предполarаем, что конкретная эмоционально интересная информа
ция обладает большим потенциалом делать выводы изза подобия «cцeHa
риев», вызывающих ДaJШyЮ информацию, или схем, вовлекающих подоб
ную информацию. И вывод далее следует по хорошо изученныIM строкам
предыдущеrо сценария. Абстрактная информация менее боrата потеIЩИ
альными связями с ассоциативной сетью, посредством которой можно ДOC
тичь сценариев. В соответствии с этим предположением, Нисбетт и Борrида
(Nisbett и Borgida, 1975) обнаружили, что cor ласованность информации OT
НQCительно поведения дрyrих людей в экспериментах с электрошоком и об
оказании помощи, не только не повлияла на предсказание испытуемых о
том, как бы они себя вели, находясь в подобных условиях, но и не была ни
разу упомянута в последующем опросе, почему они сделали такие предска
зания. Вместо этоrо испытуемые заострили внимание на определённых дe
талях экспериментальной ситуации и соотнесли их с похожими ситуация
ми из cBoero жизненноrо опыта. «Уверен, я бы помоr парню, потому что у
меня был друr, чья сестра болела эпилепсией».
rипотеза Рассела имеет несколько Bf жных посылок К действию в повсед
невной жизни. В качестве иллюстрации рассмотрим простой пример. Пред
положим, Вам необходимо купить новую машину, и в целях экономии и
долrовечности Вы решили приобрести одну из таких солидных шведских
машин среднеrо класса, как V olvo или 8ааЬ. Будучи осторожным покупате
лем, Вы идёте в службу потребителей, которая сообщает Вам, что по pe
зультатам экспертных исследованИЙ V olvo превосходит по механическим
параметрам, а обыватели отмечают более высокую износоустойчивость. Bo
оружённый информацией, Вы решаете обратиться к дилеру фирмы Volvo
до КОIЩа недели. Между тем на одной из вечеринок Вы рассказываете зна
комому о своём намерении, ero реакция заставляет Вас задуматься: «V olvo!
Должно быть ты шутишь. У Moero шурина была V olvo. Сначала замыслова
тая компьютерная штука, обеспечивающая заправку топливом, вышла из
строя. 250 баксов. Затем у Hero начались проблемы с задним мостом. При
шлось ero заменить. Потом трансмиссия и сцепление. Через три roда прода 
ли на запчасти». Лоrический статус этой информации таков, что количе
ство из нескольких сот обывателей, владеющих V olvo из службы nотреби
телеu, возросло на единицу и что средняя частота осуществления ремонта
понизилась на йоту по трём или четырём измерениям. Однако, каждый, кто
утверждает, что он не примет во внимание мнение случайноrо собеседника,
либо не искренен, либо совершенно себя не знает.

136 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Исследование 6. П одверженностъ влиянию абстрак,тной информации npo
тив к,онк,ретной информации. Кажется, необходимо воплотить на практи
ке мысленный эксперимент Службы Потребителей (Borgida и Nisbett,
1977). Так как нашими испытуемыми были студентыIпсихолоrи Универ
ситета штата Мичиrан, мы избрали курсы по психолоrии в университете в
качестве потребительскоro товара. Были выбраны десять леКЦИОШIЫХ Kyp
сов высшеro уровня по психолоrии, различающиеся З8ЯвлеШIЫМ качеством.
rpyпn:а студентов младших курсов, планирующих выбрать психолоrию как
свою специализацию, была встречена в кабинете экспериментатором. Он
сообщил студентам, что является членом комиссии факультета, которая
занимается проблемами долrовременноrо планирования раБотыI отделения.
Одна из проблем касается определения Toro, сколько студентов выберет тот
или иной курс в будущем. Для тoro чтобы определить будущее распределе
ние студентов по курсам, испытуемых просили заполнить эксперименталь
ное расписание и отразить их планы в области психолоrии на старших Kyp
сах.
Испытуемых контрольной rpУIПIЫ контроля просили посмотреть на учеб
ный план (в действительности имитацию, состоящую из 27 курсов, искто
чая лабораторные занятия, занятия по статистике) и поставить rалочку ря
ДОМ с 5 1 О курсами, которые оIШ хотят слушать, и обвести кружком помет
ки для курсов, на которые оIШ ТОЩIо запишутся.
Двум экспериментальным rрyпn:ам сообщили, что с целью облеrчения
их выбора им дадут допотrnтельную информацию относительно лекцион
ных курсов, которые выбирают большинство студентов. Для обеих rpyпn:
эта информация состояла из детальноrо описания, более понятноro, чем aн
нотация в учебном плане, содержания и структуры каждоro из десяти Kyp
сов. Затем для испытуемых одной экспериментальной rРУIПIЫ орrанизова
JШ беседу со студентами старших курсов. Эти студентыI коротко oxapaKтe
ризовали каждый из десяти курсов, которые они прослymали. От одноrо до
четырёх, человек обычно два или три, характеризовали каждый курс. В:аж
дая характеристика начиналась с оценки, ВRJПOчающие следующие пять тep
МИНОВ:ОТЛИЧНО,очеНЬХОРОШО,ХОРОШО,4удовлетворительно»,ПЛО
хо». Вот один из примеров:
Хотя курс включает большое количество материала, которое нужно пройти, он очень
хорошо изложен. Вы имеете представление, о своем положении, что очень полезно при
прохождении курса. Это очень обширная и важная область психолоrии, но причина, по
которой я оценил этот курс, как очень хорошо», а не «отлично» в том, что материал не
особенно стимулирует мышление.
в дpyrOM экспериментальном условии (условие базовоrо значения), ис
пытуемым было сказано, что они будут читать средние оценки курса, OCHO
Ba.ннoro на шкалах, запОJПIенных всеми студентами курса в конце предше
ствующеrо семестра. После описания каждоro курса приводилась пятибал
льная шкала, помеченная от «отлично» до «плохо». На каждой шкале была

Общепринятое положение... 137
Таблица 1. Среднее число выбранных курсов и взвешенная тенденция выбо
ра
УслоВие
реICО".ttДО--
вalttl.....lCytII
Коли Изме
чест80 ренноя
тeH
денци1l
8ыбо..
ра
.--""""'" ..". """-"-,-,,,,.-.--.
........- . -'-'-'---,',' -',""" . ...,.....-.......-_._-..._.... '.".-......
. 21t:,
. "a...tI...JP...
Коли-- Изме
чест ренноя
Во тeH
денци1l
Выбора
..,..........tI'nQMfI..J/i
..........-.....'..-.........-.....,.-....-.--.. -..'_.....-_..,-.-....'..,..',......-..,_......
....,....-.....,..,........-..-......--.......'...--.,......-.--,..'.,..,.'............". ','-'-' .....
.....J..."'""...
Коли
чест
во
Изме
ренноя
тeH
денцuя
Выбо..
ро
Беседа со
старшекурсниками
(N=22)
4.7З а
8.З 1а,ь
0.50 а
О.77а,Ь
З.О9а,Ь
4.З2 а ,Ь
Наличие знаний
баэовоrо значения
(N=18)
rpynna контроля
=18)
F (2.55)
4.11
6.ЗЗ Ь
0.94
1.56 Ь
4. 17 Ь
5.89 Ь
з.зз а
6. 14*
5.22 а
1.39 а
2.17 а
6.65*
5.З9а,Ь
7 . 17 а
10.34**
6.59*
13.24**
8. 19**
а означает, что значения в колонке различаются одно от друroro на уровне 0.01 по
тесту Ньюмена Келса (Newman Keuls)
ь означает, что значения в колонке различаются одно от дрyrоrо на уровне 0.05 по
тесту Ньюмена Келса
*р < 0.005, **р < 0.001
помещена пометка, показывающая среднюю оценку, и было обозначено
количество студентов, на мнении которых было основано среднее значение.
Эти N располarались по порядку от 26 до 142.. Средняя оценка каждоro Kyp
са указывалась таким образом, чтобы быть идентичной средним оценкам,
данным студентамистаршекурсниками, принимавшими участие в беседе.
структураэкспериментапозволяетсравнитьфективностьрекоменда
ций, основанных на информации из первых рук, то есть кратких KOMMeHTa
риях двух или трех студентов, которые проходили курс, с эффективностью
более устоЙЧивой, r луб око обоснованной информации. В таблице 1 представ
лено среднее количество рекомендованных (средние оценки 2.50 или луч
ше), нерекоммендованных (средние оценки 3.75 или хуже) и неупомяну
тые курсы, выбранные этими тремя rрyrшами. Около каждой катеrории
приведена оценеlШая тендiЩИЯ выбора, индекс, который дает нулевую Haд
бавку к курсу, если ero не выбрали, 1, если он был помечен «rалочкой» и 2,
если он был обведен «кружком».
Можно заметить, что проведение беседы со старшеклассниками имело
большее воздействие на выбор курса. Испытуемые этой rруппы были склон
ны пройти рекомендованные курсы и менее склоIПIЫ пройти HepeKOMeHДO

138 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
ванные или неупомянутые курсы, чем испытуемые контрольной rруппы.
Напротив, метод базовоrо значения повлиял только на выбор неупомяну
тых курсов.
Можно поспорить, что rpyrma испытуемых, у которых была беседа со CTap
шекурсниками, обладала большим количеством ШIформации, чем трyrша
базовоrо значения. Одной из версий для этоrо артумента является имеШIО
то, что мы хотели предложить. Наши студенты веJШ себя, как будто они из
влекли больше информации из комментариев пары человек в JШчной бесе
де, чем из сухих, статистических данных целых совокупностей. Дрyrая Bep
сия этоrо apryMeHTa,  ТО, что комментарии, сделанные студентами при лич
ной беседе, содержат очень ценную информацию, не доступную в условии
базовоrо значения, относительно, например, орrанизации курсов, процедур
аттестации.
Чтобы задействовать последнее возражение, мы провели аналоrичное
исследование с одним важным изменением. rруппе базовоrо значения дaJШ
дословные IШсьменные комментарии, сделанные студентамистаршекурс
никами, участвующими в беседе. Кроме тото, эти комментарии были явно
ОIШсаны как репрезентативные взrляды студентов, проходящих курс, oтo
бранные из общеrо количества оценок в конце семестра. В этом случае, на
испытуемых, которым были доступны устоЙЧИвые средние оценки, OCHO
ванные на больших и полных совокупностях, с дословными комментария
ми студентов, и со "знанием" , что они являются репрезентативными KOM
ментариями, было оказано меньше давления в их выборах, чем на испыту
емых, которые просто слыIалии устные комментарии старшекурсников в
личной беседе.
Коммуникация, направленная на конкретизацию
Не трудно понять выводы теории Бертрана Расселла относительно общепри
нятой индукции и вышеупомянутой ее иллюстрации для общих вопросов
общения и убеждения. Если на людей не влияют сухие, статистические дaн
ные, дороrие для сердец ученых и специалистов, занимающихся полити
ческим планированием, то социальный и технолоrический проrресс должен
приостановиться до тех пор, пока не будут найдены эффективные, KoнкpeT
ные, эмоционально интересные пути коммуникативных заключенИЙ. Мы
собрали несколько исследованИЙ убеждения, которые, по нашему мнению,
хорошо понятны в терминах разJШЧИЯ между абстрактной и конкретной
информацией. Мы представляем их ниже в надежде, что они MOryT служить
источником вдохновения реальной жизни и руководством для исследова 
ния вопросов, касающихся природы информации и ее воздействия.
1. Ранняя версия Зеленой Революции стала возможной в начале 30ыx
rодов ХХ века блarодаря проrрессу в методах ведения сельскоro хозЯЙства.
Правительство должным образом продолжало информировать фермеров

Общепринятое положение... 139
страны об этих методах посредством сельскохозЯЙственных атентов по OK
pyraм, распространяющих статистику и правительственные брошюры, и
ждало сообщений об увеJШЧении урожая. Таких сообщений не последова
ло, и скоро стало ясно, что фермеры неприобщились к новым методам. Пра
вительство утвердило проrрамму, предписьmающую сельскохозЯЙственным
атентам направляться на выбранные фермы и выращивать зерновые куль
туры вместе с фермерами, используя новые методы. Соседние фермеры, на 
блюдавшие увеJШчение урожая, немедленно приобщались к новым Meтo
дам.
2. Длинные списки ОЖИДaIШя в КJШниках по обнаружению рака растя
rивались на месяцыI, и так было, начиная с осени 1974. Такая ситуация сло
жилась не изза выпуска новой статистики rлавным хирурrом страны, Aмe
риканской медицинской ассоциацией или любой дрyrой орraIШзацией. По
явление длинных списков ожидания совпадает по времени с мастектомией,
которую перенес ли rоспожа Форд и rоспожа Рокфеллер.
3. Тимоти Краус, в своей книrе, описывающей освещение в прессе пред
выборной кампании президента в 1972, под названием М алъчu"Кu вАвтобу
се (1974), сообщала, что накануне выборов большая rруппа репортеров, oc
вещающих кампанию MaкroBepHa, cor ласилась, что он не может проиrрать
больше чем на 1 О пунктов. Эти люди быJШ репортерами из атентства HOBO
стей, телевидения и rлавных rазет и журналов новостей. Они знали, что во
всех опросах MaкroBepH отставал на 20 пунктов, и они знали, что за преды
дущие 24 roда ни один опрос не расходился с итоrами выборов более чем на
3% . Однако, они видели своими собственными rлазами, как восторженные
толпы людей приветствуют MaкroBepHa.
4. Тhe New У ork Times (Kaufman, 1973) недавно взял интервью у rpаффи
тиста метро в Нью Йорке, который сильно 06rорел в пожаре, вызванном ис
крой, которая подожrла ero банк!! с распьтяющейся краской. Мальчик, из
вестныIй под псевдонимом "Али" , признавался, что за 2 недели до несчастно
ro случая он читал о мальчике по имени Бернард Браун, KOТOporo задавило
насмерть, коrда он рисовал rраффити на поездах. "Возможно, если бы мы
знали имя, которое он использовал, например, 'Джо 146' , это произвело бы
впечатление,  сказал он, но я помню, как смеялся над этим, думая, что он,
наверное, был какойто IШжон, который не знал, что делал..."
Мы полarаем, что настоящее исследование и примеры, взятые из повсед
невной жизни показывают, что некоторые виды информации, которую уче
ные рассматривают как подходящую и наводящую на выводы, обычно иr
норируются людьми. Дрyrие видыI информации, которые являются лоrи
чески слабее, наталкивают на размышления и приводят к действиям. Мы
можем думать о ставшей бесполезной деятельности психолоrов, которые
больше занимаются изучением обработки информации, чем обнаружением
тoro, что их испыIуемыыe расценивают как информацию, достойную обра
ботки.

8. Причинные схемы при принятии реIIIений
*
в условиях неопределенности
Амос Тверс-ки и Даниель Канеман
Мноrие решения, которые мы принимаем, как в незначительных, так и в
важных вопросах, зависят от очевидной вероятности событий, таких как
ВЫПОJllIение обещания, успех предприятия или реакции на действие. Так
как у нас нет адекватных формальных моделей для вычисления вероятнос
ти подобных событий, их оценка обязательно субъективна и интуитивна.
То, как люди оценивают свидетельства, чтобы оценить вероятности, пробу
дило большой исследовательский интерес внедавние rоды, например, В.Эд
вардс (W.Edwadrs, 1968, 25); Канеман и Тверский ( Kahneman Tversky,
1979а, 30); Словик (Slovic, 1972а); Словик и Фишхофф (Slovic FishHoff) и
Лихнетштейн (Lichtenstein, 1977); Тверский и Канеман «Tversky и
Kahneman, 1974,1). Это исследование выделило несколько эвристик при
нятия решений, которые связаны с характерными ошибками и предубеж
дениями. Эта часть книrи посвящена роли прИЧИШIоследствеIПIоrо рассуж
дення при принятии решений в условиях неопределенности и некоторым
предубеждениям, которые связаны с этим способом мышления.
С психолоrической точки зрения банально то, что люди стремятся дoc
тиrнуть последовательной интерпретации событий, которые окружают их,
и что для достижения этой цели служит орrанизация событий с помощью
схем причинноследственных отношений. Классическая работа Мичетта
(Michotte, 1963) ярко продемонстрировала тенденцию воспринимать пос
ледовательности событий в терминах прИЧИIПIоследственных отношений,
даже коrда человек полностью осознает, что отношение между событиями
случайно и что ПРИIIИсанн:ая прИЧИIПIоследствеIПIая связь является иллю
зорной. РаспространеIПIОСТЬ прИЧИIПIоследственных схем при восприятии
элементарных социальных связей была выдвинута на первый план в 1958
* Данная rлава  первая часть книrи, которая появилась в редакции М. Фишбайн, Проrресс
в социальной психолоrии. Hillsdale, N .J .: Lawrence Er lbaum Assoc., Inc, 1980. Переиздано в
соответствии с разрешением.

Причинные схемы при принятии решений... 141
конструктивной работе хайдера (Heider), а исследование причив:нослед
ствеШIоrо ПРИIШсывания стало одним из центральных в современной соци
альной психолоrии (Jones и дрyrие, 1971; Ross, 1977).
В этой rлаве ОIШсывается роль причи:нноследствен:ных схем при приня
тии решеНИЙ в условиях неопределеШIОСТИ. В частности, мы исследуем oцeH
ки условной вероятности Р (XjD) HeKoтoporo целевоrо события Х, на основе
HeKoтoporo свидетельства или ДaшIЫх D. ДЛЯ психолоrическоro анализа воз
U u
деиствия свидетельства, полезно различать типы отношении, которые ис
пытуемый может увидеть между D и х. Если D воспринимается как причи
на возникновения или невозникновения Х, мы считаем D прUЧU1l1l0след
ственныМ,u данныIи.. С дрyrой стороныI' если Х воспринимается как воз
можная причина D, мы рассматриваем D как диаZ1l0стuческuе данные.
Например, считается, что описание личности А обеспечивает причиннослед
ственныIe ДaшIЫе для проrнозирования ero поведения, в то время как ОIШса
ние поведения А обеспечивает диarностическую Шlформацию относитель
но ero личности. Если D не является ни причиной, ни результатом Х, но они
оба воспринимаются как последствия дpyroro фактора, мы считаем D пока 
зательными данныи.. Таким образом, поведение в одной ситуации обеспе
чивает показатель:ные ДaшIЫе для поведения в дрyrой ситуации, если обе
манеры поведения расценены как npoявления одной и той же чертыI. Haкo
нец, если оказывается, что D и Х, не связаныI прямой или косвенной при
щr:нной связью, мы называем D случай ным,u ДaшIЫми.
При нормативном рассмотрении теории условной вероятности, различия
между типами отношения D к Х невеществеШIЫ, и воздействие данных за
висит исктощrтельно от их информативности. Напротив, мы преДIIолarа
ем, что психолоrическое воздействие данных зависит от их роли в причин
носледствеlШОЙ схеме. В частности, мы выдвиrаем rипотезу, что причин
носледственные данныIe имеют большее воздействие, чем дрyrие данныIe
такой же информативности; и что в присутствии данныI,' ПОроЖДaIOщих
причmmоследственную схему, случайные данныI,' не соответствующие этой
схеме, имеют маленькое значение, или вовсе ero не имеют.
В этой части книrи мы сравниваем ВЛИЯlШе причшlныx и диarностичес
ких данных и показываем, что тоди ПРИIШСЫВают большее воздействие
причшlны,' чем диarностическим данныIM равной Шlформативности. мыI
также исследуем класс про6лем, rде отдельно взятые дaнныe имеют как
причmmоследстве:нное, так и диarностическое значение, и демонстриру
ем, что интуитивныIe оценки Р (XjD) зависят от прямоrо ПРИЧИlШоrо воз
действия D на Х без учета диarностических соображений....

142 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Причинное и диаrностическое умозаключение
Лоzически выведенные асимметрии
Причинноследственная схема носит естественный ход событИЙ; он раЗВII
вается от причин к. следствиям. Мы предполarаем, что леrче и более eCTe
ственно следовать нормальной последовательности и рассуждать от причи
ны К следствию, чем обратить эту последовательность и рассуждать от след
ствий к причине. Если причинноследственные выводы действительно бо
лее леrкие и естественные, чем диarностические выводы, то можно ожидать,
что люди выведут результаты из причин с большей достоверностью, чем при
чины из результатов  даже, если результат и причина фактически дают
одинаковое количество информации относительно дpyr дрyrа. Мы провери
ли эту rипотезу, используя две различные величины: оценки условной Be
роятности и достоверность точности предсказаний.
В одном наборе вопросов мы попросили испытуемых сравнить две услов
ные вероятности Р (У jX) и Р (XjY) для пары событий Х и У таких, что (1) Х
естественно рассматривается как причина У; и (2) Р (Х) == Р (У), то есть пре
дельные вероятности двух событИЙ равны. Последнее условие подразуме
вает что Р (У jX) == Р (XjY). Мы сделали проrноз, что большинство испытуе
мых сочтет причинноследственное отношение более сильным, чем диarно
стическое, и ошибочно утвердит, что Р (У jX) > Р (XjY).
в дpyroM наборе вопросов мы попросили испытуемых сравнить ДOCTOBep
ность проrнозов с использованием двух непрерывных переменных: зависи
мость от одной была дана, а дрyrую необходимо было спроrнозировать. Как
и ранее, задачи построены таким образом, чтобы одна из переменных pac
сматривалась как причинная относительно дрyrой. Если две переменные
обладают подобными предельными распределениями, не существует надеж
ной статистической причины ожидать различие в точности, с которой одна
переменная может быть спроrнозирована исходя из дрyrой. Однако мы BЫД
винули rипотезу, cor лас но которой мноrие испытуемые посчитают, что про
rнозирование от причины к результату может быть сделано с большей дoc
товерностью, чем предсказание от результата к причине.
Проrнозированная асимметрия между причинными и диarностическими
вьmодами набтодалась с двумя типами вопросов. Эффект ПРОИJLЛюстрирован
следующими задачами, rде числа в к.рyrлыIx скобках указывают количество
студентов (Университета штата OperoH), которые выбрали каждый ответ. 1
Задача 1 : Какое из следующих событий является более вероятным?
(А), что У девочки rолубые rлаза, если у ее матери rолубые rлаза. (N == 69)
1 В более раннем варианте этой книrи была приведена неправилъная  низкая пропорция
ответов "поровну" , основанных на выборке из Израиля. Мы обязаны Анне М. Б. rонзалес и
Майклу Кубовому за это наблюдение. Настоящие данные, собранные в Университете штата
OperoH, совпадают с результатами, полученными rонзалес в Йелъском университете.

Причинные схемы при принятии решений... 143
(В), что у матери roлубые rлаза, если у ее дочери roлубые rлаза. (N == 21)
() два события одинаково вероятны. (N ==75)
Задача 2: При осмотре старшеклассников в не котором roроде, рост мальчиков сравни
ли с ростом их отцов. Какой из проrнозов является более достоверным?
(А) проrнозирование роста отца по росту сына. (N == 23)
(В) предсказание роста сына по росту отца. (N == 68)
() равная достоверность. (N == 76)
Очевидно, что распределение роста или цвета r лаз  по существу одно и то
же в следующих дpyr за дрyrом поколе:ниях. Чтобы проверить восприятие
этоrо факта, мы спросили дрyrую rруппу из 91 испытуемых, является ли
пропорция матерей с rолубыми r лазами в большой выборке матерей и доче
рей большей (N == 15), равной (N == 64) или меньшей (N == 12), чем пропорция
дочерей с rолубыми rлазами. Таким образом, хотя испытуемые оценили
предполarаемые вероятности как равные, они оценили "причи:нную" услов
ную вероятность выше, чем "диarнос" тическую .
Cтporo rоворя, рост отца не обуславливает рост ero сына. В обиходе, одна 
ко, весьма приемлемо roворить, что маль"tШК высок, потому что рост еro отца 
6 футов 4 дюйма, в то время как утверждение, что рост отца  6 футов 4
дюйма, потому что ero сын высок, совершенно аномально. В общем, мы
ожидаем асимметрию вывода относительно двух перемеIШЫХ всякий раз,
коrда первая объясняет вторую лучше чем вторая объясняет первую. Для
илтострации, рассмотрим следующие задачи, которые были представле
ны двум различныIM rpyrmaм испытуемых:
Задача 3: Какое из следующих утверждений имеет больше смысла?
(А) Том тяжелый, потому что он высокий. (N == 63)
(В) Том высокий, потому что он тяжелый. (N == 7)
Задача 4: Какое из предсказаний более достоверно?
(А) проrнозирование роста человека исходя из ero веса. (N == 16)
(В) проrнозирование веса человека исходя ero роста. (N == 78)
Хотя рост и вес не считаются причинами дрyr дpyra, большинство испытуе
мых посчитало, что высокий рост человека лучше объясняет большой вес,
чем наоборот, возможно, потому что прототипичный высокий человек об
ладает большим весом, в то время как прототипичный тяжелыIй человек не
всеrда высокий. Соответственно, большинство испытуемых выразило боль
тую уверенность в проrнозировании веса человека исходя из ero роста, чем
в проrнозировании роста человека исходя из ero веса. Такая асимметрия,
безусловно, не может быть оправдана на статистических основаниях.
Задачи 3 и 4 свидетельствуют о том, что асимметрия вывода происходит
даже при отсутствии прямой ПРИЧИlПIой связи между этими двумя перемен
:ныIии  если одна из них (например, рост) более естественно рассматривается
как объяснение дрyroй (например, вес). Следующие две задачи илтостриру
ют случай, r де две переменные рассматриваются как признаки или проявле

144 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
ния некоторой основной черты. Одна из переменныI,, однако, обеспечивает
более прямое проявление или более надежную меру основной черты. мыI ожи
даем, что вьmодыI от более сильноrо к более слабому признаку будут сделаны
с большей достоверностью, чем выводыI в обратном направлении.
Задача 5: Какое из следующих событий является более вероятным?
(А), то, что атлет выиrрал десятиборье, если он выиrрал первое состязание в дe
сятиборье. (N==21)
(В), то, что атлет выиrрал первое состязание в десятиборье, если он выиrрал дe
сятиборье. (N == 75)
() два события одинаково вероятны. (N == 70)
Задача 6: Два теста на интеллектуальные способности проводились в большой rруппе
студентов: всестороннее испытание длительностью 1 час и 10минутная сокращенная
версия. Какой проrноз является более достоверным?
(А) проrнозирование результата студента в коротком тесте на основании ero pe
зультата во всестороннем тесте. (N == 80)
(В) проrнозирование результата студента во всестороннем тесте исходя из ero pe
зультатов в коротком тесте. (N == 47)
() равная достоверность. (N == 39)
Снова, правильный ответ "поровну" в обеих задачах. В задаче 5, предпола
rаемая вероятность тoro, что атлет победит в десятиборье равна l/N, rде N 
количество конкурентов. Этому также равна априорная вероятность 1"'oro,
что атлет победит в первом состязании. Следовательно, две условные Bepo
ятности должны быть равны. В задаче 6, стандартное предположение о ли
неЙНых реrрессиях влечет за собой точность в предсказании одноrо испыта 
lШя исходя их дрyrоrо. Ответы на обе задачи, однако, показывают явное
предпочтение одному направлению проrнозирования над друrим.
В задачах 5 и 6 речь идет о двух признаках одной и той же основной чер
ТbI, которые отличаются по выражеШIОСТИ. Победа в десятиборье и победа в
отдельном состязании  оба являются проявлениями спортивноrо превос
ходства, но первое обеспечивает более выражеШIЫЙ признак превосходства,
чем последнее. ТОЩiо так же результаты тестов на уровень интеллекта oтpa
жают основную черту интеллекта, и всесторонний тест отражает более BЫ
сокyIO степень выражеШIОСТИ этой чертыI, чем сокращеШIая версия. Резуль
таты подтверждают rипотезу, что проrнозирование от более сильноrо при
знака к более слабому связано с большей достоверностью, чем обратное пред
сказание.
Асимметрии вьшода, набтодаемые в предшествующих задачах, связаны
с асимметриями отношеНИЙ приближеlШОСТИ, которые исследованы в рабо
тах Тверскоro (1977). ЭмIШрические исследования ПОКа3ьmают, что oцeHeH
ное подобие заметноrо объекта ИJШ протоТШ1а менее заметному объекту или
варианту меньшее, чем подобие варианта прототипу. Например, насыщен
ный красныIй менее,ПОДобен бледнокрасному, чем наоборот (Рот, 1975), "xo
роmая" форма менее подобна "плохой" форме, чем наоборот, и подобие зна

Причинные схемы при принятии решений... 145
менитой страны (например, коммунистический Китай) менее знаменитой
стране (например, Северная Корея) меньше, чем обратное подобие (Tversky,
1977). Асимметрии проrнозирования, видимо, следуют тому же правилу.
Таким образом, мы воспринимаем сьша как более подобноro своему отцу, чем
наоборот, и мы также приписьmаем свойства отца сыну с боJThшей ДOCТOBep
ностью, чем наоборот. Тот же самый процесс, поэтому, может лежать в OCHO
ве, как асимметрии подобия, так и aCJ-Iмметрии вывода.
Причиllllая и диаZ1l0стичес-н:ая 31lачимость свидетельства
в предыдущей rлаве описывалось, что влияние причинноследственных
данных на оцененную вероятность последствия больше, чем воздействие
диarностических данных на оцененную вероятность причины. В настоящей
rлаве исследуются вопросы, в которых свидетельство имеет, как причин
ное, так и диarностическое значение по отношению к целевому событию.
Мы исследуем rипотезу, соrласно которой люди склонны сосредотачивать
ся на причинном воздействии данных, касающихся будущеrо, и имеют TeH
денцию пренебреrать диarностическими выводами, касающимися прошло
ro. Сначала мы обсудим класс задач, в которых преобладание причинных
соображений над диarностическими приводит к появлению непоследова 
тельных и парадоксальных оценок вероятности. Следующая пара задач была
представлена Туроффом (1972) в обсуждении метода проrнозирования с вза 
имным влиянием фактов.
Задача 7а: Какая из следующих двух вероятностей выше?
(1) вероятность Toro, что в течение следующих пяти лет KOHrpecc примет закон о
предотвращении pTYТHoro заrрязнения, если количество смертельных случаев,
приписанных отравлению ртутью, в течение следующих пяти лет превысит 500
человек.
(2) вероятность Toro, что в течение следующих пяти лет KOHrpecc примет закон о
предотвращении pTYTHoro заrрязнения, если количество смертельных случаев,
приписанных отравлеНИIО ртутью, в течение следующих пяти лет не превысит
500 человек.
Задача 7Ь: Какая из следующих двух вероятностей выше'?
(1) вероятность Toro, что количество смертельных случаев, приписанных OTpaB
лению ртутью, в течение следующих пяти лет превысит 500 человек, если KOHr
ресс примет в течение следующих пяти лет закон о предотвращении pTYТHoro
заrрязнения.
(2) вероятность Toro, что количество смертельных случаев, приписанных OTpaB
лению ртутью, в течение следующих пяти лет превысит 500 человек, если KOHr
ресс не примет в течение следующих пяти лет закон о предотвращении pTYТHoro
заrрязнения.
Пусть С  событие, что в течение следующих 5 лет Koнrpecc примет закон
о предотвращении pTYTHoro зarpязнения, и пусть D  событие, что в течение
следующих 5 лет, количество смертельных случаев, приписанных отравле

146 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
нию ртутью, превысит 500. Пусть С и D обозначают события, противопо
ложные событиям С и D, соответственно.
Большинство испытуемых считают, что, скорее Bcero, Koнrpecc примет
закон, оrраничивающИЙ ртутное зarрязнение, если СIШсок жертв превысит
500 человек, чем если не превысит, то есть P(CjD»P(Cj D ). Большое коли
чество испытуемых также оценило как менее вероятное событие, что спи
сок жертв достиrнет 500 человек, если закон будет принят в течение следу
ющих пяти лет чем, если не будет принят, то есть P(D jC» P(D jC). Эти oцeH
ки отражают причинные убеждения, что большой СIШсок жертв повлиял
бы на более скорое принятие мер по предотвращению зarpязнения, и что
такая мера будет эффективной для предотвращения ртутноrо отравления.
В выборке из 166 студентов, 140 выбрали модальный ответ на оба вопроса.
Этот внешне верный образец суждений нарушает наиболее элементарные
правила условной вероятности.
Ясно, P(CjD»P(CjD) подразумевает P(CjD»P(C). Кроме Toro, HepaвeH
ство
Р(С /D) == Р(С & D) > Р(С)
P(D)
сохраняется, тоrда и только тоrда, коrда Р (С & D) > Р (С) Р (D), что верно
тоrда и только тоrда, коrда
Р(С & D)
Р(С)< ==P(DjC)
Р(С)
ЧТО В свою очередь подразумеваетР(DjС»Р(DjС), если Р (С) и Р (D) не paв
ны нулю. Следовательно, подразумевает P(CjD»P(CjD), вопреки
P(D jC»P(DjC) преобладающему образцу суждений.
Леrко построить дополнительные примеры подобноrо типа, в которых
интуиция людей нарушает вычисление вероятности. Такие примеры cocтo
ят из пары событИЙ, А и В, таких, что возникновение В увеличивает вероят
ность последующеrо возникновения А, в то время как возникновение А
уменьшает вероятность последующеrо возникновения В. Например, pac
смотрите следующую задачу.
Задача 8: Пусть А  событие, что до окончания следующеrо rода, Питер установит сис
темусиrнализации в СБоем доме. Пусть В  событие, что дом Питерабудет обокраден ДО
конца следующеrо rода. Пусть А и В события, противоположные событиям А и В, co
ответственн0 2 .
Вопрос: Какая из двух условных вероятностей, Р (А/В) или р (А/В), выше?
Вопрос: Какая из двух условных вероятностей, Р (В/А) или Р (В/ А), выше?
2 символы А, В, и Т.д. введены, чтобы 06леrчить построение выводов. Испытуемым предла
rали устные описания событий.

Причинные схемы при принятии решений... 147
Подавляющее большинство испытуемых (132 из 161) заявило, что
Р (А/В) >Р (А/ В ) и что Р (В/А) < Р (В/ А ), вопреки законам вероятности.
Мы интерпретируем этот образец суждений как дрyrой признак rосподства
причинных соображений над диarностическими. Чтобы оценить природу
этоrо эффекта, давайте проанализируем структуру задачи 8.
Для начала рассмотрим Р (А/В), условную вероятность TOro, что Питер
установит сиrнализацию в своем доме до конца следующеrо roда, учиты
вая, что ero дом будет обокраден в течение этоrо периода. Сиrнальная систе
ма моrла быть установлена либо до, либо после оrрабления. Информация,
переданная этим условием, то есть предположением о краже, имеет при
чинное значение относительно будущеrо и диarностическое значение oтнo
сительно прошлоrо. Определенно, кража является причиной для последу
ющей установки сиrнализации, что, в свою очередь, является диarности
ческим признаком тoro, что дом не был оборудован ею во время кражи. Ta
ким образом, причинное воздействие кражи увеличивает вероятность уста 
новления сиrнальной системы, в то время как диarностическое воздействие
кражи уменьшает эту вероятность. Почти единодушные оценки, что
Р (А/В) > р (А/ В ) указывают, что причинное воздействие В преобладает
над ero диarностическим воздействием.
Такой же анализ применяется к Р(В/ А): вероятности, что дом Питера
будет обокраден до конца следующеrо rода, учитывая, что он установит сиr
нализацию в течение этоro периода. Наличие сиrнализации причинно вли
яет на сокращение вероятности последующей кражи; это также дает нам
диarностический признак Toro, что кража моrла побудить Питера yCTaнo
витьсиrнализацию.
ПРИtШнное влияние приобретения сиrнализации уменьшает вероятность
кражи; диarностическое влияние установки сиrнализации увеличивает эту
вероятность. В данном случае, распространеШIОСТЬ суждеlШЯ, что Р (В/А) < Р
указывает, что ПРИtШнное влияние А преобладает над ero диarностическим
влиянием. Вместо сравнения прИtШнных и диarностических воздействий
свидетельства, люди, очевидно, оценивают условныIe вероятности Р (А/В) и
Р (В/А) прежде Bcero в терминах прямоrо причинноrо эффекта состояния,
что приводит К противоречиям В задачах этоrо типа.
Существенная особенность задач Туроффа (Turoff)  неопределеШIое Bpe
менное отношеIШе между событием, создающим условие и целевым собы
тием. Даже при отсутствии временной неопределенности, часто создающее
условие событие имеет как прИЧИIПIое, так и диarностическое значение. Про
деланный анализ приводит к rипотезе, что на оценки условныIx вероятнос
тей влияют причинноследственныIe соображения, даже коrда временное
отношение между событиями ПОJШостью определено.
Задача 9: Какая из следующих вероятностей выше?
р (RjH) вероятность TOro, что в течение 90ыx rодов станет необходимым нормирова
ние топлива для частных потребителей в США, учитывая, что в течение 80ыx произой

148 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
дет з нач ительное увеличение использования солнечной энерrии для отопления домов.
р (R/H). Вероятность TOro, что в течение 90ыx станет необходимым нормирование топ
лива для частных потребителей в СIПA, учитывая, что в течение 80ыx не произойдет
никакоro увеличения использования солнечной энерrии для отопления домов.
Поучительно рассмотреть нормативный подход (Байеса) к этой проблеме, с
точки зрения различия, которое мы наблюдали между причинными и диar
ностическими соображениями. Событие Н, что в течение 80ыx произойдет
значительноеувеличениеиспользованиясолнечнойэнерrиидляотопления
домов, имеет, как причинное, так и диarностическое значение. Прямое при
чинное воздействие Н на R является отрицательным. При равном значении
дрyrих параметров, значительное увеличение в использовании солнечной
энерrии может только облеrчить топливный кризис в более поздние rоды.
Однако значительное увеличение в использовании солнечной энерrии в тe
чение 80ыx также является весомым признаком надвиrающеrося энерrе
тическоrо кризиса. В частности, это rоворит о том, что цены на топливо в
80ыx достаточно высоки, чтобы производить инвестиции в использование
солнечной энерrии для отопления домов, экономичноrо для большоrо КОЛИ
чества потребителей. Высокие ТОШIИВные цены в 80ыx, в свою очередь, пред
полarают нехватку ископаемоrо топлива, что увеличивает вероятность HOp
мирования топлива в последующем десятилетии. Таким образом, пря
мое причинноследственное воздействие Н на R уменьшает вероятность R,
принимая во внимание, что диarностические значения Н косвенно увели
чивают вероятность R.
Хотя вопрос относительноrо значения этих факторов не может быть раз
решен формально, мы утверждаем, что диarностические значения Н моrли
перевесить ero причинное воздействие. Количество топлива, которое может
быть сэкономлено путем увеличения использования солнечной энерrии для
отопления домов, вряд ли, будет достаточно большим, чтобы предотвратить
надвиrающийся кризис. С дрyrой стороны, дефицит топлива, который под
разумевает событие Н, является явным показателем предстоящеrо энерre
тическоrо кризиса. Соrласно этой линии рассуждения, Р (RjH) > Р (Rj H ),
rде Н  событие, противоположное Н.
rипотеза, выдвинутая в этой rлаве, однако, состояла в том, что люди BO
обще придают больше значения прямому причинному влиянию события,
создающеrо условия, в оценках условных вероятностей и не уделяют ДOCTa
точноrо внимания ero диarностическому значению. В задаче 9, эта rипотеза
предполarает, что увеличение использования солнечной энерrии дЛЯ OTO
пления в 80ыx должно уменьшить оцененную вероятность нормирования
топлива в 90ыx. Действительно, 68 из 83 испытуемых заявили, что
Р (R jH) < Р (Rj H ). Тот же самый образец суждений наблюдается в дрyrих
задачах этоrо типа, rде KocBeHНble диarностические значения условия про
тиворечат ero прямым причинным значениям. Хотя этот образец суждений
не нарушает правил вероятности, как в задачах Туроффа, он отражает, по

Причинные схемы при принятии решений... 149
нашему мнению, общую тенденцию пренебреrать диarностическим значе
нием события, создающеro условия, в оценках условной вероятности.
Проznозы, обоясnеnuе и пересмотр
в предшествующих r лавах мы представили некоторые фактыI в поддержку
rипотезы, что причинные выводы имеют большую эффективность, чем ди
arностические выводы. Вопервых, мы показали, что выводы ОТ причин к
следствиям делаются с большей достоверностью, чем выводы от следствий
к причинам. BOBTOpЫX, мы показали, что, коrда одни и те же данные име
ют, как причШIНое, так и диarностическое значение, первому обычно при
дают больше значения, чем последнему в оценках условной вероятности.
Мы обратимся теперь к более общему вопросу соотношения между обра
зом, моделью ИJШ схемой системы, например, энерrетической ситуации или
личности человека и HeKoToporo исхода или проявления этой системы, Ha
пример, увеличение использование солнечной энерrии или проявление
враждебности. Модели или схемы обычно используются, чтобы спроrнози
ровать и объяснить исходы, которые в свою очередь служат для модифика
ции или модернизации модели. Таким образом, человек может применять
модель, чтобы проrнозировать исход или оценивать ero вероятность; он MO
жет также использовать модель, чтобы объяснить возникновение опреде
ленноrо события или последствия. Наконец, он может использовать инфор
мацию: полученную при возникновении определенноrо события, при ис
правлении или пересмотре модели.
Предсказание и объяснение представляют собой два различныIx типа при
ЧИННОI'О вывода, в то время как пересмотр модели  это пример диarности
ческоrо вывода. При проrнозировании испытуемый выбирает тот исход,
который наиболее соответствует модели системы. При объяснении, испы
туемый определяет те особенности модели, которые, скорее Bcero, вызовут
указaIШЫЙ исход. С друrой стороны, при пересмотре модели, испытуемый
исправляет или дополняет элементы модели, КО'l'орые наименее COOTBeTCТВY
ют данным.
Большинство выводов в повседневной жизни опираются на модели или
схемы, которые являются неточными, неполными и иноrда неправильными.
Люди признают это и часто стремятся подтвердить, что их модели систем,
такие, как намерения человека или энерrетическая ситуация, ошибочны.
Присутствие неопределенности в точности модели имеет значение для надле
жащеrо проrнозирования, объяснения и пересмотра. Если в модели встреча
ются ошибки, то Il:pOrнозы, исходящие из этой модели должны быть yмepeH
ны или реI'рессивны, то есть они не должныI отклоняться от проrнозирования
базовоrо значения. Например, следует больше воздерживаться от проrнозов,
что человек будет вести себя нехарактерным или неоБычьIмM образом, если
информация об этом человеке исходит из ненадежноro источника, чем если
та же информация взята из более правдоподобноrо источника.

150 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Объяснения, которые основаны на неопределенных моделях, должны
использоваться с осторожностью, так как ПрWIИIIные факторы, которые
используются в объяснении, MorYT не существовать в действительности.
Кроме Toro, объяснение в условиях неопределенности должно всеrда ocy
ществляться с пересмотром модели. Например, если человек занимается
деятельностью, которая кажется несовместимой с нашим представлением
о ero личности, мы должны серьезно рассмотреть возможность Toro, что наше
представление было неправильным, и что ОНО должно быть пересмотрено в
свете новых данных. Чем больше неопределенность модели и чем более уди
вительно поведение, тем серьезнее должен быть пересмотр. Адекватное
объяснение должно принимать во внимание изменения в модели, которые
подразумеваются или предложены событием, требующим объяснения. С
нормативной точки зрения, объяснение в условиях неопределенности OTHO
сительно модели ключает как диarностические, так и причинные выводы.
Предыдущее исследование показало, что ЛЮДИ обычно "преувеличенно
проrнозируют" исходя из высоко неопределенных моделей. Например, ис
пытуемые уверенно проrнозируют профессиональный выбор или академи
ческую успеваемость человека на основе Kpamoro описания ero личности,
даже если это описание взято из ненадежноrо источника (Kahneman и
Tversky, 1973,4). Намерения и чертыI, выведенные из KpaTKoro описания
личности, обычно рассматриваются как причины таких исходов, как про
фессиональный выбор или успех в учебе. "Преувеличенное проrнозирова
ние" , которое наблюдается в таких задачах, совместимо с высоким ВШ1:ЯНИ
ем причинноследственных данных, что было проиллюстрировано в преды
дущих r лавах.
В контексте объяснения и пересмотра, преобладание причинноrо и Heдo
статок диarностическоrо рассуждения  очевидны блaroдаря большой леr
кости, с которой люди закладывают причинные основания для исходов,
которые они не моrли спроrнозировать, и блаrодаря трудностям, с KOTOpЫ
ми они сталкиваются при пересмотре неопределенных моделей для разме
щения новых данных. Оказалось, что леrче приспособить новый факт к cy
ществующей ПРИЧIIННОЙ модели, чем пересмотреть модель в свете этоrо фак
та. Кроме Toro, пересмотры, которые сделаны с целью размещения НОВЫХ
фактов, часто минимальны по объему и локальны по характеру.
Чтобы проиллюстрировать это предположение, мы обратимся к наблю
дениям из более раннеrо исследования интуитивноrо проrнозирования
(Kahneman и Тversky, 1973,4), о которых ранее не сообщалось. В этом ис
следовании, 114 аспирантампсихолоrам предоставили описание личности
аспиранта Тома В., предположительно составленное психолоrомклиници
стом, коrда Том был старшеклассником, на основе прооктивных тестов.
Давалось следующее описание:
Том В. обладает высоким интеллектом, но ему не хватает творческоrо потенциала. Он
любит порядок и ясность и нуждается в системе, rде каждая мелочь находится на своем

Причинные схемы при принятии решений... 151
месте. Манера письма  однообразная и механическая, иноrда оживляется несколько
банальными каламбурами и вспышками воображения подобно произведениям науч
ной фантастики. 11меет сильную тяry к устойчивому материальному положению. Про
являет мало сочувствия и симпатии к друrим людям, не любит взаимодействовать с
друrими. Будучи эrоцентричным, тем не менее, имеет rлубокое чувство морали.
Испытуемых сначала попросили npeдсказать область специализации Тома В.,
оценивая девять возможностей в терминах их вероятности. Большинство
испытуемых пришло к cor ласию, что Том, скорее Bcero, займется информа 
тикой или будет инженером, и менее вероятно, что он будет специализиро
ваться в общественных дисциплинах и социальной работе или в rуманитар
ных науках и педarоrике. Ответ на дополнительный вопрос также показал
единодушие в том, что IIроективные тесты не являются надежным источни
ком информации для проrнозирования выбора профессии. После заверше
ния задачи предсказания, испытуемым задали следующИЙ вопрос.
На самом деле, ТОМ В.  аспирант на факультете педаrorики, и он зареrистрирован в
специальной проrpамме подrОТОВI<И преподавателей для обучения детейинвалидов. По
жалуйста, сформулируйте очень кратко теорию, которая, как Вы полаrаете, наиболее
вероятно объясняет отношение между личностью Тома В. и ero выбором карьеры.
Каков надлежащий подход к этому вопросу? Испытуемых поставили перед
очевидныIM КОНфJШКтом между свершенным фактом, выбор карьеры Томом В.,
и детальным, но ненадежным описанием ero личности. Достоверность, с
которой люди проrнозируют выбор профессии исходя из описания личнос
ти, подразумевает веру в корреляцию между личностью и выбором профес
сии. Это мнение, в свою очередь, подразумевает, что выбор профессии диar
ностичен по отношению к личности. В вышеупомянутом примере, выбор
профессии Томом В. маловероятен ввиду описания ero личности, и это опи
сание взято из сомнительноrо источника. Поэтому разумный диarностичес
кий вывод должен привести к существенному пересмотру образа Тома В.,
чтобы привести ero в большее соответствие со стереотипом выбранной про
фессии. Если полarать, что студентыI, получающие специальное образова
ние, в целом склонны к состраданию, то выбор профессии Томом В. должен
Бызва ть сомнения относительно Toro, что он "проявляет мало сочувствия и
симпатии к дрyrим людям", как заявлено в сообщении психолоrа. AдeKBaT
ный ответ на задачу должен, по крайней мере, допустить возможность, что
личность Тома В. отличается от описания, и что он явля:ется на самом деле
добрее и ryмaнHee.
Наши испытуемые не следовали этому подходу. Только незначительное
меньшинство (21 О/о) упомянуло какиелибо оrоворки относительно надеж
насти описания. Подавляющее большинство испытуемых, включая скеп
тиков, решило конфликт либо путем выбора подходящих аспектов описа
ния личности Тома В. (например, ero rлубокое чувство морали), либо путем
новой интерпретации психолоrической значимости ero выбора (например,
как выражение потребности в rосподстве).

Можно поспорить, что неспособность наших ИСIThlтуемых пересмотреть
образ Тома В. просто отражает характеристики задачи, которая была им
предоставлена, а именно "объяснять отношение между личностью Тома В.
и выбором карьеры." Cor ласно этой точке зрения, задача интерпретируется
как призыв к ПОIThlтке соотнести выбор профессии Тома В. с описанием ero
ЛИЧНОСТИ,неподверrаясомнеНИJOеroвалиДНОСТЬ.Iсчитаем,ОДНако,ЧТО
распространенная тенденция рассматривать образ Тома В., как полностью
достоверный, несмотря на серьезные сомнения, илтострирует более rnиро
кое явление: тенденцию объяснять без пересмотра, даже, если модель, KO
торан используется в объяснении, высоко неопределенна.
По нашему представлению, omeТbI испытуемых иллюстрируют, как
нежелание пересмотреть подробную и последовательную модель, пусть и
неопределе:нну:ю, так и непринужденность, с которой такая модель может
использоваться для 06ъяснеIШЯ новых фактов, пусть и неожиданных. Нас
поразила леrкость, с которой наши испытуемые строили причинные сооб
ражения по поводу неожиданноrо выбора профессии Томом В., и у нас нет
причин полarать, что они быJШ бы менее поверхностны в объяснении дpy
rих неожиданных действий с ero стороны.
Высоко развитые навыки к объяснению способствуют общеизвестной
устоЙЧивости и стабильности впечатлений, моделей, концепций и парадиrм
при столкновении с неординарным свидетельством (Abelson, 1959; Hovland,
1959; Janis, 1972; Jervis, 1975; Kuhn, 1962). Стимул для пересмотра Moдe
ли может исходить только из признания несоответствия между этой Moдe
лью и некоторым новым свидетельством. Если люди MorYT объяснять боль
шинство явлений к своему собственному удовлетворению при МИIШмаль
ных изменениях локальноrо характера в своих концепциях, они редко бу
дут чувствовать потребность в решительном пересмотре этих концепций.
Таким образом, леrкость причинноrо размышления не допускает процесса
диa.rностическоrо пересмотра. ...

9. Недостатки процесса атрибуции: о происхожде--
нии и исправлении ОIIIибочных социальных
*
оценок
Ли Росс и КреzА.Аllдерсоll
Введение в теорию атрибуции и ошибки атрибуции
Теория атрибуции и интуитивная nсиХОЛО2ия
Теория атрибуции, в самом широком смысле, рассматривает попытки обыч
ных людей понять причины и значения событИЙ, свидетелями которых они
являются. Она анализирует их "наивную психолоrию" как способ интер
претировать собственное поведение и действия дрyrих. Таким образом, Ha
стоящее rосподство в социальной психолоrии теории атрибуции является
кульминацией длительной борьбы за улучшение этой дисциплинарной KOH
цепции человека. Не подчиняясь больше закономерности «стимулреак
ция}) (s R) радикальноrо бихевиоризма, выйдя за rраницы информацион
Horo процессора и перестав быть искателем коrнитивной последовательнос
ти, человек в психолоrии получил статус, равный статусу ученоrо, который
ero исследует. С точки зрения теории атрибуции, люди являются интуитив
ными психолоrами, которые стремятся объяснить поведение друrих и cдe
лать выводы об их социальном окружении.
Чтобы лучше понимать восприятие и действия этоrо интуитивноrо уче
Horo, мы должны исследовать методы, которые он использует. Сначала,
подобно ученомупсихолоrу, он руководствуется набором предположений
относительно природы человеческоrо Я и ero поведения  например, что
стремление получить удовольствие и избежать боли  распространенные и
сильные мотивы поведения, или что подчинение желаниям и ожиданиям
дрyrих людей, более обычно и требует меньше дальнейшей интерпретации,
* в этой rлаве MHoroe заимствовано, как по содержанию, так и по структуре, из статьи пер
вoro автора в книrе "Advances in Experimental Social Psychology" (1977). Разрешение на
использование этих материалов подтверждено.

154 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
чем неподчинеIШе. Психолоr любитель, подобно профессиональному пси
холоrу, также всецело полarается на данные, хотя ОIШ редко соответствуют
формальным требованиям случайности и репрезентативности.
Иноrда эти данные из первых рук; чаще, они являются результатом
неофициальноro общеIШЯ, получены из средств массовой информации или
дрyrих KocBeнныIx истоЧ1ШКОВ. Далее интуитивный психолоr должен выб
рать или разработать методы кодирования, хранеIШЯ и восстановления дaн
ных. Наконец, он должен использовать различные стратеrии для подведеIШЯ
итоrов, анализа и интерпретации данных  то есть он должен использовать
правила, эврисТШ\.и или схемы, которые позволят ему формировать новые
выводы. Способность интуитивноrо ученоro исследовать свое социальное OK
ружеIШе, соответственно, будет зависеть от точности и адекватности ero rи
потез, доказательств и анализов. Наоборот, тобые систематические ошибки
в существующих теориях, предубеждеIШЯ в доступных данныIx или HecOOT
ветствия в методах анализа, влекут за собой серьезные последствия, как для
психолоrалюбителя, так и для общества, которое он создает. эти HeДOCTaT
ки, исследуемые с точки зрения современной теории атрибуции, подробно
анализируются в этой rлаве. 1
Основные принципы теории атрибуции были предложены Хайдером
(Heider, 1944, 1958) и развиты более детально Джонсом иДевисом (Jones &
Davis, 1965), Келли (Kelley, 1967, 1971, 1973) и их коллеrами (см. Jones и
друrие, 1971; Weiner, 1974). В центре ВIШмания этих ученых находились
две родственные задачи, с которыми СТaJШ.ивается ученыйлюбитель. Пер
вал  задача причинных сужденИЙ: исследователь стремится определить
причину или набор причин, к которым можно nриnисатъ отдельно в3ятыIй
эффект (то есть, некоторое действие или исход). Вторая  задача социально
ro предположения: наблюдатель события делает выводы относительно aT
рибуции или намерений действующих лиц, а также относительно призна 
ков или свойств ситуаций, на которые ОIШ реarировали.
И причинные оценки, и задачи социальноrо предположения были пред
метом интенсивноrо теоретическоrо и эмпирическоrо исследования и, до
недавнето времени, фактически доминировали в теории атрибуции. В пос
леднее время, однако, начала получать некоторое внимание третья задача
интуитивноrо психолоrа  проrнозирование или оценка исходов и поведе
IШЯ. Интуитивный психолоr должен не только искать объяснеIШЯ и делать
выводы о намерениях; он должен также формировать ожидания и BЫCKa
зывать предположения относительно действий и исходов, неизвестных в на 
стоящее время или которые произойдут в будущем. Например, коrда Kaн
дидат в президенты обещает «облеrчить бремя среднестатистическоrо нало
rоплательщика», мы рассматриваем возможные причины для этоrо заяв
ления и делаем выводы относительно личных свойств кандидата. (Возмож
1 Для более полноrо и систематическоrо объяснения параллели обывательученый, COBeTY
ем читателю обратиться к работе Нисбетта и Росса, 1980.

Недостатки процесса атрибуции... 155
но, обещание прос"rо отвечало требованиям ПОJIИТИЧеской целесообразнос
ти? Можем ли мы сделать какието выводы об истинных убеждениях Kaн
дидата?) Но мы также, вероятно, будем размышлять о последующем пове
дении этоrо кандидата и ero взr лядах, которые касаются еще не исследо
ванных проблем. (Если ero изберут, снизит ли он налоr на прибыль с недви
жимости? Одобряет ли он сокращеШlе nporpaмM СОIиальноrо обеспечения?)
Таким образом, психолоrия Iштуитивноrо предсказания является ecTecтвeH
ным продолжением теории атрибуции.
Три задачи атрибуции взаимозависимы соrласно лоrики и психолоrии.
Объяснения события и выводы о людях, производящих действия, а также
объектах, которые вовлечены в действие, rлубоко связаны. Все вместе они
обеспечивают основание для размышления относительно характера собы
тий, которые являются в настоящее время неизвестными или, вероятно,
произойдут в будущем. Каждая задача, однако, предлarает уникальные воз
МОЖНОСТl'l (и уникальные задачи интерпретации и методолоrии; см. Ross,
1977, стр. 175179) для раскрытия предположенИЙ и стратеrий, которые
лежат в основе поведения интуитивноrо ученоrо. Стоит отметить, что в Ha
стоящее время стало популярным использование оценок и проrнозов как
зависимых переменных в исследованиях предположеНИЙ обывателей. Одна
из причин этой увеличивmейся популярности особенно важна. Оценки или
предсказания новых ИШ! неизвестных событий MorYT часто выполняться OT
носительно их точностu в отличие от причинных оценочных сужденИЙ,
которые исходят из анализа события. То есть можно сравнивать проrнозы и
оценки событий с фактическими наблюдениями или измерениями. Это по
зволяет делать оценку как относительной адекватности стратеrии атрибу
ции, которую использует интуитивный ученый, так и направления отдель
но в3ятыIx ошибок и предубеждений.
Лоzичес-кие nриnциnы атрибуции или эzоцеnтричес-кие nредубеж
деnия
Современная теория атрибуции преследовала две отличительных, но взаи
МОДОПОЛНЯIOщих цели. Вопервых, продемонстрировать, что оценки и BЫ
воды человека соrласуются снекоторой лоrической или рациональной MO
делью. BOBTOPЫX, проиллюстрировать и объяснить источники предубеж
дений или ошибки, которые искажают эти, по большому счету, правиль
ные оценки и выводы. Мы кратко рассмотрим так называемые лоrические
или рациональные правила, используемые интуитивным психолоrом, а за
тем остаток rлавы посвятим источникам ошибок в ero попытках понима
пия, проrнозирования и управления событиями, которые разворачивают
ся BOKpyr Hero.
Прuнцuпы "ковариации" и "дисконтированuя". Люди должныI, в боль
шинстве случаев, разделять общее ПОIШМание социальных действИЙ и исхо

156 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
дов, которые их затрarивaIOТ, поскольку без Taкoro соrласия, социальное
взаимодействие было бы хаотичным, непредсказуемым инеуправляемым.
СамоанaJШз, проведе:нный теоретиками в области атрибуции, подкреrmеlШЫЙ
лабораторными доказательствами, привел к утверждению набора "правил",
которые моryтиспользоваться в интерпретации поведения и исходов. Эти пра 
вила "здравоrо смысла" или схемыI аналоrичны, в некотором смысле более
формальным правилам и процедурам, которым следуют социолоrи и статис
тики в своем анализе и интерпретации данных.
Келли, Джонс и ИХ помощники выделили два случая, в которых MorYT
применяться лоrические правила или схемы. В случае Мflожественноzо
наблюдения приписывающий имеет доступ к поведенческим дaIпIыI,, KO
торые Mor ли бы быть представленыI как строки или колонки матрицы oтвe
тов: действующий субоект х обоект х ситуация (или случай). Как прави
ло, в этой области исследований участникам даны скорее заключительные
утверждения, чем фактические ответы. Таким образом, потенциальный при
писывающий узнает, что "Большинству театралов нравится новая пьеса
Пинтера", или "Мэри очень жалеет беспризорных животных" или "един
ственная телевизионная проrрамма, которую смотрит Энн  Masterpiece
Theatre. " В случае единичноzо наблюдения приписывающий должен pac
сматривать поведение единственноrо человека в одном случае. Например,
он может видеть, что Сэм исполняет просьбу экспериментатора нанести бо
лезненный удар дрyrому человеку, или он может узнать, что "Луи поставил
все свои деньrи в Pimlico. "
Лоrические правила или принципы, управлтощие атрибуциями в этих
двух случаях, довольно разJШЧНЫ (Kelley, 1967, 1971, 1973). В случае MHO
жественноrо набтодения приписывающий применяет "принцип ковариа 
ции"; то есть он оценивает степень, в которой набтодаемое может происхо
дить в отсутствие каждоrо рассматриваемоrо причинноrо фактора. CooтвeT
ственно, приписывающ:и:й делает вывод, что новая пьеса Пинтера  хороша
в той степени, что она нравится широкому Kpyry театралов, вызвала похва
лу людей, которым нравится мало пьес (например, "критикам"), и что ей
рукоплескали так же энерrично на девяностый день ее постановки, как и на
девятый.
В случае единичноrо наблюдения стратеrия оценки приписывающеrо
включает применение "принципа дисконтирования", с помощью Koтoporo
социальный наблюдатель "обесценивает" роль любоrо причинноrо фактора
в объяснении события настолько, насколько друrие вероятные причины или
детерминантыI MorYT быть идентифицированы. Этот принцип атрибуции
может быть поновому сформулирован скорее в терминах социальных BЫ
БОДОВ, чем причинных атрибуций: насколько ситуативные или внешние
факторы предоставляют "достаточное" объяснение события, настолько это
событие приписано ситуации, и лоrически невозможно сделать никакоrо
вывода (возможно, и опытным путем) относительно поведения человека.
Наоборот, в какой степени действие ИJШ исход происходит вопреки, а не

Недостатки процесса атрибуции... 157
блarодаря СОnyТС'l"Вующим ситуативным силам, настолько соответствующее
событие приписывается человеку и делается "соответствующий вывод"
(Jones и Davis, 1965), то есть приписывающий выводит существование и
влияние некоторой черты, способности, намерения, чувства или дpyroro
свойства, которое моrло объяснить действие актора или исход. Таким обра
зом, мы не cor ласны с выводом, что крайне рискованная азартная иrра Луи
в Pimlico настолько отражала ero устоЙЧивые личные качества, что необхо
димо упомянуть такие факторы, как хорошие чаевые, rлубокий финансо
вый кризис или то, что до иrры он выпил семь рюмок мартини. С друrой
стороны, мы CO't-Iтем Луи неисправимым азартным иrроком, если узнаем,
что он иrpал, несмотря на уrрозу жены УЙти от Hero, если он коrданибудь
снова потратит зарплату на скачках, несмотря на то, что он знал, что не CMO
жет оплатить жилье, если проиrpает, и, несмотря на подслymанное замеча
иие эксперта, что фаворит на скачках проявляет себя «даже лучше, чем co
r лас но предварительным оценкам ».
Стоит отметить, что применение двух различных принципов предъявля
ет разJIиtшыIe требования к интуитивному ученому. ПРИIЩИп ковариации
требует, чтобы приписывающий при менял правила, которые являются ло
rическими или статистическими по своей природе, и не требует никакоrо
дальне:Й:шеrо понимания характеристик рассматриваемых объектов. При
менение ПРИIЩИпа дисконтирования, наоборот, требует значительноrо по
нимания природы человека и таких ситуативных сил, как потребность в
деньrах, потребление алкоroля и yrроза супрyrи развестись. Внекотором
смысле, принцип ковариации может применяться простым "статистиком" ,
в то время как принцип дисконтирования требует знаний психолоrии, что
бы оценить роль различных социальных воздействий и ситуативных сил и
даже отличать преднамеренные действия и исходы от непреднамеренныIx
(ср. Jones и Davis, 1965).
Доказательство систематическоrо использования принципов атрибуции
здравоrо смысла можно обнаружить, прежде Bcero, в исследовании с при
менением анкетноrо опроса, в котором испытуемые читали и интерпрети
ровали краткие рассказы о реакциях одноrо или нескольких людей на He
которые объекты при указанныIx обстоятельствах (например, L. z. McArthur,
1972, 1976). Проведенные по этому поводу исследования меньшеrо масш
таба предоставили приписывающему , повидимому, подлинные ответы,
события и исходы (например, Jones, DаvisиGеrgеn, 1961; Jоnеsи DeCharms,
1957; Jones и Harris, 1967; Strickland, 1958; Thibaut и Riecken, 1955). Это
исследование показало, что приписывающие MorYT использовать, по край
ней мере, некоторые rипотетические принципы или практические методы.
То, что методолоrии, используемые до настоящеro времени, оставляли без
внимания, так это степень точности обывателей, а также величину и Ha
правление их ошибок.

158 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
ЭzоцентриЧflые мотивационные предубеждения в атрибуции. В размыm
 v 
леНИIi относительно возможных искажении в друrои лоrическои системе
атрибуции, теоретики быстро сq)ормулировали предубеждения "эrозащи
ты", с помощью KOToporo приписывающие сохраняли или усиливали .ЧУВ
ство c06CTBeHHoro достоинства или положительное мнение о своем поведе
нии и способностях (Heider, 1958; Jones и Davis, 1965; Kelley, 1967). По
пытки доказать существование Taкoro мотивационноrо предубеждения
включало про явление асимметрии в атрибуЦI,fИ положительных и отрица
тельных исходов, в особенности, тенденция для действующих ЛИI припи
сывать "успехи" своим собственным усилиям, способностям или поведению,
а "ошибки"  уда-че, трудности задач или друrим внешним факторам. 3aдa
чи на успеваемость (например, Davis и Davis, 1972; Feather, 1969; Fitch,
1970; Wolosin, Sherman и Till, 1973) и обучающее поведение (например,
Beckman, 1970; FrеizеиWеinеr, 1971; Johnson, FеigеnЬаumиWеiЬу, 1964)
предоставили яркое свидетельство этой асимметрии. Также было показа
но, что действующие лица Moryт больше хвалить себя за успех и меньшее
обвинять за неудачи, чем наблюда"rель, оценивающий те же самые исходы
(Beckman, 1970; Gross, 1966; Polefka, 1965).
Критики, скептически относящиеся к распространенным мотивацион
ным предубеждениям, однако, испытали трудности в экспериментальном
подтверждении этоrо (см. Miller, Ross, 1975, также Nisbett и Ross, 1980, см.
rл. 10, для детальноrо рассмотрения). Наиболее веские арrументы против
исследования, показывающеrо мотивационные предубеждения  это о'че
видное несоответствие между личным восприятием испытуемых и их BЫC
казанными оценками. Можно без труда создать ситуации, в которых чело
век будет публично отрицать ответственность (или заявлять о ней) за слу
чай, который он на самом деле принимает (или не принимает) как свою OT
ветственность. В то время как высказанные оценки MorYT быть эrоцентрич
ны в смысле сохранения общественноrо мнения о себе, они не подразумева 
ют действие предубеждений эrозащиты для сохранения репутации в своих
собственных rлазах (Miller, 1978).
Кроме Toro, асимметрии в личных приписываниях успеха и неудачи (He
зависимо от Toro, были ли они достyIшыI исследователям) и различия в oцeH
ках самих людей и наблюдателей MorYT отражать друrие немотивационные
источники предубеждений. Как отметили некоторые исследователи, успех,
по крайней мере, в экспериментальных ситуациях, ожидается и не проти
воречит прошлому опыту актора, в то время как неудача может быть He
предвиденной и неоЖИДaшIой. Точно так же успешные исходы преднаме
ренны и являются объектами планов и действий человека, в то время как,
неудачи  это случайные события, которые возникают, несмотря на планы
человека и ero усилия. Наблюдатели, кроме тoro, редко знают о прошлом
опыте или настотцих ожиданиях и намерениях акторов, свидетелями чьих
результатов они являются.

Недостатки процесса атрибуции... 159
Попытки опроверrнуть существование rлубоких предубеждений эrоза
щитыI, были как эмпирическими, так и концептуальными. Так, испытуе
мые в некоторых исследованиях проявлтот "контрзащитные" или yмeнь
шающие оценку, предубеждения. Например, Росс, Бьербрауер и Полли
(Ross, Bierbrauer и РоПу, 1974), используя достоверную парaдиrмy yчиreль 
ученик, обнаружили, что учителя оценивали свои собственные действия и
способности как более важные детерминанты скорее неудачи, чем успеха.
И наоборот, учителя оценивали усилия и способности своих учеников как
более важные детерминанты успеха, чем неудачи. В этом же исследовании
эти на вид контрзащитные тенденции атрибуции признавались больше cpe
ди профессиональных преподавателей, чем среди неоIThIТНЫХ студентов CTap
тих курсов,  результат, который противоречил очевидному выводу из
теории эrозащиты: то, чему непосредственно yrрожает неудача, должно
быть более защmценным.
Исследователи, настаивающие на существовании эrоцентричных мот:ива
ционных предубеждеНИЙ, MOryт, конечно, предоставить альтернативные ин
терпретации исследований, в которых не проявляюrreя мотивационныIe или
контрзащитные предубеждеlШЯ (ср. Bradley, 1978). Действительно, во мнo
u
rих отношениях споры между сторонниками этои теории и скептиками CTa
ли напоминать более рaшmе и обширные споры о теории обучения и базовоro
восприятия, в которых бесlUIОДНОСТЬ поиска "решающеro" эксперимента, Ka
сающеrося мотивационныIx влияний (r.::) есть, Taкoro, который не может ин
терпретироваться "дрyrой стороной"), стала более очевидной, чем во время
накопления данных и усиления концептуальноro анализа.
Одной из oтвeТНblx реакЦИЙ на такое положение дел должен бьт стать Bpe
меmIЫЙ отказ от мот:ивационныIx констрУКЦИЙ И сосредоточение ВIШМания на
немотивациоmIЫХ факторах (то есть, информационныIx и познавательных, а
также факторах восприятия), которые влитоти потенциально искажаютоцен
ки атрибуции. Помимо существующих концептуальных трудностей, смешан
ных результатов, получеmIЫХ опытным путем, и исторических уроков, пре
пяrreтвующих исследователям, которые искaт.m бы мотивациоmlые предубеж
дени:я, существуют две допотmтельные причины для изменеНИЙ в настоИЙ
момент. Вопервых, все возрастает убеждение, что более серьезная оценка He
мот:ивационноro ВJШ.я:ния моrла бы привести к ПОIШМamпo и предвосхищеmпo
тех обстоятельств, в которых IIpИIШсьmания отвеrreтвеIПIОСТИ увеличили бы
чувство собственноro достоШIСтва прmшсывающеrо, а также обстоятельств, в
которых такие прmшсьmания уменыпиш бы ero (ср. Мiller и Ross, 1975). Вo
вторых, все больше признается тот факт, что точныIe атрибуции вообще явля
ются более "эroцентричнъrми" , чем неточныI,, то есть, что искажения причин
Horo суждения способны приводить орrанизм в cocтomme, плохо подroтовлен
ное к задаче долrосрочноro выживания, какими бы блaroприятньrми ни были
немедлеIПIые последствия неточныIx восприятия и ВJШЯНИЙ.
Остальная часть этой rлавы рассматривает оrpаничеIПIое количество Ta
ких немотивационных предубеждеНИЙ (см. Nisbett и Ross, 1980, для более

160 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
полноrо обзора). В ней также обсуждается явление, которое увеличивает
"удельный вес" таких предубеждеНИЙ  сохранится тенденция ошибочных
впечатлений, оценок и даже более обширных теорИЙ, несмотря на наличие
лоrически мощных данных, противоречащих этим убеждениям. Давайте
при знаем с caмoro начала, что ошибки и предубеждения, с которыми мы стал
киваемся вовсе не являются необъяснимыми поrрешностями со стороныI ин
туитивноrо ученоrо. Как правило, они отражают действие механизмов и стра 
теrий, которые вполне хорошо удовлетворяют потребности орrанизма во MHO
rих обстоятельствах; иначе они не пережили бы историю обучения человека
иJШ эволюционную историю вида. Эти ошибки и предубеждения MorYT спра 
ведливо быть расценены как "определенныIe сферы" сбоя лоrически BЫBeдeH
ных стратеrИЙ и тактик, которые целесообразны (и вероятно, также весьма
точны) с точки зрения опыта орrанизма в целом.
Немотивационные предубеждения атрибуции
Фуnдамеnталъnая ошибка атрибуции
Идентифицированное первым (Heider, 1958) и наиболее часто упоминаемое
немотивационное предубеждение, которое мы назовем фундаментальной
ошибкой атрибуции,  это тенденция наблюдателей недооценивать воздей
ствие ситуативных факторов и переоценивать роль диспозиционных фак
торов на поведение друrих. Будучи "интуитивными" психолоrами, мы,
вероятно, слишком часто оказываемся нативистами или сторонниками ин
дивидуальных различий, и слишком редко бихевиористами. С большой ro
товностью мы рассуждаем о чертах характера и ожидаем последовательно
сти в поведении или исходах в совершенно несопоставимых ситуациях и
контекстах. Мы делаем поспешные выводы после наблюдения поведения
друrих людей, не замечая воздействия соответствующих сил окружающей
среды и оrраничений.
Общие фактЬL свидетельствующие о фундаментальной ошибке атрибуции. ПОМИМО
коротких рассказов и обращения копыту, наиболее часто упоминаемое свидетельство
для этоrо предубеждения (например, J ones и Nisbett, 1971; Кеllеу, 1971) заключается в
очевидной roтовности наблюдателей делать "соответствующие" личные выводы OT
носительно участников исследования, реаrирующих на явное давление ситуации. Ha
пример, Джонс и Харрис (Jones и Harris, 1967) обнаружили, что слушатели находили
некоторое соответствие между замечаниями участников дискуссии в поддержку KaCT
ро и их личными установками даже, если слушатели знали, что участники дискуссии
повиновались экспериментатору, и у них не было выбора.
Более прямое доказательство тoro, что наблюдатели Moryт иrнорировать
или недооценивать давление ситуации, предоставил Бирбрауэр (Bierbrauer,
1973), коrда изучал впечатления испытуемых от воздействия в классичес
ком эксперименте Милrрама (1963). В исследовании Бирбрауэра, участни
ки были свидетелями дословноrо воспроизведения акта "повиновения" oд

Недостатки процесса атрибуции... 161
Horo из испытуемых, rOТOBoro нанести максимальный разряд электрошока
предполarаемой жертве. Независимо от TOro, почему и насколько произош
ла задержка в выставлении оценок, независимо от тoro, обладали они за 
конным правом делать оценки или просто наблюдали, участники исследо
ванин Бирбрауэра допустили Фундаментальную ошибку атрибуции. То есть
они последовательно и серьезно недооценивали степень, в которой испыту
емые устутшли бы давлению ситуации, которое вызвало повиновение в экс
перименте Милrрама (см. Рисунок 1). Дрyrими словами, они предполarа
ли, что повиновение отдельно взятоrо испытуемоro вь:rpажало скорее ero лич
Нble характеристики, чем возможности ситуативныIx воздействИЙ и orpa
ничений, под влиянием которых оказались все испытуемые.
Особый случай преимущества, обусловленноzо ролью, при самопрезеllта
ции. Тенденция социальныIx наблюдателей недооцеIШвать возможности вли
яния И оrраничений ситуации и переоценивать роль индивидуальныIx черт
часто наблюдалась в стратеrии, концептуальныIx исследованиях и даже про
фессиональныIx спорах представителей современной социальной психоло
rии (см. Nisbett и Ross, 1980; Ross, 1977). Особые случаи этой фундамен
тальной ошибки атрибуции помоrают сосредоточить наше внимание на про
цессахпосредниках и более специфических ошибках интуитивноrо психо
лоrа. Важным с этой точки зрения является эксперимент Росса, Эмебайл и
СтеЙНмец (Ross, Amabile и Steinmetz, 1977), в ходе KOToporo анализирова
лись оценки, сделанные относительно участников, рОJШ которых (случай
но назначенные) давали или не давали им преимущество. Росс и др. pac
сма три в али роли ведущеrо и иrрока в викторине по выявлению общих зна 
пий. Роль ведущеrо обязывала испытуемоrо составить набор вопросов по
общим знаниям, изложить эти вопросы иrроку И обеспечивать точную об
ратную связь после каждоro ответа иrрока. Роль иrрока была оrраничена
ответом ИJШ попыткой ответить на соответствующие вопросы. От двух уча
стников (и, в последующем воспроизведении, также от наблюдателей) Tpe
бовалось оценить общие знания как ведущеrо, так и иrрока.
Произвольное назначение и выполнение этих ролей заставило учасТIШ
ков и наблюдателей сталкиваться с очевидно нерепрезентативными ИJШ ис
каженными "выборками" знаний ведущих и иrроков. Роль ведущеrо спо
собствовала демонстрации скрытыIx знаний и давала возможность избежать
ситуацИЙ, показывающих их невежество; иrроки же были лишеныI таких
преимуществ в самопрезентации. Действительно, не было сомнения в про
извольности назначения роли или в различии преимуществ, связанных с
каждой ролью, в отличие от ситуаций реальной жизни, в которых соци
альные роли так же предоставляют преимущества и неудобства в самопре
зентации. Однако соревнование в HepaвНbIx условиях между ведущими и
иrроками последовательно вело к предубеждениям и ошибочным впечатле
пиям. "У'частники, в некотором смысле, просто не сумеJШ сделать скидку на
преимущества и неудобства соответствующих ролей, обусловленных ситу

162 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
100
= 90
ж
I 80
 70
s
8 60
с
! 50
 40
.
S 30
а.
с: 20
10
о Проrнозы, сделанные без
про медлен ия
А Задержка проrнозирования,
вызванная смущением
А'
/
 8..'
/ '
... LS.
/
,/'
 Задержка проrнозирования
без смущения
. Значения, полученные
Милrрамом (1963)
Д'
8'
о 75 135 195 265 315
Уровень эпектроwока
375 450
Вопьт
Рис. 1. Сравнение спроrнозированных и фактических значений He
повиновения
ацией. Таким образом, иrроки оценили своих ведущих выше себя, а неза
висимые наблюдатели соrласились с этим (см. Рисунок 2). Наблюдатели,
вооруженные знанием, что ведущие не cMor ли бы ответить на заданные воп
росы лучше, чем иrроки, должны были признать, что уровень знаний иrро
ков не был таким уж низким. Вместо этоrо, они сделали вывод, что ведущие
обладали действительно ВЫДaIOщимися знаниями. Интересно, что самих
ведущих не ввела в заблуждение сложивmаяся ситуация. Этот факт смеща
ет наше внимание с существования Фундаментальной ошибки атрибуции и
определенноrо воздействия социальных ролей к особым "выборкам данных",
на которые полarались различные участники в своих выводах.
100 ].,
)S
S
Ж
&1 80
ж
.., 70
s

:1: 60
u
::r 50
о
u
s 40
ж
с 30
u
а.
U 20
10
О
Е5) ведущие
[;'] иrроки
.J..
1. Оценки ведущих
2. Оценки иrроков
З. Оценки наблюдателей
нестатис
ский студент
1
з
2
Рис. 2. Оценки общих знанИЙ ведущих и иrроков

Недостатки процесса атрибуции... 163
в отличие от иrроков и наблюдателей, ведущие не быJШ вынуждены пола
rаться исключительно на "искаженные" выборки общих знаний. Возмож
но, они обладали рядом дополнительных доказательств степени и оrрани
ченности собственных общих знаний, а также относительно нерепрезента
тивности той информации, которую они показали в своих вопросах; следо
вательно, они оценили, и свои знания, и знания poKOB как "средние".
И социальное, и теоретическое значение эксперимента Росса, Эмебайл и
СтеЙНМец вполне понятно. Он побуждает нас рассматривать бесчисленныIe
социальные контекстыI, в которых официальные или неофициальные роли
оrраничивают межличностное взаимодействие И, таким образом, искажа
ЮТ впечатления участников настолько, что кажутся оправданными преро
rативы и оrраничения, наложенные выrодными или невыrодными ролями.
Он также побуждает нас заострить ВIШмание на одной из ошибок интуитив
Horo ученоrо  ero кажущейся нечувствительности к оrpаниченному значе
нию искажеШIЫХ выборок данных (см. также Hamill, Wilson и Nisbett, 1980;
Nisbett и Ross, 1980, rл. 4).
Предубеждения заметности и доступности
Возможно, наиболее исследованная область предубеждения атрибуции,
которая включает эффектыI внимания, а также коrнитивных факторов и
факторов восприятия, которые опос:rдуют внимание. Оказывается, что
всякий раз, коrда некоторый аспект окружающей среды становится непро
порционально существенныIM или "ДОСТУПНЫМ" для человека, воспринима 
ющеrоеrо (ср. Тvеrskуи Кalшеman, 1973, 11), этому аспектупридаютболь
те значения в причинноследственном приписывании. Таким образом, Kor
да участник визуально привлекает на себя внимание изза особенноrо paco
Boro или сексуальноrо статуса в IIределах большей rрyшIыI (Taylor и дрyrие,
19 76), изза некоторой поразительной особенности внешнеro вида или одеж
ды (McArthur и Post, 1977; McArthur и Soloman, 1978), изза поставленной
учителем задачи (Regan и Totten, 1975), или даже иззаразмещения людей
на местах или дрyrих показателей визуальной перспективы (например,
Storms, 1973; Taylor и Fiske, 1975), то на этоrо человека налarается непро
порционально большая ответственность за любой результат ero действий.
(СМ. ТауlоrиFiskе, 1978, для более полноrо обзора.) Действительно, множе
ство исследованИЙ, получеюfыIx на основе теории "объективноro самосоз
нания" (Duvalи Wicklund, 1972; Wicklund, 1975) показали, чтонавосприя
тие людьми их собственных причинных ролей можно также повлиять с по
мощью простыIx манипуляцИЙ, которые направляют их внимание на себя
как социальных объектов или наоборот (например, Duval и Hensley, 1976;
Ellis и Holmes, 1979).
Признание и понимание Toro, как факторы заметности или доступности
влияют на процесс атрибуции, Moryт помочь лучше понять основы мноrих
знакомых предубеждений атрибуции, а также лоrически выведенных пре

164 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
дубеждений, возможно даже отнеся их к особым случаям. Фундаменталь
ная ошибка атрибуции, например, может отражать тот факт, что участни
ки являются просто более заметными, чем условия окружающей среды и
поэтому более вероятно, что они будут первоначально замечены при поис!{е
причинных факторов. Действительно, коrда ситуативные факторы и orpa 
ничения становятся неnpoпорционально заметными для наблюдателя, мы
можем ожидать ошибок атрибуции, которые кажутся противоположными
так называемой Фундаментальной ошибке. Таким образом, инспектор MO
жет ошибочно приписать действительно хорошее выполнение задания pa
бочим внешнему фактору, то есть своему наблюдению, коrда этот внешний
фактор становится чрезвычайно существенныIM (см. Strickland, 1958). Точно
также, внутренний интерес человека при выполнении данной задачи MO
жет быть подорван (например, Deci, 1971; Lepper и Greene, 1975, 1978;
Lepper, Greene, и Nisbett, 1973), если ero внимание сосредотачивается на
внешнем стимуле или оrраничении, которое, как кажется, поощряет, но не
обязательно, выполнение этой задачи.
Рассмотрим также эмпирическое обобщение Джонса и Нисбетта (Jones &
Nibbett, 1971), соrласно которому акторы, объясняя свое поведение, больше
склонны ссылаться на ситуативные факторы и менее  на факторы, относя
щиеся к характеру caмoro человека, чем наблюдатеJШ Taкoro поведения. На 
сколько участники и наблюдатеJШ npoявляют соответствующие различия в
том, что находится в их центре внимания, то есть участники проявлтот инте
рее к соответствующим особенностям окружающей среды, в то время как.
наблюдатели сосредотачивают свое внимание непосредственно на учасТIШ
ках,  настолько обобщение Джонса и Нисбетта становится особым случаем
обобщения :внимания/атрибуции. Действительно, экспериментально подтвер
ждено что, перемещая центр внимания акТОIЮв и наб.шодателей, их тeHдeH
ции ссылаться на ситуативные или на внутренние причины, Moryт аналоrич
но меняться (например, Stonns, 1973; Taylor и Fiske, 1975).
Наконец, рассмотрим недостаток, отмеченныIй npoницательным вымыш
ленным детективомпсихолоrом Шерлоком Холмсом  тенденцию Heдooцe
пивать значение непроисшествИЙ (nonoccurence). Информативные неIIJIOИС
шествия  это события или действия, которые не npoизошли в некотором
контексте, но которые, таким образом, содержат потенциально важную
информацию (ср. Росс, 1977). Определенная релевантность низкой коrни
тивной доступности непроисшествий должна быть очевидна. При исследо
вании или рассмотрении причинных факторов, неnpoисшествия вряд ли
являются высоко заметными или вряд ЛИ им уделяется внимание; COOTBeT
ственно, невозможно придать им достаточно значения в объяснении наблю
даемых действий и исходов. Джилл, скорее Bcero, припишет rHeB Джека
чемуто, что она «совершила», чемчемуто, чеrоонанесмоrласделать, npо
сто потому, что первое является более заметным для нее, чем последнее. Дей
ствительно, принимая во внимание, что вина упущения является менее cy

Недостатки процесса атрибуции... 165
щественной, чем вина совершения поступка, Джек способен допустить ту
же самую ошибку в объяснении причин собствеIПIоrо rнeBa.
Ложный консенсус или эzоцентричеС1iое предубеждение атрибуции
Последнее немотивациОIПIое или "информационное" предубеждение, pac
сматриваемое в этой rлаве, касается оценок человеком социальноrо соrла
сия  кажущаяся обычность или необычность различных реакций, KOTO
рые они наблюдают. В отличие от профессиональноrо психолоrа, который
полarается на четкие методы формирования выборки и статистические про
цедуры для проведения таких оценок, обыватель, должен полarаться на
интуицию и субъективные впечатления, основанные на соответствующих
данных, доступ к которым у Hero оrраничен. Возможностей для предубеж
дения в таких оценках и в различных социальных выводах или приписыва
ниях, которые отражают такие оценки, очень MHoro. ОпределеIПIое преду
беждение приписывания, которое мы здесь рассмотрим, касается TeндeH
ции людей чувствовать" ложный консенсус" , то есть считать свои собствен
ные поведенческие выборы и оценки как относительно обычные и cooтвeT
ствующие ДaIШЫМ обстоятельствам, рассматривая альтернативные ответы
как неоБычнье,, ненормативные инесоответствующие.
Ссылки на "эrоцентрическую атрибуцию" (Heider, 1958; Jones и Nisbett,
1971), "атрибутивное проектированиС''' (Holmes, 1968) и на определенные
выводы и явления, связанные с предубеждениями ложноrо консенсуса, слу
чайно появились в литературе, посвященной социальному восприятию и
приписыванию (ср. Katz и Allport, 1931; Kelley и Stahelski, 1970). Возмож
но, наиболее веское свидетельство можно найти в ряде исследований Росса,
rрина и Хауса (Ross, Greene & House, 1977).
В первом упомянутом исследовании, испытуемые рассматривали оnиса
ния rипотетических конфликтных ситуаций, с которыми они Mor ли бы стол
кнуться И должны были (а), оценить обычность двух возможных альтерна
тив реакции; (ь) указать альтернативу, которую они сами бы избрали; (с)
оценить черты "типичноrо" человека, который выбрал бы каждую из двух
указанных альтернатив.
Оценки продемонстрировали эффект "ложноrо консенсуса"; испытуемые
рассудили, что альтернатива, которую они выбрали, будет более обычная, чем
невыбранная альтернатива. Очевидное заключение к предположению лож
Horo консенсуса  то, что интуитивный психолоr оценивает те реакции, KOТO
рые отличаются от ero собствешIыI,, как раскрьmающие устоЙЧИвые чертыI
характера действующеrо лица в более полном объеме, чем реакции, подоб
EыIe ero собственным. Данные Росса, J.pинаи Хауса (1977) подтверждают этот
проrноз; испытуемые делали сравнитеJThНО более достоверные и крайние про
rнозы относитеJThНО типичноrо человека, который осуществил бы невыбран
ную испытуемым альтернативу, чем отн:осительноrо тoro, кто осуществил бы
выбранную альтернативу.

166 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБ"УЦИЯ
Термин относителъный является критическим в этой формулировке
предубеждения ложноrо консенсуса и требует HeKoToporo разъяснения.
Очевидно, человек, который идет по канату натянутому между двумя He
боскребами, устраивает революцию или принимает обет безбрачия, призна 
ет, что немноrие люди разделили бы ero выбор. Предубеждение ложноrо KOH
сенсуса, однако, привело бы ero к пониманию cBoerO выбора как более HOp
мальноrо, чем показалось бы людям, которые не стали бы ходить по канату,
устраивать революцию или принимать обет безбрачия. Точно так же тезис
признает, что для некоторых катеrорИЙ реакции оценки всех оценивающих
MorYT иметь отклонения в равной степени. Случаи жестокоrо обращения с
детьми, например, MorYT быть одинаково недооценены как родителями, же
стоко обращающимися со своими детьми, так и обычными родителями. OT
носительные теРМШfЬr rипотезы ложноro консенсуса приводят только к про
rнозированию Toro, что родители, жестоко обращающиеся со своими дeTЬ
ми, оценят это явление как более обычное и менее раскрывающее личные
качества, чем обычные родители.
При заключительной демонстрации Росса, !рина и Хауса (1977) не ис
пользовалась rипотетическая методолоrия анкетноrо опроса, а испытуемые
были поставлены в условия реа.льной и последовательной ситуацию конф
ликта. Испытуемых попросили походить по студенческому rородку в тече
ние 30 минут с рекламным щитом, на котором было написано «Обедайте в
кафе "У Джо"». Экспериментатор пояснил испытуемым, что они MorYT леr
ко отказаться от участия в исследовании, но ему бы хотелось, чтобы они
участвовали и "помоrая научноисследовательской работе, узнали коечто
интересное". Затем испытуемых просили принять решение относительно
участия в исследовании, оценить вероятные решения дрyrих и сделать BЫ
воды относительно черт характера людей, cor ласившихся или отказавших
ся участвовать.
Результаты этой "реальной" конфликтной ситуации (Табл. 1) подтвер
дили выводы более рaшmх исследований в форме анкетноrо опроса, касаю
щихся rипотетических ответов. В целом, испытуемые, соrласившиеся HO
сить рекламный плакат, оценили, что 620/0 человек сделает такой же BЫ
бор. Испытуемые, которые отказались это делать, оценили, что только 330/0
людей исполнит просьбу экспериментатора. Кроме Toro, как и было
спроrнозировано, соrласившиеся и не cor ласившиеся испытуемые резко pac
ходились в относительной силе выводов, которые они хотели сделать о че
ловеке, соrласившемся и отказавmемся носить рекламный плакат. Соrла
сившиеся испытуемые сделали более уверенные и экстремальные выводы
относительно личных характеристик отказавшеrося человека; не соrласив
шиеся испытуемые сделали более резкие выводы относительно cor ласив
шеrося человека.

Недостатки процесса атрибуции... 167
Таблица 1. Эффект ложноzо консенсуса: оценки обычности и выводы oт
носителыlo черт характера с точки зрения двух альтернатив поведения
Оценен-
ная обыч-
ность
соrJlаси&
(%)
СИJlа выводов ОТВQCИТeJlЬио
черт характера&
Оценен- О тести- О тести-
B8JI обыч- руемых, руемых,
вость отказа соrJlасив- отказав-
(% ) mихс& ВОСИТЬ шихс& носить
п.паК8Т ПJlакат
Испытуемые,
соrласившиеся
носить плакат
Испытуемые,
отказавшиеся
носить плакат
62
38
120,1
125,3
33
67
139,7
106,8
а) сумма оценок для четырех черт; большее число обозначает большую
уверенность и более краЙНИе выводы
Источник: обобщено из Ross, Greene и House (1977).
Общие выводы по результатам Росса, !рина и Хауса (1977) для нашей KOH
цеПЦ1IИ интуитивноrо психолоrа очевидны. Оценки отклонения и нормы, и
совокупность социальных выводов и межличностных реакций, которые co
провождают такие оценки, являются смещенными в соответствии с соб
ственными поведенческими выборами обывателей. Очевидно, что анализ
приписывания может быть искажен не только ошибками в анализе соци
альных данных ИНту1'IТИВНЫМ психолоrом, но также и более ранними пре
дубеждениями в формировании выборки или оценке таких данных.
Некоторые немотивационные факторы иrрают роль в создании явлений
ложноrо консенсуса. rлавные среди них: (а) факторы выборочноrо воздей
ствия и доступности; (ь) факторы, имеющие отношение к разрешению си
туативной неоднозначности.
Факторы выборочноrо воздействия, лежащие в основе ложноrо KOHceH
суса, довольно просты. Очевидно, мы знаем и общаемся с людьми, которые
разделяют наш опыт, интересы, ценности и взrляды. Эти люди aeucmBUmeJlb
но реarИl)УЮТ так, как отреarlIрОВали бы мы в широком разнообразии обсто
ятельств. Действительно, наше окружение частично определено чувствами
общеrо консенсуса, и мы склонны избеrать тех, кто вряд ли разделяет наши
оценки и реакции. Тот факт, что мы выступаем перед пристрастной выбор
кой людей и поведения не требует, чтобы мы допускали ошибку в наших
оценках относительно соответствующих совокупностей, но оно делает Ta
кие ошибки вероятными. Факторы, усиливающие нашу способность вспо

168 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБ"УЦИЯ
минать, визуализировать или воображать образцовые случаи поведения
являются более тонкими и коrнитивными по характеру. В данной ситуа
ции определенные типы поведения, которые мы выбрали или выбрали бы
Moryт быть с большей леrкостью восстановлены из памяти и более леrко пред
ставлены, чем противоположные типы поведения. Соrласно Канеману и
Тверскому (1973, 4) поведенческие выборы, которым мы отдаем предпочте
ние, MorYT быть более коrнитивно "доступны", и нас можно ввести в заб
луждение этой леrкостью или трудностью доступа при оценивании вероят
ности соответствующих поведенческих выборов.
Второй немотивационный источник эффекта ложноrо консенсуса явля
ется результатом реакции интуитивноrо психолоrа на неоднозначность 
как относительно природы и величины ситуативных сил, так и относитель
но значеIШЯ и последствИЙ различных альтернатив реакции. Попытки снять
такую неоднозначность включают IIнтерпретацию, оценку и доrадки, при
чем все это может оказывать параллельный эффект на собственные выборы
поведения наблюдателей, а также на их проrнозы и выводы относительно
выборов дрyrих людей. Таким образом, испытуемые, которые ожидали и
боялись насмешек дрyrих людей, потому что на IШх была табличка «Обе
дайте в кафе "У ДЖО"», а также те, которые сочли пожелания и ожидания
экспериментатора банальными, вероятно, откажутся носить рекламный
щит, поддержат подобные отказы друrих людей и сделают соответствую
щие выводы относительно черт характера любоrо испытуемоrо, который co
rласился носить табличку. Противоположные приоритеты, конечно, при
веЛJ! бы к противоположным личным выборам и противоположным соц:и:
альным оценкам и выводам.
Итак, предубеждение ложноrо консенсуса, как отражает, так и создает
искажения в процессе атрибуции. Оно следует из неслучайноrо формирова
ния выборки и поиска свидетельства и от необычноrо решения неоднознач
ных ситуативных факторов и сил. В свою очередь, оно смещает оценки OT
носительно нормы и отклоняется и увеличивает расхождения и ошибки в
интерпретации социальных явленИЙ.
Устойчивость убеждений вопреки опыту
Различные недостатки интуитивноrо психолоrа, те, которые описаны в этой
rлаве и ряде друrих работ (см. Nisbett и Ross, 1980), MorYT привести ero к
тому, что он будет придерживаться убежденИЙ о себе, дрyrих людях или
даже природе социальноrо мира, которые являются преждевременными и
ошибочными во мноrих случаях. Пока о них никто не знает и никто на них
не влияет, такие убеждения MorYT казаться непоследовательными  просто
предварительными по сути и адаптивными к новым входным данным. По
степеШIО увеличивающИЙся объем теории и исследования, однако, может
теперь привести к совершенно противоположному выводу.

Недостатки процесса атрибуции... 169
Оказывается, что убеждения, от относительно узких личных впечатле
ний до более широких социальных теорий, являются очень устоЙЧИвыми
вопреки опыту, который кажется лоrически разрушительным. Две пара
диrмы иллюстрируют эту устоЙЧивость. Первая включает способность убеж
дения продолжает существовать и усиливаться новыми данными, которые,
с нормативной точки зрения, должны при водить К тому, что убеждения ста 
новятся более умеренными. Вторая включает сохранение убеждений после
отрицания их первоначальных оснований.
Устойчивость убеждений lllоляризация в свете появelения новых
даnны/х
Люди, общественные орrанизации, rруппы интересов и даже нации часто
обладают различающимися убеждениями о важных социальных или поли
тических проблемах. Такие расхождения во мнениях едва ли являются уди
вительными. "Учитывая неофициальное и часто чисто интуитивное OCHOBa
ние, на котором такие мнения базируются, а также роль, которую соци
альные коммуникации (часто очень необъективные) иrрают в формирова
нии наших убеждений, разноrласия являются неизбежными. Но что про
исходит, коrда сторонникам различных точек зрения, позволяют проана
лизировать определенное свидетельство, особеШIО, коrда оно носит формаль
ный характер и идентично для всех заинтересованных сторон?
ОпТИМlIстическое ожидание состоит в том, что соперничающие rpyтmиров
ки нашли бы компромисс между своими убеждениями. Этот компромисс
может включать смещение в сторону позиции, определеШIОЙ соответствую
щим свидетельством, если оно последовательно и неоспоримо; с дрyrой CTO
poНbI, он Mor бы состоять из изменения в сторону большей умеренности или
взаимной терпимости, если свидетельство неоднозначно или неокончатеJIЬ
но. Менее оптимистическое ожидание состоит в том, что соперничающие rpуп
IШровки остались бы при своих точках зрения; то есть они проиrнорировали
бы новое свидетельство и устойчиво придерживались бы своих первоначаль
ных позИЦИЙ. НедавllИЙ эксперимент, проведенный Лордом, Леrmером и Poc
сом (Lord, Lepper & Ross, 1979), приводит к более удручающему выводу (по
крайней мере, для тех, кто надеется ИJШ ожидает, что объективныIe данные
ученоrо в области социальных наук уреrулируют социальные споры).
Лорд и друrие (1979) сначала отобрали испытуемых, которые либо под
держивали высшую меру наказания, считая ее эффективной превентивной
мерой (сторонники), JШбо выступали против высшей меры наказания и по
латали, что она не является сдерживающей (противники). Испытуемых оз
накомили с двумя подлинными эмпирическими исследованиями. Одно ro
ворило в поддержку их позиции; друrое опроверrало их мнение. При чтеrm:и
этих исследованИЙ, две rруппы дали оценки относительно этих двух исследо
вaRИЙ и измененИЙ в своих собственных отношеrm:ях и мнениях. Эти оценки
ярко показали способность сторонников определенной теории интерпретиро

170 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
вать новое свидетельство так, чтобы усилить и подтвердить свою теорию. Вo
первых, как сторонники, так и противники высшей меры наказания после
довательно оцеНИJШ исследование, поддерживающее их убеждения, как "бо
лее убедительное" и "лучше проведенное" , чем исследование, которое их оп
роверrало. ВoBТOpЫX, и В отличие от любой нормативной стратеrии, KOТO
рую можно вообразить для вкточения HOBOro свидетельства в убеждения че
ловека, влияние чтения двух исследований должно было еще больше пол.я
ризовать убеждения противников и стороmшков смертной казни. То, как про
изошла эта поляризация, было особенно очевидно (см. Рисунок 3). После чте
u
ния KpaTKoro отчета о результатах, которьш поддерживал их точку зрения,
убеждения исIThIтуемыIx стали значительно более экстремальными; эти из
менения поддерживались или увеличивались при рассмотрении подробнос
тей относительно процедуры и данныI.. Наоборот, после чтения Kpamoro OT
чета о результатах, который опроверrал их собственную точку зрения, мнe
ния испытуемых стали менее экстремалъныIи;; а после чтения cooтвeтcтвy
ющих подробностей относительно процедур и данныIx испытуемыIe возвра
щались к убеждениям, которые у них были до ознакомления с исследовани
ем. Фактически, большое КОJШЧество испытуемыI,, которые прочитали, как
резюме результатов, так и процедурные подробности исследования, опровер
rающеrо их мнение, в конечном счете, стали более yвepeНbI в правильности
этоro убеждения! Таких эффектов не наблюдалось, Kor да те же самые резуль
татыI и процедуры были прочитаныI исIThIтуемыIи,, чьи началъныIe представ
ления поддерживались.
Очевидно, профессионалъные ученыIe часто виновныI в той же ошибке,
что и интуитивные. Снова и снова каждый видит как соперничающие rpyn
пировки, которые вовлеченыI в академические споры  является ли их тe
мой происхождение Вселенной, эвотоци:я человека или существование пре
дубеждений атрибуции эroзащитыI  получают поддержку для своих раз
личающихся мнений из одноrо и тoro же источника. Далее в этой rлаве мы
подробно рассмотрим процесс, лежащий в основе таких явлений и более
конкретно прокомментируем нормативныIй статус rотовности ученоrо пе
рерабатыIатъ свидетельство в свете существующих теорИЙ и ожиданий. Сна 
"чала необходимо рассмотреть второй общИЙ класс явлений устоЙЧивости.

Недостатки процесса атрибуции... 171
ЯвпяlO!СЯ сторонниками
высшеи меры наказания
Е5] сторонники
D противники
Без изменений
+3
+2
+1
о
ЯВJ1ЯIO!СЯ противниками -1
высшеи меры наказания мяется преВj'нтивной Не являе!ся пре",н
мераи тивном мераи
1 2 3 4
Результаты Подробности Результаты ПодробноСти
ЯВЛЯlOтся сторонниками
8ЫСшей меры наказания
Без изменений
+2
+1
о
..1
ЯвпяlO!СЯ противниками -2
высшеи меры наказания ВIUIется превентивной Не является превен
мероА тивноА мерой
1 2 3 4
Результаты Подробности Результаты Подробности
Врем.
Рис. 3. Верхний рисунок: изменение отношения к высшей мере Ha
казания, сообщаемое исIIыIуемыыи,, вовремя эксперимента, KOТO
рые сначала рассматривали исследование, подтверждающее эффек
тивность смертной казни в предотвращении преступле:ний. Ниж
u u
нии рисунок: изменение отношения к высшеи мере наказания, co
общаемое испытуемыми, вовремя эксперимента, которые сначала
рассматривали исследование, опроверrающее эффективность CMep
твой казни в предотвращении преступлеНИЙ

172 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Устойчивость убеждеnий после очевидnой дискредитации
Иноrда, убеждениям yrрожают не новые данные, а скорее требования при
вести свидетельство формирования Taкoro убеждения, то есть прежде Bcero
информацию или анализ, который привел к формированию этоrо убежде
ния. На уровне коротких рассказов леrко привести такие примеры. Салли
терпит неудачу в своих первых попытках научиться кататься на коньках и
затем выясняет, что коньки, которые она позаимствовала, были слишком
большие, чтобы обеспечивать ей под.цержку в области лодыжек. Мэри пред
полarает, что букет цветов Джона отражает заботу, романтичный характер
и следование традициям, но затем узнает, что отец Джона  владелец цвe
точноro мarазина. Более широкие теории или убеждения о мире MorYT оспа
риваться подобным образом. Приходящая няня на основе oIIыIаa с еДШiствен
ныIM младеIЩем, который кричал всю ночь, решает, что кормление из бу
тыIкии приводит К коликам у младенцев, а затем обнаруживает, что этот pe
бенок страдал от высокой температуры. ИJШ ученыIй обнаруживает, что клас
сический эксперимент, на основании Koтoporo появилась некоторая теория,
не является чистыIM изза внешних факторов или прямоrо мошенничества.
IИпотеза устоЙЧивости, в своей общей формулировке, rласит, что люди,
о которых упоминалось выше, отстаивали бы свои начальные у6еждеIШЯ до
степени ничем неоправданн:ой. Но термины Taкoro утверждения очевидно
слишком общие и неопределеШlые, чтобы их можно было проверить. Коrда
именно мы сможем сделать вывод, что субъект "неуместно" упорствует в
своих впечатлениях или убеждениях, хотя их основание было подорвано?
Чтобы исследовать rипотезу устоЙЧивости экспериментально, нам точно
потребуется парадиrма, которая позволит точно определять степень устой
чивости и изменений.
Одна такая парадиrма в форме дилеммы была предложена социальныIии
психолоrами, которые использовали обман в ходе эксперимента, а затем оп
рашивали испытуемых, которые являлись целью Taкoro обмана. Психоло
rи показывали надуманныIй и недостоверный характер предоставлеШIОЙ ин-
формации, предполarая, что подобное рассмотрение эксперимента устранит
любое влияние, которое такая информация, моrла бы оказать на мнения
или убеждения испытуемых. Мноrие ученые, однако, выразили общее бес
покойство, что такие экспериментальные обманы Moryт нанести большой
вред, который не будет полностью устранен с помощью обычных процедур
рассмотрения (например, Kelman, 1972; A.G. Miller, 1972; Orne, 1972;
Silverman, 1965).
Ряд экспериментов, проведенных Леппером, Россом и их коллеrами (см.
также более ранние исследования Walster и дрyrих, 1967; Valins, 1974) ис
пользовали общую парадиrму дисконтирования или рассмотрения, с целью
исследования явлеНИЙ устоЙЧивости убеждеНИЙ при столкновении с очевид
ной дискредитацией. Мы начнем обсуждение этой работы, выделив пару
экспериментов Росса, ЛеIШера и Хаббарда (Ross, Lepper & Hиbbard, 1975),

Недостатки процесса атрибуции... 1 73
которые касаются впечатлений испытуемых после рассмотрения обмана о
своих способностях в некоторой задаче или о способностях дрyrих людей.
Устойчивость личnыx вnечатлеnий после их оnровержеnия. Процедура,
используемая Россом и дрyrими (1975) бьта достаточно прямолинеЙНой.
Испытуемые сначала получaJШ продолжительную ложную обратную связь
вовремя вьmОШIения задачи на проницательность (то есть, отличие подлин
НbIX сообщений о самоуБИЙстве от вымышленных). В первом эксперименте
было сообщено, что целью исследования является анaJШЗ тoro, как испытуе
мые управляют восприятием собственноrо поведения и способностей. во BТO
ром эксперименте были привлечены наблюдатели, которые формировали co
циальные впечатления, коrда были свидетелями управления ложной обрат
ной связью. В обоих экспериментах после тoro, как манипуляция первыми
впечатлениями была закончена, экспериментатор полностью дискредитиро
вал «сведения», на которых были основаны впечатления участников и\или
наблюдателей. В частности, участник (реIUIИку KOTOporo в Эксперименте 2
нечаянно услыIал наблюдатель), получил стандартное опровержение дaн
НbIX, блarодаря чему он узнал, что предполarаемый исход бьш предопреде
лен и что ero обратная связь была абсолютно не связанна с фактическим пове
дением. Прежде чем значения зависимых переменныIx бьти представлены,
каждоrо ИСIIытуемоrо подвели к явному подтверждению ero понимания xa
рактера и цели экспериментальной фальсификации.
После этой полной дискредитации первоначальной информации, испы
туемые заполняли анкету с зависимыми переменным,, описьmающими дей
ствия людей и их способности. УстоЙЧивость впечатления была очевидна
как для участников, так и для наблюдателей. Фактически при каждом из
мерении (то есть, объективные оценки только что произведенноrо акта по
ведения участника, оценки поведения относительно будущеrо набора за
дач на проницательность и субъективные оценки ero способностей) полнос
тью дискредитированная манипуляция первичноro исхода произвела суще
ственные "остаточные" эффекты на участников и оценки наблюдателей (см.
таб. 2).
Последующие экспериментыI показaJШ, что разнообразие необоснованных
личных впечатлений, коrда тo вызванных в соответствии с эксперименталь
ныIии процедурами, может сохраниться даже после дискредитирующих
процедур. Например, Дженнинrс, Леппер и Росс (Jennings, Lepper & Ross,
1980) продемонстрировали, что впечатления испытуемых относительно их
способности в межличностном убеждении (успех или неудача убедить KOH
федерата стать донором крови) MorYT сохраняться после Toro, как они узна
ЛИ, что начальный исход был полностью недостоверен. Точно так же в двух
сходных экспериментах Леппер, Росс и Лау (Lepper, Ross & Lau, 1979) по
казали, что ошибочные впечатления студентов относительно их "способно
сти решать лоrические задачи" (и их выборы специализации с последую
щей оценкой через два месяца) упорно сохранялись даже после тoro, как

174 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Таблица 2. Восприятие поведения и способностей участника после onpo
вержения
Jlи()e.......lJ()c:npu,Jl,1J&".e
.. . . ..1Iv,f1,Cm,H/U/1t4
усn,eж .",eft'lI:ч,а t
..OClJ,p UJl, т.....lIac"",ufCOв.
.JU1,бlJюд8iтеяJl,мu,
lIC1Je Jl,egiJtf,'fo,< f
Оцененное
первонач8ЛЬ
ное КОЛ-ВО
Проrнозирование
будущеrо числа
Оцененные
способности
18.33
12.83
5.91***
19.00
12.42
4.43***
18.33
14.25
4.23***
19.08
14.50
2.68*
5.00
3.83
2.65*
5.33
4.00
3.36**
*р < 0.05. ** р < 0.01. *** р < 0.001.
И сточни-к: Данные BToporo эксперимента, проведенноro Россом, Леп
пером и Хаббардом (1975).
они узнали, что хорошие или плохие методы обучения явились объяснени
ем успехов или неудач, служивших основанием для таких впечатлений.
Устойчивость дискредитированных теорий после опровержения. Heдaв
ние эксперименты Андерсена, Леппера и Росса (1980) расширили область
проявлений устоЙЧИвости от ЛИЩIbIХ впечатлений до более оБширныIx убеж
дений о реальном мире. В исследованиях Андерсена и дрyrих сначала co
здавались, а затем дискредитировались теории испытуемых относительно
функционалъныIx отношений между двумя измеряемыми переменныIи::
адекватностью профессионалъных действий пожарныIx и количеством оч
ков, набранных в тесте на предпочтение риска. В одном варианте формиру
ющие сведения состояли из пары определенныIx случаев, то есть, один co
v u u
стоявшиися И один несостоявшиися пожарныIи с соответствующим проти
воречивыM количеством очков в тестах на предпочтение риска. Интересно,
такие минималъныIe даннъlе были достаточными, чтобы породить устоЙЧи
вые теории, со стороныI испытуемых, относительно вероятныIx связей меж
ду соответствующими измерениями. Более важныIM был вывод, что такие
теории пережили опровержение  рассматриваемые случаи были полнос
тью фиктивными, и различные испыIуемыы,, фактически, получили проти
воположныIe пары очков рискованности и результатов работы. Действитель
но, коrда сравнения были сделаныI между испытуемыми, с которыми ЭКС
перимент проанализирован, и теми, с которыми нет, оказалось, что более
чем 500/0 началъноrо эффекта информации в рамках "случая" осталось пос
ле опровержения.

Недостатки процесса атрибуции... 1 75
и так, ясно, что убеждения MOl'YT сохрняться, несмотря на сильные ло
rи'чеекие или эмпири'ческие сомнения. Они MorYT сохраняться и даже уси
ливаться за cl:leT сведений, которые, как СОJ'ласилось бы большинство нейт
!)альных наблюдателей, ЛОI'ически ДОЛЖН:nI приводить к некоторому ослаб
леНlfЮ таких убеждений. Они MorYT даже сохраняться после полноrо разру
шенин их первоначалЫIЫХ основ. Необходимо сделать MHoroe для опреде
.ления точных пределов и исследования неизбежных исключений к таким
явлениям. Ясно, что издержки пред}тбеждений атрибуции обывателей и
друrие недостатки не подвержены коррекции, но вместе с тем сrлаживают
ся за счет последующеrо опыта и обсуждений. Вопрос, который необходимо
HaкoHeI задать  это ка к и почему такая устоЙЧивость имеет место? То есть,
K3Rl'Ie коrнитивные механизмы лежат в основе необоснованноrо постоян
ства наших впечатлений, убеждений и более широких социальных теорий?
Возможные механизмы, Jlежащие в основе устойчивости убежде
ний
Пристрастныu поиск, воспоминание и ассимиляция информации. Не при
ходится сомневаться, что наши убеждения влияют на процессы, с помощью
которых мы ищем, храним и интерпретируем соответствующую ИНФОI)ма 
цию. Действительно, без предшествующеrо знания и соответствующих пре
дубеждений, наше понимание ежедневноrо опыта требовало бы значитель
но большеrо времени и усилий, и по всей вероятности, в результате снизи
лось бы понимание. Но неизбежное последствие нашей rотовности обраба
тывать сведения в свете наших априорных убеждений  это тенденция BOC
принимать большее подтверждение для этих убеждений, чем фактически
существует в ДaI-IНЫХ сведен:и:ях.
Такие "предубеждения подтверждения" (см. Einhorn и Hogarth, 1978;
Hamilton, 1979; Hastie и Kllmar, 1979; Wason и JohnsonLaird, 1972) OTMe
чались философами на протяжении продолжительноrо времени (например,
Васоп, 1620/1960). Возможно, наиболее примечательна реакция сторонни
ка теории на сом:нительныIe ИJIИ неоднозна"чные данные. Как утверждал Лорд
:и: друrие (1979), потенциально подтверждающие сведения MorYT быть при
няты номинально (как таковые), в то время как потенциально опроверrаю
щие сведеНIIЯ подлежат критическому и скептическому исследованию. Ta
ким образом, СУIIествуют два следствия: вопервых, любой образец CBeдe
ний, обработанных этим способом, даже сведения, которое являются по cy
ществу случайными имеет тендеIЩИЮ поддерживать начальные убеждения.
BOBTOpЫX, как только сведения были обработаны таким способом, они по
лучают способность усиливать априорные убеждения, коrда это убеждение
подверrается новому эмпирическому опровержению или нападениям на ero
первоначальное очевидное основание.

176 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Роль предвзятой ассимиляции была убедительно показана для случая,
rде СТОРОIПIИк теории встречается с новыми данными (т.е. Lord и дрyrие,
1979). Но роль этоrо механизма в опровержении парадиrмы, возможно, Me
нее очевидна, и мы вынуждены положиться скорее на предположение, чем
на твердые данныI.. Мы предполarаем, что испытуемый, который формиру
ет начальное впечатление о себе, дpyrOM человеке или некоторых функцио
нальных отношениях, способен искать дополнительные данныI,, COOTBeT
v v
ствующие этому впечатлению, в своеи памяти и в непосредственнои ситуа
ции. Такие данныIe MorYT вспоминаться и рассматриваться как подходящие
или подтверждающие только настолько, насколько они доказывают Hacтo
ящее впечатление. Таким образом, испытуемый, который преуспел или по
терпел неудачу в данной задаче, вспоминает подобные успехи или неудачи
в похожих задачах  и принимает решения по поводу их релевантности дaн
ному случаю  на основе соответствия исходов. Точно так же испытуемый,
решив, что переменные Х и У функционально связаны, вспомнит и придаст
правдоподобность случаям, которые, скорее подтверждают, чем оспарива
ют это предположение. Опять же, такой предвзятыIй поиск, вспоминание и
ассимиляция не только поддерживают первоначальное убеждение, они Taк
же создают образец доказательства, который остается доступным для под
держания рассматриваемоrо убеждения, коrда ero nервО1lачаЛЪ1l0е OCHOBa
ние атаковано или даже разрymено. Критическое предположение здесь
заключается в том, что люди не постоянно совершенствуют или переоцени
вают сведения, соответствующие их убеждениям. Они обычно не приходят
к решению "теперь, коrда моя предшествующая rипотеза была несколько
подорвана, я должен возвратиться и переоценить все сведения, которые я
коrдалибо рассматривал в свете этой rипотезы".
фОР.jкuроваlluе пРUЧUllllЫХ обоЯСllеllUU. Люди более чем просто замечают CBe
дения, соответствующие их впечатлениям или убеждениям. Они также уча
ствуют в причинном анaJШзе или объяснении (Heider, 1958). То есть они про
буют обоЯСfluтъ характеристики себя или дрyrих .шодей, ИJШ функциональ
ные отношения, в существование которых они верят. Таким образом, испы
туемая, которая считает, что она лучше или хуже отличает сообщения о ca
моуБИЙстве в исследованиях Росса (1975), моrла бы найти аспект своей био
rpафии, который объяснит наличие или отсутствие Taкoro таланта. Точно так
же испытуемый, который вьшужден верить в положительные или отрица
тельные отношения между способностью к пожарному делу и предпочтени
ем риска, будет иметь мало трудностей в определении лоrическоro основания
для любых отношеНИЙ. Опять же, этот процесс не только поддерживает Ha
чальное впечатление или убеждение, он также способен сохранить это впе
чатление ИJШ убеждение при возникновении сомнеНИЙ или критике.
Свидетельство действия этоrо механизма устойчивости мы можем найти
в двух исследованиях опровержения, демонстрирующих, что, коrда испы
туемым необходимо сформулировать такие объяснения до опровержения,

Недостатки процесса атрибуции... 177
величина эффекта устоЙЧивости растет. В исследовании Андерсона и дpy
rих (1980), одну rруппу испытуемых попросили объяснить положительные
или отрицательные связи в двух случаях с пожарными. Как и было спроr
нозировано, вмешательство сильно усилило эффект устоЙЧивости. Факти
чески, испытуемые, которые объясняли основание для положительных или
отрицательных связей до опровержения, были только чуть менее уверены в
них, чем испытуемые, которые не получили никакоrо опровержения. По
добные результаты были получены Россом, ЛеШlером, Стреком и Стейнмец
(1977), обнаружившими, что испытуемые, которым было необходимо объяс
нить дальнеЙПlУЮ жизнь пациентов клиники (чьи истории болезни они чи
тали), продолжили расценивать такие исходы как относительно вероятные
даже, коrда от! узнали, что события были неДОС'IOверны и выдуманы экс
периментатором.
[10ведеllческое подтверждение и,ли zиnотеза "самоиСnОЛllенuя" (self
fulfilтeпt). Две парадиrмы исследования, используемые Россом, Леппером
и их коллеrами для исследования явления устоЙЧивости испытывают He
достаток одноrо элемента, который может быть кр:и:тическим во мноrих
ежедневныIx ситуациях. Определенно у испытуемых в этих исследованиях
не было возможности воздействовать на свои убеждения. Такие действия
важны частично, потому что они MOryT увеличивать психолоrические затра
ты или "диссонанс" (Festinger, 1957), связанный с изменеllием убеждеIIИЙ
(ер. Ashmore и Collins, 1968; Collins и Hoyt, 1972; Hovland, Campbell, и Brock,
1957). Кроме Toro, такие действия создают новые данньrе, соответствующие
этим убеждениям. Эти новые данные MorYT быть обработаны предвзято,
кроме тoro, они MorYT быть смещеIIЫ в направлении, подтверждающем co
ответствующую rипотезу.
Идея rипотезы самоподтверждения или самОИСПОJllIения не нова для co
циолоrов. Известные, но спорные исследования, например "эффект Пиrма 
лиона" (Rosenthal и Jacobson, 1968), связанные с воздейетвием ожиданий
преподавателей относительно "скачка" в способностях и поведении их cтy
дентов, являются актуальными. Однако, недавние исследования, проведен
ные Шнзйдер (Snyder) II ero коллеrами, значительно продвину ли нашу oцeH
ку и понимание таких явлений, демонстрируя, как, ожидания испытуемых
или rипотезы, которые они должны проверить, MorYT порождать их "объек
тивнуюподдержку" (например, SпуdеrиSwanп, 1978а, 1978Ь; Snyder, Tanke
и Berscheid, 1977).
Заключительные замечания: Убеждения мепяются!
Наше предшествующее обсуждение явлений и механизмов не должно
заставить читателя потерять из виду тот факт, что убеждения о нас, наших
политических лидерах и даже наших научньrх теориях действительно Me
няются. Частично такое изменение может просто быть результатом rрубой

силыI. Даже если лоrические или эмпирические опровержения имеют MeHЬ
ше воздействия, чем моrJШ бы rарантировать нормативные стандарты (см.
Ross и Lepper, 1980), они всетаки MorYT подействовать. Частично, такое из
мене:ние может отражать факт, что формальные методы тестирования rи
потезы, иноrда преднамеренно используются, чтобы защитить нас от опас
ностей неофициальных методов. Но мы подозреваем, MHoroe еще предстоит
исследовать, так как существует свидетельство Toro, что предшествующие
теории MorYT иноrда изменяться без orpoMHoro количества опровержений
ИJШ убедительных экспериментов. Таким образом, изменения в мировоз
зрении И убеждениях, которые MorYT быть вызваны ярким, конкретным,
непосредственныIM опытом (см. Nisbett и Ross, 1980) и эффективность rpyтm
и лидеров, которые выполняют серьезные ПОJШтические ИJШ релиrиозные
преобразования, предлarают цели для будущеrо исследования.

10. Очевидное воздействие базовоrо значения*
А.мос Тверски и Даниель Каuемаu
Во мноrих ситуациях людям необходимо оценить вероятность HeKOToporo
целевоrо события (например, диarноз пациента или продажи учебника) на
основе (а) частоты базовоrо значения целевоrо исхода в некоторой совокуп
ности (например, частота различных диarнозов или распределения продаж
учебника), (ь) определеlШоrо доказательства данноro случа.я (например, pe
акция пациента на диаrностические осмотры или оrлавление рассматрива 
eMoro текста).
Важность данных базовоrо значения в интуитивных проrнозах относи
тельно частных случаев была изучена Милом и Роузеном (Meehl и Rosen,
1955), которые, используя правило Б3Йеса утверждали, что проrнозирова
ние редкоrо исхода (например, самоубийства) на основе ненадежных дaн
ных  это r лавный источник ошибок в клиническом проrнозировании. Мил
и Роузен не проводили экспериментальных исследований, но они привели
при меры из литературы по клиническому ди arнo зу , в котором информация
базовоrо значения не была принята во внимание.
Чтобы получить экспериментальное воздействие данных базовоrо значе
НИЯ, мы предоставили испытуемым описание аспиранта или специалиста и
попросили их спроrнозировать ero область специализации или ero профес
сию (Кahnетan и Тversky, 1973, 4). Эти исследования показали, что после
дующие оценки вероятности были определены прежде Bcero степенью, в
которой описание было подобно или репрезентативно соответствующему
стереотипу специалиста (например, библиотекарям или адвокатам). Часто
тами базовоrо значения этих катеrорий, которые были либо известны испы
туемым :и:з их ежедневноrо опыта, либо явно указаны в вопросе, в значи
тельной степени пренебреrали. (Мы используем термин nреllебреzать, что
бы описать ситуации, в которых базовое значение либо иrнорируется, либо
крайне недооценивается.)
* Эта работа была поддержана Службой военноморских исследований соrласно Контракту
N0001479C0077 со Стэндфордским университетом.

180 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБЪ'ЦИЯ
Проrнозы на основе репрзентативности или подобия не зависят от час
тот базовоrо значения. Однако явление прене6режения базовым значением
rораздо более распространено, так как оно также наблюдается в оценках,
которые не MorYT с леrкостью интерпретироваться в терминах репрезента
тивности (Hammerton, 1973). Для примера, Касселлс, Шоенберr и rрейбойз
(Casscells, Schoenberger, и Grayboys, 1978) задавали 60 студентам и персо
налу МеДИЦИНСКОI'О факультета в rарварде следующИЙ вопрос:
Если анализ, для обнаружения болезни, распространенность которой == 1/1. 000, имеет
ложную положительную пропорцию 5% *, какова вероятность, Toro, что человек, у KO
Toporo обнаружили, положительныЙ результат, фактически болен, если предположить,
что вы ничеrо не знаете о симптомах этоrо человека? (с.999)
Наиболее обычный ответ, который дали почти половина участников, был
950/0 . Средний ответ был 56 О/О и только 11 участников дали правильный OT
вет  20/0 , предполarая, что анализ правильно выявляет каждоrо больноrо
человека. Очевидно даже высоко образованные респонденты часто не в co
стоянии оценить важность базовоrо значения исхода в относительно про
стых формальных задачах (см., например, BarHillel, 1980а; Lyon и Slovic,
1976). Осуждение Милом и Роузеном (1955) неспособности оценивать базо
вое значение не оrраничивается КЛИНlIЧескими психолоrами; это также свой
ственно и врачам, и вообще обывателям.
-у словия, при которых данные базовоrо значения используются или ими
прене6реrают, широко исследовались социальными психолоrами и учены
ми, изучающими производство суждений (см. литературные обзоры Вorgida
и Brekke (1981) и Kassin (1979Ь». Независимые переменные, paCCMOTpeH
ные в этих исследованиях, MorYT быть разделены на два типа: процедурные
и доказательные. Процедурные переменные относятся к свойствам проек
та, задачи и демонстрации, в то время как доказательные переменные Kaca
ются характера источника и интерпретации сведений.
Например, процедурная переменная большой важности  обращается ли
испытуемый с каждой задачей как с отдельным случаем или участвует в
задаче с мноrократным проrнозированием. Значительные сведения из ис
следовaRИЙ вероятности и похожих задач показывают, что люди имеют TeH
денцию уравнива ть распределение критерия при мноrократных предсказа 
ниях, особенно в присутствии обратной связи исхода. Поскольку люди пы
таются создавать образец проrнозов, который является репрезентативным
распределению исхода, эксперименты, использующие повторные оценки с
тем же базовым значением производят большие эффекты базовоrо значе
ния, чем эксперименты, в которых с каждой оценкой обращаются как с OT
дельной задачей. (См. BarHillel и Fischhoff, 1981; Manis и друrие, 1980).
Друrая интересующая нас процедурная переменная  это различие меж
ду внутриrрупповым и межrрупповыми планами. Например, Фишхтоф,
* Т. е. при положительном диаrнозе болезнь отсутствует у 5% людей.

Очевидное воздействие базовоrо значения 181
Словик И Лихтенmтейн (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein (1979)) показали,
что данные базовоrо значения имеют больше воздействия, коrда они раз
личны в разных задачах, предоставленных каждому испытуемому, чем Kor
да различные базовые пропорции предоставлены различным испытуемым.
Внутриrрупповой план, однако, стимулирует общую тенденцию приписы
вать больший вес варьирующемуся при знаку , даже, коrда он не cooтвeTCТВY
ет нормативно (Fischhoff и BM Hillel, 1980). ДальнеЙШее обсуждение раз
ЛИЧИЙ между внутри и межrpупповыми планами и их приложение для ис
следования статистических убежденИЙ смотри в rл. 34.
Хотя процедурные переменные имеют значительное влияние, данная
rлава оrраничивается обсуждением доказательных переменных, которые
управляют интерпретацией и воздействием данных базовоrо значения. Оп
ределенно, мы обращаем внимание на различия между двумя типами базо
вых значений, которые мы назовем причинными и случайными.
Причинные и случайные базовые значения
Базовое значение называется причинным, если оно предполarает CYIЦecTBO
вание причинноrо фактора, который объясняет, почему отдельный случай
приведет скорее к этому исходу, чем дрyrой. Базовое значение называется
случайным, если оно не ведет к такому выводу.
Яркая демонстрация контраста ме».ду причинными и случайными базо
выми значениями была представлена Айзеном (Ajzen, 1977). В одном экс
перименте, респонденты оценили вероятность тoro, что студент, академи
ческая успеваемость KOToporo была кратко описана, успешно сдал отдельно
взятый экзамен. Причинное базовое значение было представлено следую
щим образом:
Два rода назад сдавался заключительный экзамен в Йельский университет. П риблизи
тельно 750/0 студентов потерпели неудачу (успешно сдали) экзамен.
Это базовое значение является причинныI,, потому что оно подразумева
ет, что экзамен бьт искточительно труден (если 75% студентов потерпели
неудачу) или относительно леrкий (есJШ 75% студентов сдали ero). BьтeдeH
ная причина (то есть, трудность экзамена) "объясняет" базовое значение и
делает менее (более) вероятным то, что каждый студент сдаст экзамен.
Случайное базовое значение было представлено следующим образом:
Два roда назад, в Йельском университете сдавался заключительный экзамен. Психо
лоrпедаrоr, интересующийся успеваемостью, опросил большое количество студентов,
которые прошли курс обучения. Так как он был, прежде Bcero, заинтересован в peaK
циях на успех (неудачу), он выбирал rлавным образом студентов, которые успешно сдали
(потерпели неудачу) экзамен. В частности, приблизительно 750/0 студентов в ero выбор
ке успешно сдали (про валили) экзамен.
Это базовое значение является случайным, или непричинным, потому
что пропорция студентов, сдавших экзамен или нет, в выборке была Hayraд

182 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
отобрана исследователем. В отличие от базовоrо значения, она не позволяет
сделать вывода относительно трудности экзамена.
Исследование Айзена (1977) показало, что ПРИЧИIШое базовое значение
обладало большим весом, чем случайное, хотя оба типа базовоro значения
оказали существенное ВJШяние. Для причинноrобазовоrо значения, oцeHeH
ная вероятность успеха (среДIШЙ по всем ОIШсаниям) была выше 0.34, при
большом значении базовоrо значения успеха, чем при низком. Для случай
Horo базовоrо значения соответствующее различие было только 0.12. В Tep
минах данн:оrо анализа, леrкость или трудность экзамена  одна из способ
ствующих причин, которые затрarивают поведение студента, и поэтому свя
зана с дрyrими причинами, такими как уровень интеллекта и мотивирован
ность рассматриваемоrо студента.
Базовое значение успехаиспользовалось в предшествующем исследовании,
чтобы опредеJШТЬ экзамен как леrкий ИJШ трудныI.. Во втором исследовании,
базовое значение пре,ЦПочтения использовалось, чтобы определить выборы как
более ИJШ менее привлекательные (Ajzen, 1977). Испытуемых ПОпросИJШ oцe
нить вероятность, что студенты, чьи краткие описания JШЧности прилarались,
выберут в качестве факультативноrо курса ИJШ историю, или экономику.
Причmmое базовое значение, которое служило для определения относитель
ной привлекательности одноrо из этих двух выбора, состояло из пропорции
студентов, зареrистрирова.нныIx на этих двух курсах (о. 70 и 0.30). Случайное
базовое значение было представлено следующим образом:
Чтобы узнать мнение студентов, профессор истории (экономики) недавно опросил 70
студентов, которые проходили ero общий курс по истории (экономике), для сравнения,
он также опросил 30 студентов, которые прошли курс экономики (истории).
Обратите внимание, что, в отличие от прИЧИIШоrо базовоrо значения, слу
чайное не дает информации относительно популярности этих двух курсов.
Влияние случайноrо базовоrо значения не было существенным в этом ис
следовании, хотя имелось различие вероятности 0.025 в ожидаемом направ
лении. Напротив, прИЧИIШое базовое значение имело сильное ВJШяние: cpeд
няя оцененная вероятность выбора была 0.65 для попу лярноrо курса (BЫCO
кое базовое значение) и 0.36 для непопулярноrо курса (низкое базовое зна
чение). Очевидно, привлекательность курсов выведена из базовых значений
выборов и объединена с JlичныIии характеристиками при оценке вероятнос
ти Toro, что отдельныIй студент выберет скорее один курс, чем дрyrой. С HOp
мативной точки зреIШЯ, однако, и причинное, и случайное базовое значе
ние в этих примерах должны иметь едва сопоставимые ВJШЯНИЯ.
Наш следующий пример илтострирует дрyrой тип причинноro базовоrо
значения; оно также позволяет вычислить правильную апостериорную Be
роятность соrласно некоторым разумныIM предположениям. Рассмотрим
следующую измененную версию зада"tffi про такси, первоначально представ
ленную Канеманом и Тверским (1972а) и позже исследованную БарХил
лел (1980а), и Тверским и Канеманом (1980, 8).

Очевидное воздействие базовоrо значения 183
Такси сбило человека и скрылось с места происшествия Ночью. Две компании такси,
Зеленая и Синяя, работают в rороде. Вам дают следующие данные:
(А) 850/0 такси в roроде  Зеленые и 150/0  Синие.
(В) свидетель идентифицировал такси как Синее. Суд проверил надежность свиде
теля при обстоятельствах, которые существовали в ночь несчастноro случая, и зак
ЛЮЧИЛ, что свидетель правильно идентифицировал каждый из этих двух цветов в
800/0 случаев и неправильно в 200/0 случаев.
Какова вероятность TOro, что такси, сбившее человека было скорее Синим, чем 3еле
ным?
Чтобы получить правилъный ответ, пусть В и G обозначают cooтвeтcтвeH
но rипотезы, что такси, сбившее человека, Синее или 3еленое, и пусть W 
сообщение свидетеля. В соответствии справилом вайеса в вероятностной
форме, с предшествующей вероятностью 15/85 и отношением вероятности
80/20,
Р (B/W) /Р (G/W) == Р (W /В) Р (В) / Р (W /G) Р (G) ==
== (0.8) (0.15) / (0.2) (0.85) == 12 / 17
и, следовательно
Р (B/W) == 12 / (12 + 17) == О .41
Поэтому, несмотря на сообщение свидетеля, такси, сбившее человека,
будет скорее 3еленое, чем Синее, потому что базовое значение является бо
u
лее краиним, чем свидетельское показание вероятным.
Большому коJШЧеству испытуемыIx предоставИJШ несколько ОТ.1ШЧающие
ся версии этой задачи с очень последовательными результатами. Средний и
модальный ответ  0.80, значение, которое совпадает с достоверностью сви
детельскоrо показания и, очевидно, не зависит от относительной частоты
Синих и Зеленых такси.
Информация базовоrо значения, однако, использовалась в отсутствии
целевых данных. Коrда пункт (ь) был опущен из вопроса, почти все тести
руемые дали основное значение (0.15) как ответ. Кроме тoro, базовое значе
ние управляло ожиданием испытуемых относительно свидетельских дaн
ных. Дрyrой rруппе испытуемых была предоставлена вышеупомянутая за
дача за исключением тoro, что предложение "свидетель определил такси,
как Синее" было заменено на "свидетель определил цвет такси". Затем этих
испытуемых спросили, "какова вероятность, что свидетель определил Taк
си как Синее?" СреДIШй и модальный ответ на этот вопрос был 0.15. Обрати
те внимание, что правильный ответ  0.2 х 0.85 + 0.8 х 0.15 ==0.29. В OТCYT
ствии дрyrих данных, знание базовоrо значения использовалось должныIM
образом, чтобы спроrнозировать целевой исход и ненадлежащим образом,
чтобы спроrнозировать сообщение свидетеля.

184 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Дрyrой вид суждеIШЙ наблюдался, коrда случайное базовое значение (Taк
си) было заменено причинным базовоым значением (несчастных случаев).
Это было сделано путем замены пункта (а) на:
(а') ХОТЯ эти две компании приблизительно равны в размере, 850/0 несчастных случаев
с такси в rороде произошло с Зелеными такси и 150/0  с Синими.
Ответы на эту задачу были различными, 110 базовое значеIШе больше не
иrнорировалось. Средний ответ был 0.60, что находится между ДOCTOBepHO
стью свидетельскоrо показания (0.80) и прав:и:льным ответом (0.41). Базо
вое значение в случае (а) является ПрIИННЫМ, потому что различие в про
порциях несчастных случаев между компаниями paвHoro размера леrко BЫ
являет вывод, что водители Зеленых такси менее осrrорожны или менее KOM
петентны, чем водители Синих такси. Этот вывод объясн,нет дифференци
альные базовые значения несчастных случаев и подразумевает, что любое
Зеленое такси, более вероятно, будет вовлечено в несчастный случай, чем
любое Синее такси. Напротив, основное значениев (а) случайно, потому что
различие между количеством Синих и Зеленых такси в rороде не делает воз
можным причинный вывод, который делае r l' более вероятным, что любое
Зеленое такси, а не любое Синее такси попадет в несчастный случай.
Обратите внимание, что соrласно данному анализу, последующая Bepo
ятность, что такси, которое принимало участие в несчастном случае, явля
ется, скорее СИIШМ, чем Зеленым  та же самая и в (а), и в (а'). Однако связь
между цветом такси и причастностью к несчастным случаям равняется О
для случайноrо базовоrо значения и о. 7  для ПРИЧИШIоrо! Этот статисти
ческИЙ факт отражает различие между двумя базовыми значениями и по
MoraeT объяснить, почему причинное базовое значеlше используется, в то
время как случайное базовое значение иrнорируется.
Друrие доказательные переменные
Причинный или случайный характер данных базовоrо значения не един
ственная доказательная переменная, которая влияет на интуитивные oцeH
ки. Даже 'в отсутствии причинной интерпретацJ'Ш, данньrе базовоrо значе
ния не заменяются неопределенными, обеднеШIЫМИ или непоследователь
ными данньrми случая. Например, Бар Хиллел (1980а) изучала версию пер
воначальной задачи с такси, в которой информация относительно свидете
ля (пункт Ь) была заменена сообщением, что сбившее человека такси было
оборудовано селекторной связью (переrоворными устройствами) и что ce
лекторная связь установлена в 800/0 Зеленых такси и в 200/0 Синих такси.
В этой задаче, (случайное) базовое значеНие не было oTBeprНYTo, и средний
ответ был 0.48. БарХиллел предположила, что сведения относительно ce
лекторной связи не заменили базовое значение, потому что они менее опре
деленные, чем идентификация свидетелем. Таким образом, данные базово
ro значения объединяются с дрyrими сведениями в двух случаях: если пер

Очевидное воздействие базовоrо значения 185
вые имеют причинную интерпретацию, или если последние не являются
более определенными, .чем базовое значение (Bar Hillel, 1980а).
И специфика, и причинная связь MorYT помочь объяснить различие меж
ду результатами Канемана и TBepcKoro (1973, 4), которые обнаружили cy
щественное пренебрежение базовым значением в проrнозировании области
специализации студента на основе KpaTKoro описания личности и результа 
тами МакКоли и Ститта (McCauley и Sti tt, 1978). Коrда они обнаружили cy
щественную корреляцию между оцененным базовым значением черт xapaк
тера и оценеIOIЫМИ вероятностями этих черт при указании национально
сти, например, вероятность, что человек является практичным, если он He
мец. Кроме нескольких процедурных различтI, последнее исследованце
отличается от первоrо в трех важных аспектах. Вопервых, испытуемых
просили спроrнозировать скорее относительную частоту (например, пропор
ция немцев, которые являются практичныIи),, чем вероятность для инди
видуальноrо случая. BOBТOPЫX, сведения состояли скорее из принадлеж
насти к классу, например, немец, чем детальных описаний определенноrо
человека. Втретьих, частоту базовоrо значения черт характера леrче при
чинно интерпретировать, чем частоту базовоrо значения профессий. Обы
вательские теории личности предлarают причины, почему большинство
людей любят повеселиться, и только некоторые из них мазохисты. Эти при
чины MorYT объяснить поведение людей вообще и немцев, в частности, Ta
ким образом, обеспечивая причинную интерпретацию базовоrо значения
черт характера.
Особенно интересно рассмотреть ситуацию, касающуюся определенных,
но недиarностических сведений (например, описание человека, одинаково
подобноrо инженеру и адвокату). Экспериментальные выводы здесь не пол
ностью последовательны. Канеман и Тверский (1973,4) обнаружили пре
небрежение базовым значением, в то время как Джиносар и Троуп (Ginosar
и Тrope, 1980) обнаружили исключительную уверенность в данных базово
ro значения при подобных экспериментальных УСЛОВI1:ЯХ. Большинство ис
следований, однако, получили промежуточные результатыI, r де базовое зна 
чение не было отверrнуто, а скорее ослаблено недиаrностическими сведени
ями относительно данноrо случая (см. например, Manis и дрyrие, 1980; Wells
и Harvey, 1977).
Внутренние или внешние приписывания
Несколько задач с базовым значением, представляющих особый интерес ДЛЯ
социальных психолоrов, возникает, коrда сведения и базовое значение OT
носятся соответственно к внутреннеrIоведенческим и к внешнеситуатив
ным факторам, которые влияют на исход. Успех студента на экзамене, Ha
пример, определен как трудностью экзамена, так и талантом студента. Точ
но так же ответ на просьбу пожертвовать деньrи в блarотворительное пред
приятие зависит как от щедрости дающеrо, так и от характера просьбы.

186 ПРИЧИННОСТЬ И АТРИБУЦИЯ
Внешние факторы, такие как ТРУДIIОСТЬ экзамена или эффективность
просьбы, естественно, выражены соответствующими базовыми значения
ми (например, 750/0 студентов провалили экзамен; большинство людей BHe
сло вклад в блаrотворительное предприятие). Вопрос об относительном B03
действии ситуативных и поведенческих (ракторов в социалЫIОМ приписы
вании, таким образом, может быть повторно сформулирован в терминах
значения, которое придается соответсrrвующим базовым значениям.
Нисбетт и Борrида первыми исследовали связь между использованием
информации базовоrо значения в исследованИli оценок и относительным
весом ситуативных факторов в ИЗ)Rlении атрибуции поведения. Они пока
залп, что в исследовании ДарлиЛатана (DarleyLatane, 1968) знание Toro,
что испытуемые редко оказывали помощь, не затрarивало проrнозов испы
туемых относите.ЛЬНО поведения отдельноrо участника исследования, KOTO
pbII1: был показан в кратком интервью, снятом на камеру. Исследование Нис
бетта и Борrиды (1975) внесло вклад в пересекаемость коrнитивных и соци
альнопсихолоrических подходов к изучению оценивания. Это также BЫ3
вало противоречие (Borgida, 1978; Wells и Harvey, 1977, 1978) и ряд иссле
дований роли cor ласованности информации в проrнозировании поведения
(Borgida и Brekke, 1981; Kassin, 1979Ь; Nisbett и Ross, 1980; Ross, 1977).
В отличие от примеров с экзаменами и такси, в которых ПI)ичинные и
случайные базовые значения ЯСIIО различимы, базовые значения во мноrих
исследованиях консенсуса подвержены альтернативным интерпретациям.
Чтобы это проиллюстрировать, давайте сравним исследование Нисбетта и
Борrиды (1975) с причинным условием баЗОБоrо значения в эксперименте
Айзена (Aj zen, 1977), rде испытуемые оценили вероятность Toro, .что от дель
но взятый студент сдаст экзамен, который провалили 750/0 rруппы. Фор
мальная структура двух задач одна 11 та же, но базовым значением в значи
тельной степени пренебреrали в первом исследовании и использовали в ПОС
леднем. Кажется, что необычному базовому значению давали ситуативную
интерпретацию в исследовании Айзена, но оно интерпретировалось как слу
чайное формирование выборки в исследовании Нисбетта Борrиды.
Оценки испытуемых Айзена указывают, что они вывели из низкоrо ба
зовоrо значения успеха, что экзамен был труден, хотя они моrли ИСПОЛЬЗО
вать те же самые сведения, чтобы прийти к выводу, что студенты, которые
проходили тест, не были достаточно умными. Напротив, испытуемые Нис
бетта и Борrиды, очевидно пришли к выводу, что участники исследования
об оказании помощи были r лавным образом бесчувственными и жеСТОКИl\1:И
людьми (Wells и Harvey, 1977). Они не пришли к правильному заключе
пию, что ситуация исследования ДарлиЛатана не располarала к проявле
нию помощи.
Приписано ли экстремальное базовое значение случайному формирова
нию выборки или ситуативным факторам, зависит от контекста проблемы:
более вероятно, что необычное распределение результатов тестов возникло
изза сложност:и: (или леrкости) экзамена, чем изза необычноrо состава rруп

Очевидное воздействие базоворо значения 187
пы. С дрyrой стороны тяжелее пересмотреть концепцию относительно yc
ловий, при которых люди помоrают незнакомому человеку, KOToporo хва 
тил удар, чем предположить, что участники исследования об оказании по
мощи были исключительно бессердечными.
Очевидное прене6режение данными базовоrо значения в проrнозах OT
дельных случаев связано с выводом относительно необычных характерис
тик членов rруппы. Причинная интерпретация базовоro значения становит
ея более вероятной, если этот вывод блокирован. Эта rипотеза была поддер
жана несколькими исследованиями, которые восстановили эффект влия
ния базовоrо значения, подчеркивая репрезентативность выборки, в KOTO
рой наблюдалось необычное поведение (Hansen и Donoghue, 1977; Hansen и
Lowe, 1976; Wells и Harvey, 1978). Воздействие данных базовоrо значения
было даже увеличено в одном исследовании, сообщая испытуемым, что BЫ
борка, для которой давались базовые значения, была большой и поэтому
надежной (Kassin, 1979а). rлавное заключение этоrо исследования  то, что
ИСПОJIЬзование или пренебрежение cor ласованностью информации в отдель
ном проrнозе критически зависит от интерпретации этой информации.

Часть IV
Доступность

11. Доступность: эвристика оценки частоты
*
и вероятности
Амое Твереки и Даниель Ка1lема1l
Введение
Большинство недавних исследований были посвящены про6лемам валид
ности и последовательности оценок вероятности и частоты. Однако извест
но мало о психолоrических механизмах, с помощью которых люди оцени
вают частоту классов ИJШ вероятность событИЙ.
Мы предполarаем, что при столкновении с трудной задачей оценки Bepo
ятности или частотыI, ЛЮДИ используют оrpаничеШIое количество эвристик,
которые сокращают эти оценки до более простых. Ранее мы проанализирова
ли подробно одну из таких эвристик  репрезентативность. С помощью этой
эвристики, событие оценивается как вероятное настолько, насколько оно
представляет существенные особенности своей родительской совокупности
или процесса, породившеrо ero. . ..
При оценке вероятности события с помощью репрезентативности, чело
век сравнивает существеIШые особеIШОСТИ события со структурой, из KOTO
рой оно исходит. Таким образом, человек оценивает вероятности, оценивая
подобие ИJШ коннотатИБНое расстояние. С дрyrой стороны, можно оценить
вероятность, используя доступность, или ассоциативное paccтoтme. Из жиз
ненноrо опыта мы знаем, что частные случаи больших классов вспомина
ются лучше и быстрее, чем случаи менее частых классов, что вероятные co
бытия леrче вообразить, чем маловероятные, и что ассоциативные связи уси
ливаются, коrда два события часто происходят одновременно. Таким обра
зом, человек Mor оценить численность класса, вероятность события или ча
стоту взаимосвязанныIx появлений событИЙ, оценивая леrкость, с которой
может быть выполнено соответствующее умствеIШое действие формирова 
ния выборки, построения или ассоциации.
* Эта rлава  сокращенная версия работы, которая появилась в Cognitive Psychology, 1973,
4, 20 7  232. Авторское право @ 1972 Academic Press , Inc. Пере издано в соответствии с разре
шением

192 ДОСТУПНОСТЬ
Например, можно оценивать пропорцию разводов в данном обществе, вспо
миная разводы среди знакомых; можно оценивать вероятность Toro, что по
литический деятель проиrрает на выборах, рассматривая различные споео
бы, с помощью которых он может потерять под,цержку; и можно оценивать
вероятность Toro, что жестокИЙ человек "увидит" хищных зверей в карточ
ках Роршаха, оценивая силу ассоциации между наСИJШем и хищниками. во
всех этих случаях, оценка частоты класса ИJШ вероятности случая опосредо
вана оценкой доступности l . Считается, что человек использует эвристику
достуrшости всякИЙ раз, коrда он оценивает частоту ИJШ вероятность за счет
леrкости, с которой события или ассоциации MorYT прИЙти ему в rолову. Что
бы оцеlШТЬ доступность, совсем не обязательно ВЫПОJlНЯТЬ фактические дей-
ствия формирования выборки I-IЛИ построения. Достаточно оценить леrкость,
с которой эти действия моrли быть выполнены, подобно ТОМ'У, как трудность
зarадки или математИtlеской задачи может быть оценена без рассмотрения
определенных решеНИЙ.
То, что ассоциативные связи усиливаются при повторении  возможно, са 
мый старый закон запОМИНЮ-IИЯ, известный человеку. Эвристика доступно
сти использует обратную форму этоrо закона, то есть она использует силу
ассоциации как основание для оценки частоты. В этой теорIIИ, доступность
является, скорее, переменнойпосредником, "(IeM зависимой переменной как
обычно бывает в исследовании памяти. Доступность  надежный ключ для
оценки частоты, потому что, частые события леrче вспомнить или вообра-
зить, чем редкие. Однако на доступность также воздействуют различные
факторы, которые не связаны с фактической частотой. Если применяетс.я
эвристика доступности, то такие факторы повлияют на воспринятую часто-
ту классов и субъективную вероятность событий. Следовательно, использо
вание эвристики доступности ведет к систематическим предубеждениям.
Эта часть книrи исследует эвристику доступности в десяти последователь
ных исследованиях. 2 Сна"чала мы показываем, что люди MorYT оценивать
доступность с разумной скоростью и точностью. Затем, мы показываем, что
оцененная частота классов смещается за счет доступности их частных слу
чаев для построения и процесса формирования воспроизведения. Экспери
1 Настоящее использование термина "доступность не совпадает с некоторыми случаями
употребления этоrо термина в литературе по исследованию речи (см., например, Horowitz,
Normall и Day, 1966; Tu1villg и Pearlstolle, 1966).
2 Приблизительно 1500 испытуемых участвовали в этих исследованиях. При отсутствии
дополнительной информации, исследования проводились в rруппах из 2040 испытуемых.
Испытуемые в исследованиях 1, 2, 3, 9 и 10 были привлечены рекламными объявлениями
в студенческой rазете в Университете штата OperOH. Испытуемые в исследовании 8 были
подобным образом привлечены в Университете Стэнфорд. Испытуемые в исследованиях 5,
6 и 7 были учащимися в 1 Oыx и 11 ыx классов нескольких среднеобразовательных ш:кол
колледжей в Израиле.

Доступность: эвристика оценки частоты ... 193
ментальные исследования этой части книrи касаются оценок частот или
вероятностей, которые MorYT леrко уменьшены до относительных частот.
Влияние доступности на оцененные вероятности по существу уникальных
событий (которые не MorYT быть уменьшены до относительных частот) об
суждены в пятой и заключительной rлаве.
Оценки доступности
И CCJleaOBaHue 1: П остроение
Испытуемым (N == 42) предоставлен ряд задач на построение слов. Каждая
задача состояла из матрицы 3 х 3, содержащих девять букв для составле
н:и:я слов из трех букв или больше. В обучающей стадии исследования, всем
испытуемым предоставИJIИ шесть задач. На каждую задачу, им давали 7
секунд, чтобы оценить количество слов, которые они Mor ли бы составить за
2 lvIинутыI. После каждой оценки, им давали две минуты, чтобы записать (в
пронумерованных строках) столько слов, сколько они моrли составить из
букв в матрице. Данные, полученные в обучающей стадии, были исключе
ны. В стадии испытания, построение и задачи оценивания были отделены.
Каждый испытуемый, оценивал для восьми задач количество слов, которое
он Mor бы придумать за 2 минуты. Для восьми дрyrих задач, он составлял
слова без предшествующей оценки. Оценивание и задачи построения чере
довались. Использовались два параллельных стимульных проспекта, -ЧТО
бы для каждой задачи половина испытуемых оценивала и половина COCTaв
ляла слова.
Результаты. Среднее количество составленных слов варьировалось от 1.3
(для XUZONLCJM) дО 22.4 (для TAPCERHOB), с общим средним 11. 9. Cpeд
нее оцененное число варьировалось от 4.9 до 16. О (для тех же самых двух
задач), с общим средним 10.3. Корреляция между оценкой и продуктивно
стью по этим шестнадцати задачам составила 0.96.
Исследование 2: Воспроизведение
Структура и процедура были идентичны исследованию 1, за исключением
характера задачи. Здесь, каждая проблема состояла из катеrории, напри
мер, цветы или русские писатели, частные случаи которых необходимо
было вспомнить. Испытуемым (N == 28) давали 7 секунд на то, чтобы oцe
нить количество частных случаев, которые они моrли вспомнить за 2 мину
ТЫ, или 2 минуты на то, чтобы фактически вспомнить. Как в исследовании 1,
задачи построения и оценивания были объединены в обучающейся стадии
и чередовалось в стадии испытаний.

194 ДОСТУПНОСТЬ
Результаты. Среднее количество случаев варьировалось от 4.1 (названия
roродов наЧШIaIOщиеся на букву Ф) до 23.7 (четвероноrие животные), с об
щимсредним 11.7. Среднее оцененное число варьировалось от 6. 7 до 18.7 (для
тех же самых двух катеroрИЙ), с общим средlШМ 10.8. Корреляция между
продуктивностью и оцениванием по этим 16 катеroриям была 0.93.
Обсуждение
в выmеупомянутыIx исследованиях, доступность событий Mor ла быть изме
рена общим количеством выбранных или созданных случаев в любой зада
че. 3 Исследования показывают , что люди MorYT быстро и точно оценивать
доступность. Как такие оценки осуществляются? Один вероятный механизм
предложен в работе Боусфилда и Седжевика (Вousfield & Sedgewick, 1944),
которые показали, что совокутшое воспроизведение случаев является отри
цательно ускоренной показательной функцией от времени. Испытуемый Mor
использовать количество случаев, выбранных в короткий промежуток Bpe
мени, чтобы оценить количество случаев, которые он Mor выбрать в дли
тельный отрезок времени. С друrой стороны, испытуемый может оценивать
доступность без явноrо воспроизведения или построения случаев вообще.
Харт (Hart, 1967), например, показал, что люди Moryт точно оценивать свою
способность узнавать npeдметыI, которые они не MorYT вспомнить в тесте на
запоминание парных ассоциаций.
Доступность для построения
Мы обратимся теперь к ряду проблем, в которых испытуемому дают прави
ло для построения случаев и просят оценить их общую (или относительную)
частоту. В этих задачах  как в большинстве задач на оценивание, испыту
емый не может создать и перечислить все случаи. Вместо этоrо, мы предпо
лаrаем, он пытается создавать некоторые случаи и оценивает полную часто
ту степенью доступности, то есть в соответствии с оценкой леrкости, с KOТO
рой случаи MorYT прийти в rолову. Как следствие, классы явленИЙ, случаи
которых леrко создать или вообразить, будут восприниматься как более ча 
стыI,, чем классы TOro же caмoro размера, которые менее доступны. Этот
проrноз проверен на оценке частоты слова и на оценке нескольких комби
наторных выражений.
3 Проблемы построения слова MorYT также рассматриваться как проблемы воспроизведе
ния, потому что словаответы существуют в памяти. В этой части книrи мы rоворим о BOC
произведении, коrда тестируемый вспоминает случаи естественной катеrории, как в иссле
дованиях 2 и 8. Мы rоворим о построении, коrда испытуемый производит образцы соrласно
указанному правилу, как в исследованиях 1 и 4.

Доступность: эвристика оценки частоты... 195
ИССJtедованuе 3: Оценка частоты слова
Предположим, Вы выбрали Hayraд слово из aнrлийскоrо текста. Что более
вероятно, что слово начинается на К, или что К  ero третья буква? Соrлас
110 нашему предположению, люди: отвечают на такой вопрос, сравнивая дo
ступность этих двух катеrорий, то есть, оценивая леrкость, с которой слу
чаи этих двух катеrори:й приходят на ум. Конечно, леrче придумать слова,
.начинающиеся с К, чем слова, rде К является третьей буквой. Если оценка
частоты опосредована оцененной доступностью, то слова, начинающиеся на
К, rЦОЛЖНЫ быть оценены как более частые. На самом деле, обычный текст
содержит вдвое больше слов, в которых К находится в третьей позиции, чем
слов, начинающихся на К.
Соrласно обширному подсчету слов майцнера и Тресселта (Mayzl1.er и
Tresselt, 1965), существует восемь соrласных, которые встречаются чаще в
третьей, чем в первой позиции. Из них, две соrласные (Х и Z) относ:и:тельно
редки, а друrая (D) часто встречаеrr'ся в третьей позиции только в словах из
трех букв. Оставшиеся пять соrласных (К, L, N, R, V) были отобраны для
исследования.
Испытуемым дали следующие ИIIСТРУКЦИИ:
Изучалась частота появления БУRВ в анrлийс:ком языке. Был отобран обычный текст,
была зареrистрирована относительная частота появления различных букв алфавита в пер
вой и третьей позициях слов. Слова, состоящие менее, чем из трех букв, были ис:ключе
ны из подсчета.
Вам предложат неСRОЛЬRО букв алфавита и попросят оценить, появляются ли эти буквы
чаще в первой или в третьей позиции, и оценить отношение частоты, с которой они ПОЯВ
ляются В этих позициях.
Т:и:пичная задача, была следующей:
Рассмотрите букву Р. Что более вероятно, что Р появится в
 Первой позиции?
 Третьей позиции?
Моя оценка соотношения этих двух величин : 1.
Испытуемых проинструктировали, чтобы они оценили отношение больше
ro класса к меньшему. Для половины испытуемых, упорядочение этих двух
позиций в вопросе было изменено. Кроме Toro, ИСПОЛЬЗ0Вались три различ
ных порядка этих пяти букв.
Результаты. Среди 152 испытуемых, 105 оценили, что первая позиция бо
лее вероятна для БОЛЬШIIнства букв и 47 оценили, что  третья. Предубеж
дение в пользу первой позиции является существенным (р < 0.001 , тест зна 
ков). КРОI\1:е Toro, по оценке большинства испытуемых, каждая из пяти букв
появлялась 'чаще в первой, чем в третьей позиции. Отношение средней oцeH
ки было 2: 1 для каждой из этих пяти букв. Эти результаты были полученыI,
несмотря на тот факт, что все буквы встречались чаще в третьей позиции.

196 ДОСТ"УПНОСТЬ
В друrих исследованиях мы обнаружили то же предтбеждение в пользу
первой позиции при внутриrрупповом плане исследования, rде каждый ис
пытуемый оценивал отдельную букву, и при межrрупповом плане, rде час
таты букв в первой и в третьей позициях были оценены различными испы
туемыми. Мы также наблюдали, что Бознаrраждение за то'чность в первом
проекте не имело никакоrо влияния. Так как во всех методах был получен
сходный характер результатов, мы приводим только результаты, получен
ные в соответствии с самой простой процедурой.
О подобном результате было сообщено Филлипсом (Phillips, 1966) в ис
следовании вывода вайеса. Шесть редакторов студенческих rазет оценива
ли вероятности, что различные двухбуквенные сочетания (биrраммы), OTO
бранные из собственных записей, были взяты с начала или с конца слов.
Дополнительный эффект, наблюдаемый в этом исследовании, показал, что
все редакторы были предубеждены в пользу rипотезы, соrласно которой ДBYX
буквенные сочетания быJШ взяты с начала слов. Например, редакторы оши
бочно оценили слова, начинающиеся с "re", более частыми, чем слова, закан
чивающиеся на "re" . Первые, конечно, являются более доступными, чем пос
ледние.
и сследоваnuе 4: П ерестаnов-ки
Рассмотрим две структуры, А и В, которые показаны ниже.
(А) ( В)
хххххххх
хххххххх
хххххххх
хх
хх
хх
хх
хх
хх
хх
хх
хх
Дорожка в структуре  это линия, которая соединяет элемент в верхней строке с эле
ментом в нижней строке, и пересекает только один элемент в каждой строке.
В какой из двух структур больше дорожек?
СКОЛЬRО дорожек, по вашему мнению, имеется в Rаждой стру:ктуре?
Большинство читателей, вероятно, разделят непосредственное впечатление,
что в А больше дорожек, чем в В. Наши испытуемые ПрlIШЛИ к такому же
выводу: 46 из 54 испытуемых увидели большее количество дорожек в А,
чем в В (р < 0.001, тест знаков). Средние оценки были 40 дорожек в А и 18 в
В. Фактически, количество дорожек  одинаковое в обеих структурах, так
как 83 == 29 == 512.

Доступность: эвристика оценки частоты... 197
Почему тоди видят больше дорожек в А, чем в В? Мы предполarаем, что
этот реЗУJThтат отражает различную дтупность дорожек в ,цвух структурах.
Существуют несколько факторов, которые делают дорожки в А более доступ
ными, чем в В. Вопервых, наиболее достyrmыIe дорожки  столбцы структур.
В А есть 8 столбцов, а в В только 2. ВoBТOPЫX, дорожки, пересекающие столб
цы в А вообще более различимыI и меньше запутаны, чем в В. Две дорожки в А,
в сред,нем, пересекают 1/8 их элементов, в то время как две дорожки в В, в cpeд
нем, пересекают половину их элементов. Наконец, дорожки в А короче и, сле
довательно, леrче впринимаются на rлаз, чем дорожки: в В.
Исследование 5: Комбинации
Рассмотрим rруппу из десяти человек, которые должны сформировать KO
митеты из r членов, rде r  некоторое число между 2 и 8. Сколько различных
KOMl'ITeTOB из r членов они MorYT сформировать? Правильный ответ на эту
задачу задается биномным коэффициентом (r 10 ), который достиrает макси
мума 252 для r == 5. Ясно, что количество комитетов из r членов равняется
ЧИСЛУ комитетов из 1 О  r членов, потому что любая выбранная rруппа, ска 
жем, из двух членов определяет единственно возможную невыбранную rpyrI
пу из восьми членов.
Cor ласно нашему анализу ШIТУИТИВНОЙ оценки, однако, комитеты иа ДВу"'Х
членов более доступны, чем комитеты из восьми. Вопервых, самая простая
схема построения комитетов  разделение rpуппы на непересекающиеся под
множества. Таким образом, каждый с леrкостью видит, что существуют
целых пять непересекающихся комитетов из двух членов, но не видит и двух
непересекающихся комитетов из восьми. ВoBТOPЫX, комитеты из восьми
членов HaмHoro менее различимы, так как их элементы пересекаются; лю
бые два комитета из восьми имеют, по крайней мере, шесть общих членов..
Этот анализ предполarает, что маленькие комитеты более доступны, чеl\'I
большие комитеты. В соответствии с rипотезой доступности, поэтому, ма 
ленькие комитеты должны казаться более мноrочисленными.
Четыре rруrIПЫ испытуемых (общее количество N == 118) оценили RОJIИ
tleCTBO возможных комитетов из r членов, которые MorYT быть сформирова 
ны из десяти человек. Различные rруппыI, соответственно, оценили следу
ющие значения r: 1 и 6; 3 и 8; 4 и 7; 5.
СреДIШе оцеНRИ количества комитетов показаны на Рисунке 1, с правИJTh
ными значеIШЯМИ. Как и было спроrнозировано, оцененная численность KO
NfИтетов уменьшается с их размером.
Следующая альтернативная ФОРМУJШРОВRа той же самой зада-r.ш была J-IЗоб
ретена, чтобы проверить общность реЗУJThтатов:
в рисунке, приведенном ниже, имеются десять станций по маршруту между Стартом и
Финишем. Рассмотрим автобус, который следует по этому маршруту, останавливаясь
точно на r станциях.

198 ДОСТ"УПНОСТЬ
J
I
I ФИНИШ
СТАРТ
Сколько различных вариантов r остановок автобус .может делать?
Количество различныIx образцов r остановок снова (r 10 ). Здесь также коли
чество вариантов двух остановок такое же, что и количество вариантов BOCЬ
ми остановок, потому что для любоrо варианта остановок имеется единствен
но возможный дополнительный вариант HeOCTaнOBOK. Все же, человек OKa
зывается более свободен в построении образцов двух остановок, rде "суще
ствует MHoro станцИЙ, из которых можно выбирать", чем в построении об
разцов восьми остановок, rде "нужно останавливаться почти на каждой oc
тановке." Наш предыдущий анализ предполarает, что первые образцы бо
лее доступны: большее количество таких образцов замечается с первоrо
взrляда, они более отличительны и их леrче визуализировать.
250
200
150
100 Правильные
s 90 значения
s
:r 80
.. 70
ж
s: 60
\о
:Е 50
о
 40
ЗО
20
10
2 3 4 5 6 7 8
Размер набора
Рис. 1. Правильные величины и средние оценки (на лоrарифмичес
кой шкале) для задачи про комитеты и остановки
Четыре новых rруппы испытуемых (общее количество N == 178) ответили
на этот вопрос, для r == 2,. .., 8 ПО тому же образцу, как указано выше. Cpeд
ние оценки количества остановок IIоказаны на Рисунке 1. Как и в задаче
про комитеты, очевидное количество комбинаций вообще уменьшается с r,
в соответствии с проrнозом rипотезы доступности, и в заметном HecooтвeT
ствии с правильным величинами. Оценки количества комбинацИЙ подоб
ны в двух задачах. Как в дрyrих комбинаторных задачах, существует явная

Доступность: эвристика оценки частоты... 199
недооценка всех правильных величин, с единственным исключением в наи
более доступном случае, rде r == 2.
НеДООIенка, наблюдаемая в экспериментах 4 и 5 происходит потому, что
люди оценивают комбинаторные веЛИЧlfНЫ, экстраполируя от начальноrо
впечатления. ТО, ЧFJ."U человек видит сразу или в нескольких marax вычисле
НИЛ, дает ему неправильную идею О'I'носительно неоrраниченно возрастаю
щей пропорции роста мноrих комбинаторныIx выражений. В таких ситуаци
ях, ЭI<страполирование от начальноrо впечатлен:и:я ведет к явной HeдooцeH
ке. Дело в том, является ли основание для экстрапОЛЯЦИlf изначальной дoc
тупностью СJlучаев, как в преДПlествующих двух исследованиях или резуль
татом изначальноrо вычислеIШЯ, как в следующем исследовании.
.Н CCJleaOBanиe 6: ЭfCспtраnОJяция
Мы попросили, испытуемых ОIенить, в пределах 5 секунд, числовое Bыpa
жение, которое было написано на доске. Одна rруппа испытутемых (N == 87)
оценивала выражение 8 х 7 х 6 х 5 х 4 х 3 х 2 х 1, в то время как друr'ая rруппа
(N == 114) оценила выражеllие 1 х 2 х 3 х 4 х 5 х 6 х 7 х 8. Средняя оцеI-Iка для
уБЫВaIощей последовательносFJ.'И была 2. 250. Средняя оценка Д.JIЯ возраста
ющей пос.;rlедовательности была 512. Различие между оценкамIf высок.о ey
ществеНIIО (р < 0.001, тест медианы). ()бе оценки далеки от правИЛЬНОIО OT
вета 40. 320.
И недооценка правильной веЛI.fЧИНЫ, и различия между двумя оценка 
ми поддерживает rипотезу, cor.JlaCHO которой, JIЮДИ оценивают 8!, экстра
полируя от частич:ноrо ВЫЧJfсления. Факториал, подобно друrим комбина
торным выражениям, характеризуется постоянно увели.чивающейся про
порцией роста. Следоваrrельно, 'человек, который экстраполирует от частич
Horo вычисления, чреЗВЫЧЭЙI-IО недооценит факториалы. Поскольку резуль
таты rlервых шю.'ов умножения (выполненных слева направо) больше в нис
ходящей последовательности, чем в возрастающей IIоследовательности, пер
вое выражение OJJ;elleHo большим, чем последнее. Оценка нисходящей пос
ледовательности может IIроисходиrr"ь следуюпим образом: "8 х 7 - 56 YMHO
ЖI1:ТЬ на 6  уже БОЛЫ.пе 300, так что, мы имеем дело с достаточно БОJIЫIIИМ
числом." В оценке возрастающей последова'rеЛЫIОСТИ, с друrой стороны,
МОЖIIО рассуждать: "1 х 2 равняется 2, умножить на 3 равlfяется 6, YMHO
жить на 4  24, это выражение не очень большое.. .."
Исследовапuе 7: Бuпом  доступность UJlU репрезентати,впость
Заключительное Ifсследование этой I'лавы исследует роль доступности в
оценке бин.оминальных распределеlfИЙ и иллюстрирует, как формулиров
ка задачи упраВJlяет выбором эвристики, которую люди принимают при
интуитивной оцеIIКе.

200 ДОСТУПНОСТЬ
Испытуемым (N  73) предоставили следующие инструкции:
Рассмотрите следующую диarpамму:
ХХОХХХ
ХХХХОХ
хохххх
хххохх
хххххо
оххххх
Дорожка в этой диаrрамме  любая нисходящая линия, которая начинается в верхней
строке, заканчивается в нижней строке и проходит точно через один символ (Х или О) в
каждой cTpoRe.
Как Вы думаете, какой, процент дорожек содержат
6  Х и без  О 0/0
5  Х и 1 o 0/0
без  х и 6O 0/0
Обратите внимание, что они включают все возможные типы дорожек и, следовательно,
Ваши оценки должны в сумме составить 100 t /,<) .
40%
30%
3
...
:z:
CIJ
8. 20%
с
10%
 /\
\/ \
;>..1 \
d \ \
\ \
\ \
\ \
\
 \
" h
\ ,\i
\ \
\,

\ '-
\
\ ''-,-
\ 'tt"
"

. Данные дорожек
о Правильное значение
6х 5х 4х Эх 2х 1х Ох
Чиспо Х в выборке из 6
Рис. 2. Прав ильные значения и средние оценки: задача про дорож
ки

Доступность: эвристика оценки частоты... 201
Фактическое распределение типа дорожк:и: биноминально с р == 5/6 и
п == 6. Люди, конечно, не MorYT ни yrадать правильные ответы, ни перечис
лить все соответств,тющие случаи. Вместо этоro, по нашему предположению,
испытуемые посмотрят на диarрамму и оценят относительную частоту каж
доrо типа дорожки леrкостью, с коrrорой отдельные дорожки этоrо типа Mor
ли быть построены. Так как, на каждой стадии построения дорожки (то есть,
в каждой строке диarраммы) имеется намноро болыпе Х, чем О, леrче пост
роить дорожки, СОСТОЯIЦие из шести Х, чем дорожки, состоящие, скажем,
из пяти Х и одното О, хотя последние, фактически, более мноrочисленны.
Соответственно, мы спроrнозировали, что испытуемые будут ошибоЧIIО oцe
нивать дорожки из 6 Х и без О, как наиболее мноrочисленные.
Средние оценки относительной частоты всех типов дорожек представле
ны на Рисунке 2, наряду с правильными биноминальными величинами.
Результаты подтверждают rипотезу. Из 73 IIспытуемых, 54 ошибочно oцe
нили, что существует больше дорожек, состоящих из шести Х и О, чем дo
рожек, состоящих из пяти Х и одноrо О, и только 13 оценили последние,
как более мноrочисленные, чем вышеупомянутые (р < 0.001, тест знаков).
Монотонность су6ъективноrо распределения типов дорожек  общее явле
ние. Мы получили тот же самый результат с различными величинами
р (4/5 и 5/6) и n (5, 6 и 10), и различными представлениями пропорций co
вокупности (например, четыре Х и один О или восемь Х и два О в каждой
строке диarраммы дорожек).
Чтобы исследовать устоЙЧИвость этоrо эффекта, мы провели дополнитеJIЬ
ное испытание. Пятидесяти студентам старших курсов Стэнфордскоrо уни
верситета, не имеющим опыта в комбинаторике, предоставили задачу про
дорожки. Здесь, испытуемых не просили оценить относительную частоту,
а просто решить "имеется ли больше дорожек, содержащих шесть Х и О или
дорожек, содержащих пять Х и О." Испытуемых опрашивали индивиду
ально и им обещали поощрение в $ 1 за правильные оценки. Абсолютное
большинство испытуемых (38 из 50, р < 0.001, тест знаков) снова выбрало
первый упомянутый результат как более частый. Ошибочные интуиции,
очевидно, трудно исправляются за счет предоставления денежных вознar
раждений.
Мы предположили, что, коrда биноминальное распределение представ
лено как диаrрамма дорожек, люди оценивают относительную .частоту раз
личных исходов, определяя доступность отдельных дорожек каждоrо типа.
Этот способ оценки предложен последовательным характером определения
дорожки и иллюстрированным представлением задачи. Рассмотрим альтер
нативную формулировку этой же задачи.
Шесть иrроков участвуют в карточной иrре. В каждом туре иrры, каждый иrрок полу
чает одну карту, взятую науrад из хорошо перетасованной колоды. В колоде, 5/6 карт
помечены Х и оставшиеся 1/6 помечены О. При большом количестве туров, какой про
цент туров, в которых

202 ДОСТУПНОСТЬ
6 иrроков получают Х и ни один иrрок не получает О 0/0
5 иrроков получают Х, и 1 иrрок получает О О/О
НИ один иrрок не получает Х и 6 иrро:ков получают О  0/0
Обратите внимание, что здесь включены все возможные исходы и, следовательно, ваши
оценки должны в сумме составить 100 О/О .
3адачапро карты формально идентична задаче про дорожки, но мы Haмepe
вались выявить дрyrой способ оценивания. В задаче про дорожки, отдеJThные
случаи БЫJШвыделены путем демонстрации и пропорции совокупности (то есть,
пропорция Х в каждой строке) не была определена. В задаче про карты, с дpy
rой стороны, пропорция совокупности явно задана, и отсутствует упоминание
относительно отдельных случаев. Следовательно, мы выдвrаемM rипотезу, что
исходы в задаче про карты будут определены степенью, в которой они репре
зентативныI поотношеlШЮ к составу колоды, чем доступностью отдельныIx слу
чаев. В задаче про карты, исход "пять Х и один О" является наиболее репрезен
тативным, потомучwон соответствует пропорции совокупности (см. Кalшетan
и Тversky, 1972Ь, 3). По эвристике репрезентативности, этот исход должен быть
оценен как более частый, чем исход "шесть Х и без О," вопреки наблюдаемому
образцу оценок в задаче про дорожки. Оценки 71 из 82 испытуемых, которые
отвечали на задачу про карты, подтвердиJШ этот проrноз. В задаче про дорож
ки, только 13 из 73 ИСIThIтуемых оценили эти исходы таким же образом; разли
чие между этими двумя версиями знаЩfМО (р < 0.001, тест х 2 ).
40%
30%
21
...

.
g 20%
а.
С
10%
. Данные карт
о Правильное значение
6х 5х 4х 3х 2х 1х Ох
Число Х в выборке из &
Рис. 3. Правильные значения и средние оценки: задача про карты

Доступность: эвристика оценки частоты... 203
Средние оценки для зада"чи l"Ipo карты представлены на Рисунке 3. Раз
личие между рисунками 2 и 3 поддерживает rипотезу, что различные пред
ставления одной и той же зада"LIИ выявляют различную эвристику. В част
ности, частота класса, вероятно, будет оценена степенью доступности, если
выделены отдельные случаи, и репрезентативностью, если существеIПIЫМИ
являются признаки катеrории.
Доступность вопроизведения
в этой r лаве мы обсуждаем несколько исследований, в которых испытуемо
му сначала предоставляют инс])ормацию (например, список имен) и потом
просят, оценить частоту объектов данноrо типа, которые были вклю.чены в
сообщение. Как и в задачах, I1сследуемых в предыдущей rлаве, испытуе
мый не может вспомнить и сосчитать все случаи. Мы предполаrаем, что
вместо этоrо он пытается вспомнить некоторые случаи и оценивает полную
частоту степенью доступности, то есть леrкостью с которой случаи прихо
дят на ум. Как следствие, классы, чьи случаи с леrкостью вспоминаются,
будут оценены как более мноrочисленные, чем классы Toro же размера, чьи
случаи менее ДОСТУIПIЫ. Этот проrноз снача,lIа был проверен в исследовании
оценеНI-IОЙ частоты катеrорий...
Исследование 8: Известность, частота и вспоминание
Испытуемым предоставили мarнитофонную запись списка имен известных
лиц обоих полов. Прослушав список, некоторые испытуемые оценивали,
содержал ли он большее количество имен мужчин или женщин, дрyrие по
пытались вспомнить имена в списке. Некоторые из имен в списке были очень
известны (например, Ричард Никсон, Элизабет Тейлор), дрyrие были менее
:и:звестны (например, "Уильям Фулбрайт, Лана Турнер). Известные имена
леrче вспомнить. Следовательно, если оценки частотыI опосредованы oцe
ненной доступностью, то класс, состоящИЙ из известных IfMeH, должен быть
оценен как более мноrочисленный, чем сравнимый класс, состоящий из
менее известных имен.
Были подrотовлены четыIеe списка имен: два списка артистов и два спис
ка общественных деятелей. Каждый список включал 39 имен и был запи
сан со скоростью одно имя в 2 секунды. Два списка (один обществеIПIЫХ дe
ятелей и один артистов) состояли из 19 имен известных женщин и 20 имен
менее известных мужчин. Два дрyrих списка состояли из 19 имен извест
ных мужчин и 20 имен менее известных женщин. Следовательно, извест
ность и частота были обратно связаны во всех списках. Имена всех лиц Bce
rда позволяли однозначную идентификацию пола.
Испытуемых IIОПрОСИЛИ слушать внимательно записанное сообщение.
Каждый из четырех списков был представлен двум rруппам. После прослу
шивания заШ1СИ, испытуемых в одной rруппе просили записать столько

204 ДОСТ"УПНОСТЬ
имен, сколько они MOr ли вспомнить из списка. Испытуемых в друrой rруп
пе попросили оценить, содержал ли список больше имен мужчин или жен
ЩИН.
Результаты. (а) Вспоминание. В среднем, испытуемые вспомнили 12.3 из
19 известных имен и 8.4 из 20 менее извесТIIЫХ имен. Из 86 испытуемых в
четырех rруппах вспоминания, 57 вопроизвели больше известных, чем He
известных имен, и только 13 вспомнили меньше известных, чем не очень
известных имен (р < 0.001, тест знаков).
(Ь) Частота. Среди 99 испытуемых, сравнивавших частоту мужчин и
женщин в списках, 80 ошибочно оценили класс, состоящий из более извес
тных имен, как более частый (р < 0.001, тест зНаков)....
Воспроизведение и построение сценариев
Во всех эмпирических исследованиях, которые были обсуждены в этой час
ти книrи, существовала объективная процедура для пере"числения случаев
(например, слова, которые начинаются на К или дорожки в диarpамме), И,
следовательно, каждая из задач имела объективно правильный ответ. Дpy
тое дело в случаях из реальной жизни, в которых оцениваются вероятнос
ти. Каждый случай экономическоrо спада, успешноrо медицинскоrо B03
действия или развод, является по существу уникальным, и ето вероятность
не может быть оценена простым числом случаев. Как бы там ни было, эври
стика доступности может применяться к оценке вероятности таких собы
тий.
В оценке вероятности, что отдельно взятая пара разведется, например,
можно полаrаться на свою память в поисках пары, которая приходит в ro
лову при упоминании этоrо вопроса. Развод будет казаться возможным, если
разводы распространены среди случаев, которые выбраны таким образом.
В друтом случае, можно оценивать вероятность, пытаясь создать истории,
или сценарии, которые ведут к разводу. Правдоподобие таких сценариев
или леrкость, с которой они приходят на ум, MorYT обеспечивать основу для
оценки вероятности. В данной rлаве, мы обсуждаем роль доступности в Ta
ких оценках, размышляем относительно ожидаемых источников предубеж
дения и предлarаем некоторые направления дальнейших исследований.
Мы иллюстрируем предубеждения достyrmости, рассматривая вообража
eMYIO ситуацию. 4 Клинический психолоr ,услышавший жалобу пациента, что
тот утомлен жизнью, задается вопросом, вероятно ли, что этот пациент COBep
шит самоубийство, и может вспомнить подобных пациентов, которых он знал.
Иноrда только один случай приходит на ум, возможно, потому что он самый
4 Этот пример был выбран изза ero доступности. У нас нет достаточной причины полаrать,
что интуитивные проrнозы биржевых маRлеров, спортивных ROMMeHTaTopoB, политичес
ких аналитиков или психолоrовисследователей менее подвержены предубеждениям.

Доступность: эвристика оценки частоты... 205
незабываемый. Здесь, субъективная вероятность может зависеть, прежде Bce
ro, от подобия между тем событием и рассматриваемым. Если два события
похожи, то человек ожидает повторение прошлоrо OIThITa. Коrда несколько
случаев приходят на ум, им придается столько значения, насколько они по
ХОЖИ, в существенныIx особеШIОСТЯХ, исследуемой проблеме.
Насколько уместны отобранные случаи? Анализируя свой прошлый
опыт, клинический психолоr вспоминает пациентов, которые подходят дaн
I-IOMY случаю,  тех, кто предпринимал попытки самоуБИЙства, или тех, кто
похож на данный случай и совершал попытки самоуБИЙства? С актуальной
точки зрения, конечно, соответствующИЙ класс  такой класс пациентов,
которые подобны, в некотором отношении, данному случаю, и COOTBeTCTBY
ющая статистика  это частота попыток самоуБИЙства в классе.
Поиск в памяти может осуществляться по дрyrим правилам. Так как
попытки самоубийства  драматическое и чрезвычайное событие, пациен
ты, склонные к самоубийству, вероятно, будут леrче запоминаться и вспо
минаться, чем депрессивные пациенты, которые не предпринимали подоб
ных попыток. Как следствие, клинический психолоr может вспомнить па 
циентов, склонных к самоубийству, с которыми он сталкивался, и оценить
вероятность попытки самоубийства степенью подобия между этими случа
ями и данным пациентом. Такой подход приводит к серьезным предубеж
дениям. Клинический психолоr, замечающий, что ПОЧ'fИ все пациенты,
склонные к самоубийству, которых 01-:- может вспомнить, были yrнетены,
может прийти к выводу, что пациент, вероятно, совершит самоубийство,
если он показывает признаки серьезной депрессии. С дрyrой стороны, кли
нический психолоr может сделать вывод, что самоубийство маловероятно,
если «этот пациент не напоминает ему ни одноrо случая самоубийства, с KO
торым он коrдалибо сталкивался». Такое рассуждение иrнорирует факт,
что только меньшинство депрессивных пациентов совершает попытку са 
моубийства, и возможность, что данныIй пациент весьма отличен от любоrо,
с которым он коrдалибо сталкивалея.
Наконец, клинический ПСИХОJIоr Mor бы подумать только о пациентах,
которые были как депрессивны, так и склонны к самоубийству. Он тоrда
оценил бы вероятность самоубийства леrкостью, с которой такие случаи,
приходят на ум или степенью, в которой существующий пациент является
репрезентативным этому классу. Это рассуждение, также, обладает серьез
ным недостатком. ТОТ факт, что существует MHoro депрессивных пациен
тов, которые предприняли попытку самоубийства, не свидетельствует OT
носительно вероятности, что депрессивный пациент предпримет попытку
самоубийства, и все же этот способ оценивания обычен. Несколько исследо
ваний (Jenkins& Ward 1963; Smedslund, 1963; Ward& Jenkins, 1965)пока
зали, l:ITO случайность между двумя бинарными переменными такими, как
признак и болезнь оценивается частотой, с которой они происходят взаимо
связано, практически не принимая во внимание случаи, rде либо признак,
либо болезнь отсутствовали.

206 ДОСТУПНОСТЬ
Некоторые события воспринимаются настолько уникально, что прошлый
опыт не кажется уместным при оценке их вероятности. В размышлении о
таких событиях мы часто строим сценарии, то есть, истории, которые ведут
от существующей ситуации к целевому событию. Правдоподобие сценар:и
ев, которые приходят на ум, или трудность их создания, служит ключом к
оценке вероятности собы"рия.. Если обоснованный сценарий не приходит на
ум, случай считают невозможным или маловероятным. Если на ум прихо
дит MHoro сценариев, или если один придуманный сценарий особенно убе
дителен, рассматриваемый случай кажется вероятным.
Мноrие из событий, вероятность которых люди желают оценить, зави
сят от нескольких взаимосвязанных факторов. Все же чрезвычайно трудно
для человеческоrо ума прочувствовать последовательности изменений He
скольких взаимодействующих факторов. Мы предполarаем, что в оцеIIке
вероятности сложных событий рассматриваются только самые простые и
наиболее доступные сценарии. В частности, люди будут склонны создавать
сценарии, по которым большинство факторов вообще не изменяется, при
сутствуют только наиболее очевидные изменения, и взаимодействующие
изменения редки. Изза упрощенноrо характера предполarаемых сценари
ев, исходы компьютерноrо моделирования процессов взаимодействия час
то противоречат интуиции (Forrester, 1971). Тенденция рассматривать ТОЛЬ
ко относительно простые сценарии может иметь особенно существенные
эффекты в ситуациях конфликта. В этом случае, собственное настроение и
планы более доступны, чем планы дрyrоrо человека. Не леrко принять MHe
ние противника по шахматной доске l'IЛИ полю битвы, вот почему посред
ственный иrрок обнаруживает так MHoro новых возможностей, коrда ОН
меняет сторону в иrре. Следовательно, иrрок может иметь тенденцию pac
ценивать стратеrию ero противника как относительно постоянную и не за
висящую от ero собственных шarов. Эти соображения rоворят, что иrрок
восприИМtШв к ошибке инициативы  тенденции приписывать меньше ини
циативы и воображения своему противнику, чем себе. Эта rипотеза соrла
суется с выводом поиска приписывания (Jones & Nisbett, 1971), соrласно
которому люди склонны воспринимать свое поведение как отражение И3
менmoщихся потребностей окружающей среды, а поведение дрyrих  как
отражение черт характера.
Создание сценария накладывает отпечаток на дальнейшее МЫШJlение.
Существует MHoro сведений, показывающих, что как только некоторая си
туация воспринимается или интерпретируется определенным образом, CTa
новится чрезвычайно трудно воспринимать ее подруrому (см, например,
Bruner & Potter). Таким образом, составление определенноrо сценария MO
жет препятствовать появлению друrих сценариев, особенно тех, которые
ведут к дрyrим исходам...
Возможно, наиболее очевидное про.явление доступности в реальной ЖИ3
ни  это влияние случайной доступности случаев или сценариев. Мноrие
читатели испытали временное увеличение субъективной вероятности несча

Доступность: ЭВрИСТИRа оцеНRИ частоты... 207
стноrо случая, увидев на обочине перевернутую машину. Подобным обра 
зом, мноrие замечают усилеIШе субъективной вероятности тoro, что несчаст
ный случай или неполадки оборудования спровоцируют начало термоядер
ной войны после просмотра фильма, ярко описывающеro такую возмож
ность. Сосредоточение внимания на исходе, может увеличить ero доступ
ность, И, следовательно, ero кажущуюся вероятность. Люди увлекаются
желаемыми исходами, такими как выиrрыш в тотализаторе или крайне He
желательными исходами, как крушение самолета. Следовательно, доступ
ность обеспечивает механизм, соrласно которому явления крайней полез
ности (или бесполезности) MorYT происходить более вероятно, чем на самом
деле...

12. Эrоцентрические предубеждения в доступности
и атрибуции*
м uхаель Росс и Фьер Сuколu
Один пример явления, изученноrо в настоящем эксперименте, знаком прак
тически каждому, кто ПРОВОДИJI исследование совместно с друrими. PaCCMOT
рим следующее: Бы работали над совместным проектом с друrим челове
ком и поднимается вопрос, кто является "rлавным автором" (то есть, к,то
внес больший вклад в окончательный проект?). Часто кажется, что вы оба
можете претендовать на это звание. И так как Вы убеждены, что Ваш кол
леrа разделяет ваше видение реальности (rде существует только одна реаль
ность), Вы предполarаете, что друrой человек пытается использовать Вас.
Иноrда такие разноrласия улаживаются или их появление предотвращает
ся использованием правил условноrо решения, например, правила "ал(ра
витноrо порядка"  любимая уступка тех, чьи фамилии начинаются с букв,
расположенных в верхней части алфавита.
Мы предполarаем, что отдельные участники cOBMecTHoro проекта склон
ны принимать на себя БО.льше ответственности за результат, чем друrие уча
стники приписывают им. Далее мы предположили, что распределение уча 
стниками ответственности за совместный проект является распространен
ным явлением. Однако, люди, занимающиеся общим делом, не всеrда зна
ют о расхождении их взrлядов, так как нет необходимости приписывать
"авторство", следовательно, универсальность явления не является очевид
ной. Цель настоящеrо исследования  оценить, действительно ли эти эrо
центрические восприятия происходят в различных условиях и исследовать
соответствующие психолоrические процессы.
Изучая основы различноrо восприятия, мы допускаем, что иноrда люди
намеренно себя возвеличивают. Однако вероятно, что восприятие может не
совпадать при отсутствии HaмepeHHoro обмана. Именно с этой точки зрения
мы и исследуем проблему.
* Выдержки из работы, появившейся в "The Journal of Persona1ity and Social Psycll010gy",
1979, 37, 32336. Авторское право @ 1979 American Psycho1ogical Association. Переиздано в
соответствии с разрешением.

Эrоцентрические предубеждения в доступности... 209
поJffiыIe блarих намерений участники, для распределения ответствеШIО
сти за объединенные усилия, пытаются вспомнить вклад, который каждый
из них внес в конечный продукт. Однако некоторые аспекты взаимодействия
можно вспомнить леrче, ИJШ они являются более доступными, чем дрyrие.
Кроме Toro, особенности, которые леrко вспоминаются, Moryт не быть слу
ч3йныIM подмножеством целоrо. В частности, человек может вспомнить боJTh
тую долю собственноrо вклада, чем cMorYT дрyrие участники.
Эrоцентрическое предубеждение в доступности информации в памяти, в
СБОЮ очередь, может служить причиной необъективноrо приписывания OT
ветственности за совместный результат. Как продемонстрировали Тверски
и Канеман (Тvеrskуи Kahneman, 1973, 11), люди используют доступность
("леrкость, с которой соответствующие случаи приходят на ум") как OCHO
ван:и:е для оценки частотыI (1973, стр. 209). Таким образом, если входные
данные, воспроизведенные участником самостоятельно, были бы достутшы,
ЛЮДИ тоrда принимали больше ответственности за совместный результат,
чем дрyrие участники приписывали им.
Существует, по крайней мере, четыIе процесса, направленных на увели
чение достутшости собственных вкладов: (а) выборочное кодирование и хра 
нение информации, (ь) дифференциальная выборка, (с) инq)ормацИОlшые
различия и (d) мотивационные влияния.
Выборочное кодирование и хранение
По ряду причин, доступность собственных входных данных человека MO
жет быть облеrчена дифференциальным кодированием и хранением caмo
произведеffiIЫХ реакций. Вопервых, собственные мысли людей (относитель
но Toro, что они собираются сказать, фантазии т.д.) или действия MorYT OT
влекать их внимание от вкладов дрyrих. BOBТOPЫX, люди MorYT имитиро
вать или повторять свои идеи или действия; например, они Moryт обдумы
вать свою позицию перед тем, как ее высказать и защитить. Следовательно,
их собственные входныIe данные получают больше "времен-и на изучение" ,
а степень сохранения тесно связана со временем на изучение (Carver, 1972).
Втретьих, вклады людей леrче встраиваются в их коrнитивную схему, то
есть в уникальное понимание проблемы, основанное на прошлом опыте,
цеШIОСТЯХ и так далее. Вклады, которые вписываются в такие существо
вавшие ранее схемы, сохранятся с большей вероятностью (Bartlett,1932;
Bruner, 1961).
Дифференциальное воспроизведение
Предубеждение достутшости может также являться следствием дифферен
циальноrо воспроизведения информации :и:з памяти. При распределении
ответственности за исход совместной деятельности важныIй вопрос для каж
доrо участника может звучать так: "Каков мой вклад?" "Участники MOryT

210 ДОСТ"УПНОСТЬ
попытаться вспомнить соБС'l'веНllые вклады инеуместно использова'rь ин
q)ормацию, получеНI-IyIO frаким образом, чтобы оценить их отн.оситель1tые
вклады, однако подобная оценка не может быть сделана должным образом
без рассмотрения ВХОДIIЫХ ДaI-IIIЫХ друrих людей.
ИнформаЦИОllllые различия
Вероятно, существуют раЗJIИЧИЯ в ДОСТУПI-IОЙ для участников информации,
что может спровоцировать эrоцентрическое вспоминание. ЛЮДИ и:меют боль
ший доступ к их собственным внутреIIНИМ сос'rояния:м, мыслям 1'1 стратеrи
ям, l:IeM наблюдатели. Кроме Toro, участники общеrо дела MorYT отличаться
по знанию частоты и значения независимых вкладов друr друrа. Например,
супервизоры факультета MOryT знать меньше о КОЛlIчестве BpeMeHl!, УСl'IЛИ
ЯХ или изобретательности, которую студенты вкладывают в выполнение
заданий, проведение анализов данных и ИaпIlсанlIе предварительных про
ектов работы, чем сами студенты. С друrоii СТОрОIIЫ, суперви:зоры более oc
ведомлены о количестве и о важности размышленИЙ, чтения и так далее,
которые они включают в исследование пре.iIсде, чем студеlIТЫ начнут ero
выполнять.
м отивациОllllые влиянuя
Мотивационные факторы MorYT также привести к эrоцентрическому le
дубеждению о доступности. Чувство собственноrо достоинства мол\:ет YBe
ЛWIИТЬСЯ, если сосредотачиваться или придавать больше зна"tlения, собствен
ным вкладам. Точно так же озаБОl:lенность собственной оперативностью или
контролем может привести людей к тому, чтобы уделить больше внимания
собственным вкладам в совместное дело (см. deCharms, 1968; White, 1959).
Предшествующее обсуждение выделяет множество процессов, которые
MorYT работать на то, чтобы представить собственные вклады более доступ
ными (и леrкими для вспоминания), чем вклады друrих. Следовательно,
трудно опроверrнуть rипотезу, cor ласно которой воспоминания и приписы
ванин являются эrоцентрическими. Как заметил rринвалд (Greenwald,
1978), эrоцентри.ческий характер памяти "не является неминуемой прав
дой. Можно предпринять попытку упорядочивания прошлоrо опыта, напри
мер, провести сопоставительную работу, такую как написание текста по
истории или индексирование 'l'езауруса "(с. 4). Кроме Toro, нам не удалось
найти опубликованные данные, прямо подтверждающие предполarаеrvl0е
предубеждение доступности. Наконец, недавние явления в литературе, по
священной участникам и наблюдателям, кажется, прот:и:воречат rипотезе,
cor ласно которой воспоминания и приписывания являются эrоцентричес
кими. Джонс и Нисбетт (J ones и Nis bett, 1971) считали, что УСlастники склон
ны видеть причину cBoero поведения в окружающей среде, в то время как
наблюдатели приписывают то же самое поведение устоЙЧивым чертам xa

Эrоцентрические предубеждения в доступности... 211
рактера, которыми обладают участники. Хотя разнообразие объяснений
этоrо эффекта было предложено к рассмотрению (J ones и Nisbett, 1971), He
давний акцент был поставлен на перцептивной обработке информации
(Storms, 1973; Taylor и Fiske, 1975). Визуальные рецепторы участника Ha
целены на окружающую среду; наблюдатель может сосредотачиваться He
посредственно на нем. Таким образом, различные аспекты ситуации суще
ственны для ytIастников и для наблюдателей, неравенство, которое отраже
но в их причинных приписываниях. Это предположение, кажется, проти
Боречит положению, что участники во взаимодейств:и:и с дрyrими людьми В
значительной степени поrружены в себя.
Два исследования предлarают подтверждение существующей rипотезы.
Роджерс, КуипериКиркер(Rоgеrs, Kuiper, Kirker, 1977) показали, чточер
ты характера, выраженные прилаrательными, вспоминались леrче, если
испытуемых просили соотнести их с собой (т.е. описывала ли каждая черта
их), .чем коrда их просили о множестве друrих оценок (например, оценки
синонимичности). Эти данные подразумевают, что возможность COOTHece
ния с собой увеличивает доступность. Одню\о, Роджерс и др. не противопо
ставляли вспоминание ПРИJlarательных, относящихся к себе с вспомина
нием прилarательных, относящихся к дрyrим  сравнение, которое было
бы более подходящим для текущеrо обсуждения. rpинвальд и Альберт
(Greenwald, Albert, 1968) обнаружили, что люди вспоминали, свои собствен
ные высказывания по определенному :Ь:JПРОСУ более точно, чем письменные
высказывания дрyrих испытуемых. Так как высказывания caмoro челове
ка и друrих людей отражали всеrда противоположные точки зрения, rpин
вальд и Альберт подтвердили большую осведомленность и лучшее запоми
нание apryмeHToB, совпадающих с собственной позицией, чем запоминание
самопроизведенных утверждеНИЙ, хотя свидетельство для изучения пре
дубеждениям сомнительно, например, Greenwald и Sakumura, 1967;
Malpass, 1969.
Мы провели экспериментальное исследование, чтобы определить, мож
но ли получить подтверждение предполarаемоrо предубеждения доступно
сти. Студентов старших курсов, посещающих семинар, попросили оценить,
сколько минут каждый участник семинара rоворил в течение прошедшеrо
занятия. Дополнительно были отобраны 26 испытуемых из rрупп по два че
ловека, к которым подходили в кафетериях и залах. "Участников в этих rруп
пах попросили оценить процент полноrо времени, в течение KOToporo каж
дый человек rоворил в течение текущеrо взаимодействия.
Предполarалось, что испытуемые будут основывать свои оценки BpeMe
ни на частях беседы, которые они моrли с леrкостью вспомнить. Таким об
разом, если имеется предубеждение в пользу вспоминания собственных YT
верждений, оценки человеком количества времени, в течение KOToporo он
сам rоворил, должны превысить среднее время rоворения, приписанное ему
дрyrими членами rруппы.

212 ДОСТУПНОСТЬ
Результаты подтвердили предположения. Для семи из восьми студентов
на семинаре старшекурсников, оценки их собственноrо времени rоворен:ия:
превысили среднюю оценку времени, приписанную им дрyrими учаСТIIИ
ками (р < 0.05, тест знаков). Точно так же оценки собственноrо времени раз
rOBopa у 10 из 13 пар превысили оценки времени, данные дрyrими участни
ками (р < 0.05, тест знаков). Величина предубеждения была существенной
для 13 пар, F (1, 12) == 14.85, р <0.005; в среднем участники оценили, что
они rоворили 590/0 времени. Эти данные обеспечивают предварительные,
хотя и косвенные, подтверждения предполarаемоrо предубеждения ДОСТУП
ности в ежедневных ситуациях...
Эксперимент 1
в этом эксперименте, мы хотели исследовать эrоцентрические предубежде
ния в естественно складывающихся, длительных отношениях. Женатые
пары представляли идеальную целевую rруппу. Супрyrи участвуют во MHO
I'ИХ совместных делах разли'чной важности. Это обстоятельство должно пре
доставлять возможности для эrоцентрических предубеждений.
Соответственно, первый эксперимент проводился (а) чтобы определить,
ПРОI1:СХОДЯТ ли эrоцентри.ческие предубеждения в распределениях OTBeT
ственности в брачных отношениях; (Ь) чтобы ВОСПJIOизвеСТI1:, используя раз
JIИЧНУЮ меру зависимости, эrоцентрическое предубеждение доступности:,
полученное в предварительных испытаниях; и (с) чтобы соотнести преду
беждение доступности с предубеждением в ответственности. Если предубеж
дение в ответственности вызвано предубеждением доступности, два набора
данных должны быть связаны.
Метод
Испъtтуемъtе: 37 супружеских пар, живущих в студенческих общежитиях. Двадцать
пар имели детей. Испытуемые были привлечены двумя научными сотрудницами, KO
торые обходили комнаты общежитий и кратко описывали эксперимент. Если пара xo
тела участвовать, назначалась встреча. Исследование проводилось в квартире пары;
:каждой паре было оплачено 5$ за участие.
Процедура. Анкетный опрос был создан на основе обширных предварительных интер
вью с шестью супружескими парами. В эксперименте, анкетный опрос был выполнен
индивидуально мужем и женой; анонимность была rарантирована. На первых страни
цах aHKeTHoro опроса испытуемых просили оценить степень своей ответственности за
каждое из 20 действий, соответствующих супружеским парам, проводя косую линию
через 150миллиметровую прямую линию, концы которой были помечены "прежде
Bcero жена" и "прежде Bcero муж". 1 Эти двадцать действий были: приroтовление завт
1 В предварительных интервью, мы использовали процентные оценки. Мы обнаружили, что
тестируемые были способны помнить проценты, которые они записали и что сравнения постан

Эrоцентрические предубеждения в доступности... 213
рака, мытье посуды, уборка, покупки продовольствия, присмотр за детьми, планиро
вание cOBMecTHoro отдыха, решение, на что должны быть потрачены деньrи, решение,
rде жить, выбор друзей, принятие важных решений, которые затраrивают Вас обоих,
инициатор споров между Вами, разрешение конфликтов, причина беспорядка в доме,
стирка, поддерживание контакта с родственниками, проявление привязанности к суп
pyry (супруre), вынос мусора, раздражение супруrа (супруrи), ожидание супруrа (суп
руrи), принятие решения, иметь ли детей.
Испытуемых затем просили делать кратко запись примеров своих вкладов или вкла
дов супруrа (супрyrи), сделанные в каждый вид деятельности. Их письменные отчеты
были впоследствии исследованы, чтобы оценить, были ли собственные входные дaH
ные человека более "доступны". То есть, имеют ли тенденцию примеры, о которых co
общили испытуемые, сосредотачиваться больше на их собственном поведении, чем на
поведении их супруrи (супруrа)? Наблюдатель, не принимающий во внимание экспе
риментальную rипотезу, сделал запись количества различных примеров, в которых
испытуемые сообщили о своих собственных вкладах и вкладах супруrа (супруrи). Дpy
rой наблюдатель закодировал одну треть данных; надежность (коэффициент корреля
ции Пирсона) составила 0.81.
РезультатЬL
Ответы обоих супруrов на каждый из вопросов об ответственности бьти cyм
мированы так, чтобы общее количество включило то значение, которое жена
рассматривала как ее вклад, и то количество, которое м'уж рассматривал
как ero вклад. Так как шкала ответа была 150 миллиметров длиной, было
размещено 150 "единиц ответственности". Сумма больше, чем 150 указы
вала на эrоцентрическое предубеждение в кажущемся вкладе,  то, что, по
крайней мере, один из супрyrов переоценивал свою ответственность за эту
деятельность. Чтобы оценить степень пере или недооценки, которую этот
супруr показал для каждоrо вида деятельности, 150 вычиталось от общей
суммы каждой пары. Общий счет был получен для пары в среднем по 20
действиям (или 19, коrда у пары не было детей).
Дисперсионный анализ, использующИЙ пару как единицу анализа, по
казал, что общИЙ счет был значительно больше нуля, М == 4.67, F (1,35) ==
12.89, р < 0.001, указывая эrоцентрическое предубеждение в воспринятых
вкладах. Двадцать семь из 37 пар показали некоторую степень переоценки
(р < 0.025, тест знаков). Более Toro, в среднем, переоценка произошла в 16
IiЗ этих 20 пунктов в анкетном опросе, включая отрицательныIe пункты 
например, причина споров между вами, F (1, 32) == 20.38, р < 0.001. Хотя
величина переоценки была относительно маленькой, в среднем, испытуе
мые имели тенденцию использовать оrраниченныIй диапазон шкалы. Боль
шинство ответов были слеrка выше или слеrка ниже серединыI шкалыI. Ни
один пункт не показал существенный эффект недооценки.
кетных процентов явились источником конфликтов между супрyrами. Использование 150
миллиметровой шкалы обошло эти трудности; тестируемые не были склонны, преобразовы
вать свои косые линии в точные проценты, которые моrли обсуждаться в дальнейшем.

214 ДОСТУПНОСТЬ
Второй набор пунктов в анкетном опросе требовал от испытуемых запи
сать примеры их собственных вкладов и вкладов их супрyrа (супрyrи) в каж
дый вид деятельности. Средний счет разли"tffiя был получен по этим 20 ви
дам деятельности (в среднем муж и жена), с количеством примеров вкладов
супруrов вычтеIпIыIx из количества примеров собственных вкладов. Тест
rенеральнойсредней был существенен, F (1, 35) == 36.0, р < 0.001; как и ожи
далось, испытуемые привели большее количество примеров своих собствен
ных вкладов (М == 10.9), чем вкладов супрyrа( супруrи) (М ==8.1). Отношение
между разницей счета caм дрyrой и изначальной мерой воспринятой OTBeT
ственности была определена. Iaк было предположено, чем больше TeHдeH
ция вспоминать свое релевантное поведение, тем больше была переоценка
воспринятой ответственности, r (35) == 0.50, р < 0.01.
Количество слов, содержащихся в каждом поведенческом примере, о
котором сообщили испытуемые, было также оценено, чтобы обеспечить CTe
пень проработки или полноту вспоминания. Среднее количество слов в при
мере не выделяется как функция Toro, порождалось ли ДaI-IНое поведение
самим собой (М == 10.0) или супруrом(супруrой) (М == 10.1), F < 1. Далее, эта
мера была некоррелирована с меlIOЙ воспринятой ответствеIШОСТИ, r (35) ==  0.15,
не значимо.
Итак, как мера ответственности, так и мера, отражающая доступность
соответствующеrо поведения, показала предполаrаемые эrоцентрическ:rIе
предубеждения. Кроме тoro, имеется существенная корреляция между Be
личиной предубеждения в доступности и вели"tffiной предубеждения в OT
ветственности. Этот вывод соrласуется с rипотезой, соrласно которой эrо
центрические предубеждения в приписьmаниях ответственности опосредо
ваны предубеждениями доступности. Наконец, количество воспроизведен
ных актов поведения было важным фактором, более чем боrатство вспомина 
ния....
Эксперимент 2
в эксперименте 2 мы попросили иrроков из 12 университетских сборных
баскетбольных команд индивидуально заполнить анкетный опрос, в KOTO
ром было необходимо вспомнить важный поворотный момент в их после
дней иrре и оценить, почему их команда выиrрала или про:и:rрала.
Это возможность уйти от сравнений самдруrой, которые мы paCCMOTpe
ли в предыдущих исследованиях, к сравнению команда  друrая :команда.
Существует, однако, множество причин ожидать, что действия собственной
команды должны быть более доступны наблюдателям, чем действия дpy
rой команды: я знаю имена моих товарищей по :команде, и поэтому, у меня
есть rотовые средства для орrанизации хранения и выборки данных, COOT
ветствующих им; наш успех в будущих иrрах с друrими прот:и:вниками за
висит больше от наших собственных наступательных и защитных способ
ностей, чем от способностей противостоящей команды. Следовательно, я

ЭrоцентричеСRие предубеждения в доступности... 215
Mory внимательнее следить за действиями моих товарищей по команде, что
облеrчает кодирование и хранение. Также, имеются информационные раз
личия: стратеrии собственной команды более существенны, чем стратеrии
про тивос то.ящ ей команды (Тvеrskуи Кahnетan, 1973, 11). Еслиинициати
вы собственной команды дифференциально доступны, иrроки должны
вспомнить поворотный момент в терминах действий своей команды и при
писать ответственность за исход иrpы своей команде....
Метод
Испытуемые. В исследовании учавствовали иrроки университетских сборных команд
по баскетболу: 74 женскоrо пола и 84 мужскоrо пола. С менеджерами команды связа
лись по телефону; после обсуждений с иrроками, они разрешили командам участво
вать в исследовании.
Процедура. Анкетные опросы проводились после шести иrр, в которых команды, уча
ствующие в исследовании, иrрали друr с друrом. Таким образом, для трех выбранных
иrр с мужскими командами, три из шести мужских команд в исследовании иrрали про
тив друrих трех мужских команд. Точно так же три выбранные иrры между женщина
ми, включали все шесть женских команд. Анкетные опросы проводились при первой
практике команды, последовавшей за целевой иrрой (1 или 2 дня после иrры), кроме
одноrо случая, rде изза расписания иrр команд, было необходимо собрать данные He
медленно после иrры (две женские KOMaHДЫ. Анкетные опросы были проведены инди
видуально, и анонимность испытуемых была rарантирована. Следующие вопросы были
заданы:
1. Полtалуйста, кратко опишите один важный поворотный момент в прошлой иrре и
обозначьте, в :каком периоде иrры он произошел.
2. Наша команда выиrрала / проиrрала прошлую иrру потому что...
Ответы на первый вопрос были исследованы, чтобы определить, был ли поворотный
момент описан как созданный действиями собственной команды, обеих команд, или
друrой команды. Ответы на второй вопрос были исследованы, чтобы оценить количе
ство причин победы или поражения, которые имели отношение либо к собственным
действиям, либо к действиям друrой команды. Данные были закодированы человеком,
не знавшим экспериментальной rипотезы. Второй наблюдатель независимо закодиро
вал ответы 500/0 испытуемых. Имелось соответствие 100 О/О дЛЯ обоих вопросов.
Результаты
Не было обнаружено никаких существенных половых различий в двух за 
висимых измереlШЯХ, поэтому о результатах сообщается независимо от пола.
Так как ответы членов команды не MorYT рассматриваться как независи
мые, было подсчитано среднее значение ответов, и команда, служила как
единица анализа.

216 ДОСТУПНОСТЬ
Предварительная проверкаданных "поворотноro момента" показала, что
даже в пределах команды иrроки вспоминали весьма различныIe события.
Однако 119 иrроков вспомнили поворотный момент, который они описаЛI1:
как созданный действиями их собственной команды; 13 иrроков вспомни
ЛИ поворотный момент, который они рассмотрели, как вызванный обеими
командами; 16 иrроков вспомнили, поворотный момент, который, как им
казалось, инициирован действиями ПРОТИВОIIОЛОЖНОЙ команды (оставши
еся 1 О иrроков не ответили на вопрос). Испытуемые описали такие события
как сильную защиту в течение последних 2 минут иrры, изменение в HaCTY
пательных стратеrl'IЯХ, и так далее.
Процент иrроков, которые вспомнили поворотный момент, как BыBaн
ный членами их команды, был получен для каждой командыI. Эти 12 MHO
жеств были подверrнутыI анализу, Б котором они сравнивались со случай
ным ожиданием 50% . Полученное распределение сильно отличалось от слу
чайноrо, F (1, 11) ==30.25, р < 0.001, со средним 80.250/0. Как и БЫJIО предпо
ложено, большинство сообщений выделяли действия собственной KOMaн
ды.
Процент иrроков, которые вспомнили поворотный момент, как вызван
ный членами их команды, был исследован относителыIоo иrры командыI.
Средний процент был выше у проиrравшей командыI, чем у победившей в
пяти из шести иrр (р < 0.11, тест знаков). Средняя разница между процен
тами проиrравших (М == 88.5) и выиrравших (М ==72) команд быланезначи
мой (F <1).
Были также исследованы объяснения иrроков относительно победыI или
проиrрыша их команды. Из 158 участников, только 14 указали причины,
которые включали действия противостоящей команды. В среднем, испы
туемые сообщили о 1. 79 причинах, касающиеся собствеШIОЙ команды и 0.09
причин, касающихся противоположной команды, F (1, 11) == 272.91,
р < 0.001. Наконец, тенденция приписывать больше причин для собствен
ной команды была незначитеЛЫfО большая после проиrрыша (М == 1. 73), чем
после победы (М== 1.65), F < 1.
Обсуждение
Ответы на вопрос о поворотном моменте указывают, что действия товари
щей по команде испытуемых были более доступныI, чем действия членов
противостоящей команды. Далее, испытуемые приписывали OTBeTCTBeH
ность за исход иrры действиям или бездействию скорее своих товарищей по
команде, чем членов противоположной команды. Таким образом, предубеж
дения в доступности и оценки ответственности MorYT происходитъ на ypOB
не rрупп. Ратер и Хесковиц (Rather, Heskowi tz, 1977) приводят дрyrой при
мер rpyтmOBoro эrоцентризма: "CBS (новости) стали лидером после.запуска
на Луну Апполона в 1968. ЕсJШ Вы  сотрудник CBS, Вы склонны считать,
что ваше описание приземления на Луну перевернуло наше воприятие. Если

Эrоцентрические предубеждения в доступности. . . 21 7
Вы  сотрудник NBC, Вы склонны рассматривать раскол команды Хантли
БРИНКJШ(НuntlеуВrinklеу) как ключевой фактор" (с. 307)....
Эксперимент 3
В эксперименте 3, мы попытались изменить центр внимания человека, что
бы за тронуть доступность. Мы использовали манипуляцию, предназначен
ную для активизации выборочноrо исправления информации, непосред
ственно соответствующей ПРИImСЫВаниям ответственности.
В нашем первоначальном анализе, мы предположили, что причиной эrо
центрических ПРИImСЫВаний ответствеIШОСТИ моrло быть выборочное вoc
произведение информации из памяти и что на воспроизведение можно по
ВJШять с помощью вопросов, которые люди задают самим себе. Эксперимент
3 проводился для проверки этой rипотезы. У испытуемых вызывались раз
ные виды воспроизведения с помощью изменения формулировок вопросов.
Вьшуск:ников попросили подумать JШбо об их собствеlШЫХ вкладах в их ДШI
ломы на звание бакалавра rуманитарных наук, либо о вкладах их научных
руководителей. Оценивать степень ответственности за научную работу, KO
торую испытуемые ПРИImСали либо себе, либо научным руководителям,
было оценено. Предположили, что испытуемые примут меньше oтвeTcтвeH
НОСТИ за исследуемую проблему при условии направленности на научноro
руководителя, чем при условии направлеIШОСТИ на себя.
Метод
Испытуемые. 17 выпускников факультетапсихолоrии женскоro пола и 12 мужскоro.
Большинство закончили 1 или 2 roдааспирантуры. Все студенты провели эксперимен
ты, ставшие основанием для диплома на звание бакалавра ryманитарных наук на пос
леднем roдy обучения.
Процедура. С испытуемыми общались индивидуально в их офисах и просили заполнить
краткий анкетный опрос на отношение студентнаучный руководитель. Ни один не OTKa
зался участвовать. Две формы aHKeTHoro опроса были Hayraд распределены среди испы
туемых; анонимность и конфиденциальность были rарантированы.
в одной из форм aнKeTHoro опроса испытуемых просили указать свой собственный вклад
в каждое из множества действий, связанных с их бакалаврскими дипломами. Вопросы
были следующие: (а) "Я предложил  процентов методолоrии, которая в конечном
итоre использовалась в исследовании." (В) "Я обеспечил  процентов интерпретации
результатов." (С) "Я был инициатором  процентов обсуждений, касающихся дипло
ма, с моим руководителем." (D) "В течение связанных с дипломом обсуждений я был
склонен управлять курсом и содержанием обсуждения  процентов времени." (Е) "Учи
тывая все, я был ответствен за  процентов всех усилий, приложенных к исследова
нию." (F) "Как бы Вы оценили Ваш диплом относительно друrих дипломов, сделанных
на факультете? "
Вторая форма aнKeTHoro опроса была идентична вышеупомянутой, за исключением

218 ДОСТУПНОСТЬ
Toro, что слово Я (условие направленности на себя) было заменено на мой руководитель
(условие направленности на руководителя) в вопросах 1 5. Испытуемых попросили за
полнить бланки с ответами на первые пять вопросов и провести косую черту через 150
миллиметровую линию, с концами, помеченными "хуже" и" лучше", в ответ на вопрос
6.
Результаты и обсуждения
с целью анализа, было принято, что вклад руководителя и студента в каж
дый пункт составляет в целом 1000/0. Хотя эксперимент был представлен
как изучение отношения студентруководитель, возможно, что студенты
рассматривали в своих оценках входные данные дрyrих людей (например,
друrих студентов). Однако данная процедура обеспечивает умереIПIое ис
пытание экспериментальной rипотезы. Например, если тестируемый oтвe
чал 20 0/0 на пункт в "Я"версии анкетноrо опроса, считалось, что ero или ее
руководитель внес вклад 800/0 . Руководитель, возможно, внес только 600/0 ,
а неизвестный человек остальные 200/0 . Возможно переоценивая вклад py
ководителя, однако, мы смещаем данные против экспериментальной rипо
тезы: "Я"  версия, как ожидалось, уменьшит процент ответствеIПIОСТИ, при 
писываемой руководителю.
Ответы испытуемых на первые пять вопросов в "Я" версии aнкeTHoro оп
роса вычитались из 100 так, чrrобы более высокие числа отражали большие
вклады руководителя в обоих условиях. Вопрос 5 имел дело с полной oтвeт
ствеIПIОСТЬЮ за исследование. Как и ожидалось, испытуемые приписaJШ боJTh
те ответствеIПIОСТИ руководителю при условии направлеIПIОСТИ на PYKOBO
дителя (М === 33.3 0/0 ), чем при условии направленности на себя (М === 16.5 О/О ),
F(l, 27) === 9.05, р < 0.01. Первые четыре вопроса касались различных аспеR
тов диплома, и средний ответ показал ПОХОЖllе результаты: направлеIПIОСТЬ
на руководителя М === 33.34; направленность на себя М === 21.82; F(I, 27) ===5.34,
р < 0.05. Наконец, испытуемые имели тенденцию оценивать свой диплом бо
лее положительно при условии направлеIПIОСТИ на себя, чем при условии на 
правленности на руководителя: 112.6 против 94.6, F (1, 27) === 3.59, р < 0.10.
Контрастирующая с}юрмулировка вопIЮСОВ имела ожидаемое воздействие
на распределения ответствеIПIОСТИ. Версия aнKeTHoro опроса, касающаяся
руководителя, возможно, заставила испытуемых вспомнить, большую часть
вкладов их руководителей, чем "Я"версия aнкeTHoro опроса. Эта диффе
ренциальная доступность была отражена в распределениях OTBeTCTBeHHOC
ти. Обратите внимание, что вопросы не под,ц ав ались контролю испытуемых
за счет исправлений. Научному руководителю приписывалась только тpe
тья часть ответственности за диплом в условии направлеIПIОСТИ на PYКOBO
дителя.
В свете существующих данных, приписывания баскетболистов OTBeT
ственности за исход иrры в эксперименте 2 должны были быть заново ис
следованы. Вспомните, что иrpoков просили закончить предложение, "Наша

ЭI'оцентричеСRие предубеждения в доступности... 219
команда ВЫl1rрала / проиrрала ПОС.пеДIllOЮ иrру потому что.. ." Этот вопрос
выда.П: высоко зна1:IИМое эrоцен'rрическое предубеждение. Оценивая прошлое
fIспытаНI1:е, очевидно, '"pro форма BOIIpoca  "Н аша команда... пашу прошлую
иrру"  , ВО3NIОЖНО, побуд:и:ла испытуемых сосредоточиться на действиях
их с(Х)ственных команд, даже lII)И 1.Х>М, что формулировка не устраняет ссыл 
хи на противоположную КОIVrанду. Вопрос про "поворо'rный момент" в ЭКС
IIерименте 2 был более IIейтрально сформулирован и не может интерпрети
роваться двояко.
r лавные ВОllрОСЫ в этих ИССJIедованиях исходят 113 внешнеrо источника;
мноrие из НaIIIИХ вопросов lIсправлеШIЯ самоинициированы, однако, и наш:е
ВСПОМI1:нание може'r вполне быть смещено формой, в которой мы самим себе
:Уlзлarаем вопросы исправлен:ия. Например, баскетболисты, скорее Bcero,
будут думать в терминах "По.чему Jvlы выиrрывали IIЛI1: проиrрывали::? " Чем
в 'Tepl\iIIHaX, с(l)ОРМУЛИРОВaIIНЫХ IIейтра.льно "Какая команда была OTBeT
ственной за исход иrpы?"...
Настоящее исследованl'Iе демонстрирует распространенность центриро
ВaнIIЫХ на себе (selfcentered) предубеждений дос'rупности и оценок OTBeT
ственности. В повседневной Жlf3НИ, ЭТII эrоцентрические тенденции MorYT
не замечаться, Rоrда объеДI-Iненные усилия не требуют явных распределе
ниi! отвеrrcтвенности. Если распределения обозначены отчетливо, ОДIЛЭRО,
появляется повод для разноrласия, и люди, вряд ли, поймут, что ра3.ЛIiЧИЯ
в оценках MorYT исходить из оценок информации, которая является ДИJI)<l)е
ренциально доступной.

13. Предубеждения доступности в социальном
'-' *
восприятии и взаимодеиствии
Шелли и. Тейлор
Каждый день человек делает мноrочисленные, сложньrе социальньrе oцeH
ки  проrН03ИРОВaIШе поведения дрyrих тодей, ПРИIШСЫВaIШе oтвeTCTBeH
ности, отнесение человека к катеrории, оценка дрyrих тодей, оценка влас
ти, влияния человека или причmm"ую атрибуцию. rлавная задача социаль
ной психолоrии состоит в том, чтобы определить, как субъект делает эти
оценки. До недавнеrо времени, исслеДОВaIШе этой темы было отмечено pa
ционалистичным предубеждением, предположением о том, что оценки дe
лаются, используя полные, оптимальные стратеrии (см., например,
Fischhoff, 1976, для обсуждения этой темы). Ошибки в оценках были при
писаны двум источникам: (а) случайные ошибки изза проблем с информа
цией, о которой человек не знал; и (Ь) ошибки, которые являлись следстви
ем иррациональных мотивов и потребностей человека.
В пределах социальной психолоrии эта перспектива представлена иссле
дованием причинной атрибуции. В ранних ФОРМУJШровках атрибуции (Ha
пример, Jones & Davis, 1965; Kelley, 1967) человек был охарактеризован как
неопытный ученый, который собирал информацию из множества источни
ков окружающей среды, чтобы делать приnисывания относительно причин
носледственных отношений. Коrда наблюдались отклонения от норматив
ных моделей, считалось, что они происходят от предубеждений, таких как
rедоническая релевантность (Jones & Davis), 1965) или друrих эrоцентри
ческих потребностей (см. Miller & Ross, 1975).
Однако в течение мноrих лет, все большее количество данных доказыва
ло не только то, что оценки и решения людей менее закончены и рациональ
ны, чем считалось, но что не все ошибки MorYT исходить из мотивациОШIЫХ
факторов. Даже при отсутствии мотивов, оценки часто делались на основа 
нии скудных данных, которые, повидимому, были случайно объединены и
* Подrотовка части книrи была поддержана Исследовательским rpaHToM Национальноrо
Научноrо Фонда N BNS 77 09922

Предубеждение доступности в социальном... 221
находились под влиянием предвзятых мнений (см., например, Dawes, 1976).
Эти выводы привели к пересмотру коrнитивной системы. Люди стали pac
сматриваться как обладающие оrраниченными возможностями, способны
ми К оперированию только небольшим количеством данных одновременно..
В отличие от "наивноrо" ученоrо, который оптимизирует, человек, как счи 
тается, "сатисфицирует" (SiInon, 1957) и использует сокращения, которые
приведут к решению и оценке эффективно и точно.
Один из наиболее провокационных и влиятельных вкладов в пересмотр
процесса оценивания  это работа Канемана и TBepcKoro о коrнитивной эв
Р:VIстике (Kahneman и Tversky, 1973,4; Tversky и Kahneman, 1974, 1). Co
rласно Тверскому и Канеману (197 4, 1), эвристика используется в условиях
неопределенности, или недоступности, или неоднозначности важной инфор
мации. В несоци:альных оценках неопределенность вытекает, прежде Bce
ro, из q)aкTa, что информация, соответствующая отдельно взятой oцeнкe
является почти всеrда неполной. Соответствующий фактический материл
lVIожет быть недоступен, он не может быть собран вовремя, чтобы влиять на
решение, или может быть слишком объемным, чтобы быть должным обра
зом орrанизованным и использоваться в задаче оценки.
Эвристика  это вероятные стратеrии для создания социальных, а также
несоциальных оценок по нескольким причинам. Вопервых, различие меж
ду социальными и несОЦI'Iальными оценками условно, фактически Л.fобая:
существенная оценка имеет социальные последствия. BOBTOPЫX, соци
альные оценки включают те же виды неопределенности, которые xapaкTe
ризуют несоциальные оценки. Втретьих, социальные оценки включают
новые источники неопределенности. Информация относительно людей бо
лее неоднозначна, менее надежна и более непостоянна, чем информация OT
носительно предметов или несоциальных событий, так как личные призна 
ки не написаны на лицах людей, как у предметов обозначен их цвет, форма
или размер. Таким образом, личные признаки скорее должны быть BЫBeдe
НbI, чем наблюдаемы непосредственно. "у людей есть намерения, не все из
которых непосредственно обозначены. Учитывая, что наиболее существен
ные социальные действия MorYT соверша ться по различным причинам и
приведут к различным последствиям, значение социальноrо действия по
существу неоднозначно. Хотя предметы сохраняют свои признаки незави
симо от ситуации И времени, мотивы людей меняются от ситуации к ситуа
ЦИИ, и цели меняются как с минуты на минуту, так и в течение жизни; Ta
ким образом, даже правильный вывод в одной ситуацИlf может быть беспо
лезен с точки зрения проrнозов. Отсутствие полной, надежной, проrнози
рующей инq)ормации относительно людей и социальных взаимодействий
предполаrает, что люди используют эвристики, позволяющие им делать
выводы и предсказания, отталкиваясь от тех скудных и ненадежных дaн
ных, которые являются доступными.

222 ДОСТУПНОСТЬ
Эвристика дocтYlllocти
Одна из таких эвристик  доступность. "Считается, что человек, использует
эвристику доступности всякий раз, коrда он оценивает частоту или вероят
ность посредством леrкости, с которой случаи или ассоциации приходят на
ум" (Тvеrskуи Kahneman, 1973, с. 208, 11). Человек предполarает, что, если
примеры приходят на ум быстро, то их должно быть MHoro, или если acco
циация проделывается леrко, тоrда она должна быть точной, так как acco
циативные связи приходят с опытом. Кроме Toro, именно леz-кость воспо
минания, построения и ассоциации, обеспечивает оценку частоты или Be
роятности, а не общая сумма примеров или ассоциаций, которые приходят
на ум. Таким образом, важная разница между использованием эвристики
доступности и использованием более сложноrо процесса  то, что произво
дитея мало поправок; оценка леrКОСТII, с которой этот процесс может быть
выполнен, является достаточной как основание для вывода.
Тверски и Канеман (1973,11) предлarают два общих класса задач, в KOTO
рых предубеждение доступности моrло бы заметно фиrурировать: построе
ние случаев и ассоциаций и выборка ассоциаций и случаев. Эти две общие
задачи  также задачи субъекта. При некоторых обстоятельствах нас MorYT
попросить воспроизвести социальное поведение, как в попытке yrадать, КЗR
друr поведет себя, узнав, что жена от Hero уходит. В таких случаях каждый
конструирует социальную действительность, с которой данный случай MO
жет быть сравнен. В друrих случаях, человек может основываться на про
шлыIx примерах поведения, чтобы сделать выводы, например, он может
вспомнить случаи, как друr справлялся с кризисными ситуациями в про
шлом, чтобы спроrнозировать, как он справится теперь.
В некоторой степени предположения относительно отношения между
леrкостью воспроизведения и количеством примеров ИЛII ассоциаций, точ
ны, и настолько, насколько они точныI, человек, использующий эвристику
доступности, придет к правильным выводам или, по крайней мере, к тем,
которые будут соответствовать выводам, достиrнутым, при использовании
более сложных процедур. При друrих обстоятельствах, однако, эти выводы
MorYT быть неточными, потому что существуют предубеждения в доступ
ных данных, которые имеют отношение к задаче. Существует, по крайней
мере, три способа, с помощью которых предубеждения в доступных данных
MorYT смещать следующие дрyr за дрyrом социальные процессы. Вопер
вых, только существенные данные MorYT быть более доступны и, следова 
тельно, оказывать непропорциональное влияние на процесс суждения. Bo
вторых, предубеждения в самом процессе происпроизведения MorYT Bыдa
вать нерепрезентативную основу ДaI-IНЫХ. Втретьих, стоЙКие коrнитивные
структуры человека, такие как убеждения и ценности, способствуют по.яв
лению предубеждений, усиливающих доступность определенных свиде
тельств, таким образом, смещая процесс оценки. Присутствие любоrо из
таких предубежденИЙ может привести к необъективным выводам.

Предубеждение доступности в социальном... 223
Предубеждения доступности и заметности: прuлtер
Предубеждения заметности проявляются в том, что красочные, динамичес
кие или дрyrие отличающиеся стимулы непропорционально привлекают
внимание, и соответственно влияют на оценки. Один из примеров Taкoro
предубеждения был назван фундаментальной ошибкой атрибуции (см.
Ross, 1977), и он относится к fJаспространяющемуся предубеждению видеть
людей как причинных ментов в окружающей среде. То есть в социальном
окружении, rде либо человек, либо некоторая ситуативная переменная .яв
ляется вероятным пр:и:чинным фактором для исхода, существует общее пре
дубеждение, чтобы видеть людей как причинных атентов, особенно их yc
тоЙЧивые поведенческие признаки.
Некоторые люди более заметны, 'чем др')тие, и эта дифференциальная за
метность в пределах соц:и:альноrо окружения может также смещать процесс
оценивания. Исследования, в которых Ilpименили rештальтпринципы <l)и
rуральноrо акцеlIта к соци3.Ш>ному МИl)У (см., например, McArthur и Post,
1977; Taylor и Fiske, 1975; Fiske и дpyrlle, 1979), показывают, что человек,
который ярко освещен, перемещается (как в креслекачалI(е), контрастен (с
помощью таких ТРИВllальных манипуляций, как цвет рубашки), ИJШ нови
чок привлекает к себе неп!)опорциональное количество внимания.
Социальные последствия предубеждения заметности проиллюстрирова
ны исследованиями, изучающими воздействие статуса соло или СИМБОJIlI
ческой интеrрации на впечатления людей о друrих людях. Коrда комп::шия
собирается включить 'членов rруппы меньшинств, таких, как чернокожих,
женщин или инвалидов, часто полной интеrрации предшествует промежу
то'чный шar. На этом этапе, один или два члена этой rруппы, Moryт быть
приняты в то, что иначе было бы rруппой белых рабочих мужскоro пола, Ta
ким образом, создав примеры статуса соло. Статус соло может возникать по
нескольким причинам. Отсутствие квалифицированных претендентов от OT
дельно взятой rpуrшы меньшинств; орrанизация желает избежать yrрозы
большоrо притока членов rруппы меньшинства; или статус соло может ис
пользоваться, 'чтобы отразить силы конструкт.ивноrо действия. Независимо
от причин для символической Iffiтеrрации, к символу или человекусоло час
то относятся как к представителю ero социаJIЬНОЙ rруппы. Соответственно,
оценки ero поведения часто используются, чтобы предсказать, как дрyrие
члены это:Й: rруIПIЫ вели бы себя, если бы они также бьши приняты в орrани
зацию. Значение статуса соло  это ero HOBII3!Ia. Женщина выделяется среди
ТvIУЖЧIIН, также кт{ чернокожИЙ выделяется среди белых людей. Такая OT
четливость способствует предубеждению заметности..
В экспериментальном аналоrе этой ситуации, испытуемые просмотрели
видеофилыIvi о маленькой I'pyrme (шесть человек), беседующих в нeq)ормаль
ной обстановке. Некоторым испытуемым показали I!)yrnIy, В которой был одут
афроамериканец, один МУЖЧШlа или одна жешцина в среди белокожих, в
женской, или мужской компании, соответственно (Taylor и дpyrlle, 1976;

224 ДОСТУПНОСТЬ
Тау lor, Fiske, Etcoff и Ruderman, 1978). Дрyrие испытуемые набтодали rpуп
пы сравненИЙ, rде содержание обсуждения в rруппе было так же, как и в yc
ловии соло, но пол, или расовый состав rруIПIЫ был уравнен (например, три
мужчины, три жешцины). Испытуемые наблюдали обсуждение в :rpyrme и
затем делали запись своих впечатленИЙ о людях в :rруппах.
Соrласно положению о том, что существует предубеждение значимости,
созданное статусом соло или символическим статусом, поведение черноко
же:rосоло вспоминалось несколько лучше, чем поведение этоrо же челове
ка в сопоставимой смешанной rруппе, и было также оценено, что человек
соло rоворил больше по сравнению с соответствующим человеком в смешан
ной rруппе. 1 Это предубеждение значимости, в свою очередь, приводит к
крайности оценок. Коrда человек был соло в rpynne, ero поведение было
оценено более экстремально в любом положительном или отрицательном
направлении, по сравнению с тем же самым поведением в смешанной rруп
пе. Неприятный человек был воспринят как еще более неприятный в ситу
ации соло; хороший человек был воспринят как более хороший в ситуации
соло.
Используя эвристику доступности как объяснительную структуру, мож
но вывести, что, коrда испытуемых просили оценить человека в rруппе, они:
пытались приблизиться к примерам соответствующеrо поведения или acco
циациям с людьми стимула, и леrкость, с который такие случаи или acco
циации приходили в rолову, приводили их к крайним суждениям. В случае
с соло, доступно больше примеров соответствующеrо поведения, потому что
имеется большая база данных, ведущая к крайности оценок. Эти результа
ты предполarают, что выделЯIOЩИЙСЯ человек, будь то соло, неполноцен
ный человек, или просто человек, отличающийся от людей, с которыми он
в Зffi'Iмодейс твует , вызовет крайние оценки у окружающих. Значение этих
результатов для социальноrо мира, конечно, OrpoMHO. Например, если люди:
соло используются как основание для включения в rруппу представителей
меньшинств, и восприятие соло необъективно, то MorYT быть приняты He
правильные решения. П реувеличенно отрицательные оценки человекасоло
MorYT привести к необоснованному завершению десеrреrации. Преувели
ченно положительные оценки MorYT стать основанием для ложных ожида
ний относительно поведения дрyrих членов rруппы меньшинства, ожида
IШЯ, которые MorYT не оправдаться.
Мотивация не может служить объяснением предубеждения в восприя
тии значимых людей. Хотя некоторые мотивационные процессы MorYT оп
ределять отношение к инвалидам или людямсоло, трудно найти их в oцeH
I-{e человека, который отли"чается цветом рубашки или ДВl'Iжениями. COOT
ветственно, нуя\но обратиться к коrнитивным факторам, а эвристика дoc
тупности обеспечивает возможное объяснение этих эффектов.
1 Не было собрано данных о вспоминании в исследованиях по мужчинам и женщинамсоло.

Предубеждение доступности в социальном... 225
Доступность и предубеждения воспроизведения: Два примера
Дрyrой источник предубеждеlШЙ доступности происходит от тoro, как ин
формация хранится или восстанавливается. То есть память имеет специфи
ческую орrанизацию, которая может облеrчить процесс выбора или воспро
изведения некоторых примеров или выводов и помешать появлению дpy
rих. Одним из способов вмешательства является простое оrраничение KO
личества информации, которая может храниться в памяти, что может при
вести к беспорядку в ассоциативных связях или примерах, которые xpa
нятся в памяти.
Ротбарт и ero коллеrи (Rothbart и дрyrие, 1978) продемонстрировали эту
проблему в исследовании признаков социальных rpупп. Испытуемым пред
ложили информацию о характерных чертах членов rипотетической rруrшы
(например, Фил  ленивый) при одном из двух условий. ИСIThlтуемые Jmбо
видели имена некоторых членов rpуппы (Эд, Фил, Фред, Джо) со специфи
ческой чертой (ленивый), либо они видели, что ту же самую пару: xapaкTep
имя (Фил ленивый) одинаковое число раз. Позже испытуемых попросили
охарактеризовать rpуппу в целом. Если испытуемые способны точно вспом
IШТЬ, какие имена БЫтI соединены с какими чертами характера, то выводы
относительно rруппы в целом должны быть более сильными, если несколько
членов rpуппы имеют некоторую черту, чем если только один член PPYIIIThI
имеет эту черту . ЕсJШ общее КОJlИ"CIество пар черт характеримя, которые были
предоставлены испытуемым, было низко, испытуемые показали это пре
достережение в своих выводах относительно rруrшы. Однако коrда общее KO
JШЧество пар черт характеримя было высоко, испытуемым было трудно yдep
жать в roлове, сколько человек имеJm определенную черту характера, и они
начинали вести себя, как будто мноroкратныIe упоминания одних и тех же
пар черт характеримя были столь же информативны, как несколько различ
ныIx имен, соединенные с этой чертой характера. rpуппа характеризовалась
как ленивая даже, коrда только несколько членов фактически были ленивы.
Социальный мир активен и часто очень информативен, и будучи таковым,
он обычно отражает состояние боJIЬШОЙ зarружеIШОСТИ памяти (Rothbart и
ДР., 1978) больше, чем состояние малой зarpужеIШОСТИ памяти. Эти состоя
IШя облеrчиJm бы получение информации о стереотипах rруrшы, отталкива 
ясь от поведения только нескольк:и:х человек, чье поведеIПlе можно наблю
дать большое количество раз. Как отмечают Ротбарт и дрyrие, мы получаем
больше информации от отрицательных, чем положительных собыТИЙ, и co
ответственно все эти предубеждения Moryт поддерживать формирование OT
рицательных стереотипов rpушrы, особеIПIО, если членство rРУIПIЫ существен
но при УIIОМИНании в средствах информации.
Второй 11ример воздействия предубеждеНИЙ выборки на социальные oцeH
ки  это эrоцентрическая атрибуция (Ross & Sicoly, 1979, 12). Во мноrих
контекстах человек должен делать оценки относительно Toro, кто является
ответственным за результат. Авторство к:ниrи должно быть определено, пла 

226 ДОСТ"УПНОСТЬ
та за консультацию должна быть разделена среди сотрудников, или OTBeT
ственность на победу rруппы, или поражение должна быть разделена. Kpo
ме Toro, что каждый человек xpamIT СШfСОК своих собственных вкладов и
вкладов друrоrо человека (стратеrия некоторую отчаявшиеся пострадавшие
были вынуждены rlрIIНЯТЬ), все стороны должны прийти к компромиссу
относительно Toro кто что делал в совместном предприятии. Эвристика дoc
тупности обеспеIИвает потенциальную стратеrию для этоrо. Можно пере
бирать примеры собственных вкладов и вкладов дрyrих людей и на основе
Toro, сколько примеров приходит на ум, решать, кто сделал больше. Oднa
ко MorYT присутствовать предубеждения, мешающие точно оценивать. Oд
ним из предполarаемых предубеждений является эrоцентрическое вспоми
нание, способность вспоминать собственные вклады несколько лучше, l:IeM
вклады друrоrо человека. Это предубеждение вспоминания может, в свою
Оl:Iередь, производить предубеждения кажущейся ответственности. Нanри
мер, если я Mory вспомнить шесть случаев, коrда я выносила мусор, и толь
КО три раза, как это делал мой муж, я Mory сделать вывод, что на мне лежит
ответственность за вынос мусора. В недавнем исследовании, распределение
обязанностей в семье, оказалось особенно полезным, также как и накален
ный контекст, в котором необходимо исследовать предубеждение доступно
сти: (Ross & Socoly, 1979, 12). Тридцать семь супружеских пар были опроше
ны относительно их вкладов в раЗЛИЩfые действия, которые женатыIe люди:
должны исполнять, такие как приrотовление завтрака или мытье посуды.
Каждоrо члена пары просиJШ указать, был ли каждый вид деятельности BЫ
полнен прежде Bcero мужем ИJШ прежде Bcero женой. каждыIй человек Taк
же указывал определеlПIые примеры Toro, что он или супрyrа вложиJШ в дея
тельность, измерение, предназначеШIое, чтобы выявить относительную дoc
тупность собственныIx вкладов ЩЮТИБ вкладов супрyrа( супрyrи).
Результаты ясно показали, что каждый супруr (супрyrа) думал что он
вложил больше в совместные действия, 'чем друrой супрyr (супрyrа). Коrда
счет ответственности двух партнеров был сложен, он превысил уровень пол
ной ответственность, которую можно было принять. Количество определен
ных примеров вкладов, которые каждый супрyr (супруrа) сделал, было Taк
же подсчитано, и результаты показали, что количество вкладов приписан
ныIx себе, HaмHoro превышает количество вкладов, приписанных супрyrу
(супрyrе). Корреляция между запомненными при мерами и приписывани
ем ответственности была высока (+ 0.51), предполarая, что предубеждение
вспоминания моrло уменьшить предубеждение ответственности.
Одно из возможных объясненИЙ этих эффектов основывается на мотива
ЦИОIffiЫХ принципах и предполarает, что люди IIpиrmсывают себе больше, чем
им полa.rается, чтобы сохранить или увеличить положительную caмooцeH
ку. Если это правильно, то мы должныI обнаружить, что при неудаче COBMec
THoro проекта, люди будут отрицать свой вклад в нее и ПРИIlliсывать OTBeT
ственность дрyrим. Например, если супружеская пара делает покупку, KOТO
рая, оказывается ненужной, каждый может винить дpyroro за решение. Росс

Предубеждени:е доступности в социальном... 227
и Сиколи (1979, 12) исследоваJШ эту возможность и обнаружили, что это TOJTh
ко слабо способствовало эrоцентрическим приписьmаниям. Люди так же Be
роятно принимали непропорциональную ответствеIПIОСТЬ за неудачный co
вместный проект, как и за хороший.
Коrнитивное объяснение этих эффектов основано на том, как воспроиз
ведение или хранение информации порождают предубеждения кажущей
ся ответственности. ПредубеждеJIИе близости может присутствовать, то есть
каждый наблюдает собственный вклад более близко, .чем вклады дрyrих, и,
l)ешая, кто за что отвечает, большее количество собственных вкладов при
ходит на ум. Например, если оба cyтnpyra работают в одно и то же время,
каждый может отвлечься от вкладов дрyrоrо и более тщательно наблюдать
свои собственные вклады. С дрyrой стороны, можно знать меньше о вкла
дах друr:их людей, потому что каждый физически не присутствует, коrда
один из супрyrов делает свою долю работы; соответствеIПIО, можно Heдooцe
нить количество времени и усилия, которые приложил супрyr или супруrа.
К тому же, предубеждение может присутствовать, есJШ один человек думал
о своих вкладах больше, чем о вкладах дpyroro. Это особенно вероятно, Kor
да совместный проект включает MHoro размышлений, письма и дрyrих ви
дов длительной по времени раБотыI, таких, как планирование капитальноrо
pel\iOHTa в доме или орrанизация вечеринки. Третья возможность состоит в
том, что собственные вклады подходят личным конструкциям или cxeIvIaм,
то есть способам обработки и кодирования информации. Информация, KO
торая удовлетворяет существующей paIIee схеме, вспоминается более леr
ко, и таким образом, увеличенная доступность собственных вкладов может
отражать предубеждение воспроизведения (см. Taylor &Crocker , 1979Ь). В
итоrе, предубеждения относительно Toro, как информация хранится или
восстанавливается, Moryт привести к необъективныIM социальныIM оценкам.
Один из возможныIx посредников  использование эвристики доступности.
Доступность и предубеждения, возникающие блаzодаря KOZHumUB
llЫМ структурам
Третий способ, за счет KOToporo доступность может смещать социальныIe
оценки  использование субъектом испробованных правил, схем или дpy
rих коrнитивных структур. Люди обладают определенными структурами
для обработки поступаюlцей информации, которые они часто используют и
которые, постепенно, превращаются в познавательные привычки. Мы пред
полаrаем, например, что люди будут использовать некоторые черты xapaк
тера людей как способы орrанизации информации о людях ПО дрyrим чер
там. Например, ученыIe часто различают людей по уровню интеллекта, при
нимая во внимание, что для спортсменов, скорее спортивныIй навык, чем
интеллект является отличительныIM фактором. Этот вид предубеждения в
тенденции использовать специфические схемы или конструкции, может
также искажать оценки. Например, если коrонибудь просят описать впе

228 ДОСТУПНОСТЬ
чатления об отдельно взятом человеке, можно использовать преДIIОЩiтае
мые черты (например, интеллект) как способ поиска в памяти и описывать
человека не столько в терминах ero фактическоro поведения, а скорее, в тep
минах предпочитаемых черт характера (см., например, D' Andrade, 1965).
Подобное предубеждение может происходить в воспроизведении социаль
HOro поведения, так как JПOДИ также используют конструкты и схемы при
столкновении с новыми ситуациями иJШ коrда их просят сделать проrноз
относительно будущеro. Например, ученый может проrнозировать способ
ность дpyra выйти из тяжелой ситуации на основе Toro, насколько он умен,
в то время как, спортсмен может проrнозировать способность тoro же caмo
ro друrа выйти из ситуаци:и на основе Toro, как быстро дpyr беrает. CooтвeT
ственно, использование правил, схем и персональных конструктов, может
привести к выводам, что человек, который не разделяет те же самые коrни
тивные структуры, не справится.
Возможно, наиболее интриryющий пример влияния долroсрочных cxe
матических структур на восприятие данныIx обеспечивается явлением cтe
реотипов. Ожидание, что человек поведет себя определеIПIЫМ образом, MO
жет вести к выводам, что человек уже повел себя так. Стереотипы  это oco
бые виды ожиданий, которые MorYT работать таким образом, чтобы форми
ровать действительность, и они MorYT делать ЭТО, по крайней мере, частич
но, с помощью предубеждения доступности. rамильтон и Роуз (Hamilton и
Rose, 1978), проверяли эту возможность в исследовании стереотипов. В oд
ном исследовании, испытуемым преДЛОЖИJШ списки предложеНИЙ, напри
мер, "Кэрол, библиотекарь, привлекательна и серьезна." В каждом предло
жении представитель профессии был описан как обладающий двумя черта
ми. Некоторые чертыI носили стереотипную ассоциацию с профессией как,
например, в случае черты "серьезный", с профессией "библиотекарь"; в дpy
rих случаях, чертыI не быJШ стереотипными для этоrо занятия (как, напри
мер, "привлекательный" для библиотекаря), но они были стереотипныIии
для дрyrой профессии (как, НМlример "привлекательный" для стюардессы).
Во всех предложениях каждая черта была соединена с каждой профессией
одинаковое число раз. Каждая черта была соединена со стереотиIПIОЙ про
фессией в одной трети случаев и с нестереотипныIии профессиями в двух
третьих случаев. Однако коrда испытуемых просили оценить количество
раз, коrда каждая черта описывала представителя каждой профессии, они
не верно вспоминали пары черта характерпрофессия, отдавая предпочте
ния стереотипныIи ассоциациями. Например, они с большей вероятностью
вспоминали, что библиотекари серьезны чем, что официантки серьезны.
Хотя мотивационныIe факторы MOryT предложить объяснение этих COCTO
яний, они, вряд ли, это сделают. Некоторые стереотипы MorYT заметно фи
rурировать в потребностях человека и целях, но стереотипы профессий, Ta
ких как официантка или библиотекарь, довольно банальны и вероятно, не
фиrурируют. Соответственно, эти результатыI лучше понимаются как Kor
нитивное явление. Эвристика доступности обеспечивает одно из возможных

Предубеждение доступности в социальном... 229
объяснений, предполаrая, что, коrда испытуемых спрашивают, как часто
черта характера и профессия соединены, они оценивают частоту, исполь
зуя силу ассоциации между профессией и чертой; во мноrих обстоятельствах
ассоциации сильнее после мноrих соединенИЙ в пары. Однако, в этом слу
чае, имеется предубеждение в силе ассоциативной связи на основании cтe
реотипной ассоциации между некоторыми из пар черта характера  профес
сия. Соответственно, так как эти ассоциации более сильные, воспринимаю
щий оценивает, что эти чертыI характера и профессия более часто 06ъедине
ны чем, нестереоТИlшые пары черта характера профессия. Опять же, соци
альные значения этоro вида предубеждения оrромны. Стереотипы, коrда
то сформированныI,, MOryT искажать сбор и хранение информационных и
последующих впечатлений. Последствием является то, что необоснованньrе
выводы относительно социальных rрупп или людей MorYT навсеrда сохра 
питься без Kaкoro либо эмтшрическоrо ОСНОВaIШя.
ВЫВОДЫ
Несколько прошедших десятилетИЙ изменили точку зрения на оценки как
результатыI рациональноro, лоrическоro принятия решения, искаженноrо
случайным Ilpисутствием иррациональных потребностей и мотивов к pac
смотрению человека как пользователя эвристики. Эмтшрическая работа над
несоциальными оценками показыварт, что субъект использует сокраще
пия или эвристику, чтобы освободить место и передавать информацию Ha
столько быстро, насколько возможно, и недавние исследования в области
социальной психолоrии предполarает, что эти процессы также обращаются
к формированию и использованию социальных оценок. Леrкость, с KOTO
рой примеры или ассоциации приходят в rолову, обеспечивает оценку по
добия (то есть, частоту или вероятность), которая в свою очередь обеспечи
вает основание для создания дрyrих социальных оценок, таких как оценки
дpyroro человека, причинная атрибуция или приписывание OTBeтcтвeннoc
ТИ, описание при знаков дрyrоrо человека, отнесение дрyrих людей к Kaтe
rории или ОIШсание себя.
Наблюдательный критик обратит ВНИМaIШе, что в представленных ис
следованиях свидетельство для использования эвристики достyтmости яв
ляется скорее лоrически выведенным, чем прямым, и можно требовать бо
лее ясноrо свидетельства, что именно леrкость, с которой примеры или ac
социации приходят в rолову, фактически опосредует оценки. Имеются He
сколько причин для неопределенности. Вопервых, в отличие от коrнитив
Horo исследования достyтmости, ни одно из этих социальных исследований
не было предназначено для исследования доступности как таковой; скорее,
каждое было предназначено, чтобы объяснить некоторое интересное соци
альное явле1Ше, и эвристика достyтmости применялась как одно из несколь
ких возможных объяснений явления. BOBТOpЫX, не существует пока еще
cor ласованноrо измерения достyтmости. Некоторые исследования исполь

230 ДОСТ"УПНОСТЬ
зовали скорость, с которой информация восстановливается в памяти как
меру доступности (см. Pryor&Kriss, 1977), втовремякакдрyrиеисследова
ния рассматривали объем вспомненной информации как коэффициент дoc
тупности информации (см. Ross & Sicoly, 1979,12). Так как эти две меры не
всеrда хорошо коррелируют (СМ. Pryor и Kriss, 1977), двусмысленность из
мерения препятствовала эмпирическому проrрессу.
Часть этой проблемы измерения, однако, является спорной изза третьей
проблемы, а именно, концептуальной двусмысленности, касающейся ис
пользования термина доступность. Имеется тривиальный смысл, в KOTO
ром весь социальный вывод обусловливается доступностью; оцеIШИ всетда
основаны на том, что приходит на ум. Это использование термина дocтyп
ность должно отличаться от использования эвристики доступности с помо
щью ясных критериев для определения, действительно ит.fИ эвристика дoc
тупности была задействована и как она была задействована, и действитель
но ли доступность примеров или ассоциации является посредником после
дующих оценок. Социальные психолоrи имели тенденцию сосредотачивать
ся на том, какая информация является доступной и почему; увеличение
масштабов социальноro объяснения требует перенаправлеШIЯ усилий на то,
как эвристика доступности связывает содеРЖaIше Toro, что является дoc
тупным коrнитивной обработке.
Влияние концепции доступности на социальную психолоrию, тем не Me
нее, было большим по нескольким причинам. Вопервых, она выдвиrает на
первый план ошибки в обработке, которые мотут быть понятыI, не обраща
ясь к мотивационным конструкциям. Это не rоворит о том, что воздействие
мотивов на оценки незначительно, но просто уКазывает на то, что rлавные
ошибки в познании также существуют. BOBTOPЫX, хотя рациональные Teo
рии обеспечили полезные нормативные модели, с которыми фактические
суждения мотут быть сравнены, ОТКЛОllения от этих моделей настолько обыч
ны и явны, что необходимы описательные модели. В примерах, приведен
ныIx здесь, также как во мноrих дрyrих, эвристика доступности обеспечила
одно из возможных описаний. При некоторых обстоятельствах, использо
вание эвристики доступности приводит К уместным заключеIШЯМ; однако,
при тех обстоятельствах, тде имеется предубеждение относительно Toro,
какая информация является доступной, следуют ложные выводы. Опреде
ленно, предубеждения заметности, предубеждения воспроизведения и пре
дубеждения, возникающие изза познавательных струКТУР, таких как cxe
мы, убеждения и ценности, MorYT приводить к повышенной доступности
неправильной или вводящей в заблуждение информации в задачах соци
альных оценок.
"Учитывая, что предубеждения доступности MorYT быть весьма распрост
ранены, почему же используется эвристика доступности? Одна из очевид
ных причин  то, что она производит больше правильных, чем неправиль
ных ответов, и в смысле затрат /выrоды, она имеет преимущество, экономя
время и энерrшо. Второй ответ  то, что мноrие ошибки в выводах, произве

Предубеждение доступности в социальном... 231
денных эвристикой доступности, не будут иметь значение. Например, если
IIскаженные впе"ча тления не повлияют на будуш;ее функционирование, как
при формировании неправильноro впечатления о человеке, который BCTpe
чается только один раз, предубеждение будет иметь мало значения. Преду
беждение доступности может иметь мало значения, если оно постоянно в
течение HeKoToporo времени. Например, если Вы расцениваете руководите
ля I<'ЗК rрубияна, не имеет значения то, что он rрубый только коrда, Haxo
дится в этой роли, если это единственное обстоятельство, при котором чело
век взаимодействует с НИl\i. ТреТ1'IЙ ответ  то, что мноrие ошибки MorYT быть
исправлены. Если предубеждение доступности не исчезает само со BpeMe
нем, процесс на'ПIет самоисправляться с каждым новым случаем. Напри
мер, если несколько друзей одноrо человека недавно развелись, оценка про
порции развода может быть временно преувеличена, но если друзья не про
должают разводиться, оцененная пропорция развода должна, в конечном
итоrе, совпасть с объективными данными. Наконец, в некоторых случаях,
ошибка будет обнаружена по средством общения. Например, если утверж
.цение, что человек сделал некоторую часть работы по дому, С'I'алкивается с
серьезными возражениями со стороны cynpyra (супруrи), то позиция, Bepo
ятно, будет изменена. :Короче rоворя, обычное социальное общение обеспе
чивает основание для испытания выводов, и очевидно ложные заключения
с далеко ИДУЩИМl'I значениями, вероятно, будут исправлены.
IIo ошибочное восприятие с серьеЗI-rIМИ последствиями, при некоторых
обстоятельствах MorYT СОХрЮIЯТЬСЯ. Например, как исследования CTepeo
типов иллюстрируют, если имеется предубеждение в формировании суж
дения, это может, в свою очередь, привести к предубеждениям в coxpaнe
нии этой оценки с помощью сформировавшейся познава тельной структуры
(в этом данном случае, стереотипа). Эти "сопутствующие" или дополняю
Щllе дpyr дрyrа предубеждения 1VlorYT быть высоко устойчивыми к опровер
жению. Супествуя, они Moryт иметь разрушительное влияние как на инди
видуальные ВОСпрlIятие, так и на социальную политику. Короче rоворя,
нельзя СЧJ-Iтать предубеждения доступности несущественными, и COOTBeT
ственно, необходимы стратеrии для обнаружения и исправления искажен
ныIx выводов.

14. Эвристика моделирования*
Даниель Канеман иАмос ТверС1Си
Наше первоначальное трактование эвристики доступности (Tversky и
Kahneman, 1973, 11) описывает два класса умственных действий, относя
щихся к процессу "активизации в памяти" (bring things to mind): припоми
нания случаев и конструирования примеров или сценариев. Вспоминание
и конструирование  весьма различные способы "активизации в памяти";
они используются в качестве ответа на различные вопросы и подчиняются
различным правилам. Предыдущее исследование было сосредоточено r лав
ным образом на припоминании, а процессом умственноrо конструирования
прене6реr ли.
Чтобы способствовать процессу изучения достуrrnости для конструиро
вания, мы в общих чертах опишем умственное действие, которое обозна
чим как эвристику моделирования. Мы начнем с обычноrо самоанализа:
кажется, существует MHoro ситуаций, в которых на вопросы о событиях
можно ответить с помощью мыслительной операции, которая имеет cxoд
ство с имитационной моделью. Моделирование может оrраничиваться и
управляться несколькими способами: стартовые состотrnя для "функцио
нирования" MorYT оставаться при их реальных изначальных значениях ИЛИ
изменяться так, чтобы принять некоторое непредвиденное значение; исхо
ды MorYT не указываться, или же может быть установлено целевое состоя
ние, с условием нахождения способа приближения к этому состоянию от
первоначальных условий. Моделирование не обязательно подразумевает
наличие единственной истории, которая стартует с начала и заканчивается
определенным исходом. Скорее, мы рассматриваем результат моделирова
ния как оценку леrкости, с которой модель может производить различные
* Эта rлава. взята из лекции Катца и Ньюкомба по социальной психолоrии "О психолоrии
возможных миров", Энн Арбор, Мичиrан, апрель, 1979. Работа была подцержана Службой
Военноморских исследований соrласно Контракту N0001479C0077 со Стэндфордским
университетом.

Эвристика моделирования 233
ИСХОДЫ, учитывая ее начальные состояния и операционные параметры.
Таким образом, мы предполarаем, что ментальное моделирование опреде
ляет меру, в которой чья либо модель ситуации может rенерировать раз
личные исходы, также как возможности статистической модели MorYT быть
оценены методами MOHTe Карло. Леrкость, с которой модель системы дoc
тиrает определенноro состояния, в конечном счете, используется для oцeH
ки способности (реальной) системы произвести это состояние.
Мы докажем, что оценки способности и вероятности, вьтеденные из MeH
тальноrо моделирования, используются в нескольких задачах оценивания, а
также что они иrрают существеШIУЮ роль в некоторых эмоциональных co
стояниях. Сначала мы перечислим некоторые оценочные действия, в KOTO
рых, повидимому, используется ментальное модеJШрование. Затем мы опи
тем исследование коrнитивных правил, которые управляют умственным
аннулированием протлыIx событий. И мы кратко обсудим значения этих
правил для эмоций, которые возникают, коrда реальность сравнивается с аль
тернативой, которая пользуется одобрением, но которую человек не cMor дo
стиrнуть, хотя Mor леrко вообразить, как он это сделает. Мы завершаем KpaT
кий набросок по эвристике модеJlliРОВания замечаниями по сценариям и пре
дубеждени:ям, которые, вероятно, возникнут, при использовании этой эври
стики.
1. Проzнозuрование. Вообразите первую встречу двух человек, которых
вы хорошо знаете, но которые никоrда раньше не встречались. Как Вы дe
лаете такие проrнозы, как "Они хорошо поладят" или "Они будут раздра
жать друr друrа"?
2. Оценка вероятности определенноzо события. Как Вы оцениваете Be
роятность вооруженноrо вмешательства американцев для обеспечения бе
зопасности на месторождениях нефти в Саудовской Аравии в следующем
десятилетии? Обратите внимание на различие между этой задачей и преды
дущей. Моделирование в данном случае имеет указанное целевое состоя
иие, и ее цель состоит в том, чтобы получить меру" леrкости" , с которой это
целевое состояние может быть произведено в пределах оrраничений реали
стичной модели международной системы.
3. Оценка условных вероятностей. Если rражданская война начнется в
Саудовской Аравии, какие будут вероятные последствия? Обратите внима
:ние, что это упражнение модеJlliРОВания отличается от npocToro проrнозиро
вания, потому что оно включает указанное начальное состояние, которое MO
жет отклоняться в болыпей или меныпей степени от существующей действи
тельности. Оценка отдаленных последствий, в частности, вызывает интерес
НYIO двусмысленность: какие изменения должны быть сделаны в текущеЙ:
модели до "Функционирования"? Нужно ли делать только минимальные из
менения, которые включают указанное непредвиденное обстоятельство (Ha
пример, rражданская война в Саудовской Аравии), подчинясь элементарным
требованиям последовательности? Или нужно представлять все изменения,
которые становятся вероятными за счет этоrо условия? В этом случае, напри

234 ДОСТУПНОСТЬ
мер, модель политической системы была бы сначала установлена таким об
разом, чтобы rpажданская война в Саудовской Аравии стала само собой разу
меющейся, и моделировтше будет использовать параметры пересМОТlJeННОИ
модеJШ.
4. Оцеики, осиоваииые на противопОJlОЖИЫХ фактах. Насколько уче
ные rитлера приблизились к созданию атомной бомбы во время Второй ми
ровой войны? Если бы они создали ее в феврале 1945, изменился бы резу ль
тат войны? Оценки, ОСlfованные на противоположных фактах, также ис
пользуются во мноrих повседневных рассуждениях, как, например, в пред
ложении "она моrла бы реI!lИТЬ проблему с работой, если бы ее ребенок не
был болен" .
5. Оценки прuчuииой связu. 1..Iтобы проверить породи..ТIО ли событие А co
бытие В, мы можем мысленно отменить событие А, и ПОСl\Iотреть, происхо
дит ли В все еще в модели. Моделирование может также использоваться для
проверки, увеличило ли событие А вероятность В, ВОЗМОЖIIО даже сделало
В неизбежным. Мы предполarаем, что испыrrание ПРИЧИШ-IОЙ связи Moдe
лированием включено в такие примеры, как "Вы очень хорошо знаете что,
они поссорились бы, даже если она не упомянула бы ero мать".
Исследования отмены действий
Наши первоначальные исследования эвристики моделирования cocpeДOTa
чивались на оценках, основанных на противоположных фaRтах. В частно
сти, нас интересовал процесс, на основании KOToporo люди rоворят, что co
бытие "почти произошло" . Пространственная метафора убедительна и была
принята во мноrих философских исследованиях: кажется разумным rOBO
рить об отклонении действительности от некоторых некоrда возможных,
но нереализованных событиях. ПСИХОJlоrическое значение этой оценки OT
клонения между тем, что случилось и что моrло случиться, проиллюстри:
ровано в следующем примере:
rH Крейн и rH Тис должны покинуть аэропорт по расписанию на различных рейсах в
одно и то же время. Они выехали из roрода в одном и том же лимузине, попали в проб
ку, и прибыли в аэропорт через 30 минут после намеченноro времени вылета их самоле
тов.
rHY Крейну сказали, что ero самолет улетел вовремя.
rHY Тису сказали, что ero рейс был задержан и вылетел 5 минут назад.
Кто больше расстроен?
rH Крейн rH Тисс
Неудивительно, что 96 О/о выборки студентов, которые отве"(lали на этот ВОП
рос, заявили, что rH Тис будет больше расстроен. Что же делает стереотип
столь очевидным? Обратите внимание, что объективная ситуация этих двух
rоспод абсолютно идентична, поскольку оба опоздали на свои самолеты.
Кроме тoro, так KaR оба ожидали опоздания, различие между ними не MO
жет быть приписано разочарованию. Вообще, различие между Тисом и Крей

Эвристика моделирования 235
ном несущественно. Единственная причина для большеrо расстройства r
на Тиса  то, что у Hero была большая "возможность" успеть на свой caмo
лет. Мы предполarаем, что стандартный эмоциональный сценарИЙ для этой
ситуации  это привлечение двух путешественников в упражнение модели
рования, в котором ОIIИ проверяют, насколько они были близки к тому, что
бы успеть на самолет. Конструирование, основанное на противоположных
фактах, действует таким же образом, как и ожидание. Хотя из истории ясно,
что ожидания rHa Тиса и rHa I\рейна не моrли быть различными, rH Тис
rrеперь больше разочарован, потому что ему леrче вообразить, как он Mor бы
прибыть на 5 минут раньше, чем rHY К рей ну вообразить, как этой задерж
ки на 30 минут можно было бы избежать.
Такие примеры напоминают Алису в Стране чудес, с их странной смесью
фантазии и действительности. Если rH I\рейн способен вообразить едино
poroB, а мы думаем, что это так, почему он считает относительно трудным
представить, что ему удалось избежать 30минутной задержки? Очевидно,
имеются оrраничения свободы фантазии, и психолоrический анализ MeH
тальноrо моделирования состоит, прежде Bcero, в исследовании этих orpa
ничений.
Наше знание IIравил ментальноrо моделирования все еще находится в
зачаточной стадии, и мы можем представлять только ранние результаты и
предварительные предположения в области, которая кажется исключитель
но боrатой и обещающей. Мы получили предварительные наблюдения OT
носительно правил, которые управляют специальным классом деятельнос
ти моделирования  отмена прошлоrо. IIаши исследования отмены собы
тий сосредоточились на ситуации, в которой эта деятельность является oco
бенно обы.чной  реакция выживших родственников на несчастный случай
со смертельным исходом. И опять же, как в случае rHa Тиса и rHa Крейна,
мы хотели исследовать то, что мы называем эмоциональным сценарием си
туации. Для примера, рассмотрим слеДУЮIЦУЮ историю:
rHY Джонсу было 47 лет, он отец троих детей и успешный банковский администратор.
Ero жена оставалась ДО1Vlа изза болезни в течение нескольких месяцев.
В день несчастноrо случая rH Джонс уехал из cBoero офиса в обычное время. Он иноr
да уезжал рано, чтобы заниматься домашними делами по просьбе ero жены, но в этом
не было необходимости в тот день. rH Джонс не поехал домой своим обычным маршру
том. День был исключительно ясным, и rH Джонс сказал своим друзьям в офисе, что
он поедет вдоль береrа и будет наслаждаться видом.
Несчастный случай произошел на r лавном перекрестке. Коrда подъехал rH Джонс,
заrорелся желтый свет. Свидетели отметили, что он резко затормозил, чтобы OCTaHO
виться на перекрестке, хотя Mor леrко проехать. Ero семья признала, что это было при
вычной манерой вождения rHa Джонса. Коrда он начал пересекать перекресток после
изменения света, малотоннажный rрузовик влетел на перекресток на высокой CKOpOC
ти И протаранил автомобиль rHa Джонса слева. Последний умер MrHoBeHHo.
Позже было установлено, что rрузовик вел мальчикподросток, находящийся в co
стоянии наркотическоrо опьянения.
Как обычно случается в таких ситуациях, семья rHa Джонса и их друзья часто дy
мали и rоворили: "Если бы только... ", в течение нескольких дней, после несчастноro

236 ДОСТУПНОСТЬ
случая. Как они продолжали эту мысль? Пожалуйста, предложите одно или более про
должений предложения.
Эта версия (обозначенная как версия "маршрута") была дана 62 CT)7дeH
там Колумбийскоrо университета. Друrая rруппа из 61 студента ПОЛУЧИJlа
версию "времени" , в которой второй абзац был следующим:
в день несчастноrо случая, r. Джонс уехал из офиса ранее, чем обычно, чтобы выпол
нить vаботу по дому по просьбе ero жены. Он ехал домой по своему обычному маршру
ту. rH Джонс иноrдаездил вдольбереrа, чтобы наслаждаться видом в особо ясные дни,
но тот день был совершенно обычным.
Анализ данных, полученных при первом заполнении образца "ЕСJIИ 6Ъ1
только", дается в табл.1. Были получены четыре катеrории ответа: (1) OTMe
на маршрута; (2) отмена времени отъезда из офиса; (3) пересечение перекре
стка на желтый свет; (4) удаление из сценария мальчика в состоянии HapKO
тическоro опьянения.
Таблица 1. Анализ nервоzо заnOЛllеllия образца "если бы толысо"
Кamezopии ответа
(1) маршрут
(2) время
(3) пересечение
перекрестка
(4)мальчик
(5) дpyroe
Версия "времека уу
8
16
19
18
1
Версия n маршрута"
33
2
14
13
3
Особенно внушительная сторона результатов, показанных в табл. 1  ЭТG
событие, которое не произойдет: ни один испыIуемыый не упомянул, что, если
бы rH Джонс приехал на перекресток на две или три секунды ранее, он про
ехал бы блarополучно. Типичный вывод: события мысленно не отменяются
с помощью произвольных изменений в значениях непрерывных перемен
ных. Очевидно, испыIуемыыe не выполняют задачу отмены событий, ycтpa
ияя необходимое условие критическоrо события, которое имеет самую НИ3
кую предполarаемую вероятность  процедура, которая привела бы их к
тому, чтобы сосредоточиться на экстраординарном совпадении Toro, что э"rи
два автомобиля встретились на перекрестке. Что бы тоrда люди не дела4fТIИс;
это не связано с априорной вероятностью.
Изменения, которые люди включают в истории, MorYT классифициро
ваться как нисходящие, восходящие или rоризонтальные. Нисходящие
изменения  те, которые отменяют неожиданный аспект истории или ина
че увеличивают ее внутреннюю последовательность. Восходящие измене
ния  те, которые вносят маловероятные случайности. rоризонтальные из
менения  те, в которых произвольное значение переменной заменено дpy

Эвристика моделирования 237
rим произвольным значением, которое не является ни более, ни менее Bepo
ятныI,, чем первое. Экспериментальная манипуляция заставила изменение
маршрута быть нисходящим в одной версии, восходящим в дрyrой, с COOT
ветствующим разнообразием в характере изменения времени фатальной по
ездки rHa Джонса. Манипуляция была успешна: испытуемые проrнозиро
вали, что несчастныIй случай не произойдет , восстанавливая нормальное
зна1:Iение переменной, а не проводя исключение. Вообще, восходящие изме
нения относительно редки в ответах испытуемых, а rоризонтальныIx изме
нений не было.
Понятие восходящих и нисходящих изменений заимствовано из опыта
лыжника, едущеrо по пересеченной местности, и предназначено для иллю
страции особоro характера расстояния, которое может быть определено для
возможных состояний системы. Существенная особенность этоrо отноше
ния  то, что оно не симметрично. Для лыIника,, едущеrо по пересеченной
местности, краткий спуск от А до В часто сопровождается дJIительныIM и
трудоемким подъемом от В дО А. В этой метафоре, исключительные состоя
ния или события  rоры, нормальныIe состояния или события  равнины.
Таким образом, мы предполarаем, что психолоrическое расстояние от ис
ключения до нормы, которую оно нарушает, меньшее, чем расстояние от
нормы до тoro же исключения. Предпочтение нисходящих измененИЙ  это
возможно, rлавное правило, которому подчиняется ментальное моделиро
вание; оно олицетворяет существенные оrpаничения, которые придают pe
ализм фантазиям, основанным на противоположных фактах.
Известный аспект результатов, показанных в табл.l  относительно низ
кая пропорция ответов, в которых несчастный случай отменяется за счет
устранения случая, который естественно рассматривается как ero причи
на, например, безумное поведение принявшеrо наркотики мальчикапод
ростка на перекрестке. Этот вывод иллюстрирует дрyrую особенность MeH
тальноrо моделирования, которое мы назовем правилом фокуса: истории
обычно перерабатыIаютсяя за счет изменения HeKoтoporo свойства объекта,
находящеroся в центре внимания. В данном случае, конечно, центром вни
мания был rH Джонс, так как испытуемых попросили сочувствовать ero
семье. Чтобы проверить правило фокуса, новая версия истории несчастноro
случая бьта построена таким образом, что послеДНИЙ абзац был заменен сле
дующей информацией:
Как был позже установлено, rpузовик вел мальчикподросток, по имени Том Сирлер. Orец
Тома только что обнаружил ero дома в состоянии наркотическоro опьянения. Это было
обычное явление, поскольку Том давно и постоянно принимал наркотики. Произошла
ссора, в результате которой Том схватил ключи, которые находились на столе в roсти
ной, и поехал на rрузовике в бессознательном состоянии. Он был серьезно ранен в резуль
тате несчастноro случая.
Испытуемых, которым предоставили эту версию истории, попросили закон
чить образец "Если бы только..." либо от имени родственников rHa Джон

238 ДОСТУПНОСТЬ
са, либо от имени родственников Тома. Тут тоже, мы pacCMaTpI1:Bae:IM: IIep
вый ответ, данный испытуемыми. Большинство испытуемых, которые при>
няли роль родственников Тома (680/0), изменили историю, исключив TOIvla
из сцены несчастноrо случая  наиболее 'часто, не позволяя фатаЛЬНЫl\1 КЛFJ
чам лежать на столе. Напротив, меньшинство (280/0) испытуемых, приняв
ших роль родственников rHa Джонса, упомянули Тома в своих ответах.
Мы описали это исследование отмены событИЙ достаточно подроБIIО, IIe
.... ,.,
смотря на ero предварительныи характер, чтооы проиллюстрировать уди 
вительную точность правил, которые YIIРавляют ментальным модеl1ирова 
нием, и продемонстрировать существование распространеIПIЫХ норм фан
тазий, основанных на ПРОТИВОПОЛО)I{НЫХ факторах, которые .ЯВЛЯЮТС}I YMe
стными в некоторых ситуацl'IЯХ.. Мы полarаем, что коrнитивные правила,
которые управляют леrкостью yмcrneИRoi;! otmeI-IЫ соБЫТk-fii, б}7ДУТ полезны
в изучении ряда эмоций, которые MorYT называться эмоциями, ОСНОВЮIНЫ
ми на противоположных фактах, изза их зависимости от сравнения деЙ-
ствительности с тем, что моrло бы IIЛИ ДОЛЖIIО бы.ПО быть: расстройство, co
жаление и некоторые случаи неrодовани,}I, печали и зависти. Общей черrrой
этих эмоциональных состояний является то, что у человека rедоничеСI{ИЙ
уровень адаптации выше, чем ero реальность, как будто неосут...цествленные
возможности придали знаЧJL1V[ОСТЬ уровню адаптациI1:, с помощью веса, co
ответствующеrо леrкости, с которой эти возможности достиrаются: IIрИ MeH
тальном моделировании.
Заметки по сценариям
в контексте проrнозирования и планирования в условиях неопределеннос
ти, намеренная манипуляция )тмственными моделями является достаточ
но важной, чтобы заСЛУЖlIТЬ наЗВaIlие эвристики xapaкTepHoro моделиро
вания. Самый яркий пример таких действий  явное воспроизведение cцe
нариев как процедуры оценки вероятностей.
Что делает сценарий хорошим? В терминах, уже представленных, xopo
ший сценарий  тот, который соединяет промежуток между начальным co
стоянием и целевым событием с помощью ряда промежуточных событИЙ, с
общей нисходящей тенденцией и без существенныIx подъемов. Неофициаль
ные наблюдения свидетельствуют, что правдоподобие сценария зависит
HaмHoro больше от правдоподобия ero самой слабой связи, чем от числа свя
зей. Сценарий особенно хорош, коrда путь, который ведет от начальноrо к
последующему состоянию, не является очевидным, так, чтобы введение про
межуточных стадИЙ фактически усилило субъективную вероятность целе
Boro события.
Любой сценарИЙ  обязательно схематичный и неполный. Поэтому инте
ресно обнаружить правила, управляющие выбором событий, которые явно
определены в сценарии. Мы выдвиrаем r:ипотезу, что "узлыI' сценария  это
события, у которых низкая избыточность и высокое причинное значение. Не

Эвристика моделирования 239
избыточный случай представляет локальный минимум в предсказуемости
последоватеJThНОСТИ, точку, в которой существенные альтернативы Mor Jlli бы
возникнуть. Причинно значимый случай  это тот, возникновение KOТOporo
изменяет величины, которые считаются нормальными для дрyrих событий в
цепочке, которая, в конечном счете, ведет к цели сценария.
Разработка единственноrо вероятноrо сценария, который ведет от pea
листических начальных состояний к указанному конечному состоянию,
часто используется для поддержания оценки, что вероятность конечноrо
состояния является высокой. С дрyrой стороны, мы склонны делать вывод,
что исход является маловероятным, если он может быть достиrнут только с
помощью восходящих предположений о редких событиях и странных co
впадениях. Таким образом, оценка "совершенства" сценариев может быть
эвристикой для оценки вероятности событий. В контексте планирования, в
частности, сценарии часто используются для оценки вероятности, что план
будет удачным и риска ВОЗНИКIIовения различных причин неудачи.
Мы предположили, что воспроизведение сценариев используется в каче
стве эвристики для определения вероятности собыТИЙ посредством оценки
способности некоторой причинной системы породить эти события. Подобно
любой дрyrой эвристике, эвристика моделирования должна быть подверже
на характерным ошибкам и предубеждениям. Проведено мало исследований
в этой области, но появляются следующие rипотезы, убеждая, что: (i) поиск
не избыточных и причинно значимых '.(узлов" в построении сценария приве
дет к предубеждениям для иеrо (и конечных сосТОЯНИЙ), в котором драмати
ческие события обозначают причинные переходы; будет наблюдаться тeндeH
ция недооценивать вероятность событИЙ, произведенных медленными и воз
растающими изменениями; (ii) ИСПОJThзование сценариев для оценки вероят
ности связано с предубеждением в пользу событий, для которых вероятный
сценарий может быть найден, с соответствующим предубеждением против
событий, которые MOryт быть порождены множеством маловероятных спо
собов. Такое предубеждение может иметь особенно пarубные последствия в
контексте rшанирования, потому что оно производит чрезмерно оптимисти
.ческие оценки вероятности Toro, что план будет осуществлен. По своему ха 
рактеру, план состоит из цепи вероятных связей. В любой точке цепи, имеет
смысл ожидать, что события развернутся, как было запланировано. Однако,
совокупная вероятность по крайней мере одной фатальной неудачи может
быть чрезвычайно высока даже, коrда вероятность каждой индивидуальной
причины неудачи ничтожно мала. Планы рушатся изза сюрпризов, случа
ев, в которых происходи'т неожиданное восходящее изменение. Эвристика
моделирования, которая искажается в пользу нисходящих изменений, свя
зана с риском больших и систематических ошибок.

Часть V
Ковариация и контроль

15. Субъективная оценка ковариации: суждения,
u
основанные на данных против суждении, основан"
*
ных на теориях
Деnис Л.Д:жеnnиnzс, Тереза М. Змабайл и Ли Росс
Протекание социальноrо опыта часто ставит перед нами задачу узнавания
эмпирических ковариаций. Иноrда, эти ковариа.ции  просто испытание Ha
тих способностей к наБJПOдению и не несут никакоro непосредствеIПIоrо прак
тическоrо интереса для нас. С дрyroй стороны, например, коrда эти ковариа
ции ВКJПOчают первые признаки проблем и более поздние проявления, или
используемые поведенческие стратеrии и полученные исходы, или относи
тельно открытые характеристики людей или ситуаций, а также относитель
но скрытые  такие способности обнаружения помоrают определять наш yc
пех в приспосабливании к требованиям повседневной социальной жизни. Вo
обще, обнаружение ковариации будет иrpать важную роль в нашей продол
жительной борьбе как "интуитивных ученых" (см. Nisbett и Ross, 1980; Ross,
1977, 1978), чтобы оценить и усовершенствовать имеющиеся rипотезы OTHO
сительно нас самих, дрyrих JПOдей и нашеro общества. очевидныIй вопрос,
поэтому, звучит так: насколько опытны мы как обьmатеJШ, при оценке эмrrn:
рических ковариаций, представлеIOIЫХ в нашем опыте?
* Мы хотим поблarодарить профессоров Даниела Канемана, Амоса TвepcKoro и Пола Слови
ка за их полезные комментарии и предложения. Мы также хотели бы отметить большие
усилия Риты Френч и Джулии Стейнмец, которые принимали участие в исследовании, о
котором сообщается здесь. Исследование было поддержано частично стипендией Нацио
нальной научной орrанизации первому автору, rpaHТOM Национальноrо института психи
ческоrо здоровья МН  26 736 и rpaHТOM Национальной научной орrанизации BNS780 1211
Ли Россу и Марку Лепперу.
Орrанизация и содержание этой rлавы появились блarодаря более раннему исследованию
этой же темы Л. Россом иР. х. Нисбеттом в книrе "Предположения людей: Стратеrии и
недостатки социальных оценок" (Human Inference: Strategies and Shortcomings of Social
Judgment), PrenticeHall, Inc., 1980.
-\- Ковариация  (от анrл. covariation) совместная изменчивость, взаимосвязь переменных
величин (прим. редактора).

244 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Перед тем, как начать обсуждение ПРОШJlоrо или настоящеrо исследова
ния, мы должны обратить внимание, что каждодневное наблюдение обеспе
чивает нас большим количеством данных; и это наводит на мысль, что ower.r
на вопрос об опыте может быть далеко не простым. С одной стороны, и адan
тивный характер социальноrо поведения, :и: rармоничное качество социаль
Horo взаимодействия не оставляет сомнеНИЙ в том, что представители нашей
}<ультуры обладают rлубокой проницательностью относительно причин и:
последствИЙ поведения. Фактически, cOBpeMeHНble теоретики атрибуции (Ha
пример, Jones и др., 1971; Kelley, 1967, 1971, 1973; Weiner, 1974), которые
интересовались ОСIIОВаниями для такой проницательности, рассматривали
способность обнаружить ковариацию и перешли к лоrическому использова
нию таких воспринятыIx ковариаций. С дрyrой стороны, каждодневный опыт
также предлarает красноречивое доказательство существования необоснован
ных предубеждений, разрушительных поведенческих стратеrий и дрyrих про
явлений ошибочных причинныIx ИJПI корреляционных теорИЙ. Очевидно, ч'ro
любое адекватное описание неофlЩИальной оценки ковариации должно зат
рarиватъ неоднородность поведения обьmателя. Это должно, так или иначе,
уреrулировать тонкую проницательность относительно некоторых функци
ональныIx отношеНИЙ и невежество или иллюзии о друrих.
Предшествующее исследование оценки ковариации
Примечательно, что даже самые верные защитники способностей обывате
лей как интуитивных ученых (например, Peterson & Вeach, 1967) моrли мало
хорошеrо сказать относительно Toro, как обыватели справляются с ДBYMep
ными наблюдениями. Мы рассмотрим две линии исследования, которые под
держивают это нелестное описание, сосредотачиваясь в каждом случае на
процедурных аспектах и результатах, которые окажутся подходящими для
последующеrо описания нашеrо собственноrо исследования обывательской
оценки ковариации.
Тол-коваnие таблиц сопряжеппости: проблема н э-колоzuчес-кой вa
лидпости"
Одно из важных направленИЙ предшествующеrо исследования посвящено
способности людей понимать функциональныIe связи, представленные в про
стыIx 2х2 таблицах сопряженности. Как правило, в этих таблицах суммиро
валось количество случаев присутствия и отсутствия переменной Х (напри
мер, какая либо болезнь), по сути связанной с наличием и ОТСУ'I\ствием пере
меIПIОЙ У (например, КaRойлибо симптом). Так как двумерные данные были
аккуратно собраны и "рассортированы" , задача испытуемых была очень про
ста и незамысловата. Однако, экспериментальные данныIe (например, J enkins
& Ward, 1965; Smedslund, 1963; Ward & Jenkins, 1965) показывают, что
необученные JПOди справлялись с такими задачами весьма плохо.

Субъктивная оценка ковариации... 245
Оценочные стратеrии, иrнорирующие одну или более из четырех ячеек,
явились ПрИЧШIой большинства трудностей испытуемых. Одна из самых
распространенных неудач, например, включает фактически исключитель
ную уверенность о размере ячеЙКи "наличиеналичие" относительно всей
совокупности. Таким образом, мноrие испытуемые, Moryт сказать, что симп
том Х связан с болезнью А, просто потому, что в таблице сопряженности
показано большое количество случаев, rде присутствует и болезнь, и при
знак. Испытуемые, обращающие внимание только на две из этих четырех
ячеек, MorYT ввестись в заблуждение. Заметив, например, что у большин
ства 6оЛЫIЫХ людей скорее отсутствует симптом А, испытуемые Moryт зак
лючить, что соответствующие связи  отрицательныI;; или заметив, 6оль
шинство людей, у которых наблюдается симптом, больны, они Moryт сделать
вывод, что связи  положительные.
Без формальноrо статистическоrо обтчения, однако, очень HeMHoro лю
дей оценивают факт, что правильные выводы в таких случаях MorYT быть
сделаны только при рассмотрении всех четырех ячеек. Один из удовлетво
рительных методов, например, Mor бы включать сравнение nроnорций (то
есть, сравнение пропорции больных людей, проявляющих специфический
признак, с пропорцией здоровых людей, проявляющих этот признак). Фор
мальная стратеrия, ПрОДИКТОВaIПIая современными работами по статисти
ке, конечно, включает рассмотрение всех четырех ячеек. ОпределеIПIО, мож
но было бы потребовать от человека обратить внимание на несоответствия
между наблюдаемыми частотами ячейки и теми частотами, которые следу
ет "ожидать" на основе соответствующих минимальныIx частот или вероят
ностей (таким образом, обеспечивая информацией, используемой дЛЯ BЫ
числения статистики хиквадрат).
Скептики, склонные отстаивать основания обывателей, моrли бы почув
ствовать соблазн отклонить такие проявления как свидетельство только тoro,
что люди плохо "оперируют" таблицами сопряженности и отстаивать то, что
ошибки испытуемых в таких задачах являются, прежде Bcero, следствием
новизны задачи и искусственности. Отношения между лабораторныIии дей
ствиями и каждодневной реальностью, то есть проблема "эколоrической
валидности" , являются важной проблемой, которую нельзя избежать в ис
следовании, о котором rоворится в этой r лаве. Давайте рассмотрим эту про
блему в надежде, что это предупредит и вооружит читателя необходимыми
сведениями.
Сначала, учитывая, что задача оперирования таблицами бесспорно
необычна и эколоrически нетипична, заметим, что лоrика (и различные ло
rические недостатки), показанные испытуемыми в этих лабораторных за
дачах, соответствует лоrике, наблюдаемой в разнообразии каждодневныIx
выводов. Рассмотрим, например, вопрос, "Отвечает ли Боr на молитвы?"
"Да," может ответить необученныIй человек, который смотрит только на
ячейку "наличие  наличие", "потому что MHoro раз я просил Боrа о чемто,
и Он давал это мне". Более искушенный и скептически настроенный чело

246 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
век может спросить, "Но как часто Бы просили, Боrа о чем либо и не полу
чали этоro?" Сравнение двух ячеек, однако, все еще крайне неадекватно для
ДaнIIОЙ задачи на лоrику. Даже дополнение третьей ячейки, блarоприятные
исходы, которые про изошли в отсутствии молящеrося, оставит проблему
нерешенной, поскольку необходимы все четыре ячейки прежде, чем OCHO
вательный вывод может быть сделан. И даже наиболее искушенный из ин
туитивных психолоrов, вероятно, оставил бы без внимания предложения,
что данные из ячейки "отсутствие  отсутствие" (то есть, блarоприятные ис
ходы, о которых не просили и которые не произошли) обязательны для oцeH
ки воздействия молитв на мирские исходы.
На обвинение в нерепрезентавивности можно ответить даже более убеди
тельно. Если задача с таблицей из четырех ячеек создает некоторые уникаль
ные проблемы, эта же задача также удовлетворяет большинство требованИЙ
испытуемых, которые усложняют каждодневные оценки ковариации. Эти
требования изначально включают припоминание, кодирование, хранение и
восстановлеIШе соответствующих дaIшыI,, а затем подr<Уroвку их в той фор
ме, которая позволяет оценить ковариацию. Рассмотрим, например, человек,
который решается проверить стереотипное понятие, что рыжеволосые люди
являются вспыльчивыми (или, более точно, что наличие рыжих волос ПОЛО
жительно коррелирует с наличием вспыльчивоrо характера). Сначала, он
должен решить, какие дaIшыIe должны быть рассмотрены. Попытается ли он
сделать выборку или вспомнить случаи вспыльчивых рыжеволосых людей?
Или он должен рассмотреть некоторых рыжеволосых людей и обратить вни
мание, насколько они вспыльчивы, или рассмотреть некоторых вспыльчи
вых JПOдей и обращать внимание, сколько из них рыжеволосые? Очень Bepo
ятн:о, он примет некоторую стратеrию или комбинацию стратеrий, не paCCMaT
ривая возможность, что относительная частота уравновешенных брюнеток
Mor ла быть уместной в данной лоrической задаче. Это положение дел не COOT
ветствует задаче с таблицей из четырех .ячеек, которая делает все cooтвeтcтвy
ющие дaIшыIe одинаково доступными для испытуемоrо, даже если не требу
ется, чтобы их все надлежащим образом рассмотрели.
Предположим, что рассматриваемый человек, так или иначе признает, что
тестирование ero стереотипа, требует, чтобы он рассмотрел ДaIШые во всех
четырех ячейках. Как он должен сформировать соответствующую выборку
дaIшыI,, из которой он взял бы уместные частоты ячеЙКи? Если он просто pac
смотрит первое множество людей, которые приходят на ум? Может быть, ему
следует рассмотреть всех людей, принадлежащих некоторому оrраниченно
му классу (например, члены ero семьи, друзья или арендаторы в ero доме)?
Или ему следует попытаться использовать некоторый "случ8йный' метод для
построения частныIx случаев из полной популЯЦ1Ш? потенциальныIe источ
ники предубеждения в наиболее неофициальном методе формирования BЫ
борки очевидны. Выборка из людей, которые первыми приходят на ум, MO
жет привести к серьезным предубеждениям "доступности" (Tversky и
Кalшетan, 1973,11). А выборки друзей или членов семьи или соседей, Bepo

Субъ:ктивная оцен:ка :ковариации... 247
ЯТН:О, проявят предубеждение, а также нарymеlШе требования независимос
ти (не тривиальная проблема, так как сеlVIЬЯ, друзья или даже соседи MorYT
разделять поведенческие тенденции, физические характеристики и даже co
ответствия между ними). "Новая" процедура с таБJШЦей из четыреx .ячеек
помоrает человеку, оценивающему ковариацию, решить задачу сопоставле
IШЯ этих тупиковых И критических проблеl\f.
Задачи кодирования данных, их хранения и исправления добавляет MHO
жество дополнительных факторов и проблем в ежедневную оценку ковари
ации. Вероятно, rипотеза, что рыжеволосые люди являются вспыльчивы
ми, може1' искажать решения относитеJIЬНО Toro, кто является или не явля
ется ВСПЫЛЬЧИВЫl\i, и чьи волосы являются или не являются рыжими. Эта
проблема рассматривается ниже в этой rлаве. А сеЙЧас давайте просто обра 
тим внимание, что предшествующие ожидания или rипотезы включают
потенциально искажающее влияние на каждую стадию обработки инфор
l\lации, влияние, которое усrrраняется, к.оrда человеку предоставляются дaн
ные, для которых процессы кодирования, хранения и восстановления уже
закончены. Давайте повторим, что такие жизненные npепятствия к точной
оценке ковариации способны оказаться rораздо более устрашающими, чем
любые препятствия являющиеся результатом искусственности или неозна
комленности с методолоrией таблицы сопряженности.
л ожnая корреляция: воздейспвие предрассудков па восnрuяп[lе
Насколько успешно люди обращаются с двумерными распределеIШЯМИ, Kor
да соответствующие IIаблюдения представлены скорее индивидуально, чем
перераспределены в форме таблиц сопряжеШIОСТИ? Мноrие из существующих
данных взяты из конструктивной работы Чепманов по ложной корреляции.
(Для детальноro рассмотрения этоrо исследования см. Chapman & Chapman,
1967, 1969; также см. rлаву 17, этоrо издания). Наш краткий обзор cocpeдo
то.чивается на специфических проблемах и вьтодах, которые предоставляют
пространство для наших собственных, БОJlее современных, исследований.
Возможно, самое просrое резюме l'>еЗУ льта ТОВ Чепманов и выводы относи
тельно способности испытуемых обнаружить ковариации между КЛИIШчес
RИМИ признаками и симптомами  это то, что Rовариации, о которых было
сообщено, отражают истинньrе ковариации: rораздо меньше, чем предубеж
дения относительно характера отношеlШЙ, которые "должны" суш:ествовать,
основанные на теории или на семантике.. В то время как ЭТИ выводы были
впечатляющими, спорными и обладали непосредственнои уместностью для
пракТИIа, то общее, что ОIШ сделали относительно эффектов предубеждеIШЙ
по поводу I-Iаблюдаемых ассоциацИЙ, было по существу знакомым.
Как О'rNlечал Чепмен в своей первоначальной работе (L.J. Cllapman, 1967),
ложные корреляции не оrраничены областью КJШнических суждений. Боль
шинство предрассудков  это по существу опытным путем необоснованные
убеждения относительно аССОЦИац1IИ между специфическими действиями

248 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
и.тrn событиями и последующими положительными или отрицательными
исходами. Расовые, этнические, реrиональные, релиrиозные или профес
сиональные стереотипы  это также убеждения относительно ковариаций,
убеждения, которые настоятельно поддерживаются и являются стойкими
к воздействию опроверrающих данныIx (см. Adomo и др., 1950; Allport, 1954;
Р. Goldberg, 1968; J.M. Jones, 1972; Taynor & Deaux, 1973). Исследование
относительно "неявной теории JПIЧНости" может также быть приведено в
этом контексте. Более пятидесяти лет назад Торндайк (Тhorndike) описал
так называемый эффект ореола, при котором воспринимающий ожидает и
сообщает об ассоциации всех положительных характеристик личности.
Последующие исследователи (например, Koltuv, 1962; N orman & Goldberg,
1966; Passini & Norrnan, 1966) значительно расширили эту работу и иссле
довали концептуальные схемы и убеждения относительно JПIЧНОСТИ, KOTO
рые располarают испытуемых сообщать о последовательных связях между
различныIи чертами характера или различныIи индикаторами одной и той
же чертыI, чьи эмпирические связи очень слабы или даже не существуют.
Таким образом, существует большое ко.тrnчество эмпирических свиде
тельств, что, в области оценки ковариации противоборство между ожида
ниями и сведениями может быть неравным. Также как в дрyrих типах пер
цептуальных и коrнитивных оценок (ср. Bruner, 1957а, 1957Ь; Bruner,
Postman, & Rodrigues, 1951), предубеждения интуитивноrо ученоro OTHO
сительно эмпирических связей определяют, что он обнаруживает, что ему
не удается найти, и что он видит Taкoro, чеrо не существует. Такие поспеm
ные выводы о превосходстве теории над данными MOryT привести нас к-тому,
что мы не примем во внимание значимую неопределенность  или, Haкo
нец, важныIй нерешенный вопрос  в исследовании Чепманов. К примеру,
мы можем установить две отдельныIe проблемы об интуитивной оценке KO
вариации, которые, в некотором смысле, смешаны в этих и последующих
исследованиях (например, Golding & Rorer, 1972, Strarr & Katkin, 1969).
Первая проблема касается трудностей, возникающих у людей при обнару
жении ковариации в непосредственно доступных данныIx  то есть их спо
собность узнать и оценить ковариации, коrда они "не усложняются" теори
ями и объяснениями относительно рассматриваемых эмпирических связей.
Вторая проблема рассматривает тенденцию интуиции и теорий испытуемых
приводить их к тому, что они признают существование устойчивых KOppe
ляций, r де такие предположения опроверrаются лучшими "объективными"
сведениями.
Разделение этих проблем предполarает необходимость исследовать про
ведение испытуемыми оценок ковариации в двух разных заданиях. Первое
задание по своей сути "психолоrическое", и оно дает сведения об отноше
нии между субъективныIии оценками и объективными измерениями. В этом
задании испытуемым предлarается множества двумерныIx наблюдений, по
поводу которых у IШХ не может быть IШкакой предвзятой теории, а затем
их просят оценить силу связи в каждом множестве. Исследователь затем

Субъктивная оценка ковариации... 249
должен ПОl"Iытаться измерить сложность кзждоrо задания (в основном, OT
мечая степень изменчивости, связанную с отдельными оценками) и опреде
лить характер "психометрической" функции, соотнеся субъективные oцeH
ки и объективные измерения.
Второе задание касается оценок, совершенно противоположных оценкам,
которые основаны на данных; оно имеет отношение к оценкам, которые в цe
лом, или почти целиком, основаны на теории. Таким образом, пары перемен
НbIX или измерения, которые MOryT быть связаны с интуицией испытуемых
или их теориями, должны быть определеныI, но исследователь не может пре
доставлять никаких релевантных двумерных данных. Если испытуемым
предлarаются какиелибо данные в таких оценках, то они должны быть взя
ТЫ из ежедневноrо опыта или воспоминаний испытуемых; и, будучи TaкOBЫ
МИ, они подверженыI множеству "процесСУa.JThных" ошибок и предубеждений,
о которых мы упоминали ранее в нашем обсуждении. С целью оценки и cpaв
пения экспериментатор должен обладать средствами оценки точности или
природы ошибок, связанных с такими IiIНТУИТИВНЫМИ оценками. То есть, у
Hero дол)кна быть некоторая "об"'ьективная" мера корреляции для каждой
пары переменных, предостав.ленной испытуемым.
Экспериментальное сравнение оценок ковариации, oCHoBaIIHI>IX на
данных и на теориях
Недавно мы провели исследование, преследуя въrшеупомянутыIe цели и ис
пользуя вышеупомянутую базовую стратеrию. Для задач, основанных па
данных, были использованы три различных типа двумерноrо распределе
ния, которые будут подробно описаны в следующей rлаве. Для оценок, oc
нованных на теории, были обозначены пары связанных переменных, но
экспериментатор не предоставил никаких фактических данных. Чтобы об
леrчить сравнение между оценками, основанными на данных и на теориях,
использовался внутриrрупповой план, в котором испытуемые использова
ли одинаковые шкалы субrьективных оценок для обоих заданий (сбаланси
рованные по порядку представления).
В каждом случае в задачах релевантной оценки корреляции использова
лись скорее непрерывные, чем дихотомические переменныIe (в отличие от
работы Chapman & Chapman, 1967, 1969 и Jenkins & Ward, 1965). Эта oco
бенность была разработана для Toro, чтобы лучше понять при роду большин
ства ежедневных задач оценивания. 1
lНаше изучение литературы выявило, что оценка ковариации с непрерывными перемен
ными очень реДl\О использовалась в предыдущих исследованиях. Исключением, обнару
женным в этом поиске, было одно исследование, к которому редко обращались (исследова
ние Erlick, 1966; Erlick & Mills, 1967), которое касалось, в основном, влияния вариаций на
воспринятую соотнесен ность; лишь немноrие данные из этоrо исследования применимы для
настоящеrо исследования.

250 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Задачu па оцепивапие
в этом эксперименте, орrанизованном для сравнения оценок ковариации,
основанных на данных и на теориях, участвовали в целом 64 студента CTap
ших курсов Стэндфордскоrо университета, причем ни один из них не OKOH
чил курсов по статистике. Для обоих типов оценок испытуемые использо
вали простую шкалу для описания cBoero субъективноrо впечатления о на 
правлении и силе связи между парами переменных. Используя эту шкалу,
испытуемые сначала оценивали, была ли рассматриваемая связь положи
тельной или отрицательным. 3атем они оценивали силу связи, помещая "Х"
на 1 ООбальной шкале оценок, концы которой были помечены значениями
"полная связь" и "отсутствие связи" .
Оценки ковариации, основанные на данных. Одна частьэкспериментакаса
лась оценок ковариации, ocHoBaнныIx на множествах двумерных набтоде
ний, предоставленных экспериментатором. Чтобы создать релевантные ДBY
мерные распределения было использовано три варианта стимульноrо MaTe
риала. Для каждоrо типа стимульноrо материала было создано множество
двумерных распределений, чтобы показать различные объективные KOBa
риации между двумя переменными. Испытуемых попросили изучить каж
дое распределение и оценить связи, которые оно описывает, используя 1 OO
бальную шкалу субъективных оценок.
Мы ожидали, что точность оценок испытуемых в этом задании будет ча 
стично зависеть от трудностей, с которыми они столкнулись при кодирова
нии, оперировании и запоминании данных. Чтобы проверить это предполо
жение, три типа стимульноrо материалов сильно различались в требовани
ях к обработке информации, которые они предъявляли к испытуемым до
оценки ковариации, особенно учитывая необходимость оценки веJШЧИНЫ
стимула и необходимость хранения и выборки информации из памяти. Ta
ким образом, первый тип представлял множества из 1 О пар простыIx чисел.
Второй тип состоял из рисунков, каждый из которых изображал rрynпы из
1 О человек разноrо роста, держащих трости разной длины. 3аключитель
ный тип распределения был представлен в форме аудиокассет, на которых
можно было усльrшать, как каждый из 1 О человек сначала rоворил HeKOТO
рую букву, занимающую некоторую порядковую позицию в алфавите (по
сути, первую букву своей фамилии) и затем сразу же пел музыкальную ноту
разной продолжительности.

Субъктивная оценка ковариации... 251
Таблица 1. Пары переменных, описанные испытуемыми и их об?Jе-кти61lые
-корреляции
Приведеииые neрехеииые
А
Оценки студентами собственноrо либерализма
Оценки студентами деятельности экономических
лидеров в прошлом десятилетии
Оценки студентами собственной
интеллектуальности
Оценки студентами деятельности американских
президентов в прошлом дес.ятилетии
Оценки студентами собственной застенчивости
ВЬличество американских штатов, которые
посетили студенты
Оценки студентами собственноrо честолюбия
Рост студентов
Оценки студентами работы ректоров
университета в ПрОIПЛом десятилетии
Время, потраченное студентами в неделю на
занятия спортом
Оценки студентами собственной
интеллектуальности
Семейный доход студентов
Нечестность детей, из:меРЯНН8JI в соответствии с
ложным сообщением о спортивных достижениях
Нечестность детей, из:мерянн8Я в соответствии со
степенью обмана, используемоrо при решении
зarадки
Семейный доход студентов
Оценки студентами действий экономических
лидеров в прошлом десятилетии
Способность шестиклассников "препятствовать
n
вознarpaждению
Способность шестиклассников сопротивляться
искушению обмануть
Оценки студентами собственной сознательности
ОцеНЕИ сознательности этих студентов,
предоставленные их соседями по комнате
Оценки студентами собственной
интеллектуальноси
Оценки студентами собственноrо честолюбия
Оценки студентами деятельности RbHrpecca в
прошлом дес.ятилетии
Оценки студентами дея:тельности трудовых
лидеров в прошлом десятилетии
в
с
D
Е
F
G
н
1
J
к
I
1
I
I
I
L
06ехтU8JUIЯ
lWрре/l,ЯЦUЯ
..0.28 а
..0.19 а
"0.12 а
0.01 а
0.08 Ь
0.17 а
0.18 а
0.28 а
0.31 с
0.З5 d
0.37 а
0.40 а

252 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Продолжение табл.l
Время, потраченное студентами в неделю на
М занятия спортом 0.52 а
Оценки студентами собственной физической
формы
Оценки студентами деятельности американских
N президентов в прошлом десятилетии 0.55 а
Оценки студентами деятельности экономических
лидеров в прошлом десятилетии
Оценки собствен:ноrо политическоrо
О консерватизма 0.57 е
Объединение оценок пувктов шкалы
этноцентричности
р Рост студентов 0.79 а
Вес студентов
аКорреляция, полученная из исследования студентов (N==295) Стэнфордскоrо университе
та.
ЬКорреляция, полученная из работ rартшорна и Мэя (Hartshorne & Мау, 1928).
СКорреляция, полученная из работ Мишеля и rилиrана (Mischel & Gilligan, 1964).
dКорреляция, полученная из работ Бема и Аллена (Вет & Allen, 1974).
еКорреляция, полученная из работ Адорно и др. (Adorno..., 1950).
Оценки ковариации, основанные на теории. Дрyrая часть эксперимента
(порядок представления этих двух частей был сбалансирован) рассматри
вала оценки ковариации, основанные скорее на априорных ожиданиях ис
пытуемых или теориях, чем на непосредственно доступных двумерных дaн
ных.
Пары измеренИЙ или переменных были определены, и испытуемых по
просили оцеlШТЬ сначала направление, а затем силу связей для каждой пары,
всетда используя ту же простую субъективную 100бальную шкалу oцeH
ки, как было использовано для оценок, основанных на данных. Некоторые
из этих пар в этой части эксперимента касались расходящихся поведенчес
ких измерений личных черт характера, например, два измерения честнос
ти, используемые в классическом исследовании rapmopHa и Мэя (Hartshorne
& Мау 1928) кроссситуативной последовательности в моральном поведе
нии; друrие касались личных отноmеlШЙ, привычек или предпочтений. В
каждом случае, однако, субъективные оценки ковариации, которые мы
получили, сравнивались с "объективными" корреляциями, взятыми из пре
дыдущих эмпирических исследований. (Полный список этих пар перемен
ных и соответствующих корреляций представлен в табл.1)

Субъктивная оценка ковариации... 253
Результаты
Оцеnки 1Совариации, ocnOBannbte па даnnых
Наше первое исследование включает оценки ковариации, которые испыту
емые сделали в ответ на непосредствеШIО доступные двумерные данные.
MorYT возникнуть два специфических вопроса: вопервых, как леrко чело
век может обнаружить ковариации различной величины при отсутствии лю
бой "теории" о соответствующих распределениях данных? ВoBТOPЫX, Ka
кова была природа "психофизической функции", связывающей среднее
значение субъективных оценок и объективное измерение ковариации?
Проверка данных предполarала, что задача оценки была очень трудна.
Стандартные отклонения и межквартилъные широты, связанные с поJпIыI
ми оценками rруппы для каждоrо набора данных были чрезвычайно BЫCO
ки (см. Рисунок 1). Что является особеШIО интересным  это трудность, с
которой столкнулись мноrие испытуемые, просто в признании существова
ния положительных связей, даже связей большой величины. Фактически
только, коrда объективные корреляции достиrают уровня от +0.6 до +0.7,
межквартильный интервал последовательно исключает отрицательные
оценки связей. Нестабильность оценок ковариации систематически не OT
личалась для трех типов двумерных распределенИЙ данных, несмотря на
явные различия в количестве обработанной информации (и, следователь
но, возможности для случайной или систематической ошибки), связанной
с этими тремя типами. Эта очевидная нечувствительность к увеличению тpe
бованИЙ к процессу "обработки информации" может предложить решения
относительно природы оцеНО"tffiОЙ "стратеrии" испытуемых  возможность,
которую мы будем исследовать несколько позже в этой r лаве.
Также на Рисунке 1 представленыI данные, соответствующие второму воп
росу об оценках, основанных на данных, вопросу о "функциональной свя
зи" между объективныIии и субъективныIии показателями ковариации. (Чи
татель обратит внимание, что средние величины этих трех областей стиму
ла объединены в этом представлении результатов. Ни проверка, ни статис
тические тесть! значимости не показали никаких существеШIЫХ или после
довательных тенденций, отличающие результатыI для трех областей стиму
ла, и результат Taкoro объединения  более однородная и более понятная
функция, чем функция, полученная для любой из трех индивидуальных
областей.) Для удобства читателя мы подоrнали кривую к пунктам в нашем
rрафике. Мы должны отметить, что эта кривая, была нарисована позднее;
она не была получена из какой либо "психофизической теории" .
Из проверки ясно, что, несмотря на внутриrрупповую изменчивость для
индивидуальных оценок, функция, связывающая средние субъективные
оценки с объективными корреляциями (корреляция Пирсона) была доволь
но однородная. Существует резко возрастающая функция, связывающая эти
две переменные. Таким образом, связи в изменениях, с которыми обычно

254 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
100
80
:s:
:1:
:r
"
:s: 60
а.
I
о 1

:1: 40

z
.,
:r
о 20
.,
:s:
z
1[
.,
а. О
U
20
..40
..100
О 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Объективная корреляция
Рис 1. Средние величины и межквартильные изменения для оценок
ковариации, основанных на данных, причем результаты для трех ти
пов р аспр еделения объединены. "Психофизическая функция"
100(1 .. 1 r2) показанаПУНКТИРIIОЙ линией
сталкиваются психолоrи, занимающиеся измерениями черт характера лич
ности или дрyrой кроссситуативной устоЙЧивости в социальном поведении
(то есть, r  от 0.2 до 0.4), можно обнаружить только, выдавая средние oцeH
ки в диапазоне от 4 до 8 на 100бальной шкале. Даже связи, рассматривае
мые такими психолоrами как очень прочныIe (то есть, r == от 0.6 до 0.8), за
канчиваются довольно скромныIии субъективными оценками ковариации.
объективныIe корреляции 0.7, например, произвели среднюю субъектив
ную оценку 34  оценка, находящаяся между пунктами помеченными "дo
вольно слабая" и "умеренная" на субъективной 100бальной шкале. Толь
ко, коrда объективные корреляции приблизились к уровню 0.85, среднее
значеlШе rрyпnы достиr ло средней точки субъективной шкалы, и только за
этой точкой испытуемые последовательно оценили связи как крайне поло
жительные.
Более близкое рассмотрение оценок предполarает, что субъективные
оценки связанности или ковариации  не линейная функция r или не r 2 .

Субъктивная оценка ковариации... 255
Скорее, образец об ъеД ШIенной средней оценки кажется хорошо описанным
выражением, (1  1 r2). (Читатель может узнать это выражение как "коэф
фициент отчуждения", меру редукции стандартной ошибки, связанной с
проrнозированием переменной У, ocHoBaнн:ыIM на знании как переменной
Х, так и корреляции между Х и У (Huntsberger, 1967». Действительно, по
добие между фактическими средними оценками и оценками, описанными
этим выражением, было поразительно  950/0 вариации между средними
объясняется функцией, основанной на коэффициенте отчуждения. Мы спе
тим напоминать читателям, однако, что они не должны неверно понять
значение этоrо точноrо соответствия. Степень соответствия, показанная на
Рисунке 1, применяется только к rрупповым оценкам; индивидуалъныIe
оцеНКJI свидетельствовали о трудностях испытуемых в различении разныIx
уровней ковариации.
Очевидно, преждевременно делать какойлибо вывод относительно при
роды "психофизической" функции, связывающей субъективные ответь! и
объективные измерения ковариации. Детали задачи, контекст, и возмож
но, даже совокупность оценивающих, несомненно, произвели бы различия
в функции, различия, которые моrли быть зафиксированы только путем
включения соответствующих параметров. Однако, имеющихся результатов
достаточно, чтобы предположить, что умеренныIe корреляции подобноrо
вида, о которых так часто сообщают психолоrиэкспертыI (ср. Mischel, 1968,
1969), вероятно, будут слабо обнаруживаться или произведут только очень
слабое впечатление на обывателей, которые сталкиваются с такими KOBa
риациями в отсутствии предубеждений, основанных на теории.
Далее стоит перенести внимание на то, чro три различныIe задачи оценок
ковариации, ocHoBaнныIx на данных, произвели очень похожие результаты,
несмотря на различные требования к обработке ШIформации, которые они
предъявили ИСIThIтуемым. Таким образом, "психофизическая" функция, про
илтострированная на Рисунке 1 , точно отражает связи между субъективныI
ми оценками и объективными измерениями для каждой из этих трех задач,
вьшолненных ИСIThIтуемыми. Корреляция между среДIШми значениями фак
тических оценок испытуемых и оценками, спроrнозированн:ыIии оценкой
функции от r == 0.91 для пары нота / буква до r == 0.98 для пары чисел.
Оценки, основанные на теориях
Ранее мы представили свидетельство Toro, что необходимо, чтобы относи
тельно сильная объективная корреляция (rB терминах Пирсона) породила
субъективные оценки, даже незначительно отличныIe от нуля. PaCCMOTpeH
ная отдельно, психофизическая функция для оценок, ocHoBaнн:ыIx на дaн
ных, может просто быть свидетельством Toro, что субъективныIe измерения
обывателя осторожны или консервативны по отношению к измерениям,
используемым наиболее формальными статистиками. (Конечно, трудно
поспорить, что r2  более соответствующИЙ индекс соотнесенности, чем r,

256 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Т. к. он может быть леrче связан с проrнозирующей полезностью или YMeнь
шением неопределенности ОТНОСI-Iтельно значения одной переменной, OCHO
ванной на знании значения друrой, связанной с ней, переменной.) Короче
rоворя, полученныIe оценки, основанныIe на данных, не предполarают Ka
кой либо систематической ошибки со стороныI интуитивноrо психолоrа, хотя
изменчивость, связанная с такими оценками, не оставляет сомнения oтнo
сительно трудностей и неопределенности в задачах оценки.
"Учитывая эти результаты и возможные интерпретации, мы можем Te
перь перейти к рассмотрению результатов для субъективных оценок KOBa
риации относительно связей, перечисленныIx в табл.l. эти оценки были cдe
лавы при отсутствии непосредственно доступных данныI;; lIредположи:тель
но, они были осуществлены только на основе неофициальных теорий или
интуиции оценивающих, без сохранения этих "обрабоТaIПIЫХ" данныI,, OT
меченных и извлечеIllIЫХ из ежедневноrо опыта. Рисунок 2 предоставляет
первое рассмотрение этих результатов. Ясно, что никакая отдельная линей
ная или какая либо друrая функция не охватывает связи между субъектив'
ными оценками и объективными измерениями. Однако существует бесспор
ная тенденция, cor ласно которой оценки испытуемых, ОСНОВaIПIые на теории,
показьmают приблизительное соответствие объективным сведениям. То есть
положительные эмrшрические связи были оценены как положительныI;; OT
рицательные связи были оцененыI как отрицательныI;; относительно прочные
эмпирические связи были оцененыI как более прочные, чем относительно He
прочные, и т.д.
100
,
z
z
:r 80 М
..
z
а.
..
ID
О 60 @]
х р
z ш Jк
х
:с
! 40 Н О
о
.. N
z
z
I:E 20
.. . 100(1  1  r 2 )
а.
U
О
о 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Объективная корреляция
Рис. 2. СреДЕШе значени:я для оценок ковариации, ocHoвaнныIx на тeo
рин. (См. обозначение переменныIx в табл. 1)

Субъктивная оценка ковариации... 257
Возможно, наиболее поразительная особенность оценок, основанных на тe
ории,  это ТО, что однажды освобожденные от оrpаничений, наложенныIx
непосредственно доступными данными, испытуемые переставали быть ос-
торожными или консервативныIи.. Они охотно отмечали середину и даже
верхние области субъективной 100бальной шкалы даже, коrда стат<ива
лись с парами переменных, которые объективно были незначительно KOp
релированы. Иллюстрация, приведенная на Рисунке 2, убеждает в этом. He
сколько пар переменных, коррелированых на уровнях, которые в случае
оценок, ocHoBa:нныIx на данных, выдали средние субъективные оценки, Becь
ма близкие к О (например, r == 0.3), теперь выдали оценки 30, 40 ИЛИ более
на субъективной 100бальной шкале.
Пары перемеШIЫХ G и 1 заслуживают особенноrо внима1ШЯ, так как они
C.I C.I
касаются основанных на теории оценок кроссситуативнои поведенческои
устойчивости и, таким образом, выражают проблему, представляющую Te
оре тичес кИЙ интерес в настоящее время (см. Alker, 1972; Allport, 1966; Вет
и Allen, 1974; Вет и Funder, 1978; Вет и Lord, 1979; Mischel, 1968, 1969).
То, о чем rоворят субъективные оценки для этих двух связей, очевидно. При
наличии непосредственно ДОСТУIШЫХ объективных данных, представляю
щих корреляции в диапазоне от r == 0.2 до r == 0.3, испытуемые дали средние
оценки между О и 10 в оценочной 100бальной шкале. Теперь, при OТCYT
ствии непосредственно ДОСТУШIЫХ данных, но касающихся двумерной об
ласти, показывающей тот же диапазон от r== 0.2 до r ==0.3, подразумеваемые
теории индивидуальности подтолкнули испытуемых к тому, чтобы предло
жить оценки ковариации, которые в среднем находились в диапазоне от 50
до 60. Какая степень ковариации в непосредственно доступныIx двумерных
данных потреоовалась бы, чтобы породить подобные оценки при отсутствии
"теорий" ИЛИ предубеждений? Ответ виден на Рисунке 2: только эмпири
ческие корреляции в диапазоне r == 0.90, моrли породить такие оценки.
результатыI нашеrо исследования, таким образом, нашли отражение в
эмпирических обобщениях.
1. Коrда непосредственно доступные двумерные данные исследованы при отсутствии
какихлибо теорий или предубеждений относительно их связанности, интуитивному
психолоry труднее обнаружить ковариации величин, которые MOryт характеризовать
широкий диапазон функциональных связей, представленных в ежедневном социаль
ном опыте. В частности, ковариации в диапазоне величин, с которыми обычно имеют
дело психометристы в поиске кроссситуативной поведенческой устойчивости, вероят
но, останутся необнаруженными или будут восприняты как близкие к нулю.
2. Коrдаобъективные доступные в настоящий момент двумерные данные не MOryт быть
исследованы, а предшествующие теории, или предубеждения существуют, интуитив
ный психолоr может ожидать и проrнозировать ковариации значительной величины 
часто большие, чем те, которые представлены прошлым опытом или будут представле
ны в будущем.
Рассматриваемые вместе, эти обобщения помоrают сосредоточить внима
ние на контрасте между оценками, основанными на да:нньrх и оценках, oc

258 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
нованных на теориях. Теори:и:, сторонниками которых мы являемся, зас
тавляют нас ожидать и проrнозировать более прочные эмпирические связи,
чем они есть на самом деле; и мноrие существующие эмпирические СВЯ311,
даже большой величины, MorYT быть обнаружены, только если мы уже ОjfИ"
даем это сделать.
Происхождение и жизнеспособность теорий
cтpaтezuu оценки ковариациu
Кроме предложения обобщений относительно исходов различных заданий
оценки, важно на'tlать рассматривать процессы оценки и стратеrии, KOTO
рые моrJШ бы лежать в основе таких исходов. Снова различие между oцeH
ками, основанными на данных и теор:и:ях, оказываются критическим:и:, и
снова конструктивные выводы Чепманов обеспечивают удобный отправной
пункт.
Данные вместо теории. Из исследований Чепманов стало ясно, что преду
беждение одержало победу над информацией, предоставленной непосред
ственно доступными данными. Менее очевидно, однако, как это происхо
дит. "Видели" ли испытуемые на самом деле те связи, о которых они сооб
щали? Или они просто сообщали об отношениях, которые, как они ожида
ли, будут присутствовать в данных, без какоrолибо соответствующеrо
субъективноrо впечатления? ИJШ испытуемые "шли на компромисс" меж
ду своим субъективными восприятием и ожиданиями, придавая некоторое
значение каждому из них? Невозможно дать однозначный ответ на основе
сообщенных результатов, хотя имеется определенное свидетельство, как
тoro, что испытуемые, придавали, по крайней мере, некоторое значение CBO
ему непосредственному восприятию данных и что их восприятие полнос
тью не было определено их ожиданИЯl\fИ. В частности, мы обращаем внима
ние на сообщение Чепманов, что повторное воздействие неотношений (non
relationships) в конечном счете, уменьшало количество сообщений об иллю
зорной корреляции. Однако было также ясно, что данные никоr да не Mor ли
полностью одержать победу над предубеждениями испытуемых, так как
даже при увеличении числа раз, коrда испытуемые подверrались воздей
ствию отрuцателыllхx связей, не Mor ло полностью устранить сообщения
об иллюзорных положительных корреляциях.
Вопросы об интуитивных стратеrиях для оценки ковариации, таким об
разом, оказываются в центре внимания. Как испытуемые решают, какая
степень связи присутствует в дaшIыI?? Как они решают, какая степень свя
зи "должна" , присутствовать в репрезентативном наборе двумерныIx наблю
деIШЙ, которые предоставлены в соответствии с их интуитивными теория
ми или предубеждениями? Коrда и как предубеждения преобразовывают
субъективныIe опыты ковариации? Начиная размышлять над ответами на

Субъктивная оценка Rовариации... 259
такие вопросы еще раз полезно вначале сосредоточиться на оценках, OCHO
ванных только на данных и оценках, основанных только (или, по крайней
мере, в значительной степени) на теории, и только затем вернуться к слу
чаю, коrда сталкиваются непосредственно доступные данные и ожидания,
основанные на теории.
Cтpaтezuu оценок, основанных на данных. Возможно, наше наиболее по
разительное открытие относительно оценок, основанных на данных, вRЛЮ
чало ответыI испытуемых на двумерные распределения, предлarающие KO
вариации величин, которые встречаются в каждодневном опыте и cooтвeT
ствуют неофициальным социальным теориям, в частности, для испытуе
мых трудно обнаружить такие связи. И, в среднем, они оценили ковариа
ЦИИ, как весьма близкие к нулю. Какие последствия имеют такие результа
ты на неофициальные стратеrии оце:н::ки ковариации, которые моrли бы ис
пользоваться нашими испытуемыми?
Размышляя над этой проблемой, важно помнить, что отдельные испыту
емые не считали, что объективно слабые корреляции были близки к нолю.
Вместо этоrо, они предложили довольно широкий диапазон оценок, для
которых только соответствующие средние значения были близки к нулевой
отметке. Снова, трудно точно различить, что испытуемые фактически "ви
дели" и что они оценили, несмотря на то, что ОIIИ видели. Поразительно oд
нородная и последовательная "психометрическая" функция, связывающая
средние оценки с фактическими корреляциями, не оставляет сомнения, что
испытуемые использовали характеристики данных, которые были после
довательно связаны с объективной корреляцией. Величина изменчивости в
их оценках, однако, указывает, что используемые характеристики данных
были только приблизительно связаны с объективными измерениями KOBa
риации.
Мы подозреваем, и самоанализы некоторых неопытных испытуемых,
которые выполняли это задание, подтверждают это, что впечатления испы
туемых о "связанности" не отражают попытки рассмотреть полную выбор
ку соответствующих двумерных наблюдений. Скорее, испытуемые MOryT
полаrаться на несколько специальных, возможно, экстремальных случаев
переменной Х или переменной У. Таким образом, они Moryт просто наблю
дать направление и экстремальность величины У, связанной с экстремаль
ностью величины Х, и наоборот. Факторы, влияющие на внимание и па
мять, моrли бы также иметь значение; таким образом, нат лядность и KO:НК
ретность, так же как новизна представления, моrли бы влиять на то, на ка 
кие моментыI данных полarаются.
"Уверенность в оrрани'ченном количестве специальных или "тестовых"
случаев, в частности, уверенность в крайних множествах, произвела бы по
следствия, сопоставимые с нашими результатами: вопервых, манипуля
ции со стимулами (то есть, числа  рисунков  аудиозаписи), которые были
спланированы, чтобы изменять потребность в оценке величины и запоми

260 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
нания до оценки ковариации, должны были оказать мало воздействия, так
как эти дополнительные требования были восприняты тривиальными, если
испытуемые просто полarались на очень оrраничеIШое число отдельныIx слу
чаев. ВoBTOPЫX, в зависимости от Toro, какие отдельныIe случаи они прини
мали во внимание, испытуемые, сталкивающиеся с непрочныIии связями,
как ожидалось, моrли оценить их, скорее, как умеренно положительныIe
или как умеренно отрицательныI,, чем как равные нулю. Наоборот, испы
туемые, сталкивающиеся с прочныIии связями, моrли бы показать вполне
последовательные и крайние оценки, так как положительныIe связи допус
кают мало вариативности в значениях одной переменной, которая может
быть связана с крайним значением дрyrой переменной. Форма нашей пси
хометрической функции, а также сокращенная вариативность, связанная
с оценками самой прочной эмпирической связи, совместимы с теоретичес
ки допущенными последствиями тoro, что люди полarаются на экстремаль
ныIe случаи, хотя такие сведения не убедительны. Ясно, что более опреде
ленные ответы MorYT быть полученыI только из исследовательских проек
тов, в которых значением экстремальныIx (или непропорционально доступ
ныI)) случаев сознательно манипулировали.
Стратеzия оценок, основанных на теории. Коrда мы переключаем наше
внимание на оценки, ocHoBaнныIe на теории, вопрос, который сразу же воз
никает  это насколько данные MorYT быть использованы в добавление к
чистой теории. В некоторых случаях, вероятно, что ни к каким данным не
будут обращаться. Испытуемые, например, моrли полаrаться только на
интуицию, основанную на теориях или семантике, и ожиданиях; то есть
применяли критерий репрезентативности (ср. Kahnemam и Тversky, 1973,
4), рассматривая связи между двумя переменныIии в каждой паре. Мало кто
из читателей будет оспаривать утверждение, что люди придерживаются co
циальных теорий подобноrо происхождения (или, по крайней мере, Moryт
без труда создать). И действительно, любой обыватель может создать новые
теории или дать проrнозы о функциональных связях слишком быстро, что
бы такие теории зависели от создания и анализа фактических случаев.
Однако мы не подверrаем сомнению возможность, что некоторые оценки
ковариan;ии, ocHoBaнныIe на теории, подразумевают обращение к фактичес
ким сведениям. Опять же, однако, мы подозреваем, что обыватель, более Be
роятно, будет полarатъся на специфические тестовые случаи, подверженные
мноroчисленныIM предубеждениям в кодировании, хранении и вспоминании,
чем производить и неформально анализировать некоторую полную выборку
двумерных данныI..
Некоторые теории или убеждения относительно специфических связей
MorYT, таким образом, частично основываться на данных. Дрyrие MorYT oc
новываться на выводах из более обширных убеждений о мире, народной
мудрости, семантических ассоциациях или убедительности общения с ce
мьей, друзьями или информации, полученной из средств массовой инфор

Субъктивная оценка ковариации... 261
мации. Независимо от их происхождения, однако, ясно, что мноrие убеж
дения являются :как ошибочными, так и способными закрепляться и, воз
можно, даже УСИJПIваться, несмотря на сведения, которые вызвали бы ce
рьезные сомнения у любоrо непредубежденноrо наблюдателя. Конечно, у
любоrо непредубежденноrо наблюдателя, у KOToporo был бы калькулятор,
вводный текст по статистике, и некоторые обычные знания относительно
Toro, как их использовать. Поэтому мы закончим эту rлаву, кратко задав
пару близких вопросов о столкновении между интуитивными теориями и
ежедневным опытом с эмпирическими ковариациями, которые "проверя
ют" эти теории: вопервых, каковы механизмы, с помощью которых оmи
бочныIe или высоко преувеличенные убеждения относительно Фун:кциональ
ных связей MorYT закрепляться, несмотря на убедительные лоrические оп
ровержения? BOBTOPЫX, как может наше описание недостатков обывателя
быть приведено в соответствие с очевидной способностью орrанизмов к обуче
mпo (в частности, инструментальное 06условливание и реакционное обуслов
ливание и с очевидной точностью и адекватностью мноrих наших каждод
невных убеждений и социальных стратеrий?)
Этих вопросов можно касаться только здесь, и мы отсылаем заинтересо
BaнHoro читателя к более всесторонним обсуждениям в rлаве 9 этоrо изда
ния и в дрyrих публикациях (например, Nisbett и Ross, 1980).
м ехаnизмы устойчивости теории
Теории об эмпирических связях, таких как впечатления об отдельных лю
дях, часто показывают удивительную способность сохраняться с талкива 
ясь с эмпирическим опровержением. Одно из множеств механизмов, KOTO
рые объясняют такую устоЙЧивость, происходит из простоrо факта, что люди
обычно действуют в соотвеТСТВJ'IИ со своими убеждениями; эти действия
MorYT варьироваться от простой общественной защиты до вложения BpeMe
ни, энерrии, боrатства или репутации. Такое поведенческое обязательство
мешает субъекту усовершенствовать свои убеждения в свете новых CBeдe
ний (Abelson и дрyrие, 1968; Festinger, 1957, 1964). Действительно, убеж
дения или ожидания человека MOryT превратиться в самосбывающиеся пред
сказания, посредством чеrо первоначально необоснованные убеждения зас
тавляют ero вести себя так, чтобы произвести исходы или данные, которые
полностью подтверждают ero убеждения (Merton, 1948; Rosenhan, 1973;
Rosenthal & Jacobsen, 1968; Snyder & Swann, 1976; Snyder, Tanke, &
Berscheid, 1977).
Недавнее исследование, проведенное Леппером, Россом и их коллеrами,
проиллюстрировало дополнительные механизмы или процессы, которые
MorYT лежать в основе устоЙЧИвости убеждений. Эти механизмы включают
наклонности "наивноrо" ученоrо как к ассимиляции недавно paCCMOTpeH
Horo отрезка информации как функции их соответствия с предmествующи
ми убеждениями, так и к выходу за пределы ассимиляции данных к разра 

262 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
ботке причинныIx объяснеНИЙ TOro, почему предполarаемое состояние сохра 
няется (см. rлаву 9 этоrо издания Anderson, Lepper, & Ross, 1980; Jennings,
Lepper, & Ross, 1980; Lord, Ross, & Lepper, 1979; Nisbett & Ross, 1980; Ross,
1977; Ross, Lepper, & Hubbard, 1975; Ross, Lepper, Strack &Steinmetz, 1977).
Выявление ковариации, обусловливание и apyzue успехи реальной
жизни
Наше нелестное описание способностей обывателей выявлять и оценивать
ковариацию, может с первоro взrляда показаться несоответствующим or
ромному количеству лабораторных сведений и даже еще более обширной
базе ежедневноrо опыта, ИЛJПOстрирующеrо классическое и инструменталь
ное 06условливание. Каждая крыса, которая наyщrлась убеrать из мыше
ловки, каждый ребенок, который оценил преимущество добавления сахара
в кашу, каждый возлюбленный, который понял, что честность  не всеrда
хорошая политика, каждая мать, у которой на плач ее ребенка возникал
рефлекс кормления rpудью, является доказательством тoro, что орrанизмы
действительно распознают ковариации среди стимулов окружающей cpe
ды. И разве работа ЧеIIМанов, а также наши pa60ТbI, касаются HeKoтoporo
очень узкоrо и сокращенноrо класса задач оценки ковариации, сталкива
ясь с которыми, обыватель проявляет однозначные недостатки? Нисбетт и
Росс (Nisbett & Ross, 1980) обсудили эту проблему и пришли к выводу, что
ответ на этот вопрос отрицателен. Они заявляют вместо этоrо, что именно
явления обусловливания, являются "ИСКJПOчением" , и именно оrpаничен
ная возможность выявить и оценить ковариацию, ОIШсанная в этой rлаве,
иллюстрирует "правило".
Мы не можем подробно рассмотреть соответствующие арrументыI, но сущ
ность исследования Нисбетта и Росса в том, что классическое и инструмен
тальное обусловливание получено при cтporo оrраниченных обстоятель
ствах, включающих значимость и выраженность стимула, оптимальный ин
тервал между стимулами и моментами применения стимула, или отсутстви
ем события, несоответствующеrо стимулу или рассеивающеrо стимул. Два
дополнительных фактора, которые они упоминают, заслуживают особоrо
внимания. Вопервых, стоит отметить, что в то время как обусловливание
может сохраняться с относительно низкой ковариацией между обусловлен
ныIM стимулом (ОС) И не06условленныIM стимулом (НОС) или реакцией и
закреплением, оно почти неизбежно может быть получено при условии иде
альной ковариации, то есть, за ОС или за реакцией неизбежно следует НОС
или закрепление, и последнее никоrда не наблюдается в отсутствие перво
ro. Асимметрия между необходимыми условиями для приобретения обус
ловленной реакции и сохранением или "устоЙЧивостью" такой реакции,
таким образом, илтострирует, в некоторой степени, такую же асимметрию
между оценкой ковариации, основанной на данных, и оценкой, основанной
на теории, которая исследовалась в данной rлаве. То есть во время поддер

Субъктивная оценка ковариации... 263
жания состояния орrанизм может продолжать ожидать, и возможно, даже
чувствовать большую ковариацию между ОС и НОС или между реакцией и
закреплением, чем объективно оправдано. Орrанизм может принимать
закрепленныIй опыIT в номинальной стоимости при приписывании незак
репленноro опыта к изменению обстоятельств, влиянию третьих перемен
ных или даже случая.
Возможно, самым важным является веское свидетельство, что как инст
рументальное, так и классическое обусловливание выиrрывает от (а в HeKO
торых случаях даже требует) хорошеrо соответствия между случайностя
ми, которые необходимо изучить, и предшествующими теориями или ожи
данИЯl\IИ, с которыми орrанизм попадает в лабораторию. По крайней мере,
ясно, что не все случаи OC НОС или реакциязакрепление одинаково усваи
ваются.ВоЗМОЖНО,наиболеевительныедоказательстваэтоrообеспечил
rарсиа и ero коллеrи (например, Garcia, McGowan и Greene, 1972). Эти ис
следователи сообщили, что крысы MorYT научиться на единственном испыI
тании, избеrать пробовать пищу, которая вызывает желудочнокиmечное
расстройство, даже если интервал между едой и расстройством  целых 12
часов. И, напротив, у животноrо, которое заболевает через несколько часов
после потребления пищи со знакомым вкусом, но новой формы, не набто
дается подобной обучаемости. С дрyrой стороны, коrда немедленная боль
заменяет отсроченную болезнь как НОС, получается противоположный pe
зультат; то есть крыса с rотовностью учится избеrать новых форм, а не HO
вых вкусов, коrда такие стимулыI немедленно сопровождаются ударом тo
ком. Как закточают Нисбетт и Росс (Nisbett & Ross, 1980), крыса может
характеризоваться как обладающая двумя "теориями" , обе из которых xo
рото подходят для фактических непредвиденных обстоятельств ее эколо
rии: (а) отличительныIe вкусовые сиrналыI, которые сопровождаются более
поздним (даже HaмHoro более поздним) расстройством, должныI рассматри
ваться как подозрительные; (ь) отличительныIe осязательные иJШ простран
ственныIe сиrналы, которые сопровождаются немедленной телесной болью,
должны рассматриваться как подозрительные.
Таким образом, в более общих терминах (ср. Testa, 1974), орrанизмы, как
люди, так 1'1 крысы, будут видеть те и только те ковариации, которые их соб
ствеIПIая история или история их вида предполarает видеть. Если не pyкo
водствоваться "теориями" , обнаружить ковариации становится очень тpyд
но и вероятно, это npoизоЙДет только тоrда, коrда соответствующие корреля
ции приближаются к единице, И/ИJШ коrда условия для обучения оптималь
ныI в терминах самих факторов, которые были объясненыI в лабораториях с
помощью ДЛИIПIой и выдающейся линии между Хола и СКИImера.
Иноrда, конечно, каждодневныIe обстоятельства являются оптимальны
ми для обучения. Таким образом, в нашем каждодневном опыIе мы изучаем,
что делают бесчисленныIe выключатели, рычarи, кнопки и дрyrие механиз
мы управления, и что обозначает изумительное разнообразие знаков, симво
лов и сиrналов, потому что соответствующие ковариации так близки к COBep

шенньrм. Одинаково важным является факт, что обыватель, подобно учено
му, часто может "проверять" новые rипотезы, которые он принимает во вни
мание. MOryT преднамереШIО быть созданы выборочньrе данньrе, которые ro
раздо лучше подходят для данной лоrической задачи, чем выборки, предло
жеIШЬrе случайным опытом и воспоминанием.
Действительно, наше влияние на окружающую среду все более и более
зависело от нашей способности заменять относительно формальные инст
рументь! для заключений на неформальные. Наш успех отражает наследие
поколений обычных мужчин и женщин, которые тщательно отметиJШ и
записали результатьr и, еще раньше, от поколений 6есчислеШIЫХ ученых,
достиrших мастерства в искусстве формальноrо экспериментирования и
статистическоrо анализа.

16. Иллюзия контроля*
Зллеu й. л auzep
в то время как большинство людей cor ласится, что имеется MHoro точек co
прикосновения ме.ЖДУ навыком и удачей, все же необходимо достичь полно
ro понимания тoro, насколько неразрывно связаны эти два понятия. В прин
ципе, различие кажется ясным. В ситуациях навыка имее.rcя причинная
связь между поведением и исходом. Таким образом, успех в задачах навыка
управляется. "Удача, с дрyrой стороны, является случайныIM событием. У c
пех в действиях удачи или случая, очевидно, не поддается контролю. Инте
ресующая нас проблема  действительно ли ЭТО различие признается. Пред
положение, принятое здесь  то, что нет. В то время как люди признают KOI-I
цепцию случая, они ведут себя, как ecтr бы случайными событиями можно
было управлять. ЕсJШ это правильно, ШIтересно опредеJШТЬ перемеIшыI,, OT
ветственные за эту путаницу....
Некоторые наблюдения rоворящие в пользу утверждения, что люди об
ращаются со случайными событиями как с управляемыми, идут от социо
лоrов rофмана (Goffman, 1967) и ХЭНСЛШIа (Henslin, 1967). При изучении
методов иrpы в казино в Лас Berace, rоффман отметил, что работники кази
но, раздающие картыI, в периоды возникновения неудач, подверrались рис
ку потери своих рабочих мест. Хэнслин изучил иrру в кости и отметил, что
иrpоки в кости явно ведут себя так, какбудто они управлтот исходом брос
ка. Они осторожно бросают кости, если они хотят выпадения низкоrо числа
или бросают их резко для высоких чисел. Они полarают, что усилия и KOH
центрация окупятся. Контроль можно также наблюдать и при заключении
пари; например, всеrда держите пари с человеком, который выrлядит так,
какбудто у Hero все под контролем. Это поведение весьма рационально, если
человек полarает, что иrра требует навыка.
* Выдержки из книrи" которая появилась в журнале "Journal of Personality and Social
Psychology", 1975, 32, 311 328. Авторское право @ 1975 принадлежит Американской Пси
холоrической Ассоциации. Переиздано в соответствии с разрешением

266 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Если бы человек попробовал проявить контроль над СЛУЧaIIНЫМ событи
ем, можно было бы оказать влияние прежде, чем исход сл'учая определен.
Стрикленд, Левики и Кац (Strickland, Lewicki, Katz 1966) проверили это
предположение. Испытуемые были привлечены в иrpу в кости, в которой
они выбирали одно из множества альтернативных пари illIбо до Toro, как
кости были брошены, либо только после броска, но прежде, чем исход объяв
лен. Они обнаружили, что испытуемые шли на больший риск, то есть дела
ли большие ставки, коrда держали пари перед броском, чем после броска.
Предыдущее исследование показывает, что люди часто не мотут реarи
ровать поразному на управляемые и не ПОДДaIOщиеся контролю события.
Однако, факторы, которые управляют этим иллюзорным процессом KOHT
роля, систематически не изучались. Один способ идеНТИфIЩИPOвать эти фак 
торы состоит в том, чтобы исследовать характеристики ситуаций навыка. В
ситуациях навыка люди участвуют в различном открытом и тайном пове
дении, результатом KOToporo является увеличение вероятности успеха: BЫ
бор TOro, какие материалы являются соответствующими ситуации и какие
реакции проявлять, ознакомление с этими материалами и реакциями, тpa
та времени на обдумывание задачи для достижения возможных стратеrий,
которые MorYT использоваться, и трата усилий, будучи активно занятыми в
задаче, чтобы увеличить шанс успеха. Кроме тoro, ситуации навыка имеют
некоторые характеристики, не обязательно вызванные человеком, чтобы
максимизировать вероятность успеха. Конкуренция  один из таких фак
торов.
Эти связанные с навыком факторы мотут отвечать за появление иллюзии
контроля. Иллюзия контроля определена как ожидание, что личная вероят
ность успеха будет выше, чем rарантировала бы объективная вероятность.
Следующие исследования были предназначены для оценки эффективности
этих относящихся К навыкам факторов в создании ИJШЮзии контроля. В част
ности, исследование, которое будет оrш:сано, было предназначеlIО, чтобы про
верить следующую rипотезу: поощряя или позволяя участникам случайноrо
события вести себя так, как они себя вели, если бы участвовали в ситуации,
требующей навыка, увеличиваем ли мы веIЮЯТНОСТЬ появления ориентации
навыка; то есть стимулируем ли мы иллюзию контроля. Таким образом, нуж
но уметь ввести любой из выше упомянутых аспектов ситуации навыка, 
выбор, стимул ИJШ обычность реакциLl, пассивное или активное вмешатель
ство, конкуренция,  в ситуацию, определяемую случаем, rде участники боJTh
те не вJШЯЮТ на исход и случайное поведение, более соо'Т'ветствующие собы
тию, требующему навыка.
Серьезное испытание этой rипотезы  внедрение этих факторов в ситуа
ции такие, как лотереи, rде исходы IIОЛНОСТЬЮ определены случаем. Если
эти факторы успешно стимулируют иллюзию контроля в этих механичес
ких ситуациях, ТО их влиmmе должно быть rораздо большим, коrда ОlШ пред
ставлены в ситуации, rде уже имеется элемент контроля....

Иллюзия контроля 267
Эксперимент 1: Влияние конкуренции на иллюзию контроля
Так как люди часто вовлекаются в конкуренцию, коrда они оценивают свои
навыки, вероятно, что введение этоro связанноro с навыком фактора в ситу
ации случая стимулирует иллюзию контроля. Количество контроля, KOТO
рое человек фактически проявляет в создании успешноrо исхода в квали
фицированном соревновании, изменяется как функция способности против
ника. ЕсJШ люди реarируют на случайные события, в которых имеется KOH
куреIЩИЯ, как будто эти события были определены навыком, тоrда иллю
зия контроля должна также измениться как функция характеристик про
тивника.
В следующем исследовании испытуемые конкурируют в случайной за
даче против либо привлекательноrо, самоувереШlоrо человека ИJШ неуклю
жеrо и HepBHoro человека. ЕсJIИ на задачу реarируют, как будто исходы не
поддается контролю, то факторы, отличные от вероятности победы, иrрают
большую роль во ВJШянии на ставки испытуемых. При таких обстоятель
ствах испытуемые, ставят на кон MHoro при конкуренции против увереШlО
ro человека либо потому что он, как ожидается, поставит MHoro, и испытуе
мые хотят казаться подобными ему, либо потому что риск ценится в нашем
обществе (Wallach и Wing, 1968). Испытуемые MorYT также поставить MHO
ro при m'pe против неуклюжеro человека, чтобы казаться отличным от Hero
или, опять же, потому что риск ценится. Однако они MorYT также поставить
меньше, держа пари против неуклюжеrо человека, потому что он, как ожи
дается, поставит меньше, и таким образом, испытуемые, рискуют меньше,
но все еще считаются азартными. В любом случае, испытуемые не должныI
ставить больше против неуклюжеrо человека, чем против yвepeHHoro в себе
противника. С дрyrой стороны, есJШ, как было спроrнозировано, KOHKypeH
ция стимулирует ориентацию навыка, то испытуемые будут держать пари
на основе вероятности победы. Чем менее компетентен противник, тем бо
лее вероятно, что человек победит, следовательно, испытуемые должныI ста 
вить больше при конкуренции против неуклюжеrо человека, чем при KOH
куренции против yвepeHHoro в себе человека.
Метод
и cпыyeMъle:: 36 студентов старших курсов мужскоro пола, зареrистрированных на
вводном курсе психолоrии в Йельском университете. Они были привлечены через peK
ламное объявление, которое предлаrало зачет и шанс выиrрать деньrи за участие в ис
следовании, посвященном связям между коrнитивными и физиолоrическими реакци
ями. Они были Hayraд распределены в одну из двух экспериментальных rрупп по 18
испытуемых в каждой.
Процедура. Коrда испытуемый входил в комнату, в которой должен был проходить
эксперимент, он находил ОЖИДaIOщеro еro противника, который был дрyrим испытуе
мым . Противник, студентстаршекурсник мужскоro пола, не знающий об эксперимен

268
КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
тальной rипотезе, иrрал роль либо yвepeHHoro, либо HeYBepeHHoro в себе человека (изоб
ражающий щеrоля или растяпу).
Условие  противник щеzолъ. При этом условии противник был уверенным и общи
тельным человеком, одетым в хорошо сидящую спортивную куртку. Он представлялся
испытуемому и указал на записку, находящуюся в комнате. В записке roворилось, что
экспериментатор скоро вернется, а также, чтобы испытуемые заполнили за это время
краткую анкету. Чтобы показалось, что исследование касается психолоrических воп
росов, в анкетном опросе спрашивалось относительно диеты, болезней в семье и т.п.
Испытуемый и противник заполняли анкеты и общались в течение приблизительно 1 О
минут. Беседа была лоrически структурирована, но сосредоточена, rлавным образом,
на спортивных событиях. После этоrо взаимодействия противник беспечно стучал в CTe
ну, которая отделила ero и испытуемоro от экспериментатора, чтоб дать знак возвра
щаться в комнату.
Условие  противник растяпа. При этом условии противник был довольно застен
чивым, вел себя неловко, нервно подерrивался, и был одет в спортивное пальто, KOTO
рое было слишком мало для Hero. Во всех остальных отношениях события были иден
тичны условию противникщеrоль.
В обоих условиях противник снимал пальто прежде, чем экспериментатор входила
в комнату. После Toro, как были принесены извинения за опоздание, экспериментатор
просила испытуемых сесть и не разroваривать, в то время как она подroтавливала Ma
териалы для исследования. Используя эти меры, было возможно заставить экспери
ментатора не принимать во внимание предшествующую экспериментальную манипу
ляцию. Испытуемый и противник сидели за столом, лицом друr к дрyry. После Toro,
как экспериментатор положила на стол датчик напряжения, спирт, марлевые ryбки,
электроды, электродный rель и ленту, она дала следующие инструкции:
Мы интересуемся влияниями некоторых моторных и коrнитивных реакций на
психолоrические реакции. В частности, мы интересуемся изменениями сопро
тивления кожи как функцией напряженных и не напряженных задач. Исследо
вание было разработано так, чтобы Вы получили от Hero удовольствие, в то Bpe
мя как я получаю информацию, в которой нуждаюсь. У вас будет возможность,
либо выиrрывать, либо проиrрать деньrи, это должно быть весело, но нет ника
кой rарантии, что вы выйдете отсюда, получив дополнительные деньrи. Xopo
шо, теперь первое, что я попрошу вас сделать, это чтобы вы примотали лентой
электроды к вашим рукам. Я хочу поместить ее на руку, которой вы не пишете.
Вы правша или левша? Не волнуйтесь, это не причинит вреда. (Экспериментатор
приматывает лентой электроды, включает в розетку датчик, и приносит колоду
иrральных карт.)
Первое задание  иrра в карты. Правила таковы: вы будете выбирать карту из
колоды, и кто выберет более высокую, тот побеждает в этом раунде. Будет 4 pa
унда, и перед каждым вы запишете, сколько вы ставите на кон. Вы можете CTa
вить rдето от О до 25 центов в каждом раунде. Вы покажете ваши ставки мне, но
не друr друrу. Не смотрите на карту, которую вы выбираете. Таким образом, ваши
ставки и исходы не будут влиять на ваши психолоrические реакции в следую
щей задаче. Позже я переверну карты и подсчитаю, сколько было выиrрано или
проиrрано, с каждым из Вас индивидуально. Пари заключается только между
одним из вас и мной непосредственно, так что если Вы побеждаете, я плачу вам,
а если Вы проиrрываете, вы платите мне либо в деньrах, либо временем. Вы xo
тите участвовать? (Противник быстро отвечает "конечно!") Хорошо, теперь, мы
можем начинать. Не записывайте, сколько вы поставили на кон, пока я не CKa
жу, чтобы я моrла прочитать базовую линию на аппаратуре.
Экспериментатор тоrда попросила испытуемых записать ставки и показать их ей.

Иллюзия контроля 269
Ставки были записаны, и затем испытуемые, поочередно тянули карту и, по просьбе
экспериментатора, одновременно показывали их ей, она записывала исход и затем клала
карты рубашкой вверх на ближайший стол. Перед каждым шаrом экспериментатор
делала запись колебаний сопротивления кожи. Процедура повторялась для четырех
попыток.
Зависимые измерения и провер-ка манипуляции. В качестве зависимоro измерения BЫ
ступало количество денеr, которые испытуемые ставили на кон в каждом раунде.
После Toro, как иrра в карты была закончена, испытуемым сказали, что следующая
задача будет проведена индивидуально, поэтому одному из испытуемых необходимо
пройти в друrую комнату, rде друrой экспериментатор даст ему инструкции. Им также
сказали, что как только этот эксперимент закончится, этот экспериментатор сообщит
друrому экспериментатору об исходе карточной иrры так, чтобы долrи моrли быть ула
жены. Экспериментатор просил противника уйти и попрощаться с испытуемым, так
как их объединенное участие было закончено. Каждому испытуемому тоrда дали видо
измененную задачу так, чтобы он выиrрал приблизительно $2, независимо от ero пре
дыдущих ставок. Испытуемый исследовал сосуд с бобами и оценивап их количество, в
то время как экспериментатор реrистрировал колебания сопротивления кожи. Тоrда
испытуемому предлаrали дрyrую анкету, которая была психолоrической по xapaKTe
ру. После Toro, как ero спросили, имело ли присутствие дрyrorо испытуемоrо KaKoe
либо влияние на ero психолоrические реакции, ero попросили оценить друrorо испыту
eMoro по шестибальной шкале в пределах от 1 (не очень компетентный в межличност
ном взаимодействии) к 6 (очень компетентноrо в межличностном взаимодействии). Oc
тавшиеся вопросы были пунктаминаполнителями, которые имели отношение .к пси
холоrическим вопросам. После Toro, как эти измерения были получены, всех ИСIIытуе
мых поблаrодарили и попросили позвонить автору в следующем месяце, если сни XOTe
ли узнать цель и результаты исследования.
Результаты
Перед исследованием, действительно ли КОJШЧество поставленных на кон
денеr варьировалось как функция компетентности противника, важно yдo
стовериться, что противник был действительно воспринят поразному в двух
условиях. Средняя оценка компетентности противника была 4.8, при усло
вии противникщеrоль, и 3.17 при условии растяпа. Практически не было
пересечений между дв')тмя условиями. Различие между двумя средними
значениями значительно (t == 5.46, р < 0.005). Поэтому, можно сказать, что
испытуемые при условии противникщеrоль видели себя конкурирующи
ми против более компетентноrо человека, чем испытуемые в условии растя
па.
Давайте вспомним, что испытуемые моrли делать ставки в размере от О
до 25 центов в каждом из четырех раундов пари. Эти четыре ставки были
усреднены, чтобы дать отдельный счет для каждоrо испытуемоrо. Средняя
ставка для испытуемых при условии противникщеrоль была 11.04 цента
по сравнеIIИЮ с 16.25 центов для испытуемых в условии растяпы (t == 2..39,
р < 0.025). Различие между этими двумя rруппами должно быть даже более
очевидно, коrда мы исследуем первые сделанные ставки, так как первый
тур пари наиболее близко соответствовал экспериментальной манипуляции.

270 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Средняя первая ставка для условия противникщеrоль была 9.28, в то Bpe
мя как средняя первая ставка для условия растяпы была 16. 72 (t == 3.16,
р < 0.005).
Концептуальное испытание манипуляции. Чтобы проверить предположе
:ние, что испытуемые из ЙеJll>CКОro университета ожидают, что привлекатель
ный противник поставит больше, чем непривлекательный, две анкетыI бьL1Ш
предъявлены случайным выборкам старшеклассников Йельскоro универси
тета. В первой анкете были ОIШсаны задача и учасТlШКИ, и испытуемых спро
сили, кто, как ОIШ думали, поставит на кон больше. Двенадцать из 16 испы
туемых предположили, что привлекательныIй человек поставит на кон боль
ше (х2 == 4, р < 0.05). во второй анкете ОIШсывалась задача, и у людей спроси
JШ, сколько бы 01Ш поставили на кон при каждом испытании. Все 15 человек
опрошенных ИСIThIтуемых отвеТИJШ  максимальную ставку (25 центов).
Эксперимент 2: Влияние выбора на иллюзию контроля
и снова мы предположили, что, коrда случайная ситуация уподобляется
ситуации навыка, люди ведут себя, как будто они контролируют неуправ
ляемое событие, даже коrда факт, что успех или неудача зависят от случая,
существенен. Лотерея обеспечивает идеальное средство для исследования
иллюзии контроля, потому что, кроме решеlШЯ покупать билет или нет,
исход полностью управляется случаем. Если бы человек MOZ управлять ис
ходом лотереи, можно было бы увеличить вероятность выбора билета. Это.r
билет имел бы тоrда большую ценность, чем билет, принадлежащий чело
веку без этоrо контроля. И есJШ бы он имел большую ценность, можно было
бы требовать большую цену от поте:нциальноrо покynателя.
В следующем исследовании лотерея проводилась чтобы, оценить влия
ние выбора,  важный фактор в ситуации навыка,  на иллюзию контроля.
Было спроrнозировано, что испытуемые, которым давали выбрать лотерей
ный билет, потребуют более высокой цены за Hero.
Метод
и спытуемые. Билеты лотереи были доступны служащим офиса мужскоrо и женскоro
пола, которые работали в одной из двух фирм, расположенных в ЛонrАйленде, CTpa
ховом areHTcTBe и производственной компании. 1 Так как различные розыrрыши и
спортивные фонды были не редкостью в этих офисах, оправдания для проведения дaH
ной лотереи были не нужны. За исключением четырех женщин, все служащие, к KOTO
рым подходил areHT, распространяющий лотерейные билеты, купили билет. Испытуе
мых наyrад разделили на rруппы так, что в итоrе было 24 мужчины и 3 женщины в
условии выбора и 23 мужчины и 3 женщины в условии без выбора.
1 Фирмы пожелали остаться анонимными

Иллюзия контроля 271
Материалы. Билеты лотереи были стандартными 4х2 дюйма (10.16 х 5.08 см) фут
больными карточками. На каждом билете был изображен известный футболист, ero
имя и ero команда. Карточки были упорядочены по алфавиту сначала по названию KO
манды, а затем по имени отдельноrо иrрока. Было два одинаковых набора билетов из
227 футбольных карточек. Каждый испытуемый хранил у себя билет из одноro набора,
а такой же билет из друrоro набора был от ложен в картонную коробку, из которой побе
дивший билет был бы позже отобран.
Процедура. Лотерея проводилась служащим cTpaxoBoro areHTcTBa мужскоro пола и
служащим производственной фирмы женскоro пола за неделю до иrpы Суперкубка 1973 r.
Оба экспериментатора не знали о rипотезе эксперимента. Каждый из них подходил к
служащим соответствующеro офиса и спрашивал их, не хотят ли они купить лотерей
ный билет, стоимостью $ 1. Испытуемым сказали, что билеты продавались также в
друroм офисе (roворилось название друroro офиса) и что полный выиrрыш, приблизи
тельно $ 50, уйдет победителю. Испытуемым также сообщили дату розыrрыша. Соrла
сившись участвовать в лотерее, первому испытуемому была дана коробка с билетами, и
ему (ей) сказали выбрать билет(ы), какой(ие) ему(ей) больше нравился(ись). Испытуе
мые называли билет так, чтобы экспериментатор Mor выбрать тот же самый билет из
BToporo набора и положить ero в закрытую картонную коробку. В это время экспери
ментатор также записывал имя испытуемоrо и выбранный им билет. со вторым испы
туемым повторили ту же процедуру , за исключением TOro, что после соrласия принять
участие в лотерее, ему давали карточку, которая соответствовала выбору предшеству
ющеro испытуемоro. Испытуемые были, таким образом, в условии выбора или УСЛО
вии без выбора. На следующий день после TOro, как билеты были проданы в одном офи
се, та же самая процедура была выполнена во втором офисе.
Зависимые измерения. Ко всем испытуемым индивидуально подходил экспериментатор,
у KOToporo они купили билет, в утро розыrрышалотереи. Каждому из них сказали: "Один
человек в дрyroм офисе хотел принять участие в лотерее, но так как я больше не продаю
билеты, он спросил меня, чтобы я выяснил, за сколько Вы бы продали свой билет. Для
меня это совершенно не важно, но какую цифру я должен сообщить ему?" Указанная
сумма составила зависимое измерение. Если испытуемый roворил, что он не будет прода
вать билет, экспериментатор был проинструктирован, чтобы подталкивать ero, пока он
не назовет сумму, и затем делать запись ответа "не продаст" рядом с количеством, KOТO
рое он наконец предложил.
Результаты
Как было спроrнозировано, манипуляция выбора имела значительное вли
яние на цену билета лотереи. Среднее количество денеr, за которое испы
туемый хотел продать свой билет было $ 8.67 в условии выбора, и только
$ 1.96 в условии без выбора (t == 4.33, р < 0.005). Хотя их спрашивали, за
сколько они продадут свой билет, а не, хотят ли они ero продать, 15 испыту
емых первоначально ответили, что они ero не продают. ИЗ IШХ 1 О испытуе
мых были в условии выбора и 5  в условии без выбора (р < 0.1 О). Упомяну
тое различие не являлось просто функцией сумм, указаmIЫХ этими испы
туемыми после понуждения, так как их ответы располarались от $ 3 до пол
ной суммы выиrрыmа в $ 53, причем только 3 испытуемых были в после
дней катеrории.

272 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Не будучи особенным образом проверенным до последующеrо исследо
вания, один из результатов, полученных Б этом исследовании, касается вли
яния осведомленности на иллюзию контроля. Женщины не столь знакомы
ми с иrрой в футбол, как мужчины. Следовательно, менее вероятно, что они
cor ласятся иrрать в лотерею, а если они все же cor ласятся, они должны тpe
бовать MeHbmero количества денеr, за свой билет. Нужно вспомнить, что
только 4 человека отказались участвовать в лотерее, и что все они были жен
щипами. Из шести женщин, которые соrласились участвовать в лотерее,
четыре попросили $ 1, и две попросили $ 2 за свои билеты. Таким образом,
средняя сумма для женщин была $ 1.33, по сравнению с $ 5.89 для мужчин
(t == 2.14, р < 0.05)....
ВЫВОДЫ и их значение ДЛЯ практики
На основе только что предоставленных сведений, кажется, что испытуемые
не отличают событий, определеШIЫХ случаем, от событий, определенньrх
навыками так, как предложено их определениями. Объективное непредви
денное обстоятельство не является критической переменной, определяющей
поведение испытуемых. Вместо этоrо, они реarируют на событие так, как
будто оно является управляемым, в значительной степени зависит от фак
торов таких как конкуренция, выбор, знакомство с ситуацией и вовлече
ние, которые MorYT быть ортоrональными по отношению к фактическому
непредвиденному обстоятельству. Как было показано, это очень важно даже
в ситуациях, которые управляются случаем, таких как лотерея....
Почему это rlРОИСХОДИТ? Люди заинтересованы в том, чтобы управлять
своей окружающей средой. Важность контроля в этом контексте широко
обсуждалась как психиатрами, так и исследователями в области социальных
наук. Рассматривается ли это как потребность в компетентности (White,
1959), инстинкт обладания (Hendrick, 1943), стремление к превосходству
(Adler, 1930) или стремления к личной причинной обусловленности
(deChanns, 1968), большинство социолоrов соrласны с тем, что человек за
интересован в том, чтобы управлять своей окружающей средой, и полная
власть включила бы способность "победить случай", то есть управлять слу
чайными событиями. Чем труднее проблема, тем более компетентным чув
ствует себя человек в способности решить ее. Поэтому самое большое YДOB
летворение или чувство компетентности следовали бы из способности уп
равлять тем, что не поддается контролю....
в дополнение к заинтересованности в управлени.и:, существует друrая
причина для отсутствия различения между управляеlVIЫМИ и не поддающи
мися контролю событиями. Это то, что навык и случайньrе факторы близко
связаны в опыте людей. То есть существует не только заинтересованность в
том, чтобы не различать их, но и СУlцествует трудность в различении, так
как в каждой ситуации навыка присутствует элемент случая, и элемент
навыка присутствует почти в каждой ситуации случая. Первое, очевидно и

Иллюзия контроля 273
не нуждается ни в каком дальнейшем объяснении. Примеры Bтoporo  это
знание тoro, какую ставку лучше сделать в иrpе в кости (то есть, знание Be
роятности) или знание, какие иrорные автоматыI MOryT дать самый BЫCO
кий выиrрыш....

17. Результаты тестов  такие, какими Вы их себе
*
представляете
ЛореnДJIC. Чепман UДJICUН Чепман
Каждый день психиатры и клинические психолоrи должныI принимать
жизненныIe решения:
Какова ezo проблема? Нужно ли ezo поместить в психиатрическую боль
ницу? Есть ли действительно риск, что он совершит убийство или caMO
убийство? Этоzо пациента уже можно выписывать или он должен ocтaтb
ся?
Для помощи в этих решениях клинические психолоrи почти всеrда ис
пользуют психолоrические тесты.
Соrласно обзору Нормана Сандберrа (Norman Sundberg), два наиболее
широко используемые теста  тест чернильных пятен Роршаха и тест "Ри
сунок человека" (ТРЧ). Оба теста  проективныI,, ocHoBamIыIe на предпосыл
ке, что человек проектирует часть своей личности, коrда он реarирует на
неоднозначн:ую, неструктурированную ситуацию. Например, так как нет
никаких объективныIx форм в тесте Роршаха, то, что человек в нем видит,
возможно, отражает ero собственныIe стимулы, конфликты и индивидуаль
ность. Точно так же, коrда ктолибо рисует человека на чистом листе бума
rи, он, как предполarают, проектирует часть себя в свое творение.
Собственная личность
Наше недавнее исследование rоворит, что тестыI Роршаха и ТРЧ MorYT быть
проективными более, чем в одном направлении. В интерпретации резуль
татов этих тестов, среднестатистический КЛИIШЧеский психолоr может про
ектировать свои собственныIe предубеждения и предположения в свое опи
сание пациента.
* Эта книrа первоначально появилась BPsychologyToday, ноябрь 1971, стр. 1822, 106110.
Авторское право @. 19 71 Ziff Davis Publishing Со. Переиздано в соответствии с разрешени
ем.

Результаты тестов... 275
Наши первые исследования в этой области были с рисуночным тестом, в
котором клиническИЙ психолоr дает испытуемому карандаш и чистый лист
бумаrи и просит, чтобы он нарисовал человека. Карен Мачовер (Karen
Machover) издала этот тест в 1949. Она описала рисунки, обычно нарисо
ванные людьми с различными эмо:циональными проблемами, и объяснила,
как интерпретировать несколько характеристик рисунков как ключей к
индивидуальности. Она сказала, например, что "че..ловек, больной параной
ей, придает MHoro rрафическоrо акцента rлазам", и "человеку Toro пола, у
которото нарисована roлова большоrо размера предоставлена большая ин
теллектуальная и социальная власть" .
Руководство к тестам Маховер отмечено далеко идущими обобщениями
относительно тато, какие виды людей рисуют какие виды рисунков, но она
представила очень мало подтверждающих данных.
Части тела
Некоторые КЛИНIlчеСRи:е психолоrи не желали принимать на веру работу
Мачовер; они прОБери..ЛИ ее }ттверждения эксперимеН1:'ально. Жюль Холз
берr (Jules Holzberg) и Мюррей Векслер (Mиrтay Wexler), например) пробо
вали определить, действительно ли люди, больные паранойей, лучше про
рисовывают r лаза. Они сравЮIЛИ рисунки 18 пациентов, БОJIЬНЫХ парRII0:И. 
дальной шизофренией и 76 студентов, обучающихся на медсестеl) НО не
нашли никакоrо различия в том, как эти две I'РУППЫ рисовали rлаза.
Множество подобных исследований проверили проrнозы Маховер orrHO
сительно друrих рисуночных характеристик  rоловы, ушей, rуб, волос,
одежды, рта, и т .Д.,  но снова и снова признаки ТРЧ не были подтвержде
НЫ. Несколько эксперимента TOI)OB обнаружили, что более уравновешенные
испытуемые имеют тенденцию рисовать более полные рисунки, но rлавное
заключение из данных исследования  то, что определенное содержание
рlfсунка не валидный показатель характеристик личности.
Признак
IIеобходимо указать, что этот тип исследования не требует совершенной
дискриминации. Если 50 процентов rомосексуалистов рисуют фиrуры oд
ним спосоБОlVl, И только 25 процентов друrих людей рисует фиrтры этим же
способом, характеристика рисунка может все еще рассмаТI)иваться как Ba
еЛИДНЫЙ диarностический признак, так как в конечном счете, он может BHe
с':еи информацию к ДИ3rнозу rомосеКС)ТaJIизма.
БОЛЬПТI!ТIСТВО клинических психолоrов знает об исследованиях, rIоказы
Бающих, 1:.1ro признаки ТРЧ недействительны, все же MHorlle тысячи про
должают использовать тест реrулярно, потому что они заявляют, что при
знаки работают Б их собственной клинической практике. "Я буду скорее
доверять своим собствешIыIM чувствам, чем некоторой статье из журнала", 

276 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
сказал один КJШнический психолоr. "Я знаю, что БольныIe паранойей, Ka
жется, не рисуют большие rлаза в исследовательских лабораториях,  CKa
зал дрyroй,  " но они точно рисуют их в моем кабинете" .
Иллюзия
Некоторые критики rоворят, что КJШнические психолоrи так захвачены
своими теориями и традициями, что они не замечают фактов. Мы думаем,
что существует дрyrое объяснение. Клинический психолоr, который про
должает доверять ТРЧ, даже если ему представить очевидные опроверже
ния, может испытыIатьь ложную корреляцию, явление, которое мы 06Hapy
ЖИJШ несколько лет назад в исследовании относительно словесных ассоци
аций.
Мы 06наружиJШ, что слова, которые тесно связаны дpyr с дpyrOM, замеча 
ются вместе чаще чем, это действительно бывает. В этих экспериментах ис
пытуемый сидел на удобном стуле, в то время, как мы проектировали раз
личныIe пары слов (например, бекон  muzp) на большой экран перед ним.
Пары слов менялись каждые две ceKyндыI. Слово с левой стороны пары было
всеrда одно из четырех возможных слов: бекон, лев, бутоны или лодка. Каж
дое слово появилось так же часто, как любое дpyroe (25%), но оно оказыва
лось всеrда на левой стороне экрана. Слово на правой стороне пары было яйца,
тuzp ИJШ тетрадь с равной вероятностью появления.
Мы систематизировали пары слов так, чтобы каждое слово с левой cтo
роной появилось равное КОJШЧество раз с каждым словом с правой CTOpo
ной. Например, коrда слово бекон появлялось на левой стороне, слово яйцо
было в паре с ним в одной третьей части испытанИЙ, тuzp в дрyrой трети
испытаний, а тетрадь  в оставшейся трети. Но коrда мы позже спросили
испытуемых относительно пар слов, они сказали, что, коrда слово бекон
появлялось слева, слово яйца шло с ним в паре 47% от времени, и что, коrда
лев был слева, muzp был тем словом, которое наиболее часто появлялось
справа. Даже при том, что каждая пара слов появлялась так же часто, как
любая дрyrая, испытуемые ЗаяБЛЯJШ, что пары с сильной вербальной acco
циацией появлялись более часто, чем дрyrие.
Мы назваJШ тенденцию видеть две вещи, появляющимися вместе более
часто, l:IeM они фактически появляются, ложной корреляцией.
Видимо, имеется существенное подобие между студентами, которые за 
являют, что некоторые слова появляются вместе чаще, чем на самом деле, и
КJШническими психолоrами, которые утверждают, что видеJШ валидность
в признаках теста ТРЧ, Kor да исследование rоворит, что ее нет.
Интерпретация
Признаки ТРЧ и интерпретации MOryT отличаться сеrодня от Toro, какими
они быJШ, коrда Маховер npeдставила тест, более чем 20 лет назад. Поэтому

Результаты тестов... 277
мы СПРОСИJШ современных ученых, как они используют тесТ. Мы послали
анкетные опросы 11 О клиническим психолоrам, которые являлись лидера 
ми в д:и:arностическом тестировании. Мы написали краткие описания шес
ти типов пациентов и попросили, чтобы каждый психолоr сообщил нам,
какие характеристики он видел в рисунках каждоrо. Эти шесть описаний
были: (1) "он обеспокоен тем, насколько он мужественный," (2) "он подо
зрителен к дрyrим тодям", (3) "он обеспокоен тем, насколько он умен", (4)
"он обеспокоен тем, что ero кормят и о нем заботятся дрyrие люди", (5) "у
Hero были проблемы с сексуальной потенцией" и (6) "он очень обеспокоен
тем, что тоди rоворят о нем плохо". Мы попросили психолоrов определить
в каждом случае, какой пациент, нарисовал Kaкoro человека.
Мы ПОЛУЧИJШ 44 заполнешIыIx анкетыI, и было ясно, что психолоrи co
rлamались дpyr с дpyrOM относительно характеристик рисунка, которые они
видели в каждом случае. Например, большинство психолоrов (91 0/0) сказа
ло, что подозрительный пациент будет рисовать большие или неоБычньеe
rлаза. 820/0 сказали, что человек, 06еспокоешIыIй своим интеллектуальным
уровнем, будет иметь тенденцию рисовать большую или выделенную rоло
ву (см. табл. 1).
Соrласие не было абсолютным, но было внушительным. Вообще, психо
лоrи cor ласились по поводу двух или трех характеРИСТIffi рисунка, которых
они будут ожидать от каждоro типа пациента.
Пары
Большинство психолоrов имело кандидатскую степень и в среднем 8,4 лет
опыта в психодиarностике. Интересно, какие признаки ТРЧ обнаружили
бы набтодатели, у которых не было почти никакоrо опыта.
Чтобы выяснять ЭТО, мы собрали 45 рисунков мужских ф:иryp  35, нарисо
BaнныIx психическими боJThными в БJШзлежащей rocударствеlШОЙ больmще и
10 рисунков, вьmолнeшIыIас:пирантамив06ластиклиническойпсихолоrии.. Мы
измерwш размер roловы в каждом рисунке, размер rлаз и т .д., и попросили He
зависимых JПOдей оценить рисунки на предмет более субъективныIx характери
стик, таких как муже ИJШ женоподобие.
К каждому рисунку мы приложили два из шести диаrнозов, которые мы
высылали психолоrам  например, "человек, который нарисовал это: (1)
подозрителен к дрyrим людям и (2) имел проблемы с сексуальной потенци
ей". Имелось 15 отличныIx пар, которые моrли быть получены из этих шес
ти утверждений, так что мы использовали каждую пару на трех различныIx
картинах.
Мы приписьmали диarнозы систематически всем типам рисунков. Напри
мер, предложение: "он обеспокоен тем, насколько он умен" появлялась так
же часто на рисунках с маленькими roловами, как и на рисунках с большими
roловами.

278 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
3атем мы отобрали rpуппу студентов колледжа и выбрали 108 человек,
которые ЗаяБИJШ, что они никоrда не слышали о рисуночных тестах и не
знают ничеrо относительно Toro, как они интерпретируются.
Мы опросили студентов в rруппах. Перед кажДЫl\lI опросом мы KpaТI{O
оБЪЯСНИJШ суть трч. Мы сказали, что студент увидит ряд рисунков, наря
ду с краткими утверждениями относительно диarноза JПOдей, которые Ha
рисовали их. Мы сказали, что у мноrих людей были одинаковые проблемы,
и что студенты должны тщательно исследовать картинки и поискать общие
характеристики в рисунках людей с одинаковой проблемой. Студенты про
смотрели рисунки в заранее спланированном случайном порядке, OCTaнaв
ливаясь на каждом в течение 30 секунд.
Подтверждение
Хотя мы тщательно сбалансировали картинки и диarнозы так, чтобы не было
никаких объективных связей между ними, почти каждый испытуемый co
общил, что он видел эти связи. И связи, которые студенты 06наружиJШ, были
подобны тем, которые видели психолоrи в своей ежедневной практике.
Имелись некоторые различия, конечно, но студенты имели тенденцию опи
сывать обычный рисунок каждоr'о типа пациента в тех же самых тepMIIHax,
которые ИСПОЛЬЗОВaJllI IIсихолоrи. И в случае студентов, мы знаем, что при
знаки были ИЛJПOзорны, IIOTOMY что О них не сообщалось в данных.
Наше предыдущее исследование относительно пар слов предлarает объяс
нение: вспомните, что мы обнаружили, что CJIOBa с СИ..льными ассоциатив
ными связями имеют тенденцию быть замеченными появляющимися BMe
сте. Возможно, тот же самый механизм был и у при знаков трч. Мы IIPOBe
ли анкетный опрос по ассоциации слов, чтобы определить, как близко обла
сти симптома (подозрительность, интеллект, импотенция, и т.д.) связаны с
различными частями тела (r лаза, rолова, половые орrаны, мускулы, и т .д.).
Вопросы имели следующую форму: "Тенденция слова ПОДО3РИТЕЛЬ
НОСТЬ ассоциироваться со словом rОЛОВА (1) очень сильная, (2) сильная,
(3) умеренная, (4) маленькая, (5) очень маленькая, (6) никакой тенденции
нет вообще" .
Мы провели а.нкетныIй опрос 45 студентов, которые не участвовали в дpy
rих частях эксперимента. вербальныIe ассоциации, о которых они сообщи
ли, четко совпадали с ложныIии корреляциями, которые "наивные" CTyдeH
тыI видели между характеристиками рисунка и симптомами. У cTНbIe acco
циации даже более близко совпадали с корреляциями, о которых сообщали
практикующие психолоrи.
Оплата
в нашем следующем эксперименте мы опросили 56 человек в течение трех
дней подряд, чтобы увидеть, осознают JШ они, что нет никакой истинной

,
 -::t
:I!('t:)
s
C)
! s
...
<::)
C)
s  
tIt

CI)  CI)
с) 
t\) 

,с I
  j)
  1ii:: 
:ас 'с:5 с) 
C);:r
t.J

  

::t:t
C)C)(t)
S3
S

's s 
:t c:s
(f)
 ::t
 I 
C)tSC)
  <:) 
<::) -:t
.c!
:!
C)
с) :t
t.J
 :t 
,ctlt
  ("'\
 s JI1;
s tIt 
::t  
C)
с)  t\)
(t)S

:!
I  
 I  
<::) tS с) 
C)CI)
с) -:t S
,c
t.J   
;e
t.J :I!
::t
:t
::s
S CI)
t.J с)
::s 

E:
 
tSQ..


со)
со
=
Q
со)
...-t
со
=

с\1
с,)
с\1
...-t
=
с::>
со)
со
=
с::>
со)
со
=
с::>
со)
со
t--
=
с::>
00

lS1
tr
CI)
t:::
=
Q)
==
 :а
со) 
р,.:>а
ts: 
S
,...i
со
с\1
cw:>

с\1
с\1
cw:>
Q
,.-1

со
Q
J:....
Q

со
10
'й
Q
с\1
со
со

со
,.-1
,.-1

с::>
Q

с>
Q


t::

Q)
:а
p:t

\с)
с>
Q)

.
с'1

s
 са
t:: p:t
о Q)
\C
 Q)
j:Q =r
о :s
а eQ
 ts:
. 
colS1
Результаты тестов... 279


,.-1
N
со
Q
Q
со


Q
со
со
с::>
,.-1
Q
Q
с::>

с::>
t--
Q
Q

Q

,.-1
Ео4
О

tZ:I
Q)

ф
=r
:а


E-t
 =
t::: о
'8
са 

е] 
caj:Q
 O
.&а
==
.

t--

со
Q
с\1
Q
Q
со
с\1

со
,.-1


N
,.-1
N
с\1

с\1
с::>
N
со




со

Q
t-
.....
Q
с::>
lS1

са
==r
CI) =
() 
 Q)
 =
:s ==
\С)CI)
2 
p,.
. :а
1:"-=
Q)
:s
p:t

\с)
о
CI)

.
со
со
...-t
...-t

u')
с\1
со
с\1
о)
со

t:O
...-t
...-t
с\1
с\1
...-t
t--
с\1

со
N


E-t
с,)
О
tZ:I
tZ:I
CI)
= 
E-t E-t
со) t)
tZ:I с>
CI) 
*
. CI)
CO

280 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
C'Q
о
со
1""-4
1""-4
......
о
00
C\;J
C\;J
c\l

......
о')
c\l
:Q 
8 CL)
 :i
Q Eot
 
:l1 
Q  Q
  
Q. со) =
Q JSI 
  .
· g. с::>
о) = ......
со ею
Q
Q
Q

C\;J Q
Q
<::)
Q
<::)
C'Q t\1
t-
c:\l

c:\l
Q
t--- t:\1
ею
...-4
Q
CQ
c:\l
Q
c't:) 1"'"'4
t\1
со

......
Q
Q
Q се
t'O
CQ
t:\1
Q
t'--
с
c't:) t\1
...-4
с:>
с:>
с::>
Q
 Q

с
Q
Q
Q
со 00
Q
с
с
...-4
c\l c\l
с
Q
Q
Q
со 
с::>
о
с\1
Q
с:> 
CQ
с
Q
с')
Q
..
 с.)
са :а са Q
 lЖ1  =
Q «S Q  1S1
= =  Q =
:a =  s
g.Q =
=  sls1t8
 f>.ф 1:j8:  =
1::: I:::; 1:1  е g; h
. .ф .=r .= .
...-4 с\1 8::(  Q. Q  Q u:t
...-4 ...... с) ...... Q =  :.:: 1""-4
о ISI I
2:
::а  Q
Е-1  ..
  
  
о  Е-1

  rJ
::а :s: Ф
\о Е-1 *
Ф а 
::а Ф
ААЕ-1
О  
ь  
  Ф
..  
Ф ..... 
Е-1  
I =s 
ISI ISI ..
 Q ISI
ISI о 
Е-1  О
Q О 
ISI  
AOISI
  
а  Ф
А .. Ф

  
gj )ю 8.
Ф s 
::r
 А О
ISI  Q
AO
  
  ::а
Е9  А
  
....., ф о

Q t Q
..
I ISI =S ·
u   
..  
   
о  tS:I 
 с Q Е-1
О а .. Q
   
:= ISI =
 Q 
I   @
 а 
..  ISI Is::
   t:r
:3 ..:s: о
  Е-1 Q
 f'O'"'OI Q Q
;r Ф  
  
 IO  
:3  Е-1 
)a  
A
:t: >< 

Резу лътаты тестов... 281
корреляции между признаками и рисунками, если предоставить им возмож
ность увидеть материалы тесТИРОВaIШя больше, чем один раз. Корреляции
наблюдались так же отчетливо в третИЙ день, как и в первый. Мы начали
понимать, насколько сильной может быть ложная корреляция, и поинтере
совались, какие условия, если таковые вообще имеются, позволят преодо
леть ее.
Мы ОПРОСИJШ еще 41 человека индивидуально и ПОЗВОJШЛИ каждому CMOТ
реть на рисунок, так дошо, сколько он хотел. Чтобы поощрить их изучать ри
сунки тщательнее, мы предложили $ 20 студенту, чьи оценки будут наиболее
точными.
Это не сработало. Студенты видели ложные корреляции так же настоя
тельно, как всеrда.
Наконец мы остановились и дали испытуемым все возможности, KOTO
рые моrли только придумать, чтобы они моrли проверить свое собственное
восприятие. Мы предложили каждому испытуемому все множество рисун
ков, чтобы он сам их ИЗyt:IИЛ; мы сказали ему, что он может смотреть на них
в любом порядке столько времени, сколько он хотел. Он Mor раскладывать
рисунки в стопки и делать прямые сравнения. Он Mor помесить все рисун
ки, сделанные подозрительными людьми, в одну стопку и искать подобие в
них. Мы дали каждому испытуемому бумarу для заметок, карандаш и JШ
нейку; мы снова предложили $ 20 человеку, чьи оценки будут наиболее точ
ны, и мы дали каждому испытуемом} копию заключительноrо анкетноrо
опроса, так что он Mor видеть то, на какие вопросы ему придется отвечать.
Мужественность
в этих условиях ложная корреляция понизилась значительно для большин
ства признаков, но она не исчезла.. Например, в нормальных условиях 760/0
студентов видели связи между людьми, волнующимся о своей мужествен
ности и тенденцией рисовать мускулистые фиrуры; в новых условиях, 450/0
все еще заявляли, что они видели связи, которых там не было. Ложная KOp
реляция сильна и пр:и:мечательно стойка к любым попыткам изменить ее.
студентыI даже утверждают, что видели ТИIШЧные корреляции, коrда ри
сунки были сложены в противоположном направлении. В одном исследова
нии, например, мы поместили утверждение, "Ero волнует ero уровень интел
лекта" только на рисунках с маленькими rоловами; утверждение относитель
но подозрительности появлялось исключительно на рисунках с маленькими
r лазами, и т .д. Это несколько уменьшило иллюзорную корреляцию, но не yc
транило это. Шестнадцать процентов все равно заявиJШ, что пациенты, KOТO
рых волновал их уровень интеллекта, рисовали фиrypы с большой rоловой, а
50% все еще видели отношения между людьми, волнующимися относитель
но мужественности, и тенденцией рисовать мускуJшстыIe фиrуры  даже при
том, что истинныIe связи были противоположными.

282 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Из нашеrо исследования очевидно, что клинические интерпретации ТРЧ
содержат сильный компонент иллюзорной корреляции. И решения, KOТO
рые ПРИlШмают психолоrи относительно их пациентов, Moryт быть проек
цией собственныIx предвзятых мнений.
Пятна
Интересно, присутствовали ли иллюзорные коррелтщи в наиболее попу
лярном исIIыIаниии из всех  чернильные пятна Роршаха  и если так, будут
ли они замеченыI так же ясно, как и истmm:ъlе корреляции, те немноrие при
знаки Роршаха, которые считаются валидныIии индикаторами некоторых
характеристик JIИ1ПIости.
В 50 летней истории теста Роршаха, мноrие психолоrи сообщили, напри
мер, что определешlыIe ответы даются более часто rомосексуалистами, чем
дрyrими людьми. В 1949, Уильям Уилер (William Wheeler) суммировал 20
при знаков roмосексуализма по Роршаху. Дрyrие исследователи проверили
признаки Уилера, но только 2 из 20 признаков были сочтены валидныIи бо
лее, чем ОДIШм исследователем. Один из IШх (номер семь),  реакция на чет
вертое чернильное пятно,  "человек или животное, искажеШiое, чудовищ
ное или уrpoжающее." Дрyrой валидныIй признак,  восьмой у Уилера,  co
общение о странной фиrype животноrочеловека на пятой карте.
Признаки
Чтобы исследовать, как психолоrи фактически используют тест Роршаха,
для диarностики rомосексуализма, мы послали анкету 76 психолоrам, по
просив их, ОIШсать две перцепции, которые rомосексуальные пациенты
обычно видят в 1 О пятнах Роршаха. Из психолоrов, которые возвратили за 
ПОJШенные анкетные опросы, 32 сказали, что они видели протоколыI Pop
шаха, касающиеся rомосексуалистов. Эти 32 специалиста описали несколь
ко признаков Роршаха, но из тех, что ОНИ упомянули, наиболее частыIии
были (1) яroдицы или задний проход, (2) rениталии, (3) женская одежда, (4)
человеческие фиrуры неопределенноrо пола, без ясныIx мужских или женс
ких признаков, и (5) человеческие фиrуры, как с мужскими, так и с женс
кими признаками. Все это  признаки Уиллера, которые не были подтверж
деныI исследованием. С дрyrой стороныI, только два психолоrа упомянули
валидный признак номер 7  искаженная, чудовищная фиrypа, и ни один
не упомянул дрyrой валидный признак, номер 8  "получеловеческая
полуживотная" фиrура.
Некоторые психолоrи видели признаки в тесте Роршаха, которых не
было, и не Mor ли увидеть признаки, которые там были. И вновь наше иссле
дование с вербальными ассоциациями предлarает ключ к разrадке. Два ва 
лидныIx признака не интуитивныI: rомосексуализм не ассоциируется IШ с
рычащими животными, 1m С человекоживотными rибридами. Но roMoceK 

Резу лътаты тестов... 288
суализм имеет высокую вербальную ассоциацию с пятью признаками, о KO
торых клиницисты сообщали наиболее часто. Так или иначе, разумно ожи
дать, что roмосексуалисты будут склонныI видеть яroдицы, женскую одеж
ду ИJШ ф1fi1урЫ неопределенноro пола в черlШЛЬНЫХ пятнах.
Идеи
Мы проверил и эти понятия объективно, попросив 34 независимых cтyдeH
тов оцеlШТЬ, как СИЛЬНО слово "rомосексуализм" ассоциирует с разJШЧНЫ
ми идеями. Их оценки совпадали  популярные, но невалидные признаки
имеют более сильную вербальную ассоциацию с rомосексуализмом чем, два
непоny лирных, но валидных признака. Это предполarает, что признаки ro
мосексуализма, которые как утверждают пихолоrи, они видели в тестах Pop
шаха, Mor ли просто отразить их собственные предположеlШЯ и ожидания.
Мы проверили это утверждение с помощью проекта, подобноro тому, KO
торый МЫ проводили В рисуночном тесте. Мы получили несколько карт Pop
шаха, и к каждой мы приложили ответ  некоторый образ, который чело
век, предположительно, заметил на карте. Область картыI, которая относи
лась к ответу, была обведена KpyrOM.
На некоторых черlШЛЬНЫХ пятнах ответ был ВaJIИдным признаком rOMO
сексуализма (например, "rиrант с морщинистыIии pyкaмI!"), на дрyrих, OT
вет был невалидным признаком (НaIIf'имер, "шнурованный женский KOp
сет"), а на третьих, это был нейтральный признак (например, "карта Испа
нии"). Ниже ответа были два описания человека, который проходил тест. Мы
выбрали эти ОIШсания из всех возможных пар из rpуппы, состоящей из четыI
рех ОIШсаний: (1) "он проявляет сексуальное влечение к дрyrим мужчинам",
(2) "он полarает, что дрyrие люди сroВОрИЛИСЬ против Hero", (3) "ОН испыты
вает rрусть и депрессию в течеlШе ДJШтельноrо времеlШ" и (4) "у Hero силь
ное чувство собствеIПIОЙ неполноцеIПIОСТИ." Мы, конечно, были больше Bcero
заинтересованыI первым утверждеlШем.
Смешивание
Как в исследованиях ТРЧ, мы систематически приписывали утверждеlШЯ
признака к картам так, чтобы не было никаких последовательных связей
между любым из утверждений и любым признаком.
ПОСJlе Toro, как студенты просмотреJШ несколько карт, мы спросили их,
какие образы увидели пациенты с каждым из четыIехx типов признаков.
студентыI сообщили, что roмосексуалисты более часто видели яroдицы, re
ниталии, и т .д.,  то есть, те же самые пять невалидных признаков, о KOТO
рых сообщили психолоrи. Ни один из студентов не увидел связи между ro
мосексуализмом и двумя валидными признаками.
В более поздней вариации теста мы преднамереIШО ввеJШ отрицательную
корреляцию в материальr теста, так, чтобы утверждение "Он испытыIаетT

284 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
сексуальное влечение к дрyrим мужчинам" никоrда не появилось на карте,
которая была воспринята как женская одежда, яrоди:цыI, и т .д. Это не yмeнь
шило ложную корреляцию  студенты видеJШ ее так же четко, как прежде.
Связь
Эти исследования показывают насколько леI 1 КО полarать, что два независи
мых события связаны, особеШIО, Kor да существует некоторая субъективная
вербальная ассоциация между ними. Наши испытуемые видели сильные
ложные корреляции между симптомами и признаками проективных Tec
тов в краткой, структурированной задаче. Задача психолоrа, безусловно,
HaмHoro сложнее. Проблемы реальноrо пациента мноrочисленны и неопре
делеIшыI,  редко коrда пациент имеет только два четко Оllределенных при
знака. И реальные пациенты проявляют MHOro различных реакций в про
ективных тестах, а не только одну. Также вероятно, что в реальной практи
ке иллюзорные корреляции, которые психолоr наблюдает, усиливаются co
общениями ero коллеrпсихолоrов, которые непосредствеШIО подвержены
тем же самым иллюзиям. Соrласие усиливает иллюзии. Нашим студентам,
с дрyrой стороны, не позволяли rоворить дpyr с дрyrом В течение теста, так
что каждый увидеJI свои собственные ложные корреляции. Вот почему Be
роятно, что практикующие психолоrи имеют дело с ложными корреляция
ми, которые являются даже более сильными, чем те, о которых сообщили
НaIIIИ испытуемые.
ТРУДНОСТИ
Мы не хотим сказать, что клинические психолоrи некомпетентны ИJШ сле
пы к фактам, как некоторые моrли бы заключить. Наши данные указыва
ют не на некомпетентность психолоrа, а на чрезвычайную трудность ero за 
дачи. Психолоrи подвержены тем же иллюзиям, что и дрyrие люди. По aHa
лоrии, почти все rоворят, что две rоризонтальных линии имеют различныIe
длины, коrда они рассматривают рисунок Мюллералайера (MiillerLyer):
>
<
<
>
но никто не называет плотника HeKoмneTeHTHЫM в оценке расстояния про
сто, потому ЧТО он также подвержен иллюзии.
Психолоrи должны знать о ложной корреляции, если они хотят избавить
ся от нее. В идеале, психолоr первый, кто должен испытывать такие иллю
зии. Нормальная ПОJШтика обучения  требовать от каждоrо аспиранта в
области клинической психолоrии, побыть наблюдателем в задачах подоб
ных тем, которые мы оrmсали. Он Mor сам изучать веJШЧИНy и источник лож

Результаты тестов... 285
ных корреляций, которые он испытывает и, таким образом, как мы HaдeeM
ся, научиться принимать меры против таких ошибок в своей клинической
практике.
Опыт также напомнил бы ему, что он склонен ошибаться, основываясь
на чувствах, что ero клинические оценки должны постоянно проверяться С
помощью объективных измерений, и что ero профессиональная задача яв
ляется одной из наиболее трудных и сложных в психолоrии.

18. Вероятностные рассуждения в клинической
медицине: проблемы и возможности*
ДэвидМ. Зддu
в значительной степени, качество и себестоимость здравоохранения опре
деляются решениями, которые ПРИIШмают врачи, чья окончательная цель
состоит в том, чтобы разработать и управлять проrраммой лечения для у луч
шения состояние пациента. Большинство решений вкточают MHoro факто
ров, большую неопределенность и трудныIe вопросы, касающиеся цeннoc
тей.
Эта rлава рассматривает один из аспектов TOro, как эти решения прини
маются, изучая использование вероятностноrо рассуждения для анализа
специфической проблемы: делать ли биопсию женщине, у которой имеется
новообразование в rруди, которое может быть злокачественным. В частно
сти, МbI изучим, как врачи обрабатыIаютT информацию относительно резу ль
татов маммоrраммы и peHтreHoBcKoro снимка для диarностики рака rруди.
предоставленныIe данные показывают, что вра"tш не очень хорошо справля
ются с неопределенностью, что мноrие врачи допускают серьезные ошибки
в вероятностном рассуждении, и что эти ошибки yrрожают качеству меди
цинскоrо обслуживания.
Проблема
Биопсия rруди  не тривиальная процедура. Наиболее оБычныIй вариант
(около 80%)  ампутационная биопсия, при которой подозрительная опу
холь удалятся хирурrическим путем для микроскопической экспертизы и
rистолоrическоrо диarноза патолоrом. Обычно пациент кладется в больни
цу И проходит поJпIыIй набор дооперационныIx диarностических процедур.
Биопсия почти Bcer да делается под общей анестезией (с вероятностью CMep
ти от анестезии приблизительно в 2 из 10. 000 случаев). Делается маленъ
* Подrотовка этой книrи была поддержана rpaнТOM от семейноrо фонда rенри Дж. Кэйсера.

Вероятностные рассуждения... 287
кий (от 1 до 2 дюймов) разрез и удаляется ткань размером от ореха до сливы.
Во мноrих случаях (возможно 1 из 2) потеря ткани пракТJfЧески незаметна;
в дрyrих  сохраняется небольmое yrлубление. В редких случаях (возмож
но 1 из 200) орrанизм подверrается воздействию инфекции, которая может
сохраняться в течение нескольких недель. Это стоит приблизительно $ 700.
Эта процедура может быть сделана в амбу ла торных условиях и под местной
анестезией. Как альтернативу к ампутационной биопсии, некоторые хирур
rи предпочитают получать образец ткани, используя иrлу. Это может быть
сделано в амбулаторных условиях, без шрамов или дрyrих остаточных эф
фектов, и rораздо дешевле. Однако по мнению мноrих врачей, этот опыт яв
ляется менее надежным, потому что злокачественное образование может
быть пропущено.
ВажНЫЙ фактор, который определяет необходимость биопсии  возмож
ность тoro, что опухоль в rруди  раковая. Чтобы оценить эту возможность,
врач может перечислить возможные болезни, оценить частоты
, с которыми
различные признаки и симптомы сопутствуют каждой болезни, сравнить
эту информацию с результатами пациентки, оценить вероятность, что у нее
есть одна из болезней в списке и провести биопсию, если вероятность рака
или дpyroro заболевания достаточно высока. Чтобы помочь врачу, мноrие
учебники оrшсывают, чем доброкачественные болезни ОТJШЧаются от рака.
Например, следующий абзац описывает одну такую доброкачественную
болезнь  мастопатию.
м астопати.я часто путается с карциномой еруди. Она обычно бывает у рожавших жен
щин с J1tаленькой zрудью. Наиболее часто она встречается в верхнем внешнем KвaдpaH
те, но может находиться в друеих частях, и, в конечном счете, охватывать всю ерудь.
Она часто болезненна, особенно в предtенструальный период, и оБЬtчно сопровождает
ся менструальными раССlпройства.ми. ВЬtделени,я из сосков, обычно серозные, наблюда
ются в приблизительно 150;0 случаев, и о отсутствуют какиелибо изменения Heпocpeд
с {пвенно в соске. Н овообразование не имеет четпко оерани ченной фор.;Jtы и не прилееает к
КО:JJCе.1VIноzочисленнЬtе кисты плотные, круzлой формы и колеблющиеся, а также MO
zym просвечиваться, если содержаln прозрачную жидкость. Большая киста при Macтo
nатии на ощупь подобна опухоли, но оБЬLЧНО она более zладка,я и хорошо оzраниченная.
П одJlЪiшечные ли-мфоузлы обычно не увелuчиваюrпся. При мастопатии редко наблюда
ются большие синеватые кисты. Чаще наблюдаются мноzочисленные и маленькие Kи
сты. 1 (Del Regato, 1970, с. 860861)
Подобные описания сущесТВYIот для с])иброаденомы, жировоrо некроза,
травмы и IIОЛДЮЖИНЫ дрyrих болезней rруди, вплоть до рака.
Этот тип вероятностной :и:нформации может использоваться, чтобы по
мочь врачу проанализировать возможные причиныI новообразования в rpy
ди у пациентки. РаСС1'dатривая возможные исходы (например, верно диаr
ностируя рак, делая ненужную бl'IОПСИЮ доброкачественноrо новообразова 
НИЯ, не делая БИОПСИII и пропуская злокачественные опухоли, и правильно
l В этих u последуюшuх цитатах добавлено въ!деленuе курсивом.

288 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
решая не подверrать биопсии доброкачественные опухоли), врач может oцe
нить вероятность Toro, что пациентка, с ее специфическими признаками и
симптомами, больна раком, и затем решить, как действовать дальше.
Использование маммоrрафии
Существуют и дрyrие диarностические процедуры, помоrающие врачу oцe
нить вероятность тoro, что rpудное образование отдельно взятой женщины
является злокачественным. Возможно, наиболее важная и обычно исполь
зуемая из них  маммоrpафия. Суть этоrо испытания состоит в том, что KOM
понентыI раковых клеток поrлощают рентrеновские лучи ШIаче, чем KOM
поненты доброкачественных клеток. Изучая мамоrраммы, рентrенолоr MO
жет увидеть некоторые признаки, которые наблюдаются с различными ча
стотами в различных образованиях, и, исходя из этой информации, делает
ся оценка относительно характера рассматриваемой болезни. Как правило,
результат маммоrраммы классифицируется как положительный или отри
цательный в отношении рака. Иноrда используется расширенная схема
классификации, такая, например, как схема, содержащая три класса: зло
качественный, подозрительный и доброкачественный.
Эта диarностическая процедура не совершенна, так как в ней некоторые
злокачествеШlые повреждения неправильно классифицируются как добро
качествешIыI,, и некоторые доброкачественные опухоли классифицируют
ся как злокачественные. Таким образом, ОДШI из факторов, который явля
ется очень важныIM для врача  точность диarностики.
Вероятnостnое рассуждеnие
Давайте рассмотрим это понятие более подробно. Цель диarностической про
цедуры состоит в том, чтобы обеспечить врача информацией о состоянии
пациента. Врач использует ее для пересмотра состояния пациента и опреде
ления, как действовать, исходя из новой оценки. Это может быть решение
пройти дальнейшие диarностические процедуры, или если врач достаточно
уверен в состоянии пациента, может быть принято решение о терапии. Cy
щественно ТО, что врач может иметь различныIe степени уверенности о co
стоянии пациента. Врач будет собирать данные, чтобы усилить уверенность
в том, что у пациента есть или отсутствует рак, и коrда эта уверенность CTa
нет достаточно сильной (в контексте серьезности болезни и изменеНИЙ в про
rнозе и лечении), будут предпринятыI действия.
Мы можем связывать вероятность, то есть субъективную вероятность
врача, что у пациента рак, с этой степенью уверенности. Результаты раз
JШЧных диarностических процедур, таких, как, например, маммоrpафия,
MorYT существенно изменить уверенность врача или субъективную вероят
ность Toro, что у пациента рак.

Вероятностные рассуждения... 289
Понятие субъективной вероятности или степени уверенности появляет
ся в разJШЧНЫХ формах в профессиональном медицинском жарroне. Напри
мер, один автор пишет, что "так как старшая возрастная rруппа имеет ca
мую большую пропорцию злокачественных новообразований, в ней повы
шенный коэффициент подозрения на рак, по мнению врача, который стал
кивается с таким пациентом "(Gold, 1969, с. 162). Дрyroй автор заявляет,
что MaмMorpaмMa может уменьшить количество биопсий rруди "во мноrих
случаях, коrда сложившееся мнение осматривающеrо врача относительно
доброкачественной опухоли под,церживается точным маммоzрафическим
диаZ1tозомодоброкачественности"(Wоlfе, 1964,стр. 253). Третийописыва
ет это так: "Если субоектив1tое впечатление врача дает достаточно причин
для подозрения карциномы, он будет вынужден прибеrнуть к биопсии, He
смотря на отрицательныIй результат М8Ммоrраммы" (Clark и др., 1965, с.
133). Дрyrие высказывания, которые отражают это понятие: "уровень yвe
ренности" (Вyлlе, 1974, с. 37), "впечатление злокачественности" (W olfe,
1967, с. 138), "более положительный диаz1tОЗ" (Egan, 1972, с. 392), и т.д.
Эти утверждения не точны, потому что мало врачей формально ознакомле
ны с понятиями субъективной вероятности и анализа при принятии реше
ний. Тем не менее, существует ВПОJПIе достаточное свидетельство тoro, что
понятие степеней уверенности является естественным для врачей и исполь
зуется ими для определения, как поступать дальше.
и нтерnретация точности MaMMozpaMMы
Теперь рассмотрим пациентку с новообразованием в rруди, которое врач
считает доброкачественным. Пусть эта вероятность будет 99 из 100. ВЫ MO
жете интерпретировать фразу, что "врач считает, то вероятно (99 из 100)
новообразование доброкачественно" следующим образом. Предположим,
что у врача имеется опыт с множеством жеIПЦИН, которые, во всех важных
аспектах, таких как возраст, симптомы, история семьи и результаты aнa
лизов, подоБныI этой пациентке. И предположим, что врач знает из cBoero
опыта, что частота рака в этой rруппе, скажем, 1 из 100. При отсутствии
дрyroй информации, врач припишет (возможно, подсознательно ) субъек
тивную вероятность 1 О/О тому, что эта пациентка больна раком.
Теперь пусть врач посылает пациентку на MaмMOrpaмMY и получает сооб
щение, что, по мненшо рентrенолоrа, опухоль является злокачественной.
Это новая информация, и предпринятыIe врачом действия будут, очевидно,
зависеть от ero новой оценки вероятности Toro, что у пациенТRИ рак. Врач,
который обратится к литературе, может найти множество полезных yтвep
ждений, таких, как: "точность маммоrрафии  приблизительно 90%"
(Wolfe, 1966, с. 214); "(У пациенток с новообразованием в rруди) положи
тельный результат (маммоrраммы) карциномы высоко точен" (Rosato,
Thomas & Rosato, 1973, с. 491); и "точность маммоrраммы при правильном
диarностировании злокачественных опухолей rpуди составляет в среднем

290 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
от 80 до 850/0" (Cohn, 1972, с. 98). Если необходимо больше подробностей,
врач может обнаружить MHOro утверждений, как "результаты показали, что
79,2% от 475 злокачествеlПiЫХ новообразований, и 90,4 О /о от 1. 105 добро
качественных новообразований были правильно диarностированы, и пол
ная точность составила 87%" (SI1yder, 1966, с.217).
На этом этапе Вы можете понять СJIОЖНОСТЬ проблемы врача, сю.fОСТОЯ
тельно оценив новую вероятность Toro, что у этой пациентки рак: врач дy
мает, что опухоль доброкачественна с вероятностью (99% ), но рентrеновскИЙ
диarноз был положителен с точностью, только что указанной.
Таблица 1. Точность MaMMozpaMMbl в auaZHocmupOBaHUU доброкачествен
ных u злокачественных новообразованuй
Реаул.ьтаты
penmzenosclWZO
обсяедован'UЯ
Положительный
Отрицательный
о. 792
0.208
д оброкачествеН,Н,ое
н,овообрааованuе (рах
отсутствует)
0.096
0.904
3ЯО1t,ачественное
н,овообра,эова,ние (рак)
и сточнuк: числа взяты из работы СнаЙДера (Snyder, 1966).
Для ОIJенки вероятности применяется формула вайеса. Соrласно этой
формуле
р (рак I пол) ==
Р( пол ! рак) . Р(рак)
Р(пол I рак )Р(рак) + Р(пол ! доброкач )Р(доброкач )
rде
Р (ракlпол)  вероятность Toro, что у пациентки рак, при условии,
что у нее положительный результат peHTreHoBcKoro обследования (апо
стериорная вероятность)
Р (полlрак)  вероятность Toro, что если у пациентки рак, peHTreHo
лоr правильно диarностирует ero (истинно положительная оценка или
чувствительность)
Р (рак)  вероятность Toro, что у пациентки. рак (:НIРIIорная вероят
ность)
Р (доброкач)  априорная вероятность Toro, что опухоль у пациент
ки доброкачественная (Р (доброкач) == 1  Р (рак»
Р (полlдоброкач)  вероятность Toro, что, есл:и: у пациентки доброка
чественная опухоль, рентrенолоr неправильно диarностирует ее как
рак (ложно положительная оценка)

Вероятностные рассуждения... 291
в табл.1 приводится итоr чисел, представленных Снайдером (Snyder).
Цифры в ячейках  соответствующие вероятности (например, Р (полlрак) 
о. 792).
Используя оценку врача априорной вероятности тoro, что опухоль явля
ется злокачествеIШОЙ и, принимая во внимание новую информацию, полу
че:нную в результате процедуры, мы имеем
р (рак/пол) 
(0.792)(0.01)  0.077
(0.792 )(0.01) + (0.096)(0.99)
Таким образом, врач должен оценить вероятность тoro, что у пациентки
рак как приблизительно 80/0 .
н еnравилъное вероятностное рассуждение
К сожалению, большинство врачей (приблизительно 95 из 100 в неофици
альной выборке, сделанной автором) неправильно интерпретирует утверж
дения относительно точности анализов и оценивает Р(ракlпол), приБJШЗИ
тельно как 750/0. Дрyrие исследователи получили похожие результаты
(Casscells, Schoenberger & S; Grayboys, 1978). Коrда их спрашивали, допус
тившие ошибку врачи обычно отвечали, что они оцениJШ вероятность рака,
при условии, что у пациентки положительный результат peHтreHoBcKoro об
следования (Р (ракlпол» приблизительно равна вероятности положитель
Horo результата peHтreHoBcKoro обследования у пациентки, больной раком
(Р (полlрак». Последняя упомянутая вероятность измерена в клинических
исследовательских проrраммах и очень известна, но имеIШО первая УПОМЯ
нутая вероятность необходима врачу для принятия решения. Повидимо
му, что мноrие, есJШ не большинство врачей, путают эти две вероятности.
На самом деле существует два типа точности для любоrо анализа, пред
назначе:нноrо, чтобы определить, действительно JШ присутствует определен
нан болезнь. Ретроспективная точность касается Р (полlрак) иР (отРI не
рак). (Сокращение "не рак" относится к случаю, коrда пациентка не больна
раком. Это может происходить, потому что у нее JШбо доброкачественная
опухоль, JШбо она вообще здорова.) Эта точность, на которую обычно ссыла 
ются в литературе по маммоrрафии, определяется, обращаясь к peHTreHo
вскому диarнозу после тoro, как ИСТИIШый (rистолоrический) диarноз стал
известен. Давайте, используем термин спроzнозuрованная точность, для
описания Р (ракlпол) иР (доброкачlотр), точность, важная для врача, у KOТO
poro есть рентrеновский снимок пока еще не продиarностированноro паци
ента и который хочет сделать проrноз состояния болезни пациента.
Путанuца между ретроспективной u спроzнозuрованной точностью. Об
зор медицинской JШтературы по маммоrpафии показывает сильную тeндeH

292 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
ЦИЮ приравнивать спроrнозированную т()чность положительноro результата
peHтreHoBcKoro обследования к ретроспективной точности peHTreHoBcKoro
снимка; то есть приравнивать Р(ракlпол) == Р (полlрак). Существует MHoro
прИtШн подозревать, что эта ошибка постоянно совершается. Вопервых,
формулировки мноrих утверждений в литера туре предполarают, что их aв
торы приравнивают проrнозирующую точность (Р (ракlпол» и ретроспек
тивную точность (Р (полlрак», о чем они сообщают в своих исследованиях.
Например, в статье Рентzенолоzия в 1964 rоворилось, что, "полная nравиль
ность диarноза peHTreHoBcKoro снимка была 674 из 759, или 89 процентов"
(том. 84, с. 254). Автор статьи в издании "Клиническое акушерство u eиHe
колоzия" (Clinical Obstetrics and Gyпecology) в 1966 заявил, "Аш (Asch) об
наружил 90% ую корреляц.ию маммоrрафии с патолоrическими результа
тами у 500 пациентов" (том. 9, с. 21 7). "Совпадение между рентrеновским и
патолоrическим диаrнозомбыл091.6 0 /0" (Egan, 1972, с. 379). Всеэтиутвер
ждения подразумевают, что, если у пациента был положительный диarноз,
обследование будет правильным, и у пациента будет рак в 90% случаев. Это
не так.
BOBТOPЫX, некоторые авторы явно допускают ошибку. Приведем цита 
ту из выпуска "Клиническое aKYU1,epcmBo и zuне-ко.л,оzия" (Clinical Obstetrics
and Gynecology) 1972 rода в статье "Маммоrрафия в ее перспективе" , в KO
торой была предпринята попытка ИСIlpЭВИТЬ некоторую путаницу, суще
ствующую в литературе: "Среди женщин, у которых подтвердилась карци
нома rруди и которым делали MaмMorpaмMY, не существовало peHтreHoBcKo
ro диarноза злокачественной ОПУХОJIИ приблизительно для одной пациент
RИ из обследованныIx пяти. В таком случае, если на основе отрицательной
маммоrpаммы, мы приходим к решению отсроч:и:ть биопсию твердоrо HOBO
образования в rруди, то, возможно, в ОДlfОМ случае из пяти мы отсрочиваем
биопсию злокачественной опухоли" (ТОМ. 134, с. 98). Автор неправильно YT
верждает, что Р (OTPlpaк) == 0.2 подразумевает, что Р (paкIOTp) == 0.2. Ero ошиб
ка становится очень серьезной, коrда он заключает, что "отсрочить биопсию
клиflически доброкаttествеflflОZО твердоrо новообразования rруди, которое
было показано как доброкачественное на маммоrрафии, значит, сделать тат
назад в уничтожении карциномы rруди для женскоrо населения". Вероят
ность Toro, что у такой пациентки рак, З3ВИСJIТ от априорной вероятности,
но она меньше .чем 1 113 100. Ero анализ более, чем в 20 раз ошибочен.
Журнал "Хирурzия, zиflе1Солоzия и акушерство" (Surgery, Gyпecology and
Obstetrics) опубликовал в 1970 (том 131, стр. 9398) выводы дрyrой иссле
довательской rруппы, которая вычислила "корреляци.ю peHTreHoBcRoro
диarноза с патолоrическим диarнозом" следующим образом. ОШI взяли всех
пациентов с rистолоrически подтвержденными диarнозами и разделили их
на три rруппы на основе peHTreHoBcKoro диarноза  "доброкачественный",
"карцинома" и "подозрение на карциному". В rруппе с рентrеновским ди
arнозом "доброкачественный" ("отрицательный" в нашей терминолоrии),

Вероятностные рассуждения... 293
было показано, что у 84 о/о пациентов на самом деле обнаружились д06рока 
чественные опухоли. Было также отмечено, что 87.5 о/о из rруппыI с диarно
зом "карцинома" (или "положительный") имели подтвержденные биопси
ей злокачественные новообразования. Таким образом, Р(ракl пол)==8 7 .5 о/о и
р (д06рокачlотр )==84 О/о . Но авторы прШIЯЛИ эту спроrнозированную точность
за ретроспективную точность. ОlШ заявили, что "правильный диarноз Maм
морраммы был сделан в 84 О/о от случаев с доброкачественными опухолями
и в 87.5% от опухолей с карциномой". Фактически, истинно положитель
ная пропорция (Р (полlрак» в этом исследовании была равна 66%, а истин
но отрицательная пропорция (Р (отрlдоброкач» была 54%.
В письме к редактору журнала "Национальный обозреватель" (N atioпal
Observer) , выпуск от 11 сентября 1976 врач представил пять "наблюдений и
фактов" в поддержку своеро мнения, что "установившаяся практика Maм
моrрафии (то есть, проекционная маммоrрафия) не отвечает интересам Ha
селения в целом в любом возрасте". Вот первые набтодения.
(1) точность экспертизы маммоrрафии, как сообщают, между 80 и 900/0 , в зависимости
от таких факторов как возраст пациентки, действительно ли она имеет фиброцистичес
кую болезнь, тип peHTreHoBcKoro оборудования, опыт рентreнолоrа, и, каково наше
определение "точности"... Даже если мы заключаем, что точность  850/0 (и я уверен,
что не каждый рентrенолоr в нашей стране может достиrнуть TaKoro значения в соб
ственной практике), то это означает, что 15% женщин которым сделали peHmzeH, OKa
жутся с неправильными интерпретациями результатов или более вероятно, их MaM
MozpaMMbt просто не CMozym по казать болезнь. Это означает что 15% женuин лож
но внушат чувство безопасности если им скажут что их peHmzeHoBCKue снимки HOp
мальны если действительно они уже больны раком. Трудно оценить вред, причинен
ный этой rруппе, поскольку им было бы лучше не получить информацию, чем иметь
ошибочную. Если женщине сказать, что ее MaMMorpaMMa нормальная, и ей не нужно
проходить анализы еще в течение roда, женщина, больная раком, вполне может проиr
норировать уплотнение в своей rруди, изза KOToporo иначе она сразу же пошла бы к
врачу.
Существует несколько ошибок в рассуждении этоrо автора. Вопервых,
"точность" маммоrрафии не может быть выражена как еДШIственное чис
ло. Допустим, автор имеет в виду, что и истинноположительные, и истин
ноотрицательные пропорции равны 85%.
ВoBТOPЫX, эти пропорции (850/0) соблюдаются, если маммоrрафия ис
пользуется, чтобы установить диффереlЩИальный диarноз известных при
знаков и симптомов. Такие опухоли крупнее, чем ОПУХОJIИ, которые изуча 
ют с помощью peHтreHa  тот случай, который описывает автор. Более pa
зумныIe оценки ИСТИlПIоположительных и ИСТИlШоотрицательных пропор
ций в рентrеновских снимках  60% и 98% соответственно.
Втретьих, даже используя 85 % , мы находим несколько поrрешностей в
рассуждении. Рассмотрим второе предложеIШе. Существуют два способа
неправильной интерпретации: (а) у пациентки может быть рак и отрица
тельные анализы, Р(рак,отр); или (ь) ее анализы MorYT быть положитель

294 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
ныIи,, НО У нее может не быть рака, Р(не рак, положит).2 Из элементарной
теории вероятности, мы знаем что
Р (рак, отр) === Р (отр I рак)Р(рак)
Р (oTPlpaк) дополняет Р (полlрак) и поэтому равняется 0.15 в этом случае.
Мы не знаем тоЩIО Р(рак), но для совокупности прошедших peHтreH, мы
вполне уверенныI, ЧТО она меньше чем 0.005. То есть менее 5 из 1. 000 жен
щин имеют безсимптомный, но обнаружимый С помощью маммоrpаммы рак
rруди.
Таким образом,
Р (рак, отр) « 0.15) от (0.005) === 0.00075
Также,
р (не рак, пол) == Р (полlне рак)Р(не рак) > (0.15).(0.995)== 0.14925
Полная вероятность неправильной интерпретации (то есть, Р(рак, отр) +
Р (не рак, пол»  это сумма этих двух чисел, которая составляет 150/0, как
утверждает автор. Однако это не подразумевает, что "вероятнее, их MaмMor
раммы просто не cMorYT показать болезнь". Р (рак, отр) === 0.00075 не боль
те, чем Р (не ракlпол) === 0.14925. Она приблизительно в 200 раз меньше.
Дрyrая проблема  то, что "точность" 850/0 не подразумевает, что "15 про
центам жеюцин будет сообщаться ложное чувство безопасности, если им
скажут, что их рентrеновские снимки нормальныI'.. Автор, кажется, пыта 
ется оценить P(paкloTp). Теперь по формуле вайеса,
(р I . Р(отр I рак )Р(рак)
р ак отр/ ==
Р(отр I рак )Р(рак) + Р(отр I нерак )Р(нерак )
(0.15)(0.005 )
(0.15)(0.005) + (0.85)(0.995)
== 0.00089
То есть если 10. 000 жеюцин, у которых не обнаружено симптомов, прой
дут peHтreH, и если мы используем неверную оценку точности автора, 8. 458
из них покинет клинику с отрицательными диarнозами. Автор считает, что
2 Р(А,В)  совместная вероятность тoro, что произойдет как событие А, так и событие В.

Вероятностные рассуждения... 295
приблизительно 1. 269 из них будет сообщено ложное чувство безопаснос
ти. Фактически, только приблизительно у 9 это будет так. Значение было
завышено приблизительно в 150 раз.
Таблица 2. Наличие рака и результаты peHmzeHa у 1000 женщин, у Koтo
рых наблюдалuсъ положительные результаты после физu-ческоzо OCMoт
ра
ЖеJf,щиJf,Ы
больные
palUJM
Же""щи.",ы н,е
БОJl,ьН,ые раком
Общее
хояи ч,ество
Женщины с
положительными
результатами
peHTreHOBCKoro
обследования
Женщины С
отрицательными
результатами
реитreиовскоrо
обследования
Общее количество
74
110
184
6
810
816
80
920
1.000
Примечанuе: истинноположительная пропорция 0.92 (Р (полlрак) == 0.92)
подразумевает, что из 80 женщин, БОJIЬНЫХ раком, у 74 будут положитель
ные результаты peHTreHoBcKoro обследования, а у 6  отрицательные. Из
всех женщин с положительным:и: результатами, 74/184 больны раком или
р (ракlпол) == 74/184 == 0.4 (то есть 400/0).
Источник: числа взяты из работы ВУ.lIьфа (Wolfe, 1964).
Наконец, введение фразы "ecтi: дейсrrвительно они уже больны раком" ис
кажает значение предлоясэ"ния. Фразы "ложное чувство безопасности",
" если им сказали, что lI) анализы рентrеиа нормальны", и "если он:и: уже
больны раком" переВQДЯТСЯ символически в Р (paкloтp, рак). Эта вероятность
равняется 1, анеО.15.
Важность вероятнnспll1 Р(рак). В ДОllО..ТIнеЮiе к ПJ'таЕИ:Iе J:\1еж,ЦУ двутмя
точностями, мноrие авторы, кажется, не понимают, что ДЛJ{ проверки по
стоянной ретроспеКТИВIIОЙ ТО'ЧНОСТИ, значение рез:{льта'l'ОВ анализов для
iiра-ча (проrнозируемая ТОl:ffiОСТЬ) зависит от начальноI'О I}иска I)ю(а у паци
ентки, rlротпедшей MaмMorpfu"'\1:MY. Даже есл:и допустить, Ч1'О истиннополо
житеЛЬНЬ1 и истинноотрицательные ПроПО:рIИИ постоянны для всех ис
следованli1-J., надлежащая интерпретация испытательных результатов  Be
роятность Toro, что пациент с положительными (или отрицательными) pe
зультатами маммоrраммы болен раком  будет зависеть от распространен

296 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
ности рака в совокупности, из которой был выбран пациент, от предвари
тельной вероятности тoro, что у пациента рак. Это может быть чрезвычайно
важно, коrда мы сравниваем использование обследования в диarностичес
кой КJШнике (rде у женщин наблюдаются признаки и симптомы болезlШ
rруди) с ero использованием в рентrеновской клинике для женщин, у KOТO
рых нет симптомов.
Важность этоrо доказывается следующим примером. Предположим, что
задача врача  сделать MaмMorpaмMY женщинам, у которых "положитель
ные" результатыI физическоro обследования. Частота рака у таких женщин,
как было обнаружено в одном исследовании, была приблизительно 80/0
(Wolfe, 1964). В одном множестве MaмMorpaмM в этой совокупности были
получены истинн:оположительная пропорция  920/0 и ИСТИ1Шоотрицатель
ная пропорция  880/0 (Wolfe, 1964). Пусть врач столкнется с пациенткой,
которая, по ero мнению, репрезентативна по отношеlШЮ к этой совокупнос
ти (то есть, пусть Р(рак) == 8%). Предположим, чтоонотправляетеенамам
MorpaмMY и получает положительное заключение рентrенолоrа. Ero реше
ние послать пациентку на биопсию должно быть основано на новой вероят
ности, что у пациентки рак. Эту вероятность можно подсчитать, и она будет
равна 400/0 (см. табл. 2). Разве отрицательный результат исключил бы рак?
Вероятность тoro, что эта женщина больна раком, учитыIая отрицательный
результат peHтreHoBcKoro обследования,  HeMHoro меньше 1 о/о. Правила
получения этой оценки показаны в табл. 2.
Теперь, предположим, что врач посылает на peHTreH женщину с подозре
нием на рак, у которой нет IШкаких симптомов и физическое обследование
было отрицательным. Распространенность рака, который может быть об
наружен маммоrраммой у таких женщин,  приблизительно 100/0 (напри
мер, Shapiro, Strax & Venet, 1967). Для этоrо примера, пусть ретроспектив
ная точность peHтreHa, будет той же, то есть в этой совокупности пациентов
у нее снова будет истинноположительная пропорция 920/0 и истинноотри
цательная пропорция (для диarноза доброкачественных опухолей) 880/0.3
Литература приводит данные только касательно ретроспективной точнос
ти обследования у женщин, у которых рак и доброкачественные опухоли. В
одном исследовании приблизительно 600/0 этих женщин вообще были здо
ровы (Wolfe, 1965). Таким образом, в этом случае,
р (ракlпол) == (Р (полlрак) Р (рак»/
(Р (полlрак)Р(рак) + Р (пол/доброкач)Р(доброкач)+
+ Р (полlздорова) Р(здорова»
3Это  неверное предположение, так как "точность" изменяется по мере тoro, как изменяет
ся исследуемая совокупность. Например, истинноположительная пропорция более низкая
при использовании обследования в совокупности женщин, у которых не наблюдалось при
знаков болезни, потому что раковые новообразования имеют тенденцию быть HaмHoro MeHЬ
шими, и их тяжелее обнаружить. это предположение сделано только для тoro, чтобы про
демонстрировать важность Р (рак).

Вероятностные рассуждения... 297
Р(доброкач), Р(здорова) и Р(полlздорова) не рассматриваются в литературе.
Это приводит нас к подозрению, что их важность в анализе этих проблем не
понята. В ЭТОМ примере, мы будем использовать данные, представленные
Ву.пьфом (WoJfe, 1965) 11 предполa.rать, что Р (здорова)  приблизительно
600/0 , и Р(доброкач)  приблизительно 400/0. Мы также сделаем предполо
жение в пользу мамМОI'рафии и позволим Р (полlздорова) быть 00/0 .
Продолжая использовать этот пример, предположим, рентrенолоr сооб
щает, что MaмMorpaмMa у данной женщины без симптомов заболевания,
полож.ительна. "Учитывая положительный результат маммоrрафии, Bepo
ятность тoro, 'ЧТО у пациента рак (Р (ракlпол)  приблизительно 1 из 49, или
приблизительно 2.00/0 (табл.3). В предыдущем примере, в котором были
женщины с симптомами болезни, Р (ракlпол) была 400/0. Таким образом, в
зависимости от Toro, кто исследуется, может существовать приблизительно
двадцатикратная разница в вероятности Toro, что у женщины с положи
тельной маммоrраммой рак.
Таблица 3. Н алuчuе рака и реЗУJlътаты peHmzeHoecKoZo обследованuя у
1000 женщuн, у -которых не обнаружено ни,каких симп,томов
...............................
Же"'щин;ы с Же"'щи",ы с Же",щuJf,Ы, Общ.ее
раховыми доброlt,а.."ест .",е боll,Ь",ые хояи
",овообрааова в е",.", ыми раком чес,,во
",иями .",овообрааова",'U
яхu
Женщины с
положительным 1 48 О 49
результатом
ренттена
Женщины с
отрицательным О 352 599 951
результатом
ренттена
Общее количество 1 400 599 1.000
lIрu}печаlluе: истинноположительная пропорция 0.92 подразумевает, что
peHтreH обнаружит рак у одной женщины, которая бо.lIьна.. ИСТ.инноотри
Iательная пропорция 0.88 для доброкачествеIПIОЙ опухоли подра:.тумевает,
что из 400 женщин с доброкачественными новообразованиями, 'У 352 будет
отрицателъный анализ реитrена, в то время как у 48 peHTreH будет IIОЛОЖИ
телен. ТН1\ИМ образом, у 49 женщин будет ПОЛОЖИ1.льный реИ1.'rеII, но толь
КО У одной рак, или Р (ракlпол)  1/49 == 0.2 (то есть 20/0).

298 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Это поднимает r лавныIй вопрос относительно медицинскоrо рассуждения 
при попытке оценить симптомы пациента, как должен врач использовать
информацию относительно основной частотыI возможныIx болезней в этой co
ВОКymIости В целом? МеДШ\.и, кажется, зanyтались в этой проблеме. С одной
стороныI, врачи утверждают, что относительная распространеШIОСТЬ болезни
не должна затронуть оценку вероятности тoro, что отдельно взятый пациент
болен. Это понятие появляется в нескольких аксиомах, таких, как, "каждый
пациент  особый неповторимый случай" и "статистика  для мертвых". При
обсуждении определеШIЫХ пр06лем, эта идея иноrда выражается неявно, как
в утверждении, "у молодых жешцин, очевидно, меньше злокачественных
новообразований, что, однако, не должно ВJШять на шщивидуальный случай"
(Wolfe, 1967, стр. 138). Это может также быть утверждено в явной форме и
представлено как правило, которому нужно подчиняться. Например, следу
ющее появилось в учебнике по клиническому диarнозу, коrда имеется сле
дующая рекомдация: "Коrда пациент консультируется со своим врачом по
поводу недиarностированной еще болезни, ни он, ни доктор не знают редкая
ли это болезнь, пока диarноз не поставлен окончательно. Статистические Me
тоды MOryT применяться только к мноrотыI.ячнойй СОВОКymIости. Редкая бо
лезнь либо есть у человека, JШбо ее у Hero нет; возможность на;шчия двух бо
лезней полностью не соответствует проблеме постановки диarноза" (DeGowin
& DeGowin, 1969, стр. 6).
С дрyroй стороны, эти утверждения часто противоречат поведению Bpa
чей, которые пытаются, использовать эту диarностическую информацию.
Посмотрите, какие прИRЦИПЫ преподаются в медицинских учеБныIx учреж
дениях: "Коrда Вы слыште цокот копыт, думайте о лошадях, а не о зебрах" ,
"оБычныIe вещи происходят наиболее часто", "СледУЙте закону Саттона
(Sutton): идите туда, rде есть де:ньrи", и т.д. Кажется, что мн:оrие врачи осоз
нают ценность информации относительно предшествующей вероятности бо
лезни, но формальные уроки теории вероятности усвоеныI плохо. Без формаль
ной теории, врачи склонны совершать те же самые ошибки в вероятностном
рассуждении, которые наблюдались в дрyrих контекстах (Kahneman и
Тversky, 1973,4; Lуопи Slovic, 1976).
BbtBoabt: М aMMozpaMMbt и биопсии
Эти проблемы MOryT иметь важныIe практические последствия. Например,
в ynомянутыIx примерах два автора основывали свои заключения на непра 
вильном вероятностном рассуждении. Один неправильно утверждал, что
жешцина с опухолью в rруди, которая кажется доброкачественной при фи
зическом обследовании и по результатам peHтreHoBcKoro снимка все еще име
ет вероятность 200/0 Toro, что у нее рак, и ей стоит порекомендовать пройти
биопсию. Дрyrой автор основывал свои рекомендации против peHтreHa на
неверной оценке частотыI, с которой жешцины получили бы ложное чув
ство безопасносТI'I (то есть, рак, не 06наруженныIй маммоrраммой). Оба aв

Вероятностные рассуждения... 299
тора, возможно, пришли бы к тому же заключению, если бы они рассужда
ли правильно, но MOr JШ бы и не прийти.
ц енностъ диаzностu-ч,еской информации.. ЦеIШОСТЬ маммоrрафии у жен
щин, которые имеют IIРИЗНаки и симптомы болезни rруди, лежит в ее спо
собности обеспечить диarностическую информацию, которая ПОВJШяет на
решение врача относительно биопсии. Точнее, ИСХОД обследования должен
изменить оценку вероятности Toro, что у пациента рак. Как пишет один aв
тор:
Маммоrрафия может помоrать врачу в различении доброкачественных и злокачествен
ных новообразований.... У Н€I{ОТОРЫХ новообразований, особенно небольших, может
отсутствовать достаточно характеристик, которые дают вроачу высокую степень подо
зрения, чтобы оправдать биопсию. Именно здесь... MaMMorpaM:M:a может обеспечивать
дополнительные обrьективные данные. Таким образом, в сл'учае неопределенной опу
холи в rруди, маммоrрафия Nrожет помочь врачу в принятии решения, применять ли
биопсию (Clark & Robbins, 1965, стр. 125).
Чтобы любое диarностическое обследование было полезным, оно должно
предоставлять инq)ормадию, которая может потенциально изменить реше
ние о том, что делать с пациенткой  направить на биопсию тех, Koro иначе
бы туда не направили, и, мы должны надеяться, Ife допускать БИОПСИl'l у
некоторых женщин, которые иначе были туда направлены. Это ПО1iЯ'{'Ilе
раЗВI-IТО в статистической теории ПРlffiЯТИЯ решенИЙ и IIспользова.J10t;:: т(ля
анализа некоторых медицинских проблем в исследовательских услов:и.НХ. tHa 
пример, I.Justed :И др., 1977)
Мноrие врачи при знаю т , что результаты peHтreHa несут полезную инфор
мацIIЮ, которая должна помочь при общении с пациентом, но как именно
информация должна использоваться, не указывают. Объяснения, ДaIIные
большинством авторов, содержат мало определенных направлений. "Maм
морра(рия не предназначена для преДШfсания лечебных процедур, но она
может обеспечивать, в некоторых случаях, только ту части:цу более точной
информаЦИI-I, которая ПОЫlоrает избежать нежелательных последствий"
(Egan, 1972, с. 3192). "]\IIt:iМlVlоrрафия  ценное вспомоrа т'Сльное средство для
хирурrа при диarностировании и лечении оп'тхолей в молочной железе "
(Lyon, 1975, с.. 231). "l\tlаммоrрафия может помочь в разъяснении непонят
ных результатов, ПО..лученных после физическоrо осмотра" (Egan, 1969, р.
146). Она "иrрает поддерживающую или вспомоrательнзrю рОJIЬ..." (Block
& Reynolds, 1974, с. 589). Точносrrь И степень поддеl)ЖКИ обы'чно оставлены
на усмотрение врача.
MaMM02{)(L}'JllJJtlыll биопсии,: Прак:тика. Кажется, что роль маммоrрафии в
таких СЛУiТq,пх IIонята только частично. Чтобы понять это, исследуем воз
действие, f(01VPoe, как клинические исследователи предсказывают, Maммop
рафия будет оказывать I-Ia потребность в биопсии больной rруди. В то время
как утверждения, приведенные выше, подразумевают, что использование

300 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
peHтreHa должно помочь выбрать пациентов для биопсии, равное число yт
верждений rоворит, что маммоrpафия не может, и на самом деле, не долж
на исполнять эту функцию. "Любая ощутимая опухоль требует проверки
хирурrическим вмешательством и биопсией, независимо от результатов
peHтreHa" (Lesnick, 1966, стр. 2007). "В то время как результаты MaмMorpa
фии обычно однозначны, она не может заменить биопсию" (Egan, 1969, с.
148). "Никоим образом эта процедура не должна умалять важность биопсии.
Фактически, использование установившейся практики маммоrрафии вновь
подтверждает важность биопсии, так как результатыI peHтreHa, roворящие
о злокачественном новообразовании, требуют биопсии для подтвержде
ния.... Это никоим образом не умаляет важность биопсии.... Биопсия так
же необходима для подтверждения результатов peHтreHa, как и для подтвер
ждения физических симптомов" (GershonCohen, и Borden, 1964, с. 2753,
2754). "Очевидно, что маммоrрафия не может заменить хирурrию" (DeLuca,
1974, с. 318). "Позвольте нам решительно заявить, что маммоrрафия  не
замена биопсии" (McClow и Williams, 1973, с. 618).
Одно из наиболее точных стратеrических утверждений политики Toro,
как маммоrpафия должна использоваться для выбора пациентов для био
псии, появилось в журнале "Архивы xupypzuu" в 1966 (Archives о! Surgvery
том 93, c.853856). Тщательное исследование различных направлений по
казывает, что используется только половина потенциала этой диarности
ческой процедуры. Схема использования маммоrрафии, " для Toro чтобы
назначить лечение или установить, что делать с пациентом дальше" вклю
чает три катеrории пациентов:
Катеzорuя А: "пациентки с 'уплотнением' или 'доминирующей опухо
лью' в rруди  прежде Bcero хирурrическая проблема и не должно быть ни
какой задержки для прохождения биопсии. Маммоrpафия, в этом случае,
является cтporo дополнительным средством. ... Она может показать CKpЫ
тыIe опухоли" (стр. 854).
Катеzория В: "у пациенток наблюдаются симптомы, имеющие отн:оше
ние к молочной железе, но никакоrо различимоrо уплотнения или 'домини
рующей опухоли' нет. ... В этой катеrории, хирурr и врач получит больше
Bcero сведений от маммоrрафии, потому что существует подтверждающая
модальность". Здесь MaмMorpaмMa даст подтверждение и поддержку, "если
впечатление от клиническоrо осмотра  что опухоль доброкачествеШIая.
Однако она не должна изменить предшествующее мнение касательно био
псии" (с. 855).
Катеzорuя с: у пациенток отсутствуют признаки или симптомы, OТCYT
ствуют клинические признаки для биопсии, и MaмMorpaмMa может только
увеличивать количество биопсий.
Таким образом, автор выделил план, который сводит к нулю ценность
маммоrрафической информации в отборе пациентов, у которых биопсии
можно избежать. Используется только та часть информации, rде подразу

Вероятностные рассуждения... 301
мевается биопсия. Информация, которая моrла бы воспрепятствовать про
хождению биопсии, иrнорируется.
м aMMozpaMMы и биопсии: П оmеllциал. Чтобы оценить, как проблемы в Be
роятностном рассуждении MorYT затрarивать процесс медицинскоrо обслу
живания, давайте исследуем роль, которую маммоrpафия моrла бы иrpать
в дифференциальном диarнозе и в выборе пациентов для биопсии. Как оIШ
сано выше, цель процедуры  изменить субъективную оце:нкучеловека, при
нимающеrо решения, относительно вероятности Toro, что у пациента рак.
ЕсJШ эта вероятность достаточно высока (как определено врачом и пациен
том), рекомендуется биопсия. Назовем эту вероятность, nopOZOM биопсии. 4
Теперь рассмотрим влияние процедуры на управление двумя rруппами па
циентов.
Первая rpуппа состоит из тех пациенток которые, на основе истории бо
лезни и физическоro осмотра, как думают врачи, больны раком. Используя
данные, опубликованныIe Фридманом (Friedman, 1966), пусть предmествую
Щ8Я вероятность (частота) рака в этой rpуппе, будет 900/0. ЕсJIИ бы Maммor
рамма была выполнена у Taкoro пациента, положительный реЗУJThтат увели
чил бы вероятность рака (Р (ракlпол», возможно, до 950/0. Отрицательный
результат маммоrpаммы все еще оставил бы для пациента вероятность нали
чия рака 71 О/О . Эта высокая вероятность побуждает такие утверждеIШЯ как:
"Ест! субъективное впечатление врача дает достаточно причин для подозре
ниянарак, врач будет вынужден прибеrнуть к биопсии" (Сlarkидр., 1965, с.
133). Вероятность злокачественности 71 о/о  все еще достаточно высокая Be
роятность для Toro, что почти каждый захотел бы пройти биопсию.
Теперь рассмотрим вторую rруппу пациентов, у которых имеется опу
холь, злокачественность которой не очевидна. В одном исследовании Bepo
ятность, что такая опухоль является злокачественной, была 14010 (Friedman
и др., 1966). При отсутствии дальнейшей информации, клиника проводит
биопсию новообразования: "Если опухоль развивается, она должна быть
удалена и тщательно исследована" (del Regato, 1970, с. 861). При исполь
зовании этой установки, давайте предположим, что пороr биопсии паци
ента  100/0. То есть если, по предположению врача, вероятность, что у ero
пациента рак выше 100/0, тоrда пациент и врач соrлamаются, что биопсия
должна быть проведена. 5 Используя пороr биопсии 10% , мы можем опреде
4 Любой, кто хочет убедиться в существовании пороrа биопсии может рассуждать, следую
щим образом. Вы соrласны, что никто не захочет проходить биопсию, если вероятность рака 
1 из 30 триллионов? И мы можем соrласиться, что фактически каждый хочет подтвердить
диаrноз и пройти лечение, если эта вероятность  98 из 100? Если это так, то rдето между 1
из 30 триллионов и 98 из 100 у человека находится пороr биопсии. :Конечно, если женщина
отказывается от биопсии и лечения даже, если вероятность рака велика, тоrда у нее нет
rraKoro пороrа.
5 Пороr биопсии  очень интересное и важное число. Ero изменение оказывает большое вли
яние на количество женщин, подверrающихся биопсии, частоту непродуктивных биопсий,
стоимость лечения пациента, а также проrноз о пациенте. Изза рискованности, а также

302
КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
лить влияние маммоrраммы на руководство 1.000 таких пациентов. Без об
следования, все пациентки должны были бы пройти биопсию, причем 860
из них  непродуктивную. Приблизительная судьба изна"чальных 1. 000 па
циенток с новообразованием, при использовании мамоrраммы, представ.ле
на на Рисунке 1.6
потому, что, они принимают решение за друrоrо человека, врачи, устанавливает пороr био
псии весьма низко. Утверждение "если есть хоть какаято вероятность, что опухоль злока
чественна, биопсия должна быть сделана" является типичным. "Если врач полностью не
уверен, что новообразование Доброкачественно, оно должно быть подверrнуто биопсии без
промедления" (Allen, 1965, с. 640). Соrласно полученным сведениям, сами жеНIЦИНЫ вооб
ще устанавливают пороr выше, чем врачи, хотя бывает и наоборот.
Например, мы можем исследовать данные, взятые из БОЛЬUlоrо клиничеСRоrо испытания, в
котором использовались маммоrрафия и физическое обследование молочной железы, что
бы выявить рак у женщин, у которых не наблюдалось никаких симптомов. (Shapiro, Strax
и Venet, 1971). В зависимости от тoro, как было обнаружено новообразование в молочной
железе (т. е. с помощью какой процедуры или комбинации процедур), вероятность Toro, что
болезнь молочной железы у женщины  рак, варьировалась от 15 до 540/0 . На основе поло
жительноrо физическоrо обследования, врачи порекомендовали 545 женщинам с отрица
тельными результат8J."\iИ MaмMorpa:M:Mbl пройти биопсию. Несмотря на то, что частота рака в
этой rруппе составляла 15%, 31 О/О женщин отказался проходить биопсию. Частота рака у
женщин, результаты физическоrо обследования которых были отрицательными, а l\iaм
Morpaммbl  ПQ1Iож:ительнымиравна 200/0 , но 290/0 таких женщин откаЗaJIИСЬПРОХОДИТЬ биопсию.
У женщин с положительными результатами, как физическоrо обследования, так и Maм
MorpaмMbl вероятность рака 54 % , но 5% женщин предпочли не проходить биопсию в peKO
мендованное время. Таким образом, из этой предварительной информации следует, что у
более чем 310/0 женщин пороr биопсии выше 150/0 , у 29% женщин пороr биопсии выше 20(;;:') ;
а у 50/0 женщин пороr биопсии превышает 54О/().
6 Чтобы показать воздействие маммоrраммы на этих пациенток (а также пациентов с дpy
rими признаками и симптомами) необходимо большое количество информации, которая
непосредственно недоступна в литературе. К сч:астью, в одном исследовании (Friedman и
др., 1966) данные относительно частО'ты раЕа и ретроспективной точности маммоrрафии
представлены отдельно для трех rрупп пациенток с очевидной карциномой, новообраао
ваниями и пациеНТОIС с дрyrими симптомами болезней молочной железы. Опубликованные
данные, однако, неполны, и данные относительно частоты СОNIнительноrо peHTreHOBcKoro
диаrноза доброкачественных и раковых опухолей не включены. ИспользоваJIИСЬ данные,
предоставленные в исследовании Фридмана, и для этоrо примера, были сделаны следую
щие предположения: (1) опухоли, не подверrнутые биопсии, были на самом деле доброка
чественными, (2) опухоли, не подверrнутые биопсии, были закодированы как отрицатель
ные, (3) половина доброкачественных новообразований, которыIe не были закодированы КаЕ
отрицательные, были закодированы как положительные (друrая половина была зако.циро
вана как неопределенная), и (4) половина злокачественных новообразований, которые не
были закодированы как положительные, были закодированы как отрицательные. Первые
два предположения  наиболее оптимистическая интерпретация 1'ОЧНОСТИ мам:м:оrрафии.
Третье и четвертое предположения очень важны, и по мере Toro, как ложноположительная
(или ложноотрицательная) пропорция стремится к нулю, мощность положительноrо (oт
рицательноrо) результата peHTreHoBcKoro обследования, ВКЛЮЧaIOIцее( исключающее) рак,
растет. Аналоrично, по мере Toro, как ложноположительные или ложноотрицательные
пропорции растут, обследование теряет свою проrнозирующую мощность. Интерпретация
данных Фридмана даже усложнилась при представлении ее в терминах молочных желез, а
не пациенток. Тем не менее, существует MHoro информации в этом сообщении, и разумно
использовать ее в этом примере, при условии, что читатель понимает, что это  иллюстра

Вероятностные рассуждения... 303
Пациенты с положительным результатом маммоrраммы имеют 53 % Be
роятности наличия рака и, так как мы преДПОЛОЖИJШ, что они имеют пороr
биопсии 100/0, они должны быJШ бы пройти биопсию. Поскольку вероят
насть тoro, что пациентка с сомнительной маммоrраммой больна раком равна
340/0, эти пациенты также должны пройти биопсию. Пациенты с отрица
тельным результатом маммоrраммы имеют вероятость 40/0 наличия рака,
и, так как это ниже их принятоrо пороrа биопсии (100/0), они не хотеJШ бы
подверrнуться биопсии, но предпочтут тщательное набтодение. Общее KO
личество немедленных биопсий было уменьшено от 1. 000 до 240. По край
ней мере, еще 30 биопсий будут сделаны в конечном счете, потому что 30 из
760 оставшихся пациенток больны раком.
Таким образом, ожидаемая польза от наличия мамоrраммы (например,
сокращения вероятности ненужной биопсии от приБJШзительно 86 % до He
MHoro более 13 % ) может быть сравнена с за тратами (например, опасностью
поражения лучевой болезнью и приБJШЗИтельно $ 75), и не60ЛЬШИМ yмeнь
шением в ожидаемом выживании (существует 3 О/О вероятность тoro, что
диarноз злокачестве:нноrо новообразования будет отложен на месяц ИJШ
около TOro). ЕсJШ использовалось понятие пороrа биопсии и некоторая про
стая теория вероятности, мноrим пациентам в этой rруппе, у которых был
отрицательный результат маммоrрамы, не будет сделана биопсия. При OT
сутствии этоrо типа анализа существует "соrласие между хирурrами, что
все пациентыI (в этой rруппе) должныI пройти биопсию, пезависимо от pe
зулътатов MaMMozpaMMbl" (Friedman и др., 1966, с. 889)
Положительные
новообразования
0,14
140
Рак
0,68
Нет рака
74
66
1,000 Неопределенные Рак
пациевтов новообразования 100 0,34
34
Нет рака 66
Отрительные
новообразования
Рак
0,04
30
76
0,76
Нет рака
780
Рис. 1. Вероятность рака у женщин с доминирующими новообразова 
ниями
ция, а не формальный анализ. Формальный анализ этих вопросов требовал бы лучших дaн
ных. Значения для точности, используемой в тексте для оценки пациентов в rруппе 2 сле
дующие: Р (полlрак) == 0.52, Р (неопрlрак) ==0.24, Р (oтplpaK) == 0.24, Р (полl д06рокач) == 0.075,
Р (неопрlд06рокач) == 0.075, иР (отрlдоброкач) == 0.85.

304 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Важность пороrа биопсии в этом примере должна быть подчеркнута. Если
врач и ero пациент установили пороr в 1 %  то есть, если бы пациент чувство
вал, чro веIЮЯТНОСТЬ 1 из 100 наличия рака достаточна, чтобы применить би.О
псию  тоrда отрицательный результат мамоrраммы не устранил бы потреб
ность в биопсии (вероятность рака 40/0 превысит этот пороr). м aмorpамма,
возможно, дала бы КЛИШIЦИСТУ некоторую информацию, но эта информация
не повлияла бы на решеIШе о биопсии. Использование мамоrрафии в этом
случае должно было бы быть оправдано на друrих основаниях.
п ереС.м'отр практики. Этот тип анализа nOMoraeT прояснить потенциаль
ную полезность маммоrрафии: при постановке диффере!ЩИальноrо диarно
за различных опухолей. Это также помоrает нам оценить следующие yтвep
ждения:
1. "Маммоrpафия оказывает мало вJШЯНИЯ на решение относительно кли
нически (т.е. физически) ощутимой опухоли молочной железы, КОТОl)ая, на
основе своих собственных характеристик, требует биопсии" (изАrсhivеs о{
Sиrgery, 1974, том. 108, стр. 589). В обследовании пациентов с новообразо
ВaIШями, биопсия требовалась только на одних лишь клинических OClIOBa
ниях. Использование маммоrрафии разбивает rруппу на 110Дrpуппы с час
тотами рака в пределах от 53% ДО 4 % . Биопсии можно было бы избежать в
последней rруппе, и количество биопсий моrло бы быть уменьшено на 730/0
(от 1. 000 из 1. 000 до 270 из 1.000).
2. "Для клинических целей маммоrрафия должна обеспечить приблизи
тельно 100 процентный уровень точности прежде, че]\[ она одна может опре
делятьлечение" (из Archives о{ Surgery, 1974, том 108, с. 589). В СОВОКУПIIО
сти, подобной второй rруппе, которая обсуждалась выше, моrло бы быть
весьма рационально позволить маммоrрафии определять пациентов для
биопсии. Вспомним, что ИСТИНliоположительная пропорция, используемая
в том примере, была 520/0 , и что боJlее точное испытание будет даже более
ценно.
3. "Маммоrpафиянезаменабиопсии" (изОпсоlоgу, 1969, том 23, с.148).
Цель и маммоrрафии, и биопсии состоит в том, чтобы обеспечить информа
цию относительно состояния пациента. Некоторые пациентыI, при OTCYT
ствии маммоrрафии, требуют биопсии. У некоторых из этих пациентов OT
рицательный результат маммоrpаммы устранил бы необходимость БИОlСJПО,
и в этих случаях, MaмMorpaмM3 заменяет биопсию..
4. "Каждому решению о прохождении биопсии должна предmествовать
мэммоrрэмма" (из Oпcology, 1969, том 23, с. 146). Рассмотрим клинически
очевидную карциному . ВеIЮЯТIiОСТЬ рака будет превыmать пороr биопсии
каждоrо, почти независимо от Toro, каков результат I\1аммоrраммы. Пер
вичное оправдание этой политики, в таком случае, ДОJliI<.liО лежать в вероят
ности Toro, что клинически очевидная опухоль является доброкачествен
ной (иначе пациентка была бы должна пройти мастектомию (удаление MO
лочной железы), u что имеется скрытое неощутимое злокачественное HOBO

Вероятностные рассуждения... 305
образование. Вероятность этоrо сложноrо события равна суме вероятностей
двух собыТИЙ, которые явлтотся чрезвычайно маленькими (приблизитель
но 1 из 5.000).
5. "Отсрочить, биопсию клunuческu доброкачествеnnоzо новообразова
пия rpуди, которое было определено доброкачествеnnЪLМ па маммоzрафuu,
значит, сделать шar назад в уничтожеmш карциномы rруди" (из Surgery,
Cynecology and Obstetrics, 1972, том 134, с. 98). Пусть "КЛИlШЧеская добро
качественность" будет представлена Р (рак)  50/0. После отрицательноrо
результата MaмMorpaмMbI, вероятность, что такой пациент имеет рак  при
близительно 1 % . Из 100 биопсИЙ, 99 быJШ бы непродуктивны. Является ли
отказ от биопсии здесь шarом назад или вперед? Дрyrой момент  то, что,
если бы этой стратеrии следовали, все новообразования, начиная от "КЛИ
lШЧески доброкачествеШIЫХ" и заканчивая КЛИIШЧески очевидными Kap
циномами, требовали бы биопсии, независимо от тoro, каков был исход об
следования. Это, кажется, противоречит утверждению автора, что "коrда
используется в своем надлежащем виде, маммоrрафия является превосход
ным дополнением для врача в лечении карциномы rруди" (из Surgery,
Cynecology and Obstetrics, 1972, том 134, с. 98).
6. "Маммоrрафия никоrда не должна использоваться вместо биопсии,
коrда мы имеем дело с 'доминирующим новообразованием' в rруди, и :ни
коrда не должна изменить основной хирурrический подход в болезнях rpy
ДИ, то есть, 'опухоль  это опухоль' и 01 :а должна быть подверrнута биопсии
JШбо путем разреза, JШбо путем аспирации" (из Archives 01 Surgery, 1966,
том 93, стр. 854). Пациентки с доминирующими новообразованиями и по
роrами биопсии выше чем 50/0 не соrласились бы с этим утверждением.
7. "В сомнительных случаях полarаться на MaмMorpaмMY ошибочно. Она
необходима после обследования и прощупывания молочной железы, чтобы
решить, будете Вы или нет делать биопсию, если peHтreH не доступен. Если
Вы решили проводить биопсию  проводите ее. Если Вы уверены, что нет
:никаких симптомов для хирурrическоrо вмешательства или физическоrо
обследования, направьте пациентку на MaмMorpaмMY. Как только врач ro
ворит к себе, и особеIПIО, если он rоворит пациентке, "Я не совсем уверен,
давайте пройдем peHтreH" , он подсознательно полarается на отрицательныIй
результат MaмMorpaмMbI, коrда нужно рассчитыIать только на положитель
ный. Это  психолоrическая ловушка, в которую все мы СКЛОШIЫ попадать,
и которая HaмHoro серьезней, чем некоторое количество ложноположитель
ных диarнозов, достиrнутыIx при помощи маммоrрафии" (Rhoads, 1969, с.
1182). Ни одной биопсии не удастся избежать, применяяэтустратеrmo. Это 
позор, ведь сам автор вышеупомянутоrо утверждения rоворит, что, "суще
ствует мало областей, в которых требуется так MHoro хирурrии, которой
можно было бы избежать лучшими методами диarноза, чем в области болез
ней молочной железы" .

306 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Мы теперь roтовы оценить следующую историю, которая появилась в
"Хрониках" в СанФранциско (Kushner, 1976). "у женщинырепортера He
давно обнаружили опухоль в молочной железе, и она описывает консульта 
цию с врачом.
" я хотел б, чтобы Вы прошли KcepOMaMMorpaMMY. Это новый способ делать
маммоrpаммы  снимки IviОЛОЧНОЙ железы."
"А она дает точные результаты?"
Он пожал плечами, "Вероятно, столь же точные, как любой снимок. Вы
знаете,  предупредил он,  "даже, если результат отрицателен  что означает,
не злокачественное новообразование  единственный способ убедиться в этом
состоит в том, чтобы вырезать опухоль и рассмотреть ее под микроскопом".
Женщина обсудила эту проблему со своим мужем.
"Что сказал доктор?"
"Он хочет сделать KcepoMaMMorpaMMY. Тоrда, независимо от результата,
опухоль нужно будет вырезать".
"Так, зачем сначала нужно делать peHTreH?"
"Я думаю, потому, что так надо. И наш доктор rОБОрИТ, что обследование
дает прав ильные результаты приблизительно в 850/0 случаев.... Так, сначала
я записалась на TepMorpaMMY  она будет либо положительная, либо отрица
тельная, и если этот результат совпадает со снимками ксеромаммоrpаммы,
то статистика rоворит, что диаrноз был бы на 950/0 надежный".
Подводя итоrи, казалось бы разумно спросить, что, если цель маммоrрафии
состоит в том, чтобы помочь врачам отличить доброкачественную от злока
чествнной опухоли молочной железы, таким образом не допуская HeKOTO
рых пациентов на такую более обширную и травмирующую процедуру как
биопсия, тоrда мы должны позволить оБСJIедованию выполнить эту функ
цию. Если с дрyroй стороны, врач всеrда должен придерживаться предmе
ствующеrо решения о биопсии, 11: на Hero не влияет исход MaмMorpaмMbI,
мы не должны настаивать на том, ч'1'О цель этоrо обследования состоит 
помочь отличить доброкачественную опухоль от злокачественной, так как
этот вывод будет сделан окончательно исходя из результатов биопсии. Ha
конец, если цель обследования СОС'l'оит в том, чтобы искать скрытый и кли
нически неподозреваемый рак в дрyrой области молочной железы (далеко
от прощупанной опухоли, которая нуждается в биопсии так или иначе), мы
должны признать, что вероятность Taкoro события чрезвычаЙIIО мала и что
использование этоrо вида обследования равно ИСПОJIЬЗОВанию peHTreHa.
Моя цель не состоит в том, чтобы приводитъ доводы В пользу IIОЛИТИКИ
маммоrрафии или биопсии  чтобы так поступать, нужны более качеС'l"Вен
ные данныIe и лучшая оценка ценностей пациентов. Я только хочу предпо
ложить, что мы не развили формальноrо способа веРОЯ1"'-dостноrо рассужде
ния относительно этоrо типа проблемы, что клинические оценки MorYT быть
неверными, и что текущая клиническая стратеrия может быть непоследо
вательна или неправильна.

Вероятностные рассуждения... 307
Обсуждение
Эти примеры были представлены, чтобы проилтострировать сложность при
нятия решения в медицине и продемонстрировать, как некоторые врачи yn
равляют одним из аспектов этой сложности  вероятностями. Случай, KOТO
рый мы исследовaJШ  относительно простой, использование единственно
ro диarностическоrо обследования для распределения опухолей на две rpyn
пы злокачественные и доброкачественныI.. База данных для этой проблемы
относительно хороша. Точность и диаrностическая ценность процедуры
были исследованы и проанaJШзированы во мноrих учреждениях в течение
мноrих лет. Как выразился один исследователь, "я не знаю ни о какой дpy
rой медицинской процедуре, которая была бы больше проверена и перепро
верена, чем маммоrрафия" (Egan, 1971, с.1555).
Вероятностные методы, обсужденные в этой rлаве, были известны в Te
чение столетий. В послеДIШХ двух десятилетиях они применялись все боль
ше и больше для медицинских проблем (например, Lusted, 1968), и исполь
зование систематических методов для управления неопределенностью воз
растало в учебных rтaнax медицинских факультетов, статьях журналов и
образовательных проrраммах для аспирантов. В настоящее время, однако,
применение этих методов было спорадическим и еще не отфильтровалось,
чтобы затронуть мышление большинства практикующих врачей. Как про
иллюстрировано в этом социолоrическом исследовании, медицинские про
блемы сложны, и сила формальноrо вероятностноro рассуждения обеспе
чивает большие возможности для улучшения качества и эффективности
медицинскоrо обслуживания.

19. Получение знаний из опыта и условно ..
*
оптимальных правил при принятии решения
х иллел Д:ж. Айuхорu
Текущая работа в исследовании прин:ятия решения ясно измеmmа направ
ление от описания процессов выбора с ПОМОЩЬЮ нормативных моделей (и
их модификации) к постановке акцента на эвристических процессах, раз
витых в пределах общей структуры коrнитивной психолоrии и теорий об
работки информации (Payne, 1980; Russo, 1977; Simon, 1978; Slovic,
Fischhoff & Lichnenstein, 1977; Tversky & Kahneman 1974,1, 1980). Пере
мещеlШе ВlШмания от вопросов, насколько хорошо люди действуют к тому,
как ОIШ действуют, безусловно, важно (например, Hogarth, 1975). Однако,
полезность изучеlШЯ двух вопросов одновремеШIО IШrде так не очевидна,
как в исследовании эвристических правил и стратеrий. Причина для этоro 
ТО, что сравнеlШе эвристических и нормативных правил позволяет исследо
вать несоответствия между фактическим и оптимальным поведением, KO
торое ПОДlШмает вопросы, почему такие несоответствия существуют. В этой
rлаве, Я КОIЩентрирую внимание на том, как человек формирует оба типа
правил из CBoero опыта. Интерес к изучеlШЮ с ПОМОЩЬЮ экспериментов ста 
вит множество проблем, которым не было уделено достаточно ВlШмания;
например, при каких условиях изучаются эвристики? Как они провертот
ся и поддерживаются в данном эксперименте? При каких условиях мы не
сможем узнать о предубеждеlШЯХ, которые MOryT следовать из их использо
вания?
Важность изучеlШЯ ДЛЯ ПОlШмания эвристик и выбора поведения может
быть обнаружена, ПРИlШмая во внимание следующее:
* Это  сокращенная версия книrи, которая появилась в редакции Т. S. W allsten. Коrнитив
ные процессы при поведении выбора и принятии решений. Hillsdale, N .J. : Lawre псе Eribaum
Assoc., Inc. Пере издано в соответствии с разрешением.
Это исследование было поддержано rpaнТOM от Отделения психическоrо здоровья и задер
жек в развитии штата Иллинойс, Исследования и Развитие М 7 4002. Я хотел бы поблаrо
дарить Робина XorapTa за ero комментарии по поводу более ранней версии этой книrи.

Получение знаний из опыта... 309
1. Способность делать проrноз о том, в каких условиях будет использоваться
отдельное правило, в настоящее время неадекватна (Wallsten, 1980). Однако
интерес к тому, как и при каких условиях правило усваивается, должен yвe
личить способность человека делать проrноз тoro, коrда оно, используется.
Например, если правило усвоено в ситуациях, rде дано мало времени на то,
чтобы сделать выбор, проrнозирование использования Taкoro правила yвe
личено знанием о давлении времени, используемом в задании.
2. Сопутствующее обстоятельство (1)  это ТО, что должно возможно вли
ять на то, как люди делают оценки и принимают решения, разрабатыIая
ситуации, в которых задачи включают или подобны начальным условиям
изучения. Значение этоrо как для помощи, так и для управления людьми,
orpoMHO (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1978; 1980).
3. Изучение сосредотачивается на переменных окружающей среды и
структуре задачи. Поэтому, перемеIшыI,, такие как количество подкрепле
ний, план подкрепления, количество испытаний (== колличество проб), и т .д. ,
должны рассматриваться применительно к пониманию способов оценива
нияи принятиярешений (см. Estes, 1976). Хотяважностьзадачидляпони
мания поведения непрерывно подчеркивалась (Brunswik, 1943; Castellan,
1977; Cronbach, 1975; Dawes, 1975Ь; W. Edwards, 1971; Einhorn& Hogarth,
1978; Simon & Newell, 1971), психолоrи, повидимому, так же склоIшыI к
тому, что Росс (Ross, 1977) назьmает ФундамеlIТальной ошибкой атрибуции,
как и все люди (недооценка факторов ()кружающей среды при ПРИIIИсыва
нии rlpИЧИН).
4. rлавная переменная в понимании эвристик  обратная связь исхода.
Так как обратная связь исхода  rлавный источник информации для oцeH
ки качества наших правил принятия решеНИЙ/оценивания, знание тoro, как
переменные задачи влияют как на исходы, так и на способ, которым резуль
таты закодированы и хранятся в памяти, становится чрезвычайно важным
в объяснеНl'IИ Toro, как эвристика изучается и используется.
5. Область изучения представляет собой фокусную точку для paCCMoтpe
ния относительных ДОСТОИ:fIСТВ психолоrических, а не практических объяс
нений поведения выбора. Некоторые экономистыI спорили, что, хотя чело
век не действует "рационально" все время, он осваивает оптимальное пра 
вило посредством взаимодействия с окружающей средой. В поддержку это
ro apryмeHTa предоставляются неопределенные утверждения относительно
равновесия, эффективности и эволюциоIшыIx концеIПЩЙ. Поэтому, иссле
дование, как (и насколько хорошо) люди учатся из cBoero опыта, важно в
освещении относительных ДОСТОИНСТВ психолоrических и практических
теорий выбора.
ПОЛУ"(lение знаний из опыта: Как?
Очевидно, что принятие решения ориентировано на действие; каждый дол
жен выбрать, какое действие совершить, чтобы удовлетворить основные

310 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
потребности и нужды. Поэтому, для любоrо орrанизма важно изучить cтe
пень, в которой действия будут вести к желательным ИJШ нежелательным
результатам. Это означает, что получение знанИЙ из опыта, rлавным обра
зом, должно включать в себя изучение связей действиеисход. Кроме тoro,
u
так как деиствия и исходы следуют дрyr за дрyrом, JПOДИ склонны видеть
связи между ними как выражение ПРИЧИImоследствеImЫХ отношений
(Michotte, 1963). Поэтому, сильная тенденция видеть ПРИЧИImые отноше
ния может рассматриваться как следствие потребности принимать меры для
удовлетворения основных потребностей. Кроме тoro, как показали Канеман
и Тверски (Ka1meman и Тversky, 1979Ь), изучение ПРИЧИIПIЫХ отношеНИЙ и
орrанизация собыТИЙ в причинныIe "схемы" позволяет JПOДЯМ достиrать свя
занной интерпретации их опыта. Наконец, изучение связей действиеисход
важно для ПОIШмания тoro, как JПOДИ изучают собственныIe вкусы или по
требности. Например, рассмотрим ребенка, который выбирает неКИЙ овощ,
ест ero, испытывает неприятный вкус, и, таким образом, учится связьmать
отрицательную полезность с этим продуктом. Обратите внимание, что имен
но пуreм выбора испытьmаются последствия и усваивается полезность. По
u u
этому, усвоение связеи деиствиеисход и усвоение полезности тесно связано.
Хотя мы получаем знания из опыта, предпринимая действие, как чело
век первоначально учится выбору альтернатив? НесомнеIШО, большая часть
первоначальноrо изучения происходит методом проб и ошибок; то есть JПOДИ
беспорядочно делают выбор и наБJПOДают исходыI (ср. Campbell, 1960). Про
цесс, с помощью Koтoporo обучение путем проб и ошибок ведет к развитиюм
стратеrий ИJШ правил, не известен (ср. Siegler, 1979). Однако можно пред
положить, что и подкрепления из эмпирическоrо опыта, и обобщения (как
по стимулам, так и по реакциям) иrpают важную роль (Staddon и Simmelhag,
1971). В JПOбом случае, правила, которые мы разрабатыIаем,, кажется, He
посредствеImО связаны с получением знанИЙ тoro, какие исходы будут BЫ
текать из определеШIЫХ действИЙ. Как описано выше, получение знаний из
опыта в основном индуктивно по характеру, то есть человек попадает в He
которые ситуации ИJШ случаи, и разрабатыIаетT эвристику, чтобы обеспе
чить некоторый общий способ справиться с ними. Индуктивный характер
u u
получения знании из опыта имеет несколько значении относительно эврис
тики:
1. Специфика правил. Если получение знаний происходит индуктивно с
помощью определеШIЫХ случаев, то эвристические правила должныI силь
но зависеть от контекста. Большое количество сведений roворит о том, что
это действительно так (Grether и Plott, 1979, Lichtenstein и Slovic, 1971;
Simon и Hayes, 1976; Тversky и Ka1meman 1980). Способ, которым проблема
СфОРМУJШрована ИJШ показана, ИJШ ожидается определеImая реакция, все
это, кажется, имеет orpoMHoe значение для тoro, как обрабатыIаетсяя инфор
мация и порождаются ответыI. ЯркИЙ пример этой специфики можно обна 
ружить в работе саймона и Хайеса (Simon & Hayes, 1976), посвящеImОЙ "про
блемныIM изоморфам" (problem isomorphs). ОIШ показали, что различные

Получение знаний из опыта... 311
поверхностные формулировки идентичных по структуре проблем (то есть,
проблем, которые MorYT быть решены, используя идентичные принципы)
сильно изменяют то, как люди представляют проблему в памяти и, следова
тельно, решают ее. Важное значение этоrо результата заключается в следу
ющем: чтобы сделать эвристические модели более проrнозирующими, че
ловек должен столкнуться с задачей, как она была ему предоставлена, и не
обязательно с ее структурой, как видит ее экспериментатор. Особенно яр
ким примером важности этоrо явления при проr:нозировании поведения яв
ляется наблюдеIШе, что поведение зависит от Toro, представлено ли COKpa
щение налоrов как выrода или как меньшИЙ убыток (Kahneman и Tversky,
1979Ь).
2. Общность правил. Если эвристики  это правила, изученные с помо
щью индукции, необходимо crpymm:poBaТb задачи по подобию, иначе было
бы столько правил, сколько и ситуаций. Так как последняя возможность
недопустима, эвристика должна иметь некоторую общность по задачам. Oд
нако это закточеIШе противоречит тому, что было сказано выше относи
тельно зависимости от контекста и специфичности правил. Этот парадокс
может быть решен, если рассмотреть диапазон задач, к которым правило
может применяться. Например, рассмотрим правило "Никоrда не заказы
вайте рыбу в ресторане, специализирующемся на мясе." В то время как Ta
кое правило является общим относительно HeKoToporo типа ресторанов, оно,
безусловно, более определенно, чем п.равило "Оценивайте вероятность, с
которой событие В происходит из процесс а А их степенью подобия" (Тversky
и Kahneman, 1974, 1). Очевидно, последняя эвристика имеет HaмHoro более
высокий уровень общности. Фактически, эвристики, такие как репрезента
тивность, доступность, npивязка, и реrулировка  "метаэвристики, " то есть
ОIШ  правила о том, как производить правила. Поэтому, коrда человек стал
кивается с задачами, с которыми он не встречался прежде (подобно оценке
вероятности событИЙ), или задачам, специфика которых заставляет их Ka
заться новыми, метаэвристика опредеJfяет способ, с помощью KOTOporo оп
ределенные правила MOryT быть сформулированы для решения проблемы.
Идея о метаэвристиках позволяет сохранить общность, которую любое пра 
вило обязательно подразумевает, и в то же время учитывает важныIe эффек
ты контекста, формулировки, способа ответа, и так далее. Чтобы проиллю
стрировать это, рассмотрим исследование Словика, Фишхоффа и Лихтен
штеЙНа (Slovic, Fischhoff и Lichtenstein, 1976; см. также rлаву 33), в KOТO
ром людей просили оценить относительныIe вероятности смерти от необыч
ныIx причин. Например, что более вероятно: быть уБитыIM моmmей или yмe
реть от эмфиземы*? Коrда люди сталкиваются с таким вопросом, существу
ет MHoro способов попытаться ответить. Одно из правил, которое моrло бы
использоваться, r ласит: "ВсПОМIШть знакомых мне людей, которые умерли
от двух причин, и выбрать "ry, изза которой умерло больше людей". В моем
* Эмфизема  заболевание леrких (прим. редактора).

312 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
собственном случае, я выбрал бы эмфизему (что имеет более высокую Bepo
ятность, хотя большинство людей выбирает удар МОJПIИИ). Однако, я Mor бы
также леrко разработать правило, которое приведет к противоположному
ответу; например, "Вспомнить о всех случаях смерти от удара молнии и от
эмфиземы, о которых я коrдалибо слышал (rазеты, телевидение, и т.д.)".
Если бы это было моим правилом, я выбрал бы удар мотmи как более Bepo
ятный. Обратите внимание, что в обоих случаях я использовал эвристику
доступности. Ясно, что способ, которым вопрос был сформулирован, Mor сти
мулировать определенные правила, что привело бы к различным результа
там, и все же эти определенные правила моrли бы быть систематизированы
под отдельную, более общую стратеrию или метаэвристику (также см.,
Einhorn, КlеinmШltz и Kleimnuntz, 1979).
3. Сила эвристики. Если эвристика усваивается индуктивно, то YCBoe
ние происходит в течение мноrих испытаний с мноrократным закреплени
ем. Мы увидим, блarодаря способу, которым осуществляется обратная связь,
и блarодаря методам, которые мы используем, для проверки правила опы
том, положительное закрепление может происходить даже для неправиль
ных правил (Wason, 1960). Кроме Toro, в ДОПОJПIение к большому КОJШЧе
ству закрепления, которое мы испытыIаем,, размер или интенсивность зак
репления может быть также большим. Например, получая значительную
сумму денеr после использования HeKoToporo правила в выборе акций, мы
должны испытывать значительный эффект закрепления. Поэтому, в отли
чие от лабораторных исследований процессов обучения, rде этические сооб
ражения предотвращают получение большоrо положительноrо и отрица 
тельноrо подкрепления, наш собственный опыт не ставит никаких подоб
ных оrраничений.
Получение знаний из опыта: Насколько хорошо?
Вопрос, насколько хорошо мы получаем знания из опыта, переключает вни
мание на сравнение эвристических правил с оптимальными правилами.
Поэтому, возникает вопрос, как последние изучаются и каковы их значе
ния для применения в нашем собственном опыте? Оптимальные правила,
такие как теорема вайеса, оптимизация, и Т.Д., изучаются дедуктивным
путем. Фактически, MHoroe из Toro, что может называться формальным
изучением, имеет дедуктивный характер, то есть нам преподают научныIe
законы, лоrические припы, математические и статистические прави
ла, и т .д. Такие правила по своей природе очень абстрактны и не зависят от
контекста. Кроме Toro, коrда контекст может влиять на форму правила, нам
часто roворят, что правило сохраняется, "при прочих равных условиях".
Конечно, в нашем собственном опыте "прочие условия" редко равны, что
делает изучение оптимальных правил с помощью индукции столь трудным.
(первоначальныIe исследователи или изобретатели оптимальных правил
преодолели эти трудности; однако, это отличает их от остальной части нас.)

Получение знаний из опыта... 313
Абстрактный характер дедуктивных правил имеет большое значение
относительно трудностей, с которыми сталкиваются люди при применении
оптимальных методов в определенI-IыIx ситуациях. Эта трудность cocpeдo
тачивается BOKpyr способности различать структуру задач, встроенную в
большое количество подробностей. Поэтому, коrда перед нами стоит опре
деленная проблема, боrатая на детали, и в которой детали MorYT быть Heco
ответствующими или избыточными, ВIШмание к специфическим особенно
стям, вероятно, отвлечет внимание от общей структуры проблемы. Факти
чески, именно абстрактность дедуктивно изучаемых оптимальных правил
не позволяет им восстанавливаться из памяти (см. Nisbett и ДР., 1976, см.
rл. 7). Абстрактные правила, поэтому, MorYT быть "не доступны" в опреде
ленных случаях. Однако спорный вопрос не решен, так как важно знать,
почему эти правила не доступны.
Рассмотрим способ, которым комбинации действиеисход, вероятно, opra
низованыI и сохранены в памяти. В частности, рассмотрим, будет ли такая
информация орrанизованаи сохранена в памяти по содержанию ИJШ по cтpyк
туре зада't.Ш. Кажется более летим и "естественным" орrанизовать комбина
ции действиеисход скорее по теме, чем по структуре; например, опыт со шко
лой, родителями, людьми противоположноrо пола и т .Д., чем задачи Вайеса,
ситуации выбора, проблемы оптимизации и так далее. Факт, что содержание
u
может отличиться, в то время как структура остается тои же, весьма трудно
увидеть (Einhom и ДР., 1979; KaJmeman & Тversky, 1979Ь; Simon & Hayes,
1976). Поэтому, я думаю, вряд ли большинство людей орrанизует свои опы
тыI ПО структуре задачи. Я не rоворю, что человек не может научиться дей
ствовать таким образом. Фактически, большая часть щюфессиональноro обу
чеIШЯ именно такова; например, человека обучают обращаться с проблема
ми как принадлежащими к некоему классу проблем, имеющих данную cтpyк
туру и (иноrда) известное решение. Оптимальные правила, таким образом,
MorYT быть" доступны" с помощью обширноrо обуче1ШЯ. Конечно, существу
ет опасность, что такие правила будут чересчур лето достyIшыI; то есть про
блемы вынуждены складываться в несоответствующую структуру, потому
что реше1Ше существует в пределах этой структуры. Банально, что при стол
кновении с проблемой, щюфессионалы рассматривают ее в пределах CTPYК
тур, видеть которые они были обучены. Поэтому, хотя обучение профессио
нала действительно включает структуры, такое обучение находится в преде
лах узко определенной содержательной области.
ДальнеЙШИе сведе1ШЯ, илтострирующие потребность в rpyпnиpoвamrn: про
блем скорее по содержанию, чем по структуре, приводятся при рассмотрении
способа, с помощью Koтoporo орraIШЗОВано и изучается ЗНaIШе JllOдей о мире.
Например, специализированное образование, профессиональное обучение,
каталоrизация информации в библиотеках и ЭIЩИКлопедиях, и так далее, ил
тострирует орrанизацию информации скорее по содержанию, чем по cтpyктy
ре. В то время как существуют большие преимущества в орrанизации ЗНaIШЯ
такимобра30М, имеются также и недостатки. Трудностьпримене:ни:я оптималь

314 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
ныIx правил, разработанных в ОДНОЙ содержатеJThНОЙ области, для подоБныIx
ПО структуре проблем в дрyrих содержательных областях может быть одним
таким недостатком. Однако на уровне отдеJThНОro ученика рассматриваются
дрyrие тру,цности, которые MOryт иметь еще большие недостатки.
Хотя структуру задачи трудно различить, а исходы  леrко, они четко
видимы, ДОСТyrnIы и часто однозначны. Рассмотрение закрепления с помо
щью обратной связи исхода необходимо в понимании Toro, как эвристика
сохраняется, несмотря на oIIыI.. Кроме тoro, есJШ исходы  в значительной
степени функция структуры задачи, и у человека, принимающеrо решения,
недостаточно знаIШЯ такой структуры, то правила, которые являются Heco
ответствующими ИJШ даже недостаточныIи,, MOryT все еще укрепляться по
ложительной обратной связью исхода. (Например, "суеверное" поведение
животных при обучеIШИ; см. Staddon и Simmelhag, 1971.)
Представлены два примера, rде нормативно неподходящая эвристика
может привести к хорошим исходам и rде может отсутствовать понимание
плохоrо качества правила. Рассмотрим человека, который в мarазине под
ходит к банкам с соком со следующими ценами и качеством (взято из
Tversky, 1969):
Торrовая марка Цена Качество
Х 60 центов Высокое
у 55 центов Среднее
Z 50 центов Низкое
Предположим, что я ИСПОJThЗУЮ следующее правило, чтобы выбрать одну
из трех марок: если раэ.личие в цене  пять центов ИJШ меньше, то я выбираю
марку с более высоким качеством; если различие в цене больше, чем пять цeH
тов, я выбираю соrласно цене. Такое простое правило (которое является лекси
коrрафическим полуупорядочиванием) подразумевает: Х> У, У> Z, но
Z > х. Поэтому, это правило ведет к нетранзитивныIM выборам, которые яв
ляются иррациональныIи.. О,цнако, обратите внимание, что после тoro, как я
выбираю Х, а не У, то я устраняю У из оставшеrося множества и сравниваю Х
с Z. Поэтому, я останавmmаюсь на Z, который может оказаться весьма при
емлемым после Toro, как я попробую сок. Затем я поздравляю сам себя с тем,
что я такой хорошИЙ покупатель  я сэкономил деньrи и сделал хорошую по
купку. Важный пункт, на который стоит обратить ВlШМзние  то, что не дe
лается сравнеIШЯ У с Z, и я не сознаю, что мое правило привод:и:т к нетранзи
тивному выбору. Все, что я знаю  то, что я сделал выбор с минимальной cye
той и напряжением, и исход был удовлетворителен. ПоложитеJThНая обрат
ная связь исхода, таким образом, укрепляет нормативно неподходящее пра
вило, и отсутствует понимание, что чтото неправильно.
Второй пример  веIюятностныIй (ср. Schum, 1980). Вообразите, что Вы 
военный reнерал в политически напряженной области, и Вы обеспокоены тем,
что Ваши врarи вторrнутся в Вашу страну. Кроме Toro, из прошлоrо OIThITa
Вам известно, что, коrда вражеские отряды подходят к rpанице, вероятность

Получение знаний из опыта... 315
вторжеIШЯ  0.75. Однако у Вас нет прямоrо доступа к информации относи
тельно вражеских отрядов, и Вы вынуждены полarаться на сообщение Ba
ших разведчиков о таких действиях. Как оказывается, каждый раз ваши ис
точники разведки сообщают, что отряды сосредотачиваются и что они  дей
ствительно там. Предположим, что Вы теперь получили сообщение из ваших
источников, что вражеские отряды  на rрюшце. Какова вероятность BТOp
жения? Более формально, пусть
н  rипотеза, что будет вторжение
D  отряды, сосредотачивающиеся на rpанице
D* == сообщение об отрядах, сосредотачивающихся на rранице
В задаче дано, что р (HID) == 0.75 ир (DID*) ===1.0 и спрашивается относи
тельно р (иID*). Если Вы подобны большинству людей, Вы, вероятно, oтвe
тите 0.75. Однако, данной информации не достаточно, чтобы ответить на
этот вопрос нормативно правильным способом. Фактически, возможно, что
в вышеупомянутой задаче р (H\D *)  о. Так как большинство людей счита
ет, что в это трудно поверить, рассмотрим Рисунок 1, в котором эта задача
ПРОИЛJПOстрирована посредством диarраммы Венна. Обратите внимание, что
пересечение Н с D* пустое, так, что условная вероятность, р (И/D*), нуле
вая. Причина, по которой люди считают этот результат таким неожидан
ным, состоит в том, что они сделали лоrическую ошибку: если D* > D, Tor
да D > D*. Хотя D происходит всякий раз, коrда дано D*, наоборот проис
ходит не всеrда. Фактически, интуитивный способ видения проблемы co
стоит в том, чтобы думать, что Bpar настолько хитер, что ваша разведка ви
дит их отряды только тоrда, коrда не планируется никакоrо вторжения.
Однако коrда вторжение запланировано, и отряды на rранице, они скрыты
настолько хорошо, что ваши источники не сообщают о них.
.... ...... ... .. ... ........ . . .:.. : ... .... ... .. . ......... ......:... .. ...Н.. .. Н .:. ......:.
1..: . ... ... '. .....: .. ..... ... Н. . ...:. ....:..:.:... ..:.. ,..:....,. .:: .. ... .:. ,. . ..::. . ..: .':.. '..... .. .. ..:.:.: .. ..:.... .: ....... .. ....
! . ... :.:.:. ......: . Н.. .. . .. .:....Н . .. ..... ...Н... ...Н. ..:...... ... : . .....
1.:.. .... ,.:::.:' ,:..,... ..: ... :.... : ,. .... .. ..... .:. , .:. .. .. .... ... ....'....... ...... . .'...
1..:..:.. .. ....Н . ................ ...:............H ..... .) .......:...:. .....Н..... . .Н... . .... ....
1. ... . .."""" Н . ..... ..... .....Н. ......
I . ..:.</./. :..: .... \ >. '\. ::.... ... ........ .... .........../
... ..... ..:..... .....:и../.......... (.. ......,... ...... 1 ,о. Н : ..... .............Н ....
.,.: ... :... .... .. :.. ..:...: . .. .,.. .. . .: . .. :.. . . Н .. ..: :. .: ... .. ,.. :.. Н . .... .:. ...
! . .. .... f ....... .... ... .... .:. . ....... .. .. ...../ НН ....
.:.. ........ .:... ......Н .... .......: ...Н . ... ..:. .............. ... ..: ... .......... ...: ...... ... .....Н
..... ... ....,. .. : ...... .... .,'.. .....:.:... ..... .... .. ... ..:.. . ... .:.. :. . ... .... ..:...... .
< .. ......: .... . ... .. ........ t H ' .. ... ....Н о ... :.........: ..> > ....::... :....
... .. ... .. ..., ...... .... .... . ....... ; ........... :...... ......Н............... ...:.:...........
.. ... . ... .... .. . ...:: ... . ".. ..  ' . .. . . .. )1 . .. -,... ..... .. .. . .
. ;,/ .../... ....
........ Н/Н< '" ., ....:.. . . .............. ........ ...
..... .... ...7 .. .:........... ,..,..:. .......... ..............
.. .. ... .....> Н.................. ... ': :.' ..... ..... . .
. :....., ..
..........: .....:......: .... ...... ........ ...... .............. .:Н . ....Н.
.... ... ..
Рис. 1. Диarрамма Венна, показывающая отношения между rипоте
зой (Н), данной веJШЧИНОЙ (D) и сообщением о данной веJШЧИне (D *)

316 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Этот пример иллюстрирует трудность применения оптимальных правил
(в этом случае, правил формальной лоrики) к определенной задаче. В то Bpe
мя как очень мало JПOдей сделали бы лоrическую ошибку, коrда она пред
ставлена в очевидной форме, важность примера  показать, как определен
ныIe особенности задачи скрывают ее реальную структуру так, чтобы опти
мальные правила были леrко нарушены (см. Тversky и Kalmeman, 1980). В
отношении этоrо примера также можно сказать о следующем.
Предположим, что rенерал делает лЬrическую ошибку и оценивает Bepo
ятность воЙНы как 0.75. Тоrда он посылает свои войска к rранице, таким
образом, вызывая вражеское вторжение. Следовательно, неправильное
рассуждеIШе rенерала подкреплено обратной связью исхода: "В КОIЩе KOH
цов,  он Mor бы сказать,  они напали на нас, как мы раньше и предполarа
ли" .
Эти два примера иллюстрируют основной момент этой r лавы: без знания
структуры задачи, обратная связь исхода может быть несоответствующей
или даже вредной для исправления неправильной эвристики. Кроме тoro,
положительная обратная связь исхода без знания задачи не дает понять, что
наши правила являются неподходящими, так как нет желания задавать воп
рос, как был достиrнyт успех. "Условия, при которых обратная связь исхода
не иrрает исправляющей роли в отношении эвристики и стратеrий, обозна
чены как несоответствующие исходу структуры получения знаний
(НИСП3). Такие структуры MorYT быть HaмHoro более распространены, чем
мы думаем. Перед тем, как исследовать одну из таких структур подробно,
рассмотрим вероятностные оценки в пределах структуры НИСП3, так как
мноrие работыI по эвристике непосредственно рассматривают эти типы oцe
нок. Предположим, что Вы оцениваете вероятность HeKoToporo события, как
0.70. Пусть событие не происходит. Что этот исход rоворит вам о качестве
правил, использованных для оценивания? Можно поспорить, что JПOбоrо
едUllствеll1l0Z0 исхода недостаточно, чтобы оценить "совершенство" (то есть,
степень калибровки) вероятностных оценок. Поэтому, в важном смысле, He
посредственная информация исхода не подходит для исправления непод
ходящей эвристики. Только в том случае, если Вы ведете "таблицу" относи
тельной частотыI исходов при оценке события с данной вероятностью, мож
но получить значительную обратную связь от исходов. Однако это является
необходимым, но не достаточным условием для создания совершенных oцe
нок. Вопервых, какой период времени человек рассматривает таблицу пе
ред тем, как решить, является ли оценка откалиброванной или нет? :Кроме
Toro, насколько близким является" достаточно близко", чтобы rоворить, что
оценка точна (в смысле хорошо калибрована)? Обратите внимание, что весь
этот способ оценки исходов ВКJПOчает подкрепление, которое отсрочено на
длительный период времени. Таким образом, ясно, что такая обратная связь
не произведет значительный эффект самоисправления. BOBТOpЫX, чтобы
научиться определять совершенство правил для оценки вероятности, таб
лица должна ВКJПOчать не только оценки и конечные исходы, но также и

Получение знаний из опыта... 81 7
правила для получения этих оценок. Например, если я хранил записи исхо
дов для 100 случаев, в которых я дал оценки о. 7, что даст мне информация о
том, что 53 из этих событий произошли, относительно качества правил, KO
торые я использовал? Так как вероятно, что MHoro различных правил Mor ло
использоваться, чтобы оценить вероятности в 100 различных ситуациях,
информация исхода нерелевантна, и обратная связь исхода не значительна,
если только человек не знает правил и не хранит запись об их использова
нии (см. Nisbett и Wilson, 1977, о том, знаем ли мы наши собственные Kor
нитивные процессы).
Я не подразумеваю, что невозможно научиться делать совершенные oцeH
ки вероятности. Если человек делает MHOZO оценок вероятности в одной и
той же ситуации, как, например, СШIоптики или те, кто пытается пред
сказать исходы КОIПIЫХ скачек, и обратная связь исхода быстро получена,
такие условия не MorYT быть нерелевантными исходу, и обратная связь MO
жет иметь самоисправляющий характер. Однако такие условия были бы
скорее исключением, чем правилом для большинства из нас.
Хотя вероятностные оценки типично происходят в НИСП3, как же Ha
счет не вероятностных оценок? Конечно, если человек делает проrноз, он
может проверить и увидеть, является ли проrноз правильным или нет. По
этому, казалось бы, исходы должны быть релевантными для обеспечения
самоисправляющейся обратной связи. Оставшаяся часть этой r лавы обсуж
дает эту проблему в пределах контекста одной общей и распространенной
структуры задачи, хотя определенное содержание таких задач может быть
весьма различно.
Задача выбора 1
Рассмотрим общую задачу, вовлекающую не вероятностные оценки, так как
информация исхода кажется как доступной, так и уместной в обеспечении
самоисправляющейся обратной связи. Задача, которую нужно рассмотреть 
та, в которой оценки сделаны с целью выбора между альтернативными дей
ствиями. Например, рассмотрим ситуацию с двумя возможными действия
ми, А и В. Обозначим за х целое, оценочное суждением которое может само
быть функцией различных типов и количества информации. Кроме Toro,
пусть х такой предел, что
с
Если Х > Х с ' совершаем действие А;
если х < х , совершаем действие В
с
Хоть оно и упрощено, уравнение 1 применяется ко мноrим ситуациям, а
также ситуациям оценки/решения, например: трудоустройство, продвиже
ние по службе, поступление в школу, предоставление кредита, назначение
на корреКЦИОIПlые проrраммы, участие в социальных проrраммах, приня
1 MHoroe из этой rлавы взято из Айнхорн И XorapT(Einhorn и Hogarth, 1978)

318 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
у (поведение)
"успех" i
(yyJ I
I
i
i
Ус
Ус
11 Неудача"
(У<УС>
Х(оценивание)
"Отклонение" 
(х<хс>
"п gи нятие"
(х Xc)
Рис. 2. Комбинации действиеисход, которые следуют из использова
ния оценок для решения относитеЛЫ-IО принятияотклонения
тие статьи в журнал, предоставление rpaнTa, и т.д. В этих случаях оценка
степени "достоЙНости" обычно определяет, какое действие должно быть co
вершено, так как предпочтительное действие не может быть применено ко
всем. Чтобы сравнить оценку со стандартом, существует критерий, обозна 
ченный у, и служащий основанием для определения точности оценки. В то
время как практические трудности обнаружения и развития адекватных
критериев оrромны, в данном случае внимания сосредотачивается на Teo
ретических: концепция критерия  то, что необходимо для этоrо анализа..
Чтобы быть совместимым с формулировкой оценки, далее допускается, что
критерий имеет предел (у ) такой, что у > у и у < у служат основанием для
с с с
определения исходов оценки. Таким образом, поскольку мы рассматрива
ем учеmIе об оценках, представление исходов в памяти имеет часто KaTero
риальную форму, то есть успехи и неудачи (см. Estes, 1976).
Очень важно обратить внимание, что структура задачи  та, в которой
оцеНКII (проrнозы) приводят к различным действиям и что исходы исполь
зуются как обратная связь для определения точности проrнозов. Формаль
ная структура может быть заме'чена при рассмотрении реrрессии у от х, а
также четырех секторов, которые следуют из пересечения х и У как пока 
с с
зано на Рисунке 2. Обозначим правильные проrнозы как положительные и
отрицательныепопадани.я и два типао:rmrбoКRaКложньrепозитивы (у < у(' I х > х()и
ложные неrативы (у > у I х <х ). Чтобы оценить отношения между х и у (то
с. с

Получение знаний из опыта... 319
есть, корреляцию между х и у , р ху) необходимо иметь информацию относи
тельно ка;ж:дой комбинации оценкаисход. Предположим сначала, что Ta
кал информация становится дост}тпной через KaKoeTO время (то есть,
последовательно), и рассмотрим экспериментальные сведения относитель
но получения знаний об отношениях между х и у при таких обстоятельствах.
Исследование способности оценивать случайности между х и у, исходя из
информации в таблице 2 х 2 (Jenkins и Ward, 1965; Smedslund, 1963; 1966;
Ward и tJenkins, 1965) указывает, что ЛЮДИ судят о силе связей с помощью
частоты положитеJIЬНЫХ попаданий (в терминолоrии рис.2), иrнорируя ин
формацию в трех друrих ячейках. Эти результаты чрезвычайно важны, так
как они rIОВОРЯТ, что даже если вся соответствующая информация исхода
доступна, люди не используют ее. Это означает, что в лабораторных иссле
даваниях, которые имеют релеванrrные относительно :и:схода структуры изу
чения, люди ПI)еобразовали их в нерелевантные для исхода структуры изу
чения. Чем это может объясняться?
Приведем объяснение: наш опыт в задачах реальной ЖИЗIIИ является Ta
КИМ, что мы развиваем правила и методы, которые, как кажется, вполне
хорошо "работают". Однако эти правила MorYT быть весьма неправильны
МИ, и наше понимание их несоответствия rлубоко. Этот недостаток понима
ния существует, потому что положительная обратная связь исхода может
происходить, скорее, несмотря, чем блarодаря нашей проrнозирующей спо
собности. Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим исследование Басона
(Wason, 1960), в котором он предоставлял испытуемым последовательность
с тремя числамI1, например: 2, 4, 6. Испытуемых просили обнаружить пра
вило, которому эти три числа подчинялись (правило, расположения по воз
растанию). Чтобы обнаружить правило, им разрешали создавать наборы
трех чисел, которые экспериментатор классифицировал как подходящие
или не подходящие под это правило. В любой момент испытуемые моrли
остановиться, коrда они думали, что они обнаружили правило. Правильное
решение этой задачи должно включать поиск опроверrающеrо свидетель
ства, а не накопление подтверждающих. Например, если KTOTO предпола
rал, что правило имеет некоторое отношение к четным-числам, это моrло
быть проверено только, перебирая последовательность, включающую нечет
ные числа (то есть, накапливание большоrо количества подтверждающих
примеров последовательностей четных не будет вести к правилу). То, что
только 6 из 29 испытуемых нашли верное правило с первоrо раза, иллюст
рируют опасность индукции простым перечислением. Как указывает Ba
сон (Wason, 1960), решение этой задачи должно включать "rотовность пы
таться фальсифицировать rипотезы, и таким образом, проверять те иHтyи
тивпые идеи, которые так часто придают чувство уверенности" (с. 139,
нами добавлено выделение курсивом).
Важно подчеркнуть, что в эксперименте Басона, rде не было действий,
возможен ПОI1:СК опроверrающеrо свидетельства. Однако коrда действия oc
нованы на оценке, изучеНI-Iе, основанное на опроверrающем примере, CTa

320 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
новится более трудным. Рассмотрим, как можно было ошибочно усвоить
неверное правило для оценивания, и рассмотрим rипотетическую ситуацию
с менеджером, изучающим свою проrнозирующую способность относитель
но "потенциала" кандидатов на работу. Важный фактор здесь  то, что дей
ствия (например, принимать / не принимать)  зависят от оценок. В следу
ющий раз менеджер может только экзаменовать nриllятых кандидатов,
чтобы проверить, сколько из них "успешны" . Если успехов MHoro, что Bepo
ятно, тоrда все эти случаи подтверждают правило. Действительно, важный
момент  то, что было бы трудно опроверrнуть правило, даже при том, что
оно моrло быть ошибочныI.. Одним из способов, которым менеджер может
проверить правило, будет принять несколько человек, которые, как он oцe
нивал, имели низкий потенциал и затем понаблюдать за их успехами. Если
бы их успехи были столь же высоки, как и у кандидатов с оцененным BЫCO
ким потенциалом, правило было бы опроверrнyто. Однако систематический
поиск опроверrающих свидетельств редок, и против Hero можно было бы
возражать на прarматических и даже этических основаниях, то есть чело
век был бы должен отказать в предпочтительном действии тем, Koro он oцe
нил как более достойных, и передать ero тем, которые были оценены как
наименее достойные. Поэтому, прarматические и/или этические соображе
ния MorYT препятствовать даже мыслям о возможности сбора опроверrаю
щей информации. Обратите внимание, что тенденция не проверять rипоте
зы контрпримерами  прямое следствие структуры задачи, в которой дей
ствия принятыIна основе оценок. BacoH(Wason, 1960) указывает, "Вреаль
ной жизни нет силыI, позволяющей делать оценку на основании выводов:
выводы Moryт толькобытьпровереныданными" (с. 139). В результате, MHO
ro положительной обратной связи может привести к укреплению невалид
Horo правила.
Хотя влияние исходов на несовершенное действие может не рассматри
ваться, возможно, что человек будет исследовать количество положитель
ных попаданИЙ и ложных положительных как способ проверить точность
проrнозов. Поэтому, в то время как такая информация неполна для точной
оцеIШИ отношений между проrнозами и исходами, такая информация  то,
что доступно большинству людей. Поэтому важно рассмотреть факторы, KO
торые затраrивают эти переменные.
Факторы, воздействующие на положительные попадания и лож-
ные положительные
Рассмотрим Рисунок 2 снова и обратим внимание, что существуют три фак
тора, которые затраrивают пропорции положительных попаданий и лож
ных позитивов; местоположение хс, ус, и "наклон" эллипса (который явля
ется корреляцией между х и у). Например, если хс смещен направо, а значе
ния х и р постоянны, имеется точка, в которой не будет никаких ложных
с ху
позитивов. Конечно, будет соответствующее увеличение ложных неrативов.

Получение знаний из опыта... 321
Однако если у человека нет информации относительно этих случаев (как
ситуации вообще), опыт успеха может убеждать, что качество оценивания
высоко. Поэтому, коrда критерий для предоставления предпочтительноrо
действия поднят (увеличивая Хс)' вероятность тoro, что р (х > хс) (также Ha
зываемое отношением выбора, l.fJ), уменьшится, и это приведет к высокому
положительному попаданию и низким пропорциям ложныIx позитивов. Дpy
rой фактор, Ус' очевидно влияет на исходы, так как уровень ус определяет
успех и неудачу. Обратите внимание, что коrда значение у понижается,
с
вероятность, что р (у > у) (также называемая базовым значением, br, yвe
с
личивается, и опыт успехов может быть высок независимо от способности к
оцениванию; то есть если бы вы llayzaa назначили JПOдей для выполнения
различных действий, вы бы получили пропорцию успеха, равную р (у > ус).
Поэтому, чтобы оценить способность к проrнозированию, должно быть про
ведено сравнение пропорции положительноrо попадания с р (у > Ус)' И спо
собность К оценке определена при незначительном увеJШчении в успехе. Tpe
тий фактор, Рху' прямо пропорционален исходам; то есть, чем больше Рху'
тем больше процентное отношение положительныIx попаданий.
Влияние этих трех факторов на процентное отношение положительных
попаданий хорошо известно. Тейлор и Расселл (Taylor & Russell, 1939), Ha
пример, показали, что можно повысить процентное отношение положитель
НbIX попаданий, для любых данныIx р и базовоrо значения, путем yмeнъ
ху
шения отношения выбора (l.fJ), то есть, предоставляя предпочтительное дей
ствие меньшему проценту людей (допустим, р ху '# О). Таким образом, даже
есJШ Р низкое, возможно получить высокое процентное отношение поло
ху
жительныхпопад8НИЙ, зависящее от веЛИЧИНqJ и ЬТ. ТеЙЛор и Расселл(1939)
приводят таблицы процентныIx отношений положительных попаданий для
больmоrо разнообразия значенИЙ р , ,п и ЬТ. Исследование этих таблиц по
х у 'f"
казывает, что низкая корреляция между оценками и критериями вполне
совместима с большим процентным отношением положительныIx попада
ний.
В дополнение к трем уже упомянутыIM факторам необходимо рассмотреть
и четвертый фактор. Он может быть проиллюстрирован с помощью следую
щеro воображаемоrо эксперимента. Пусть о некоторых JПOдях сделано He
которое множество оценок. Половину из тех, которые были оцененыI выше
Хс' llayzaa назначаем выполнять действие А, а вторую половину  действие
В. Подобным образом поступаем с теми, чья оценка не превысила хс. Через
некоторое время измеряем поведение и подсчитываем пропорцию людей с
у > усвкаждойклетке(каждомучеловекуприписано 1 или О, чтобыобозна
чить, ниже он или выше предела у  пропорция, большая ус в таком случае
просто среднее клетки). Это факторныIй план 2х2, причем один фактор  это
"оценка", а дрyrой "тип действия". Заметьте, что так как критерий не MO
жет быть измерен непосредственно перед решением (и действительно, если
это было бы так, то в оценке не было бы необходимости), JПOДИ, получающие
действия Аи В, также получили различное экспериментальное воздействие.

322 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
Если бы этот эксперимент был проведен, можно было бы протестировать oc
новное влияние оценки (что измеряет ero точность); основное влияние на
действие, то есть, влияет ли само получение А или В на поведение; и взаимо
действие между оценкой и действием. Обратите внимание, что преимуще
ство эксперимента состоит в том, ЧТО он позволяет нам узнать точность oцeH
ки из влияния отношения действия. Как бы там ни было, такой экспери
мент редко проводится, даже умозрительно, и, конечно же, он не проводит
ся людьми, не прошедшими yr лубленное обучение планированию экспери
ментов. Таким образом, точность оценок всеrда будет связана с возможным
влиянием отношения, обусловленноrо действием. Более тoro, ссылаясь на
более раннее обсуждение, можно сказать, что этот эксперимент позволяет
проверить опроверrающую информацию. В отличие от большинства реаль
ных оценочныIx задач, он позволил бы опроверrнуть rипотезу точности oцeH
ки, также как и оценить любое влияние отношения, 06условлеIШОro дей
ствием.
Пример влияния отношения показан на Нисунке 3. Этmпс, изображен
ный пунктиром, тот же, что и был наНисунке 2, и он показывает "истин
ное" взаимоотношение между оценками и исходами. Заштрихованная об
ласть обозначает набтодаемые исходы; таким образом, показаны только зна 
чения, для которых х > Хс. Влияние отношения проявляется в том, что ис
ходы (т.е. поведение) всех людей, которым было дано действие А, увеличе
ны на некоторую константную величину, так что количество положитель
ных попаданий больше, чем если бы она была при отсутствии эффекта oтнo
шения. С психолоrической точки зреlШЯ rлавный аспект на Рис. 3  это
то, характер обратной связи искажен, коJШЧество положительных попада
ний резко увеличилось, а количество ложных позитивов резко сократилось.
у (поведение)
ус
Наблюдаемые
положительные попадания
"успех"
{y yJ
ус
Наблюдаемые
ложные позитивы
"Неудача"
(y<yJ
Х(оценивание)
"клонение.  "ПRинятие п
(x<xJ {Х:2:Хс}
Рис. 3 Влияние отношения на пропорцию набтодаемых положитель
ных попаданий

Получение знаний из опыта... 323
Чтобы измерить влиmше четь:rpeх вышеупомян:утыIx факторов на пропор
цию положительных попаданий, Айнхорн и XorapT (Einhorm & Hogarth,
1978) смоделировали эксперимент, в котором различные уровни воздейству
ющих факторов отношения выбора, базовоro значения и способности к про
rнозированию изменялись по факторному плану. Зависимой переменной
было процентное отношение положительных попаданий. Результаты этоrо
эксперимента MorYT быть представлены следующим образом: (а) в общем,
пропорция положительных попаданИЙ больше, чем 0.50. Если существует
влияние отношения, то процентное отношение положительных попаданий
может быть высоко даже при рху == о; (Ь) коrда ({J < br, процентное отноше
ние положительных особенно высоко. Кроме Toro, пропорция положитель
ных попаданИЙ зависит от влиmшя отношения при низких значениях Рху.
Это означает, при ситуациях выбора плохая способность к проrнозирова
IШЮ, закрепится положительной обратной связью исхода. (с) При ({J > br,
отношение положительных попаданий  наименьшее. Однако, малыIe воз
действия факторов имеют существенное влиmше на увелечение процентно
ro отношения положительныIx попаданий в этих ситуациях.
результатыI смоделированноroэкспериментапоказьmают, что положитель
ная обратная связь может существовать, если способность к проrнозирова
нию крайне мала, и что осознание этоro обычно мало изза неудачи cooтвeT
ственно понять структуру задачи. Поэтому, ХОТЯ можно было предположить,
что не вероятностные оценки сделаны в уместной исходу структуре изуче
ния, коrда оценки делаются с целью решения, какое действие предпринять,
информация исхода может быть нерелевантной для обеспечения самоисправ
ляющейся обратной связи.
Заключение 2
Основной темой этой rлавы было, что информация исхода, без знания cтpyк
туры задачи, может быть несоответствующей для обеспечения самоисправ
ляющейся обратной связи относительно неподходяш;ей эвристики. Также
обсуждалось, что знание структуры задачи трудно достичь изза индуктив
Horo способа, которым мы получаем знания из опыта (см. Hammond, 1978,
rалилейевскИЙ способ мышления против Аристотелевскоrо). Эти выводы
поднимают две проблемы, которые будут кратко обсуждены.
Может быть, что даже со знанием структуры задачи, человек действует
таким способом, который мешает полученmo знаний. Например, paCCMOT
рим официанта в шумном ресторане. Поскольку у Hero нет времени, чтобы
обеспечить хорошее обслуживание всем клиентам, он делает проrноз, oтнo
сительно Toro, какие клиенты оставят хорошие или плохие чаевые. Xopo
2 Я бы хотел поблarодарить J. Е. R. Staddon за поднятие проблем, обсужденных в этой rла
ве.

324 КОВАРИАЦИЯ И КОНТРОЛЬ
шее или плохое обслуживание распределяется в зависимости от проrноза.
Если качество обслуживания оказывает влияние на размер чаевых, исходы
"подтверждают" первоначальные проrнозы. Обратите внимание, что офици
ант Mor бы провести эксперимент, чтобы не допускать зависимости качества
обслуживания от своих предсказаний, если бы он знал структуру задачи; то
есть он Mor бы предоставлять rтoxoe обслуживание некоторым тодям, KOТO
рые, как он судил, оставят хорошие чаевые, и хорошее обслуживание тем тo
дям, которые, как он оценил, оставят плохие чаевые. Однако обратите вни
мание, что официант должен захотеть рискнуть возможной потерей дохода,
если ero суждение точно, взамен на знание, что ero оценка является непра
вильной. Последняя информация может принести ему отдаленную выroду,
так как она может побудить ero делать проrнозы лучше или, есJШ это невоз
можно, использовать стратеrию предоставления xopomero иJШ плохоro об
служивания Hayraд, таким образом, экономя мноro умственныIx усиЛИЙ. В
принятии решеНИЙ в орrанизациях, отдаленныIe выrдыы от знания точности
проrнозов моrJШ быть существенны. Например, если отБорочныIe собеседова
ния не проrнозируют вьmОJШение работы (независимо от ВJШяния отноше
ния), зачем тратить де:н:ьrи и время, используя их? Поэтому, затраты и выro
ды от короткосрочныIx стратеrий для действия по сравнению с отдалеШIЫМИ
стратеrиями получения знаний должны быть более тщательно исследованы.
Вторая проблема возникает при рассмотрении следующеrо вопроса: изу
чают ли тоди, и продолжают ли они использовать несоответствующие пра 
u
вила, и не противоречит ли это эволюционнои концепции выживания силь
неЙШих? Под этим вопросом я подразумеваю, что те, кто используют He
адекватные правила, менее вероятно, должны выжить, чем те, кто исполь
зуют лучшие правила (они  сильнее). Однако, использование лучших пра
вил все еще весьма далеко от использования оптимальных правил. КОlЩеп
ция наибольшеrо "соответствия" вкточает относительное упорядочение, в
то время как оптимальность подразумевает некоторый абсототный уровень.
Следовательно, тот факт, что условно оптимальныIe правила сохраняются,
несмотря на опыт, не противоречит теории Дарвина. Возможно, наиболее
краткий способ выразить это процитировать Эразма: "В стране слепых, и
одноr лазый человек  король." g
3 Смысл этой цитаты состоит в том, чтобы указать, что относительные преимущества в
отношении окружающей среды важны. Мы не оскорбляем слепых людей. Том Воллстейн
сделал следующий комментарий, "В стране слепых, одноrлазый человек может выжить,
только закрыв свой r лаз, так как окружающая среда будет устроена так, что он будет пола 
rаться на друrие чувства" . Хотя это  очаровательный комментарий, я не cor лашаюсь с ним,
потому что одноr лазый человек имел бы друrие чувства в дополнение к преимуществу зре
ния.

Получение знаний из опыта... 325

Часть VI
Чрезмерная уверенность

20. Чрезмерная уверенность в суждениях,
*
основанных на конкретных примерах
Стюарт Оскамп
Это обычное явление в клинической практике: коrда психолоr накапливает
исследовательский материал относительно человека, он начинает думать,
что хорошо знает ero. Следовательно, рано ИJШ поздно в процессе сбора ин
формации психолоr чувствует себя достаточно увереШIЫМ, чтобы делать ди
arностические заключения, описывать rлавную динамику клиента, и воз
можно даже, чтобы отважиться сделать проrноз ero будущеrо поведения.
Хотя заключения психолоrа MorYT осrrаться предварительными, усиление
уверенности от времени первоrо столкновения с пациентом ко времени на 
писания CBoero сообщения обычно очень заметно.
Это исследование рассматривает, оправдано ли это увеличение yвepeннo
сти соотвеТСТВУЮПJ;ИМ увеJШчением точности заключеНИЙ. Хотя уверенность
психолоrа в ero заключениях часто упоминалась как важный предмет на 
учноrо исследования (Meehl, 1957), она редко интенсивно исследовалась.
:Кроме Toro, коrда она исследовалась, часто получались довольно удивитель
Нble результаты. Например, Л.Р. rолберr и Оскамп (L. R. Goldberg, 1959 и
Oskamp, 1962) показали, что диаrностическая достоверность опытных пси
холоrов меньше, чем у менее опытных людей. Те же самые исследования и
мноrие дрyrие показали, что профессиональныIe психолоrи являются не луч
mими экспертами в межличностных отношениях, а иноrда и худшими, чем
необучеIOIые люди (Taft, 1955).
Дрyrим редко исследуемым фактором, который может обеспечить xopo
mий показатель опытности эксперта, является отношение между уровнем
ero достоверности и уровнем точности. Эта величина показывает, например,
является ли судья самонадеянным при принятии решенИЙ или, наоборот,
Этаrлавапервоначальнопоявиласьвурналеконсультационнойпсихолоrии (The Journal
of Consu1ting Psycoho1ogy), 1965, 29, 261 265. Авторское право @ 1965 принадлежит AMe
ри:канс:кой Психолоrичес:кой Ассоциации. Переиздано в соответствии с разрешением.

330 ЧРЕ311ЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
он не слишком уверен в себе. Относительно этой величины, :которая IVLожет
быть названа правомернQCТЬЮ достоверности, было обнаружено, Ч1.'О ОПЫТ
ные 'оценщики", превосходят неопытных (Oskamp, 1962).
Мноrие ИСС.ледования (Hamlin, 1954; Hathaway, 1956; Kostlan, 1954;
Soskin, 1954; Winch & More, 1956) рассматривали влияние различноrо KO
JII1чества информации СТlil\1ула на fлиническое приня'rие реmений. В Ha
стоящем экспер:и:менте этот срю{тор ИЗIался rIYTeM предоставления К<LЖДО
lVI")T 1?IспытуеМОl\iУ четырех множеств кумулятивно увеличивающеrося RОJIИ
чеС'I'ва информации, как основания д.ЛЯ ПРIIНЯТИЯ им реПIеН:УIЙ. Таким об
разом, было смоделировано постепенное наращиванI1е ин(l>оРlV!ации при ра 
боrrе психолоrа над типичным случаеIVI.
Исследовательские rипотезы были следующие:
1. После HeKoToporo момента в процессе сбора ИНфОрlVlац.РiIТ, точ:ность про
rнозирования достиrает MaRClfMYMa.
2. Однако, уверенность в решениях продолжает устойчиво расти:, посколь
KJT получено большее количество ин(рормации.
3. Таким образом, к концу процесса сбора IIНфОРМации, БОЛЬШИНСtrво
испытуемых самонадеянны относительно своих оценок.
Процедура
Так как было желательно, смоделировать обычную клиническую ситуацию настоль
ко точно, насколько возможно, в качестве информации, которая предложена ис
пытуемым, было выбрано реальное исследование. В конечном итоrе, случай бьrл
выбран изза еро обширности, изза Toro, что он охватываJI мноrие подходящие
жизненные случаи, и потому, что он описываJI относительно HOpMaJIbHOrO челове
ка (то есть случай неадаптированности iолодоrо человека, который НИRоrда не
помещался в психиатрическую лечебницу). Это был случай Джозефа Кидда (J oseph
Kidd), о котором сообщил Уайт (Wllite, 1952) в своей книrе "Жизни в развитии))
(Lives in Progress).l
Материа.JIЫ относительно ЭТоrо случая были орrаНИЗ0ваны в хронолоrические
наборы информации, которые были пред ставлены испытуемых в четыре послеlIО
вательных этапа. Этап 1 содерж.ал только следующую краткую демоrрафическую
информацию относительно этоrо случая, чтобы проверить спроrнозированную точ
ность на уровень "психолоrической вероятности" (Patterson, 1955):
Джозефу Кидду (псевдоним)  29 лет. Он белый, не состоит в браке, явля
ется ветераном Второй Мировой Войны. Он  выпускник колледжа, рабо
тает бизнесассистентом в студии цветочной декорации.
На этапе 2 было добавлено полторы страницы материала, напечатанных через
один интервал, относительно детства Киддадо 12 лет. Этап 3 (2 страницы) paCCMaT
1 Использование этоrо случая имело один недостаток. Неснолько испытуе:'мых ПОlVIНИЛИ, ЧТС
они читали ЭТОТ материал во время их обучения, но все кроме одното, сообщили, что их
более раннее знакомство никак не помоrло им в этом исследовании. Так кан их точность,
подтвердила это впечатление, их результаты были сохранены в ана.:rlизе данных.

Чрезмерная уверенность в суждениях... 331
ривал ero rоды, проведенные в школе и колледже, а этап 4 (11/з страницы) OXBaTЫ
ва.JIИ ero службу в армии и более поздние действия до возраста в 29 лет.
и СС.Ilедованuе на конкретном примере
Чтобы иметь основание для определения точности испытуемых, было пост
роено испытание множественноrо выбора, используя метод, подобный Me
тоду Соскина (Soskin, 1954). Пункты опросника описывали обычные образ
цы поведения Кидда, отношения, интересы и типичные реакции на собы
тия жизни. ПрI-IМеры некоторых этих ПУНRтов даются в табл.1.
Таблица 1. Примеры nунктов опросни.-ка
5. Будучи учащимся колледжа, коrда Кидд был в знан:омой и
блаrоприятной социальной ситуации, он часто:
а. Пытался направить rpуппу и навязать ей свои желания.
Ь. Оставался в стороне, отдельно от rруппы.
с. Ero не волновало то, как люди реаrировали на Hero.
d. Принимал активное участие в rруппе, но тихим и CKpOM
ным способом.
е. Вел себя, как клоун и хвастался а
10. Позже во время службы в армии, будучи офицером и KOMaH
дующим отделением, отношение Кидда к наказаниям было:
а. Он очень тревожился об этом, потому что преДПОЧИТaJI быть
на ОДНОlVI уровне с друrими людьми, а не выше их а
Ь. Он не любил этоrо, потому что он никоrда не Mor принять
решение относительно Toro, что делать.
с. Он избеrал этоrо настолько полно, насколько возможно, по
тому что чувствовал, что неправильно наказывать людей, неза
висимо от Toro, что они сделали.
D. Он был счастлив, потому что эrrо давало ему шанс KOHTpO
лировать ситуацию и быть выше друrих.
Е. Он испытывал садистское наслаждение, наказывая друrих,
в качестве компенсации за то время, коrда наказывали ero.
15. Настоящее отношение Кидда R своей матери:
а. Любовь и уважение к ее идеалам.
Ь. Нежная терпимость к ее недостаткам.
с. Как уважение, так и неrодование а .
d. Отвержение ее и всех ее убеждений.
е. Почтительная, но формальная привязанность.
20. В беседах с мужчинами, Кидд:
а. Предпочитает распол:аrать их rоворить о работе и опыте а.
Ь. Предпочитает rоворить, rлавным обраЗОl\I, о знакомых вещах.
с. Предпочитает спорить с ними о релиrии или их философии
жизни.

332 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
d. Любит хвастать относительно своей службы в армии или
учебы в колледже.
f. rоворит rлавным образом о спорте, сексе и отпускает rряз
ные шутки.
25. Отношение Кидда к жизни как бизнесассистента вызвано ero
недавним решением:
а. Остаться на этой работе, по крайней мере, еще несколько
лет.
Ь. Расширить бизнес, построив друrой маrазин в близлежа
щем rороде.
с. Оставить работу и открыть собственный цветочный Mara
зин.
d. Подать заявления о приеме на работу в несколько более
крупных компаний в сфере деятельности, подобной ero настоя
щей работы.
е. Совсем уволиться и найти работу дpyroro рода а
а Правильный ответ.
Варианты ответов были построены только там, rде имелись довольно объек
т:и:вные информационные критерии, представленные в случае, фактические
данные или хорошо зафиксированные выводы. Четыре неправильных аль
тернативы в каждом пункте быJШ составлены аспирантами по психолоrии
посредством дополнения предложенИЙ к основе пункта. Они были построе
ны таким образом, чтобы быть явно неправильными, основанными на опуб
ликованном материале случая, но быть убедительными и "привлекатель
ными" альтернативами. Ни один из пунктов не содержал ответ, который
можно было обнаружить в получеIffiОМ вводном материале случая. Испы
туемые должны были следовать обычной процедуре в клиническом приня
тии решений (с. McArthur, 1954), формируя картину индивидуальности
Кидда из представлеIffiОro материала и затем проrнозируя ero отношения и
типичные действия, основываясь на картине ero личности.
Эксперты
экспертыI были взятыI из трех rpупп: с разным опытом в психолоrии: (а) 8
психолоroв, работающих в rосударствеIffiОЙ больнице штата Калифорния,
причем у каждоrо было несколько лет опыта терапии, и 5 имели кандидатс
кую степень; 2(Ь) 18 аспирантов в области психолоrии; 3 И (с) 6 студентов CTap
2Еще один психолоr участвовал в тестировании, но ero результаты пришлось аннулировать,
так как он не понял инструкций и не CMor им следовать. Эта проблема не случилась ни с
одним студентом.
3 Приблизительно половина этих аспирантов имела некоторый опыт терапии или консуль
тирования, И один или два из них, возможно, по уровню опыта в психолоrии равнялись
психолоrам

Чрезмерная уверенность в суждениях... 333
ших курсов, заниМaIOщихся исследованием личности. Ни один из испытуе
мых не был знаком с rипотезами исследования.
Испытуемые принимали участие в эксперименте в маленьких rpуппах
размерами от четырех до девяти человек, но каждый работал своим собствен
ным индивидуальным темпом и с собственной пачкой материалов. После
чтения материалов каждоrо этапа случая, испытемый отвечал на все 2 5 воп
росов случая, прежде чем перейти к следующему этапу. В дополнение к OT
вету на вопросы, испытемый также указывал в каждом пункте, насколько
он был уверен в том, что ero ответ был правильный.
Оценки уверенности
Оценки уверенности были сделаны, используя шкалу, изобретенную Aдaм
сом (Adams, 1957), которая определяет уверенность в терминах ожидаемо
ro процента правильных решений. Так как было пять альтернатив для каж
доrо пункта теста, шкала начиналась с 20% (что представляло полностью
случайный уровень достоверности) и завершалась 100% (что указывало на
абсолютную уверенность в правильности). В дополнение к обеспечению по
нятноrо объективноrо значения уверенности, эта шкала имеет большое пре
имутцество, т.к. позволяет напрямую сравнить уровень точности и уровень
уверенности. Таким образом, например, если у испытемоrо 28% пунктов
правильныI,, а среднИЙ уровень ybepeI-?"fОСТИ 430/0 , он, безусловно, caмoyвe
рен.
Результаты
Эта задача оценки, оказалась достаточно трудной, по крайней мере, для этоrо
материала о случае. Ни один испытемый не достиr точности 500/0 , и средняя
результирующая точность была меньше 28 О/О , со случайностью 20% (незна 
чительное раЗJШЧИе). Однако этот низкий уровень точности служит для тoro,
чтобы обеспечить еще более серьезное испытание rипотез исследования.
Был выполнен предварительный анализ, чтобы сравнить оценки трех
rрупп испытуемых, хотя не было сформулировано rипотез об их относитель
ных результатах. Эти результаты ясно указали, что не было никаких суще
ственных различий между тремя rруппами испытуемых ни в точности, ни
в уверенности, ни в общем количестве измененных ответов. Полученные pe
зу льтаты уверенности на этапе 4 сравнивались с результатами предыдущих
исследованИЙ (Goldberg, 1959; Oskamp, 1962), показывая, что более опыт
ные испытуемые, менее уверенны, чем менее опытные испытуемые, но в
этом исследовании эти результаты не приближались к значимым.

334 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
Таблица 2. Результаты 32 испытуемых в исследовании KOHKpemHOZO слу
чая по 25 пунктам.
Сред",ие 0че",хи
н 3 мерен,ие
Этап 1 Эта", 2 Эта", 3 Эта", 4 F Р
Точность (0/0 )
26,0 23,0 28,4 27,8 5,02 0,01
Уверенность (0/0)
33,2 29,2 46,0 52,8 36,06 0,001
Количество
измененных
ответов
13,2
11,4
8,1
21,56 0,001
r лавные результаты исследования показаны в Таблице 2, rде следующие
друr за дpyrOM столбцы показывают средние результаты испытуемых, по
мере Toro, как они получали последовательно увеJШЧивающееся количество
информации. В результате предыдущих статистических тестов, результа
ты для всех 32 испытуемых объединены в этой таблице.
Первая строка в Таблице 2 показывает, что колебание в точности по че
тырем этапам было существенно. Однако, статистический тест ДYHKa
на (А. Е. Edwards, 1960, с. 136) показал, что это разница возникла прежде
Bcero блaroдаря снижению точности на этапе 2. При сравнении точности на
этапе 1 с точностью на этапе 4 не было обнаружено никаких существенных
изменений (t == 1.13, df == 31). Таким образом, первая rипотеза относительно
максимума точности была не только по.ц.держана, но в этом эксперименте
не было никакоrо существенноrо увеличения в точности с увеличением ин
формации!
rипотеза 2 проверена во второй строке табл. 2. Там мы видим, как и было
спроrнозировано, резкое и очень существенное увеличение достоверности с
33% на Этапе 1 до 5 3 о/о на этапе 4.
Наконец, результаты rипотезы 3 обозначены сравнением первых и BTO
рых строк таблицы. На этапе 1 средняя величина самоуверенности была 7
пунктов; на этапе 4 она была 25 пунктов, различие, существенное далеко за
пределами уровня 0.001 (t == 5.14, df == 31).
Иноrда средние величины rpуппы существенны, но они MorYT вводить в
заблуждение, потому что они мотут скрывать ответы отдельных испытуе
мых, которые противоречат проrнозам. То, что дело здесь было не в этом,
ясно показано следующими числами для отдельных испытуемых. Из 32
испытуемых, 14 увеличили точность ответов от этапа 1 к этапу 4, в то время
как для 6 точность осталась той же, и для 12 уменьшилась  полностью слу
чайный результат. Наоборот, все испытуемые, кроме 2, увеличили yвepeH

Чрезмерная уверенность в суждениях... 335
ность, И большинство  заметно 4. На этапе 1 почти половина испытуемых
(13 из 32) не были самоуверенными; к этапу 4 осталось только 2 испытуе
мых, которые были не очень увереныI в себе  высоко значимое изменение
(х2 == 9.1, р < 0.01).
Дрyrой интересный результат исследования содержится в последней CTpo
ке Таблицы 2, в которой показано среднее число пунктов, на которых испы
туемые изменили свои ответы на каждом этапе случая. Эта величина пока
зывает, что, поскольку представлялось большее количество информации,
число измененных ответов умеllъшилосъ заметно и существеIПIО. Это зак
лючение rоворит о том, что испытуемые часто формировали довольно твep
дые стереоТИIПIые выводы из первоrо отрезка информации и затем HeOXOT
но меняли свои выводы, коrда они получали новую информацию. Во вся
ком случае, заключительныIй этап информации, служит скорее для Toro,
чтобы подтвердить предыдущие впечатления испытуемых, чем побудить их
обновить полную картину личности Кидда.
Обсуждение
Необходимо избеrать небрежноrо обобщения этих результатов. Имеются три
rлавных фактора относительно этоrо исследования, которые моrли бы or
раничить общность результатов, (а) случай может быть не похож на те, с
которыми большинство психолоrов П:;1ИВЫКЛО работать. (ь) Пункты теста
не MOryT представлять те виды поведения, которые психолоrи привыкли про
rнозировать. (с) Испытуемые, возможно, не были тиmrчными представите
лями людей, принимающих психолоrические решения. В ответе на эти воз
можные возражения должно быть указано, что случай, пункты теста и ис
пытуемыепсихолоrи  все были выбраны с намерением приблизитьс.я к си
туациям, встречающимся в фактической психолоrической практике.
Даже если эти возможные возражения MorYT быть предоставлены, HeKO
торые четкие заключения MorYT быть сделаны. Независимо от Toro, каза
лась ли задача странной или материалы случая нетипичными, оценки yвe
ренности испытуемых показывают, что они убедились в увеличеllии cBoezo
пО1iUJlrtаllия случая. Поскольку они получили большее количество инфор
мации, их увереIПIОСТЬ резко возросла. Более Toro, их уверенность относи
тельно собственных решенИЙ стала обратно пропорциональна фактической
правильности этих решений.
Таким образом, хотя этот результат не может повторяться для каждоrо
психолоrа и каждоrо типа решений, можно четко заключить, что усили
40 дин из двух испытуемых, у которых уменьшилась уверенность, старшекурсник, позже
заявил, что обычно у Hero увеличилась бы уверенность, но он только что участвовал в науч
ноисследовательской работе с компьютерами, в которой компьютер неоднократно давал
неправильные результаты, причем настолько, что он полностью потерял свою уверенность
даже в компьютерах.

вaIOЩееся чувство уверенности психолоrа во время прорабатывания ситуа
ции  не надежный признак увеличения точности ero заключений. Так Ha
зываемая клиническая надежность, основанная на личных чувствах yвe
ренности клинициста, не является адекватным свидетельством валиднос
ти оценки в диarностировании или проrнозировании человеческоrо поведе
ния.

21. Сообщение о процессе обучения оцениванию
*
вероятности
м ар-к Алnерт и Х овард Раuффа
в исследованиях принятия решений в условиях неопределенности, людей,
принимающих решения и их квалифицированных консультантов часто
просят оценить распределе:ЕШЯ вероятности величин, значения которых им
неизвестны. Эта r лава рассматривает некоторые эмпирические результатыI,
касающиеся таких вопросов как: Насколько хорошо MorYT необученные
ЛЮДИ давать подобные оценки? Проявляют ли они некоторые повторяющи
еся предубеждения? Как можно калибровать JПOдей, делающих оценки? Как
их можно научить оценивать лучше?
Эта rлава рассматривает только оценки неопределенных величин, KOTO
рые MorYT принимать континуум возможных значений. Следовательно, мы
будем работать ИСКЛЮ"tffiтельно с одновариантными функциями плотности
и их кумулятивными функциями распределения. Существует несколько
различных процедур для оценки распределеIШЙ вероятности непрерьmных,
одновариантных случайных переменных, но мы рассмотрим только одну
специфическую процедуру , которую мы и наши коллеrи часто использова
ли на практике. Она называется методом прямой оценки квантиля.
Процедура прямой оценки квантиля
Пусть х*  истинное, целевое значение некоторой переменной, и предполо
жим, что оно неизвестно оценивающему. К тый оценочный квантиль х* (для
k в интервале от О до 1)  это число х , которое означает, что оценочная Bepo
}{
ятностьтоrо, чтоонприпишетсобытию{х* < х } равна k; втерминахвероят
}{
ности, Р {х* < x k }== k. На числа Х о . 50 ' Х о . 25 и Х о . 75 будут ссылаться как на oцe
ночную медиану, :ЕШжний квартиль и верхний квартиль, соответствеlШО.
* Эта rлава первоначально появилась в 1969 как неопубликованное сообщение. Она была
пересмотрена специально для этой книrи.

338 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
Чтобы получить х о . 50 ' испытуемый должен представить такую величину,
которая настолько же вероятна, .что х* как ниже х а 50 ' так и выше  х .
. 0.50
Таким образом, Х О . 50 делит континуум на два оценочных, одинаково вероят
ных интервала. Более низкий квартиль, х о . 25 ' делит интервал (oo, х. 50 ) на
два оценочных одинаково вероятных интервала; и верхний квартиль, х о . 75 '
делит интервал (х о . 50 ' + 00 ) на два оценочных интервала с одинаковой вероят
ностью. Для каждой неопределенной величины, напIИХ участников экспе
римента попросили определить их оценочную медиану и квартили. После
довательность (или "коrерентность", как предпочитают писать некоторые
авторы) требует, чтобы испытуемый считал, (а) что каждый из этих четыI
рех интервалов
(oo, х о . 25 )' (х о . 25 ' х о . 50 )' (х о . 50 ' х о . 75 )' (х о . 75 ' +00)
с равной вероятностью, будет содержать истинное значение х*, и (ь) вероят
ность TorO, что истинное значение х* не будет содержаться в интервале
(х о . 25 ' х о . 75 ). В будущем, мы будем называть интервал (х о . 25 ' х о . 75 ) оценочным,
межквартильным диапазоном. Испытуемых, которые участвовали в наших
упражнениях, обучили проверять эти требования последовательности и их
проинструктировали, что в случаях непоследовательности необходимо за
ново оценить свои оценки квантиля, чтобы ее достичь.
В дополнение к оценочной медиане и двум квартилям, испытуемых про
сили оценить разли:чные квантили на нижнем и верхнем пределе их распре
делений. Об этом мы расскажем дальше. Как только оценивающий опреде
лил несколько (x k , k) пунктов В своем совокупном, левостороннем оценоч
ном распределении вероятности, он может использовать прямой, произволь
ный процесс для тoro чтобы "подоrнать" остататок кривой. В этой rлаве,
однако, мы будем касаться только непосредственно оцененных (x k , k) пунк
тов, а не полной кривой.
Возможность внешней валидизации
Если все, что мы имеем от данноrо испытуемоrо, это одно распределение Be
роятности для единственной неопределенной величины, было бы бессмыс
ленно rоворить, что ero распределение "неправильно". Мы моrли бы Haдe
яться, что нат испытуемый более хорошо осведомлен о рассматриваемой
величине, но ero распределение вероятности только формальное выраже
ние Toro, что он знает или не знает об этой величине. Мы не можем сказать,
например, что ero распределение "слишком компактное" , или "слишком CBO
бодное, " или "слишком смещено вправо". Но, в отличие от этоrо случая,
допустим, что наш испытуемый дает нам тыIячуy распределений тысячи раз
личных неопределенных величин. Если каждое из фактических истинных
значений должно попадать либо ниже ero соответствующеrо 0.01 кванти
ля, либо выше ero 0.99 квантиля, то мы сможем сказать, что он внешне не

Сообщение о процессе обучения оцениванию. .. 339
оrраничен, что ero распределения имеют тенде1ЩИЮ быть слишком компак
тными. Или, напротив, если бы было так, что каждый из ero оцененных
межквартильных диапазонов содержал бы истинную величину, то это обо
значало бы ero тенде1ЩИЮ быть слишком разреженным. Допустим, что это
экстремальные случаи, но они устанавливают то, что возможно и уместно
rОБОрИТЬ о внешней валидизации множества распределений вероятности.
Цели упражнений и состав rрупп испытуемых
Не вдаваясь в подробности, ПОЗВОJThте нам предоставить краткий обзор тoro,
'что мы сделали. Посредством ряда aIШет мы ОЩIOCиJШ большое количество ис
пытуемых (приблизительно тыIячу)) 11 зarш:сaJШ их оценочные квантили для
нескольких величин, неизвестныIx им во время оцеНRИ. Затем мы сравнили их
оценки с фактическими истиннымJ'I значеIШЯМИ; идентифицировали HeKOТO
рые постоянныIe предубеждения; исследовали формальныIe процедуры для из
мене:ния их оценочныIx входныIx да...чныI;; проинформировaJШ каждоrо испы
тyeMoro о качестве ответов rРУШIЫ и ero собственноro специфическоro набора
ответов; и, наконец, мы предложили способы, которыми каждый испытуемый
Mor получить информацию о прошлыIx индивидуалыlliхx особенностях 11:, Ta
ким образом, изменить свой последующИЙ набор оценок.
Мы провели четыре отдельных, но связанныIx упражнения в течение ака 
демическоrо rода 1968 1969, и для идентификации, перечислим их:
rpyппa 1: 139 студентов факультативноrо курса "Модели плани
рования в условиях неопределенности", второй курс проrpаммы на
степень мarистра бизнесynравления (МБУ) rарвардскоro универси
тета.
rpyппa 2: 800 студентов, включающая всех первокурсников про
rрэммы МБУ rарварда.
rpyппa 3: 67 "добровольцев" с yrлубленноrо курса менеджмента
на бизнесфакультете rарварда.
rpy ппа 4: 60 студентов, проходящих курс анализа принятия pe
шенИЙ, который осуществлялся в аспирантуре точных и rумани
тарных наук в rарварде. Это были студенты различных факульте
тов в rарварде и Технолоrическом институте штата Массачусетс и
изучали экономику, статистику, инженерию, математику, юрисп
руденцию, управление, дизайн, общественные отношения, опера
ционный анализ.
До принятия участия в этом исследовании, все испытуемые в этих четы
рех rруппах ИЗIали основные принципы анализа принятия решений: по
строение 11 анализ схем принятия решений, предшествующие и последую
щие распределения вероятности, теорию полезности (или предпочтений) и
величину информации.

340 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
На rруппе 1 проводилось пилотажное исследование. От каждоrо CTyдeH
та требовалось независимо оценить распределения для 20 неопределенных
величин. Для этой rруппы мы изменяли наши инструкции о вероятности
"хвоста" распределения; это обсуждается позже в этой rлаве. Все 20 оценок
были проведены за одно испытание без обратной связи.
С rруппами 2, 3 и 4 было проведено нечто подобное. В первом испытании
каждому испытуемому предлarали оценить 1 О неопределенных величин.
3атем испытуемых информировали относительно результатов всей rруппы
и их собственных результатов. 3атем осуществлялось следующее испыта
ние с 1 О различными неопределенными величинами.
Действия rpуппыI 1 и rpупп 2, 3 и 4 в первых испытаниях были в значи
тельной мере сходны. Действия rрупп 2,3 и 4 во втором испытании, после
информирования и обратной связи, были снова чрезвычайно подобны; но
заметные улучшения были отмечены между их первыми и вторыми испы
таниями. Изза подобия действИЙ всех rpупп мы обсудим и сделаем замеча
ния по детальным результатам самой большой из этих rрупп.
Упражнение и результаты, полученные до обратной связи
Мы воспроизводим инструкции, которые были предоставлены половине уча 
щихся курса МБУ (rpyтma 2). Эта подrpуппа получила то, что мы назвали фор
мой В; дрyrая половина получила форму А, которая была идентична по coдep
жа:нию, но в которой были приведеныI дрyrие неопределенныIe веJшчиныI.
И иструкцuu: форма В
Цель этоrо упражнения состоит в том, чтобы увидеть, насколько хорошо Вы как
представитель rруппы и rpуппа в целом можете оценивать распределения вероят
ности для неопределенных величин (НВ). Мы приведем ниже 10 НВ, и Вас попро
сят оценить медиану, 0.25 квантиль, 0.75 квантиль и значения экстремума каж
дой НВ. (Для вашеrо удобства краткие определения этих терминов даются ниже.)
Блаrодаря типу используемой НВ, Вы сможете сравнить Ваши оценки с истинны
ми значениями. Таким образом, Вы сможете увидеть, склонны ли Вы делать pac
пределение "слишком плотным" , "слишком разреженным" или смещенным вверх
или вниз в определенных типах вопросов. Позже Вас попросят повторить это уп
ражнение с друrими НВ. ДЛЯ этоrо упражнения Вы должны независимо ответить
на вопросы, не просматривая исходные материалы, хотя для некоторых вопросов
желательно произвести простые вычисления. На интересует Ваше знание незави
симо от Toro, насколько оно неопределенно или насколько неудобно Вы себя чув
ствуете.
Определения квантилей ...
Ниже приведено 10 величин, которые, как мы надеемся, для Вас являются
неопределенными. Вы должны записать Вашу оценку на каждом бланке ответа.
Заполните каждый пункт настолько хорошо, насколько Вы можете с нынешними
знаниями, но не ищите дальнейшую информацию и не обсуждайте вопросы о COOT
ветствии со своими партнерами даже после Toro, как Вы сдадите свои ответы. Вам
необходимо сдать один бланк ответов перед занятиями завтра, а второй оставьте

Сообщение о процессе обучения оцениванию.. . 341
себе так, чтобы у Вас была запись Ваших ответов. (Студенты использовали coxpa
ненный экземпляр, чтобы оценить себя. Это будет описано позже.)
Значения некоторых из переменных будут определены с помощью ответов CTyдeHTOB
первокурсников на следующие вопросы:
Вопросы
А. Вы предпочитаете бурбон или скотч?
В. Вы одобряете отсрочки от армии для всех аспирантов независимо от области
деятельности?
С. Приняли бы Вы участие в азартной "и:rpе "50 на 50", rде Вы моrли бы либо
прои:rpать $ 50 или выи:rpать $ 100?
Список неопределенных величин
1. Процент ответов первокурсников (исключая тех, которые вообще не пьют),
предпочитающих бурбон скотчу.
2. Процент ответов первокурсников, которые одобряют отсрочку от армии для
всех аспирантов независимо от области деятельности.
3. Процент ответов первокурсников, которые сы:rpали бы в азартную и:rpу в воп
росе С, приведенном выше.
4. Про цент респондентов, которые принимали участие в Опросе общественноrо
мнения института rэллапа в июле 1968 (рассматривающем репрезентативную BЫ
борку взрослых американцев) и выразили мнение, что если начнется полномасш
табная война на Ближнем Востоке, США должны послать вооруженные формиро
вания для помощи Израилю.
5. Про цент респондентов, участвовавших в опросе общественноro мнения в Map
те 1968 (рассматривающем репрезентативную выборку взрослых американцев),
которые ответили, что учителям rосударственных школ нужно разрешить вступать
в профсоюзы.
6. Количество терапевтов и хирурrов, перечисленных в телефонном справочни
ке "Желтые страницы" Бостона и ero окрестностей в 1968.
7. Общее количество студентов, которые в настоящее время зареrистрировалось
в докторской про:rpамме бизнесфакультета rарварда.
8. Полное производство яиц (в млн штук) В США в 1965.
9. Количество иностранных автомобилей, импортированных в США в 1967,
выраженное в тысячах.
10. Пошлина, собранная на Панамском канале в 1967 rоду, выраженная в мил
лионах долларов.
(Новая страница)
Форма В (бланк, который нужно сохранить)
Секция
Номер студента
Пожалуйста, выберите один ответ для каждоrо из вопросов А, В и С:
А. Напиток бурбон (1) Скотч (2) Не пью вообще(3)
В. Отсрочка от армии одобряю  (1), выступаю против  (2)
С. Азартная и:rpа 5050 принимаю  (1), отклоняю  (2)

342 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
Пожалуйста, оцените все 5 величин для каждой из этих 10 переменных, приве
денных ниже. Заметьте, что самое высокое число в каждой строке находится спра
ва. (Десятичные дроби в ответах допускаются. Если необходимо указать процент,
ответы должны иметь форму 97.2 для 97.20/0, ане 0.972.)
н еопределен1laЯ величина
Квантuль
1. Бурбон (0/0 )............................ (0.01) (0.25) (0.50) (0.75) (0.99).
Информационное сообщение об обратной связи
Приблизительно через неделю после Toro, как студенты заполнили форму В, CTY
дентам был предложена следующее информационное сообщение. Оно обсуждалось
в rpуппе до Toro, как студентам дали для заполнения форму А.
Цель этоrо информационноrо сообщения:
1. Описать в совокупности поведение людей, заполнивших форму В,
2. Указать систематические предубеждения в ответах,
3. Позволить Вам проверить себя прежде, чем Вы повторите это упражнение в
форме А.
Таблица 1. Ответы 1IO вопросы в форме В
н азваН,uе
Номер
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Бурбон
Отсрочка от армии
Азартная иrра --50 на 50"
Израиль
Профсоюз учителей
Список докторов
Докторанты
Произведенные яйца (миллионы)
Импортированные автомобили
(ТЫCSIЧи)
Доход С Па:в:амскоro канала
(миллионы)
10
н стиН,Н,ое зиа.."еН,U,е
42.5
65.5
55.2
10.4
63.5
2.600
235
64.558
697
82.3
Как вы помните, для каждоrо вопроса, Вы оценили пять квантилей: 0.01, 0.25,
0.50, 0.75,0.99. Эти квантили делят интервал линии на шесть катеrорий:
Катеrория 1: Все числа ниже квантиля 0.01
2: Все числа между 0.01 и 0.25 квантилями
3: Все числа между 0.25 и 0.50 квантилями
4: Все числа между 0.50 и о. 75 квантилями
5: Все числа между о. 75 и 0.99 квантилями
6: Все числа выше 0.99 квантиля.

Сообщение о процессе обучения оцениванию. .. 343
Для любоrо из этих десяти вопросов, как только Вы определяете Ваши пять KBaH
тилей (или, что то же самое, как только Вы определяете эти шесть катеroрий) следу
ет указать, в какую катеrорию попадает фактическая истинная величина. Напри
мер, студент Джон Доу определил следующие квантили для вопроса о скотче и бур
боне:
(о. 01) (0.25) (0.50) (0.75) (0.99)
5 15 30 40 45
Фактический процент студентов, одобряющих бурбон, как оказалось, был 42.5;
следовательно, в этом вопросе ответ rHa Доу попадает в катеrорию 5.
Теперь прежде, чем мы дальше будем обсуждать, как хорошо (или плохо) rpуп
па выполнила это упражнение, пожалуйста, обратитесь 1< вашему бланку ответов и
для каждоrо вопроса отметьте, какая из ваших шести катеrорий содержит истин
ную величину.
В Таблице 1 мы перечислили истинные ответы.
Оценка:
Анализ межквартиЛЬflЫХ диаnаЗОflов
Давайте сначала рассмотрим колонки 3 и 4 в Таблице 2. Для любоrо вопроса
Вы должны были выбрать 0.25, 0.50, 0.75 кванТИЛll так, что, по вашему
мнению, настолько же вероятно, что истинный ответ попадет в диапазон от
0.25 до 0.75 (то есть, в катеrории 3 и 4), как если бы он в Hero не попал. В
общем количестве 1.000 вопросов (100 х 10) мы получили бы (математичес
кое) ожидание 500 ответов в катеrориях 3 и 4. Мы получили только 334 Ta
ких ответов. Неплохо. Это несоответствие моrло быть статистическим OT
клонением, но мы в этом сомневаемся. Например, подобный анкетный оп
рос нескольких недель назад был предоставлен мноroчисленной rруппе BTO
рок урс ни ков МБ"У  они ответили на 20 вместо 10 вопросов  и 330/0 их OTBe
тов попали в каrrеrории 3 и 4. Мы не хотим сказать, что 330/0 "универсаль
нан полуконстанта", но это довольно поразительное совпадение, которое
стоит учитывать. (Соответствующий процент для первоrо заполнения фор
мы А был 330/0; студентыI, заниМaIOщиеся yrлубленным изучением MeHeд
жмента (rруппа 3) также выдали число 330/0, но студенть! факультета точ
ных и rуманитарных наук (rруппа 4) предоставили ответ 360/0.)
В совокупности, интервальr от 0.25 квантиля до о. 75 были слишком плот
ными. Столько истинных значений должно было попасть за пределы диапа 
З0НОВ интерквартилей (от 0.25 до 0.75 диапазона), сколько и попасть в них,
но фактически вдвое больше попало за ero пределы, чем внутрь. Но нам ЭТО
ro еще не достаточно, чтобы rоворить, "расширьте диапазон интеркварти
лей", потому что существует большая изменчивость в зависимости от воп
роса и человека.
Сравним вопросы 1 и 10. В вопросе 1 Вы Mor ли почувствовать, что MHoro
знаете о том, какие напитки предпочитают Ваши одноrруппники, по край
ней мере, весьма MHoro по сравнению с тем, что Вы знаете относительно дo
ходов от Панамскоrо канала. Поэтому, Вы моrли бы почувствовать, что у
Вас есть больший шанс (ожидаемый) захватить в вашем интерквартильном

344 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
Таблица 2. Распределение ответов испытуемых в форме В по катеzориям.
Ниже 0.01 0.25 0.50 0.'15 Выше
до до до до
Номер Нааваиu,е 0.01 0.25 0.50 0.15 0.99 0.99 8cezo
1 Бурбон 3 16 20 40 11 10 100
2 Отсрочка от 15 12 35 19 10 9 100
армии
3 Азартная иrра 11 8 28 29 13 11 100
50-50
4 Израиль 51 41 6 1 1 О 100
5 Профсоюз 1 1 13 28 29 28 100
u
учителеи
6 Список докторов 24 14 12 13 10 27 100
7 Докторанты 1 3 11 9 15 61 100
8 Производство 9 2 13 10 8 58 100
яиц
9 Импортировав- 25 15 18 9 7 26 100
ные машины
10 Доход с канала 18 8 8 12 16 88 100
Bcero 158 120 164 170 120 268 1.000
Ожидае-
мая 10 240 250 250 240 10 1.000
частота
диапазоне истинную пропорцию бурбона, чем истинные доходы от Панамс
Koro канала. Н о разве так вы должны думать? Если Вы это ожидали, Вы
должны были увеличить Ваш межквартильный диапазон для доходов от
Панамскоrо канала. При заполнении формы А убедитесь, что Вы чувствуе
те, независимо от вашей информированности, что:
а. Для любоrо вопроса одинаково вероятно, что истинное значение попа
дет как в межквартильные пределы, так и вне их;
Ь. Одинаково вероятно, что истинное значение попадет в Ваш межквар
тильный диапазон для вопроса, о котором Вы знаете MHoro и для вопроса, о
котором Вы знаете мало.
(Этот последний пункт относительно вопросов 1 и 10 мы необдуманно об
судили со студентами факультета точных и rуманитарных наук скорее до,
чем после Toro, как они закончили свой первый Kpyr оценок. Это моrло бы
объяснить несоответствие между 33 % и 360/0 . Мы увидим HaмHoro более зна 
чительное изменение, коrда посмотрим на вероятности размещения "XBOC
та" распределения.)
Некоторые из Вас действительно производят слишком плотные распре
деления. Например, 13из100респондентовохватилитолько 1 илиниодно

Сообщение о процессе обучения оцениванию. .. 345
то истинноrо значения в своих 10 межквартильных диапазонах. Для каж
дото человека, пусть ето межквартилъное множество будет числом попа
даний истинных значений в ето межквартильные диапазоны. Множество,
близкое к О, подразумевает, что человек "слишком напряжен"; множество
близкое к 10 предполarает, что человек "слишком свободен"; а множество
около 5 подразумевает, что он  "почти прав". Распределение множества
приводится в табл.3. В третьей колонке таблице мы перечислили ожидае
мое количество респондентов, которые бы предоставили любое данное меж
квартильное множество при упрощающем предположении, что существует
вероятность 0.33, что любой межквартильный диапазон содержит IIСТИН
ное значение, и что эти дихотомические ответы являются независимыми
для разных вопросов. Убедитесь, что у вас есть свое межквартильное MHO
жество.
Таблица 3. Распределение межквартильноzо множества для формы В
о
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Bcero
3
10
22
20
23
11
9
2
О
О
О
100
Ожидаемое ХОlf,U,чество
чеlI08eJt,  UC1l,Ол'Ь31{1Ol1f"Z
Р == 038
1.9
9.0
19.9
26.1
22.5
13.3
5.5
1.5
0.3
0.0
0.0
100.0
м ежхвартияьн,ое
JtfII,OЖесmво
Фактическое
хол;uчество 1Ie1W8e1t,
Аналuзэкстремумов
Возможно, Вы устанавливаете Ваши квантили 0.01 и 0.99 так, чтобы Вы
были "удивлены" действительно низким ответом (ответ катеrории 1) и дей
ствительно высоким ответом (ответ катеrории 6). В 1.000 вопросах мы дол
жны были "ожидать" в общем 20 таких сюрпризов, 1 О слева и 1 О справа (см.
табл. 2). Было в общем 426 сюрпризов! Это должно не просто удивить нас, а
шокировать! Вы можете HeMHoro успокоиться, хотя бы потому, что Вы не
столь плохи как rруппа второкурсников (rруппа 1), о которой мы упомина

346 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ли. Приблизительно 35 студентов попросили, как и Вас, перечислить KBaH
тили 0.01 и 0.99 для 20 вопросов. Они записали 46% сюрпризов  немноrо
хуже, чем ваши 42,6%. Дрyrих 35 студентов попросили записать 0.001 и
0.999 квантили и вместо "ожидаемых" 0,2% сюрпризов они записали 40% .
Дрyrих 35 попросили в довольно неоnpeделеШIЫХ терминах, перечислить
"минимальные" и "максимальные" значения  мы действительно не знаем,
что это означает  и они сделали запись 470/0 сюрпризов. Наконец дрyrих 35
попросили дать "удивительно низкие" и "удивительно высокие" значения,
и они отметили 38% сюрпризов. Очевидно, "удивительно низко", ниже, чем
"минимум" .
Ради Боrа, Расширьте свои экстремумные квартили! Будьте честными с
самим собой! признайте то, что Вы не знаете!
Рассмотрим 6й вопрос 2.600 докторов в области медицины перечисленыI
в телефонном справочнике Бостона и ero окрестностей. Половина из Вас была
удивлена этим результатом. Некоторые были удивлены тем, что это такая
большая цифра, дрyrие, что  маленькая. Пятьдесят восемь процентов были
удивленыI фантастически большим КОJШЧеством произведенныIx яиц  но Bce
таки 9% были одинаково удивленыI фантастически маленьким количеством.
Таблица 4. Распределение индексов неожиданности для формы В
о
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Bcero
1
9
15
13
17
15
16
4
9
1
О
100
ОжидаеJtflOe "ШС1Ю
чеlWВек  ucпоJl,ЬЗУЮщих
р =: 0.48
0.4
2.7
9.3
18.7
24.6
22.3
14.0
6.0
1.7
0.3
0.0
100.0
н ндекс неожиданности
Фактическое
количество че1UJ8eJt,
Давайте определим для каждоrо человека индекс неожиданности, KOTO
рый показывает количество раз (из 10), коrда он делает запись ответа Kaтe

Сообщение о процессе обучения оцениванию. .. 347
rории 1 или 6. В среднем по поводу мноrих различныI,, независимых вопро
сов Вы должны быть удивлены 1 раз из 50. Индексы неожиданности О или 1 
ТО, что мы хотели бы видеть, и появляется причина для беспокойства, если
индекс неожиданности достиrает 3 или больше. Распределение индексов
неожиданности дается в таб.л. 4. В третьей колонке таблицы мы перечисли
Ш! ожидаемое количество испытуемых, которые бы зареrистрировали дaн
ные индексы неожиданности при упрощенном предположении, что суще
ствует вероятность удивления 0.43 в каждом вопросе, и вопросы друr на
дрyrа не влияют. Сорок пять (45) человек были удивлены по крайней мере в
половине из этих десяти вопросов!
Для типичной неопределенной величины, мы предположим, что боль
шинство из Вас хочет оценить унимодальную кривую плотности (или, что
то же самое, СОВОКyrПIое распределение с левым хвостом в форме буквы S),
rде самая высокая точка на кривой плотности (или самая крутая часть COBO
купной Sкривой) находится rдето в интервале ваших квантилей от 0.25 до
0.75. Мноrие из Вас, как мы неосторожно полarаем, сделали запись бимо
дальных кривых. Это случилось бы, если длина вашеrо интервала KaTero
рии 2 меньше, чем ваш интервал катеrории 3, а ДJШна вашеrо интервала
катеrории 5  меньше, чем длина интервала катеrории .41. Давайте paCCMOT
рим следующий набор оценок квантиля:
Квантиль: .
0.01
0.25
0.50
0.75
0.99
Оценка:
5 V l\I\/40",/5
Длина катеrории
Таблица 5. Сравнение результатов в испытаниях 1 и 2
форма А форма В
ИСПЫТ8Иие испытииеe Испытание Испытание
1 2 1 2
3начения,попадWЮIЦие
внутрь м:ежквартильных
диапазонов (0/0 )
Значения, не попадающие в
диапазоны от 0.01 до 0.99
(0/0 )
32.9
40.3
33.4
46.4
38.8
24.9
42.6
22.2
1 Пусть 1 i определяет длину катеrории 1. Мы имели бы бимодальность, если бы 12; и 15' каж
дый был бы меньше, чем (1з + 14) /2.

848 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ТаБЛlЩа 6. Сравнения результатов испытании 1 и 2
rpуппа 3 rpуппа 4
Испытание Испытание исllытииеe исllытииеe
1 2 1 2
Значении,попадаюIЦие
внутрь межквартильных
диапазонов (% )
Значении, не попадающие в
диапазоны от 0.01 до 0.99
(0/0 )
33.4
44.8
35.6
42.5
35.6
22.8
20.8
8.7
в вышеупомянутой ИЛJПOCтрации отношение Д]ШП вероятностноro интер
вала 0.98 (от квантилей 0.01 до 0.99) к вероятностному интервалу 0.50 (от
квантилей 0.25 до 0.75) равняется (455) / (4015)или 1.6. Это слишкомма
ленькое число для унимодальной кривой. Например, для нормальной пара 
болы это отношение  приблизительно 3.5. Отношения от 2.25 до 4.5 MorYT
служить как схематическая директива, но директивы должны нарушаться
время от времени. Помните: расширяйте свои распределения!
Результаты, полученные после обратной связи
После обсуждения в rpymтe докладной записки об обратной связи, мы поме
пяли формы и повторили упражнение. После анализа ответов, мы раздали
следующее ШIформационное сообщение:
и нфор:маЦUОflflое сообщенuе М 2
Каждый из Вас уже принимал участие в следующем:
а. (испытание 1): Вам давали одну из двух форм (А или В) и Вы представи
ли квантиль оценки для десяти неопределеШIЫХ величин;
Ь. (обратная связь): Вам дали ИСТИIПIые значения этих десяти квартилей
и попросили записать два фактора: (1) сколько из Ваших ответов попали в
ваши интерквартильные диапазоны, и (2) сколько Ваших ответов не попа
ли в ваши диапазоны о. О 1 и 0.99. Вы были также информированы об общем
выполнении раБотыI rрymтой: Приблизительно вдвое больше ответов не по
пали в интерквартильные диапазоны, чем попали, и было действительно
шокирующее число сюрпризов  около 40% ответов попало вне диапазонов
0.01 и 0.99.
с. (Испытание 2): Вам дали друryю форму и попросили представить oцeH
ки квантилям.
Мы вычислиJШ Ваши ответыI для части (с) и rотовы прокомментировать
Вашу совокyrrnую работу. Но, прежде Bcero, мы перечислим истинные значе
ния неопределеШIЫХ величин так, чтобы Вы моrли проверить себя (таблица,
представлтощая эту информацию, была показана в докладной записке).

Сообщение о процессе обучения оцениванию. .. 849
Таблица 7. Проnорция неожиданностей для различных интерпретаций
"низко" и "высоко"
н н,терп,рета,.. Нн,терп,рето,-- П РО1J,ОJ1lfUЯ
., " " " Paap выбоРК'" иеожи,да,.",..
ЦWI н,иахо ЦWI высоко н.остей
0.01 квавтилями 0.99 кваитиля:ми 44 0.46
0.001 кваитил.ими 0.999 кваитиля:ми 25 0.40
Минимальное Максимальное 35 0.47
значение значение
Удивительно У дивительво 35 0.38
низко высоко
Насколько хорошо rрyrша справилась с этим заданием в целом? Помоrла
ли обратная связь? Она помоr ла, отчасти, но не настолько, насколько мы на 
деmшсь. Большинство ваших распределений слишком плотно. В Таблице 5
приведеныI результаты.
Если мы объединяем формы А и В, то процент попадания истинныIx Be
ЛИЧИН в интерквартильные диапазоны, возрос от 330/0 до 430/0. Намечено
направление изменения, но нам все же хотелось бы получить 500/0 . Процент
непопадания истинных значений в экстремумы значения (то есть, 0.01 и
0.99 диапазонов)снизилсяотшокирщеrо41 % к yrнетающим 230/0. Это
далеко от нашей цели 20/0. Чтото необходимо сделать с "хвостами" распре
деления! Мы нуждаемся в дрyrой сессии обратной связи и третьем Kpyre
практики; но, к сожалению, это не выполIШМО. Мы предлarаем начать экс
периментыI с дрyrими rрyrшами, чтобы получить более реалистические oцeH
ки вероятностей "хвоста" распределеlШЯ.
(С целью сравнения в табл.6 показаны действия rpynпыI студентов, yr луб
леIПIО изучающих менеджмент (rpyrша 3) до и после вьmОJШения, а также
поведение студентов факультета точныIx и ryманитарных наук (rpyrша 4)
Еще несколько слов об зкстремумных "хвостах"
в экспериментальном исследовании (rрyrша 1) мы изменили инструкции
относительно экстремумных "хвостов", чтобы увидеть, какое влияние это
будет иметь на статистические распределения ответов. Всех наших субъек
тов, однако, попросили дать медиану оценки и два квартиля. Наши резуль
TaТbI собраны в табл. 7 и 8, которые мы объясним по очереди.
Из 139 испытуемых, сорок четьrрех попросили дать 0.01 и 0.99 кванти
ли, и эта подrрyrmа зареrистрировала 460/0 неожиданностей (а не 20/0); 25
попросили дать 0.001 и 0.999 квантили, и эта подrрyrmа зареrистрировала
400/0 неожиданностей (а не 0.20/0). Тридцать пять испытуемых попросили
дать "минимальное значение" и "максимальное значение", и коrда HeKOТO

рые ИСIThlтуемые попросили разъяснить, что эти термины означают, мы yк
лончиво заметили, что "конечно, это неопределенныIe термины, но попытай
тесь ответить на вопросы так или иначе". Мы ДaJШ тот же самый неоднознач
ный совет оставmимся 35 испытуемым, которых спросили относительно "уди
вительно низких" И "удивительно высоких" значений. Последние две rруп
пы зареrистрировaJШ 470/0 и 380/0 соответственно. различныIe инструкции
имели определенное влияние, но, как Вы видите, не очень сильное.
Таблица 8. Распределение" высоких" оценок для вопроса 1 О
Н Н,терп,peтtllJUЯ "8ЫСОXU,Ж Оlfеиох "
Очки дяя 0.99 0.999 Maxcим;gM У'дивител.ъJl,О
",обедuтеяя 8Ь&СО1СО
<29 8 1 6 2
29-35 15 6 7 6
36-42 10 5 7 11
43-49 2 6 5 4
50-56 7 3 8 7
57-63 2 О 2 4
64-70 О 4 О 1
Bcero 44 25 35 35
Дрyrим способом исследования влияния этих четырех инструкций на
экстремумы является подробное изучеIШе ТаБЛlЩе 8, которая дает распре
деление ответов на "высокие" значения для следующей величины: количе
ство очков победившей команды в следующем футбольном матче rарвард 
Дартмаут. (Опрос проводили за недето до иrры.) Например, из 25 человек,
которых попросили дать 0.999 квантиль, 1 сделал запись счета меньше, чем
29, 6 человек зареrистрировали счет между 29 и 35, 5 человек  между 36 и
42, и так далее. Кажется, как будто неопределенныIй термин "максимум"
интерпретируется как 0.99 квантиль, а неопределе:нный термШi "удивитель
но высоко" интерпретируется как 0.999 квантиль.
Мы не повторяли в точности ЭТИ инструкции относительно экстремум
ных значений для rрупп 2,3 и 4; а, мы последовательно спросили этих ис
пытуемых о 0.01 и 0.99 квантилях.

22. Калибровка вероятностей: положение дел к
1980r. *
Сара Лuхтенштейн, Барух Фишхофф и
Лоренс д. Филлиnс
с субъективистской точки зрения (de Finetti, 1937/1964), вероятность  cтe
пень веры в утверждение. Она выражает только внутреннее состояние; нет
никакой "правильной" , "верной" или "объективной" вероятности, существу
ющей rденибудь "в реальности", с которой степень веры может быть cpaв
нена. во мноrих обстоятельствах, однако, возможно проверить правильность
или ошибочность предположения, к которому вероятность была примене
на. Сеrодня, человек оценивает вероятность предположеlШЯ "завтра будет
дождь". Завтра, смотрит на прибор для: измерения осадков, чтобы увидеть
действительно ли шел дождь. Если есть возможность, такая проверка MO
жет использоваться для определения адекватности оценок вероятности.
Уинклер и Мерфи (Winkler и Murphy, 1968Ь) идентифицировали два вида
"качественности" оценок вероятности: нормативная качественность, KOТO
рое отражает степень, в которой оценки выражают истинньrе убеждения эк
спертов и соответствуют аксиомам теории вероятности, и действительная
качествеIПIОСТЬ, которое отражает знания объема темы, представленное в
оценках. В этой rлаве рассматривается литература о дpyrOM аспекте каче
ственности, называемой калибровкой.
Если человек оценивает вероятность, тoro что предположение истинно
на 0.7, а позже обнаруживает, что предположение ложно, это само по себе
не лишает оценку валидности. Однако если оценивающий приrmсывает Be
роятность 0.7 на 10.000 независимых событий, только 25 из которых впос
ледствии оказываются ИСТИIПIЫМИ, тоrда чтото не так с этими оценками.
То, чеrо им не хватает  калибровки (проверки); дрyrими словами реализ
ма (Browm и Shuford, 1973), внешней валидности, (Brown и Shuford, 1973),
* Это  пересмотренная версия статьи, которая первоначально появилась под редакцией
Н. Jungermann и G. DeZeellW. Принятие решения и изменения занятий людей. Dordrecht
Holland: D.Reidel Publishing , Со., 1977. Переиздано в соответствии с разрешением.
* Калибровка  (тех.) это процесс или результат настройки техническоrо устройства для
повышения точности ero работы.

352 ЧРЕ3МЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
реализма уверенности (Adams и Adams, 1961), уместности уверенности
(Oskamp, 1962), вторичной валидности (Murphy и Winkler, 1971) и надеж
ности (Murphy, 1973). Формально, оценивающий "проверен" , если, помно
rим испытаниям, для всех предположений с заданной вероЯТНОСТЬю,оце
ненная вероятность равна заданной. Калибровка экспертов может быть оп
ределена опытным путем, наблюдая их оценки вероятности, проверяя вза
имосвязанныIe предположения, а затем наблюдая пропорцию, истинную в
каждой катеrории ответа.
Экспериментальная литература по КaJШбровке людей, экспертов по Be
роятности дискретных предположений, рассмотрена в первом разделе этой
r лавы. Второй раздел описывает калибровку функций плотности вероятно
сти, проведенную для неопределенных числовых величин. Хотя калибров
ка  по существу свойство человека, большинство исследований, paCCMOT
ренных здесь, представляет данные, сrруппированные по экспертам для
обеспечения большеro количества данных, необходимых для устоЙЧивых
оценок калибровки.
Дискретные предположения
Дискретные предположения MorYT быть охарактеризованы соrласно КОЛИ
честву альтернатив, которые они предлarают:
Безальтернативные: "Что такое абсент?" Эксперт дает ответ, и за
тем оценивает вероятность тoro, что данный ответ является правиль
ным. Возможен полный диапазон ответов вероятности, от О до 1.
Одна альтернатива: "Абсент  это дрarоценный камень. Какова
вероятность, что это утверждение является истинным?" Опять же,
возможен диапазон шкалы вероятности  от О до 1.
Две альтернативы: " Абсент  (а) дрarоценн:ый камень; (ь) спирт
ное". Используя метод неnолноzо диапазона, оценивающИЙ сначала
выбирает более вероятную альтернативу, а затем заявляет вероятность
( > 0.5) тoro, что этот выбор является правильным. Используя метод
полноrо диапазона, оценивающИЙ определяет вероятность (от О до 1),
что данная альтернатива правильна.
Три или больше альтернативы: "Абсент  (а) дрarоценный камень;
(Ь) спиртной напиток; (с) карибскИЙ остров; (d) ..." MorYT использо
ваться две разновидности этой задачи: (1) оценивающий выбирает
единственную наиболее вероятную альтернативу и заявляет вероят
ность, что она является правильной, используя ответ 1 / k для k аль
тернатив или (2) оценивающий назначает вероятности для всех аль
тернатив, используя диапазон от О до 1.
Для всех этих разновидностей, калибровка может быть изображена посред
ством калибровочной кривой. Такая кривая получена следующим образом:

Калибровка вероятностей... 353
1. Собирается множество оценок вероятности для пунктов, правиль
ный ответ по которым известен или будет вскоре известен эксперимен
татору.
2. lPyrmиpуются сходные оценки, обычно в пределах диапазонов (Ha
пример, все оценки между 0.60 и 0.69 помещены в одну катеrорию).
3. В пределах каждой катеroрии, вычисляется доля правильных OT
ветов, (то есть, доля пунктов, для которых предположение истиIШО,
ИJШ альтернатива правильна).
4. Для каждой катеrории, среднеrо ответа (по абсциссе) с долей пра
вильных ответов (по ординате).
Проведенную калибровку можно показать всеми точками, попадающими
на JШнию идентификации.
Для задач с половиной диапазона, плохо калиброванныIe оценки MOryT
быть JШбо самонадеянными, за счет чеrо исправленныIe пропорции  MeHЬ
юе, чем оцененныIe вероятности, и калибровочная кривая попадает ниже
линии идентификации, JШбо неуверенные, за счет чеrо исправленныIe про
порци:и  больше, чем оцененныIe вероятности, и кривая калибровки попа
дает выше JШНИИ идентификации.
для задач с поJlliым диапазоном без альтернатив ИJШ од;ной альтернативой,
самонадеянность имеет два возможных значения. Эксперты моrJШ быть caмo
надеянными в истинности ответа; такая самонадеянность была бы обозна
чена кривой калибровки, попадающей всеrда ниже лmmи идентификации. С
дрyrой cтopoEыI, эксперты MOryт быть самонадетmыми в их способности отJШ
"tШть истинныIe предположения от ложныI.. Такая самонадеянность была бы
показана кривой :калибровки ниже лmmи идентификации в области более чем
0.5 и вьппе лmmи идентификации в области ниже 0.5.
Было предложено несколько числовых измеренИЙ калибровки. Мерфи
(Murphy, 1973) исследовал общИЙ случай пунктов с н; альтернативами, Ha
чиная с оценки Байера (Brier, 1950), общее измерения полной качественно
сти или вероятности оценки, такой, что чем меньше оценка, тем лучше.
Оценка Байера (Brier) для N пунктов:
1 N .
В == N 1 (ri  e;)(ri  е;)
rде r i является вектором оцененныIx вероятностей для k альтернатив пунк
та i, r i , равняется (r 1i .....r ki )' с р является связанным вектором исхода,
с., == (c 1 .......,c.......,c k .), rде с.. равняется единице для ИСТИIШой альтернативы
1 1 Jl 1 Jl
И нулю В друтом случае, а штрих ('), обозначает векторстолбец. Мерфи по
казал, что оценка Байера может быть разделена на три составные части. Ч тo
бы это сделать, распределим N векторов ответа на Т подrрупп так, чтобы все
векторы ответа r i в подмножестве t являются идентичными. Пусть n t , будет

354 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
количество ответов в подмножестве t, и пусть C t будет вектор исправления
пропорции для подмножества t:
C t = (ёjt,...... C j t,...... Ckt ), rде
пt
С jt  L с jt / п t
t 1
Пусть С  вектор доли правильных ответов для всех,
 1 N
 '-   ) rде С. ==  L с 'i
С  \c/,......Cj,......Ck ' ] N t=l J
Наконец, пусть u будет вектор единства (tlle unity vector), вектор строки,
чьи k элементыI  все единицы.
Тоrда разделение Мерфи оценки Байера:
...  ' 1 т , 1 т ....  ...
B=c(иc) + Nl пt(rtCtXrtCt)  N lпt(CtCXCtc)
Первое слarаемое  не функция оценок вероятности; скорее, оно отражает
относительную частоту истинных событий для k альтернатив. Например,
предположим, что все оцениваемые пунктыI имели одни и те же две альтер
нативы: (дождь, нет дождя). Тоrда первое слаrаемое  функция базовоrо
значения дождя для N пунктов (или дней). Если бы всеrда (или никоrда)
шел дождь, это слarаемое было бы нулевым. Ero максимальное значение,
(k l)jk, указало бы на максимальную неопределенность относительно воз
никновения дождя. Второе слarаемое  мера калибровки, оцененное cpeд
нее число взятой в квадрат разности между ответами в катеroрии и исправ
лением пропорции для этой катеrории. Третье слarаемое, называемое pe
шением, отражает способность оценивающеrо сортировать события в под
катеroрии, для которых исправление пропорции отличается от полноrо ис
правления пропорции.
Разделение Мерфи было предназначено для повторноrо проrнозирования
Toro же caмoro набора событий (например, "дождь" вместо "нет дождя").
Коrда альтернативы не имеют никакоrо общеrо значения для всех пунктов
(например, в вопросах с множественным выбором), тоrда все, на что указы
вает первое слarаемое, это степень, в которой правильныIй ответ появляется
одинаково часто как и первая, вторая, и т .Д., альтернатива.
Коrда записан только один ответ для одноrо пункта, разделение Мерфи
(Murphy, 1972) сокращается до:

Калибровка вероятностей... 355
  1 т 2 1 Т 2
B'=e(lc)+L п (т e) L п (е e)
N 1=1 t t t N t=t t t
rде с  ПОJП:Iая доля правильныIx ответов и e t  доля правильныIx ответов в
подкатеrории t. Коrда записанные ответы  это ответы, которые больше или
равняются 0.5 (как с задачей с двумя альтернативами неполноrо диапазо
на), первое слarаемое отражает способность субъекта выбрать правильную
альтернативу и, таким образом, моrло бы называться знанием. Как преж
де, второе слarаемое измеряет КaJШбровку, а третье  решение.
Подобные измереШiЯ калибровки были предложены Адамсами и OcKaм
пом (Adams и Adams, 1961, Oskamp, 1962). Ни одно из этих измереШiЙ Ka
JШбровки не раЗJШЧает самонадеяlШОСТИ и неувере:нн:ости в себе. Свойства
выборки этих мер не известны.
Метеоролоzическое исследование
В 1906, В. Эрнест Кук, правительственный астроном в Западной AвCTpa
JШИ, высказал точку зрения, что каждый метеоролоrический проrноз дол
жен сопровождаться единствешIыIM числом, которое "указывало бы, при
близительно, степень вероятности, которую сам метеоролоr ПРИIIИсывает
этомупредсказаншо" (Cooke, 1906Ь, с. 274). Он сообщил о результатах 1.951
предсказаний (Cooke, 1906а, 1906Ь) . Из тех, которым он ПРИIIИсал самую
высокую степень вероятности ("почти уверен, что правильно"), 0.985 быJШ
правильны. Для средней степени вероятности ("средняя вероятность"), 0.938
были правильными, в то время как для саа.l'yIой низкой степени вероятности
("СОМШiтельный"), о. 787 быJШ правильныI.
В 1951, Уильямс (Williams) попросил восемь профессиональных MeTeo
ролоroв в СолтЛеЙКСити оценить вероятность выпадения осадков для каж
доro из 1095 12часовых проrнозов, используя одно из чисел О, 0.2, 0.4, 0.6,
0.8 и 1.0. Почти по всему диапазону, доля дней с осадками была ниже, чем
ПРИШIсанная вероятность. Это моrло бы отражать довольно естественную
форму перестраховки в пуБличныIx утверждениях. Люди, HaмHoro более
вероятно, будут критиковать проrноз поrоды, который оставит их в дождь
без зонтика, чем проrноз, прислymавшись к которому они НОСИJШ зонтик В
дни без осадков.
Подобные результаты показало исследование Мерфи и Уинклера (Murphy
и Winkler, 1974). Их метеоролоrи дважды оценили вероятность выпадения
осадков на следующий день, как до, так и после наблюдения результатов
компьютеризированной системы предсказания поrоды (PEATMOS). Эти
7.188 оценок (как до, так и после РЕА TMOS) показали ту же самую пере
оценку вероятности дождя, обнаруженную Уильямсом (Williams).
Сандерс (Sanders, 1958) собрал 12.635 проrнозов, используя 11 ответов О,
0.1, ...,0.9, 1.0, дляследующихдихотомизированныхсобыТИЙ: направление

356 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ветра, скорость ветра, порьmы, температуры, облачность, высота облачнос
ти, видимость, вьшадение осадков, тип осадков и rроза. Эти данные показали
только небольшую тeндe оценок вероятности синоптиками превышать
пропорцию поrодных собыТИЙ, которые произошли. 1 Рут (Root, 1962) сооб
щил о симметричности калибровки 4.138 проrнозов осадков: пршrnсанныIe
вероятности были слишком низки в низком диапазоне и слишком высоки в
высоком, относительно наблюдаемых частот.
"Уинклер и Мерфи (Winkler и Murphy, 1968а) сообщили о калибровоч
ных кривых за roд проrнозов осадков в Хартфорде, штат Коннектикут. Каж
дый проrноз был либо для 6часовоrо, либо 12часовоro периода времени, с
временем подrотовки от 5 до 44 часов. К сожалению, было неясно, включи
ли ли синоптики "признаки осадков" (меньше чем 0.01 дюЙМа) в свои пред
сказания. данныIe быJШ проанализированы дважды, предполarзя, что "ocaд
ки" включают или не включают признаки. Включение или исключение
при знаков имело существенное влияние на калибровку, как и временной
период. 6часовые проrнозы с признаками и 12часовые проrнозы, и без при
знаков, показали превосходнyIO калибровку. Кривая калибровки для 12
часовых проrнозов с признаками располarается выше линии идентифика 
ции; кривая для 6часовых проrнозов, без признаков, лежит значительно
ниже ее. Разница во времени подrотовки не затрarивала калибровку.
81277
81 ОЗ 1
574
-З206
5 3138
161
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
ВЕроятностьпроrНОЭА(%)
Рис. 1. данныIe калибровки для проrнозов осадков. Количество про
rнозов показано для каждой точки. (И сточnик: Murphy и Winkler,
1977а.)
=
ж
..
I
s
U
O
Ж
51!
к2
.u
:1.
.:r
.
11:
R

.
::с
100
90
80
70
60
50
40
ЗО
20
10
1134
О
8
468
587 8564
8 81065
1 Ссылки на Кук (Cooke ,1906), Вилльямс (Williams, 1951) и Сандерс (Sanders, 1958) были
предоставлены нашему вниманию Раиффом (1969).

Калибровка вероятностей... 357
Национальная метеоролоrическая служба выражает свои проrнозы воз
никновения осадков в вероятностных терминах, начиная с 1965. Была опуб
ликована калибровка для некоторых частей этой массивной базы данных
(Murphy и Winkler, 1977а; Американское метеоролоrическое бюро, 1969).
За эти rоды калибровка улучmилась. Рисунок 1 показывает калибровку для
24.859 проrнозов осадков, сделанных в Чикarо в течение четырех лет, за
канчивая июнем 1976. Он показывает очень хорошую калибровку; Мерфи
(Murphy, 1980) утверждает, что данныI,, полученные в течение недавних лет,
даже лучше! Он ПРИIIИсывает лучшее выполнение работы опыIуy в оценке
вероятности, который синоптики приобрели за эти rоды, а также тому фак
ту, что эти данные были собраны на реальной ситуации на рабочем месте.
Ранние лабораторные исследования
В 1957 Адамс (Adams) сообщил о калибровке испытуемых, которые исполь
зовали 11 ти бальную шкалу уверенности: испыIуемыыx "попросили Bыpa
зить свою уверенность в терминах процента ответов, сделанныIx на опреде
ленном уровне уверенности, которые, как они ожидают, будут правильны
ми. ... Из ответов, сделанных с уверенностью р, приблизительно р% долж
вы быть правильными" (с. 432433).
В задаче Адамса, каждое из 40 слов было представлено с помощью тахи
стоскопа 10 испытуемым 10 раз подряд, каждый раз с более ярким освеще
нием. После каждоrо показа каждый испытуемый записывал, что по ero
мнению, он видел и давал оценку уверенности. Результирующая кривая
калибровки показала, что пропорции, которые быJШ правильныIи,, значи
тельно превыmали оценки уверенности по полному диапазону ответов (Kpo
ме ответов 100). Интерпретация этих данныIx должна производится очень
осторожно: поскольку каждое слово показывали 10 раз, ответы сильно вза
имозависимы. Неизвестно, какое влияние такая взаимозависимость оказы
вает на калибровку. Испытуемые, возможно, хотели "сдержаться" при пер
БЫХ показах слова, не желая давать высоких ответов, коrда они знали, что
это же слово будет представлено еще несколько раз.
В следующем rоду, Адамс и Адамс (Adams и Adams, 1958) сообщили об
обучающем эксперименте, используя ту же шкалу ответов, но новую, тpex
альтернативную задачу с единственным ответом: Для каждой из 156 пар
слов запоказ, испытуемых спрашивали, были ли слова антонимами, синони
мами или несвязанными.редние калибровочные оценки (основанные на
абсолютной разности [rtC ]), у 14 испытуемых экспериментальной rруп
пы, которым были показаныI числа и кривые калибровки после каждоro из
пяти показов, уменьшилась на 480/0 от первоrо серии к последней. Шесть
испытуемых контрольной rруппы, единственной обратной связью которых
был список их не засчитанных ответов, показали среднее увеличение на 360/0
в оценках несоответствия.

358 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
Адамс и Адамс (Adams и Adams, 1961) обсуждали MHoro аспектов калиб
ровки (используя термин: реалuзм уверенности), предвосхищая MHoro pa
боты, сделанной друrими, внедавние rоды, и представили большее количе
ство сведений, ВКJПOчая чрезвычайно самонадеянную кривую калибровки
шизофреника, который полarал, что он Иисус Христос. В задаче изучения
бессмысленных слоrов они обнаружили большую самоуверенность в пер
вом испытании и улучшение после 16 испытаний. Они также кратко описа 
ли процедуру эксперимента: в первый день испытуемые приняли 1 08 реше
ний по поводу процента синих точек в последовательности синих и красных
точек. На второй и четвертый день испытуемые определяли истинность или
ложность 250 утверждений IIa общеобразовательные темы. На третий день
они с завязанными r лазами ПОДНИIVIали предметы, чтобы определить их вес.
На пятыIй день они приняли 256 решений по поводу отношения между па
рами слов (синонимия, антонимия или отсутствие отношения). Восемь ис
пытуемых экспериментальной rруппыI, которым предлarали обратную связь
калибровки по истечению каждоrо из первых четырех дней, на пятый день
показывали среднее абсоJПOТНое значение несоответствия, которое было зна 
чимо ниже, чем у 8 испытуемых контрольной rpуппы (без обратной связи),
предполarающее некоторый трансфер обучения. Наконец, авторы сообщи
ли, что для 56 испытуемых, сдающих экзамен по элементарной психолоrии
с множественныIM выбором, более плохая калибровка была связана с боль
шим страхом неудачи (r==0.36). К страху неудачи не имели отношения ни
наличие знаний, ни самонадеянность.
Оскамп (1962) предъявлял испытуемым 200 профилей MMPI2 в качестве
стимула. Половина этих профилей принадлежала JПOдям, принятых в боль
ницу управления ветеранов с психическими болезнями; остальные попали
туда по чисто медшщнским причинам. Задачей испытуемых было опреде
лить, для каждоrо профиля, имел ли пациент психическое или медицинс
кое заболевание, и указать вероятность тoro, что их решение было правиль
ныI.. Каждый профиль был охарактеризован как трудный (61), средНИЙ (88)
или леrкий (51) на основе статистически полученной классификации, KOТO
рая различала 570/0, 690/0 и 920/0 трудных, средних и ле:rких профилей, co
ответственно.
Все 200 профилей были оцененыI тремя rpymrами испытуемых: 28 старше
курс:ников, специ8JШЗИРУЮЩИХСЯ в психолоrи:и:, 23 стажера психолоrа в кли
нике и 21 опытный клиническИЙ психолоr. 28 неопытных испытуемых были
позже разБитыI на две соrласованныIe rpуппы, и им снова дали те же самые
200 профилей. Половину из них обучили в течение Bтoporo испытания, как
улучшить точность; остальныIx обучили, как улучшить калибровку.
Оскамп (Oskamp) использовал три измерения ВЫПОJПIения работы испы
туемых: точность (исправление пропорции), уверенность (средний ответ
2 Профиль ММРI (MinnesotaMultiphasic Ре rs onalit у Inventory)  представленные в виде rpa
фика данные обследования по Миннесотскому Мноrофакторному Личностному опросни
КУ.

Калибровка вероятностей... 359
вероятности), и правильность увереШIОСТИ (счет калибровки):
1 
N пt I rt  c t 1.
Все три rpyпnыI имели тенде:ЕЩИЮ быть самонадеянными, особенно старше
курсники в первом испытании (точность 70%, уверенность 0.78). Однако
все три rpУПIThI быJШ неуверенныIи в себе в леrких профилях (точность 87% ,
уверенность 0.83).
ИСIThlтуемые, обучешIыIe улучшению точности, увеличили свою точность
от 670/0 до 730/0 , приближившись к их уровшо уверенности 0.78, который не
изменился в результате обучения. 3 субъектыI, обучешIыIe калибровке, ПОIШ
ЗИ.rnI свою уверенность от о. 78 до 0.74, приБJШЗИВ ее к своей точности 680/0 ,
которая осталась неизменной. Как и ожидалось от этих изменеIШЙ, оценка
калибровки обеих rрупп улyчmилась.
и сследоваnuе обnаружеnия cиznaiLa
На ранних стадиях исследования обнаружения сиrнала, исследователи изу
чили возможность использования скорее оценок уверенности, чем ответов
дaHeT, чтобы уменьшить количество данных, требуемых для определения
стабильных кривых операциОШIЫХ характеристик приемника (ОХП). Свит,
Таннер и Бедсалл (Swets, Tamler, и Birdsall, 1961) попросили, чтобы четыре
набтодателя указали свою уверенность в том, что они слыIали сиrнал плюс
шум, а не просто шум, для каждоro из 1.200 испытаний. Хотя трое из четы
рех испытуемых были сильно калиброваны, все кривые очень различались.
Один испытуемый показал серьезную тенденцию назначать С.rnIшком Ma
ленькие вероятности (например, сиrнал присутствовал более, чем в 700/0 раз,
коrда этот субъект использовал катеroрию ответа" о. 050.19").
Кларк (Clarke, 1960) предъявил одно из пяти различных слов, смешан
ных с шумом, слушателям через наушники. Слушатели выбрали слово,
которое, как они думали, они слыIали и затем оценивали свою уверенность,
указывая одну из 5 катеrорий, которые разделяли шкалу вероятности на
пять диапазонов. После каждоrо из 12 практических ИСIThIтаНИЙ 75 пунк
тов, слymате.rnI записывали свои собственные результатыI и отмечали про
цент правильныIx идентификаций в каждой катеrории оценки, таким обра
30М, они MOr.rnI менять стратеrию на следующем испытании. Кларк (Clarke)
обнаружил, что, хотя все пять слушателей оказались хорошо калиброван
ными, коrда данные были усредненыI по пяти словам стимула, анализ OT
дельных слов показал, что слушатеШI имели тенденцию быть самонадеян:
3 Любители ММРI моrли бы обратить внимание, что с этим минимальным обучением CTap
шекурсники показали столь же высокую точность как лучшие эксперты или лучшие систе
мы проrнозирования.

360 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ными для плохо понятных слов И неувереШiЫМИ для хорошо понятных слов.
Поллак иДекер (Pollack и Decker, 1958) использовали устно определен
ную 6ти бальную шкалу уверенности, от "Я уверен, что я получил сообще
ние правильно" дО "Я уверен, что я получил сообщение неправильно." С этой
шкалой оценки невозможно определить, хорошо ли калиброван индивиду
УМ, но возможно увидеть изменения в калибровке во всех условиях. Кривые
калибровки для леrких слов обычно лежат выше кривых калибровки ДЛЯ
трудных слов, независимо от отношения "сиrналшум", и кривые дЛЯ BЫCO
ких значений отношеlШЯ "сиrнaлшум" лежат выше кривых для низких зна 
чений отношения "сиrналшум" , независимо от трудности слова.
В большинстве этих исследований, калибровка мало интересовала иссле
дователей; важным вопросом было то, не дадут ли оценки уверенности те
же самые кривые ОХП что процедуры "да HeT" . К 1966, !рин и Свитс (Green
& Swets) закточили, что шкалы оценок и процедуры "дaHeT" дают почти
идентичные кривые охп. С тех пор, исследования калибровки исчезли из
литературы по обнаружению сиrнала.
н едавнее лабораторное исследование
Чрезмерная уверенность. Наиболее важное открытие в недавнем исследо
вании  то, что тоди являются самонадеянными в общеобразовательных
вопросах умеренной или повышенной трудности. Некоторые типичные pe
зультаты, показывающиесамонадеmшостьпредставленынарис. 2. Хазард
и Петерс он (Hazard & Peterson, 1973) попросили 40 служащих вооружен
ныIx сил, обучающихся в Школе внешней разведки, определить вероятность
или шансы для 50 вопросов по общей осведомленности, имеющим две аль
тернативы (например, "Какой журнал имел самый большой тираж в 1970,
Плейбой ИJШ Тайм?"). Лихтенmтейн (Lichtenstein, неопубликовано) полу
чил подоБныIe результаты, используя те же самые пунктыI, но только для 19
служащих научноисследовательскоrо института штата OperoH, также, как
Филлипс и райт (Phillips, Wright, 1977) с различныIии пунктами, исполь
зуя Британских старшекурсников в качестве испытуемых.
Дрyrие мноroчислешIыIe исследования, использующие вопросы на общие
темы, показали ту же самую самонадеянность (Fischhoff, Slovic и
Lichtenstein, 1977; Koriat, Lichtenstein и Fischhoff, 1980; Lichtenstein и
Fischhoff, 1977, 1980а, 1980Ь; Nickerson и McGoldrick, 1965). Кембридж и
Шрекенrост (Cambridge, Shreckengost, 1978) обнаружили самонадеянность
у аналитиков Центральной спецслужбы. Фишхофф и Словик (Fischhoff и
Slovic, 1980) обнаружиJШ серьезную самонадеянность, используя множе
ство невозможныIx или почти невозможныIx задач (например, проrнозиро
вание победителя в скачках на полтора километра или диarноз злокачествен
ности опухоли). Питц (Pitz, 1974) сообщил о самонадеmшости, используя
метод полноrо диапазона.

1,0 ·
.
I 0,9 
.
s

I 0,8 J
.а
1:
:ас
.
1. 0,7 '
с
.
а
с:[ 0,6 .
0,5 I
0,5
Калибровка вероятностей... 361
Hazard & Peterson, 1973
. Hazard & Peterson, 1973
О Lichtenstein
о Phillips and Wright, 1
0,6 0,7 0,8 0,9
Ответы испытуемых
1,0
Рис. 2. Калибровка для половины диапазона для пунктов на общее
знание
Фиmхофф, Словик И Лихтенmтейн (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1977)
сосредоточились на правильности выражения уверенности. Используя раз
нообразные методы (без альтернатив, одна альтернатива и две альтернати
вы для половины диапазона и с полным диапазоном), они обнаружили, что
только от 720/0 до 830/0 пунктов, на которые были даны ответы 1.0, были
правильными. В задачах с полным диапазоном, пункты, которым был при
lШсан дрyroй экстремальныIй ответ, нуль, были правильными от 20% до 30%
раз. Использование вероятностноro ответа не исправляло самонадеянность.
Ответы, которым назначили вероятность 1.000:1 в том, ЧТО они правиль
ные, только от 81 О/О дО 880/0 былиправильными; для вероятности 1.000.000: 1
правильная альтернатива была выбрана только от 90% до 96% раз. Испы
туемые охотно использовали экстремумную вероятность; в одном из экспе
риментов почти четвертая часть ответов была 1.000: 1 или больше. Далее ис
следования показали, что чрезвычайная самонадеянность распространялась
не только на нескольких испытуемых или несколько пунктов.
Влиянu.е трудности. Самонадеянность наибольшая в задачах большой
трУДНОСТИ (Clarke, 1960; Niсkеrsоnи McGoldrick, 1965; Pitz, 1974). Прирас
смотрении невозможных задач (различить европейский и американский
профиль, рисунки азиатских и европейских детей, рост и падение цен на

362 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
акции) кривые калибровки не повышались вообще; для всех оцененных Be
роятностей, доля правильно выбранных альтернатив была близка к 0.5
(Lichtenstein и Fischhoff, 1977). Испытуемые не отказывались использовать
высокие вероятности в этих задачах; от 700/0 до 800/0 всех ответов были боль
ше 0.5.
По мере тoro, как задачи становятся леrче, самонадеянность уменьшает
ся. Лихтенmтейн и Фишхофф (Lichtenstein и Fischhoff, 1977) позволили
одной rpуппе испытуемых в задаче различения профиля изучить правиль
но помеченныIй набор типовых стимулов перед оцениванием вероятности.
Этот опыт сделал задачу HaмHoro более леrкой (71 0/0, правильных ответов
против 51 О/О дЛЯ контрольной rрyпnы) и экспериментальная rpyпnа была
лишь HeMHoro самонадеянна. Лихтенmтейн и Фиmхофф (1977) выпотmли
последующИЙ анализ влияния трудности на калибровку, используя две боль
шие совокупности данных из двуальтернативных задач для половины диа
пазона на общие темы. Они отделили леrкие пункты (для которых большин
ство испытуемых выбрало правильную альтернативу) от трудных, и xopo
шо осведомленных испытуемых (тех, которые выбрали наиболее правиль
ные альтернативы) от менее осведомленных. Они обнаружили системати
ческое уменьшение самонадеянности с увеJШЧением процента правильныIx
ответов. Действительно, хорошо осведомленные испытуемые при ответе на
самые леrкие пункты были неуверены в себе (например, 900/0 правильных
ответов при ответе с вероятностью 0.80). А находка была повторно обнару
жена с двумя новыми rрyпnами испытуемых, которым были предложены
наборы вопросов, выбранных, как трудные или леrкие на основе ответов
предыдущихrрyпn. Результирующие кривые калибровки показаны на Ри
сунке 3, наряду с соответствующими кривыми калибровки последующеrо
анализа.
В упомянутом исследовании трудность была определена на основе oтвe
тов испытуемых (Clarke, 1960; Lichtenstein и Fischhoff, 1977). Ранее, Лих
ненштейн и Фишхофф (Lichtenstein и Fischhoff, 1980а), после Оскампа
(Oskamp, 1962), разработали набор из 500 двухальтернативных вопросов
на общие темы, трудность которых моrла быть определена независимо.
Имелось три типа вопросов: какой из двух rородов, штатов, стран или KOH
тинентов является более ryстонаселенным (например, Лас Вerac или майа
ми), какой из двух rородов находится дальmе на расстоянии от третьеrо ro
рода (например, "Находится ли Мельбурн дальше от Рима или от Токио?"),
и какое историческое событие произошло первым (например, подписание
ВеЛl'IКОЙ хартии вольностей или рождение Мухаммеда). Таким образом,
каждый вопрос связывал два числа (население, расстояние или прошедшее
время с настоящем). Отношение большеrо к меньшему из этих чисел было
принято как мера трудности: 250 вопросов с самыми больmими отношени
ями были обозначены как леzкuе; оставшиеся  как трудные. Эта априор
ная классификация была весьма успешна; для более чем 35 испытуемых,
процент правильных ответов составил 81 для леrких вопросов и 58  для

Калибровка вероятностей... 363
трудных. Эти результаты, также, показали самонадеянность для трудных
вопросов и неуверенность испытуемых для ле:rких.
Влияние леrкости или трудности, кажется, является результатом неспо
собности экспертов понять, насколько вопрос трудный или леrкий.
Филлипс и Чу (Phillips, Chew, не опубликовано) не обнаружили KOppe
ляции между процентом правильных ответов и оценками трудности по 11 
ти бальной шкале. Однако испытуемые дают раЗЛИЩIЬrе распределения OT
ветов для различных задач; Лихтенштейн и Фишхофф (Lichtenstein и
Fischhoff, 1977) отметили корреляцию в 0.91 между процентом правиль
ных ответов и средним ответом для 16 различных наборов данных. Но раз
ница в распределении ответов  меньше чем, она должна быть: по тем те же
16 наборам данньrх, доля правильныIx ответов варьировалась от 0.43 до 0.92,
в то время как средний ответ, варьировался только от 0.65 до 0.86.
1,0
. леrкие задания теста
о ..... леrкий тест
.     тяжелые задания теста
0,9 . . тяжелый тест
.
о
...
.
. 0,8
...
о
)с
:1
z
.-
с;
s: 0,7
.
..
а..
с
а:
с;
О
Е::[ 0,6
0,5
0,4
 . ........."/
"...' '"
а /'
/ / '"
",4
.""" / /
./
о" /
" ....
"./ //0
./. / /
+
/
/" .
/
;"'
I


-f..
/.
/"
:
/' ..
<.61......
-..... '.,
.' "
. "
..... ..... --....
....,. ""с"
..".... . .. .,,"". . .
" *'...;..
. ... ;" · · -8"
. . ;"
. .."
. ,,'
.....;;... .... ...,..
0,5
0,9
0,6
0,8
1,0
0,7
Ответы испытуемых
Рис. 3. Калибровка для трудньrх и леrких тестов и для трудных и
леrких заданий тестов

364 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
Феррелл и Maкroy (Ferrell и McGoey, 1980) недавно разработали модель для
калибровки дискретных оценок вероятности, которая учитывает эффект леr
кости  трудности. Модель, основанная на теории обнаружеlШЯ сиrнала, пред
полarает, что эксперты преобразовьmают свое чувство субъективной неопреде
ленности в переме:нную решеIШЯ, Х, которая разделена на секции с rрани:цами
{xJ · ОцеmmающИЙ сообщает о вероятности r i , всякИЙ раз, коrда Х находится
между Xil и x i . Феррелл и Мaкroy (Ferrell и McGoey) предполarают, что, при
отсутствии обратной связи о действии калибровки, оцениваюЩИЙ не будет из
менять набор значеIШЙ пределов, {х.}, по мере тoro, как изменяется трудность
1
задачи. это пре,цположе:ние ведет к проrнозщюванию самонаде.тшости в тpyд
:ныIx вопросах и неуверенности в леrких. ПрименеIШе модели к большому KO
личеству данныIx из работ ЛихтеlШIтеЙНа и Фишхоффа (1977) показало cooт
ветствие как по кривым калибровки, так и по распределению ответов cor ласно
предположению, что значения пределов остались постоянными по мере изме
неIШЯ трудности. Таким образом, влияние трудности или леrкости рассматри
вается как неспособность изменить пределы, вовлеченныIe в преобразование от
чувства определенности к вероятностным ответам.
Влияние базовоzо значения. одноальтернатив:ныIe (истина  ложь) задачи MO
rYT быть охарактеризованы долей истинных утвержденИЙ в наборе вопро
сов. Чтобы быть хорошо калиброванным на некотором наборе вопросов,
нужно принимать во внимание информацию базовоrо значеIШЯ. Модель об
наружения сиrнала Феррелла и Maкroy (Ferrell и McGoey, 1980) предпола
raeT, что на калибровку воздействуют независимо (а) доля ИСТИIПlЫХ yтвep
ждений и (ь) способность оценивающеrо различать ИСТИlшые утверждения
от ложных. Допуская, что значения rраниц {x i }, остаются постоянными, MO
дель проrнозирует различные воздействия на калибровку в зависимости от
изменения доли истинных утверждеНИЙ (оставив различимость постоянной)
в отличие от изменения различимости (оставляя постоянной пропорцию ис
тинных утверждений). Феррелл и Maкroy (Ferrell и McGoey) представили
данные, подтверждающие их модель. Студенты на трех курсах, изучающие
технические науки оценили вероятность, что ответы, которые они написа
ли на экзаменах, будут оценены экзаменатором как правильные. Последу
ющий анализ, распределяющий испытуемых на четыре rРУIПIЫ (высокий
или низкий процент правильных ответов, высокая или низкая различи
мость), показал различия калибровки, спроrнозированные моделью.
Неопу6ликованные дaIшыI,, собранные Фишхоффом и Лихтенmтейном, по
казанные на Рисунке 4, также подтверждают правильность модели. Четы
ре rруппы испытуемых получили 25 одноальтернативных вопросов на об
щие темы (например, "Написана ли Энеида rOMepoM?"), различающиеся по
количеству истинных утверждений: 8°/0,200/0, 50°/0 и 71 °/0. rруппыпоказа
ли сильно различающие кривые калибровки, приблизительно той же фор
мы как спроrнозировали Феррелл и Maкroy для изменения базовоrо значе
ния, при постоянной различимости.

Калибровка вероятностей... 365
71%
111 90
О
...
. 80
111
... 50 ofo
О
.с 70 ,/
:1 ,/
ж 60 
..
с: 200f0
:Е SO , ,
111 ,
.. "
а. "
с 40 , 8%
/
... /
Ж 30 l'
 /
/
О /
а. 20 /
С ...-
.,,""
10 .".-.-
.....-'
__.r
О
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Ответы испытуемых
Рис. 4. Влияние на калибровку изменеНИЙ в проценте истинных YT
верждений (Источник: Fischhoff и Lichtenstein, неопубликовано)
Индивидуальные различия. Неквалифицированные утверждения, что
один человек лучше калиброван, чем дрyrой, трудно сделать по двум rlрИ
чинам. Вопервых, необходимо, по крайней мере, несколько сотен ответов,
чтобы получить стабильное измерение калибровки. ВoBTOPЫX, оказывает
ся, что калибровка сильно зависит от задачи, особенно от ее трудности. Дей
ствительно, Лихтенштейн и Фишхофф (1980а) предполarали, что для каж
доrо человека может существовать "идеальная" задача (то есть, задача, ypo
вень трудности которой не приводит ни к самонадеянности, ни к HeYBepeH
насти в себе, и таким образом, задача, в которой человек будет наилучшим
образом калиброван). Однако, уровень трудности "идеальной" задачи MO
жет быть разным для разныIx людей. Таким образом, даже, коrда один че
ловек лучше, чем дрyrой в некотором наборе вопросов, для более трудноrо
или леrкоro набора может быть истинным обратное.
Сравнения между различными rpуппами субъектов показали мало раз
личий, коrда трудность управлялась. АсIIирантыIпсихолоrи,, которые, пред
положительно, более осведомлены, чем обычные испытуемые (стаРПIекур
сники, которые ответили на объявление в rазете колледжа), не показали ни
какой разницы в калибровке (Lichtenstein и Fischhoff, 1977). И при этом
мы не обнаружили различия в калибровке или самонадеянности между муж
чинами и женщинами (Lichtenstein и Fischhoff, 1981).
райт и Филлипс (1976) исследовали отношения среди нескольких измере
IШй качеств личности (авторитаризм, консерватизм, доrматизм и нетерIIИ

366 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
масть к двусмысленности), вербальные выражения неопределеIlliОСТИ (напри
мер, количество слов таких, как маловероятно, использованных в коротких
письмеШIЫХ ответах на 45 вопросов), и несколько измереНИЙ калибровки.
Единственные связи, которые они обнаружили между шестью mкалами лич
насти и семью измерениями К8.Шlбровки, были две скром:ныIe корреляции
(0.41 и 0.34) со шкалой авторитаризма. Калибровка ответов определенности
(то есть, ответы 1. О) не коррелировала с калиБIЮВКОЙ ответов неопределенн:о
сти « 1.0). Измерения вербальной неопределенн:ости были некоррелирова
НЬ! с moбым из числовых измерений калибровки. Авторы заключили, что Be
роятнастное мышление не является ни единствеШIЫМ фактором, ни сильно
связанным с индивидуальными различиями качеств личности.
Райт и дрyrие (1978) исследовали межкультурные различия в калиБIЮВ
ке. Калибровка их британской выборки показана на рис. 2 (обозначеIlliая как
Phillips и W right, 1977). Их дрyrими выборками были студенты из roПRo:нra,
Индонезии и Малайзии. Азиатские rpyrmыI показали по существу плоские
кривые калибровки. Авторы решили, что азиатские философы, интересую
щиеся вопросами судьбы, моrли бы объяснить эти различия.
Попытки коррекции. Фиmхофф и Словик (Fischhoff и Slovic, 1980) про
бовали предотвратить появление самонадеянности на задаче различения ри
СУНКОВ азиатских от европейских детей, используя явно обескураживающие
инструкции:
Все рисунки были взяты из Детской художественной коллекции доктора Роды Келлоrr
(Rhoda Kellogg), rлавноro сторонника теории, что рисунки детей из разных стран и куль
тур очень похожи.... Помните, что может быть совершенно невозможно различить эти
рисунки. Сделайте все, что в ваших силах. Но если, в крайнем случае, Вы чувствуете
полную неопределенность относительно происхождения этих рисунков, не СМУЩ8Йтесь
отвечать 0.5 для каждоrо из них. (с. 792)
эти инструкции ПОIШЗИЛИ: сре,цний ответ примерно до 0.05, но тем не менее
бьта обнаружена существенная самонадеянность.
у лyчmит JШ :калибровку усиление мотивации? Сибер (Sieber, 1974) сравнил
:калибровку двух rpyrш студентов на связанныIx с курсом набором вопросов с че
тыIьмяя альтернативами. Одной :rpyrше сказали, что они сдают экзамен в КОIЩе
семестра. Дрyroй :rpyrше бьто представлено не :как экзамен в КОIЩе семестра, а
как по,дrотовка к нему. Эти две rpушrы не отличались по числу выбранныIx пра 
вильных альтернатив, но пре,цположительно более мотивированная rpyrша (та,
в которой ответь! определтот их уровень) показала значимо худшую :калибров
ку (большую самонадеянность).
06ученныIe эксперты, с обратной связью о кaтm:бровке, показали смешанныIe
результатыI. Как упомянуто, Адамс и Адамс (1958) обнаружИJШ незначительное
улучшения качества:калибровки после пяти сессИЙ обучешmи, в более позднем
исследовании (1961) :набтодаласьнекоторая reнерaтm:зация обучеIШЯ. Чу (Choo,
1976), используя только о,цну сессmo обучения с 75 ,двух альтернативныIи воп
росами на общие темы, обнаружил малое улyщnение и никакой rенерализации.

Калибровка вероятностей... 367
ЛихтенmтеЙН и Фишхофф (1980Ь) обучили две rpyпnыI исI1ыIуемыыx пу
тем предоставлеIШЯ обширной, персонифицированной обратной связи калиб
ровки после каждой 2й иJШ 10й серии вопросов, составлеШIЫХ из 200 ДBYX
альтернативных вопросов на общие темы. ОIШ обнаружиJШ заметное улуч
шение калибровки, которая произошла между первой и второй сериями.
Скромная rенерализацIIЯ произошла для задач с различными уровнями тpyд
ности, содержанием и способом ответа (четыре, а не две альтернативы), не
было обнаружено никакоrо улучшения для задачи оценки квантиля (опи
СaшIой в следующей rлаве) или различения европейскоrо от американскоrо
образцов профиля.
Дрyrой подход к улучшению калибровки  это реструктурировать задачу
таким способом, который препятствует появлению самонадеяlШОСТИ. В ис
следовании Кориата, Лихтенmтейна и Фиmхоффа (Koriat, Lichtenstein и
Fischhoff, 1980), исI1ы'yемыыe сначала отвечали на 30 двух альтернативных
вопросов на общие темы обычным способом. Затем они получили 1 О ДОПОЛНИ
тельных вопросов. Для каждоrо вопроса они записали все причины, которые
они Mor JШ придумать, в поддержку или опровержеIШе каждому из двух воз
можных ответов, а затем сделали обычный выбор и оценки вероятности. Эта
процедура значительно улучшила их калибровку. ДОПОJПIИтельное исследо
вание помоrло точно определить эффективный компонент этоrо метода. Пос
ле ответа на начальный набор из 30 вопросов, испытуемым предлаrали еще
30 вопросов. Для каждоrо, они сначала выбрали предпочтительный ответ,
затем писали (а) причину, поддерживающую их выбранньпl ответ, (Ь) причи
ну, противоречащую выбранному ответу ИJШ (с) две причины, одну в поддер
жку и одну В опровержение. Затем они оцеIШJШ вероятность, что выбранный
ответ был правилен. Только та rруппа, которую ПОПРОСИJШ написать опро
вержения, показала улучшенную калибровку. Этот результат, также как
исследования корреляции, основываясь на данных от первоro исследования,
roворит о том, что эффективным средством от самонадеянности является по
иск причины, почему человек не прав.
Экспертиза. Студенты, изучающие в колледже определеШIЫЙ предмет,
являются экспертами, по крайней мере, временно, в материале темы предме
та. Сибер (Sieber, 197 4) сообщил о превосходной калибровке у студентов, cдa
ющих пробный экзамен (то есть, у rруппы студентов, которым сказали, что
это пе экзамен). Более чем 980/0 их ответов с вероятностью 1.0 и только 0.50/0
из их ответов с вероятностью О были правильными. Пиц (Pitz, 197 4) попро
сил студентов сделать проrноз своих оценок на ero курсе; они также были
хорошо калиброваны.
Были ли бы эти испытуемые так же калиброваныI на вопросах эквивален
тной трудности, которые не были в их области изучения? ЛихтенштеЙН и
Фишхофф (1977) попроси.тm аспирантовпсихолоrов ответить на 50 двухаль
тернативных вопросов на общие темы и на 50 вопросов, охватьmающих зна
ния по психолоrии (например, "тест Ишихара  это (а) перцептивный тест,

368 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
(Ь) тест социальноro беспокойства"). Два субтеста имеJШ равную трудность, и
калибровка была одинаковой для этих двух задач.
КристенсенСзалански и Бymихед (Christensen Szalanski и Bushyhead, 1981)
сообщили об оценках вероятности IШевмошш девяти врачей для 1. 531 пациен
тов, которые были обследованы изза жалоб на кашель. Их калиБIЮвка была
ужасна; кривая повыmалась настолько медленно, что для caмoro высокоrо
уровня уверенности (приБJШЗИтельно 0.88) доля пациентов, фактически боJTh
ных rmевмонией, была меньше чем 0.20. О подобных результатах было сооб
щено Ластедом (Lusted, 1977) для диarнозов перелома черепа и rrnевмонии, и
ДеСметом, Фрайбеком и Торн6ери и для диarнозов перелома черепа (DeSmet,
Fryback, и ТhоrnЬшу, 1979). РеЗУJThтаты этих полевых исследований с врача
ми четко противоречат превосходной катшбровке проrнозов поrоды Meтeopo
лоrами. Мы считаем, что несколько факторов блarоприятствуют синоптикам.
Вопервых, они делают вероятностныIe проrнозы в течение мноrих лет. ВoBTO
рых, задача постоЯIШО повторяется; вопрос, на который нужно ответить (Бу
дет JШ дождь?)  всеrда тот же самый. Напротив, лечащИЙ врач постоянно pac
сматривает множество возможностей (ДействитеJThНО ли это перелом черепа?
у нее фаринrит? он нуждается в дальнеЙШей rocIШтализации?). Наконец, об.-
ратная связь исхода для синоптиков хорошо определена и быстро получена.
Это не всеrда так для врачей; пациенты MOryт не возвращаться или обратиться
в ,цpyroe место, или диarн:озы остаются неопределеШIЫМИ.
Люди, которые держат пари или устанавливают вероятность на скачках,
моrли бы также считаться экспертами. При тотализаторном методе, оконча
тельная вероятность определена количеством денеr, поставленных на каж
дую лошадь, что позволяет вычиJштьь CBoero рода кривую калибровки. Ta
кие кривые (Fabricaпd, 1965; Hoerl и Fallin, 1974) показывают превосходную
калибровку тодей, с небольшой тенденцией ставить на кон СJШШком MHoro
на длшшых ДИСТ81ЩИях. Однако такие данныIe только теоретически связаны
с оценкой вероятности. Более уместные результатыI КaJШбровки, сообщеIШые
Дауи (Dowie, 1976), который изучал предполarаемые ставки, напечатamIыIe
ежедневно в спортивной rазете в Британии. Эти проrнозы, в форме вероятно
стей, сделаны ОДIШМ человеком ДЛЯ всех лошадей в данной скачке; приБJШ
зительно восемь человек делали проrнозы в течение исследуемоrо roда. Ка 
либровка проrнозов для 29.307 лошадей показала небольшую неуверенность
ДЛЯ вероятностей большее чем 0.4 и превосходнyIO калибровку для вероятно
стей меньше чем 0.4 (что включило 980/0 дamIыI)..
Развивающееся исследование относительно калибровки привело к разви
тию HOBoro вида экспертизы: эксперты КaJШбровки, которые знают об общих
ошибках, которые люди делают в оценке вероятностей. ЛихтенштеЙН и Фиm
хофф (1980а) сравнили калибровку 8 таких экспертов с 12 неопытными ис
пытуемыми и 15 испытуемыми, которые предварительно быJШ обучены, что
бы быть хорошо КaJШброванньrми. Нормативные экспертыI не TOJThKO преодо
лели самонадеянность, ТИПИЧНО показанную неопытными испытуемыми, но
и очевидно чрезмерно ее компенсировали, поскольку они были неувереШIЫ

Калибровка вероятностей... 369
ми в себе. Эксперты были более чувствительны к трудности вопросов, чем
две дрyrие rруппы.
Будущие события. райт и Вишхудха (Wright & Wishudha, 1979) предпо
ложили, что калибровка для будущих событИЙ может отличаться от калиб
ровки для вопросов на выявление уровня общих знанИЙ. Если это верно, это
оrраничило бы экстраполяцию от исследования с вопросами по общей OCBe
домленности к проrнозированию будущих соБЫТl'IЙ. К сожалению, вопросы
Райта и Вишудха на общие темы были более трудными, чем их будущие co
бытия, что может объяС1:Шть лучшую калибровку последних.
Фишхофф и Бейт (Fischhoff и Вeyth, 1975) попросил 150 израильских cтy
дентов оценить вероятность 15 будущих событий, возможныIe исходы широ
ко освещенной в средствах массовой информации поездки Президента Ник
сона в Китай и Россию (например, "Президент Никсон встретится с Мао, по
крайней мере, один раз"). Результирующая кривая калибровки была весьма
близка к ЛИНИИ идентификации. Однако, Фишхофф и ЛихтешптеЙН (не опуб
ликовано ) недавно обнаружиJШ, что калибровка будущих событий показала
ту же высокую самонадеянность, как и для вопросов на общие темы сопоста 
ВИМОЙ трудности. ФИЛJШпс и Чу (не опубликовано) ПОЛУЧИJШ кривые калиб
ровки для трех наборов вопросов: общие темы, будущие и прошлые события
(HanpIIMep, "авиалайнерrиrант потерпел крушение, и поrибло более 100 че
ловек за прошедший месяц"). Все три кривые показали самонадеянность.
Калибровка ДЛЯ будущих и прошлыIx собыТИЙ была идентична, и несколько
лучше, чем для вопросов на общие темы. Уровни трудностей трех наборов
вопросов не моrли объяснить эти результаты.
Джек Доуи (Dowie) и ero коллеrи теперь собирают данныIe калибровки в
Заочном университете в Милтоне КеЙНесе, Aнrлия, от нескольких сотен CTY
дентов на курсах по изучению риска, используя вопросы, связанныIe с KYP
сом, на общие темы и о событиях будущеro. студентыI получили общее пред
ставление о концеп:ции калибровки, и им предложили обратную связь oтнo
сительно их результатов и калибровки. предварительныIe результаты (Dowie,
1980) rоворят, что они были умеренно caмoHaдeтmы. Калибровка была луч
mая в вопросах на общие темы и самая плохая в вопросах, связанныIx Kyp
сом, но значимость и происхождение этих разЛИЧИЙ еще нужно исследовать.
Непрерывные предположения: неопределенные величины
Метод ваnтUJlЯ
Неопределенность значения неопределенной непрерывной величины (Ha
пример, какая доля студентов предпочитает скотч бурбону? Каково самое
короткое расстояние от Aнrлии до Австралии?) может быть выражена как
функция плотности вероятности для возможныIx значений этой величины.
Однако экспертов обычно не просят строить всю функцию. Вместо этоrо,

370 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
обычная процедура  некоторая разновидность метода квантиля. В этом
методе оценивающий задает значения неопределенной величины, которые
связаны с маленьким количеством предопределенных квантилей распреде
ления. Для медианы или квантиля 0.50, например, оценивающий задает
такое значение величины, что истинное значение, с равной вероятностью
будет попадать выше ИJШ ниже заданноrо значения; квантиль 0.01  это Ta
кое значение, что существует только 1 шанс из 100, что истинное значение
является меньшим, чем заданное. Обычно оцениваются три или пять KBaн
тилей, включая медиану. В варианте под названием метод тертилей, oцe
нивающий задает две величины (0.33 и 0.67 квантили) такие, что полный
диапазон разделен на три одинаково вероятных секции.
Обычно реrистрируются два измерения калибровки. Межквартильный
индекс  процент вопросов, для которых истинное значение попадает в меж
квартильный диапазон (то есть, между квантилями 0.25 и о. 75). Полнос
тью калиброванный человек будет, в конечном счете, иметь межквартиль
ный индекс 0.50. Индекс неожиданности  это процент истинных значе
ний, которые не попадают в крайние оцененные квантили. Коrда наиболее
крайние квантили оценены как о. О 1 и 0.99, полностью калиброванный че
ловек будет обладать индексом неожиданности 2. Большой индекс неожи
данности показывает, что rраницы уверенности экспертов были слишком
узкими, чтобы охватить достаточно истинных значений, и таким образом,
указывает на самонадеянность (или rиперточность; Pitz, 1974). HeYBepeH
ность будет обозначена межквартильным индексом больше 50 и низким ин
дексом неожиданности; ни о каких подобных данных не сообщалось в лите
ратуре.
Импульс для исследования калибровки функций плотности вероятнос
ти появился в 1969 в книrе Альперта и Рейфа (Alpert и Raiffa, 1969,21).
Альперт и Рейффа работали со студентами бизнес факультета rарварда, KO
торые были знакомы с анализом принятия решений. В rруппе 1, все испы
туемые оценивали пять квантилей, три из которых были 0.25, 0.50 и 0.75.
крайние квантили различались для четырех подrрупп; о. о 1 и 0.99 (rруппа
А); 0.001 и 0.999 (rруппа В); "минимальная возможная величина" и "Maк
симальная возможная величина" (rруппа С); и "удивительно низкая вели
чина" и "удивительно высокая величина" (rруппа D). Межквартильные ин
дексы и индексы неожиданности для этих четырех подrрупп показаны в
табл.l. РазочаIЮванные большим количеством случаев неожиданности, Аль
перт и Рейффа провеJШ эксперимент с тремя дополнительными rруппами (2,
3 и 4) которые, после оценки 10 неопределеIШЫХ величин, получили обрат
ную связь в форме расширенноrо сообщения и объяснения результатов, Ha
ряду с призывом "Расширьте ваши Кр3ЙIШе квантиJШ!" Затем испытуемые
ответили на 1 О новых неопределенных величин. результатыI до и после полу
чения обратной связи показаны в табл. 1. Результаты улyчmились, но испы
туемые все еще показывали значительную самонадеянность.

Калибровка вероятностей... 871
Хессиан и МакКарти (HessioIl и McCarthy, 1974) собрали данные, сопоста
вимые с первым экспериментом Альперта и Рейффы, используя 55 неопреде
ленных величин и 36 аспирантов в качестве испытуемых. Их инструкции
вынудиJШ ИСIThlтуемых убедиться, что интервал между квантилем 0.25 и квaн
тилем о. 75 действительно захватывает половину вероятности. "Более позднее
обсуждеIШе с отдельными испытуемыми прояснило, что эта проверка после
довательности закончил ась в большинстве случаев реорrа.ни:зацией, yмe:нь
тая первоначально оцененныIй межквартильный диапазон" (с. 7) таким об
разом, все только ухудшилось! этот акцент на обучение, не ИСПОJThзуемый
Альпертом и Рейффом, может объяснять, почему испытуемые Хессиан и Maк
Карти были так плохо калиброваны, как показано в Таблице 1.
Таблица 1. Резюме калибровки для непрерывных вопросов: Процент иcтиH
IlЫХ значений, попадающих в межквартилъный диапазон и не попадающих
в эксmремумные KBaHmUJlU
н аблю. Ипдекс н,еожидаnnости
дае.м.ые
N м.еж"вар
тUJl.bHble н,аБЛ;Кr идеаJl,Ьн,ый
иnде"сы 4 даежый
Альnерт и Рейффа( 1969 )
fpуппа 1A(0.01,0.99) 880 46 2
rpуппа 1 В (0.001, 0.999) 500 зз 40 0.2
rруппа 1C С'мин" И "макс") 700 47 ?
fpуппа 1D ("удивительно 700 38 ?
высокая/низкая величина")
rруппы 2, 3 и 4
До обучения 2.270 34 34 2
После обучении 2.270 44 19 2
Хессиан и М/ШКарти (1974) 2.035 25 47 2
Селвижд( Selvidge, 1975)
Пять квавтилей 400 56 10 2
Семь квантилей (вкл. 0.1 И 0.9) 520 50 7 2
Мос"овитц и Бу..llAeрС
(Moskowitz &Bиllers, 1978)
Пропорции
Три квантили 120 27 2
ПЯТЬ квантилей 145 32 42 2
ДоуДжовс (DowJones)
Три квавТИJIЯ: 210 38 2

872 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
п родолжеnuе табл. 1
Пu"харт и Bo.ueйc (Piekhardt
& Wallaee, 1974)
rpуппа 1
Первое испытание ? 39 32 2
Пятое испытание ? 49 20 2
I»упп& 2
Первое испытиеe ? ЗО 46 2
Шестое испытание ? 45 24 2
Т. А. Браун (Т.А. Browп,1978) 414 29 42 2
Лихтен.штейн и Фишхофф
(Lichten8tein & Fischhoff,
1980Ь)
ДО испытания 924 З2 41 2
После испытании 924 37 40 2
Сивер, фон Винтерфельдт и
Эдварда (Seaver, von
Winterfeldt & Edwards, 1978)
RВштили 160 42 34 2
Вероятностные квавтили 160 53 24 2
Вероятности 180 57 5 2
Шансы 180 47 5 2
Протокол шансов 140 31 20 2
Шефер и Борчердиш(Sсhаеfеr и
Borcherding, 1978)
Первый день, квантили 396 23 39 2
Четвертый день, квавтили 396 38 12 2
Первый день, rипотетичеСК8JI 396 16 50 2
выборка
Четвертый день, 396 48 6 2
rипотетическая выборка
Ларей1/, и Pин.au(Lar8on &
Веепап,1979)
"Вполне уверен " 450 42 ?
Прет т (Pratt, 1975)
"Удивительно высокие/ 175 37 5 ?
n
низкие значении

Калибровка вероятностей... 373
Продолженuе табл.1
Мерфи и Ви"ХJI,ер (Murphy и
Winkler,1974)
Экстремумы 0.125 И 0.875 132 45 27 25
Мерфи и ВиНХJI,ер (МитрЬу и
Winkier,197n)
Экстремумы 0.125 И 0.875 432 54 21 25
Штаел фон Хольстев (Stael von 1,269 27 30 2
Holstem, 1971а)
Прuмечаlluе: N  общее количество оценеIffiыIx распределений.
а Идеальный процент событий, попадающих в пределы межквартильноrо
диапазона 50, для всех экспериментов кроме Брауна (1973). Он выявлял
квантили 0.30 и о. 70, так что идеал  40 О/О .
Хессиан и МакКарти также предложили испытуемым множество инди
БИДУальных черт характера: авторитаризм, доrматизм, жесткость, шкала
ширины катеrории Петтиrрю и интеллект. Корреляции экзаменацИОШIЫХ
отметок испытуемых с их межквартильными индексами и индексами
неожиданности были весьма низкими, хотя шкала авторитаризма cooтнo
силась как 0.31 с межквартильной оценкой и + 0.47 с оценкой неожидан
насти (N == 28). Это соответствует выводу райта и Филлипса (1976), что aвтo
ритаризм был мало связан с калибровкой.
Селвидж (Selvidge, 1975) расширил исследование Альпертаи Рейффы, CHa
чала задав испытуемым четыре вопроса относительно их самих (например,
"Вы предпочитаете скотч или бурбон?"). Их ответы опредеJШЛИ истишIыIй
ответ для долей, проuзведе1i1iыx zpyппou (например, какая доля испыIуемыы,,
ответивших на анкетный опрос, предпочитала скотч бурбону?). Одна rрyrша
далапятьквантилей, 0.01, 0.25, 0.50, о. 75и 0.99. Дрyrая rруппадалаэти же
пять птос два дрyrих: 0.1 и 0.9. Как показано в Таблице 1, rpyrша с семью
квантилями показала немноro лучшие резу JIьтатыI. Результаты с пятью KBaн
тилями не столь отличныI от результатов Альперта и Рейффы, как кажется.
Три неопределешIыIe величины Альперта и Рейффы были долями, произве
деlшыIи rpyrшой, подобно вопросам Селвиджа. В этих трех вопросах, Аль
перт и Рейффа обнаружили 570/0 в межквартильном диапазоне и 200/0 неожи
данностей. Наконец, для одноrо из вопросов, половину испыIуемыыx в rpyrше
с пятью квантилями прасИJШ сначала дать 0.25, 0.50 и 0.75, а затем 0.01 и
0.99, в то время как дрyryю половину попросили сначала оценить экстрему
мы. Селвидж обнаружил меньше случаев неожиданности для прежнеro по
рядка (80/0 ), чем для последнеrо (160/0 ).
Московитц и Буллерс (Moskowitz и Bullers, 1978) также использовали про
порции, произведенные rрyrшой, но обнаружили HaмHoro больше случаев

374 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
неожиданности, чем Селвидж. Одна rpyrma дала те же самые пять кванти
лей, которыеиспоJIЬЗОвал Селвидж(в порядке 0.5, 0.25, 0.75,0.01, 0.99). Дpy
ryю rpуппу попросили сделать только три оценки (способ распределения и
квантили о. О 1 и 0.99). Перед оцениванием, rpyrme с тремя квантилями Iтред
ставили некоторые ТIOIИЧные базовые события (например, "Рассмотрим ло
терею, в которой участвуют 100 человек. Ваш шанс получить выиrрышный
билет равняется 1 из 100"), чтобы обеспечить лучшее понимание вероятнос
ти о. О 1. Как показано в Таблице 1, у rрyrmы с тремя квантилями было Meнь
шее количество случаев неожиданности, чем у rруппы с пятью квантилями.
В дpyroM эксперименте, использующем те же самые два метода, Московиц и
Буллерс попросили 44 старшекурсника, специализирующихся в коммерции,
оценить среднее значение индустриальноro индекса Дoy Джонса (DowJones)
за 1977,1974,1965, 1960и 1950rоды. Каждый испытуемый дал оценки дои
после участия в обсуждениях с тремя людьми. Так как никаких системати
ческих различий изза участия в обсуждении не было обнаружено, данн:ыIe
были объединены в Таблице 1. Опять же, rpyrma с тремя квантилями (в KOТO
рой испытуемые получили представление о значении 0.01) имела меньшее
количество случаев неожиданности, чем rpyrma с пятью квантилями. Резуль
таты rруппы с пятью квантилями были чрезвычайно плохими.
Пикхарт и Воллейс (Pickhardt и Wallace, 1974) повторил работу Альпер
та и Рейффы с изменениями. Для нескольких rpyrm они сообщили об обна 
ружении от 380/0 до 480/0 случаев неожиданностей до получения обратной
связи и не меньше, чем 30% неожиданностей после получения обратной свя
зи. Две разновидности, используя или не используя зачет по предмету как
нмраду за хорошую калибровку и используя или не используя расчетные
правила обратной связи, не привели к каким либо различиям в количестве
случаев неожиданностей. Пикхарт и Воллейс также изучали влияние pac
ширенноrо обучения: две rруппы из 18 и 30 испытуемых (о количестве
неопределеШIЫХ величин не сообщается) прошли пять и шесть серий испы
танИЙ с калибровочной обратной связью после каждоrо испытания. Было
обнаружено небольшое лучшение, как показано в табл. 1.
Наконец, Пикхарт и Воллейс (1974) изучали влияние увеличивающеro
ся знания на калибровку в контексте иrры моделирования производства
PROSIM. Тридцать два аспиранта произвели 51 оценку в течение смодели
рованных 1 7 "дней" планирования производства. Каждая оценка касалась
события, которое произойдет через 1, 2 или 3 "дня". Чем ближе время oцe
нивания ко времени события, тем больше испытуемый знал о событии. Ca
монадеянн:ость уменьшилась с увеличением информации: оказалось 32%
неожиданностей с 3дневныIии задержками, 24% с 2дневныIии задержка
ми, и 70/0 с 1 дневныIии задержками. Улучшения не наблюдалось в течение
17 "дней" стимуляции.
Т.А. Браун (1973) попросил 31 испытуемоrо оценить семь квантилей
(0.01, 0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90, 0.99) для 14 неопределенных величин.
Результаты, показанные в табл.1, являются особеIШО обескураживающи

Калибровка вероятностей... 375
ми, потому что каждый вопрос сопровождался обширными историческими
данными (например, для вопроса "На какой отметке будет находиться ин
декс потребительских цен в декабре 1970?" испытуемым предлarали индек
сы потребительских цен в течение каждоrо квартала между мартом 1962 и
июнем 1970). Для 11 вопросов, независимо от Toro, дал ли испытуемый ис
торический минимум как квантиль 0.01 и исторический максимум как
квантиль 0.99, у них не было неожиданностей вообще. Дрyrие 3 вопроса
показали cTporoe увеличение или cтporoe уменьшение историй, и истинная
величина была близка к простому приближению исторической тенденции.
Испытуемые, должно быть, сильно полarались на свои собственные оши
бочныIe знания, чтобы дать распределения, настолько плотные, чтобы пока 
зать 420/0 случаев неожиданности.
Лихтенmтейн и Фишхофф (1980Ь) выявили пять квантилей (0.01, 0.25,
0.5, 0.75, 0.99) от 12 испытуемых на 77 неопределенных величинах, как до,
так и после Toro, как испытуемые получили обширное обучение калибров
ке на дискретных двухальтернативньrх вопросах. Как показано в Таблице
1, испытуемые не улучшили значимо калибровку по неопределенным Be
личинам.
ДРУ2ие методы
Сивер, фонВинтерфельдтиЭдвардз(Se9vеr, von WintеrfеldtиЕdwards, 1978)
изучали влияние пяти различных способов ответа на калибровку. Две rруп
пы использовали метод одноrо кванти.ЛЯ, либо пяти квантилей (0.01,0.25,
0.50, 0.75, 0.99), либо эквиваленты вероятности этих квантилей (1:99, 1:3,
1:1, 3:1,99:1). Три дрyrих rруппы отвечали вероятностями, шансами или
заполняли протоколы шансов на одноальтернативныIe вопросы, которые
определяли некоторое значение неопределенной величиньr (например, "Ka
кова вероятность Toro, что население Канады в 1973 превысило 25 милли
онов?"). Пять таких установленных значений давались для каждой неопре
деленной величины, и, исходя из ответов, экспериментаторы оценивали
межквартильньrе индексы и индексы неожиданнОСТII. Для каждоrо MeTO
да, семь из девяти студентов отвечали на 20 неопределенных величин. Как
показано в Таблице 1, rрyпnы, дающие вероятностньrе ответы и ответы шан
сов, показали лучшие индексы неожиданности, чем испытуемые, исполь
зующие метод квантиля. Неясно, появляется ли это превосходство изза ин
формации, сообщенной значениями, которые выбрал экспериментатор.
Способ ответа на протоколы шансов не функционировал должньrм образом.
Шефер и Борчердинr (Schaefer и Borcherding, 1973) попросили 22 cтy
дентов оценить 18 пропорций, сделанных rруппой, в каждом из четырех ис
пытаний. КаЖдый испытуемый использовал два метода оценки: (а) метод
квантиля (0.01, 0.125, 0.25, 0.5, 0.75, 0.875, 0.99), и (ь) метод rипотетичес
ких выборок. В последнем методе, оценивающий задает размер, n, и число
успехов, r, rипотетической выборки, которая лучше Bcero отражает знание

376 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
экспертов неопределенной величины (то есть, я чувствую себя столь же yвe
реШiЫМ относительно истинноrо значения пропорции, как я чувствовал бы
себя, если бы я наблюдал выборку из п событИЙ с rуспехами). Большие зна
чения п отражают большую уверенность относительно истинноrо значения
пропорции. ОтношеIШе r / n отражает среднее значеIШе функции плотности
вероятности. Испытуемые испытывали большие трудности в этом методе,
несмотря на инструкции, которые включили примеры бета распределеIШЙ,
лежащих в основе этоrо метода. После каждоro испытания, испытуемым пред
лarали обширную обратную связь, с акцентом на их собствеIШОЙ калибровке
и КaJШбровке rpУIllIЫ. Результаты первоro и последнеrо испытания показа
ны в табл.1. У лyчmеIШе было обнаружено для обоих методов. результатыI Me
тодаrипотетических выборок, в начале давал результатыI хуже (500/0 неожи
данностей и только 16 О/О в межквартильном диапазоне), а в конце лучше (6%
неожиданностей и 48% в межквартильном диапазоне), чем метод квантиля.
Барк лей и Петерсон (Barclay и Peterson, 1973) сравIШли метод тертилей
(то есть, квантили 0.33 и 0.67) с "точечным" методом, в котором оцениваю
щеrо просят дать модальное значеIШе неопределенной величины, а затем
два значения, одно выше и одно IШже моды, каждое из которых может про
изойти также вероятно, как и модальное значение (то есть, точки, дЛЯ KOTO
рых функция плотности вероятности является наполовину настолько же
высока, как и в моде). При использовании 1 О вопросов как неопределенных
величин и 70 студентов Факультета внешней разведки в межrрупповом про
екте, для метода тертилей они обнаружили, что 29% (а не 33% ) истинных
ответов попадают в центральный интервал. Для точечноrо метода, только
39% попадают между двумя равновероятными точками, ПРИIШМая во ВIШ
мание, что, длябольmинствараспределеIШЙ, приблизительно 750/0 плотно
сти попадает между этими точками.
Питц (Pi tz, 1974) сообщил о нескольких результатах, использующих Me
тод тертилей. Для 19 испытуемых, экспертов населеIШЯ 23 стран, он обна
ружил только 16% ИСТИIШЫХ значеIШЙ, попадающих в центральную треть
распределеIШЙ. В дрyrом эксперименте он изменил вопросы соrласно rлу
бине и боrатству знаний, которыми, по ero предположеIШЮ, обладали ис
пытуемые. Для населеIШЯ стран (IШзкое знание) он обнаружил 23% истин
ных значеIШЙ в центральной трети; для высот известных зданИЙ (посред
ственное знание) 270/0; а для возрастов известных людей (высокое знание)
47% , причем последнее означение было HaмHoro больше ожидаемых 330/0 .
В дрyroм исследовании, он попросил 6 испытуемых оценить тертили и He
сколькими днями позже, сделать выбор среди ставок, основанных на их соб
ственных значениях тертилей. Он обнаружил сильное предпочтение CTaв
кам, из центральной области, как раз противоположное к чему должно бьшо
привести плотное расположение интервалов.
Испытуемые Ларсонаи Ринана (Larson и Reenan, 1979) сначала yrадьmали
истmшый ответ (то есть, моду) и затем еще два значеIШЯ, которые определяли
интервал, в пределах KOТOporo, 01Ш быJШ "ВПОJПIе уверены", находился пра

Калибровка вероятностей... 377
вильный ответ. Сорок двапроцентаистшIНЫХ значеНИЙ, лежали вне этой обла
сти. Обратите внимание, насколько похож этот индекс неожиданности на ин
дексы испытуемых Альперта и Рейффы, которым дали вербальные формули
роБКи "минимум / максимум" (470/0 ) и "удивительно высоко / IШзко" (380/0 ).
Реальные задачи с э-ксперта:ми
Претт (1975) попросил HeKoToporo эксперта дать проrноз посещаемости для
175 кинофильмов или двойных сеансов, показанныIx в двух местных кино
театрах в течение более, чем одноrо rода. Эксперт оценил медиану, кварти
ли "удивительно высокие" и "удивительно низкие" значения. Как показа
но в табл.1, межквартильный диапазон имел тендеIЩИЮ быть слишком ма 
леньким. Даже притом, что эксперт получал обратную связь исхода в тече
IШе эксперимента, единствеIПIое свидетельство улучшения калибровки че
рез Kaкoeтo время пришло в первые несколько дней.
Три эксперимента использовали синоптиков в качестве испытуемых. В
двух экспериментах Мерфи и Винклер (Murphy и Winkler, 1974, 197 7Ь) про
сил синоптиков давать пятьквантилей (0.125, 0.25, 0.5, 0.75, 0.875)длявы
сокой температуры завтра. результатыI, показан:ныIe в табл.1, указьmают пре
BOCXOд:нyIO калибровку. Эти испыIуемыыe имеJШ меньшее количество случаев
неожиданности в экстремуме распределения 25 % чем, большинство испыту
емых Альперта и Рейффы на экстреМУ.YIе 2% ! Мерфи и Винклер обнаружи
ЛИ, что пять испытуемых в двух экспериментах, которые использовали Me
тод квантиля, были лучше калиброваны, чем четыре дрyrих испытуемых,
которые использовали метод фиксированноrо диапазона (fixedwidth metod).
Для метода фиксированноrо диапазона, синоптики сначала оценили темпе
ратуру медианы (то есть, высокой температуры, для которой, как они пола
rали, существует вероятность 0.5, Toro, что она будет превыmена). Затем они
задали вероятность, что температура будет падать с интервалами 5Т и 9°F co
средоточенными в медиане. Эти синоптики были самонадеянные; вероят
ность, связанная с температурой, попадающей в интервал, имела тендеlЩИЮ
быть слишком большой. Превосходство метода квантиля над методом фик
сированноrо диапазона в отличие от вывода Сивера, фон Винтерфельдта, и
Эдвардза, о предпочтительности методов фш\'сирован:ныIx значений, возмож
но, обусловлено тем, что установленные интервалы, используемые Мерфи и
Винклером (5 U F и 9°F) были неинформативны.
Штаел фон Хольстен (Stael von Holstein, 1971а) использовал три задачи
фиксированных оценок: (а) средняя температура на завтра и на следующий
день (с разделением полноrо диапазона ответа на восемь катеroрий), (ь) cpeд
няя температура через 4 и 5 дней (восемь катеrорий), и (с) общая количество
осадков в следующие 5 дней (четыIеe катеrории). От каждоrо набора ответов
(четыре или восемь вероятностей, в сумме дающие 1. о) он оценил основную
совокупную функцию плотности. Затем он объединил 1.269 функцИЙ, дaн
ные 28 участниками. Исходя из rрупповой совокупной функции плотнос

378 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ти, показaШIОЙ в ero статье, мы оценили индексы неожиданности и меж
квартильныеиндексы(см. табл.1). Вотличиеотдрyrихсиноптиков,ЭТИИС
пытуемые были весьма плохо калиброваны, возможно, потому что задачи
были менее знакомы.
Резюме о -калибровке с nеоnреде.л,еnными величинами
Подавляющее большинство свидетельств из исследования, использующеrо
квантили для оценки неопределенных величин, rоворит о том, что распре
деления вероятности имеют тенденцию быть слишком плотными. Оценка
крайних квантилей особенно склонна смещаться. ОбучеIШе несколько у луч
шает калибровку. Результаты экспертов иноrда высоки (Murphy и Winkler,
1974, 1977Ь), иноrда нет (Pratt, 1975; Stael von Holstein, 1971а). Имеется
некоторое свидетельство, что трудность связана с калибровкой для непре
рывных предполжеНИЙ. Питц, Ларсон и Ринан (Pi tz, 1974 и Larson и Reenan,
1979) обнаружили это влияние, Пикхарт и Воллейс (Pickhardt и Wallace,
1974) обнаружили, что 1  дневные задержки приводили к меньшему коли
честву неожиданностей, чем 3 дневныIe задержки в их иrре моделирования.
Несколько исследоваIШЙ (например, Barclay и Peterson, 1973; Murphy и
Winkler, 1974) сообщили о корреляции между распространением oцeHeH
HOro распределения и абсолютной разностью между оцененной медианой и
истинным ответом, указывая, что испытуемые частично чувствительныI к
тому, насколько, сколько они знают ИJШ не знают. Эта находка проводит
параллель с корреляцией между процентом правильных ответов и средним
ответом с дискретными предложениями.
Обсуждение
Зачем пужпа хорошая калибровка?
Почему оценивающий вероятность должен волноваться относительно тoro,
хорошо JШ он калибровали? Фон Винтерфельдт и Эдвардз (1973) показали,
что в большинстве жизненных проблем принятия решения с непрерывны
ми выборами решения (например, вложите Х долларов) довольно серьез
ные ошибки оценки имеют относительно небольшое значение для ожидае
Moro результата. Однако некоторые соображения приводят доводы против
этой точки зрения. Вопервых, в двухальтернативной ситуации, функция
вознarраждения может быть весьма крута в критической области. Предпо
ложим, что ваш доктор должен оценить вероятность, что Вы имеете состоя
ние А, и должны получить лечение А, против TOro, что у Вас состояние В и
лечениеВ. Предположим, чтоситуа.циятакова, чтолечениеАявляетсялуч
ше, если вероятность, что Вы имеете состояние А большая или равна 0.4;
иначе, лучше лечение В. Если доктор оценивает вероятность, что Вы имеете
А как р (А) == 0.45, но плохо калиброван, так, что соответствующая вероят

Калибровка вероятностей... 379
ность 0.25, тоrда доктор использовал бы скорее лечение А, чем лечение В, и
Вы будете терять MHoro ожидаемой полезности. Решение ФYIШЦИИ полезно
сти реальной жизни именно этоro типа показаны Фр8Йбеком (Fryback, 1974).
Кроме тoro, коrда вознarраждения очень большие, коrда ошибки очень
большие, или коrда эти ошибки сложньrе, ожидаемые потери кажутся боль
шими. Например, в исследовании радиоактивной безопасности (Американ
ская Комиссия по Атомному Реrулированию, 1975) "на каждом уровне ана 
лиза нормальное лоrарифмическоераспределение данньrх пропорции неуда 
чи было принято с определенными процентильными пределами 5 и 95 "
(Weatherwax, 1975, с. 31). Исследование, приведенное здесь, показывает,
что распределения, построенные из оценок квантилей 0.05 и 0.95 Moryт быть
чрезвычайно смещены. Если такие оценки сделаны на нескольких уровнях
анализа, с каждым оцененным распределением, являющимся слишком уз
ким, ошибки не будут отменять дpyr дрyrа, а будут ДОПОJШять. И потому что
цена сбоя на атомной электростанции велика, ожидаемая потеря от таких
ошибок моrла быть orpoMHa.
Если хорошая калибровка важна, как ее достичь? Кокс (Сох, 1958) счи
тал, что можно внешне рекалибровать оценки людей, подrоняя модель к
набору оценок для вопросов с известныIии ответами. Тоrда модель исполь
зуется, чтобы исправлять или реrулировать ответы, данные экспертом.
Технические трудности, возникающие перед внешней перекалибровкой
существенны. При выявлении оценrк, которые будут смоделированы,
нужно быть осторожными, чтобы не дать оценивающему больше обрат
ной связи, чем они обычно получают, из страха Toro, что они изменят свою
калибровку, коrда она измеряется. Как указал Сэвадж (Savage, 1971), "Вы
моrли бы обнаружить на опыте, что ваш эксперт в некотором отношении
оптимистичен или пессимистичен, и поэтому смяrчать ero суждения. Если
он заподозрит Вас в этом, однако, и Бы, и он вполне можете приблизиться
к rибели" (с. 796). Так как исследование показало, что тип наблюдаемоrо
расбаланса калибровки зависит от уровня трудности задачи, возможно,
пришлось бы также полаrать, что будущее будет соответствовать ТPYДHO
сти событий, используемых для перекалибровки.
Теорет:и:ческие возражения внешней перекалибровке MorYT быть даже
более серьезны, чем практические. Числа, произведенные процессом пе
рекалибровки не будут следовать аксиомам теории вероятности (напри
мер, числа, связанные со взаимно исключающими и исчерпывающими co
бытиями будут не всеrда в сумме давать единицу, и при этом вообще не
будет IIСТИННО что Р(А). Р (В) == Р (А, В) для независимых событий); следо
вательно, эти новые числа не MorYT называться вероятностями.
Более IШодотворный подход состоял бы в том, чтобы обучить экспертов
самокa.т.m:бровке. При каких условиях можно ожидать, что эксперты достиr
нут этой цели? Нельзя ожидать, что эксперты будут хорошо кa.т.m:брованыI,
если явная или неявная Harpaдa для оценок не мотивирует их быть честными
в их оценках. Как крайний пример можно рассмотреть оценивающеrо, Haxo

380 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
дящеrocя под yrpoзой казни, если произоЙДет событие, веlX>ЯТНОСТЬ Koтoporo
была оценена в < 0.25, который будет иметь серьезное основание не быть xo
рошо калибlx>ванным с оценками 0.20. Хотя этот пример кажется a6cypдным,
более тонкие давления такие как "не выТ' лядеть rлупо" или "произвести впе
чатление на босса" моrли бы также обеспечивать СИJThные стимулы для пло
хой калибровки. Любое вознarраждение либо за размышления, либо за опро
вержение моrло бы также смещать оценки.
При получении обратной связи исхода после каждой оценки  лучшее
условие для успешноrо обучения. ДеЙВид (Dawid) показал, что при таких
условиях эксперты, которые являются честными и последовательными
субъективистами, будут ХОlX>шо калиброваны независимо от взаимозави
симости среди оцениваемых вопросов. Напротив, Кадан (Kadane, 1980) по
казал, что в отсутствии обратной связи исхода "испытание за испытанием" ,
честный, последовательный субъективист будет, как ожидается, хорошо
калиброван, только тоrда, коrда все оцеIШваемые вопросы независимы. Эта
теорема накладьmает сильные оrpаничения на ситуации, при которых было
бы разумно ожидать, что экспертыI будут учиться быть хорошо калиброван
ными. Даже если процесс обучения Mor проводиться с использованием толь
ко событий, которые, как считали эксперты, независимы, может иметься
серьезное основание, чтобы сомневаться относительно независимости задач
реальной ЖИЗIШ, к которым экспертыI применили бы их обучение. Важные
будущие события MOryT быть взаимозависимыми либо потому что они Haxo
дятся под влиянием общей основной причины, либо потому что оцеIШВаю
щИЙ рассматривает их как идущие из OCHOBHoro запаса знаний. В таких об
стоятельствах, можно не хотеть или не ожидать хорошей калибровки.
Возможность, что предубеждеIШЯ людей изменяются как функция тpyд
ности задачи, препятствует обучению калибровке при отсутствии немедлен
ной обратной связи исхода. "Уровень трудности будущих задач может быть
невозможно предсказывать, таким образом, делая обучение неэффектив
ным.
Калибровка как коznuтuвnая nсuхолоzия
экспериментыI по калибровке MOryT ИСПОJThзоваться, чтобы понять, как люди
думают. Даже если непосредственное практическое значение каждоrо ис
следования оrраничено, оно может всетаки обеспечить понимание Toro, как
люди развивают и выражают чувства определенности инеопределенности.
Однако, поразительный аспект литературы, рассмотренный здесь  ее "cy
хой эмпиризм". Психолоrическая теория часто отсутствует, либо как по
буждение для исследования, либо как объяснение результатов.
Не все авторы избежали теоретизирования. Словик (Slovic, 1972а) и Твep
ски и Канеман (Тversky и Kahneman, 1974, 1) считали, что, в результате
оrраниченных способностей обработки информации, люди принимают уп
рощенные правила или эвристики. Хотя в целом полезные, эти эвристики

Калибровка вероятностей... 381
MorYT приводить к серьезным и систематическим ошибкам. Например, TeH
денция людей, давать плотные распределения при оценке неопределеШIЫХ
величин моrла отражать ЭВРИСТИКУ, называемую "привязка и реrулирова
ние." Коrда людей спрашивают относительно неопределе:нной величины,
они естественно думают сначала о точечной оценке, такой как медиана. Это
значение тоrда служит как привязка. Чтобы давать 25ый или 75ый про
центиль, человек реrулируется вниз или вверх от значения привязки. Но
закрепитель имеет такое доминирующее влияние, что реrулирование явля
ется недостаточным; следовательно, квантили находятся слишком близко
вместе, выдавая самонадеянность.
Питц (Pi tz, 1974) также допустил, что способность людей в обработке ин
формации и вместимость рабочей памяти оrpаничены. Он предполarал, что
люди занимаются сложными проблемами последовательно, прорабатывая
часть за частью. Чтобы уменьшить коrнитивное напряжение, люди иrно
рируют неопределенность в своих решениях ранних частей проблемы, что
бы уменьшить сложность вычислений в более поздних частях. Это может
привести также к слишком плотныIM распределениям и самонадеянности.
Пиц также предnолarал, что один путь, которым люди оценивают свою соб
ственную неуверенность,  это увидеть, сколько существует различныIx пу
тей, которыми они MorYT достиrнуть ответа, то есть сколько различных пос
ледовательныIx решений они MOryT построить. Если найдено MHoro путей,
ЛЮДИ npизнают собственную неопреде1енность; если найдено мало, они не
признают . Чем боrаче база знаний, из которых можно строить альтернатив
ные структуры, тем меньше тенденции к самонадеянности.
Филлипс и Райт (1977) представили последовательную модель с тремя
стадиями. Их модель разделяет людей, которые естественно СКЛОШIЫ дy
мать о неопределенности вероятностныIM способом, от тех, которые выбира 
ют из двух альтернатив. Их работа о культурныIx и индивидуальных разли
чиях (Wrightи Phillips, 1976, Wrightи дрyrие, 1978) была попыткой, с ча
стичныIM успехом, идентифицировать различные коrнитивныIe стили в об
работке этоrо типа информации.
Кориат и друrие (Koriat, 1980) также принимали подход обработки ин
формации. Они обсуждали три стадии оценки вероятностей. Сначала чело
век ищет в памяти соответствующее свидетельство. Затем он оценивает это
свидетельство, чтобы придти к чувству определенности или сомнения. Ha
конец, он переводит чувство определенности в число. МaнШIyляции, исполь
зуемые Кориатом и дрyrими, были предназначены, чтобы изменить первые
две стадии, вынуждая людей искать и обращать ВIШмание на противореча 
щее свидетельство, понижая свою уверенность.
Модель Феррелла и Макrои (Ferrell & McGoey, 1980), с дрyrой стороныI,
имеет дело полностью с третьей стадией, переводом чувства определеннос
ти в числовые ответы. Допуская то, что без обратной связи люди не MorYT
изменить свои стратеrии перевода по мере Toro, как либо трудность вопро
са, либо основное значение событий изменяется, модель обеспечивает силь

ные проrнозы, которые получили подтверждение от данных калибровки.
Начинают появляться теории структуры и процесса оценки вероятнос
ти; и мы надеемся, что дальнейшее развитие таких теорий будет служить,
чтобы объединить это довольно специализированное поле деятельности в
более широкую область коrнитивной психолоrии.

23. Обреченным необходимо изучать прошлое:
эвристики и предубеждения в ретроспективе*
Барух Фuшхофф
Бенсон (Вenson, 1972) идентифицировал четыре причины для изучения про
шлоro: развлекать, создавать rрупповую (иJШ национальную) идентичность,
показать степень человеческих возможностей и развивать систематическое
знание относительно нашеro мира, знание, которое может, в конечном сче
те, улучшить нашу способность проrнозировать и управлять. На сознатель
ном уровне, по крайней мере, мы, ученьrебихевиористьr, оrраничиваемся
послеДIШМ мотивом. Преследуя ero, M! исследуем случаи, оцениваем про
rраммы и делаем JШтературньrе обзоры. Мы даже проводим экспериментьr,
создавая искусственные истории, на которых мы можем проверить свои
предположения.
Три OCHOBНbrx вопроса, повидимому, возникают в наших размышлени
ях о прошлом: (а) существуют ли модели, на которые мы можем опираться,
чтобы в будущем стать мудрее? (в) существуют ли случаи непредусмотри
тельности, в которых мы можем увидеть ошибки, которых следует избеrать;
(с) мы действительно обреченьr повторять прошлое, если мы не изучаем ero;
то есть действительно ли мы приобретаем опыт, оrлядываясь назад.
Неважно, какой вопрос мы задаем, предполarается, что прошлое с rOТOB
ностью подскажет ответы. С точки зрения ретроспективы и дальновиднос
ти, последнее оказывается неприятной перспективой. Можно объяснить и
понять любое событие прошлоrо, если применить соответствующее усилие.
Проrнозирование считается более сложным. Данное эссе исследует это пред
положение, рассматривая некоторые первоначальные попытки выявить
прошлое. Возможно, наиболее общее заключение  то, что мы должны yдe
лять больше внимания прошлому, если мы пытаемся выявить ero тайны. и
k Это  пересмотренная версия книrи "Обреченным необходимо изучать прошлое: размыш
ления об исторических оценках," в книrе под редакцией R. А. Shweder и D. w. Fiske. Новые
направления в методолоrии науки поведения: ошибочные суждения в исследовании пове
дения. СанФранциско: J ОББеу Bass, 1980  ПеРАиздано в соответствии с разрешением.

384 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
хотя прошлое развлекает, облarораживает и леrко расширяется, оно про
свещает только с помощью тонких yrOBOpoB.
в поисках мудрости
Хотя прошлое никоrда точно не повторяется, в нем часто можно обнаружить
повторяющиеся элементы. Люди принимают одинаковые решения, реша 
ют одинаковые задачи и терпят одинаковые неудачи достаточно часто, что
бы ученыебихевиористы моrли полarать, что они MorYT обнаружить повто
ряющиеся образцы поведения. Такое убеждение заставляет психометрис
тов изучать диarностические тайны клинических психолоrовасов, клини
цистовискать кореллятыI ненормальноrо поведения, брокеров  замечать
признаки роста цен, а диктаторов  обдумывать революционные ситуации.
Их поиск обычно имеет лоrику, параллельную лоrике мноrократноrо per
ресса или корреляции. Собран набор соответствующих случаев, и каждый
член характеризован с помощью разнообразных измерений. В получившей
ся матрице ищут существеIПIые связи, которые моrли бы помоrать нам в
проrнозировании будущеrо....
Формалъnое моделироваnuе
Ежедневный бланк беzов ( Daily Racing), например, предлarает серьезному
иrроку приблизительно 100 отрезков информации относительно каждой
лошади в любом забеrе. Иrрок, СКЛОIПIый к обработке данных, Mor бы BBec
ти в память компьютера содержание одноrо издания и пробовать получить
формулу, предсказывающую скорость как оцененную сумму множества в
различных измерениях. Например:
у = Ь 1 Х l + Ь 2 Х 2 + ЬзХз (1)
rде у  наша оценка скорости лошади, Х 1 ' является процентом ее побед в
предыдущих rOHKax, Х 2  процент побед в rOHKax ее жокея, и х з  вес, KOTO
рый ей предстоит нести в данной rOHKe. Предположив, что используются
стандаРТИЗИJIOВaшIые записи результатов}, оценки (b i ), отражают важность
различных факТОJIOв. Если Ь 1 ==2Ь 2' то данное изменение в проценте побед
лошади воздействует на наше проrнозирование СКОJIOсти вдвое больше, чем
эквивалентное изменение в проценте побед жокея, потому что прошлыIe дей
ствия оказались вдвое более чувствительными к Х 1 ' чем к Х 2 .
1 Чтобы стандартизировать значения определенной переменной, нужно вычесть среднее из
каждоrо значения и затем разделить на стандартное отклонение. Результат  это набор оч
ков со средним, равным О и стандартным отклонением, равным 1.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 385
Звучит просто, но здесь кроится тысяча ловушек. Одна из них появляет
ся, коrда проrнозирующие (х.), являются коррелированными, что может
1
происходить (и фактически происходит), коrда из выиrрыша лошадей сле
дует выиrрыш жокея (или наоборот). В таких случаях мультиколлинеар
ности, каждая переменная имеет некоторую независимую способность
объяснять прошлое, а у двух есть некоторая общая особенность. Kor да oцeH
ки определены, эта общая объяснительная способность, будет так или ина
че разделена между этими двумя переменными. Как правило, это разделе
ние порождает (Ь.), не подцающееся толкованию с JПOбой степенью точнос
1
ти. Таким образом, уравнение реrрессии нельзя рассматривать как теорию
скачек, показывая важность различных факторов.
Более скромная теоретическая цель состояла бы в том, чтобы определить,
какие факторы важны, а какие  нет, на основе тoro, насколько каждый из
них помоrает нам понять у. Здесь применяется лоrика пошaroвой perpec
сии, в уравнение добавJIЯЮТСЯ дополнительные переменные, пока они что
либо добавляют к ero проrнозирующей (или объясняющей) способности. Все
же даже эта минималистская стратеrия может привести к путанице муль
тиколлинеарности. ЕсJШ отражения HeKoтoporo фактора (например, различ
ные аспектыI воспитания) ВКJПOчены, то их общая объяснительная способ
ность может быть разделена на такие маленькие части, что ни один аспект
не внесет "значимоrо" вклада.
Конечно, эти нюансы MorYT мало интересовать иrроков на скачках, пока
формула работает достаточно хорошо, чтобы приносить им выиrрыш. Мы
же, ученые, хотим не только эффективныIx методик, но и мудрости. Нам
тяжело не интерпретировать оценки. реrрессивныIe процедуры не только
выражают, но и порождают понимание (или, по крайней мере, результатыI)
механистическим, повторяющимся образом. Не удивительно, что им упор
но следовали, несмотря на их оrраничения. Один из лучших документаль
но подтвержденныIx примеров был обнаружен в исследовании оценивания
в клинике. Оценивающим был рентrенолоr, который сортирует peHTreHo
вские снимки опухолей на "доброкачествешIыI" и "злокачествешIыI'',, Kaд
ровый работник, который отбирает подходящих кандидатов из списка, или
сотрудник кризисной службы, который решает, звонки каких людей, rpo
зящих покончить с собой, серьезны. В каждом из этих примеров диarноз
ВКJПOчает принятие решения на основе некоторых признаков. Коrда, как В
этих примерах, принятие решений повторяется, и все случаи MorYT быть
охарактеризованы тем же набором признаков, можно с татистическ:и: CMO
делировать стратеrию принятия решений оцеНИВaIOщеro. Человек собира
ет набор случаев, ДЛЯ которых эксперт делает суммарную оценку (напри
мер, доброкачественное, серьезное), а затем выводит уравнение реrpессии,
такое как Уравнение 1, оценки Koтoporo показьmают важность, которую oцe
нивающий придал каждому признаку .
В течение двух десятилетий изучение такой стратеrии постоянно приво
дило к двум беспокоящим выводам: (а) простые линеЙНые модеJШ, исполь

386 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
зующие оцененную сумму признаков, отлично проrнозируют решения ис
пытуемых, хотя (ь) оценивающие заявили, что они использовали rораздо
болеесложныестратеrии(GоldЬеrg, 1969, 1970; Slovic& Lichtenstein, 1971).
Общепринятая форма сложности называется конфиrypальной оценкой, в
которой диa.rностическое значение признака зависит от значения дрyrих
признаков (например "интонация ero rолоса не кажется мне характерной
для человека, решившеrо покончить жизнь самоуБИЙством, если звонок не
происходит рано утром").
Две причины для конфликта между измеренным и сообщенным сужде
нием возникли из последующеrо исследования, и каждая обладает неrатив
ными последствиями относительно полезности реrpессивноro моделирова 
ния для "черпания" мудрости решений проmлоrо. Одной из них было pac
тущее понимание тoro, что комбинирование orpoMHoro количества инфор
мации в rолове, как Toro требуют такие формулы, превышает вычислитель
ную способность тобоrо человека, кроме человека, про.являющеrо незау
рядныIe способности в узкой области знанИЙ. Оценивающий, который пы
тается применить сложную стратеrию, просто не сможет сделать этоrо пос
ледовательно. Действительно, очень трудно выучить и использовать даже
неконфиrypальное правило принятия решений с оцененной суммой, коrда
существует MHOro признаков или неоБычныIx отношений между при знака 
ми и проrнозируемыми перемеШIЫМИ (Slovic, 1974).
Вторая вещь, которая была осознана с помощью исследования случаев
из клинической практики (см. rл. 28) это то, что простые линейныIe модели
дают очень сильныIe проrнозы. Простая субстантивная теория, показываю
щая, на какие переменные ЛЮДИ обращают внимание при принятии реше
ний,  ЭТО, может быть, все, что нужно человеку для создания BepHoro про
rноза их поведения. ЕсJШ некоторые признаки rоворят в пользу HeKoToporo
решения, а ,црyrие  против Hero, то простое сопоставление количества одоб
ряющих и опроверrающих признаков даст возможность точноrо проrноза
поведения человека. Как бы там :ни было, результатом будет более CKpoM
ная теория, чем теория, которую человек может вывести путем яркоro MO
делирования реrpессии (Fischhoff, Goitein & Shapira, в печати). Таким об
разом, в то время как кажется, что мы BOTBOT поймем прошлое, наши CTaн
дартные статистические процедуры не всеrда rоворят нам то, что мы хотим
узнать. И есJШ неверно их использовать, они MorYT завести нас не в ту CTOpo
ну, сделав нас еще менее мудрыми, чем мы быJШ в самом начале. Мы хотим
охватить крайне сложныIe теории во всей их полноте, не понимая, что их
сила исходит из очень простыIx основополarающих понятИЙ, а не из пони
мания сущности прошлоrо.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 387
Изучение недальновидности
в центре внимания неудача
Поиск мудрости в исторических событиях требует веры  вера в существова 
:н:ие повторения, ожидающеrо, чтобы ero обнаружиJШ. Поиск мудрости в по
ведении исторических личностей требует несколько дpyroro рода веры  yвe
ренности, что наши предшественники знали вещи, которых мы не знаем. Пер
вая из этих вер основана на философии; она отличает тех, кто рассматривает
историю как социальную науку, а не идеоrрафическое исследование непов
торимых событий. Вторая вера основана на милосердии и скромности. Она
отличает тех, кто надеется видеть дальmе, стоя на плечах у предшествеlffiИ
ков от тех, кто удовлетворен тем, что стоит на собственных Horax. Афориз
мов как  "те, кто не изучают прошлое, обречены повторить ero",  наличие
таких предполоrает, что вера в мудрость наших предшественников относи
тельно редка.
Активное исследование недальновидности, конечно, имеет свои преиму
щества. Людям, у которых не все получается, приходится мноro объяснять, но
такие 06ъяснеIШЯ очень важныI для получеIШЯ знаний из опыта. Осознав, по
чему дела пошJШ не так, как надо, мы надеемся заставить их улучшиться в
будущем. Поиск причин неудач, чтобы объяснить их совсем не труден. ДeтeK
ТИВ, журналист и историк все вовлеченыI в хаос. Поез,ЦКа на машине в мarазин
без несчастноro случая, ИJШ правлеIШе без воЙН, депрессИЙ, или землетрясе
НИЙ кажется им небоrатыми на события.
Хотя концентрация на неудаче имеет приемлемые цели, она, вероятно,
введет нас в заблуждение, создав искажеШIое представление о распростра
ненности неудачи. Кажущаяся вероятность событИЙ частично определена
леrкостью, с которой, они приходят на ум и вспоминаются (Tversky и
Kahneman, 1973,11). Часто повторяющиеся неудачи должныI, поэтому, He
пропорционально увеличить воспринятую частоту в прошлом (и возможно
будущем).
Это, также, вероятно продвинет несбалансированную оценку поведения
наших предшественников. ОХОТIШка до сенсаций, живущеrо в каждом из
нас, тянет к историям блarосостоятельных жуликов или "сверхреryлиро
ванию" некоторых возможностей окружающей среды, (как например, пе
чально известный стандарт на проект сиденья унитаза для производствен
ных помещений, разработанный Министерством Здравоохранения и Oxpa
ны труда. Мы склонны забывать, тем не менее, что любая ошибочная, но не
дьявольская, система принятия решения производит ошибки обоих видов.
Для каждоrо мошенника, получающеrо незаслуженные выroды, существует
одна или несколько жертв, которым некая несовершенная система отказа 
ла в правах. Фактически, два ошиБочныIx определения связаны отчасти He
интуитивным образом, зависящим от точности оценки и всех достymIыIx pe
сурсов, например, процент беднотыI, имеющей права, или риски, которое

388 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
можно принимать (Einhorn, 1978). Перед тем, как начать критиковать систе
му обеспечения за то, что она позволяет существование нескольких мошен
ников, МbI должныI рассмотреть, мноrо JШ существует CтpaIII1ThIX исторИЙ этоro
типа, учитывая отношение ошибок исполнения к ошибкам неисполнеIШЯ.
Вообще, имеется большая вероятность Toro, что человек будет введен в
заблуждение, если мы исследуем в изоляции решения, которые "выраба
тываются" только на процентном основании.
в чем же проблема?
Существуют дрyrие контекстыI, в которых ошибки в малом MorYT выrля
деть дрyrими, коrда рассматривается более широкий контекст. Например,
нас учат, что научныIe теории должны опроверrаться, если представлено
некое противоречащее им доказательство. В результате, мы быстро осуж
даем ученых, которые упорствуют в своих теориях, несмотря на то, что их
неправильность была доказана. Кун (Ким, 1962), однако, утверждает, что
такая локальная недальновидность может быть совместимой с более rло
бальной мудростью в поиске научноrо знания. Друrие (например,
Feyerabend, 1975; Lakatos, 1970), фактически, превознеслирольдисципли
нированной анархии в росте понимания и сомневались относительно воз
можности появления мудрости из орrанизованной приверженности к лю
бому одобренному методу исследования. Они доказывают, что нежелание
принима ть во внимание противоречащие данные или отказаться от очевид
но опроверrнутых теорий часто необходимо для научноrо проrресса.
Штраф в 125 миллионов долларов, наложенныIй на автомобильную KOM
панию "Форд" в случае с моделью "Пинто" (Pinto), сделал решение компа
нии сэкономить несколько долларов на дизайне топливноrо бака автомоби
ля очень недальновидным. Все же в чисто экономических терминах, rapaн
тируемая ЭI<'ОНОМИЯ, скажем, 15 долларов на каждом из 1 О миллионов "Пин
то" делает риск нескольких боJThШИХ исков похожим на более разумную азар
тную иrру. Так как в приrоворе в этом хорошо освещенном в средствах Mac
совой информации иске сумма была уменьшена до 6 миллионов долларов
после аппеляции, компания фактически выrадала в строrих экономичес
ких терминах, несмотря на то, что ситуация ухудшилась. В чем был промах
компании, так это в рассмотрении одноrо контекста (количество автомоби
лей, на которых можно было сэкономить деньrи), а не дрyrоrо (неэкономи
ческие последствия ее решения). Компания, видимо, не поняла влияния,
которое неблarоприятное общественное мнение оказало бы на образ "Фор
да" как производителя автомобилей, заботящеrося о надежности, или на
цены за используемый "Пинто" (хотя эту цену "Пинто" платил владелец, а
не производитель).
Если осуждение  это название иrры, ошибка  это ошибка. Все же, если
вы заинтересованы в получении знаний из опыта дрyrих, важно определить
то, какую проблему вы пытались решить. После осторожной проверки, MHO

Обреченным необходимо изучать прошлое... 389
rие очевидные ошибки, оказывается, представляют свежее решение непра 
виль ной проблемы. Например, если это может критиковаться вообще, KOM
папия Форд моrла бы быть объявлена виновной в тактической мудрости и
стратеrической недальновидности (или возможно в предпочтении здоровья
социальному б лarос ос тоянию ).
это раЗJШЧИе важно не только для оценки ПIЮшлоrо, но также и для ЗН3IШя,
какие корректирующие меры должны быть приняты в будущем. Обычно, Taк
тические ошибки леrче исправить, чем стратеrические недоразумения. Как
только мы должным образом охарактеризовали ситуацию, мы можем завести
"книry", в которую будем записывать обычную мудрость как накОIШенн:ую с
эмrmpическим OIThIТOM, ИJШ, по крайней мере, формулыI для оптимальноroобъе
.цинения информации, имеющейся в нашем распоряжении (Hexter, 1971). Me
неджеры в бейсболе либо знают, что лучше замеIШТЬ оroивающеrо беrуном на
первой иrре и не заменять в иrре на paвEыI,, JШбо применят статистику, чтобы
вычисJШТЬ, как "получить процентыI'.. эти руководящие ПРИI, о,днако,
бесполезныI иJШ вводят в заблуждение, если реальная проблема, которая долж
на быть решена  это утверждеIШе морaJШ (беryн имеет шанс вести ли:ry на за 
нятыIx базах) или помощь билетной кассе (болеЛЬЩJffiИ должныI видеть HeKOТO
рую ШIтриry). Исследования неожиданныIx нападеНИЙ в междунаIЮДНЫХ oт
ношениях показьmают, что нации, которых заставали врасIШОХ, часто хорошо
иrpали по своей книre, но неправильно определяли поле, на котором они иrpа 
JШ(ВеnZvi, 1976; Lanir, 1978). В некотоIЮМ смысле, они читали неправИJThНУЮ
книry; чем лучше они читали, тем быстрее они проиrpьmали.
Одна причина для трудности, поставлеШIОЙ стратеrическими проблемами 
ТО, что их нужно "продумывать" аналитически, не используя преимуществ co
ВOKynнoro (статистическоrо) OIThIТa. Второе оrpаничение  это ТО, что неправиль
вые представления часто ШИIЮКО разделтотся в пределах принимающей pe
шения rpyrIIThI или сообщества. С человеком консультируются относительно
решения только после тoro, как он закончил отвечать на воrq:юcы в книrе. PeKO
мендуемые советыI для учреждеНИЙ, заинтересованныIx в избеrании неожидан
ностей: (а) основывайте несколькоотдельных анат.штических rpyтm, чтобы обес
печить мноrократные, независимые взrлядыI на проблему, ИJШ (ь) назначьте
человека, который служил бы "адвокатом дьявола" для непопулярныIx точек
зрения (Janis, 1972). Практически, первая стратеrия может потерпеть Heyдa
ЧУ, потому что расrq:юcтранешIыIe неправильные представления делают rpуп
IThI очень похожими дрУ!' на дpyra, создавая скорее избыточность, чем пmoра
JШзм (Chan, 1979). ВТОIЮЙ пункт терrшт неудачу, потому что адвокатыI JШбо
склоняются под давлением rpyrIIThI, либо подверrаются roнениям, если они
принимают свои непопулярныIe позmщи всерьез, даже, коrда эти "крайние"
позmщи радикально не противоречат мнениям rpyrIIThI.
НеспосоБНОСТЬОТJШЧИТЬ тактические решения отстратеrических MOryт Taк
же создать неоправдaннyIO иллюзmo мудрости. Банки и страховые компании
обычнo считаются чрезвычайно рациональными и ловкими в процессах при
нятия решеНИЙ. Все же более пристальное рассмотрение показывает, что эта

390 ЧРЕЗМЕРНАЯ "УВЕРЕННОСТЬ
репутация происходит из их успеха в создaшm часто повторяющихся, такти
ческих решеНИЙ, в которых они почти не MOryт проиrpывать. Ссуды под залоr
недвижимости и страхование жизни рассматриваются на основе консерватив
ных mrreрпретаций статистических таБJПЩ, приобретенныIx и отреryлирован
ных С помощью массивноro OIThITa проб и ошибок. ПОIThIТКИ этих учреждеНИЙ
принимать спекулятивные решения, требующие аналитических, стратеrичес
ких решеНИЙ, roворят о том, что они  не умнее, чем все мы. Коммерческие
бтши потеряли большие суммы денеr в 60ыx, блaroдаря He06дyмaнньrм инве
СТИЦИ:ЯМ в тресты недвижимости; подобный небольшой процент их всех реше
НИЙ в 70ыx приковал экономику СПIA к будущему полу:кредитоспос06ныIx
стран Тpeтьero мира, которым бьти сделаныI большие займы (более $ 60 мил
лиардов). (Хотя эта связь может быть оправдана пользой для Bcero человече
ства, которая вовсе не бьша проблемой, которую решали бтши.) медлешIый и
беспорядочный ответ страховых компаний на изменения в экономике cтpaxo
вания несчастных случаев; и их почти случайные, неаналитические методы
для мноrих не06ычныIx рисков должныI заставить нас почувствовать себя не
такими недальновидными по сравнению с этими превозносимыми учрежде
ниями.
Ретроспектива: Размь/,шлеnие nад прошлым?
Если мы знаем то, что случилось и какую про6лему человек пробовал решать,
мы должны применить мудрость нашей собственной ретроспективы в объяс
не:нии и оценке ero поведения. После более тщательной экспертизы, однако,
преимущества знания тoro, как идут дела, MOryт быть переоцененыI (Fischhoff,
1975). В ретроспективе, JПOДИ последовательно преувеJIИ1ШВают то, что моrло
ожидаться в будущем. ОIШ не только имеют тенденцию рассматривать то, что
случилось как неизбежное, но также и рассматривать это как оказавшееся "OT
носительно неизбежным' прежде, чем это случалось. Люди полarают, что дpy
rие должны проrнозщювать события Haмнoro лycnпе, чем это есть на самом деле.
Они даже неправильно запоминают свои собстве:нныIe проrнозы, чтобы преуве
личивать в ретроспективе, что они знали заранее (Fischhoff и Вeyth, 1975).
Как ОIШсано историком reoprecoM Флоровским (Georges Florovsky, 1969):
Тенденция к детерминизму, так или иначе, подразумевается в самом методе ретроспекти
вы. Ретроспективно, мы, кажется, чувствуем лоrику событий, которые разворачиваются
реryлярным или линейным образом соrласно распознаваемому образцу с предполarаемой
внутренней потребностью. Так, чтобы мы получили впечатление, что это событие действи
тельно не моrло произойти подрyroму, (стр. 369)
Подходшцим наЗВaIШем для этой тендеIЩИИ рассматривать исходы, о которых
было сообщено, как об относительно неизбежных, моrло бы быть "nресмыкаю
щuйся детермuнuзм", в отличие от философскоro детерминизма, сознатель
Horo убеждения, что все, что происходит, должно случиться.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 391
Одна из тендеlЩИЙ  сократить пропорцию исторических процессов, yвe
личивая скорость, с которой "неизбежные" изменения осуществляются
(Fischer, 1970). Например, люди способны указать на момент, коrда жители
Латифундии были обречены, не понимая, что им потребовалось два с полови
ной столетия, чтобы исчезнуть. Дрyrая тендеlЩИЯ состоит в том, чтобы по
МIШть людей, более похожими на себя настоящих, чем фактически это бьто
так (У arrow, СатрЬеП, и Burton, 1970). Третья тенденция может быть заме
чена в критическом анализе историоrpафии идеолоrических корней нациз
ма Барраклау (Вапасlоugh, 1972). Оrлядываясь назад от времен Третьеro
Рейха, можно проследить ero корни в работах мноrих авroров, из чьих произ
ведеIШЙ нельзя было вывести нацизм. Четвертая тендеlЩИЯ  это думать, что
участники исroрической ситуации ПОJШостью осознава;ш ее возможную важ
ность ("Дороrой дневник, сеroдня началась Столетняя война" , Fischer, 1970).
Пятая тендеlЩИЯ  эro миф критическоro эксперимента, недвусмыслеIПIО pe
шающеrо конфликт между двумя теориями или устанавливая валидность
одной. Фактически, "критическИЙ эксперимент считается критическим толь
ко десятилетия спустя. Теории не отменяются просто так, так как несколько
аномалий всеrда позволяются. Действительно, очень трудно опроверrнyть
проrpамму исследования, которую поддерживают талантшmые ученые с раз
витым воображением" (Lakatos, 1970, с. 157 158).
Неспособность иrнорировать знание исхода имеет существенные выrо
ды. Весьма лестно считать, или заставлять дрyrих полarать, что мы Зllали
бы все, что мы моrли бы только знать со знанием исхода, то есть, что мы
обладаем ретроспективным предвидением. В конечном счете, однако, необ
наруженный пресмыкающийся детерминизм может серьезно повредить
нашей способности оценивать прошлое или получать из Hero знания.
Рассмотрим людей принимающих решения, которые оказались Heroтo
выми к некоторому повороту событий и которые пробуют увидеть, rде они
повели себя не так, как надо, воссоздавая состояние знания предисхода.
Если ретроспективно событие кажется относительно вероятным, они не cдe
лают :ничеrо, кроме как, будут рyrать себя за то, что они не совершили дей
ствия, которое их знание, кажется, диктовало. Они моrли бы добавить co
жаление об ущербе, причиненном самим событием. Коrда прошлое пере
сматривается набmoдателем, их неудача кажется проявлением некомпетен
тности, недальновидности, или еще хуже.
В ситуациях, коrда информация оrраничена и неопределенна, случай
ные неОЖИДamIОСТИ и конечныIe неудачи неизбежныI. Наказывать moдей
принимающих решения, которые допустили ошибку в подверженныIM ошиб
кам системах, не при знавая этоrо и ничеro не делая, чтобы улучшить систе
му, является несправедливым и пarуБныI.. Соrласно историку Роберте Воль
штеттер (Roberta Woblstetter, 1962), урок, который получен из неожидан
Horo нападения в Перл Харборето, что мы должныI "принять факт неопре
деленности и учиться жить с ним. Так как никакое волшебство не обеспе
чит определенность, наши планы должны работать без нее" (с. 401).

392 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
Коrда мы пытаемся ПОlШмать прошлые события, мы неянно проверяем
rипотезы или правила, которые мы используем, чтобы интерпретировать и
ПОlШмать мир BOKpyr нас. Если, в ретроспективе, мы систематически Heдo
"'"
оцениваем случаи неожиданности, которые оыли и есть у прошлоrо для нас,
мы подверrаем эти rипотезы очень слабым тестам и, возможно, находим мало
причин изменить их. Таким образом, само знание исхода, которое дает нам
чувство Toro, что мы ПОlШмаем то, что прошлое хотело нам сообщить, MO
жет помешать нам действительно вынести из Hero какой либо урок.
Защита от этоrо предубеждеlШЯ требует HeKoтoporo понимания психоло
rических процессов, задействованных в ero создании. Кажется, что коrда мы
получаем знание исхода, мы немедлеIПIО понимаем ero, интеrpируя в ТО, ЧТО
мы уже знаем о предмете. После такой переинтерпретации, сообщенныIй ис
ход кажется более или менее неизбежным продуктом переинтерпретирован
ной ситуации. "Пон:имание" тoro, что нам roворят о прошлом, в свою очередь,
настолько естествеIПIО, что мы можем не знать, что знание исхода оказывало
Kaкoe JШбо влияние на нас. Даже если мы знаем, что влияние бьто, мы MO
жем все еще точно не сознавать, каким оно было. В ПОIThlтке восстановить
наше ретроспективное состояние, мы остаемся закрепленныIи в нашей peT
роспективе, оставляя рассматриваемый исход слишком вероятным.
В результате, просто предупреждение людей относительно опасностей
предубеждения ретроспективы не имеет влияlШЯ (Fischhoff, 1977Ь). Более
эффективная манипуляция должна вынудить человека приводить доводы
против неизбежности сообщеIПIЫХ исходов, то есть попытаться убедить, что
это моrло бы получиться иначе. Вопрос о валидности причин, которые вам
потребовались для объяснения ero неизбежности, Mor бы быть хорошим
началом (Koriat, Lichtenstein, и Fischhoff, 1980; Slovic и Fischhoff, 1977).
Так как даже этот неоБычньйй шar, кажется не полностью адекватным, мож
но было далее пробовать проследить часть неопределеIПIОСТИ, окружающей
прошлые события в их первоначальной форме. Существуют ли расшифров
ки стеноrраммы командованию Перл Харбора до 7 часов утра 7 декабря?
Существует ли записная книжка, показывающая акции, которые Вы pac
смотрели до покупки акций Волтем Индастриз? Существуют ли дневники,
показывающие взr ляд Чемберлена на lИтлера в 1939? Интересным вариан
том было намереlШе Дyrласа Фримана не знать ничеrо о последующих co
бытиях на любом отрезке времеlШ при ero работе над биоrpафией Роберта Е.
Ли. Хотя это и замечательно, эта стратеrия всетаки требует некоторых пред
положеlШЙ о распространеIПIОСТИ знания относительно TOro, кто сдался в
AшIоматоксе.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 393
Взrляд на все сразу
Зачем вообще смотреть?
Изучение прошлоrо основано на убеждении, что, если мы смотрим, мы бу
дем способны разr лядеть некоторые поддающиеся интерпретации модели.
Обширное исследование полarает, что это убеждеIШе хорошо обосновано.
Люди, кажется, имеют замечательную способность находить некоторый по
рядок или значение даже в случайно произведенных данных. Один из наи
более знакомых примеров  ошибка иrрока в казино. Мы считаем, что при
подбрасывании монеты, четыре последовательных "орла" будут сопровож
даться "решкой" (Lindnlan и Edwards, 1961). Таким образом, в наших умах
даже случайные процессы вынуждены иметь внутренние свойства. Kaнe
ман и Тверски (1972Ь, 3) предположили, что из 32 возможных последова
тельностей шести бинарных событий только 1 практически рассматривает
ея как "случайная".
Хотя ошибка иrрока в казино обычно упоминается в контексте пикант
ных, но тривиальных примеров, она может также быть найдена в более ce
рьезных попытках объяснить исторические события. Например, после OT
четливой демонстрации тoro, что вакансии в Верховном Суде распределя
ются более или менее случайно (соrласно процессу Пуассона), с вероятнос
тью 0.39, по крайней мере, одной вакансии в rод, Моррисон (Morrison, 1977)
потребовал, чтобы
(Президент) Рузвельт объявил свой план созыва Суда в феврале 1937, вскоре после Ha
чала cBoero пятоrо rода правления в Белом доме. 1937 был также roдом, в котором он
сделал свое первое назначение в Суд. То, что он имел эту возможность в 1937, не должно
было бы показаться удивительным, потому что вероятность, что он в течение пяти лет
не назначал бы одноrо или более судей, была Bcero лишь 0.08, или один к двенадцати.
Друrими словами, коrда Рузвельт решил изменить Суд, создав дополнительные места,
вероятность была уже одиннадцать к одному в е80 пользу, что он сможет назватьодноrо
или более судей траДИЦИОННЫNI способом именно в этом roдy. (c.143144)
Однако, есJШ вакансии появляются Hayraд, то это рассуждение неправиль
но. Оно предполarает, что вероятностный процесс, создающий вакансии,
подобно монете, имеет память и чувство справедJШВОСТИ, как будто он зна
ет, что он переходит в пятый rод правления президента Рузвельта и что он
"должен" Ф.Д.Рузвельту вакансию. Однако, 1 января 1937 прошлые четы
ре rода быJШ историей, и вероятность, по крайней мере, одной вакансии в
наступающем rоду была все еще 0.39 (Fischhoff, 1978).
Феллер (Feller, 1968) предложил следующий рассказ, вовлекающий даже
более высокие ставки: жители Лондона в течение бомбардировок потратили
значительные усилия на интерпретации зон немеIОЙ бомбежки, развитие
сложных теорий Toro, куда немцы цел:и:лись (и коrда снимать маскировку).
Однако, коrда Лондон был разделен на маленькие, смежные rеоrpафичес
кие области, распределение частоты попаданий бомб в область было почти

394 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
точным приБJШжением к пуассоновскому распределению. Кейтс (Kates,
1962) предполarает, что природные бедствия составили дрyrую катеrорию
важных событий, rде (нaпyrанные) обыватели, видят порядок, коrда экс
перты видят случайность.
Одна зarадка устоЙЧИВости таких убеждеНИЙ  неспособность продолжать
использовать достаточно полные записи, чтобы противостоять ошибкам. Ис
торики подтверждают, что роль отсутствующеrо свидетельства в облеrче
нии объяснений с комментариями, такими, как "история Викторианской
Эпохи никоrда не будет написана. Мы знаем слишком MHoro относительно
ее. Так как невежество  первая необходимая вещь для историка  невеже
ство, которое упрощает и разъясняет, которое выбирает и пренебреrает, со
спокойным совершенством, недосяrаемым самым высоким искусством"
(Strachey, 1918, предисловие).
Даже, есJШ записи достуrшы и неизбежны, мы, кажется, имеем необыч
ную способность объяснять или обеспечивать причинную интерпретацию
для Bcero, что мы видим. Коrда события обусловлены вероятностными про
цессами с неосязаемыми свойствами, случайное изменение не может даже
казаться нам потенциальной rШIОтезой. Например, тот факт, что атлеты,
наказываемые за плохое выступление, имеют тенденцию добиваться боль
шеrо успеха в следующий раз, удовлетворяет нашим наивным теориям о
поощрении и наказании. Это удобное объяснение ослепляет нас по отноше
нию к вероятности Toro, что улучшение наоборот, происходит блarодаря per
рессу к среднему в выступлении атлетов (Furby, 1973; Kahneman и Тversky,
1973, 4).
Фама (Fama, 1965) действительно считал, что колебания цен на фондо
вой бирже лучшие понятыI как отражение случайноrо процесса. Случайный
процесс, однако, имеет даже более неинтуитивные свойства, чем двоичный
процесс, с которым он формально связан (Carlsson, 1972). В результате, мы
обнаруживаем, что рыночные аналитики имеют объяснение каждоrо изме
нения в цене, преследующее некоторую цель или нет. Некоторые объясне
ния, подобно показанным на рис.1, являются противоречивыми 2 ; дрyrие,
кажется, отрицают возможность случ3Йноrо компонента, например, пол
ностью выдуманный фактор "техническое pery лирование."
Псевдовласть нanmх объяснеНИЙ может быть ПРОИЛJПOCтрирована по ана 
лоrии с анaJШзом perpecca. Учитьmая набор собыТИЙ и достаТО"tffiО боJThШОЙ ИJШ
боrатый набор возможных объясняющих факТОlIOв, можно :всеrда получать
постдикции или 06ъяснеIШЯ для тобой желаемой степени rmотности. В терми
нах perpecca, расширяя набор независимых перемеШIЫХ можно всеrда найти
несКОJThКИХ проrнозирующих с moбой желаемой корреляцией снезависимой
перемеШIОЙ. Цена, которую приходится rmатить за чрезмерную совместимость,
2 Один из моих любимых :контрастов  это, :коrда рыночные цены повышаются после xopo
ших э:кономичес:ких новостей, то это считается ответом на новости; если же они падают, это
объясняется, тем, что хорошие новости уже были обесценены.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 395
конечно, сокращеIШе, неспос06ность получеШIоrо правила работать на новой
выборке собыТИЙ. 1.!астота и сила методолоrических предупреждеНИЙ против
чрезмерной совместимости предполarают, что корреоIШое применение
избыточной мощности  это предубеждеIШе, которое является весьма стоЙКим
даже к расширеIШОМУ профессиональному 06учеIШЮ (для ссылок, см. Fischhoff
и Slovic, 1980).
Теория 'чрезмерной совместимости подобна костюму, скроенному точно для
одноrо 'человека в одной специфической позе, который не подоЙДет KOМY JШбо
еще или даже, тому же самому человеку в будущем или даже в настотцем,
есJШ у Hero происходит некоторое заметное изменение (например, если он
делает выдох, чтобы показать живот). Историк, который построил reрмети
25
I

I
 . .


I
20 ...........


I
ls F
Уровень накопления
fi
1" 1'11111111,,1 '111,111111
..... .... .... ...  .... ....   -- ... 1.... ... ...  .. ... ..
11
1'1 I
I
30
25
20
КАК ФОРМИРУЮТСЯ СОПРОТИВЛЕНИЯ
.,.1
11111 1 1.111'111
1111 I
iqlliпl: j1r, :ae;: 
 J'   1 L   J 11   j I              
А
КАК ФОРМИРУЕТСЯ ПОДДЕРЖКА
Рис. 1. Два примера признаков, используемых в выделении пред
шественнИRОВ прошлых изменений в ценах акций: формирование
сопротивления и формирование поддержки. Однако можно видеть,
что до серьезных изменений, эти два образца быJШ по существу иден
тичны. В этом свете, волнообразный отрезок ни проrнозирует, ни
объясняет ничеrо в этих данных

396 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
ческИЙ случай, объяснтощИЙ все достyIIныIe свидетельства, как моrли бы по
бедившие большевики оказаться в rpустном положешш, если бы СССР pacceK
ретил документы, показьmающие, что меньшевики были более серьезныIe про
ТИВНИКИ, чем думали раньше. Цена, которую :инвестици:онныIe аналитики ШIа 
тят за чрезмерное совпадение  их неспособность в КОIЩе КОIЩов предсказать
ничеrо лучше, чем средние рьшочныIe числа (Dreman, 1979)  хотя циник Mor
бы сказать что они фактически выживают через поколение надежды (и комис
сии). 3
Чрезмерное совпадение происходит изза капитализации на случайных
колебаниях. Если измерение достаточно точное, два случая, отличающие
ся одной переменной, также будут отличаться любой дрyrой переменной,
которую мы хотим назвать. В результате, можно вычислить отличную от
нуля (фактически, в этом случае, совершенную) корреляцию между этими
двумя переменными и получить "интересную" самостоятельную теорию.
Процессы, аналоrичныIe этому двухразмерному случаю, работают с любы
ми т наблюдениями в пMepHOM пространстве, определенном нашим набо
ром возможных объясняющих концеIЩИЙ.
В этих примерах, данные заданыI и бесспорны, в то время как набор воз
можных объяснений относительно неоrраничен; человек ищет до тех пор,
пока не находит объяснение, которое ero удовлетворяет. Дрyrая популяр
ная форма капитализации на случае оставляет набор установленных объяс
нений (обы"tffiО для одноrо кандидата) и перебирает данные до тех пор, пока
подтверждающее свидетельство не найдено. Хотя более rрубая форма этой
процедуры хорошо известна, дрyrие формы являются более тонкими и даже
несколько неоднозначными в своей характеристике. Например, Вы прово
дите эксперимент и не получаете ожидаемый результат. Думая об этом, Вы
обращаете внимание на элемент вашей процедуры, который Mor уменьшить
влияние зависимой переменной. Вы исправляете это; снова нет результата,
снова возникает возможная проблема. Наконец, Вы (или ваши испытуемые)
получаете все, как надо, и ожидаемый эффект получен. Теперь, правильно
ли выполнить ваше статистическое испытание на этой энной выборке (для
которой оно значимо) или на всех выборках? Если бы Вы сделали правиль
ный эксперимент сначала, вопрос даже не будет возникать. Или, как токси
колоr, Вы "уверены", что воздействие химическоrо вещества Х является
вредным для здоровья, так что Вы сравниваете рабочих, которые работают
и не работают с ним на некотором заводе на наличие рака мочевоrо пузыря,
но все еще не получаете никакоrо результата. Так что Вы проверяете их на
рак кишечника, эмфизему, rоловокружение, и так далее, пока Вы наконец
не получаете существенное различие в наличие рака кожи. Это различие
3 Мой дpyr однажды проходил курс по чтению форм диаrрамм в сфере маклерства. Каждое
занятие включало обучение 1012 новым признакам. Коrда курс закончился, через пять
занятий и 57 признаков, у преподавателя осталось еще MHoro в запасе.

Обреченным необходимо изучать прошлое... 397
значимое? Конечно, способ проверить эти объяснеlШЯ или теории  испыта
IШе с новыми выборками. Этот шar, к сожалеlШЮ, редко предпринимается
и часто не возможен по теXlШЧеским ИJШ этическим причинам (Тukey, 1977).
Связанные осложнения MOryT возникать даже с установлеmIЫМИ теори
ими и наборами данных. Диаконис (Diaconis, 1978, с. 132) отмечает тpyд
ность оценки количества неожиданностей в результатах экстрасенсорноrо
восприятия, даже в редких случаях, в которых они были полученыI в KOHT
ролируемой обстановке, потому что определеlШЯ нужноrо события продол
жают изменяться. "rлавный кточ к успеху Б.Д. было то, что он не опреде
u u
лял заранее результат, которыи нужно рассматривать как неожида:нныI..
Разноrласия против пeKoтopozo совпадеlШЯ существеШIО меньше, чем про
тив любоrо заранее определеппоzо совпадеlШЯ" . 4
Туфт И Сан (Tufte и Sun, 1975) обнаружили, что существование или OT
сутствие пределов зависит от творческоrо потенциала и rибкости, допуска
емой в определеIШИ события (для Kaкoro офиса? на каких выборах? насколь
ко хорошо? пределы, которые отсутствуют, должны быть включены?). ОIШ,
как полarают, существуют, потому что мы имеем удивительную способность
обнаружить сиrнал даже в ПОJПIом шуме.
Мы уже достаточно увидели?
Учитывая, что мы почти уверены отнссительно обнаружения чеrото под
дающеrося толкованию, коrда мы смотрим на прошлое, наш следующий
вопрос такой, "Поняли мы ero?" Исследование ретроспективы, описанное
ранее, предполarает, что мы не только быстро находим порядок, но также и
чувствуем, что мы знали это все некоторым способом или были бы способны
спроrнозировать результат, если нас вовремя попросили бы. Действитель
но, леrкость, с которой мы обесцениваем информативность Toro, что нам
rоворят, делает удивительным то, что мы коrда  либо задаем прошлому, или
тобому дрyrому ИСТОЧlШку, MHoro вопросов. Эта тендеIЩИЯ усyrу6ляется
за счет (а) не понимания Toro, как мало мы знаем или тoro, что нам rоворят,
оставляя нас не сознающими то, какие вопросы мы должны задать в поиске
неожида:нныIx ответов (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1977,1978) и (ь) по
рождения далеко идущих заключеlШЙ даже из малоrо количества ненадеж
ных данных (Kahneman и Тversky, 1973, 4; Tversky и Kahneman, 1971, 2).
Jhoбая склоIПIОСТЬ не смотреть дальше поощряется нормой сообщения ис
тории, как хорошей истории, со :всеми уместными подробностями, аккуратно
объяснеШIЫМИ и неопределеIffiОСТЬЮ, окружающей событие до ero заверmеIШЯ,
4 Диаконис продолжает, "Чтобы далее усложнить любой анализ, несколько таких неточно
определенных экспериментов часто проводились одновременно, взаимодействуя дpyr с дpy
rOM. Молодой исполнитель держал аудиторию в напряжении. Ero часто полностью HeBep
ные предположения вообще расценивались скорее с симпатией, чем сомнением; и для боль
шинства наблюдателей они, казалось, только подтверждали наличие сверхъестественных
способностей у Б.Д."

398 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
наряду с люБЫМ сметением, которьпl автор, возможно, чувствовал (Gallie, 1964;
NowellSmith, 1970). Только одна из тайн этоrо явления раскрыта Тауни
(Tawney, 1961); "Историки пршшсывают появлеIШе неизбежности существу
ющему порядку, выдвиrая на первый ШIан силыI, которые одержали победу и
отодвиrая на зaдIШЙ ШIан те, которые они проrлотили"(с. 1 77). 5
Хотя это И интуитивно привлекательная цель, построение последователь
ныIx рассказов подверrает читателя некоторым интересным предубеждени
ям. Законченный рассказ состоит из ряда независимых звеньев, каждое
довольно хорошо определено. Правда рассказа зависит от правды звеньев.
Вообще, чем большее количество звеньев появляется, и большее КОЛIIЧество
деталей находится в каждом звене, тем менее вероятно, что история долж
на быть правильной в ее полноте. Однако Словик, Фишхофф И Лихтенш
теЙН (Slovic, Fischhoff и Lichtenstein, 1976) нашли, что добавление детали к
описанию события может увеличивать ero кажущуюся вероятность возник 
новения, очевидно, увеличив ero тематическое единство. Бар Хиллел (Bar
Hillel, 1973) обнаружила, что люди последовательно преувеличивают Bepo
ятность конъюнкцШl ряда вероятных событий. Например, ее испытуемые
вообще предпочитали ситуацию, в которой они получат приз, если семь He
зависимых событий, каждое с вероятностью 0.90 должныI произойти, ситу
ации, В которой они получат тот же самый приз, если при подбрасывании
монеты вьmал "орел". Вероятность сложноrо события меньше чем о. 50, при
нимая во внимание, что вероятность единственноro события  о. 50. Дрyrи
ми словами, неопределеШIОСТЬ, кажется, нарастает в медленном темпе.
Что случается, есJШ последовательность включает одно или несколько
слабых или маловероятных звеньев? Вероятность ero caмoro слабоrо звена
должна установить верхний предел вероятности полноrо рассказа. После
довательныIe суждения, однако, MorYT быть компенсационными, с последо
вательностью сильных звеньев "выравнивающих" бессвязность слабых свя
зей. Этот эффект используется адвокатами, которые помещают самое сла
бое звено в их apryмeHTax рядом с началом их выводов и заканчивают пото
ком убедительныI,' неоспоримых apryмeHToB.
Коулс (Coles, 1973) предоставил восхитительный пример полной последо
вательности истории, скрывающей неправдоподобность ее звеньев: наиболее
серьезная поIIыIкаa ФреЙДа в психоистории была составить биоrрафию Лео
нардо да Винчи. В течение мноrих лет, ФреЙД искал тайну, позволяющую
понять Леонардо, чье детство и юность быJШ В основном неизвестныI. Haкo
нец, он обнаружил ссылку Леонардо на воспоминание о стервятнике, касаю
щемся ero ryб, в то время как он был в колыIеJш.. Отмечая идентичность еrи
петских иероrлифов для "стервятника" и "матери" и дpyroro свидетельства,
Фрейд продолжал строить внymительныIй и последовательный анализ Лео
5 Такие стратеrии Moryт затрarивать дух, также как и разум, субъективно увеличивая силу
и стабильность CTaтycaKBO и сокращая ero очевидную способность к изменению (Markovic,
1970).

Обреченным необходимо изучать прошлое... 399
нардо. При составлении окончательноro издания работ ФреЙДа, однако, pe
дактор обнаружил, что немецКИЙ перевод воспоминания Леонардо (первона
чально поитальянсRИ) который использовал Фрейд, был оmибочныI,, и что
это был бумажный змей, а не стервятник, который r ладил ero ryбы. HecMOТ
ря на наличие ключа к разрymеmno aII8ЛИза Фрейда, редакторы решили, что
остающИЙся каркас был достаточно прочен, чтобы выстоять это. Как XeK
стер заметил (Hexter, 1971, с. 59), "Частично, потому что написать плохую
историю ДОВОJlliНО леrко, хорошие истории пишутся очень редко".
Заключение
Какие общие уроки мы можем извлечь из изучения прошлоrо, за исключе
нием факта, что понимание является более неуловимым, чем это может быть
часто подтверждено?
п резеnтuзм( nрuвержеnnость nастоящему)
Неизбежно, мы все пленники нашей существующей личной перспективы.
Мы знаем вещи, которые наши предшественники не знали. Мы ИСПОJlliзуем
аналитические катеrории (например, феодализм, Столетняя война), KOTO
рые являются значимыми только ретроспективно (Е. А. R. Brown, 1974).
Мы обладаем собственными точками зрения при интерпретации прошлоrо,
чтобы доказать, что оно является неоднозначным, чтобы избежать наложе
ния нашей идеолоrической перспективы (Degler, 1976). Историки действи
тельно "используют новые фокусы на мертвых в каждом поколении"
(Вecker, 1935).
Не существует никакоrо доказанноrо противоядия для презентизма. He
которые частичныIe средства MorYT быть обобщены из обсуждения TOro, как
и:збежать предубеждения ретроспективы при пересмотре прошлоrо. Дрyrие
появляются в почти любом тексте, посвященном обучению историков. Воз
можно, наиболее общими выводами, являются, (а), знание нас самих и Ha
стоящеrо настолько хорошо, насколько возможно; "историк, который боль
те Bcero ощущает собственную ситуацию, также наиболее способен к ее
трансцендированию" (Вenedetto Croce, цитируемый Carr, 1961, с. 44); и (ь)
быть настолько блarожелательными, насколько возможно, по отношению
к нашим предшественникам; "историк  не судья, еще меньше вешающий
судья" (Кnowles, цитируемый Marwick, 1970, с. 101).
п едаnтuчnость
в дополнение к неизбежному заключению в рамках нашеrо времени, мы
часто еще больше оrраничиваем нашу перспективу , добровольно надевая
шоры, которые сопровождают строrую приверженность единственному на 
учному методу. Даже коrда он используется рассудительно, ни один метод

400 ЧРЕЗМЕРНАЯ УВЕРЕННОСТЬ
не является адекватным для ответа на мноrие вопросы, которые мы задаем
прошлому. Каждый сообщает нам что JШбо и несколько вводит в заблужде
ние. Коrда мы не знаем, как получить правильный ответ на вопрос, необхо
дима альтернатива эпистемолоrии: используйте по возможности ШИроКIIЙ
диапазон методов или перспектив, каждый из которых позволяет вам избе
жать некоторых видов ошибок. Это означает cBoero рода междисциплинар
ное сотрудничество и отношение, отличное от Toro, с которым люди сталки
ваются в БОЛЬШШIстве попыток смешать два подхода. Совпадения или не
совпадения, подобно психоистории, слишком часто предпринимаются за
щитниками, нечувствительными к ловушкам в их принятых областях
(Fischhoff, в печати  Ь). Хекстер (Hexter, 1971, с. 110) описывает истори
ков, вовлеченных в некоторые такие приключения как "крысы, прыrа.ю
щие с борта интеллектуально тонущеrо корабля" .
Обсуждение
Возвращаясь к Бенсону (ВensoIl, 1972), если мы хотим, чтобы прошлое слу
жило будущему, мы не можем обращаться с ним в изоляции. Правила, KOTO
рые мы используем, чтобы объяснить прошлое, должны также быть теми,
которые мы ИСПОJThзуем, чтобы проrнозировать будущее. Мы должны Haкo
пить опыт, обращая внимание на все уместные испытания наших rипотез.
Один аспект вьmОJШеIШЯ этоrо компилирует отчеты, которые MoryT быть под
верrнуты систематическому статистическому анализу; второй  хранит след
обсуждения, предшествующеrо нашим собственным решеIШЯМ, понимая, что
настотцее будет скоро прошлым и что хорошо сохраненное описание являет
ся лучшим средством предотвращеЮIЯ предубеждения ретроспективы; тpe
тИЙ делает проrнозы, которые MorYT быть оцененыI; один тревожащий урок
из ядерной катастрофы на острове Три майлс  то, что не в полне ясно, что
этот якобы диarностическИЙ случай показал нам относительно валидности
Исследования атомной безопасности (Американская Комиссия по атомному
уреrулированию, 1975), которое попыталось оценить yrрозы ядерной энер
rии: четвертый аспект получает лучшую идею относительно валидности Ha
тих собствеШIЫХ чувств достоверности, поскольку уверенность в существу
ющем знании управляет нашей жаждой новой информации и интерпрета 
ций (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1977). Таким образом, мы должныI cтpyк
турировать нашу жизнь, чтобы облеrчить обIение.
н еоnределеппость
в КОlЩе, тем не менее, не может быть никаких ответов на мноrие из вопро
сов, которые мы излаrаем. Некоторые плохо сформулированы. На друrие
нельзя ответить с помощью существующих или возможныIx инструментов.
Столько, сколько мы хотели бы знать "как профессионалы делают это", не
сутцествуетстатистическоrоспособасмоделироватьобразсу)Кденияэкспер

Обреченным необходимо изучать прошлое... 401
тов до желательной степени точности с реальны
и стимулами. Наши теории
часто "настолько сложны
,, что никакая отдельная количественная работа не
моrладаже начать проверять их валидность" (O'Learyи дрyrие, 1974, с. 228).
}\оrда rpуппы
, коroрые мы хотим сравнить по одной переменной, также oт
личаются по дрyrой, не существует лоrической процедуры для приравнива 
IШя их на этой мешающей переменной (Meehl, 1970). :Коrда мы попробовали
применить MHoro возможных объяснеНИЙ к одному набору данных, не суще
ствует твердоrо способа узнать, сколько степеней свободы мы использовали,
и как мы капиТaJШзировали случайности (Champbell, 1975). :Коrдамы исполь
зуем множественные подходы, знание, которое они производят , IШкоrда roч
но не конверrирует. В конце концов, можно попытаться пр:имеIШТЬ философ
скую перспективу Тревельяна, что "несколько несовершенны
x подходов к
исroрии  это лучше, чем ни одноrо" (по Марвик, 1970, стр. 57).

Часть VII
Мноrоступенчатая оценка

24. Оценка составных вероятностей в
последовательном выборе*
ДJICон Коэн, Е. я. Ч еСllик u д. Хара1l
Часто бывают ситуации, в которых успешный исход зависит от человека,
делающеrо правильный выбор на каждой из нескольких более или менее
независимых стадий. В качестве примера можно привести выбор транспор
та на различных стадиях совершения поездки. Похожие затруднительные
моменты встречаются в профессиональной, административной, политичес
кой, военной жизни и в коммуникационных сетях вообще. Временной по
рядок этих нескольких выборов  не всеrда жизненно важный фактор. Kpo
ме Toro, ситуация в целом может иметь стохастический характер, rде Bepo
ятность правильноrо выбора может изменяться от стадии к стадии.
Мы опишем эксперимент, моделирующий этот общий тип ситуации, KO
торая ясно требует, для успешноro исхода, умножения вероятностей. Ис
следования предпочтения определения местонахождения цели в матрице
т Х n, или в дисплее, разделенном на концентрические зоны, указывают,
что ячейки в матрице или концентрических зонах субъективно не paвHOBe
роятны как местоположения для цели (Cohen, Boyle и Chesnick, 1969). Ис
пытуемые, кажется, не наyrад определяют неизвестное местоположение
цели. Их стратеrия поиска скорее имеет характер "предсказания" , rде экс
периментатор скрыл цель, или расположил там, rде они ожидали ее уви
деть. Дрyrие эксперименты (Cohen и Hansel, 1958) предполarают, что MHO
rие люди при столкновении с ситуацией, вовлекающей сложные вероятно
сти, склонны складывать, а не умножать, возможности на различных CTa
диях.
lViы можем соответственно спроrнозировать, что в матрице т Х n, с неиз
вестной целью в каждом из т рядов, оценка испытуемоrо ero вероятности
уrадать все цели будет правильно преувеличена, как оцененная сложной
* Эта rлава первоначально появилась в Natиre, 1971, 32, 414416. Авторское право @ 1971
Macnlillan Journals, Ltd. Переиздано в соответствии с разрешением.

406 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
вероятностью, n- m , расположения цели. Наш эксперимент предназначен для
проверки этоro проrноза и объяснения явлений, которые возникнут в ситу
ации.
Таблица 1. Психолоzичес"ие вероятности (ф), основанные на выборе в ло
терее
КолиЧ,ество
Q,яътеРJUl,тuв в стадии
Количество стадии в массиве
2
3
4
5
8
М
2
0.45
0.41
0.31
0.30
0.07
0.31
з
0.51
0.21
0.23
0.22
0.16
0.27
4
0.36
0.21
0.21
0.17
0.11
0.21
5
0.38
0.21
0.12
0.18
0.13
0.20
8
0.37
0.17
0.11
0.08
0.05
0.16
м
0.41
0.24
0.19
0.19
0.11
Примечанuе: Пункты в таблице представляют собой средние величины дe
сяти наблюдений.
Аппарат состоял из доски, на КОТОIЮй был набор из т рядов, каждый из
которых содержал п rнезд, rде т и п прини:мали значение 2, 3, 4, 5 или 8. Все
rнезда были пустыми кроме одноro в каждом ряду, в который помещалс,я
билет. Количество отдельных стадий поэтому было от 2 до 8, с вероятностью
правильно yrадать в каждой стадии в пределах от 2-1 до 2-3.
Испытуемыми были 50 учащихся средней школы в возрасте 14 15 лет,
«интеллект» которых был, по крайней мере, столь же хорошим как у cpeд
Hero взрослоro. Испытуемому объяснили, что для Toro, чтобы выиrpать приз,
он должен был yrадать правильное местоположение билета в каждом ряду,
и позволили делать только одно предположение на 1 ряд. Ero задача состоя
ла в том, чтобы приравнять то, что он считал вероятностью выиrpыmа при
за, с одним из наборов лотереи.
Bcero проводилось четырнадцать лотерей. Десять из них имели 100 би
летов каждая, а вероятность вытянуть выиrрыmный билет, основанный на
количестве выиrpыmных билетов в данной лотерее, было 0.01, 0.1, 0.2, 0.3...,
0.9. Оставшиеся четыре лотереи имели 500,1.000,5. 000 и 10. 000 билетов,
с соответствующим шансом вытянуть счастливый билет 0.002,0.001,0.0002
и 0.0001.
Диапазон значений, принимаемых рядами, и диапазон значений rнезд
учитыIал двадцать пять различных ситуаций. Каждый из пятидесяти ис
пытуемых был приписан Hayraд одной из пяти ситуаций посредством слу
чайных латинских квадратов. Десять испытуемых, таким образом, оцени
вали тхп ситуаций каждый.

Оценка составных вероятностей... 407
Количествоин:формации, котораяфактическитре60валась, чтобы определять
местонахождение цели  mlog 2 п "бит", rде т  количество рядов, которые мы
теперь назовем "ста,циями", и п кo.т.rnчество rнезд, которые будут определяться
как "альтернативы". Вероятность вытянуть ВЬПfi1)ыmный билет в лотерее, выб
раиной испытуемым, мы будем рассматривать как косвенную оценку ero психо
лоrической вероятности 'ф  получения npиза.
Результаты, представленные в Таблице 1, показывают что все значения
'Фявляются оценеШIЫМИ слишком высоко, при оценке сложными вероят
ностями, р, таким образом, подтверждая наш проrноз. Величина переоцен
ки обозначена отношениями 'Ф к р в табл. 2, что предполarает, что реализм
оценок нарушает очевидная тенденция меньше принимать во внимание KO
личество стадий, чем количество альтернатив в стадии, хотя дисперсион
НЫЙ анализ показывает, что относительно остаточной дисперсии, как дис
персия между стадиями, так и между альтернативами  значимо различа
ются (Р <0.01).
Таблица 2. Отношения v'/p психолоzuческой и сложной вероятности
Количество Q,льтеРJШтив в Кол.ичество стадий в матрице
стадии
2 3 4 5 8
2 1,8 4,0 5,7 12,2 95,0
3 3,8 5,9 17,8 53,2 103
4 4,9 14,8 54,0 118,0 7хl0 3
5 7,5 27,8 106,0 563,0 3хl0 4
8 4,3 82,4 465,0 4хl0 3 9хl0 5
Этот отличительный эффект становится ясным, если мы составим, как на
Рисунке 1, лоrарифм относительной переоцен:ки, 10g 10 'Ф/Р, против количе
ства информации в битах, mlog 2 п, необходимые для определения MeCTOHa
хождения цели. Отношение  линейное и задается уравнением:
10glO 1/' / р == 0.26 mlog 2 п  0.31
(1)
Оно может быть переписано как:
'Ф / р == е(О.86 mloge n  0.72)
(2)
из Koтoporo следует, что если мы оставляем количество стадий постоянным,
1/-) /р прямо пропорционально показателю степени количества альтернатив в

408 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
стадии, и, если мы оставляем количество альтернатив постояIпIыI,, Ф / р
изменяется по экспоненте с КОJШчеством стадий.
Если у нас есть т и n, мы можем предсказать среднее значение ф пото
му что
p==nт
(3)
Сложная вероятность р получена путем умножения соответствующей Bepo
ятности правильноrо yrадывания в каждой из т стадий, и каждая из этих
вероятностей, равна l/п.
Поэтому, из (2) мы получаем, что
1jJ == eo.72 no.14т
(eo.72 == 0.49)
(4)
в основном, поэтому относительная переоценка Ф /р следует из объективно
ro ослабления мультипликативноrо фактора т количества стадИЙ. Ero oc
 
лаоление имеет порядок шести седьмых от количества стадии, в пределах
наших экспериментальных оrраничений. Это приводит к тому, что мы BЫ
водим то, что мультипликативный элемент в сложной вероятности являет
ся далеким от тoro, чтобы быть "простыI" или интуитивным, что может
помочь объяснить особые трудности, с которыми люди СТaJШиваются в изу
чении статистики.
D1
 4
......,
$!
D
О
..JI 3
о
mlоg 2 п
1
4
12
16
20
24
8
Рисунок 1. Переоценка, относящаяся к лоrарифму, против коли
чества битов (loglO (ф /р) против т 10g2 n). р  сложная вероятность;
т  количество стадий; n  количество альтернатив

Оценка составных вероятностей... 409
Наша интерпретация IIоддерживается подобными экспериментами с испы
туемыми в возрасте 9+ и 10+ лет, у которых, кроме относительной пере
оценки y никакие тенденции не являются заметными с вариациями в зна
чениях т и n. Это также предполarает, что мультипликативный элемент не
примитивен.
Метод, который мы использовали, вовлекает косвенную оценку ф. Бо
лее прямая оценка может быть получена, если попросить испытуемоrо
выбрать между различными типами матриц. Полезность выбора, однако,
моrла бы тоrда стать важным фактором.
Этот эксперимент объясняет очевидную тенденцию для ПРИIШмающеrо
решения, в разнообразии ситуаций мноrоступенчатоrо выбора недооцени
вать вероятность ero успеха, и поэтому использовать несоответствующую
стратеrию, о которой он будет позже сожалеть.
С исторической точки зрения интерес представляет тот факт, что самые
искушенные МЫСJШтели древней IPeЦИII, хотя они И очень интересовались
идеей возможноrо, особенно в стоической философии, никоrда не применя
ли комбинаторный анализ, который появился только в шестнадцатом cтo
летии. Сам Аристотель, очевидно, недооценивал понятия вероятности.
Любая интуиция испытуемоrо, которая была у Hero и у дрyrих, была Haтpy
жена долrими принятыми привьrчками мышления.
Относительная переоценка составных сложных вероятностей, которую
показал эксперимент, может быть проявлением значительной общности в
принятии решений и выборе. Если так, это заслуживает специальноrо обо
значения. Мы предлarаем назвать это "инерционныIM 1jJ  эффектом" .

25. Консерватизм в процессе обработки
информации человеком*
Вард Эдварде
...Большое количество исследований показало, что люди являются KOHcep
вативными в обработке неверной информации. Такие эксперименты cpaв
нивают "(Iеловеческое поведение с результатами теоремы вайеса, формаль
но оптимальноrо правила о том, как мнения (то есть вероятности) должны
быть пересмотрены на основе новой информaцIШ. Оказывается, что измене
ние мнения обычно упорядочено прямо пропорционально числам, получен
ным из теоремы вайеса  но их недостаточно. Первое близкое приближение
к данныIM показало бы, что требуется rдето от двух до пяти наблюдений,
чтобы сделать одно наблюдение стоящим работы для побуждения испытуе
Moro изменить свое мнение. Множество экспериментов было нацелено на
объяснение этоrо явления. Онипоказывают, чтооднаизrлавных, авероят
но, и r лавная причина консерватизма  неверное накопление данных у лю
дей. То есть люди точно чувствуют каждую данную величину и хорошо зна 
ют о ее индивидуальном диarностическом значении, но неспособны хорошо
скомбинировать ее диarностическое значение с диarностическим значени
ем дрyrих данных при пересмотре мнений....
Вероятности определяют степень неопределенности. Вероятность, как co
rласно вайесу, так и нашей интуиции, составляет просто число между нулем
и тем, что представляет степень, для которой несколько идеализированный
человек считает, что утверждение верно. Причина, по которой человек He
сколько идеализирован, состоит в том, "(IТO сумма ero вероятностей для двух
взаимно исключающих собыТИЙ должна равняться ero вероятности тoro, что
произоЙДет любое из этих собыТИЙ. Свойство аддитивности имеет такие по
следствия, что мало реальных людей MOryт соответствовать им всем. Так как
* Выдержки из статьи, которая появилась в В. Kleinmuntz (Ed)., Forтal represeпtatioп of
Н uтаn J udgeтeпt. Нью Йорк: John Wiley and Sons, Inc, 1968. Переиздано в соответствии с
разрешением.

Консерватизм в процессе обработки... 411
такие вероятности ОIШсьmаютчеловека, который померживает мнениеболь
ше, чем событие, о котором это мнение, их назьmают ШIДИВидуальными вe
роятностями (см. Savage, 1954).
Теорема вайеса  это тривиальное последствие свойства аддитивности,
бесспорное и соrласованное для всех сторонников вероятностей, как Байе
са, так и дрyrих. Один их способов написать это следующий. Если Р (НА I D) 
последующая вероятность Toro, что rипотеза А была после Toro, как данная
величина D наблюдалась, Р (НА)  ero априорная вероятность до Toro, как
наблюдалась данная величина D, Р (D I НА)  вероятность тoro, что данная
величина D будет наблюдаться, есЛI1: верно НА' аР (D)  безусловная вероят
ность данной величины D, то
Р (Н I D)== P(D I Н л)Р(Н л) ( 1 )
А P(D)
P(D) лучше Bcero рассматривать как нормал:и:зующую константу, заставля
ющую апостериорные вероятности составить в целом единицу по исчерпы
вающему набору взаимно исключающих rипотез, которые рассматривают
ся. Если ее необходимо подсчитать, она может быть такой:
Р (D ) == L Р (D I Hi). Р (Hi)
i
Но более часто Р (D) устраняется, а не подсчитывается. Удобный способ
устранять ее состоит в том, чтобы преобразовать теорему Байеса в форму
отношения вероятностьшансы. Рассмотрим дрyrую rипотезу, Н в , взаимно
исключающую НА' и изменим мнение о ней на основе той же самой данной
величины, которая 11:змеIШла ваше мнение о НА. Теорема Байеса rоворит,
что
Р (Н I D )== P(D I Н в)Р(Н в) ( 2 )
в Р (D)
Теперь разделим УравнеIШе 1 на УравнеIШе 2; результат будет таким:
Р(Н А I D) P(D I Н А) Р(Н А)
= .
Р(Н в I п) P(D I н в ) Р(Н в )
или
Q ==L.Q
1 о
rде Q} составляет апостериорные шансы в пользу НА через Нв,Qоапри
орные шансы, а L  количество, знакомое статистикам как отношение Bepo
ятности. Уравнение 3  это такая же соответствующая версия теоремы Бай
еса как и Уравнение 1, и часто значительно более полезная особенно для эк
спериментов, с участием rипотез.

412 мноrОСТ"УПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
Стороmmки Байеса утверждают, что теорема Байеса  формально опти
мальное правило о том, как пересматривать мнения в свете новых данных.
Этот пересмотр мнения в свете данных составляет имеШIО тем, из чеrо co
стоит статистический вывод, и поэтому он должен быть структурирован
BOKpyr теоремы Байеса  со мноrими последовательными отличиями от клас
сической статистической практики. Для элементарной демонстрации этих
идей, написанных для психолоrов  экспериментаторов (см. Edwards,
Lindman и Savage, 1963). Но мы  не статистики, или, во всяком случае, ни
один из нас сеrодня не носит «дурацкий колпак» статистика. Вместо этоrо,
как психолоrи, мы интересуемся сравнением идеальноrо поведения, опре
деленноrо теоремой Байеса, с фактическим поведением людей.
Чтобы дать Вам некоторое представление о том, что это означает, давайте
попробуем провести эксперимент с Вами как с испытуемым. Эта сумка co
держит 1. 000 покерных фишек. "у меня две такие сумки, причем в одной
700 красных и 300 синих фишек, а в дрyrой 300 красных и 700 синих. Я
подбросил монету, чтобы определить, какую использовать. Таким образом,
если наши мнения совпадают, ваша вероятность в настоящее время, что BЫ
падет  сумка, в которой больше красных фишек  0.5. Теперь, Вы Hayraд
составляете выборку с возвращением после каждой фишки. В 12 выборках,
Вы получаете 8 красных и 4 синих. Теперь, на основе Bcero, что Вы знаете,
какова вероятность Toro, что выпала сумка, rде больше красных? Ясно, что
она выше, чем 0.5. пожалуйста, не продолжайте читать, пока Вы не запи
сали вашу оценку.
Если Вы похожи на типичноrо испытуемоrо, ваша оценка попала в диа
пазон от о. 7 до 0.8  хотя утверждение, которое часто делалось в предыду
щих парarрафах, что люди консервативны в обработке информации, воз
можно, сместило ваш ответ вверх. Если бы мы проделали соответствующее
вычиление,, тем не менее, ответ был бы 0.97. Действительно очень редко
человек,которомупредварительнонепродемонстрироваливлияниеконсер
ватизма, приходит к такой высокой оценке, даже если он был относительно
знаком с теоремой Байеса.
rдето в 1960 "Уильям л. Хейс, аспирант по имени Лоренс Д. Филлипс и я
заинтересовались обнаружением несоответствИЙ между человеческим по
ведением и поведением, указанныIM теоремой Байеса. Простой пример пре
дыдущеrо параrрафа не приходил нам на ум; вместо этоrо мы были yвe
рены, что мы должны будем использовать довольно сложную ситуацию,
чтобы получить не вайесовское поведение. Так что, мы использовали rипо
тетическую компьютеризированную радарную систему. Было 12 возмож
ных наблюдений, 4 возможные rШIотезы и испытуемые должны были по
нять И использовать демонстрацию 48 различных значенИЙ Р (DIH). Испы
туемые выполняJШ задание при двух условиях. В одной, испытуемый ви
дел единствеШIЫЙ стимул, точку в секторе дисплея радара; затем он пере
сматривал свои априорныIe вероятности по этим четыIемM rипотезам на oc
нове данной величины, «уреrулировав» четыIеe «рычarа» К своим следую

Консерватизм в процессе обработки... 413
щим оценкам вероятности, затем повторно «устанавливал рычаrи» в пози
цию О в подroтовке к следующему стимулу. Второй стимул состоял из CTa
рой точки плюс новой; испытуемый «устанавливает рычarи», чтобы соьб
щить о совокупном воздействии обеих точек. И так далее, пока не накопи
лись 15 точек. Во втором условии, стимулы были перетасованы, и испытуе
мый, в действительности начинал заново с каждым новым стимулом. К удив
лен ию экспериментаторов предсказание теоремы вайеса, что это различие
в условиях не должно произвести никакоrо различия для поведения, было
подтверждено. Кроме Toro, было еще одно условие, в котором каждая новая
точка была показана одна, но испытуемым позволяли сохранять оценки от
одноrо стимула до следующеrо вместо Toro, чтобы повторно «реrулировать
рычarи» к нулевой позиции после каждой оценки. И опять, изменение в
условиях произвело мало разJШЧИЙ в поведении.
Положительных результатов эксперимента ФиллипсаХэйзаЭвардса
было три. Вопервых, испытуемые были очень консервативны. BOBТOPЫX,
они были наименее консервативны на первой точке, становясь более KOH
сервативными с увеличением их количества. Наконец, суммы их оценок
вероятности, которые не были оrраничены, вообще составили в целом боль
ше чем 1, и увеличивались, по мере прохождения испытуемых через после
довательные стимульr в упорядоченной последовательности. Очевидно, для
испытуемых было леrче определить, какая rипотеза была одобрена стиму
лом, и таким образом усилить вероятность этой rипотезы, чем pemarrь, от
какой дрyrой rипотезы должна получаться вероятность для Toro, чтобы при
дать ей леrитимность.
Мы сильно медJШЛИ с публикацией этоrо первоначальноrо эксперимен
та по консерватизму. Хотя данные были полными уже к 1962, книrа Фил
липсаХэйзаЭвардсаневыходилавпечатьдо 1966 (Phillipsи друrие, 1966).
Масштаб и УС1.ЙЧивость проявления консерватизма поразили нас. Ka
залось уместным ПОlrробовать HaмHoro более простые задачи. Так, без боль
шой веры, Филлипс и я пробовали предварительное испытание, подобное
по характеру примеру с сумкой и покерными фишками, который Вы pac
сматривали выше. К нашему удивлению, это сработало очень хорошо. Боль
шая часть текущеrо исследования, сравнивающеrо человеческое поведение
с теоремой вайеса, может быть прослежено к этому предварительному ис
пытанию и последующему эксперименту.
Если доля красных фишек в сумке  р, то вероятность получения rKpac
ных фишек и (n  r ) синих в n выборках с возвращением в некотором по
рядке  рТ'( 1 p )nT. Так, в ТИlПfЧНом эксперименте с сумкой и покерньrми фиш
ками, если Н А означает, что доля красных фишек составляет РАИ Н в  озна 
чает, что доля составляет Р в' тоrда отношение вероятности
 PA(l  Р А)1Н"
L r 1н" ( 4 )
Р B(l  Р в)

414 мноrОСТ"УПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
Обратите внимание, что, в то время как "Уравнение 4 было получено из
рассмотрения фактической последовательности красных и синих в выбор
ке, оно, возможно, одинаково моrло быть получено из рассмотрения rKpac
ных и (п  r) синих в любом порядке; двучленный коэффициент, который
представляет число различных способов, с помощью которых можно полу
чить r красных в п исrrыIа:ниях,, появляется и в числителе, и в знаменателе,
и, таким образом, сокращает отношения вероятности. Это иллюстрация
принципа вероятности статистики вайеса (см. Edwards, Lindman и Sevage,
1963), который в действительности roворит, при применении формулы Бай
еса необходимо учитывать только вероятность фактическоrо наблюдения,
а, не вероятности дрyrих наблюдений, которые он, возможно, сделал бы, но
не сделал. Этот прИlЩИП имеет широкое воздействие на все статистические
и нестатистические применения теоремы вайеса; это самый важный техни
ческий инструмент размышления Байеса.
в особом случае, в котором р А == 1  Р в (симметрический двучленный слу
чай), отношение вероятности сокращается до

L==( l;A J
(5)
Обратите внимание, что 2r  п == r  ( п r )  различие между КОJШЧеством
красных и синих в выборке; только это различие, а не общее КОJШЧество
набтодений, составляет релевантным выводу в этом симметрическом слу
чае. Статистическая традиция отмечает, что успехи разJШЧИЯ (difference
successes) минус неудачи, или s  f; это обьftIная независимая переменная
экспериментов с сумкой и покерными фишками. Чтобы понимать объясне
ние для обычных зависимых переменных, замените "Уравнение 5 на "Ypaв
нение 3, возьмите лоrарифмы и перестройте термины. Результат
log L ==(2 r  n) log р А == log .Q 1  log.Q о
1 РА
Если испытуемый действует по вайесу, отношение вероятности лоrариф
ма, которое может быть выведено, вычитанием лоrарифма априорных шан
сов из лоrарифма апостериорныIx шансов, должно быть пропорционально s  f,
независимой перемеШIОЙ. "Уместно начертить выведенное отношение лоrа
рифма вероятности испытуемоrо, таким образом подсчитанное из ero апос
териорных шансов (которые в свою очередь были рассчитаны из ero апосте
риорных вероятностей, если он оценивал вероятности) и объективно COOT
ветствующие априорные шансы, против s f.
Большинство экспериментов с сумкой и фишками в Мичиrанской лабо
ратории использовало rенеральную совокупность из 48 пронумерованных
пультов, состоящих ИЗ кнопки, красной и зеленой лампочек. !\оrда кнопка

:Консерватизм в процессе обработки... 415
на пульте нажата, одна из лампочек racHeT и снова зaroрается; испытуемым
roворят, что это эквивалентно выборке с возвращением фишки COOTBeтcтвy
ющеrо цвета. Испытуемым roворят, что проrрамма, которая управляет лам
почками, была написана, путем осуществлеIШЯ выборок из сумки. Факти
чески, для большинства экспериментов, проrрамма скорее тщательно раз
работана так, чтобы показанн:ая последовательность была репрезентативна
выборке из сумки, и в особеIШОСТИ так, чтобы в каждом эксперименте BЫ
борки размера n одобряли несоответствующую rипотезу, часто используя
значение р А' дЛЯ всех значений n.
Филлипс и я (1966) исследовали влияние р А' используя последовательно
сти 20 фишек ИРА значеIШЙ 0.55, о. 7 и 0.85. Тестируемые оценили следую
щие вероятности, распределяя 100 белыIx деревянных дисков в два сосуда.
Типичные результаты таких экспериментов представлены на рис. 1 для о. 7
мешков с разJШЧНЫМИ априорными вероятностями. Три результата, про
илтострированныIe на Рисунке 1, быJШ обнаружены для всех испытуемых.
Вопервых, выведенныIe отношения лоrарифма вероятности были прибли
зительно прямо пропорциональны sf. BOBТOPЫX, априорные вероятности
использовались соответствеIШО; то есть лучшая подходящая линия для всех
95/05
CI)
:s:
:r:
CI)
3
о
:r:
Ь
CI)
о ..
.
::J: .
U .. ..
о ..
::J: . :.
.... .
. ооОО
а: ..
О . .'
Q. " . .' .
CI) . . -
10/30 . .  .
m .. .. .. .
.. . .
. .. .:: .. ..
. оо. , .оо .
65/35 .. . .
.. . .
. .. .. ..
'.
80/40 . . . ..
. \: ..
. .
. "оо
. -.
. .
55/45 :i Ц  оо:" .
'-о
.
.. t I t t I I I I t I
.
-1 1 2 3 4 S 8 " 8 9 10 11 12
s......f
Рис. 1. ОценкиотдельноrоиспытуемоrОДЛЯРА 0.7 выраженн:ыево
внешкальном лоrарифме вероятностных отношенИЙ как функции
разJШЧИЯ между КОJШЧеством успехов и КОJШЧеством неудач в BЫ
борке

416 мноrОСТ"УПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
точек данныIx проходит через изначальную. Втретьих, испыIуемыыe были
консервативны; лущиая подходящая линия была, более ровной, чем линия,
представляющая оптимальную формулу В8Йеса. ОбнаружеIШе почти линей
ности выведенных коэффициентов лоrарифма вероятности для s f (или, что
эквивалентно, с коэффициентами лоrарифма вероятности вайеса) предла 
raeT еще одну зависимую переменную: отношение наклона лучше Bcero co
ответствующей JШНИИ дЛЯ всех оценок испыIуемыыx к наклону линии вайе
са. Петерсон, mнайдер и Миллер (Peterson, Schneider и Miller, 1965) назва
JШ это отношение отношением точности; они также обнаружили, что оно
более или менее постоянно для s  f.
Рисунок 2 показывает соотношения точности данных ФиллипсаЭвард
са для трех значений р А. ДЛЯ наименее диarностической информации, ис
пытуемые показали более экстремумные результатыI, чем теорема вайеса.
(Dale обнаружил то же самое; см. w. Edwards, 1965.) Но для информации,
имеющей разумно высокое диarностическое значение, испыIуемыыe были
консервативны, и соотношение точности было очень постоянным для sf.
Обратите внимание, что с увеличением диarностичности, консерватизм Taк
же увеличивается. Это стандартный вывод в таких экспериментах; любая
процедура, которая увеличивает диarностичность индивидуальноrо наблю
дения (одной фишки или нескольких) также увеличивает консерватизм.
(СМ. например Peterson, Schneider и Miller, 1965.)
2,0
:s:
IJ
о 1,6
ж:
Ь 1,2
.....
Q)
:s:
ж:
Q) 0,8
3
о
ж:
О 0,4
О
По формуле Байеса
,
/ ",,,, ",, р = 0.'10
, ...  1 р = 0.85
:>     : : : :': : : . . 
2
о
2
4
6
8
10 12 14 16 18
s ...... f
Рис. 2. Отношение точности для трех значений РА для различныIx
составов выборок

Консерватизм в процессе обработки... 417
Филлипс и я, после получения этих результатов, пришли к выводу, что
одна причина для консерватизма моrла бы состоять в том, что испытуемые,
зная, что шкала вероятности оrраничена и, замечая, что доказательство
моrло продолжать подниматься, занижали свои оценки. Очевидное cpeд
ство, в таком случае, должно использовать неоrраничешIыIй способ ответов,
таких как шансы. Так что мы провели исследование с четырьмя rруппами.
Контрольная rрупnа оценила вероятности, распределяя 100 дисков в два
сосуда, как прежде. fpуппа, оценивающая шансы вербально, просто сдела
ла устные оценки шансов; мы всеrда принимаем шансы, как числа, равня
ющиеся единице или больше, и поэтому всеrда сопровождаем утверждения
шансов утверждениями, l'ипотезы которых поддерживаются шансами.
rруппа, оценивающая шансы с помощью лоrарифмических шкал, сделала
оценки, перемещая указатель по шкале шансов, которая содержала четыре
цикла лоrарифма, так, что моrли быть, оценены шансы от 1: 1 до 10. 000: 1.
l:Iетвертая rруппа также использовала шансы на лоrарифмической шкале,
но числа, введенные напротив маркировки шкалы, были скорее вероятнос
тями, чем шансами (таким образом, 0.5, а не 1:1, 0.67, а не 2:1,0.80, а не
4: 1, и т.д.). Это назвали вероятностью на rруппе лоrарифмической шкалы
шансов. Было обнаружено, что все rруппы были весьма консервативны.
Вероятностная rруппа была самой консервативной, rруппа на лоrарифми
чеСI\'ОЙ шкале шансов была еще хуже, а две rруппы шансов были приблизи
тельно сопоставимы, а шансы на лоrарифмическом масш':рабе были IfeMHo
ro большими.
Это открытие просто подчеркивает факт, который стал все более 11 более
ясным в ходе нашей работы Байеса. Вероятность  довольно плохое измере
ние неопределенности, кроме как в ситуациях, в которых перераспределе
ние или друrое прямое использование свойства а,д,цитивности являются He
обходимыми. Что лучше шансы или лоrарифм шансов? Шансы наиболее
интуитивно понятны для неопытных испытуемых, и MorYT наиболее леrко
быть связанными с простыми действиями (например, выбор среди ставок);
тот факт, что сфера азартных иrр структурирует свои утверждения и имеет
дело с шансами, а не с вероятностями, является и признанием, и возможно
причиной большей интуитивной значимости шансов. Лоrарифм шансов,
уникальный среди более или менее общей метрики неопределенности, име
ет такое свойство, которое в этом метрическом свидетельстве является aд
дитивным. Если мнение измерено с помощью лоrарифма шансов, количе
ство изменений во мнении, произведенных частью свидетельства, незави
симо от Toro, с чеrо мнение должно было начинаться. Это изящное свойство
делает лоrарифм шансов уникально удобными для экспериментов вайеса.
Данные ФиллипсаЭвардса Moryт быть приrодны за счет простой моди
фикации теоремы вайеса:
Q ==LC.Q
1 о

418 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
Константа С, степень, в которую каждое отношение вероятности возводит
ся до обработки ее посредством теоремы Байеса, составляет отношением точ
ности. К сожалению, она зависит от важных независимых переменных,
включая диarностичность данныIx и ответную метрику. Однако, то, что Ta
кая простая нarлядная модель так хорошо вписывается, можно 06ъясIШТЬ
в соответствии с любой теорией консерватизма....
... Вероятностная система обработки информации, или вейн (или с аНZЛ.
PIP )...  это идея о том, как проектировать человекомamинныIe системы,
которые должныI 06рабатыIать информацию для достижения заключеIШЯ
о том, в каком состоянии находится мир. Примеры ситуаций, в которые та 
кая обработка информации должна быть сделана, включают медицинский
диarноз, воеШIое командование (в котором командующий, возможно, дол
жен определить, действительно ли он находится под yrрозой нападеIШЯ, и
если так, каков план ero противника), и управление бизнесом (например, в
случае бизнесмена, решающеrо, необходимо ли производить новое изделие).
Идея относительно вейн слишком сложная, чтобы объяснять ее подробно
здесь (см. Edwards, Lindman и Phillips 1965, или w. Edwards, 1966). Сущ
ность ВСОИ в том, что задача диarностической обработки информации MO
жет быть разделена на два класса подзадач. Один класс подзадач состоит из
оценки диarностическоrо воздействия индивидуальной данной величины
на отдельную rипотезу или пару rипотез. Для вербальных, качественных
видов данных и для rипотез, которые характеризуют мноrие реальные ди
arностические установки, это, кажется, задача, которая обязательно долж
на выполняться человеком с большим опытом. Но второй класс подзадач 
это соединение этих отдельных диarностических воздействий для всех дaн
ных и rипотез в картину тoro, как все rипотезы в настоящее время пред
ставлены в свете всех доступных данных. Эта задача соединения может быть
леrко механизирована посредством теоремы Байеса, если диarностические
воздействия индивидуальных данных оценены в форме значеIШЙ Р (DIH)
или отношеIШЯ вероятности. (В большинстве ситуаций, хотя не во всех, oцeH
ки отношений вероятности явно предпочтительны, по формальным причи
нам, для оценки Р (D[Н ).)
Мне и приблизительно пятнадцати сотрудникам было интересно, рабо
тает вейн или нет. Мы разработали придуманный, но сложный мир 1975.
В этом мире мы перечислили шесть rипотез, которые тестируемые должны
были рассмотреть, определяющие три источника данных (Система дальне
ro обнаружения баллистических ракет, система СПУТIШковоrо зондирова
пия и система разведки), которые обеспечивали данные, опирающиеся на
эти rипотезы, и разработали четыре системы для обработки данных. Эти
четыIеe системы называли PIP, РОР, РЕР и PUP. В PIP, тестируемые оцени
вали пять отношеНИЙ вероятности для данной переменной. Одна из этих ше
сти rипотез была "Будет продолжаться мир", а дрyrие пять были вероятно
стью различных войн; пять конъюнкций войны с миром определяли пять
отношений вероятности, которые будут оценены. Друrие три системы обра

Конеерватизм в I!роцесс( обрабО'fI(И... 419
ботки информацllИ, ко'!Х)рые Есе IIол:раЗУМtваJl"И, t-.IТ{) испытуемый ОIенивал
апостериорные ШaF.rсы И"ЛJ'! веро,яТ-.fНJCТlI ИШ! IIод06НJ:-Iе апост-ериорI-IыIe вел:и
чины; TaRIIМ образом, в PIP компьютер сое,дивил ДЮfНые посреДСТВОМ тeo
ремы вайеса, в то время как во всех трех дрyrих сис'rемах .и.СI!ытуемые дол
x<IiыI были объеД:И:Шf'lЪ даннъlе в уме. Чтобы помочь II:rл: это сделать, тестиру
емые в РОР, РЕР и PUP ПроИЗБОДИJIИ оцеI-Iliiваlше, п<:)Сле ТOI'O, как им (;11aнo
вилась ДОС1'утта nНая ;анна.я В9JШЧина) коrда 01:<11 рассматривали (n+ 1)
данную величину, так что им ПрI-iХОIЦИЛОСf только МОДИфИl.ЩPоваrrь oцeH
КИ, на которые повлияли данные велI-fчиIIыI.
.......
ф
 5:1
3
.х 2:1
S

:r 1:1
s'
J;
-&
s
а.
е 1:2
о
Е:;
о 1:5
r:
........
n. 1:10
О
Q.
ar;
с:: 1:20
с[
2i
u 1=50
ж
ns
3 1: 100
ф
1i
ж:
II

ж:
:s:
е
I
I
I I
: t
 .. i
! . . I
+ ........ 
I ...  l '
; О.У ее -: .
е . tt' ...... . · · I
. '. . е. ...
. . 1. е . :.. .
           ..       :  f. :.. .f  ::.                j
.. I
е I
I
! ,
: I
! I
I I
!
I I I
 I J
L L...J....L
1:5 1:2 1: 1 2-1 5: 1 10:
r =0$895
Коzффициент наклонз=О,422
Korдa финальные шансы РО Р=.' 1 :51
то финальные шаНС:'1 PIP 1: 12.4
.
.
I I I I
1:1000 ';:500 1:100
Фltfальные шансы дЛЯ PIP (по лоrарифмической ШкaJ1е)
Р:и:с. 3. ФIIнальные шансы в ПОJIЬ3У воifНЫ ДЛЯ РОР в сравнеНИk с
PIP по лоrариqJМИЧеской шкале
Было вcero 18 cr.,e!IapfI€'H с 60 :\ТСЛОПИfIМI1 дamrых :в I{з')Е'/]О!\-'I: СIенаIJI1И. :8се
условия кроме ин(l>ОрМЮIИ о CI1:C're:\fe дaJfы-еrоo 06нару".жен-и:,н баJLт:rиС'lIfЧеских
paKe'l' БыIш представлеIIЫ в (рорме коротких абев. 34 ис!IыIуе],\ьIхx быJШ обу
чеиыI характеристикам мира, rlillотеза.l\i, ЭТIfМ T:!)eNI lIеточникам l':.,aRН!:>IХ и CI1C
теме обрабо1:RИ Шlфо'РМ3ЦИ!-!, которую IаждьПf ДО.1L-q{еI-I был lfСIIОJП-:>З0ва'1Ъ,
Так как PIP была явно лучm:е!:I, а РОР БыIlаa следующей, я преlСТ2J::;ЛIO
только сравнение ?-,:еж/у IП;fМlf. (PTJP была третье.Й:, а РЕР, сalыIй БJLИ3КИЙ
результат, к ТONry споеобу, I(ОТОРЫМ обработка lillq)ормаЦ1::lИ ПроIfСХОДlI1r сей
час, была худшеli..) Рис.3 [!.ОI<.азываеrl' зактО"ЧJIr!'е...ЧЫi})!.е JII8.IIСЫ, IIоеле 60I1<J
условия ДaIOIЫХ В Rs.ЖДОI сценаРI-IИ, в IIОЛЬ3}Т R3ЖДОЙ ВОЙIThI по cpa..BI-IеmIIО
с миром ДJI,я РТР и ДЛЯ РОР.. )Be Сf:1I\fые Ea;'XJfbe вещи, I((}торые IfY;RHO заме-

420 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
тить на rрафике  это ТО, что эти две rpyпnы очень ХОрОПIО соrласуются Ka
чественно (корреляция между ними  0.895), но они не соrласуются коли
чественно. PIP HaмHoro более подвержена влиянию данныI,, чем РОР; тот
же самый сценарий, который приведет PIP к тому, ЧТО он будет очень yвe
ренным относительно мира или войныI, приведет РОР, к намноrо меньшей
уверенности. Иными словами, PIP  менее консервативна, чем РОР, воз
можно, потому что в РОР, субъекты должны объединить ДaIШые, в то время
как в PIP, испытуемые оценивают диаrностическое воздействие каждой
данной величины отдельно, и теорема вайеса делает их соединение.
Вы должны также обратить внимание, что обе оси на рис. 3 лоrарифми
чески разделены. Если Вы переводите различие в эффективности обратно в
шансы, различие между PIP и РОР становится очевидным. Например, BЫ
числение, исходя из линии perpecca, привел ли сценарий PIP к тому, чтобы
дать 99: 1 шансы в пользу войныI над миром, РОР дал бы только 4: 1 (шансы)
в пользу этой войны, а не мира.
J 0,000
Пll
)000
100
:1
u
%
.
а
.
:1
ж
А.
О
Z
А.
.
Q
с
с
]0
.......
....,...  ---.......,....... .......
,
\......"--.
'""" 
" 
...... ....."'" t :-...
\ х'.......
\ 
 '
,
"'"
"
0.1
0.01
0.001
2 3 4  6 7 8 9 10
Количество испытаний
 начальная последовательность
   . конечная последовательность
. действительные шансы
А ELR 1  шансы
. ELR 2  шансы
х оцененные шансы
Рис. 4. Медианные апостериорные шансы для всех испытуемых в
пользу начальноrо множества как функции количества испытаний

Консерватизм в процессе обработки... 421
rипотеза неправильноro восприятия не может объяснить это несоответствие
между PIP и РОР, в PIP испытуемые оценивают диarностическое воздей
ствие каждой данной величины отдельно; в РОР испытуемые должны объе
динить в уме  и сделать это весьма консервативно. Так как никакая MO
дель процесса ПОрОЖДaIOщеrо данные не доступна, невозможно сказать Ka
ковы правильные апостериорные шансы. Но различие между PIP и РОР явно
вызвано различием в процессе arреrации.
Лэрри ФИЛJПШс, один из сотрудников в этом эксперименте, был заинтере
сован тем, что никакая модель процесса ПОроЖДaIOщеrо данные не была дoc
тупна и, так что нельзя было сказать с уверенностью, был ли PIP или РОР
более правилен. Так в своей докторской диссертации он сравнил PIP с РОР в
ситуации, в которой модель процесса ПОрОЖДaIOщеrо данныIe была доступна,
имело смысл спросить сотношение вероятности для отдельной данной вели
'чины, и процедура РОР произвела консервативныIe оценки. Ero испытуемые
были редакторами студенческой rазеты Мичиrанскоro "Ушmерситета. Он взял
статьи каждоro редактора в течеIШе семестра, посчитал две первые и после
диие буквы в каждом слове каждой статьи, и таким образом, для каждоrо
редактора подrотовил множество начальных биrpамм и множество конечныIx
биrрамм. Для задачи PIP, он взял определенные биrpаммы, и попросил pe
дактора оцеIШТЬ (только для ero собственноro множества) отношение вероят
ности, взятое с rипотезой множества начальных биrрамм в числителе и rи
поте зой множества конечных биrpам:N':" в знаменателе, связанное с каждой
биrраммой. Для задачи РОР, онподroтовил последовательность биrpамм, выб
paнныIx из одноrо из множеств, и спросил редактора, коrда он прорабатьrвал
последовательность, оцеIШТЬ апостериорные шансы, что это было начальное,
а не конечное множество. Мноrо усиЛИЙ было потрачено на предварительное
обучение редакторов, и оценки отноmеIШЯ вероятности были собраны дваж
ды, один раз до и один раз после апостериорныIx оценок шансов.
В анализе данных возникла проблема, потому что все оценки, и для PIP,
и для РОР, были смещены в пользу начальноrо множества. Это вероятно,
потому что HaмHoro леrче, например, думать о словах, которые начинаются
на те, чем о словах, которые заканчиваются на re, даже при том, что re CKO
рее встречается как окончание, чем как начало слова; мы приучены к Map
кировке слов по их началам, а не окончаниям, коrда мы, например, ищем
их в словаре. Однако, возможно исправить такие предубеждения. Рисунок
4 показывает результаты после Taкoro исправления. Действительные шан
сы, подсчитанныIe из фактическоrо счета биrрамм, являются наиболее эк
стремумными. Затем идут шансы, подсчитанные из Bтoporo набора оценок
отношения вероятности. Затем идут шансы, подсчитанные из первоro набо
ра оценок отношения вероятности. И, наиболее близкими к середине и по
этому наиболее консервативными, являются непосредственно оцененные
апостериорные шансы. Если мы верим этим данным (а я верю), хотя PIP
значительно менее консервативен, чем РОР, он всетаки слишком KOHcep
вативен, но оценки PIP улучшаются с практикой.

26. rипотеза уrадывания в мноrоступенчатом
*
выводе
Чарльз Ф. ДJlCеттис, Клинтон Келли 111 и
Камерон Р. П етерсоn
Мноrоступенчатый вывод состоит из ряда одноступенчатых выводов, rде
результат каждой предыIущейй стадии становится входными данными к
следующей стадии. в выводах с единственной стадией рассуждают, исходя
из данных или однозначно наБJПOдаемоro свидетельства к набору rипотез.
Мноrоступенчатый вывод начинается с тех же самых однозначных данных
или свидетельства в первой стадии; однако, входные д8.нныIe для следую
щей стадии  это результат предыдущей стадии. Следующая стадия вывода
поэтому базируется на вероятностях событий, а не на определеШiОМ знании,
что некоторый случай является верныIM (Gettys и Wilike, 1969).
Например, предположим, что Вы хотели предсказать успех или неудачу
большой вечеринки в саду. Предположим, что вечеринка, менее вероятно,
будет успеmной, если собравшиеся будут тотmться в закрытом помещении
изза дождя. Ваша переменная  присутствие темноro облака на rоризонте.
Первая стадия вьшода связала бы темное облако с наличием или отсуreтвием
дождя в течение вечеринки. Предположим, что Вы оцеIШЛИ, что вероятность
дождя была 0.70. Эта оценка стала бы входными д8.нныIи К следующей CTa
дии вывода. Если бы Вы знали с увере1ШОСТЬЮ, что будет дождь, то Вы моrли
бы вьmести вероятность тoro, что вечеринка будет иметь успех. Но Вы полно
стью не уверены, что будет дождь; д8.нныI,, которые Вы имеете, указывают на
дождь с вероятностью о. 70, так что, что вам теперь делать?
МОДИфИЦИРОВamIая теорема Байеса (МТБ) обеспечивает оптимальную MO
дель для таких мноroступенчатыIx выводов (Dodson, 1961; Gettys и Wilike,
1969). Множество исследовaIШЙ показало, что интуитивная работа в MHoro
ступенчатой задаче заканчивается большей определенностью, извлекаемой
из д8.нныI,, чем предсказано моделью МТБ. Например, в задаче оценки шан
* Эта rлава первоначально появилась в Orgaпizational Behavior aпd Нuтап Perforтance,
1973, 1 О, 364373. Авторское право @ 1973 Academic Press, Inc. Переиздано в соответствии
с разрешением.

rипотеза уrадывания в мноrоступенчатом выводе 423
сов шансы испытуемых типично больше, чем рассчитанные МТБ. Этот pe
зультат весьма удивителен, потому что свидетельство указывает, что пове
дение людей в задаче вывода единственной стадии почти всеrда KOHcepBa
тивно; то есть, люди извлекают меньше определенности, чем rарантируют
данныIe (например, W.Edwards, 1966). Парадокс, конечно, в том, что MHOro
ступенчатыIй вывод является совокупностью выводов. Если JПOДИ извлека
ют меньше определенности, чем rарантируют данные в одноступенчатыIx
выводах, то в мноrоступенчатой ситуации можно было ожидать, что они ста 
пут все более консервативныIии с каждой последующей стадией, так как их
отклонения от не оптимальности должны накапливаться от стадии к CTa
дии. Фактически это изменение верно; они более увереныI в конце двух CTa
дий вьшода, чем rарантировано оптимальной моделью МТБ. Из этоrо следу
ет, что некоторый процесс происходит в "интерфейсе" одноступенчатоrо BЫ
вода, который является настолько экстремумным, что любой консерватизм
побежден.
Задача вывода единственной стадии всеrда базируется на данных, KOТO
рые известны. Однако, даже при том, что мноroступенчатая задача начина
ется с определенных данных, апостериорныIe стадии вывода имеют дело с
неопределенными данными. Несколько моделей были сформулированы для
объяснения, как необходимость иметь дело с вероятностями данных, а не с
определенными данными моrла бы создать чрезмерную определенность в
мноrоступенчатом выводе. Одна неопт:мальная модель, имеющая свойство
предсказания чрезмерной определенности  модель "Как будто" (Gettys и
Willke, 1969; Howell, Gettys, и Martin, 1971). Эта модель, разработанная для
ситуацИЙ, в которых люди имеют выбор, чтобы собрать больше данныI,, если
они чувствуют, что они нужны, предполarает, что сбор данных продолжа
ется в первой стадии вывода, пока человек принимающий решения не дoc
таточно уверен в состоянии мира Как только ero уверенность превышает
некоторое пороrовое значение, он переходит к следующей стадии вывода,
действуя "как будто" он полностью уверен относительно данных следую
щей стадии. Чтобы возвратиться к примеру вечеринки в саду, принимаю
щий решение, увидев темное облако, Mor бы получить текущее сообщение
проrноза поrоды. Предположим, в проrнозе поrоды был предсказан серьез
ный шторм. Уверенность в вероятности дождя теперь превысила бы ero по
poroBoe значение, и он переходит ко второй стадии вывода, "как будто" он
уверен в том, .что будет дождь. Результат второй стадии вывода был бы ero
оценкой вероятности успеха или неудачи, основанной на ero "как будто Н
предположении о дожде. Ezo оцеnеnnая вероятность для nеудачu должnа
теперь превысuть фактическую вероятnость (МТБ) nеудачи, потому
что, делая п как будто" предположеnие о дожде, он uznopupyem вероят
ность, что этоzо дождя может nе быть. Если, фактически, ero, "как буд
то" предположение неправильно, и дождь не идет, то вечеринка, вероятно,
будет иметь успех. Оптимальная модель рассматривает обе возможности,
дождь и отсутствие дождя, в приписывании вероятности к успеху или He

424 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
удаче. Модель "как будто" рассматривает только возможность дождя, и по
этой причине ведет к чрезмерной уверенности, что вечеринка не удастся.
Как человек Mor бы вести себя, если бы ero уверенность о входных дaн
ных ко второй стадии вывода была меньше, чем пороrовое значение, требу
емое для "как будто" предположения, и не было никакой надежды относи
тельно увеличеIШЯ ero уверенности с получением дополнительных данныI??
Одна возможная rипотеза, которая является совместимой с возрастающей
уверенностью, обнаруженной в предыдущих исследованиях  то, что он бу
дет сначала делать предположеIШе "как будто" , которое является в лучшем
случае yrадыванием. Эта модель, названная ""Уrадывания" действует как
усовершенствованная "как будто" модель и разделяет с ней идею Toro, что
принимающИЙ решеIПIЯ будет либо иrнорировать, либо иметь тенденцию
иrнорировать значения друrих менее вероятных событий во второй стадии
вывода, концентрируясь почти исключительно на наиболее вероятном co
бытии. Для примера, если единственная информация, которую Вы имеете
 темное облако на rоризонте, Вы не захотите сделать дuсквалuфuцuрован
ное "как будто" предположение, но Вы моrли бы сначала предположить,
что будет дождь и достиrнуть субъективныIx шансов для успеха, OCHOBaннo
ro на этом предположении. Тоrда, так как Вы не полностью уверены, что
будет дождь, Вы Mor ли бы несколько уменьшить ваши субъективныIe шан
сы, чтобы принять это во ВIШмание. Эти су6ъективныIe шансы моrли бы OT
JШчаться от рассчитанныIx с помощью МТБ, прежде Bcero потому, что Вы
явно не рассмотреJШ вероятность Toro, что не будет никакоrо дождя.
Сэппер и Фрайбек (Snapper & Fryback, 1971) представили результаты,
которые являются совместимыми с вышеупомянутыIM объяснением в экс
перименте, касающемся надежности данных. Однако, их процедура не по
зволяла проводить прямое испытание модели "Уrадывания"; что является
целью следующеrо эксперимента.
Метод
Цель эксперимента требовала, по крайней мере, трех уровней переменных,
построенных таким образом, что промежуточный уровень переменной co
держит более двух событий. Далее требуется управление распределеIПIем
вероятности для всех событий, кроме наиболее вероятноro из промежуточ
ныIx  управление, которое будет иметь результирующее воздействие на Be
личину пересмотра оптимальной вероятности на верхнем уровне как резуль
тат ВОЗIШкновения события на более низком уровне.
Следовательно, три уровня прИНЯJШ следующую форму. Переменная Bepx
Hero уровня состояла из двух мешочков, помеченных 1 и 11, соответственно.
Каждый мешочек был запОJШен маленькими контейнерами, которые пред
ставляJШ собой события промежуточноrо уровня. К примеру, каждый Me
шочек содержал 18 маленьких коробочек (коробочки от 35милиметровой
пленки) и каждая из них была помечена А, В, С или D. Наконец, в каждой

rипотеза уrадывания в мноrоступенчатом выводе 425
коробочке было 100 маленьких цветных картонных кружочков; каждый
из которых был одноrо из четырех цветов: красныI,, желтый, зеленыI,, си
ний.
Состав каждоrо контеЙНера описан в Таблице 1. Часть А таблицы ОIШсы
вает состав мешочка относительно коробочек, и Часть В  относительно KPy
жочков. Например, 8 коробочек, помеченных А, находятся в мешочке 1,
тоrда как только 1 коробочка, помеченная А, находится в мешочке 11. Как
показано в части В, 80 кружочков находятся вкоробочкеА, 1  в коробочке
В, 1  в коробочке С и 18  в коробочке D.
Таблица 1. Ч исловоu состав мешочков и коробочек изnод пленки
А. COCmtUI хешочка
Буква ка хоробоч.хе иЗ
аод алекхи
А
В
С
D
м ешоч,ех 1 М ешоч,ех 2
8 1
3 6
6 3
1 8
В. Состав коробочхи иа1Юд пленки
Цвет Коробоч'ха А IiDробо"!!'lUJ, В IiDробоч'КQ, С IiDробоч'JUl, D
хружоЧ,ха
Красный 80 1 1 18
Зеленый 1 80 18 1
Желтый 18 1 80 1
СИНИЙ 1 18 1 80
Эксперимент проходил следующим образом. Выбирались Hayraд: один из
двух мешочков, одна коробочка из этоrо мешочка, один кружочек из этой
коробочки. Таким образом, выбор KpacHoro кружочка обеспечивает доказа 
тельство в пользу коробочкиА, что в свою очередь обеспечивает доказатель
ство в пользу мешочка 1. Заметьте, что, это только событие первоrо уровня,
кружочек, который наблюдается непосредственно. Это наблюдение обеспе
чивает только частичное доказательство с учетом события промежуточн:оrо
уровня, коробочка, которая, в свою очередь, обеспечивают частичное ДOKa
зательство, о том, какое событие BepxHero уровня было выбрано. Таким об
разом, первая стадия вывода имеет отношение к цвету кружочка, к букве
на коробочке, а вторая стадия вывода имеет отношение, к букве на коробоч
ке и номеру мешочка.
Стратеrия действия, как будто наиболее вероятное событие верно на oд
ном уровне, приведет к распределениям вероятности, которые являются
экстремумныIии на следующем более высоком уровне. Таким образом, эта

426 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
стратеrия совместима с эмпирическим результатом, соrласно которому люди
чрезмерно пересматривают вероятности Bepxнero уровня в мноrоступенча 
той задаче.
Существует дрyrая тестируемая rипотеза, которая может быть получена
из стратеrии "'У'rадывания". Если человек действует, как будто наиболее
вероятное событие верно на любом промежуТО"tfilОМ уровне, тоrда он иrно
рирует распределение вероятности для всех дрyrих событИЙ на этом ypOB
не. Ero пересмотр вероятности на верхнем уровне должно быть поэтому He
чувствителен к изменениям в распределении вероятностей для всех собы
тий, кроме наиболее вероятноrо на npoмежуточном уровне. данныIй экспе
римент был предназначен для проверки этой rипотезы.
План эксперимента
Были разработаны три задачи по типу представленныIx в Таблице 1. Часто
ты, показанныIe в части А, использовалисъ во всех трех задачах. Матрица,
показанная в части В, использоваласъ в одной задаче; в друrих двух задачах
значение 80 в более низкой матрице было изменено или на 70, или 90, а зна 
чение 18 бьто изменено или на 28, или на 8, соответствеIПIО. Для последую
щеrо обсуждения эти три задачи будут определяться как задачи 7028, 80
18, 908. Во всех трех задачах испытуемые оценили шансы мешочков, учи
тыIая цвет одноrо кружочка, взятоro из коробочки.
z 1,0 8: 1 nporH03bI скак будто.
-&
-:м:
a. z h- ......................... .......
I!а 0,8
S2
)Z . ..с
:1:1::1 0,6
:z:".
..
Qaz
-=.:1
OC 0,4
. :3 проrнозы скак будто
):Е О
.U о ....70..21
:z:Z 0,2
.- о ....80..1
.$1 z1. ....90..08
а. ....МоделЬ I
U
0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
АбсOJllOтнwi 1I0rаllИФМ
шансов дпя М Б
Рисунок 1. Модели "yrадывания", "как будто" и МТБ как показа
тели поведения "незнающих" испытуемых

rипотеза уrадывания в мноrоступенчатом выводе 427
Испытуемые
25 испытуемых быJШ студентами Мичиrанскоrо университета, которые ра 
нее принимали участие в эксперименте с мноrоступенчатым выводом, про
должительностью около двух часов. В предыдущем эксперименте испытуе
мые быJШ обучены необходимому способу ответа и произвели ряд оценок
шансов в задаче с мноrоступенчатым выводом. Однако никоrда не обсужда 
лась оптимальная модель, и никоrда не использовалась обратная связь.
Инструкции испытуемым
Инструкции были краткими изза предыдущеro эксперимента. Испытуе
мым объ.ясНИJШ детали задачи. Их попросили представить, что мешочек бьш
выбран Hayraд на основании подбрасывания монеты, что коробочка была
Hayraд выбрана из мешочка, и что картонный кружочек был Hayraд выбран
из коробочки. Их попросили предположить, что кружочек определенноro
цвета был выбран таким образом и оценить шансы мешочков на основании
цвета этоrо кружочка.
Процедура
Получив инструкции, испытуемые оценили шансы мешочков в трех зада 
чах. Матрицы, подобные указанным в Таблице 1, использовались, чтобы
показать испытуемым относительные частотыI коробочек и кружочков. 3a
дачи быJШ представлены в случайном порядке для каждой rpуппы, состоя
щей от 4 до 6 человек. В каждой задаче четыре возможных цвета использо
вались в случайном порядке. Испытуемые оценивали шансы мешочков для
всех возможных цветов перед тем, как приступить к следующей задаче.
После 12 оценок (4 цвета в задаче х3 задачи) три задачи быJШ повторены,
используя дрyrие случайные порядки для всех 24 оценок, по две для каж
доrо цвета в каждой задаче.
Результаты и обсуждение
Обзор данных показал чрезвычайную бимодальность в оценках шансов. Для
некоторых испытуемых теоретическое различие между синими и KpaCHЫ
ми кружочками и между зелеными и желтыIии кружочками не вызывало
различия в оценках шансов. Друrие испытуемые были более крайними в
оценках шансов с синим кружочком, нежели с красным и более краЙНИми с
желтым кружочком, нежели с зеленым. Последние соответствовали МТБ,
по крайней мере, в порядковом смысле. Оказалось, что некоторые испытуе
"" u u u u
мые не знали о разнице синиикрасныи и желтыIзеленыы,, в то время,
" " u u
как дрyrие испытуемые знали в тои степени, что они отвечали, по краи
ней мере, в правильном отношении. Принимая это во внимание, все испы

428 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
туемые, которые отвечали, по крайней мере, с одной оценкой шансов для
синеrо, которая была на 20/0 больше, чем зеленоrо или оценка для желтоrо, на
20/0 выше, чем зеленоrо, быJШ названы н знающими.. . Эти ИСIThIтуемые быJШ,
  н»
по краинеи мере, минимально знающими , т .к. для одноro или нескольких
оцениваний их оценки шансов изменялись в паре СИIlliйкрасный и паре жел
тыйзеленый в направлении, которое определяла МТБ. 1 О из 25 испытуемых
были названы" знающими н с помощью этоrо консервативноrо критерия.
Остальные 15 н незнающих н испытуемых, были не склонны отвечать по
разному на изменение в вероятностях менее вероятных событий. Они бук 
вально иrнорировали выводы менее вероятных коробок. Их ответы COOTBeT
ствуют крайней форме модели н yrадывания Н. Медианы ответов н незнаю
щих Н испытуемых показаны IIa рис.1. Поскольку мешочек, по которому
шансы предпочтительны иррелевантны, данные нанесены на IПКалу абсо
лютноrо лоrарифма шансов. Средние ответы лоrарифма шансов на красные
и синие кружочки соединены сплошной линией в верхней части рисунка
для трех уровней неопределенности данных, медианы для желтых и зеле
ных кружочков также помечены в нижней части рисунка. На рис. 1 также
обозначены проrнозы для МТБ (линия на диarонали), предсказания дЛЯ MO
дели Н как будто» (две rоризонтальные линии) и предсказания для версии
модели yrадывания, обозначенной на рисунке как модель 1.
Предсказания модели 1 получены путем умножения вероятности наибо
лее вероятноrо события на апостериорные шансы, полученные, если собы
тие было верным. Предположим, в задаче 80 18 был выбран красный KPy
жочек. Вероятность к оробочк:и: А  0.80, шансы 8:1, если действительно
кружочек вынимался из А. Предсказания модели 1 будут 0.88/1==6.4 или
шансы 6.4:1. Модель "как будто.. проrнозируетшансы 8:1 длясинихикрас
ных кружочков и 6:3 для желтых и зеленых, при условии, что пОРО20вая
уверенность в типе коробочки преодолена. ДЛЯ МТБ оптимальные шансы
для KpacHoro кружочка  2.86: 1 и MorYT быть вычислены в соответствии со
следующей формулой для апостериорных шансов (изменено из формулыI 5
в Gettys & Willke, 1969):
Р(СI I цвет) P(CI)
= х
Р(СП I цвет) P(CII)
P(цвeт I коробкаi)Р(коробкаi I M/ i )
1
P(цвeт I кор обка i)Р(короб1«li I MII)
l
rде М  мешочек, и дрyrие данные посчитаны из условных вероятностей,
как показано в Таблице 1.
Данные на Рисунке 1 не подходят ни к проrнозам »как будто н , ни к МТБ.
Ответы испытуемых менее крайние, чемпроrнозы Нкакбудто" для верхних
пар синийкрасный, rде проrноз Н как будто н  8: 1 шансов, и также менее
крайний, чем проrноз 6: 3 шансов в нижней части рисунка. Однако крайние
версии модели yrадывания и модели 1, соответствуют медианам Рисунок 1.

rипотеза уrадывания в мноrоступенчатом выводе 429
rоризонтальные пунктирные линии на Рисунке 1  проrнозы модели 1. Для
всех задач проrнозы модели 1 расположены прав ее диaroнали МТБ для жел
тых кружочков в нижней части Рисунка 1. Модель "как будто" и модель 1
не обязательно проrнозируют оценки шансов, которые являются более
крайIШМИ, чем шансы МТБ. Эти вопросы ПОДIШмаются, например, в задаче
808, коrда коробочка С является наиболее вероятной (Р==О. 80), а коробочка
А (Р==0.18) наименее вероятной. Наиболее вероятное событие дает шансы
6: 3 для мешочка 1, если оно верно и наименее вероятное событие дает шан
сы 8: 1 для мешочка 1. В этом случае, любая модель, которая иrнорирует
отношеIШе 8:1, данное менее вероятным событием, будет консервативной
по отношению к МТБ.
Если допустить это, испытуемые не приняли бы неоптимальную модель,
если она была получена из субъективноro чувства уверенности, и, возмож
но, важный результат  то, что они использовали модель 1 , потому что дy
мали, что она правильная. Была определена величина оценки шансов Moдe
лью 1, но в дрyroй ситуации они моrли использовать дpyroe правило комби
нации. Тот факт, что проrнозы модели 1 действительно соответствуют дaн
ным, предполаrает, что испытуемые СКЛОШIЫ сосредотачиваться на наибо
лее вероятной альтернативе и иrнорировать выводы менее вероятной аль
тернативы.
Данные для 1 О .,., знающих" испытуемых представлены Ila Рисунок 2. Как
и на Рисунок 1, проrнозы модели "KaJ: будтоП и модели МТБ показаны на
рисунке, но проrнозы Модели 1 опущены, потому что ОНИ явно не cooтвeT
ствуют данным.
I 1,0
.
1;
. 0,8
с 1:
:I:i!-
-&.
:1:0:1
a.Uc 0,6
..жu
....:1:
=-
):1: >< >с 0,4
:lJ:s
ж:r:l' :3 nporH03bI скак будто
t-Q52
52 .. о  70..28
1: r:a: ж 0,2
о .., : =88:ав
 
с
0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Шансы a6coпlOTHoro
поraрифма МТ&
Рис. 2. результатыI "знающих" испытуемых в сравнении с проrно
зами моделей МТБ и модели "как будто"

В общем, н знающие П испытуемые отвечали на те же переменные, что и
МТБ, но количественное соответствие модели МТБ скромное. Как и МТБ,
испытуемые менее уверены, чем подразумевалось моделью Н как будто" для
синих и красных кружочков. Также, как и в МТБ, их оценки желтому KPY
жочкупревосходятпроrнозы н как будто". Это происходит, потомучтонаи
более вероятное событие имеет шансы 6:3 и менее вероятное событие имеет
шансы 8:1. Если испытуемые осознают нюансы мноrоступенчатых ситуа
ций, они должны понимать, что шансы должны быть больше, чем 6:3.
Единственное исключение к этой общей картине  это расположение данных
80 18 для желтых и зеленых кружочков. Апостериорные шансы, OCHOBaн
ные на желтом цвете, должны увеличиться в то время, как вероятность наи
более вероятноrо события уменьшается, а шансы, основанные на зеленом,
должны уменьшится с увеличением вероятности. Ответы в условии 80 18
не следуют этой модели. В общем, П знающие П испытуемые используют пра 
вило комбинации, которое подобно МТБ, но оно несколько изБЫТО"tffiО по OT
ношению к МТБ.
rипотеза тендеIЩИИ yrадывания в мноrоступенчатом выводе явно под
держана ПнезнающимиП испытуемыми. Очевидно, изза сложности ситуа
ции некоторые испытуемые были склонны сосредотачиваться почти полно
стью на наиболее вероятном событии в последующих стадиях вывода. Эф
фект yrадывания в мноroступенчатом выводе, как и консерватизм в выводе
с одной стадией (W.Edwards, 1966), повидимому, является дрyrим приме
ром общей неспособности сочетать сложную информацию. Так как большая
часть процесса обработки информации тодей является мноrоступенчатой
и вероятностной по характеру, дальнейшим шarом в применении теоремы
Байеса является нахождеIШе способов, как помешать людям совершать
ошибки, иrнорируя все, кроме наиболее вероятных событий промежуточ
HOro уровня.

27. Заключения о личных характеристиках на
основе информации, восстановленной из памяти*
я ков Троуn
Социальные оценки часто основываются на нет очном вспоминании поведе
ния дрyrих людей. Нас часто просят сделать выводы относительно xapaк
терных черт дрyrих тодей, даже коrда мы не уверены, что можем вспом
нить, как они в действительности веJШ себя. При таких обстоятельствах нам
приходится основывать нашу атрибуцию на неопределенном поведенческом
доказательстве. Настоящее исследование посвящено изучению тoro, дей
ствительно ли тоди включают этот источник неопределенности в их oцeH
ки дрyrих людей и как они это делают....
Модель Байеса для выводов из запомненноrо поведения
в настоящем исследовании испытуемые оценивали вероятности тoro, что
некоторые субъектыI обладают определенными признаками, на основе соб
ственной ненадежной выборки поведения субъектов. Чтобы проверить rи
поте зу , что эти субъективные вероятности будут несправедливо высокими
и недостаточно чувствительными к надежности, их сравНИJШ с оптималь
ными вероятностями. Последние быJШ получены из модеJШ вайеса, KOТO
рая была разработана исследователями мноrостynенчатоrо вывода вероят
ности (см. Peterson, 1973). Начинаясь с одностynенчатоrо вывода от действи
тельноrо поведения В. до характеристик личности А., теорема вайеса при
J 1
нимает следующую привычную форму
Р(А. / В.) == Р(А. ) Р(В. / А.) / Р ( В. )
1 J 1 J 1 J
(1)
rде (А. / В.)  апостериорная вероятность А., учитыIая В.; Р ( А. )  априорная
1 J 1 ] 1
вероятность А., Р(В.)  полная вероятность В., Р ( В. / А. )  условная вероят
1 J J J 1
ность В., при условии А.. Последняя вероятность представляет auaZHocтu
J 1
чес кое значение поведения, принимая во внимание характерные признаки
актора. Апостериорная вероятность P(A i / B j ) может быть получена для каж
* Данные впервые появились в The Journal of Personality and Social Psychology, 1978, 36,
93 106. Авторское право@ 1978 принадлежит Американской психолоrической ассоциации.
Перепечатано в соответствии с разрешением.

432 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
доrо акта поведения, который может выбрать актор. Наблюдатели не зна
ют, какой акт поведения был выбран в действительности. Они MorYT только
вывести вероятности поведеШIЯ из тoro, что они действительно помнят, В*.
"Учитывая это заключение, теорема вайеса принимает вид
Р(В. / В*) == Р(В.)Р(В* / В.) / Р(В*)
] ] J
(2)
rде Р(В. / В*)  апостериорная вероятность действительноrо поведения В.,
J J
учитывая, что В* было вспомнено; Р(В.)  априорная вероятность В., Р(В*) 
J J
полная вероятность тoro, что запомнили В*, учитывая, что действительное
поведение человека  В.. Р(В. / В1:) отражает достоверность  чем выше Be
J J
роятность Toro, что выбрано действительное поведение, тем выше ДOCTOBep
ность.
Модель вайеса двухстynенчатоrо вывода сочетает значения Р(А. / В.),
1 J
получеIПIые для :каждоro действительноrо акта поведения через Уравнение 1,
в оцененное среднее, с апостериорной вероятностью каждоrо акта поведе
ния, Р(В. / В*), полученноrо из Уравнения 2, служащеrо как оценка. Таким
J
обраЗОМ,апостериорнаявероятностьхарактерноrоnpизнака,учИТЫВая,ЧТО
было выбрано определеШlое поведение Р(В. / В*), может быть сформулиро
]
вано:
P(Ai/ If)  P(A; / Ej)P(11j / В)
}
(3)
"Уравнение 3 выражает количествеШlО нормативные соображения, которые
были обсуждены ранее. Так как Р(А. / В. ) является возрастающей функци
1 J
ей P(Bj / A i ) (диarностичность) и P(Bj / В*) является возрастающей функци
ей Р(В* / B j ) (достоверность), P(A i / В*) должна возрастать, как с ДOCТOBep
ностью, так и с диarностичностью, и эффект одной перемеШlОЙ должен за
висеть от уровня дрyrой. РассмотреШlое в терминах теории информацион
ной интеrpации Андерсена (1974), каждое выбранное поведение имеет оп
ределенный вес в оценивании вероятностей npизнаков. В свою очередь, вес
рассматривается как мультипликативная функция диarностичности пове
дения и достоверности выборки. Правило интеrpации, nPШIисанное Ypaв
нением 3, может быть применено как к одностynенчатому оптимальному
выводу (т.е. значения P(A i / B j ) и P(Bj / В*), получеШIые из Уравнения 1 и 2,
соответственно), так и к субъективному одностynенчатому выводу (т .е. соб
ствеШlые оценки испытуемыIx P(A i / B j ) и P(Bj / В*». В первом случае и oд
ностynенчатыIe выводыI, и их интеrpация являются оптимальными (т.е. Бай
еса), а во втором случае оптимальна только интеrрация. Настоящее иссле
дование сравнивает наблюдаемые вероятности с двумя видами спроrнози
рованных вероятностей. Испытуемые делали выводы о зачислении cтyдeH
тов в аспирантуру и о политических взrлядах студентов. Первые выводы

Заключения о личных характеристиках на основе... 433
были основаны на вспоминании оценок студентов, а вторые  на вспомина
нии поведения студентов.
Эксперимент 1
Метод
Введение. Сначала испытуемым предложили оценки студентов на старшем
курсе. Позднее им пришлось вспоминать оценки и оценивать вероятность
Toro, что каждый студент был зачислен в аспирантуру школы бизнесуп
равления. Эта задача подразумевает 2 лоrических шarа: (а) от вспомненной
оценки (а* ) к реальной оценке студента (а); (ь) от реальной оценки к тому,
был ли студент зачислен или нет в аспирантуру (А). Неопределенностью
последнеro шarа управляли посредством изменения диarностическоro зна 
чения оценок, принимая во внимание зачисление в школу бизнесуправле
ния. Оценки низкой диarностичности были выпускными оценками по пред
мету «Введение в антрополоrию», а оценки высокой диarностичности были
выпускными оценками по предмету «Введение в экономику». Надежность
воспоминаний управлялась за счет изменения числа студентов, чьи оценки
необходимо было вспомнить.
Процедура. Испытуемым сказали, что в определенный roд было принято
500/0 претендентов на поступление в школу бизнесуправления. Таким об
разом, априорная вероятность быть принятым и не быть принятым, Р(А ) и
у
Р(Аn) бьша 0.50. Испытуемым сказали, что они будут оценивать вероятность
зачисления для студентов, выбранных Hayraд. Им также сообщили, что
оценки будут основаны на том, были ли оценки студента в данном предмете
ниже 75 (G 1 ) или выше 75 (G h ) по шкале от О до 100.
М анuпуляцuu с дuаzностuческuм значенuем. Два распределения Bepo
ятностей (каждое представлено в виде столбчатой диarраммы) соотнесли
оценки и зачисление. Одна диarрамма показывала доли зачисленных CTY
дентов, которые получили G 1 или G h .. Эти доли представляли условные Be
роятности P(G 1 / Ау) и P(G h / Ау). Друrая ДИ81'рамма показывала пропорцию
не зачисленных студентов, которые получили эти оценки, то есть P(G 1 / Аn)
и P(G 11 / Аn). Диarрамма для оценок высокой диarностичности (курс по эко
номике) показывала следующие доли: P(G 1 / А ) == P(G 1 / А ) == 0.85 и P(G 1 / А )
n 1 у У
== P(G h / An) == 0.15. Диarрамма для оценок низкой диarностичности (курс по
антрополоrии) показывала следующие доли: P(G1/An) == P(Gh/Ay) == 0.55 и
P(G 1 / Ау) == P(Gh/An) == 0.45. Каждый испытуемый оценивалдвевыборкисту
дентов, для одной были предложены оценки высокой диarностичности, а
для друrой  оценки низкой диarностичности. Порядок представления был
сбалансирован среди испытуемых.
М анuпуляцuu с достоверностью. Обширное предварительное испытание
показало, что определенный уровень достоверности может быть получен,

434 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
за счет изменения количества студентов, чьи оценки необходимо вспомнить.
Испытуемым сообщили, что половина выборки получила низкие оценки, а
друrая половина  высокие, и что им предложат СlIИСОК студентов, полу
чивmих высокие оценки. Для Toro чтобы сделать минимальным различие
между пунктами этоrо списка стимула, студенты были обозначены двузнач
ными числами. Числа произносились мarнитофоном со скоростью одно чис
ло в секунду. ВысокИЙ тон означал конец каждоrо списка стимула. Двумя
секундами позже список испытания представлялся с помощью мarнитофо
на. Список испытания состоял из 8 двузначных чисел, 4 из которых BCTpe
чались в списке стимулов (т.е. числа G t ) и 4 не встречались в списке (т.е.
числа G 1). Четыре числа G h В списке испытания были взятыI из полноrо ряда
серийных позицИЙ в списке стимула. Порядок чисел G 1 и G h . был случайно
определен для каждоrо списка испытания. Каждые 10 секунд проходило
одно испытание. В промежутках испытуемыl'v! было необходимо указать,
является ли оценка студента G 1 или G h И оценить вероятность тoro, что CTY
дент был зачислен в аспирантуру Р(А / G.), и вероятность, что он не был
у
зачислен Р(Ап / G*). Предварительное испытание показало, что 10ceKYНД
Horo промежутка вполне достаточно, чтобы сделать оценки.
Использовались три вида списков: из 4,7 и 14 пунктов. Данные, полу
ченные из предварительноrо испытания, показывают что процент правиль
ных опознаваний варьировался от 600/0 в длинном СШIске (условие низкой
достоверности), 750/0 в среднем списке (условие средней достоверности) до
90% в коротком списке (условие высокой надежности). Каждый испытуе
мый отвечал на список высокой и низкой диarностичности. Наборы чисел Е
этих списках были уравновешены с диarностичностью. Двадцать испытуе
мых были распределены к каждому из трех условий надежности.
Условие полной достоверности. В этом условии одноступенчатоrо вывода
rруппа из 46 испыт,темых оценивала вероятность зачисления, исходя из
оценок, которые были точно известны, Р(Ау /G) и Р(Ап /G). Испытуемым
предложили буклет с диarраммами (т.е. информацию диarностичности) и
оценки студентов. После ознакомления с оценками студентов, испытуемые
отмечали оценки вероятности. Каждый испытуемый оценивал студентов с
оценками низкой и высокой диarностичности. Д.ля половины испытуемых
оценки были низкими, а для дрyrой половины  высокими.
Испытуемые. Bcero в эксперименте принимало участие 106 человек (42
мужчины и 64 женщины), проходивших вводный курс по психолоrии в
Еврейском университете в Иерусалиме. Участие в эксперименте было час
тичным выполнением требований курса.
Результаты и обсуждение
Доли верно опознанных низких оценок, P(G*l / G 1 ), и высоких оценок,
P(G * h / G h)' служили мерами достоверности каждоrо испытуемоrо. Средние

Заключения о личных характеристиках на основе... 435
величины P(G*l / G 1 ) и P(G*h / G h ) показали ближаЙШИЙ случайный ypo
вень выполнения в условиях низкой достоверности (список из 14 пунктов)
(М == 0.54 :и: 0.60 соответственно), хорошее выполнение в условиях высокой
достоверности (сrrn:сок из 4 пунктов) (М == 0.93 и 0.89 , соответственно), и cpeд
нее выполнение в условиях средней достоверности (список из 7 пунктов)
(М == 0.73 и 0.77, соответственно). Анализ изменения (Достоверность х Ди
arностичность) этих долей выявил высоко значимые эффектыI ДOCTOBepHOC
ти, F(2, 57) == 37.06, р < 0.001, и F(2, 57) == 20.1 7, р < 0.001 на P(G*l / G 1 ) и
P(G*h / G h ), соответственно. Дрyrие источники изменений не были значи
мы.
Данные, полученные из 'условия полной достоверности, ясно показыва
ют эффект влияния мани:пу ляции с диarностичностью на од1l0ступе1lчатыu
вывод из оценок, которые точно известны, до вероятности зачисления,
P(AjG). Испытуемые вывели более высокие P(A n /G 1 ) и P{Ay/G h ) из оценок
высокой диarности.чности (М == 0.81 и 0.78, соответственно), чем из оценок
низкой диarностичности (М == 0.57 и 0.55, соответственно), разтrчие было
значимым, как для P(A n jG 1 ), так JiJ: дЛЯ P(Ay/G h ), t(22) == 8.08, р < 0.001 и
t(22) == 8.59, р < 0.001, соответственно.
Теперь обратимся к оптимальной 3ТIостериорной вероятности зачисления,
учитывая вспомненную оценку, P(AjG*). Эти вероятности были определе
ны для каждоrо испытуемоrо, объединив вероятности действительных oцe
нок, учитывая вспомненные оценки, P(GjG*) и вероятность зачисления,
учитывая действительные оценки, P(A/G), в соответствии с "Уравнением 3.
Значения P(G/G*) были подсчитаны для каждоrо испытуемоrо с помощью
"Уравнения 2 из собственной достоверности при вспоминании оценок P(G* /G).
Значения P(A/G) были средними значениями оценок, полученныIx в усло
виях полной достоверности. Таким образом, оптимальная апостериорная
вероятность зачисления, учитывая вспомненные оценки, P(A/G*), OCHOBЫ
валась на субъективном одноступенчатом выводе от действительных oцe
нок до вероятности зачисления, и на оптимальном одноступенчатом выводе
(Уравнение 2) от вспомненных оценок к действительным оценкам. Пунк
тирные линии в левой части Рисутнке 1 представляют средние значения
P(An/ G * 1)' оптимальную вероятность Toro, что студент не был зачислен, учи
тывая, что ero оценка была вспомнена как низкая; пунктирные линии в пра 
вой части Рисунке 1 представляют средние значения P(Ay/G*h)' оптималь
ную вероятность Toro, что студент зачислен, учитывая, что ero оценка была
вспомнена как высокая. 1 Ясно, что cor ласно модеЛlf В3Йеса, эти вероятнос
ти возрастут вместе с достоверностью и диarностичностью, и что эффект дo
стоверности будет виден при высокой диarностичности, а не при низкой.
1 Друrой набор оптимальных значений P(AjG*) был подсчитан, исходя из оптимальных
значений P(AjG), полученных из Уравнения 1. Эти вероятности не рассматриваются OT
дельно, TaI\ как они были близки к оптимальным значениям P(AjG*), полученным из субъек
тивных оценок P(AjG).

436 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНК...t\
..
:1:
.
С
.
...
u
11:
'"

о
u
:1
са
..
:1:
Ф
с

u
11:
са

"
s
Ж
 ..а
   g
о   :J:
1: :s: :s:: :r
:r )0-0 'з" S
Х <J :S:: )-о
g
 са :J.: 
 ::s: L.. ж
C[1:t
::[
  о: 
 о  о
cw)  '" u
:t .J3 Х ...
Х: aI :J.: 
 а:
«s са  rII:
Ж: 
  .tJ ..а

с; К== :s: ::t
\0\0........
пs n:s с: с:
:I::I:OO
11::
.
.

.
.
,
.
.
.
.
.
.
.
.
Q
.
,
.
.
.
о
.
.
,
,
I
.
.
о
.
.
,
.
.
. с
t?
.
.
.
.
.
.
о
о (:)
Q c::n
...: о
.
.
\
\
о
со
о
.
.
.
.
.
.
,
.
.
.
.

,
.
.
с
.......
о"
.. "O/'v)d и (.9/uY)d
с)
(J:)
о
<:)
Ll")
с:;.
g;
CtS

О
u
:о
со
g:
сх
х
r:t
Q)
а.
U

:::::

:s:
:I:
!
lJ
I
...
...
u
О
::с
а.
ф
са
О
g
с:[
g;
о:
:I:
с[
Ф
Q.
U
.а
...
u
о
ж
а.
ф
81
О
t-
U
О
с:[
а:

l")
:s:
:I:
I
О
t::{

lSi



rч







(
r$
'-..
<>-
.............


",-.....
-7:

О
............
<
..........

......"
Is:,.,......

с E-t
 
 
о ISI
р'А
ф ф
 
 
CrJ
'---'
со 
 \.)
 о
Е-4 
 ::r
о !s1
 
 8
а: 
 
 

 lS1
 
\о Е-4
 с,)
 
.
v--! Ф
. 
со) о
 t;

3аключения о личных характеристиках на основе... 437
Два наблюдаемых значения были определены для каждоro испытуемо
ro: первое  среднее значение P(An/G*}), которое он оценил для студентов,
которые, как он помнит, имели высокие оценки. Сплошные линии на Ри
сунке 1 показывают, что эта вероятность отличается как качественно, так и
количественно от оптимальной вероятности. Диarностическое значение дей
ствительной оценки является единственным фактором, который имел по
стоянное влияние на наблюдаемые P(An/G} *) и P(Ay/G h *), F(I,57) == 96.97,
р<О.001 иF(1,57) == 114,82, р< 0.001, соответственно. Чемвыmедиarности
ческое значение действительных оценок, принимая во внимание зачисле
ние, тем более крайними являются апостериорные вероятности. ДOCTOBep
ность, с которой были узнаны действительные оценки, имела очень малень
кое и непоследовательное влияние на выводы (F < 1). Даже выводы на двух
крайних уровнях достоверности в пределах каждоrо уровня диarностично
сти значительно не отличались. Дрyrими словами, выводы не были менее
крайними, коrда степень правильныIx узнаваний была близка к случайно
му уровню, а не коrда она была почти совершенной. Выводы испытуемых
также не показывали взаимодействия Диarностичность  Достоверность,
спроrнозированную модеJJЬЮ вайеса. Влияние диarностичности действи
тельных оценок не уменьmалось с уменьшением достоверности. Соrласо
ванное влияние этих перемеНlIЫХ было провереНQ на уровне выводов о CTY
дентах. Нормативно, изменение в уверенности в оценках различных CTY
дентов должно повлиять в большей степени на выводы об их зачислении,
коrда оценки обладают высоким диarностическим значением, чем коrда их
диarностическое значение  низкое. Следовательно, выводы о студентах,
внесенных в список высокой диarностичности, должныI больше различать
сл, чем выводы о студентах, внесенных в список низкой диarностичности.
Изменение P(AjG*) для 8 ст)тдентов в пределах каждоrо из двух списков,
было подсчитано для каждоrо испытуемоrо. В отличие от модели вайеса,
эти изменения значимо не различались, t(59) == 1.63.
Рисунке 1 также показывает, что наблюдаемые веРОЯТIIОСТИ были более
крайними, чем оптимальные вероятности. Среднее различие между наблю
даемыми и оптимальными веРОЯТНОСТЯl\iИ было существенным как дЛЯ
Р(А jG } *), так и дЛЯ Р(А jG*.), F(1,57) == 33.38, р < 0.001, и F(1,57) == 84.67,
n у й
р<О.001, соответственно. Для испытуемых были подсчитаны коэффициен
ты корреляции между оптимальныIии и наблюдаемыми вероятностями в
пределах каждоrо из 6 условИЙ. Корреляции были незначительными и He
последовательными, 5 корреляций были положительными и 7  отрица
тельными. Две корреляции бьши значимыми, но отрJщательными (r ==  0.50,
р < 0.05 11 r == 0.55, р < 0.01 дЛЯ Р(А jG } *) и Р(А /G 1 *), соответственно, в
n у 1
услови,ях низкой И высокой диarностичности).
Эти результаты показывают, что испытуемые не смоrли учесть сообра
жения достоверности в своих выводах вероятности. Испытуемые OCHOBЫ
вали свои выводы только на диаrностическом значении действительных
оценок. Вероятности, выведенные в экспериментальных условиях, были

438 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
несколько ниже, чем вероятности, выведенные в условии полной ДOCТOBep
ности, показывая, что :и:спытуемые не полностью УСВОИJШ стратеrию "как
будто" (т.е. делать выводы, как будто действительные оценки были точно
известны). Однако уменьшение уверенности было маленьким и постоянно
не изменилось с изменением достоверности. Как результат, в сравнении с
вероятностями вайеса, вьтоды испытуемых были крайIШМИ. 3аметим, что
это было не так при одноступенчатом выводе от действительныIx оценок до
зачисления, P(AjG). Вероятности, выведеIШые при условии полной ДOCТOBep
ности, быJШ БJШЗКИ К оптимальным вероятностям, БыведеIШЫМ из модели
одноступенчатоro вьтода вайеса (УравнеIШе 1). Этот результат предполarа
ет, что неоптимальность (или самонадеянность) в условии ДВУХСТУllеIIЧатоrо
вывода, появилась блaroдаря введеIШЮ дополнительноrо источника неопре
деле:нности  несовершенному вспоминанию действителыoIхx оценок...
Эксперимент 4
Метод
В этом эксперименте испытуемые оценивали вероятности Toro, что cтyдeH
ты мужскоrо пола выступают за (А ) ИJШ против (А ) возвращения 3ападно
р n
ro береrа (территории, занятой Израилем в войне 1967rода) арабам. rолосо
вание за лейбористскую партию (относительно миролюбивую партию) или
за партию Ликуд (Likud) (достаточно воинственную партию) служило как
информация низкой диarностичности. Предварительный эксперимент по
казал, что короткие волосы и rолосование за партию Ликуд (В ) подразуме
n
вало отрицательное отношение к возвращеНl1:Ю 3anaдHoro береrа, а длин
ные волосы и rОЛОСОВaIШе за лейбористов (В ) ЯБЛЯЛОСЬ показателем поло
р
жительноro отношения. Предварительный эксперимент также показал, что
rолосование студеliТОВ является более показательным, чем ДJШна волос.
Задача на ВСПОМИНaIШе и дрyrие аспекты проекта и процедуры бьши таки
МИ, как и в Эксперименте 1. 20 испытуемых были распределены по каждому
из трех условИЙ достоверности.
Допотштельная rpуппа, состоящая из 57 ИСIThlтуемых, бьта распределена
по условию полной достоверности. При этом условии ИСIThlтуемые точно знали
длину волос студентов или l"Iартию, за которую ОIШ rолосовали. Каждый испы
туемый оценивал вероятности отношения, исходя из ношеIШЯ коротких вo
лос, длинныIx волос, roЛОСО:Ба1ШЯ за лейбористов и roлосования за партию Ли
куд.
В общей сложности в эксперименте 4 приняло участие 11 7 испытуемых
(51 мужчина и 66 жеmцин), которые проходили вводный курс по психолоrии в
Еврейском университете в Иерусалиме.

...
s
ж
...
1:1:
...
11
О
С
...
О
Ж
..
с:
...
...
s


с:
...
s
ж
ф
CI:
...
11
О
С
QI
О
:z:
..
1:
Ф

.
:r
s
А.

О
Заключения о личных характеристиках на основе... 439
.а J:1
 g  Q
о ж u ж
ж: ':1' О -:r
':1' ::s:: ж: :s:
 g  G
u ж t;j О
О .... О ж:
  с 
ж qca:S:
C:[!S:s:q
gj  q gj
 в а 
f'IJ -- f'IJ U
Ж 15
gj  ж Ia
   gj
ф ф ж: ж:
  .а .а
2 Q  
с:; с:; :s: :S:
\0\0......
са c\'s с с
:I::I:OO
,
,
.
? Т : ·
J , 6 .
,
,
.
,
,
\
\
.


8
ji
аз
u;
а:
i
u
а:

р)
:s:
:I:
.


о
u
:ii
аз
а;
а:
::J:

U
gj

р)
:s:
:I:
о с)
Q cn
."... .. О
с)
со
Q
с)
.......
..
с')
(dg/dY)d мим (Ug/UY)d
. .
Q
CD
Q
Q
Ln
Q
..
t-
U
О
ж
а.
.
11
О
t-
И
1:[
..
t-
U
О
ж
а.
.
11
О
...
U
о
1:[
I
8



8
1::{








P.
............
$Р.
p-t
ISI




............
<



Iд 
 
 
E-t 1::
1:: со)
o
\SI
 
 8
ф 
 
 E-t
\о 8
<:\$ 
 а
C\i
Q \SI
 

440 мноrОСТУПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
Результаты и обсуждение
Манипуляция с достоверностью имела сильное влияние на степень верных
узнава:ний как ВП (т.е. короткие волосы или rолосование за партию ЛиКУД),
таки В (т.е. длинные волосы и roлосование за лейбористов), F(2,57)== 55.45,
р
р < 0.001 и F(2,57) == 22.04, р < 0.001, соответственно. Средние значения
Р(В * /В ) быJШ 0.61, 0.82 и 0.91. Эффект диarностичности и ero взаимодей
р р
ствие с достоверностью были незначимыми.
Как и ожидалось, значения Р(А/В), выведенные испытуемыми в услови
ях полной достоверности показывaIOТ, что субъективное диarностическое
значение rолосования было большим, чем длина волос. Таким обраэом, Be
роятности отношений Р(А / В ) , выведенных из TOro факта, .что студенты,
n п
rолосовавшие за партию Ликуд, (М == о. 78) были более крайними, чем те,
которые были выведены из Toro факта, что студеIIТЫ носили короткие воло
сы (М == 0.52), t(56) == 13.61, р < 0.001. Подобным образом, вероятность OT
ношения Р(А /В ), выведенная из факта, что студентыI rолосовали за лейбо
р р
ристов (М == 0.75) была более крайней, чем те, которые были выведены из
факта, что студенты носили длинныIволосыы (V == 0.53), t(56) == 9.89, р < 0.001.
Оптимальные и набтодаемые вероятности покаЗ3.IIЫ на рис.2. Первые
были полученыI от каждоro испытуемоrочерез Уравнение 3 от значеНИЙ Р(В/В*)
(рассчитанные через Уравнение 1 от достоверности испытуемоro в опреде
лении поведения студентов, Р(В* jB» и из средних значеНИЙ Р(А/В), полу
ченных в условиях полной достоверности. Можно видеть, что только диar
ностичность поведения учитывалась и обеспечивала выводы вероятностей
отношения F(1 ,57) == 68.94, р < 0.001, и F(1 ,57) == 90.40, р < 0.001 дЛЯ Р(А /В :)
n n
И Р(А /В *), соответственно. 2 При нарушении модели вайеса основное ВJШ
р р
яние достоверности и её взаимодействие с диarностичностью были незначи
мы. Кроме Toro изменения наблюдаемых вероятностей в пределах списков
высокой диarностичности были не больше, чем изменения в пределах спис
ков низкой диarностичности, t( 59) ==0.59. Как и в предыдущих эксперимен
тах, наблюдаемые вероятности были более крайними, чем оптимальные Be
роятности F(1,57) == 5.68, р < 0.05 и F(1,57) == 27.63, р < 0.001 дЛЯ Р(А /В *)
n n
И Р(А /В *), соответствеIПIО. Наконец, из двенадцати корреляций для ис
р р
пытуемых при условиях между набтодаемыми и оптимальными вероятно
стями восемь быJШ положительными, но только две быJШ значимыми: r ==
0.436, р < 0.05 для Р(Ап/Вп *) при условии высокой диarностичности и BЫCO
2 Необходимо отметить, что эти результаты не Moryт быть приписаны к тому факту, что
диаrностичностью управляли как внутриrрупповой переменной, а достоверностью как меж
rрупповой переменной. Был проведен дисперсионный анализ по выводам первоrо списка
студентов, чьё поведение обладало низким диаrностическим значением для половины ис
пытуемых в каждом условии достоверности и высоким диаrностическим значением для
друrой половины. В этом анализе диаrностичность рассматривалась как межrрупповой
фактор. Эти анализы показали значимое влияние диаrностичности и незначимое влияние
достоверности и обоих факторов вместе (диаrностичность х достоверность). Дисперсионный
анализ данных предыдущих трёх экспериментов показал похожие результаты.

Заключения о JIИЧНЫХ характеристиках на основе... 441
кой достоверности и r == 0.402, р < 0.05 дЛЯ Р(А /В *) при условии низкой
р р
диarностичности и высокой достоверности.
Эксперимент 4 обеспечивает дополнительную поддержку для обобщения
наших выводов. Он показывает, что смещения, наблюдаемые в предыду
щих экспериментах, также влияют на выводы о характеристиках личнос
ти за счет вспомненноrо поведения. Диarностичность действительноrо по
ведения субъектов являлась единственным фактором, определяющим BЫ
воды даже коrда диarностичность должна основываться на собственных
убеясдениях испытуемых без получения свидетельства извне.
Общее обсуждение
Выводы, которые наши испытуемые сделали исходя из собственных HeHa
дёжных воспоминанИЙ, систематически нарушали нормативные правила
вывода вероятности. Испытуемые были склонны полarаться на диarностич
ность информациII, не принимая во внимание достоверность, не смотря на
тот факт, что они знали о недостоверности своих воспоминаний.
Действительно, сравнения между выводами, исходя из верно вспомнен
ной информации (например, вьтоды исх.одя из оценок, которые были вспом
нены как низкие и которые действительно были низкими) и выводы, исхо
дя из неверно вспомненной информации (например, выводы исходя из oцe
нок, которые были вспомнены как низкие, но которые в действительности
были высокими), показали незначительные различия во всех четырёх экс
периментах. То есть последние выводы вероятности были не менее крайни
МИ, чем IIервые. Эти результаты соответствуют точки зрения, что люди
склонны уменьшать сложность задач, используя простые правила эвристи
ки. Недооценивание информации достоверности может отражать исполь
зование одной такой эвристики суждения  эвристики репрезентативнос
ти (Kahneman & Tversky, 1973,4). Например, вспоминая партию, за KOTO
рую rолосовал субъект, испытуемые оценивали вероятность тoro, что он
является сторонником возвращения западноrо береrа арабам, по степени, в
которой rолосование за такую партию репрезентативно стереотипу субъек
та, поддерживающеrо подобное мнение.
Субъект, rолосующИЙ за милитаристскую партию, олицетворяет больше
черт этоrо стерео':еипа, чем субъект, который носит длинные волосы. (И в пер
вых трёх экспериментах ВЫСОI{ая оценка по экономике является более репре
зентативной для студентов, зачислеШIЫХ в школу управления бизнесом, чем
высокая оценка по антрополоrии.) Положительное отношение к возвраще
нию территории было выведено с большей уверенностью в первом случае.
Точность воспоминания не влияла на эти вероятности, потому что она не зат
рarивала оцененную репрезентативность вспомнеIffiоrо поведения.
Принимая это во внимание, достоверность доклада сравнима с соображе
ниями размера выборки и базовыми значениями. Размер выборки, на KOТO
рой основывается свидетельство и базовое значение выведенноrо отноше

442 мноrОСТ}7ПЕНЧАТАЯ ОЦЕНКА
ния не влияют на подобие между свидетельством и признаком. Понятие
репрезентативности предполarает, и исследование показало, что JПOди не об
ращают ВIШМаниянаэти соображения, делая выводы (Nisbett & Вor.gida, 1975,
Тversky & Kahneman, 1974, 1). На ОСНОВaJШи этоrо можно ожидать, что дoc
'Юверность будет приниматься во внимание в тех случаях, коrда она влияет
на репрезентативность доклада. Таким образом, неверное воспоминание pe
альных поведенческих особенностей (блarодаря таким факroрам, как проме
жуток времени, с KOТOporo особенность была зареrистрирована), которые дe
тализированы больше, чем простыIe бинарные события, включёШlые в Hacтo
ящее исследование, вероятно, будет влиять на ясность, полноту и яркость
вспоминаемой информации. Такая неясная информация может быть менее
репрезентативна рассматриваемому признаку , и соответственно, производит
более реrрессивные и более умереШfые оценки вероятности...

Заключения о личных характеристиках на основе... 443

Часть VIII
коррективныIe процедурыI

28. Устойчивая привлекательность ОПIибочных
u u и*
линеиных моделеи при принят ии решении
РобиnМ.Дауэс
Книrа Поля Мила (Раи! Meehl) Клиническое пРО8нозирование в сравнении
со статистическим: теоретический анализ и обзор доказательств
(Clinical Versus Statistical Prediction: а Theoretical Analyses and а review of
the Evidence) появилась 25 лет назад. В ней рассматриваются доказатель
ства Toro, что числовые критериальные переменные психолоrической Ha
правленности (например, рейтинrи способностей аспирантов, которые по
лучили докторскую степень) от числовых предсказывающих переменных
(например, оценки на выпускном экзамене, уровень средних оценок, рей
тинr рекомендательных писем) лучше осуществляются посредством BepНblx
JШнейных моделей, чем клинической интуицией людей, имеющих опыт в
таких предсказаниях. Основная идея t,той статьи  это рассмотреть ДOKa
зательства тoro, что даже ложныIe линейные модели MorYT превосходить
клинические предсказания.
Верная линейная модель  это та, в которой веса, приnисанные предска
зывающим переменным, выбраны таким образом, чтобы оптимизировать
отношение между предсказанием и критерием. Простой реrрессионный
анализ  это наиболее обычный пример верной линеЙНой модели; предска
зывающие переменные взвешиваются таким образом, чтобы максимизиро
вать корреляцию между результатом по формуле и действительным значе
нием критерия. дискриминантныIй анализ  это дрyrой пример верной ли
неЙНой модели, веса приписьmаются предсказывающим перемеIШЫМ таким
образом, чтобы результирующие линейные формулыI максимизировали раз
личия между двумя или более rруппами. Реrрессионный анализ rребня
(Darlington, 1978, Marquardt & Snee, 1975), друrой пример, попытки при
писать веса таким образом, что итоrовые зна"чения максимально коррели
руют с реальным позателем в новом наборе данных.
Таким образом, существует множество типов верных линейных моделей,
и они используются в различных контекстах. Один пример (Dawes, 1971)
рассматривает проrнозирование факультетских рейтинrов acтmpaнTOB. Все
* Этот раздел впервые появился в American Psychologist, 1978, 34, 5 71 582 Авторское право
@ 1979 принадлежит Американской психолоrической ассоциации. Перепечатано в cooт
ветствии с разрешением.

448 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
аспиранты отделения психолоrии Университета штата OperoH, которые
были приняты в период с осени 1964 по осень 1967  и те, кто выбыл из про
rраммы по неакадемическим причинам (например, психическое заболева
ние или вступление в брак)  были оценены весной 1969 rода; сотрудники
факультета оценили только тех студентов, в ком они были уверены. Исполь
зовалась следующая оценочная шкала: 5  выдающийся, 4  выше cpeДHe
ro, 3  средний, 2  ниже среднеrо, 1  выбывший из проrраммы по aкaдe
ми.ческим трудностям. Такие оценивания являются психолоrически инте
ресными критериями, потому что субъективные впечатления сотрудников
факультета являются rлавными детерминантами работы (если он идет pa
ботать), которую студент получает после окончания аспирантуры. В Ka"{H
стве выборки выступили 111 студентов, количество сотрудников факу льте
та, оценивающих каждоrо из этих студентов, варьироваJIОСЬ от 1 до 20, со
средним  5.67 и медианой  5. Оценки были надежными. (Чтобы опреде
лить надежность, оценки были подверrнуты однофакторному дисперсион
ному анализу, при котором каждый оцениваемый студент принимался за
еДИIШЦУ анализа. Результирующее отношение межrрупповых д:и:сперсий
(n 2 ) было 0.67, и находилось ниже уровня значимости 0.001). Эти факуль
тетские рейтинrи проrнозировались по проверенной линейной модели, oc
нованной на оценках выпускных экзаменов, средних оценок на старших
курсах и меры избирательности студентами образовательных курсов. 1 Под
твержденная перекрестными исследованиями множественная корреляция
между факультетским рейтиНТ'ом и предсказывающими переменными была
0.38. В соответствии с результатами Мила, корреJIЯЦИЯ последних факуль
тетских рейтинrов со средними оценками сотрудников приемной комиссии,
которая отбирала студентов составила 0,192 , то есть она объясняла ОДН'У чет
вертую общей дисперсии. Этот пример типичен для психолоrических ис
следований в данной области: (а) корреляция с предсказаниями модели
выше, чем корреляция с клиническим проrнозом, но (Ь) обе корреляции
низкие. подоБныIe характеристики часто приводят психолоrов к следующей
интерпретации вывода: в то время, как низкая корреляция модели показы
вает, что линейное моделирование является несостоятельным как метод,
низкие корреляции экспертов означают лишь то, что использовались пло
хие эксперты.
1 Этот индекс основывался на оцеНRе избирательности Cass & Birnbaunl (1968), в их Rниrе
«Сравнительное руководство R амеРИRаНСRИМ Rолледжам» (Comparative Guide to American
Colleges). Этим устным катеrориям избирательности приписали численные значения, в co
ответствии со следующим правилом: наиболее избирательные  6, сильно избирательные 
5, очень избирательные(+)  4, очень избирательные  3, избирательные  2, не упомянутые
 1.
2 К сожалению, ТОЛЬRО 23 из 111 студентов можно использовать в этом сравнении, потому
что оценочная шкала, используемая Rомиссией, слеrRа изменялась от одноrо rода R дрyrо
му.

"Устойчивая привлекательность ошибочных... 449
Ложная линейная модель  эта та, в которой веса выбраны неким
неоптимальным методом. Они MorYT быть выбраны с условием равенства,
они MorYT быть выбраны, основываясь на интуиции человека, деЛaIOщеrо
проrноз, или они MOryT быть выбраны случайным образом. Тем не менее,
ложные модели MorYT быть очень полезными. Коrда, например, стандарти
зированные оценки вьтускных экзаменов, средние оценки на старших Kyp
сах и индексы избирательности в предыдущем примере быJШ равно oцeHe
ны, итоrовый результат корреJШровал как 0.48 с последним факультетским
рейтинrом. Корреляция была не только выше, чем при клиническом oцe
нивании комиссии (0.19), но она также была выше, чем полученная на oc
нове значеНИЙ, взятыIx из половины выборки.
Пример ложной модели, который может быть интересен  по крайней
мере, широкой пуБJШке  был инициирован врачом, который входил в co
став комиссии вместе со мной, коrда я ЗaнI1:Мался системой проrнозирова
ния. Позднее, находясь в баре со своей женой и со мной, он сказал, что моя
статья Mor ла быть интересна моим коллеrам, но успешное обучение в аспи
рантуре в области психолоrии не представляет особоrо интереса: "Mor бы
ты, например, использовать одну из своих ложных моделей, чтобы пред
сказать, на сколько хорошо мы ладим с женой"  сказал он. Я понял, что
Mor бы или возможно cMor бы. В то время психолоrическое отделение уни
верситета штата OperoH занималось rендерными исследованиями, большин
ство из которых были поведенчески ориентированы. Таким образом, участ
IШRи этих исследований фиксировали, коrда они занимались любовью, Kor
да они ссорились и коrда они встречались (например, с родственниками суп
руrаjсупрyrи) и т.д. Эти испытуемые также делали субъективные оценки
относительно Toro, насколько счастливы они были в семеЙНой жизни. Я сра 
зу же подумал о ложных JШнейных моделях, чтобы спроrнозирова ть caмo
оценки семейноrо счастья: количество раз занятия любовью минус количе
ство ссор. Мой коллеrа Джон Ховард (John Howard) собрал такие данные о
супружеских парах, коrда он был аспирантом в университете штата Миссу
ри, КанзасСити, rде он работал с Александер (Alexander, 1971). После Toro,
как была установлена достоверность оценивания занятий тобовью и ссор,
АлеRсандер просила одноrо супрyrа из 42 пар контролировать эти события.
Она позволила нам анаJIИзировать данные, которые были получены: "в 30
парах, которые счастливы в браке (по мнеНIIЮ контролирующеrо супруrа),
только две ссорились чаще, чем занимались любовью. Все 12 пар, несчаст
ливых в браке, ссорилисьrораздочаще" (Howard& Dawes, 1976, с.478). Мы
повторили это исследование в университете штата OperoH, rде 27 контроли
рующих супрyrов оценили счастье по 7 ба.льной шкале, от "очень несчаст
ны" ДО "очеТ-IЬ счастливы" с нейтральным среДНlfМ баллом. Корреляция ча 
стоты заня.тий любовью минус часrrота ссор с этими оценками супружес
Koro счастья составила 0.40 (р<о. 05), ни одна из переменных не была значи
ма сама по себе. Исследование было повторено в штате Миссури Эдвардсом
и Эдвардсом (Edwards & Edwards, 1979) и в Техасе Торнтоном (Thornton,

450 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕД"УРЫ
1977а), которые обнаружили корреляцию 0.81 (р < 0.01) между различием
ceKCCCOpЫ и самооценками супружескоro с.частья среди 28 новых пар. (При
чина HaмHoro большей корреляции может быть в том, что Торнтон получил
оценки супружескоro счастья после, а не до Toro, как испытуемые фиксиро
вали занятия любовью и ссоры; действительно, одна из испытуемых реши
ла развестись, осознав, что она чam;е ссорилась, чем ЗaIШмалась любовью;
Thomton, 1977Ь). Вывод закточаетсл в том, что если мы любим больше,
чем ненавидим, мы счастливы; если мы ненавидим больше, чем мы тобим,
мы несчастны. Этот вывод не является rлубоким, ни психолоrически, ни
статистически. Однако эти rрубые ложные линейные модели проrнозиру
ют очень важную переменную: оценки семейноrо счастья.
Большой объем JШтературы (в действительности, весь) со времени публика
ции (1954):юшrи Милаподцерживает ero обобщение о верных линейных Moдe
лях вместо интуитивных клинических оценок. Сойер (Sawyer, 1966) пересмот
рел большое количество подобных исследовaIШЙ, а некоторые из этих исследо
вaIШЙ были весьма оБширными (Goldberg, 1965). Через 10 лет после опублико
ванил ero :юшrи, мил (1965) CMor сделать вьmод, что существовал единствен
ный пример, который ПОRaзьmал, что клинические оценки дают лучшие pe
зультатыI, и это бьто сразу же оспорено rолдберroм (1968а) на основании тoro,
что даже этот пример не показьmает существенноro превосходства. Холт (Holt,
1970) критиковал дет8JШ некоторых исследований, и он даже предположил,
что проrноз, в отличие от понимания, не может являться важной частью кли
ническоrо суждения. Однако обзор JШтературы не выявил дрyrих исследо
вaIШЙ, в которых клиническое оцеlШВание превосходило статистическое про
rнозиро:вание, коrдаони быJШ OCHOвaIThI на одинаковых исходных перемеШIЫХ.
И хотя большинство противников позитивизма соrласится, что понимание не
синонимично проrнозированию, немноrие оспорят ТО, что оно не подразумева 
ет наличия способности проrнозировать.
Почему? Потому что тоди  особенно экспертыI в какой JШбо области  на 
мноro лучше вьшолн:тот отбор и кодирование информации, чем ее интеrpиро
вание.
Но тоди действительно важныI. Статистическая модель может BKтo
чать информацию оптимальныIM способом, но всеrда индивиды (экспертыI,
клиницисты, испытуемые) выбирают переменныI.. :Кроме Toro, именно экс
перт знает направленныIe отношения между предсказывающими перемен
ныIии и критерием и может закодировать переменные таким образом, что
они имеют ясные направлеlПIые отношения. И именно в подобной ситуа
ции, rде предсказывающие перемеlПIые являются хорошими и rде они име
ют МОНОТОIПlые условныIe отношения с критерием, верная линейная модель
хорошо функционирует 3 .
3 Отношения являются условными монотонными, Kor да переменные Moryт быть распреде
лены на шкале таким образом, что более высокие значения на каждой проrнозируют более
высокие значения по критерию. Это условие является комбивацией двух более фундамен

'Устойчивая привлекателъностъ ошибочных ... 451
Линейная модель не может заменить эксперта при решении вопроса "что
,.
искать , но именно знание, что искать, при достижении решения является
именно той экспертизой, которую делают люди. Даже в такой сложной oцeH
ке как совершение хода в шахматах, именно способность закодировать дoc
ку правильным способом, чтобы "увидеть" верный ход, которая отделяет
великоrо мастера от эксперта, а эксперта от новичка (deGroot, 1965; Simon
& Chase, 1973). И не способностью интеrрировать информацию различают
ся эти люди (Slovic, 1972Ь). Мастер рассматривает не больше ходов, чем
эксперт; он просто Зllает, какие рассматр:ива ть. Разница между знанием roro,
что искать и способностью интеrрировать информацию возможно лучше
Bcero проиллюстрирована в исследовании Айнхорна (Einhorn, 1972). Bpa
чиэксперты закодировали биопсии пациентов, страдающих болезнью Xoд
rкина, а затем в целом оценили серьёзность процесса. Эти оценки не
спроrнозировали время жизни 193x IIациентов, все из которых умерJШ (KOp
реляции оценок со временем жизни все быJШ практически равны нулю, иноr
да даже в неверном направлении). Переменные, которые закодировали ДOK
тора, однако, предсказывали время жизни, коrда они использовались во
множественной реrрессионной модели;.с
Таким образом, верные линейные модели работают по одной простой IlpИ
чине. Люд:и: хорошо выбирают верные переменные и кодируют их, TaR1IM
образом, что они имеют условное монотонное отношение с критерием. ()д
нако люди плохо интеrрируют информацию из разнообразных и несравни
мых источников. Верные линейные модели хороши для таких интеrpаций,
l(оrда проrнозы имеют условное монотонное отношение к критерию.
Рассмотрим, например, проблему сравнения студента, желающеrо стать
аспирантом, у Koтoporo средняя оценка выпускных экзаменов 750, а cpeд
няя оценка на старших курсах 3.3, с друrим, у KOToporo средняя оценка
выпускных экзаменов 680, а средняя оценка на старших курсах 3.7. Боль
IПИНСТВО экспертов соrласится, что эти показатели способностей и предыду
щие достижения должны быть объединены неким компенсаторным спосо
бом, но вопрос, как компенсировать? Мноrие эксперты, которые пытались
это разрешить, мало знали о характеристиках распределений среДIШХ oцe
нок выпускных экзаменов и среДIШх оценок на старших курсах, и большин
ство не знало об исследованиях, показывающих их надежность, как пока 
заиеоей YCIIexa в аспирантуре. Кроме Toro, эти значения изначально не cpaв
нимы без подобных знаний, оценки на ВЫIIУСКНЫХ экзаменах от 500 до 800
тальных условий измерения: (а) независимость (отношение между :каждой переменной и
критерием не зависит от значений оставшихся переменных) и (Ь) монотонность (поряд:ко
вое отношение  это то, которое является монотонным). (СМ. Krantz, 1972, Krantz, et al.,
1971). Истинные отношения не обязательно должны быть линейными, чтобы фун:кц:иони
ровали линейные модели; они должны быть просто приближены :к линейным моделям. Bep
но то, что "для Toro, чтобы вычислить :коэффициент :корреляции между двумя переменны
ми, отношение между ними должно быть линейным" (совет, обнаруженный в одном BBOД
ном тексте по статистике). Для начала всеrда возможно чтолибо вычислить.

452 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
для зачисленных претендентов на места в аспирантуре и средние оценки на
старших курсах от 3.0 до 4.0. Интересно, статистическая схема оценива
ния функционирует в таких обстоятельствах лучше, чем эксперт?
Предположим, что в некоторых условиях невозможно построить верную
линеЙНую модель. Одна причина, по которой мы не сможем этоrо сделать,
состоит в том, что размер нашей выборки является неадекватным. При мнo
жественной реrрессии, например, Ь весовые коэффициенты являются как
известно нестабильными; отношеlШе наблюдений к предсказьmающим пере
менным должно быть таким как 15 или 20 к 1 перед тем, как Ь веса, которые
являются оптимальными, функционируют лучше на кроссвалидации, чем
делают простые единичные весовые коэффициенты. IlIмидт (Sclunidt, 1971),
rолдберr (1972) и Клауди (Claudy, 1972) эмпирически продемонстрировали
эту необходимость посредством КОМIThЮтерноro моделирования, а Айнхорн и
Xorapт (Hogarth, 1975) и Шринивизан (Srinivisan, 1977) рассмотрели пробле
му аналитически. Общее решение зависит от ряда параметров, таких как
множественная корреляция в популяции и ковариация между предсказыва
ющими переменными. Но практический вывод ясен. Стандартный реrресси
онный анализ не может использоваться в ситуациях, rде нет "подходящей"
пропорции наблюдеНИЙ к предсказывающим переменным.
Дрyrая ситуация, в которой верные линеЙНые модели не MorYT использо
ваться, это та, в которой не существует измеряемых критериальных пере
meHI-IЫХ. Мы моrли бы знать, каковы были бы важные предсказывающие
переменные фактора и направления, которые они задали бы критерию, если
бы мы моrли измерить критерИЙ. Например, решая, Kaкoro студента при
нять В аспирантуру, нам бы хотелось предсказать долrосрочную перемен
ную, которая может быть названа" IIрофессиональная самоактуализация" .
Мы имеем представление о том, что понимать под этим понятием, но у нас
пока нет точноrо хорошеrо определения. (И даже если бы оно было, невоз"
можно провести исследование, используя записи данных студентов, пото
му что эта переменная может быть оценена только спустя, по краЙНей мере,
20 лет после написания студентами докторских диссертаций.) Однако мы
знаем, что при всех вероятностях этот критерий положительно связан с ин
теллектом, с предыдущими достижениями и со способностью опередить CBO
их коллеr. В докумен'l"ах наших претендентов оценки выпускных экзаме
нов оценивали первую переменную, средние оценки на старших курсах 
вторую, рекомендательные письма  третью. Разве бы нам не захотелось
сформировать некий вид линейной комбинации этих переменных, чтобы
оценить потенциалы претендентов? Учитывая, что мы не можем провести
стандартный реrрессионный анализ, разве ничеrо не остается, как BepHYTЬ
ся к интуитивной интеrрации без посторонней помощи этих переменных
при оценивании наших претендентов?
Один возможный способ построения ложной линейной модеJrn  это по
средством использования nредыдущеzо значенuе для расчета nоследующеzо
(Dawes & Corтigan, 1974, L.R. Goldberg, 1970). Процесс  это построение Bep

"у стойчивая привлекательность ошибочных... 453
UI UI V
нои линеинои модеJШ оценки эксперта о результирующем критерии и затем,
использование этой модеJШ вместо эксперта. На то, что подобная линейная
модель может быть точной в предсказании оценок эксперта, указано в психо
лоrической JШтературе Хэммондом (Hannnond, 1955) и Хоффманом (Hoffman,
1960). (Эту работу предвосхитил 32 rодами ранее rенри Волейс (Henry
Wallace), вицепрезидент во время правления Рузвельта, в 1923 rоду в
сельскохоЗЯЙственной статье он предложил использование линейных Moдe
лей, чтобы проанализировать "что на уме у эксперта по кукурузе".) В своей
влиятельной статье, Хоффман назвал использование линейных моделей пa
раморфuчес1СОЙ репрезентацией эксперта, под которой он понимал, что пси
холоrические процессы эксперта не включают вычисление явноrо или суще
cTBeHHoro среднеro значения входных переменных, но что оно может быть
имитировано подобным оцениванием. Парамо!хрическиерепрезентации быJШ
крайне успешными (для обзора, см. Dawes & Corrigan 1974, Slovic &
Lichtenstein, 1971) в контекстах, в которых предсказьmающие переменныIe
имеют условные монотонные отношения к критериальным переменным.
Модели, вовлекающие предыдущее значение ДЛЯ расчета последующеro,
используют весовые значения, полученные от экспертов, потому что эти зна 
че:ния не получены из соотношения между предсказьmающими переменныI
ми и критерием. Все же эти парамо!хрические репрезентации последователь
но лучше функr:r;ионируют, чем эксперты, от которых они быJШ получены (по
крайней мере, коrда оценивани:е качества осуществляется в терминах KOppe
ляции между предсказанными и действительными перемеШIЫМИ).
Использование предыдущеrо значения для расчета последующеrо ока 
залось распространенным. Например, в исследовании, проведеШiОМ Виrrин
сом и Коухеном (Wiggins & Kohen, 1971), аспирантам в психолоrии универ
ситета штата Иллинойс предоставили 10 измерений способностей и инди
видуальности, описывающих дрyrих (реальных) аспирантов по психолоrии
штата Иллинойс, и их попросили предсказать средние оценки в аспиранту
ре на первом roдy обучения. ЛинеЙНые модели экспертов в университете
штата Иллинойс работали лучше, чем сами экспертыI, предсказывая дей
ствительные оценки. Этот результат был также получен в исследовании,
проведенном в сотрудничестве с Виrrинсом, rреrори иДиллером (Wiggins,
Gregory & Diller, цитированное в Dawes & Corrigan, 1974). Л.Р. rолдберr
(L.R. Goldberg, 1970) продемонстрировали ero для 26 из 29 экспертов в об
ласти клинической психолоrии, предсказывающих психиатрическИЙ ди
arноз невроза ИJШ психоза, исходя из данных МиШiесотскоrо Мноrофактор
Horo Личностноrо Опросника (MMPI), а Даус обнаружил ero в оценивании
претендентов на поступление в аспирантуру штат OperoH. Единственным
опубликованным исключением к успешному использованию предыдущеro
значения для расчета последующеrо, о котором я знаю, было исследование,
проведенное Либби (Libby, 1976). Он просил 16 служащих кредитноrо бюро
из относительно маленьких банков (расположенныIx в Шампейн "Урбана,
Иллинойс, с активами от 3 до 56 миллионов долларов) и 27 служащих Kpe

454 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
дитноrо бюро крупных банков (расположенных в Филадельфии, с актива
ми от 6 миллиардов до 4.4 биллионов) оценить, какие 30 из 60 фирм обанк
ротятся в течение 3x лет после их финансовоrо утверждения. Служащие
запросили 5 финансовых коэффициентов, на которых они основывали свои
оценки (например, отношение настоящих активов к общей стоимости иму
щества). В среднем, служащие правильно оценили 44.4 предприятия (7 4 0/0 ),
как либо платежеспособные, либо будущих банкротов. Но в среднем, пара
морфические репрезентации служащих смоrли верно охарактеризовать
только 43.3 (720/0). Эта разница оказывается статистически значимой, и
Либби сделал вывод, что это был пример ситуации, rде не работало исполь
зование предыдущеrо значения для расчета последующеrо  возможно, по
тому что ero экспертыI были хорошо подrотовлены для определения высоко
надежноrо критерия. rолдберr, однако, заметил, что МJlоrие отношения
имели сильно ассиметричные распределения, и он пересмотрел ДaIПIые Либ
би, нормализуя отношения перед тем, как построить модели служащих Kpe
дитноrо бюро. Либби обнаружил, что 77 U /o служащих превосходили свои
параморфические репрезентации, но rолдберr, используя измененные Ilpe'д
сказывающие переменные, обнаружил противоположное: 720/0 моделей
превосходили оценивающих, от которых они были получены. 4
Почему работает использование предыдущеrо значения для расчета пос
ледующеrо? Баумен (Bowman, 1963), rолберr (1970) и Даус (1971) считали,
что ее успех исходит из факта, что линейная модель извлекает основное co
держание (в подразумеваемых значениях) от характеристик изменчивоrо
поведения (например, оценки, подверженные влиянию эффектов KOHTeK
ста или внешних переменных).
у веренность в эффективности использования предыдущеrо значения для
расчета последующеrо была основана на построении валидности ЛИIlейной
модели эксперта с валидностью еrооценок. Это только одно из двух возм ож
ных сравнений. Второе  это валидность линейной модели оценивающеrо
против валидн:ости JШнейных моделей в общем; то есть продемонстрировать,
что использование предыдущеro Зllачения для расчета последующеrо фун
кционирует, потому что линейная модель улавливает сущность валидной
экспертизы оценивающеrо, искточая ненадежность; необходимо продемон
стрировать, что значения, полученные от анализа поведения эксперта ,пре
восходят значения, которые моrли быть получены ДРУI'ИМИ способами, Ha
пример, случайно. Поскольку и модель эксперта, и модель, полученная слу
чайно, являются совершенно надежными, сравнение случайной модели с
моделью эксперта позволяет оценить основную линейную репрезентацию
4 Необходимо отметить, что верные линейные модели функционировали лучше, чем служа
щие либо их параморфичекие интерпретации. Используя ту же задачу, Вивер (Beaver, 1966)
иДикон (Deacon, 1972) обнаружили, что линейные модели проrнозировали с точностью
приблизительно 780/0 при кроссвалидации. Но я не Mory не подчеркнуть, что самая про
стая ложная модель функционирует лучше Bcero. Отношение активов к пассивам верно oxa
рактеризовали 48 (800/0) случаев, изученных Либби.

Устойчивая привле:кательность ошибочных... 455
оцеНИВaIOщеrо, или содержанuе. Если случаЙНая модель функционирует
одинаково хорошо, эксперт не будет "следовать валидным ПрИIЩИпам, но
следовать им недостаточно" (Dawes, 1971, с.182), по кр8Йней мере, не более
валидным признакам, чем любые друrие, которые оценивают переменные
в правильном направлении.
Таблица 1 представляет 5 исследований, обобщенных Даусом и Корриrа
ном (Dawes & Corrigan, 1974), в которых сравниваюrrся валидности (то есть
корреляции), полученные различными методами. В первом исследовании,
861 пациент заполнили ММРI в различных психиатрических больницах,
позднее они были разделены на невротических и психотических на основе
более обширной информации. Данные ММРI состоят из 11 множеств, каж
дое из которых представляет степень, в которой респондент отвечает на воп
рос способом, похожим на тот, которым отвечают пациенты, страдающие
явной формой патолоrии. С каждым пациентом связан набор из 11 множеств,
и проблема  это предсказать, будет ли дальнейшим диarнозом психоз (обо
значенный 1) или невроз (обозначенный 0).29 клинических психолоrов"с
различным опытом и образованием" (Goldberg, 1970, с.425) попросили cдe
лать этот проrноз по 11 этапному нормализованному распределению. Два
друrих исследования рассматривают 90 аспирантов первоrо rода обучения
в:а психолоrическом отделении в университете штата Иллинойс, которые
были выдвинуты на основании 1 О переменных, способных предсказать а:ка 
деМIIЧескИЙ успех. Эти переменные вк: ючали оценки теста на способности,
средние оценки в колледже, отнесение к определенной катеrории (нanpи
мер, экстраверсия) и различные самооценки (например, добросовестность).
Для всех аспирантов были IIосчитаны средние rодовые оценки на первом
rоду обучения. Задача состояла в том, чтобы спроrнозировать средние oцeH
ки, исходя из этих 10 переменных. Во втором исследовании этот проrноз
был выполнен 80 (друrими) аспирантами в университете штата Иллинойс
(Wiggins & Kohen, 1971), а в третьем исследовании этот проrноз был выпол
иен 41 аспирантом в университете штата OperoH. Детали четвертоrо иссле
дования уже были обсуждены, оно рассматривает проrноз поздних оценок
способностей в OperoHe. В последнем исследовании (Yntema & Torgerson,
1961) экспериментаторы приписывали значения овалам, предложенным
ИСIIытуемым, на основе размера фиrур, эксцентричности и насыщенности
ceporo цвета. Формула, которая использовалась, была ij + kj + ik , rде i, j и k
обозначают значения трех только что упомянутых измерений. Испытуемых
в этом эксперименте попросили оценить значения каждоrо овала, и им пре
доставляли обратную связь исхода в конце каждоrо испытания. 3адача co
стояла в том, чтобы предсказать истинное (т.е. приписанное эксперимента 
тором) значение каждоrо овала на основе ero размера, эксцеНТРИЧНОСТli и
насыщенности по цвету.

456 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
.о .  :t
S.or:t
tt
oc::);t<'t>
::е  r:t е>
::t:t
 E);!
с::)  е> е>
e>;e;e
S  !
()
 е>  tS
е> ::е  ;е
.Q..1  с::)
. r:t  е>
tS  
 







с

с


с

:3




;::r








:=3

;::t





,о
5
о
::е

::t
tt
t!
,о );!
 8  ::t
::е ,;:t 
tS<'t>
\) :t  
r- tt  1;
tSr:t
 u
I
I е>
= 
);! :t
 е> r:t
е> ::е 
::e;e<'t>
i
«>

.
с>
со

.
о

cw:)
.
Q
с:>

.
Q
,о
ас 5 ::t 
acor:t E
,! = \)  с;:;
' <'t> <'t> -= ·
 Q
с::) cf)

,о
at Е 
at u Е
;e
<'t><'t>
\) :t u
 Jt :.t
tS 


I!
;:t

.
1'""'"'1

::r



ао
с\1
.
с>
= 
= ISI  
   
E-t :t: == 
O Q)
Q.  =t =:
>a
= t=r
ь: CJ tJ: Ф
 = = 
ш  т 
t".) ISI )
cd = cd О
:t: Ф  ==
CJ со) =
:if =  

о)
со
.
с>
о)
со
.
с::>
J::...

.
о
J::...

.
с::>
с>
<о
.
с>
с::>
со
.
с::>


.
с>


.
с::>
о

.
с>


.
с)


.
с>
t-o

.
с::>
ISI
 
E-t 
Ш
8
Eof 
со) ts1
ь: =
= =r
8.
 со)
cd o:j
:t: :t: = 
" со) о "
==t M =
Ф Ф о) Ф
8 88


.
с>
ао
c:t:)
.
о
ао

.
с>
о)
c:t:)
.
о

с\1
.
<:>
о)

.
с>
Q

Q
:t:
CJ
E-t
Ф
E-t
..q
ф
:t: =
cd О
.e
ф
ф
O
т 
 
:t: 
CJ =
t::(
Ф:l1s1
Q.ф
t::
J::...
о)
.
с>
t--
о)
.
с>

ао
.
Q
ф
ао
.
<:>

ао
.
с>
:
:s cd
8
=..&
:s::=«>
E-4:>-C
=........-.
ф cd ..
 = 
= " о
&
ф Ф Ф
=tш
с)  ....
 о "
Cf:)E-tE-t

Устойчивая привлекательность ошибочных ... 457
Первая колонка Таблице 1 представляет среднюю валидность экспертов в
этих исследованиях, а вторая представляет средIOOЮ валидность парамор
фической модели этих экспертов. во всех случаях использовалось преды
дущее значение для расчета последующеrо. А затем идут СJlучаU1iые ЛU1iей
пые модели, созданныIe Корриrаном и мною, модели, в которых значения
выбирались Hayraд, за искточением знака, а затем применялись к CTaндap
тизированныIM переменныI.5 5
Знак каждой переменной был определен на предшествующей основе так, чтобы он имел
позитивное отношение к критерию. 3атем из нормальноrо распределения с единичной
дисперсией было выбрано науrад нормальное отклонение, и абсолютное значение этоrо
отклонения было использовано как вес переменной. Для каждоrо примера было
построено 10 тысяч таких моделей.(Dаws & Corrigan, 1974, с. 102)
в среднем, эти случайные линейные модели работают почти так же xopo
то, как и параморфические модели экспертов. Эти средние значения пред
сказаны в третьей колонке таблицы. Равновзветенные модели, представ
ленные в четвертой колонке, функционируют даже лучше. (Существует
чисто математическое обоснование Toro, почему равновзветенныIe модели
работают лучше. 6) И, наконец, последние две колонки представлтот KpocC
валидизированную валидность стандартной реrрессионной модели и валид
ность оптимальной линеЙНой модели.
5 К сожалению, Daws и Corrigan не описали подробно, что эти переменные сначала должны
быть стандартизированы, и что результат  зависимая стандартизированная переменная.
Равное или случайное взвешивание несравнимых переменных  например, оценка ВЭ (Bы
пускноrо Экзамена) (GRE) и средняя оценка (GP А),  без предварительной стандартизации
будет бессмысленным.
б Рассмотрим набор стандартизированных переменных х 1 ' х 2 ' ... Х т ' каждая из которых
положительно коррелирует со стандартизированной переменной У. Корреляция среднеrо
значения x Х с У равна корреляции суммы значений Х с У. Ковариация этой суммы с У
m
равна:
'1
11.
() L(Xi1+Xi2'.'+Xim)
п .'
1
1 1 1
==()L y +()L у х: ...+( )L У.Х.
I ,1 i ,2 I 1т
п i п i п
== rl+r2...+ r ш(сумма корреЛЯЦИЙ).
Дисперсия у равна 1, а дисперсия суммы значений Х равно М+ М(М-1) -;.-, rде r  это cpeд
нее значение внутренней корреляции между значениями х. Следовательно, корреляция
"  112  2.J/2
средних значений Х с У равна (rд/(М + М(М -1) r) ; это больше, чем (L-,r;)/(M + М -М J ==
среднее r.. Так как каждая из случайных моделей позитивно коррелирует с критерием. Kop
1
реляция среднеrо значения, которая является единичновзвешенной моделью, выше, чем
среднее значение корреляций.

458 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
в сущности, те же самые результаты были получены в процессе отбора
значения из прямоyrольноrо распределения. Почему? Потому что линей
ные модели устоЙЧИвы к отклонениям изза оптимальноrо взвешивания.
Дрyrими словами, вывод использования предыдущеrо значения при расче
те последующеrо, по крайней мере, в этих исследованиях, стал лишь под
тверждением более paнHero открытия, что правильные линейные модели
превосходят суждения человека  веса, получеЮlые от экспертов, настоль
ко близки к оптимальным весам, что результаты моделей в высшей степени
схожи. Одно из решений проблемы получения оптимальноrо веса  в Tep
минах фон Винтерфельдта и Эдвардса (von Winterfeldt и Edwards, 1973) co
стоит в "катеrорическом максимуме". Веса, близкие к оптимальному ypoB
ИЮ, приводят почти К такому же результату, что и оптимальное бетазначе
ние. Так как эксперт знает, по крайней мере, хоть чтолибо о направлении
перемеЮIЫХ, ero суждения порождают веса, близкие к оптимальному (oд
нако, важно, что во всех случаях равное значение превосходит модели, oc
HoBaнныIe на поведении оценивающеrо).
На тот факт, что различные линейные формулыI в высокой степени KOp
релируюrr дрyr С дpyrOM, было впервые указано 40 лет назад ВИJП\.СОМ (Wilks,
1938). Он рассматривал только те ситуации, в которых наблюдалась пози
тивная корреляция между предсказывающими перемеIШЫМИ. Такой pe
зультат имеет силу обьrчно в тех случаях, !{оrда эти внутренние корреля
ции не являются неrативными, например, корреляция между Х + 2У и 2Х + у
равна 0.80, коrда Х и У  некоррелироваЮlые переменные. Относительная
нечувствительность результатов к изменениям коэффициентов (при усло
вии отсутствия изменений в знаке) совсем недавно исследовались IPином и
вайнером, вайнером и Тиссеном, в. Едвардсом, rардинером и Эдвардсом
(Green (1977), Wainer (1976), Wainer и Tissen (1976), W. Edwards (1978),
Gardiner и Edwards (1975»).
Даус и Корриrан (Dawes и Corrigan, 1974, с. 105) заключили, что "весь
фокус в том, чтобы знать, какие перемеIшыIe рассматривать, а затем уметь
складывать" . Этот прип отлично иллюстрирует нижеследующее иссле
дование, проводенное с момента опубликования статьи Дауса и Корриrана.
В нем Хеммонд и Алельман (Hammond и Adelman, 1976) как исследовали,
так и влияли на решение о том, KaкorO типа пули следует использовать в
работе полицейским rорода Денвера, решение, имеющее rораздо более оче
видное социальное значение, чем большинство обсуждаемых ранее. Цитата
из Хеммо:нда и Аднльмана (Hammond и Adelman, 1976):
в 1974 roду отделение полиции roрода Денвера (ОПД), равно как и дрyrие отделения
полиции по всей стране, решили сменить амуницию. Основной причиной, пред'ЬЯвлен
ной полицией, было то, что официально принятые пули с закруrленным концом обес
печивали недостаточную "останавливающую эффективность" (то есть, возможность
лишить способности двиrаться и, таким образом, препятствовать раненому открыть
ответный оroнь по полицейскому и дрyrим людям). По рекомендации начальника ОПД

"у стойчивая привле:кательность ошибочных... 459
(а также друrих начальников полиции) официальные пули были заменены пулями с
полым наконечником. Такие пули, как утверждалось, выравнивают удар, таким обра
зом, уменьшая степень проникновения, увеличивая останавливающую эффективность
и уменьшая потенциал рикошета. На предполarаемые изменения отреаrировали Aмe
риканский Союз rражданских Свобод, меньшинства и друrие. Противники изменений
заявляли, что новые пули были не чем иным, как запрещенными законом пулями .. дyм
дум" , что они при водят К roраздо более серьезным телесным повреждениям, чем пули с
крyrлым концом, и, следовательно, должны быть запрещены. Как обычно, мнения по
этому поводу формировались в частном порядке, а затем публично отстаивались с дол
жным энтузиазмом и упорством, а также проводились обычные публичные слушания.
Обе стороны обращались к экспертам по баллистике за научной информацией и под
держкой (с. 392).
Дискутирующие стороны фокусировали внимание на оценке достоинств
специфических пуль, смешивая их физическое воздействие и значение для
социальной ПОJШтики; то есть, стороны просто выступали в защиту той или
иной пули, не отделяя вопрос о том, каким целям должна соответствовать
пуля (вопрос социальной политики), от BOI1pOCa о ее баллистических xapaк
теристиках. Таким образом, как указывают Хеммонд и Адельман, адептыI
социальной политики, сами тoro не замечая, приняли роль (плохих) экс
пертов по баллистике, и наоборот. 3аслyrа Хеммонда и Адельмана в том,
'что они открыли важные политические измерения, основываясь на мнени
ях деятелей политики, а затем 110ЛУЧИЛИ экспертную оценку пуль с учетом
этих измеренИЙ. Оказалось, что этими измерениями были останавливаю
щая эффективность (вероятность тoro, что человек, получивший ранение
туловища, не сможет открыть ответный оrонь), возможность серьезных ра 
нений и возможность причинения вреда рядом стоящим. Коrда экспертыI
по баллистике оценили пули с учетом этих измерений, то оказалось, что
последние два были почти ПОJIНОСТЬЮ перепутаны, но они не были перепута 
ны с первым. По одному из измерений, смешивающему эффективность со
смертельностью, пули не различалась. Возможностьсерьезноrо ранения или
нанесения вреда рядом стоящим в высокой степени связана с проникающей
способностью пули, тоrда как возможность эффективно препятствовать OT
I{РЫТИЮ ответноro оrня в высокой степени связана с шириной входящеrо
ранения. Так как политические деятели не моrли доrовориться о значени
ях, приIIисaIffiыIx этим трем измерениям, Хеммонд и Адельман предложи
ли наделить их равным значением. Комбинируя равное значение с (незави
симыми) суждениями экспертов по баллистике, Хеммонд и Адельман обна 
ружили путо, которая П имеет большую останавливающую эффективность
и меньшую способность стать причиной повреждения (и yrрожать рядом
стоящим), чем стандартная пуля, используемая в то время ОПДП (Hammond
и Adelman, 1976, с. 395). Эта пуля также моrлапричинить вред в меньшей
степени, чем та, что была рекомендована ОПД ранее. Эта пуля была Нпри
нята rородским Советом и всеми дрyrими заинтересованными партиями, и
сейчас находится в использовании ОПДН (Hammond и Adelman, 1976,

460 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
с. 395).7 И снова, ""весь фокус в том, чтобы решить, какие переменныIe pac
сматривать, а затем знать, как складыIать "" (Daws и Corтigan, 1974, с. 105) .
Так почему же тоди не делают этоrо чаще? Я знаю четыре университета
(университетыI штатов ИлJШнойс, НьюЙорк, OperoH, Калифорния, CaнTa
Барбара  может быть и больше), которые используют ЛШlейную модель при
отборе претендентов, но даже они используют ее, как механизм начальноrо
отсева и замеlШтель клиническоro суждения при окончательном отборе для
тех, чьи оценки выше критических. Статистическая формула rолдберrа
(1965) для диarностики неврозов и психозов на основе дaImыIx ММРI дока 
зала свое превосходство над КJШническими специалистами, пытающимися
решить ту же задачу (lШкто, насколько известно мне или rолдберrу, не на 
учил эксперта, который справлялся бы с этим лучше), и лишь однажды я
прекратил использование формулы (в rоспитале Управления ветеранов
им. ЭннАрбор (.AnnArbor VeteranAdministration Hospital», ввиду очевид
ных ошибок (интересная причина, обстоятельно обсуждавшаяся). В 1970
rоду я предложил, чтобы комитет Hamero сообщества в Университете штата
OperoH распределил сокращения сообществ Фонда национальной науки и
Акта о защите национальноrо образования по отделам на основе квазиJШ
нейной точечной системы, базирующейся на точно определенныIx индексах,
достоинствах отделения и ero нуждах; мне сказали: ""Вы не можете систе
матизировать человеческие суждения"". И только через шесть месяцев пос
ле TOro, как наш комитет осознал ПОJШтическую и этическую невозможность
сокращеlШЯ сообществ на основе интуитивных суждений, такая система
была принята. И так далее.
В течение последних трех лет я писал и rоворил о пользе (и, помоему,
этическом превосходстве ) использования линейных моделей при принятии
социально важных решений. Периодически у различныIx отдельных чита 
телей и аудиторий возникало множество подобных возражений. Я хотел бы
закончить эту статью списком этих возражений и ответами на них.
Возражения против использования линейных моделей.
Эти возражения можно раздеJШТЬ на три обширных катеrории: техничес
кие, психолоrические и этические. Мы обсудим каждую катеrорию.
Технические
Наиболее распростране1Шое техническое возражение направлено против
7 Следует отметить, что было лишь восемь пуль на rранице Парето; то есть, было только
восемь пуль, не являющихся низшими по качеству, чем какаялибо друrая, как в отноше
нии останавливающей эффективности, так и в отношении возможности причинения вреда
(или низшими по одной из переменных и равными по дрyrой). Следовательно, любое прави
ло распределения значения выбрало бы одну пулю из этих восьми.

Устойчивая привлекательность ошибочных... 461
использования коэффициента корреляции; например, Римас и Джиник
(Remus и Jenicke, 1978, с. 221) rmсали:
"Ясно, что выбор Даусом и Корриrаном коэффициента корреляции для установления
полезности случайных и единичных правил является несоответствующим (HeCOOTBeтCТBY
ющим чему?). Также необходима функция критерия в экспериментах, цитируемых Дa
усом и I\.орриrаном. Несомненно, что существует и функция цены неправильной класси
фикации неврозов и психозов или отказа в поступлении в аспирантуру образованным
студентам, в то время как принимаются студенты с предельно низкими баллами. "
Рассмотрим сначала проблему поступления в аспирантуру. БольшШIСТВО
учебных заведеНИЙ имеют k мест и N претендентов. Проблема состоит в том,
чтобы выбрать наилучших k (которых хотят принять в учебное заведение)
из количества N. Какой же способ здесь будет лучшим, чем соответствую
щий разряд? Никакой. Римас и Джиник пишут так, как если бы это была
проблема не сравнительноrо, а абсолютноrо выбора. Однако большинство
социальных выборов включают в себя отбор лучших или наилучших аль
тернатив из набора имеющихся: студентов, которые будут успешнее; пуль,
которые окажутся наилучшими, более выrодное место для аэропорта и т. д.
Для оценки таких выборов коэффициент корреляции будет со всей очевид
ностью подходящим, так как он прекрасно отражает разряд.
Задача неврозовпсихозов является более ТОНRой и подцерживает их дo
БОДЫ даже в меньшей степени. "Несомненно,  утверждают они,  здесь есть
функция цены", но они не определяю'r подробно ни одноrо из кандидатов.
Это и понятно: если они cMorYT это обнаружить, клинические суждения ока 
жутся превосходящими линейные модели. Почему? При отсутствии подоб
Horo вывода с их стороны довод сводится на "нет н . Но этот ДОВОД из вакуума
может быть непреодолимым для людей (например, для проиrрывающих
rенералов и проиrрывающих футБольныIx тренеров, которые знают, что их
планы HecolVIHeHHo сработают, в то время как планы в действительности об
реченыI на провал, что бы ни произошло).
Друrое связанное с этим техническое возражение касается сравнения
средних коэффициентов корреляции экспертов и линейныIx моделей. Воз
можно, усреднение делает неясными суждения действительно выдающих
ся специалистов, но данные показывают иное. Например, в исследовании
rолдберr (1970) только 5 из 29 обученных клинически психолоrов показали
лучшие результаты, чем модель с равными весами, и ни один не превзошел
правильную модель. В исследовании Виrrинса и Коэна (1971) ни один из
специалистов не превзоmел модель с равныIии весами, и мы получили Ta
кой же результат в OperoHe. В исследовании Либби только 9 из 43 специали
стов превзошли отношение активов и пассивов, проrнозируя банкротства
(3 справились на том же уровне). Признавая то, что клиницистыI должныI
уметь предсказать невротические и психотические диarнозы, что аспиран
ты должны быть способны предсказать успешность выпускных экзаменов,
что банковские служащие отдела кредитов должны предвидеть банкротства,

462 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
то, возможно, эксперты, задействованныIe в исследованиях, были выбраны
неправильно. Снова этот довод возникает из вакуума: если бы были задей
ствованы дрyrие эксперты, то и результаты были бы дрyrими. Но нет таких
экспертов, и опятьтаки, соответствующим ответом будет вопрос, на каком
основании эти rипотетически дрyrие люди должны быть какимито дрyrи
ми. (Как сказал мне один вицепрезидент университета, "Ваше исследова
ние только доказывает то, что вы задействовали плохих специалистов; мы,
несомненно, можем показать лучшие результатыI, задействовав лучших
специалистов"  очевидно, не с факультета психолоrии.)
И последнее техническое возражение касается природы критериальных
переменныI.. Они, как признано, недолrовечны и неrлубоки (например, cpeд
ние оценки, диarнозы); в противном случае большинство исследований было
бы невозможным. Тоrда поднимается вопрос, были бы друими результа
тыI, если нужно было бы предсказывать то-чныIй важный длительный кри
терий. Ответ таков: результаты, конечно же, моzли бы быть дрyrими, но У
нас нет оснований предполarать, что ОIШ были бы дрyrими. Вопервых, OT
даленное будущее обычно менее предсказуемо, чем непосредственное буду
щее, по той постой причине, что на исходы деятельности :и:ндивида влияет
большее количество непредвиденных внешних или внутрешшх факторов.
(3аметим, что мы не обсуждаем СОВОКУШlые исходы, такие, как необычай
но холодная зима на Среднем 3arlаде, продлившаяся три месяца.) Посколь
ку начинать с клиническоrо предсказания хуже, чем с линеЙНоro, то rипо
теза будет иметь силу только в том случае, если линейное предсказание со
временем окажется HaмHoro хуже, чем клиническое. Нет никакоrо основа 
ния, полarать, что произойдет это дифференциальное ухудшение в предска 
зании, и ни об одном из них у меня никоrда не возникало мысли. Опреде
ленно, не существует никаких свидетельств. Опятьтаки, возражение COCTO
ит из довода, взятоrо из вакуума.
Особенно непреодолимым является факт, что люди, которые утвержда
ют, что дрyrие критерии, эксперты, переменные или временные рамки MO
rYT привести к дрyrим результатам, имели в своем распоряжении 25 лет для
Toro, чтобы представить примеры, но они не смоrли этоrо сделать.
п сuхолоzuчеС1tuе
Одно психолоrическое возражение против использования линейных Moдe
лей находится в нашей избирательной памяти о клиническом предсказа
:ЕШИ. Наша вера в такое предсказание подкрепляется доступностью (Тversky
& Кahnетan, 1974) примеров успешноrо клиническоrо предсказания,  oco
бенно тех, что явлтотся ис:кточением некоторой формулы: "я однажды знал
человека с..., который... " (например, "я знал об одном человеке с IQ равным
только 130, который получил высокую степень по психолоrии JY . Как пока
зали Нисбетт, Борrида, Крендалл и Рид (Nissbet, Вorgida, Crandall и Reed,
1976,7) такие единичные примеры часто имеют более сильное воздействие

"у стойчивая привлекательность ошибочных... 463
на суждения, чем HaмHoro более достоверные статистические сведения, oc
нованные на мноrочисленных примерах. Хорошей профилактикой для кли
нических психолоroв, основьmающих возражение статистическому предска
занию на таких примерах, было бы сохранеlШе точныIx протоколов своих соб
ствеШIЫХ предсказаний о своих собствеШlЫХ пациентах,  будущие протоко
лы не попадают под прицел. Такие протоколы сморут сделать все примеры
успешноrо и неуспешноro предсказания в равной степени достyIIныIи для
использования; в дополнение к этому, они МО!JТТ быть полезны для дpyroro
КлrnпflffЧесRоrоисследованИЯ,впротивовесстатисесКОму,всмыслеисполь
зовавия как наилучшеrо эксперта  caмoro клинициста.
Более Toro, иллюзия хорошеrо суждеIШЯ может быть усилена изза оroора
(Einhorn & Hogart, 1978) в тех ситуациях, коrда предсказание положитель
Horo или отрицательноrо исхода производит эффект самоисполне:ния. Напри
мер, экзаменаторы, решившие, что кандидат хорошо подrотовлен для выпус
кной проrраммы, Moryт чувствовать, что их суждение оправдано, если этот
кандидат успешен, даже хотя во MHoroM успех кандидата является результа
том положительноrо воздействия самой проrpаммы. (В противовес этому,
.линеЙНая модель отбора оцениваеrreя по тому, насколько хорошо она проrно
зирует деятельность выбранных претендентов в пределах этой rpymIыI)) Или
официант, который полarает, что некоторые люди за столиком не платят xo
роmих чаевых, может быть менее внимателен, чем обычно, и получить MeITh
шие чаевые, тем самым, оправдав свое клиническое суждение. 8
Второе психолоrическое возражение против использования линеЙНых
моделей основьmается на их низкой "доказательной" валидности. Здесь cy
ществует имптщитныIй (как ПРОТИВОПОЛОЖIThIЙ эксплицитному) apryмeHT
из вакуума, так как не предполarаются ни изменения в оценочных процеду
рах, ни в экспертах, ни в критериях. Вернее, невысказанное предположение
состоит в том, что эти критерии IIсихолоrической выroды, в СYIЦности, в BЫ
сокой степени проrнозируемы. 'rаким образом, следует, что, если один метод
проrнозирования (линеЙНая модель) не работает достаточно хорошо, дрyroй
может работать лучше (основательный вывод), что далее трансформируется
в убеждение, что тот, дрyroй, способ будет работать лучше (что не является
основательным выводом),  если однажды он был обнаружен. Это возраже
ни:е наилучшим образом выразил декан, рассматривавшИЙ принятие CTap
mекурсников в аспирантуру, который написал: "Корреляция линейной KOM
бинации с будущим факультетским рейтинrом составляет только 0.4, тоrда
как корреляция суждеНИЙ приемной комиссии  0.2. Дважды ничеrо равня
ется ничеrо Н . В 1976 rоду я ответил следующее (Dawes 1976, c.67):
в ответ я Mory только отметить, что 160/0 изменений лучше, чем 4 О/О . Для меня, однако,
очаровательной частью этоrо довода является подразумеваемое предположение, что
друrие 84 О/О изменений проrнозируемы, и мы можем их какимто образом предсказать.
8 Этот пример был приведен Einhorn (1979).

464 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
Так с чем же мы имеем дело? Мы имеем дело с личностью и интеллектуальными xapa:к
теристиками (одинаково сообразительных) людей, которым около 20 лет. ... Почему мы
так убеждены, что этот проrноз может быть сделан вообще? Несомненно, не нужно чи
тать Экклезuаста каждый вечер, чтобы понимать роль шанса. ... Более TOro, есть оче
видно положительные эффекты обратной связи в профессиональном развитии, KOTO
рые преувеличивают пороroвый феномен. Например, если однажды человека посчита
ли достаточно" выдающимся" , то ero уже приr лашают в выдающиеся учреждения, он
общается ВЫДaIOщимися коллеrами,  и превосходство усиливается. С подобной про
блемой сталкиваются и те, кто недостаточно боrат для пороroвоro уровня. Все эти фак
торы не только ослабляют успешное длительное проrнозирование, но и исследования
успешности TaKoro проrнозирования неизбежно оrраничиваются до определенноro KPY
ra принятых исследований, с возложенными проблемами оrраничения предела и с He
rативной ковариантной структурой среди проrнозирующих факторов (Dawes, 1975).
Наконец, на профессиональный успех MorYT влиять разнообразные He
интеллектуальные факторы, которые не MorYT быть оценены перед приня
тием в ас IШрантуру . Например, успешность формирования удовлетвори
тельных или вдохновляющих половых отношеIШЙ, еще не очевидная reHe
тическая предрасположеIШОСТЬ к наркотической или алкоrольной зависи
мости, несчастье присоеДШIиться к исследовательской rрynпе, которая лоп
нет и т. д., И т.п.
С интеллектуальной позиции, я нахожу в некоторой степени примеча 
тельным то, что мы в силах проrнозировать даже 160/0 изменений. Но я yвe
рен, что мой собствеIпIыIй эмоциональный ответ является показательным
на фоне ответов моих коллеr, которые лишь просто предполarают, что буду
щее более проrнозируемо. Я хочу, чтобы оно было nроzнозируемо, особенно
в тех случаях, Kozaa аспект mozo, что я хочу nроzнозироватъ, важен для
меnя. Это желание, я полarаю, трансформирует само себя в подразумевае
мое предположение о том, что будущее, в действительности, проrнозируемо
в высшей степеlШ, и за этим лоrически следует, что, если нечто не является
хорошим проrностическим элементом, чтонибудь дрyrое может оказаться
в этом плане лучшим (хотя неправильно будет утверждать, что оно обяза
тельно окажется).
Статистическое предсказание, так как оно включает спецификацию
(обычно IШзкий коэффициент корреляции) тoro, как плохо мы можем пред
сказывать, резко поражает нас фактом, что жизнь не является полностью
предсказуемой. Несистематическое клиническое предсказание (или ""пост
дикция""), наоборот, предлarает нам утешительную иллюзию, что жизнь в
действительности предсказуема, и мы ее можем предсказывать.
Этические
Коrда я был прошлыIM летом на Ярмарке Ренессанса в ЛосАнджелесе, я
случайно услышал жалобы одной женщШIЫ, что она была"" ужасно неспра 
ведливо"" отверrнута на психолоrическом факультете в Университете Кали
форнии, Санта  Барбара, на основании одних лишь цифр, даже без интер

'у стойчивая привле:кательность ошибочных... 465
вью. "Как они MOryT сказать, какая я?" Ответ состоит в том, что они не MO
ryT. Равно как и с интервью (Kelly, 1954). Тем не менее, мноrие JПOДИ при
держиваются мнения, что делать решающий социальный выбор без интер
вью Heryмa.ннo. Я думаю, что вопрос о том, обращаются ли с людьми спра
ведливо, более соответствует вопросу о том, были или нет с ними ryмaнныI,
чем к вопросу о том, встречались ли с ними лично. (Некоторые из наихуд
ших докторов проводят большое количество времени в разrоворах со свои
ми пациентами, не читают медицинских журналов, делают мало или не дe
лают вовсе аналИЗ0В И rорюют на похоронах.) Средние оцеНRИ представлнет
поведение претендента в течение 3,5 лет. (Конечно же, не все профессора
имеют предубеждение относительно особой формы креативности претенден
та.) Балл выпускных экзаменов является более тщательно продуманной
проверкой. Неужели мы действительно считаем, что мы справимся с этой
работой лучше или справедливее 10минутной оценкой документов из лич
Horo дела или получасовым интервью, чем Moryт сделать эти две простыIe
цифры? Такое коrнитивное самомнение (Dawes, 1976, с. 7) неэтично, особен
но учитыIая факт отсутствия очевидноrо доказательства тoro, что мы это
сделаем лучше, чем линейное уравнение. (Но даже ИСКJПOчения необходи
мо делать с предельной осторожностью, если это должно быть этично; так
как если мы примем коrонибудь с предельно низкими линейными показа
телями на основании тoro, что у Hero или нее есть особый талант, мы ав тома 
тически откажем KOMYTO с более высекими оценками, кто с большой Bepo
ятностью может иметь в равной степени впечатляющИЙ талант, если бы мы
принялись ero оценивать.)
Не имеет значения, насколько сильно измененныIM мы хотим видеть тот
или иной аспект в том или ином исследовании, рассмотреlШОМ в этой ста 
тье. Не имеет значения, насколько психолоrически независимыми или He
приятными мы находим их результаты. Не имеет значения, насколько эти
чески неудобно мы себя чувствуем, "приравнивая JПOдей к простыIM циф
рам". Фактом остается то, что наши клиентыI  это люди, заслуживающие
возможноrо наилучшеrо отношения. Если это означает,  как это происхо
дит В настоящее время,  что отбор, диarностика и проrнозирование долж
ны основываться не более, чем на сумме чисел, представляющих оценки по
важным характеристикам, то так оно и должно быть. Поступать иначе оз
начает обманывать людей, которым мы служим.

29. Жизнеспособность мифических чисел*
м а1СС зиuzep
Вообще предполarается, что за rод в Нью :flopKe наркоманами, зависимы
ми от rероина, разворовывается имущества на сумму от 2 до 5 млрд. долла 
ров и совершается половина имущественных преступлений. Эти оценки
преступности среди наркоманов используются такой орrанизацией кю<
RAND, таким политическим деятелем как rовард Самюэлс, и даже reHe
ральным Прокурором Соединенных IIITaToB. Оценка Toro, что половина
имущественных преступлений совершается наркоманами, первоначально
приnисывалась полицейским чиновникам, но использовалась так часто, что
стала частью общественноrо сознания.
Стоимость :имущества, yкpaдeИRoro наркоманами, обычно оценивается
следующим образом:
Насчитывается 100.000 наркоманов, чей среДIШй дневной расход на Hap
котики составляет $30. Это означает, что наркоманам необходимо rдето
$1,1 млрд. вrоднапокупкуrероина(100.000 х 365 х $30). TaкKaкHapKO
ман должен продать краденую собственность только за четверть ее реаль
ной стоимости, или даже меньше, он должен украсть rдето от $4 до $ 5 млрд.
В rод на покупку rероина.
Эти вычисления MorYT быть выполненыI с большей или меньшей ТОЧН:ОС
тью. Можно допустить, что те наркоманы, которые ведут незаконныIй образ
жизни, проводят больше четверти CBoero времени в тюрьме, что уменьшило
бы сумму преступленИЙ на четверть. (The N еш У ork Tiтes недавно сообщал
о смерти Вильяма Рейли (по прозвищу "Осел"). 7 4летний бывший HapKO
ман, бывшИЙ в зависимости в течение 54 лет, 30 из которых провел в тюрь
ме.) Определенную часть тoro, что ворует наркоман, составляют наличныIe
деньrи, которые не являются материальныIM имуществом. Значительную
* Эта rлава первоначально появилась в The Public Interest, 1971, 23, 39. Авторское право
@ 1971 у National Affairs, Inc. Печатается по разрешению.

Жизнеспособность мифических чисел 467
часть стоимости reроина покрывает, скорее, участие в наркоторrовле, чем
обкрадывание общества, а дрyrая большая часть покрывается за счет про
СТИТУЦИИ:, ВКJПOчая мужчиннаркоманов, живущих за счет проституток. Но
независимо от TOro, насколько тщательно это рассматривать, есJШ пытать
ся дать оценку собствеШIОСТИ, украденной наркоманами, предположив, что
их 100.000, и оценив минимальную сумму, которую им необходимо будет
украсть, чтобы поддержать себя и свои привычки (после оце:нивания закон
Horo дохода), то приходишь к цифре, соседствующей с $lмлрд. в rод для
Нью Йорка.
Но что произоЙДет , есJШ подойти к этому вопросу с дрyroй стороны? Пред
положим, мы спрашиваем: "Какое количество собственности украдено 
наркоманами или KeM либо еще?" Краж наркоманов должно быть меньше,
чем суммарное кошrчество краж. Какова ценность собственности, yкpaдeH
ной в НьюЙорке в roд? Коrда я спросил в первый раз, мне показалось He
сколько удивительным, что на этот вопрос, как оказалось, достаточно тpyд
но ответить, даже приблизительно. Ни у Koro нет оценок, в которых они
имели бы хоть наименьшую увереШIОСТЪ, и вопрос, казалось, задавался He
часто. Сумма официально заявленных краж в НьюЙорке составляет при
близительно 300 млн. в rод, из которых около 100 мJПI. приходится на aвтo
мобильные кражи (престynления, редко совершаемые наркоманами). Но
ясно, что о большом КОJШЧестве краж не заявлено; например, обычно не за
являют в полицию о мarазинных кра,-ках. (Об оrромныIx потерях собствен
ности не сообщается также и в страховые компании, и страховая индустрия
не имеет истинной оценки суммарных краж.)
Однако оказывается, что если KТOТO просто задает вопрос типа: "Возмож
но ЛИ, что нарКОМaIIЫ украли собствеШIОСТИ на $1 млрд. в прошлом rоду в
I-Iью Йорке?", то относительно леrко оценить, на какую сумму украдено
собственности. ЯСНО, .что два больших компонента краж наркоманов  это
мarазинные кражи и кражи со взломом. Какова может быть ценность соб
ственности, украдеIШОЙ наркоманами в мarазинах? Вся розничная ToproB
ля в Нью Йорке составляет порядка $15 млрд. в rод. Сюда входят aвTOMO
били, ковры, бриллиантовые кольца и дрyrие изделия, недостуrшые для ма 
rазинных воров. Разумная потеря имущества в учреждениях розничной
торrовли составляет 20/0 . Сюда входят растрать! руководства, кражи клер
ков, в транспортнопоrрузочном отделе, водителей и т.д. (Универмarи, в
частности, сообщают о большом увеличении мarазинных краж в последние
rоды, но они находятся в числе наиболее уязвимых учреждений розничной
продажи и не так существенны, чтобы HaмHoro увеличить общую норму в
20/0 .) Общепринято, что существеШIО больше, чем половина собственности,
исчезнувшей из учреждений розничной торrовли, выносится сотрудника
ми, а остаток  мarазиIшыIии ворами со стороны. Но давайте припишем им
1 % всей украдеШIОЙ собственности, продававmейс.я в розницу в Нью Йор
ке,  это будет $150МJШ. вrод.

468 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
А:как же насчет кражи со взломом? В Нью Йорке rдето 2,5 МJПI. домашних
хоЗЯЙств. Прещ:rоложим, в среднем 1 из 5 домов подверrается rpабежу ИJШ Kpa
же со взломом каждый roд. Здесь учитьmaется, что в некоторых районах кражи
со взломом .явлтотс.я обычным явлением, и что некоторые дома подверrаются
краже со взломом даже более 1 раза в roд. Средняя ценность собственности, BЫ
носимой при краже со взломом, может быть порядка $200. При некоторых Kpa
жах со взломом, конеЩIО же, выliситсяя rораздобольше собствеIШОСТИ, но такие
ценные кражи совершаются Haмнoro реже и часто прсфессиональными ворaJ.\Ш:,
не являющимися наркоманaJ.\Ш:. ЕсJШ мы используем цифры $200 х 500.000
краж, мы получим, что за roд в Нью Йорке из домов шодей совершаются кражи
имущества на сумму $100 МJШ.
Очевидно, IШ одно из этих оцененных значеШПIнеявляетс.яни несомнеIrnыI,,
IШ достаточно обосновaшIым. Вы можете сдеJIать собствеJШyЮ оценку. ОцеНI\И
здесь носят такой характер, что было бы очень удивительно, есJШ бы они оmиба 
JШсь в 1 О раз, и не очень важно для заключения, есJШ бы ОIШ опшбали:сь в 2 раза.
( это хорошая позиция, в которой l'dОЖет находиться оцешmаюЩИЙ.)
Очевидно, что не все кражи наркоманов  это собственность, взятая из
мarазинов и домов. Наиболее ужасающие типы престуnлений, совершае
мые наркоманами  это кражи собственности при разбойном, хулиrанском
нападении на жителей Нью Йорка. И мы можем их оцеIШТЬ. Предположим,
.ЧТО в среднем каждый rод один человек из десяти подверrается разбойному
или хулиrанскому нападению с кражей собствеIШОСТИ. Это будет 800.000
таких нападений, и если в среднем человек отдает $100 (что маловероятно),
в такой форме краж ежеrодно изымается $8 млн.
Таким образом, мы видим, что, если приписать наркоманам все мarазин
ные кражи, все кражи в домах, все кражи у отдельных людей, общая CTO
имость собственности, украденной наркоманами в Нью Йорке, составляет
rдето $ 330 млн. за rод. Можно перебросить сюда все "поправочные множи
тели" , какие пожелаешь, прибавить все дрyrие разнообразные престynле
пия, совершаемые наркоманами, но что бы ни было сделано, трудно найти
основания для той оценки, что наркоманы воруют более половины милли
арда в rод, а четверть миллиарда выrлядит более правдоподобной оценкой,
хотя и, возможно, по максимуму. В конце концов, есть же воры, не являю
щиеся наркоманами.
Таким образом, я уверен, мы показали, что, несмотря на общепринятое
предnоложеIШе о том, что наркоманы в Нью Йорке воруют от $2 до $ 5 млрд.
в rод, реальная цифра в десять раз меньше, и что это можно продемонстриро
вать пятью минутами размышлеlШЙ. 1 Так что же? Даже на сумму в четверть
миллиарда  это все же MHoro собственности. Эта цифра превышает суммы,
1 Мифические числа Moryт быть более мифическими и иметь большую жизнеспособность в
области преступлений, чем в большинстве друrих. В начале 50х rодов Kefauver Committee
опубликовало оценку rодовоrо "изъятия" в азартных иrрах в США в $20 млрд. Цифра в
"действительности была взята с неба". Один из сотрудников сказал: "Мы не имели ни Ma
лейшеrо представления о потраченных деньrах. Калифорнийская Комиссия по Преступле

Жизнеспособность мифических чисел 469
тратящиеся ежеrодн:о на реабилитацию наркоманов и на дрyrие проrpаммы,
направленные на предотвращение и контроль наркомании. Кроме тoro, цeH
ность собственности, украденной наркоманами, это малая часть той цены,
которую rтатит общество за воровство наркоманов. Haмнoro большая цена 
это страх, изменеIffiая атмосфера соседства, вынуждеIffiая предосторожность
и дрyrие побочные реакции на воровство и ero опасность.
Один из моментов в попытке оценить стоимость собственности, yкpaдeH
ной наркоманами, состоит в том, чтобы пролитъ свет на отношение людей к
цифрам. ЛЮДИ чувствуют, что наркоманами совершается множество пре
ступленИЙ, и что $2 МЛРД.  это большая цифра, таким образом, они склон
ны верить, что кражи наркоманов составляют $2 млрд. в roд. Но $250 млн. 
это тоже большая цифра, :и: если бы наше ощущение перспективы не было
бы искажено ежедневным осознанием федеральных расходов, большинство
вполне довольствовалось бы принятием Toro факта, что $250 МЛI-I. в rод 
это большая сумма краж.
В продолжение нити рассуждений, эта попытка оценки является еще oд
ним напоминанием, что даже ответственныIe ДOJDКHOCTHыe a, oтвeтcтвeH
EыIe rазеты и ответствеIПIые исследовательские rрутПIЫ подбирают и переда
ют как сплетни цифры, которые в действительности не имеют реальноrо oc
нования. Этот опыт напоминает нам, что только потому, что оценка широко
использовалась различными ЛЮДЬМИ, которые должны знать, о чем они rOBo
рят, нельзя предполarать, 'ЧТО она является даже приблизительно верной.
Тот факт, что наркоманами не может совершаться так MHoro краж, как в
том уверены люди, подразумевает еще более важный момент, а именно: не
может быть и Taкoro количества наркоманов, как мноrие полаrают. Боль
шая часть денеr в уплату за rероин в розницу идет за счет воровства, и боль
шинство наркоманов покупают rероин в розницу. Таким образом, количе
ство наркоманов, в основном,  хотя и не точно,  оrраничено суммой краж.
(По оценке, полученной в исследовании IYдзоновскоrо института (Hudson
Institute), около половины объема reроина потребляется людьми, участву
ющими в системе ero распространения, которые не покупают ero в розницу
и IIe платят за Hero за счет украденной собственности, а только за счет своих
"услyr" в этой системе распространения. 2 ) Но, несмотря на то, что ЛЮДИ,
участвующие в этом бизнесе (на более низких уровнях), потребляют около
половины rероШIа, они составляют Bcero лишь 1/6 или 1/7 от Bcero количе
ства наркоманов. Они MorYT позволить себе дороrие привычки.
ниям сказала  $12 млрд., Вирджил Петерсон из Чикаrо сказал  $30 млрд. Мы выбрали
$20 млрд. как баланс между этими двумя.
Необычный пример мифических чисел, имевший оrромную силу,  утверждение, что по
лицией было застрелено 28 Черных Пантер,  подробно описывался Эдвардом Джеем Эп
штейном в rазете The New Yorker от 13 февраля, 1971 rода. (Оказалось, что было убито 19
Пантер, 10  полицией, из которых 8  в ситуациях, коrда Пантеры, вероятно, были aк
тивны).
2 Параллельные данные были получены в более позднем исследовании в Больнице Св. Луки
81 наркомана  средний возраст 34 rода. Больше половины rероина, потребляемоrо этими

470 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
Наиболее популярная, неофшщальная оценка количества наркоманов в
НьюЙорке  100.000 с ПJПOсом (обычно с акцентом на "птос"). Федераль
ный реестр а Вашиштоне насчитывает 30.000 наркоманов в НьюЙорке, а
реестр имен наркоманов Ньюйоркскоrо департамента здоровья  70.000.
Несмотря на то, что не все JПOДИ в этих СIШсках все еще являются активны
ми наркоманами,  мноrие из них умерJШ ИJШ в тюрьме,  большинство по
лаrает, что мноrие наркоманы вообще не попали ни в один из этих спис
ков. Обычно оценку, что в Нью Йорке 100.000 наркоманов, считают очень
консервативной. В начале 1970 rода широко цитировали оценку доктора
Джудиан ДенсенДжербер (Dr. Judianne DensenGerber), что к концу лета
будет более 100. 000 подростковнаркоманов. Очевидно, однако, что есть еще
и наркоманы старше 20 лет. 3
Обсуждая в этой статье вопрос количества наркоманов, мы будем rOBo
рить о таком человеке, о котором думаешь, коrда употребляешь термШI "Hap
коман".4 Лучшим термином, возможно, будет "уличный наркоман". Это
человек, обьftШО употребляющий rероин каждый день. Это такой человек,
который выrлядит и действует соrласно оБычнмуy образу наркомана. Мы
исключаем здесь представителей медицинской профессии, которые часто
используют rероин и дрyrие наркотики ИJШ пристрастиJШСЬ к ним, CTyдeH
тов, употребляющих rероин от случая к случаю, состоятельных JПOдей, хотя
и зависимых, но которым не нужно воровать и часто посещать оБычньеe при
тоны наркоманов, и т.д. Коrда мы обращаемся к "проблеме наркомании",
rораздо менее важно включать эти случаи; несмотря на то, что ОIШ все же яв
ляются проблемами в той ИJШ иной степени, однако проблемами совершенно
дpyroro типа, чем та, что поставлена типичныIM уличныIM наркоманом.
наркоманами за rод, было оплачено ero продажей. Между прочим, в среднем каждый из
этих наркоманов украл за предыдущий rод собственности на $9.000.
3 Среди последних исследований, пытающихся дать оценку, мы можем отметить марксис
та 801 Yurick, давшеrо нам "500.000 отбросов" (Monthly Review, декабрь, 1970), и William
R. Corson , который утверждал в Penthouse за декабрь 1970 rода, что "сеrодня по меньшей
мере 2. 500.000 черных американцев посажено на rероин".
4 Существует интересная аномалия, касающаяся слова "наркоман". Большинство людей,
если бы их попросили дать определение слову "наркоман", сказали бы, что это человек, KO
торый реrулярно принимает rероин (или подобный наркотик), и у KOToporo, если не удается
достать обычную дозу rероина, будут наблюдаться неприятные и болезненные ответные
симптомы. Но это определение не будет применимо к большей части тех, Koro обычно при
знают как "совокупность наркоманов". В действительности, оно не будет применимо к боль
lllИНСТВУ настоящих наркоманов. Наркоман, KOToporo очистили от токсинов, или который
находился в тюрьме и был оrражден от наркотиков в течение недели или около тoro, не
соответствует обычному определению "наркомана". У Hero уже нет физических симптомов
в результате воздержания от rероина. "Осел" Рейли ("Donkey" Reilly), конечно же, отвечает
понятиям большинства людей о наркоманах, но в течение 30 лет из 54, коrда он был "Hap
команом" , он находился в тюрьме и, конечно же, не был активно зависим от rероина боль
тую часть времени, поведенноrо там, что составляет больше половины ero карьеры "HapKO
мана" (хотя определенное количество наркотиков доступно и в тюрьме).

Жизнеспособность мифических чисел 471
По количеству собствеIШОСТИ, украде1ШОЙ наркоманами, можно полarать,
что в Нью Йорке их скорее 70.000, чем 100.000, и почти наверняка не может
быть 200.000, как иноrда утверждают. Некоторые дрyrие простыIe способы
оценки количества уличныIx наркоманов приводят к подоБныIM реЗУJThтат8М.
Исследователи, имеющие дело с совокупностью наркоманов, пришли к
оценке, что средний уличный наркоман проводит от 1/4 до 1/3 своей жизни
в тюрьме. (Некоторые из тех, кто изучает эту тему, такие как Edward Preble
и John J. Casey, Jr., полarают, что в среднем более 400/0.) Это подразумева
ет, что в любое время от 1/4 до 1/3 всех наркоманов нахОДЯТСЯ в тюрьме, и
что общее число наркоманов может быть оценено при умножеIШИ КОJШЧе
ства наркоманов в тюрьмах на 3 иJШ 4. КонеЩIО же, количество наркоманов
в тюрьме не является известной веJШЧИНОЙ (и, в действительности, как мы
указывали выше, даже не совсем точно отвечает понятию ). Однако можно
все же сделать npиемлемую оценку количества наркоманов в тюрьме (и для
этой цели мы можем задействовать наркоманов в различныIx учреждениях
принудительноrо лечения). Это количество приблизительно равно 14. 000 
17.000, что вполне совместимо с оценкой количества уличныIx наркоманов
в IIьюЙорке, составляющей 70.000.
Дрyrим способом оценки общеrо КОJШЧества у личныIx наркоманов в Нью
Йорке является использование имеющейся демоrрафической информации
о совокупности наркоманов. Например, мы можем небезосновательно быть
уверенными в том, что rдето 250/0 УJШЧных наркоманов в Нью Йорке  это
пуэрториканцы, а rдето 500/0  афроамериканцы. Мы знаем, что прибли
зительно 5 из 6 уличных наркоманов  это мужчины, и что 500/0 попадают в
возрастную катеrорию от 16 до 25 лет. Это будет означать, что 200/0 общеrо
количества уличных наркоманов  это чернокожие мужчины в возрасте от
16до 25 лет. Если наркоманов 70.000, то это будет означать, что 14.000афро
американцев в возрасте от 16 до 25 лет являются наркоманами. Но Bcero в
rороде около 140. 000 афроамериканцев в возрасте от 16 до 25 лет  возмож
но, половина из них живет в бедных районах. Это означает, что если в ropo
де 70.000 наркоманов, то 1 из 10 молодых афроамериканцев  наркоман,
если 100.000 наркоманов  то 1 из 6, если 200.000  то 1 из 3. Вы можете
решить сами, какая из степеней охвата rpyrmbI молодых мужчин афроаме
риканцев более вероятна, но понятно, что 200.000 наркоманов  неправдо
подобное количество. ПодоБIIЫМ образом, количество уличн:ыIx наркоманов
70.000 будет подразумевать, что 7.000 молодых nyэрториканцевмужчин 
наркоманы, а общее количество пуэрториканских парией в возрасте от 16
до 25 лет в НьюЙорке  около 70.000.
Ни одно из вышеперечисленных вычислеIШЙ ни в коем случае не пыта
ется свести на "нет" значение проблемы rероиновой зависимости. rероин 
это ужасное проклятие. :Коrда думаешь об индивидуальной трarедии, то
70.000  это ужасающе большое количество наркоманов. И если тебе необ
ходимо зарабатыIать на жизнь, то $ 250 мJПI  это ужасающе orpoMHbIe дeнь
rи, которые воруют у rраждан rорода с тем, чтобы, пройдя через руки Hap

команов и торroвлю краденым, они осели в карманах тех, кто ввозит и pac
пространяет rероин, и тех, кто берет взятки и оказывает дрyrие услyrи для
rероиновой индустрии.
rлавным моментом этой статьи может быть иллюстрация тoro, как дале
ко можно зайти в рассмотрении проблемы, серьезно относясь к цифрам, к
ТОМУ, ЧТО оlШ подразумевают, проверяя различныIe выводы дpyr относитель
но дрyrа и относительно общей информации (такой как количество людей
или домов в rороде). Незначительные усилия в этом направлении MorYT
иметь большое значение для помощи обычным людям и должностным JШ
цам в том, чтобы справиться с различноrо рода экспертами.

30. Интуитивное проrнозирование: предубеждения
*
и корректирующие процедуры
Даниель Канеман иАмос Тверс-ки
Предисловие
Любая значительная деятельность по проrнозированию включает весомый
компонент суждеIШЙ, интуиции и развитой доrадки. В самом деле, мнения
экспертов являются источником мноrих технолоrических, политических и
социальных проrнозов. Мнения и интуиция иrpают важную роль даже там,
rде проrнозы получают в результате использования математических Moдe
лей или имитации. Интуитивные суждеIШЯ используются при выборе пе
ременных, рассматриваемых в таких моделях, приписанных им факторов
влияния, а также их предполarаемых начальных значений. Критическая
роль интуиции в проrнозировании любоrо рода требует анализа факторов,
которые оrраничивают точность экспертных суждений, а также разработ
ки процедур, направлеШIЫХ на улучшение качества этих суждений...
Единичные случаи и данные распределения
От экспертов часто требуют предоставления наилучших доrадок, оценок или
проrн030В, касающихся неопределеШIЫХ величин, таких как индекс Дoy
Джонса в определеШIЫЙ день, будущие продажи продукта или результатыI
выборов. Следует различать два типа информации, имеющейся в распоря
жении проrностика: Да:ЕШые случая и данные распределеIШЯ. Единичная
информация или данные случая, состоит из очевидныIx свидетельств по ча 
стному рассматриваемому случаю. данныIe распределения, или данные ба 
30Boro значения, остоят из знанИЙ о распределении исходов в подоБныIx си
* Эта rлава является сокращенным вариантом статьи, которая появилась в редакции
S. Makridakis и S.C. WheelWright, "Forecasting", TIMS, StudiesinManagementScience, 1979,
12, 313327. Авторские права @ 1979 у NorthHolland Publishing Со. Печатается в cooтвeT
ствии С разрешением.

474 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
туациях. Например, при проrнозировании продаж Hoвoro романа то, что
известно об авторе, стиле и сюжете, является единичной информацией, Tor
да как то, что известно о продажах романов, является да:нныIии распределе
ния. Таким же образом, при проrнозировании долrолетия пациента единич
ная информация включает ero возраст, cocтoтme здоровья и проmлые ис
тории болезни, тоrда как данные распределения состоят в соответствующей
статистике населения. Единичная информация описывает характерные
черты проблемы, которые отличают ее от друrих, тоrда как информация
распределения характеризует исходы, наблюдавшиеся в случаях подобно
ro рода. Современное понятие информации распределения не совпадает с
понятием распределения предшествующей вероятности Байеса. Первая
определяется природой данных, тоrда как последняя определена в терми
нах последовательности приобретения информации.
Мноrие проблемы проrнозирования уникальны в том смысле, что в Ha
личии имеется очень мало, если есть вообще, релевантной информации.
Примерами MOryT быть проrноз спроса ядерной энерrии в 2000 rоду, или
проrноз Toro, коrда будут изобретены эффективные лекарства от лей.кемии.
В таких проблемах эксперт должен полarаться ИСКЛЮЧIIтельно на единич
ную информацию. Однако деЙСТВIIтельность показывает, что люди недоста 
точно чувствительны к данным распределения, даже если она имеется в
наличии. В самом деле, недавнее исследование показало, что люди полarа
ются преимущественно на едини.чную информацию, даже если она скудна
и ненадежна, и приписывают недостаточный вес данным распределения
(Kahneman & Tversky, 1973,4; Тversky & Kahneman,10).
В контексте планирования есть очень MHoro примеров, в которых иrно
рировалось распределение исходов предыдущеrо опыта. "Ученые и писате
ЛИ, как известно, склонны недооценивать время, необходимое для завер
шения проекта, даже если у них есть значительный опыт проmлыIx неудач
ных попыток работать соrласно планируемому rраф:и:ку. Подобная склон
ность была задокументирована в оценке инженерами времени, необходи
Moro для завершения ремонта электростанции (Kidd, 1970). Хотя эта ошиб
ка планирования относится к мотивационным факторам, таким как при
нятие желаемоrо за действительное, очень часто она допускается даже Tor
да, коrда недооценка длительности или стоимости является наказуемой.
Ошибка rтанирования является следствием тенденции пренебреrать pac
пределительной информацией и принимать то, что можно определить как
внутренний подход к проrнозированию, при котором сосредотачиваются
скорее на составляющих специфической проблемы, .чем на распределении
исходов в подобных случаях. Внутренний подход к оценке планов с боль
шой вероятностью приведет к недооценке. Строительство здания может быть
завершено в сроки, например, если не будет задержек в доставке материа
лов, забастовок, необычных поrодных условий и т.п. Хотя все эти помехи
маловероятны, возможность Toro, что хотя бы одна из них может произой
ти, существенна. Такое комбинаторное соображение, однако, неадекватно

Интуитивное проrнозирование... 475
представлено в интуиции людей (BarHillel, 1973). Попытки побороть эту
ошибку путем прибавления фактора поrpешности редко являются aдeKBaT
ными, поскольку отреryлированное значение слишком близко к начально
му значению, так что действует, как закрепитель (anchor) (Tversky &
Kahneman, 1974, 1). Принятие внешнеrо подхода, который рассматривает
специфическую проблему как одну из мноrих, может помочь преодолеть эту
склонность. При таком подходе не надо пытаться предсказать особый образ
действий, при котором план может потерпеть неудачу. Скорее, необходимо
соотнести насущную проблему с распределением сроков ВЫПОШIения для
подобных проектов. Полarают, что вероятнее получить соответствующую
оценку, задавая внешний вопрос: Как долrо обычнo длятся такие проекты?
А не просто внутренний вопрос: Каковы специфические факторы и TPYДHO
сти В рамках специфической проблемы?
Тенденция пренебреrать данными распределения и полarаться rлавным
образом на единичную информацию усиливается любым фактором, увели
ЧИВaIOщим ощущаемую уникальность проблемы. Релевантность данНЫХ
распределения может быть скрыта подробным ознакомлением со специфи
ческим случаем или сильной вовлеченностью в Hero. На кажущуюся уни
кальность проблемы также влияет и формулировка вопроса, ответ на KOТO
рый должен дать эксперт. Например, вопрос о том, сколько будет стоить
разработка HOBoro продукта, можно решить, используя внутренний подход,
при котором общая стоимость будет разбита на компонентыI. Эквива.лент
ный вопрос о процентном превышении стоимости над текущим бюджетом,
вероятно, заставит принять во внимание распределение превышения cтo
имости для разработок подобноrо рода. Таким образом, смена единицы из
мерения,  например, стоимости на превышение,  может изменить способ
рассмотрения проблемы.
Превалирующая тенденция недооценивать или иrнорировать даIШые
распределения, возможно, является основной ошибкой интуитивноrо про
rнозирования. Принятие во внимание данных распределения, конечно же,
не rарантирует точности проrНОЗ0В. Однако обеспечивает некоторую защи
ту от совершеIШО нереалистичноrо проrнозирования. Аналитику, таким
образом, следует предпринимать все попытки, чтобы сформулировать про
rностическую проблему с целью облеrчения использования даIШЫХ распре
деления, доступной эксперту.
Реrрессия и интуитивное проrнозирование
в большинстве проrностических проблем эксперт имеет как единичную
информацию о специфическом случае, так и данные распределения об исхо
дах в подобных случаях. Примерами MOryT быть консультант, проrнозирую
щий веIЮятные достижения студента, банкир, оценивающИЙ поте1ЩИальную
прибыль малоrо бизнеса, издатель, оценивающИЙ продажу учебника, или ЭКО
номист, проrнозирующИЙ некоторый индекс экономическоrо роста.

476 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
Как JllOДИ проrнозируют в таких ситуациях? Психолоrическое исследо
вание полarает, что интуитивное проrнозирование rенерируется соrласно
простому правилу сопоставления (matching): проrнозируемое значение BЫ
бирается таким образом, чтобы положение случая в распределении исходов
соответствовало ero положению в распределении впечатлений (Kahneman
& Тversky, 1973,4; Ross, 1977). Следующийпримериллюстрируетэтопра
вило. Редактор просмотрел рукопись романа и был приятно удивлен. Он ска 
зал: "Эта книrа читается как бестселлер. Среди книr Taкoro типа, издавае
мых за послеДImе rоды, я бы сказал, только 1 из 20 оказала на меня большее
впечатлеImе". Если бы редактора попросили оценить продажу романа, он
бы, возможно, предсказал, что она будет на уровне первых пяти процентов
распределения продаж.
Имеются значительные свидетельства тoro, что JllOди часто проrнозиру
ют путем сопоставления проrноза и впечатления. Однако это правило про
rнозирования необоснованно, так как оно не может прИIШМать во внимаImе
неопределенность. Редактор из нашеro примера, несомненно, отметил бы,
что продажа книr в высшей степени непредсказуема. В подобной ситуации
с высокой неопределенность наилучший проrноз продажи книr должен бы
находиться rдето между значением, соответствующим чьемуто впечатле
пию, и средним значеImем продаж RНиr подобноrо типа.
Один из основных принципов статистическоrо проrнозирования, KOTO
рый также является одним из наименее интуитивных, состоит в том, что
предельность проrнозирования необходимо сдерживать рассмотрением
предсказуемости. Представьте, например, что издатель знает из прошлоrо
опыта, что продажа KImr совсем не связана с ero начальными впечатления
ми. Рукописи, которые произвеJШ на HerO блarоприятное впечатление, и те,
которые ему не понравились, в равной степени моrли бы продаваться как
хорошо, так и плохо. В таком случае нулевой проrностичности наилучшая
доrадка издателя  это одинаковая продажа всех кн:иr, например, среднее
значеImе соответствующей катеrории, независимо от ero личноrо впечатле
ния об одной из KImr. Позволительно сопоставлять проrнозирование и впе
чатление только в случаях совершенной проrнозируемости. В промежуточ
ных ситуациях, которые, конечно же, наиболее часты, проrнозирование
должно быть реrрессивным; то есть, оно должно быть между средним зна
чением по классу и значением, наилучшим образом представляющим чье
либо впечатлеImе в конкретном случае. Чем ниже проrнозируемость, тем
ближе должен быть проrноз к среднему значению по классу. Интуитивное
проrнозирование типично является не реrрессивны:rvr: люди часто делают
предельный проrноз на основе информации, чья надежность и проrности
ческая валидность заведомо низки...

Интуитивное проrнозирование... 477
Корректирующая процедура для проrноза
Чем руководствуется эксперт, чтобы надлежащим образом осуществить
реrресс:ивное проrнозирование? Что приводит ero к использованию доступ
ной ему единичной информации и данныIe распределеlШЯ в соответствии с
принципами статистическоrо проrнозирования? В этом разделе предлarа
ется пятишarовая процедура, позволяющая достичь этих целей.
ш а2 1: Въtбор рефереnmnО20 класса
Целью этой стадии является идентификация класса, к которому осмыслен
но относится рассматриваемый случай, и для КОТОРОРО известно или может
быть оценено с разумной уверенностью распределеlШе исходов.
При проrнозировании продаж КlШrи или KaccoBoro сбора от фильма, на 
пример, выбор рефереI-Iтноrо класса является прямым. Относительно леr
ко, в таких случаях, определить подходящий класс книr иJШ фильмов, для
которых известно распределеlШе продаж или доход.
Существуют проблемы проrнозировани:я,  например, при проrнозе cтo
имости разработки новоro продукта или времеlШ, которое потребуется, что
бы он вышел на рынок,  для которых очень трудно определить референт
ный класс, так как мноroчисленныIe примеры различаются так, что их очень
трудно осмысленно сравнивать. Однако, как отмечалось ранее, эта пробле
ма иноrда преодолевается путем переопределеlШЯ количества, которое дол
жно быть спроrнозировано. проектыI по разработке в различныIx техноло
rических отраслях, например, леrче сравlШТЬ по проценту превышеlШЯ cтo
имости, чем по абсолютной стоимости. Проrнози:Рование стоимости обра
щает ВlШмание экспертов на уникальныIe характеристики каждоro проек
та. Проrнозирова.ние превышеlШЯ стоимости, напротив, придает орромное
значеIШе детерминантам реализма при планировании, что является общим
для мноrих разJШЧНЫХ проектов. Следовательно, можно леrче определить
референтный класс при последней формулировке, чем при первой.
Очень часто эксперт думает о нескольких классах, к которым может быть
отнесена проблема, и необходимо сделать выбор среди этих альтернатив. Ha
пример, референтными классами для проrнозирования продаж книrи морут
быть дрyrие книrи этоro же автора, книrи этой же тематики ИJШ книrи тoro
же общеro тmтa, такие как романы в твердых переплетах. Выбор референтно
ro класса часто вовлекает обмен между конфликтными критериями. Таким
образом, для наилучшей оценки распределения исходов позволительныI наи
более содержательные классы, но ОIШ МОРУТ быть слишком reтеIюrешIым,,
дЛЯ ТОРО чтобы позволить осмысленное сравнеlШе с рассматриваемой книroй.
Класс к:ниr ТОРО же автора, с одной CТOpoНbI, может обеспечить наиболее ecтe
ственную основу для сравнения, но рассматриваемая книrа может со всей
вероятностью выйти за пределы набшодавшихся ранее результатов. В этом
при мере наиболее подходящим будет КJlaCC книr той же тематики.

478 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕД"УРЫ
ш az 2: Оцеnка распределеnия для рефереnmflОZО класса
Для некоторых проблем,  например, продажа книr,  в наличии имеются
статистические данн:ыI,' касающиеся распределения исходов. В дрyrих про
блемах соответствующее распределение должно быть оценено на основе раз
личных источников информации. В частности, эксперт должен обеспечить
оценку среднеro значеIШЯ по классу, а так же некоторые допотmтельные
оценки, отражающие предел изменчивости исходов. Образцы вопросов Taкo
вы: сколько, в среднем, продано экземпляров книr такой катеrории? Какова
пропорция книr этоrо класса, проданн:ыIx в количестве более 15. 000 штук?
Мноrие проблемы проrнозирования характеризуются отсутствием точ
ных релевантных данных. Это часто происходит при долrосрочном проrно
зировании, коrда релевантное распределение имеет отношение к исходам в
отдалеlШОМ будущем. Рассмотрим, например, попытку предсказать долю
Aнr ЛIШ на мировом рынке в частной rородской транспортной системе в 2000
rоду. Может быть полезной переформулировка этой проблемы следующим
образом: "Каково вероятное распределение доли Анrлии на мировом рынке
в 2000 rоду в различных областях передовых технолоrий? Каковы ожидае
мые резу льтатьr по частному случаю с транспортной системой в сравнении с
дрyrими технолоrиями?" 3аметим, что в этой проблеме неизвестно распре
деление исходов. Однако требуемое распределение, вероятно, может быть
оценено на основе распределения значеНИЙ доли Aнr лии на мировом рынке
по различным технолоrиям в настоящее время, уреrулированн:ом оценива
нием долrосрочной тендеи в изментощемся положении Aнrлии на ми
ровом рынке.
ш az 3: И nтуитивnая оцеnка
Одна часть информации, которой располarает эксперт о про6леме, получена
из распределения исходов в референтном классе. К тому же, у эксперта обыч
но имеется значительное количество единичной информации о частном слу
чае, которая отличает ero от дрyrих членов класса. Теперь следует попросить
эксперта дать интуитивную оценку на основе этой единичной информации.
Как бьто отмечено ранее, эта интуитивная оцеШ\.а, вероятнее Bcero, будет
нереrрессивной. Цель двух следующих шaroв процедуры состоит в KoppeK
тиравке этоro предубеждения и получении более адекватной оценки.
ш az 4: Оцеnиваnие проznозируемости
Теперь эксперт должен оценить степень, в которой тШI имеющейся по это
му случаю информации позволяет точное проrнозирование исходов. В KOH
u .... u
тексте линеиноrо проrнозирования соответствующеи мерои проrностичн:о
сти является р, корреляция Пирсона между проrнозированием и резу льта 
тами. Там, rде есть данн:ьrе о прошлом проrнозировании и исходах, требуе

Интуитивное проrнозирование... 479
мое значение можно получить из них. При отсутствии таких дaшIыIx необ
ХОДИМО полarаться на субъективное оценивание проrнозируемости. Стати
стически опытный эксперт сможет дать точную оценку р на основе cBoero
опыта. Коrда статистический опыт отсутствует, аналитик должен прибеr
путь к менее прямым процедурам.
Одна из таких процедур требует сравнения проrнозируемости перемен
ной, с которой он имеет дело, с проrнозируемостью дрyrих переменныI..
Например, эксперт может быть совершенно уверен, что ero способность про
rнозировать продажу книr превосходит способность спортивных экспертов
проrнозировать распределение очков в футбольных матчах, но она не так
хороша, как способность синоптиков проrнозировать температуру на два
дня вперед. Искусный и старательный аналитик Mor бы построить прибли
зительную шкалу проrнозируемости, основанную на вычисленной KOppe
лядии между проrнозированием и исходами для набора феноменов, пред
сказуемость которых колеблется от высокой (например, температура) до
низкой (например, стоимость акций). Тоrда аналитик просил бы эксперта
определить местоположение проrнозируемости целевоrо количества на этой
шкале, таким образом, давая численную оценку р.
Альтернативный метод оценивания проrнозируемости ВКJПOчает вопро
сы типа: Если бы вам необходимо было рассматривать два романа, KOТQpыe
вы собираетесь опубликовать, как часто были бы вы правы в проrнозирова
нии, который из них будет продан в большем количестве? Оценка порядко
вой корреляции между проrнозированием и исходами в этом случае может
быть получена следующим образом: еслир  это оцененная доля пар, в KOTO
рых порядок исходов был правильно спроrнозирован, то r == 2p 1 дает ин
декс точности проrноза, который ран,кируется от О, Kor да проrнозирование
находится на уровне шанса, до 1, коrда проrнозирование является COBep
шенно точным. во мноrих ситуациях T может быть ИСПОЛЬЗОВaIlа, как rpy
бое приближение к р.
Делать оценку проrнозируемости нелеrко, и она должна тщательно pac
сматриваться. Эксперт может быть подвержен ошибке ретроспективноrо
взrляда (Fischhoff, 1975), которая ведет к переоценке проrнозируемости
результатов. Эксперт также может быть подвержен преду6еждеmпo доступ
ности (Tversky & Kahneman, 1973, 11) и может вспомнить, большей частью,
удивительные или запоминающиеся случаи, в которых сильные первона
чальные впечатления были подтверждены позднее.
ш az 5: Коррекция интуитивной оценки
Чтобы исправить не реrрессивность, интуитивную оценку следует OTpery
лировать относительно среднеrо значения по референтному классу. Если
интуитивная оценка была не реrрессивна, тоrда при общих условиях pac
стояние между интуитивной оценкой и средним значением по классу долж
но быть уменьшено факторомр, rдер  коэффициент корреляции. Эта про

480 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕД"УРЫ
цедура обеспечивает оценку количества, которое, надеемся, уменьшит не
реrрессивную ошибку.
Например, предположим, что интуитивное проrнозирование эксперта о
продажах данной книrи равно 12. 000, и что, в среднем, книrи такой KaTe
rории продаются в количестве 4. 000. Далее предположим, что эксперт yвe
рен, что он правильно присвоил парам рукописей paнr по будущим прода
жам на уровне 800/0 сравнения. В таком случае т==1,6  1 == 0,6, ареrрессив
ная оценка продаж будет равна 4. 000  0,6(12. 000  4. 000) == 8. 800.
Эффект такой коррекции будет существеllliЫМ, если интуитивная oцeH
ка относительно предельна, а проrнозируемость средняя или низкая. Лоrи
ческое оБОСНОВаЕШе вычисления должно быть подробно разъяснено экспер
ту, который затем будет решать, придерживаться ли cBoero первоначально
ro проrноза, принять ли вычисленную оценку или исправить свою оценку к
некоторому промежуточному значению.
Процедура, которую мы рассмотрели, открыта для некоторых возраже
ний, которые со всей вероятностью MOryT возникнуть во взаимодействии
аналитика и эксперта. Вопервых, эксперт может подверrнуть сомнению
предположение, .что ero первоначальная интуитивная оценка была не per
рессивной. IC счастью, это предположение можно проверить, попросив экс
перта оценить (l)процент случаев в референтном :классе,  например, PYKO
IIИсей,  которые произведут на Hero более сильное впечатление; и (2) про
цент случаев в референтном классе, в которых исходы превосходят eI'o ин
туитивное проrнозирование,  например, процент книr, проданныIx более чем
12. 000 экземплярами. Если два этих показателя приблизительно одинако
вы, проrНОЗИРОВаЕШе было, несомненно, не реrрессивныI..
Более общее возражение может ставить под сомнение основную идею о
том, что проrНОЗИРОВаЕШе должно быть реrpессивным. Эксперт Mor бы обра 
тить ВНИМаЕШе, корректно, что данная процедура будет обычно выдавать
консервативные проrнозы, не далекие от среднеrо значения по классу, и
очень маловероятно, что она предскажет исключительный исход, который
находится за пределами всех наблюдавшихся ранее значений. Ответ на это
возражение состоит в том, что ошиБочныIй IIредсказывающий фактор MO
жет оставлять шанс для точноrо предсказания нескольких ис:ключитель
ныIx исходов только за счет ошибочноro определения мноrих дрyrих с луч а 
ев как исключительныI.. Не реrрессивное проrНОЗИРОВаЕШе чрезмерно: оно
связано с существенной вероятностью, что любое проrнОЗИРОВаЕШе высокой
степени  это переоценка, а любое проrнозирование низкой степени  это
недооценка. В большинстве случаев это предубеждение весомо и должно
быть устранено....
Заключительные замечания
Представленный здесь подход основан на следующих общих понятиях о
проrнозировании. Вопервых, что большая часть предсказаЕШЙ и проrнозов

Интуитивное проrнозирование... 481
содержит несократимый интуитивный компонент. ВoBТOpЫX, что интуи
тивное проrнозирование знающих людей содержит MHOro полезной инфор
мации. Втретьих, что такие интуитивные суждения часто являются пре
дубеждеlffiыIии предсказуемым способом. Таким образом, проблема COCTO
ит не в том, принимать ли интуитивное проrНQзирование по внешнему зна 
чению или отверrать ето, а скорее как ero можно освободить от предубежде
ний и улучшить.
Анализ суждений JПOдей показьmает, что мноrие интуитивные предубеж
дении вырастают из тенденции придавать малое значение определеlПIЫМ
типам информации, например, базовым частотам исходов и их предказуе
мости. Стратеrия освобождения от предубеждений, представлеIffiая в этой
статье, состоит в попытке получить от эксперта релевантную информацию,
которой он обычно пренебреrал бы, и помочь ему интеrрировать эту инфор
мацию С ero интуитивными впечатлениям:и таким образом, чтобы учесть
основные принципы статистическоrо проrнозироВания....

31. Освобождени-е от предубеждения*
Барух Фишхофф
Раз уж в некотором экспериментальном контексте был идентифицирован
поведен:ческИЙ феномен, вполне уместно на"чать сомневаться в ero устоЙЧи
вости. РаспространеffiIYЮ и во мноrих случаях продуктивную стратеrию
сомнения можно было бы назвать в честь сходной техники в проектирова
нии  деструктивной проверкой. Предлarаемый план подверrается влия
нию условИЙ, предназначение которых  направить и вывести ero за преде
лыI жизнеспособности. Такая контролируемая деструкция может сама про
яснять, rде на нее следует полarаться, и почему она срабатывает, Kor да ера 
батывает. Примененная к поведенческому феномену, эта философия содей 
ствовала бы исследовательским попыткам ОIШать условия, при которых
она наблюдается, и психолоrические процессы, которые нужно вызывать
ИJШ контролировать, чтобы ее устранить. Там, rде феномен  это преду
беждения в суждениях, деструктивная проверка принимает форму попы
ток освобождеmrя от предубеждения. Деструктивная проверка показыва
ет, rде планирование терпит неудачу; коrда терIШТ неудачу предубеждение,
результатом этоrо становится улучшеШIое суждение.
Исследование эвристики и предубеждений может само рассматриваться
как применение деструктивной проверки к более ранним rШIОтезам о том,
что люди являются компетентными интуитивными статистиками. Случай
ное наблюдение наводит на мысль, что суждения людей обычно "достаточ
но хороши", чтобы люди в течение своей жизни не попадали в слишком боль
шие неприятности. Ранние исследования (Peterson & Beach, 1967) подцер
живают это убеждение, показывая, что при первом приближении людей
можно описывать как достоверных наблюдателей и нормативных оценива
ющих. Последующие исследования, представленные в этом разделе, прове
* Выражаю свою блаrодарность Ruth Beyth  Мшот, Don MacGregor и Paul Slovic за их полез
ные комментарии к ранним проектам этой статьи. Эта работа была поддержана Службой
морских исследований соrласно контракту М 000 1480C0150 с Perceptronics, Inc.

Освобождение от предубеждения 483
ряли точность этоrо приближения, рассматривая пределы очевидноrо успе
ха людей. Сможет ли лучшее суждение сделать их боrаче или здоровее?
ожно ли отнести их успех на счет их снисходительноrо окружения, KOTO
рое не предполarает особенно осведомленноrо поведения? Трarические ошиб
ки обеспечивают важную способность проникновения в природу и качество
процесса принятия решенИЙ у людей; к счастью, они довольно редки, так
'что у нас слишком маленькая база данных, чтобы определить факторы, KO
торые MorYT сбивать людей с пути. Исследование сужденИЙ использовало
деструктивнопроверяющую стратеrию для rенерирования подверженных
предубеждению суждений в ситуациях охарактеризованных с умеренной
точностью. Теоретик надеется, что появится модель ошибок и успехов, KO
торая послужит для нескольких возможных объяснений. Таким образом,
исследование предубеждений проясняет источники и пределы очевидной
мудрости, точно так же, как исследование освобождения от предубеждений
проясняет источники и пределы очевидной rлупости. Оба являются суще
ственными для изучения суждений.
:(О'I'Я некоторые исследования суждений являются, прежде Bcero, дeMOH
страдией Toro, что определенное предубеждение может появиться в HeKOTO
рых, возможно, выдуманных, условиях, мноrие друrие исследования пред
npиIШМали попытки подтасовки данныIx против наБJПOдения предубеждеНИЙ.
Некоторые из этих исследований являются освобождающими от предубеж
;rеIШll, и они проводятся В надежде, чтс процедуры, доказавшие свою эффек
т:ивность в лабораторных условиях, также будут способствовать улучшению
результатов и в естественных условиях. Дрyrllе имеют более теоретическую
цель прояснить контекст, вызывающий субоптимальные суждения. Сущ
насть этоrо раздела состоит в обзоре исследованИЙ, которые можно истолко
вать, как попытки 'ymeHbIllJ-IТЬ два обычных предуi3еждени.я  предубежде
fше ретроспективноrо взrляда и:тоезмерную у"'Веренность. Он рассматривает
riеудачи, равно как ItJ успех, в убе}кдении, что (а) неудача помоrает прояснить
опаСНОС1:'Ь проблемы и необходимость корректирующих или защитных мер,
и (6) общая модель исслеДОВaIIИЙ является RЛЮ"tIОМ к открытию психолоrи
ческих измеренИЙ, важныIx при характерИСТТrtке жизненных ситуаций и пред
видеНИII степени их подвержеIffiОСТИ предубеждению.
Мы стремились к полноте обзора, прI.fдерживаясь следующих трех отбо
рочных критериев:
1. Рассматриваются только исследования, опубликованные в ис
точниках с подобными обзорами. Таким образом, ответственность
за контроль качества экстернализирована.
2. ИСКЛЮ"tlaIOТСЯ эпизодические свидетельства (с некоторыми ис
ключениями). Хотя такие отчеты являются rлавным источником
информации о некоторых видах попыток освобождения от преду
беждений (например, использование экспертов), они подвержены
интерпретациоIПIОМУ и отборочному предубеждениям, которые Tpe

484 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
буют особоrо внимания вне сферы этоrо изложения (см. rлаву 23).
3. Предполarается некоторое эмпирическое основание. Исключаются
предположения, которые еще необходимо проверить, и теоретические дo
воды (например, об эколоrической ваJШДНОСТИ экспериментов), которые
невозможно проверить.
Перед обзором будет предложено основание для попыток освобождения
от предубеждений, характеризующее возможные подходы и предположе
НИЯ, лежащие в их основе. Такое основание может обнаружить повторяю
щиеся модели, будучи примененным к разнообразным предубеждениям в
суждениях.
Методы освобождения от предубеждений
Коrда существует проблема, вполне естественно искать виновноrо. Проце
дуры освобождения от предубеждения наиболее ясно MorYT быть катеrори
зированы cor ласно подразумеваемому безусловному утверждению о винов
ности. Наиболее важное различие состоит в том, ложится JШ ответственность
за предубеждение на человека, принимающеI'О решение, на задачу или на
определенное несоответствие между ними. Представляют ли предубежде
ния артефактыI некомпетентноrо экспериментирования и сомнительной
интерпретации, четкие случаи ошибочных суждеНИЙ или неудачный резуль
тат деятельности экспертов, имеющих, но неправильно примен,яющих Kor
нитивные умения? Как подытожено в табл. 1 и описано ниже, каждая из
этих катеrорий может подразделяться дальше соrласно тому, что можно
назвать r лубиной проблемы. Насколько фундаментальна сложность? Необ
ходимы ли технические или структурные изменения? Стра теrии для разра 
ботки техник освобождения от предубеждений различны для различных
ПРИЧИIПIЫХ катеrорий.
Таблица 1. Методы освобождения от предубеждений СО2ласно основным
предположениям
ПредJl,Оll,ожеиu,е
Зада.."и с иСlCQ,жеииями
Задачи с J10ZИЫМИ
УCJIОВИИМИ
Cmpamezu.и
Поднить ставки
Про.яснитъ инструкции (стимулы)
Препятствовать ошибочному пониманию
Использовать лучшие способы ответов
Задавать меньше вопросов

Освобождение от предубеждения 485
Продолжение табл.l
НеправИJlЬИО повитые
задачи
Ошибающиеся э"сnерты
Способвые к
соверПlеиствоваииlO
Не по.цдaIOщиеСJl
коррекции
Несоответствие между
оцениВАющими и аада.."ей
Реструктурирование
Обучение
Демонстрировать альтернативную цель
Демонстрировать семантическое несоrласие
Демонстрировать невозможность задачи
Демонстрировать обозреваемое раЗJIичие
Предупредить о проблеме
Описать проблему
Обеспечить личную обратную связь
Экстенсивно тренировать
Заменить их
Внести поправку в их ответы
Планировать на основе ошибок
Сделать знания точными
Искать противоречивую информацию
Разложить проблему на составные части
Рассмотреть альтернативные ситуации
Предложить альтернативные формулировки
Полarаться на надежных экспертов
Обучать с .иTCTBa
Задачи с искажениями
Задачи с ложными условиями. У экспериментаторов есть стандартные воп
росы, которые они ставят перед своей работой и работой дрyrих. Исследова 
ния публикуются только в том случае, если они внушают уверенность (в
обозревателей или редакторов), что более очевидные артефактыI исключе
ны. Однако поскольку невозможно контролировать все и удовлетворить всех
в начальном исследовании или серии исследований, попытку дискредити
ровать эффект, прежде Bcero, начинают с идентификации предполarаемых
методолоrических артефактов. Среди требований, которые MorYT возник
нуть, такие: (а) испытуемые равнодушны к задаче,  следовательно, необ
ходим о поднять ставки, ведущие к лучшему выполнению; (б) задача приве
ла испытуемых в замешательство,  следовательно, необходимо использо
вать более подробные ИНСТРУКIИИ и знакомые стимулы; (в) испытуемые не
верили утверждениям экспериментатора о природе задачи или приняли
друrую структуру результатов выполнения, отличную от заданной,  сле
довательно, необходимо заверить их в том, что их наилучшая доrадка о пра 
вильном ответе  это все, что интересует, и что им следует отвечать так, как
они с.читают наиболее подходящим; (r) испытуемые были не в состоянии
выразить то, что они знают,  следовательно, необходимо использовать бо
лее знакомые и rибкие способы ответов; (д) испытуемым задали слишком

486 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
MHOro вопросов и предложили стереоТИIПIые образцы ответа, чтобы помочь
им справится с задачей,  следовательно, необходимо задавать меньше воп
росов (или тоrда определить свой исследовательский интерес как стереотип
ныIe ответы).
Преодоление таких проблем  это часть хорошей научной чистоты. Oд
нако, теоретическое содержание таких попыток обычно незна-читеJIЬНО.
Поскольку ero целью является лучшее экспериментальное окружение, ис
следование артефактов может быть даже не информативным с точки зре
IШя мира контекстов, к :которым можно блarополучно обобщить наблюдав
шиес'я результатыI. "Успешные" исслеДОВaIШЯ артефактов обеспечивRЮТ,
rлавныIM образом, неrативной информацией, заставляющей СОМIlеВRТЬСЯ, в
"справедливых" ли условиях результат был достиrнут. "Справедлива" ли
жизнь в том же смысле, коrда она ставит вопросы,  Э'I'О уже отдельный
вопрос.
НеправиЛЪ1l0 пО1lяпlые задачи. Исследования артефактов подразумева
ют небрежность эксперимента. Подлинному исследователю следовало бы
больше знать и быть более старательныI.. Подобные утверждения являют
ся менее уместными в отношении BToporo вида недостатков задач: HeCOCTO
ятельность исследователя понять феноменолоrию респондента или ero KOH
цептуальныIй мир. Критики, paвlfo как и сторонники подхода эвристИI{И
предубеждений, использовали переформулировку зада"чи для Toro, чтобы
прояснить, что испытуемые действительно делали. Среди способов, KOTO
рые MorYT быть предприняты, чтобы показать мудрость явно подверженно
ro предубеждению поведения, такие: (а) деМОIIСТрация некоторой альтер
нативной цели, достиrнутой принесением в жертву оптимальности в pac
сматриваемой задаче (например, знакомиться со свойствами системы, дe
лая диarностические ошибки); (б) демонстрация Toro, что респондент раз
деляет определение ключевых терминов, отличное от поддерживаемоrо или
предложенноrо экспериментатором; (в) демонстрация Toro, что задача не
может быть выполнена до тех пор, пока респонденты не сделают некоторые
дополнительные предположения, которые должны случайно совпасть с
предположениями экспериментатора; (r) демонстрация Toro, что испытуе
мые делают обоснованное различие, к которому экспериментатор был He
чувствителен.
Чтобы внести свой вклад, такие переформулировки должныI включать
эмпирическую демонстрацию, а не просто утверждения о том, "что моrли
бы думать испытуемые". В худшем случае, такие утверждения MorYT иметь
выраженную особенность и вызывать фальсификацию; в самом деле, про
тиворечивые версии MorYT быть использованы для объяснения различных
предубеждений. В лучшем случае, они MorYT образовать сильные теорети
ческие утверждения о коrнитивных репрезентациях (Fischhoff, в печати).

Освобождение от предубеждеНИJ' .187
Ошибки экспертов
Способные к совершенствованию. ЕсJШ проблема была хорошо проработа
на, а предубеждение осталось, некоторую ответственность должен принять
на себя респондент. Чтобы ликвидировать нежелательное поведение, необ
ходимо использовать эскалационный план с шarами, отражающими yвe
личивающийся пессимизм в отношении леrкости совершенствования BЫ
полнения задачи человеком: (а) предупреждение о возможности воз:никно
венин предубеждения без определеIШЯ ero природы (эта стратеrия отлича
ется от поощрения людей работать более усердно, подразумевая, что потен
циальная ошибка является систематической, и респондентам нужна инст
рукция, а не просто блarоприятный случай); (б) описание направлеmrя (а,
возможно, и степени) предубеждения, которое типично наблюдается; (в)
обеспечение определенной порции обратной связи, персонифицирующей то,
что подразумевается в предупреждении; (r) предложеmrе обширной проrpам
мы тренировки с обратной связью, тренерства и Bcero, что необходимо для
коrнитивноrо мастерства респондента в задаче.
Такие шarи обвиняют оценивающеrо, а не задачу, предполarая, что pe
шения не возникнут самопроизвольно или только лишь при тщательном
перефразировании вопросов. Несмотря на оrромный практический вклад,
тренировка может оrраничить теоретическое влияние. Попытка найти спо
соб, который работает, может привести к созданию целоro набора MaнeB
ров, чьи элементы эффективности плохо определены. Тоrда, может, будут
нужны более систематические эксперименты, чтобы идентифицировать эти
элементы. .конечная цель  это понимание Toro, чем отличается искусст
венный опыт, полученный в треmrровочныIx проrраммах, от естественноrо
опыта, предлarаемоrо жизнью. Почему одна техника по ликвидации пре
дупреждения работает, тоrда как дрyrая нет?
н е поддающиеся коррекции эксперты. В некоторых случаях тренер MO
жет решить, что успех невозможен или достижим только при участии про
цедур, заставляющих испытуемоrо отве"чать оптимально. "У спех J ', который
достиrнут при существенной подсказке правильноrо ответа или создании
неуклончивых характеристик запроса, лишен как теоретичес:к()rо, так и
практическоrо интереса. Не является новостью, что люди слушают то, что
им rоворят; но если им нужно каждый раз rоворить, как следует отвечать,
то кому они нужны?
В таких ситуациях существует три опции: (а) замена людьми. vмеющи
ми отвечать лучше; (б) внесение поправок в ошибочные суждения.. предпо
латая, что количество и направление ошибок предсказуемы; (в) Пl>изнание
неточности в суждениях людей при планировании действИЙ на JfX основе.
Принимающий реПlение или аналитик, маХНУВШI1Й рукой на JП(\/Iей в лю
бом из этих способов, все еще может внести вклад в наше ПОНИМaRV(е сужде
пий оценкой размера, степени преобладания и упрyrости таких неисчезаю

488 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
щих предубеждений. Однако так как улучшенное суждение не является
целью этих корректирующих действий, здесь они будут рассматриваться
поверхностно.
н есоответствuе между экспертом и задачей
Реструктурирование. Возможно, самая милосердная и психолоrическая:
точка зрения состоит в том, чтобы не указывать пальцем и не обвинять ни
эксперта, ни задачу. Вместо этоro, предположим, что вопрос поставлен при
емлемо, и что у эксперта есть все требуемые умения, но какимто образом
эти умеIШЯ не используются. В духе инженерной психолоrии этот подход
доказывает, что надлежащей единицей наблюдения является система че
лове:кзадача. "У'спех состоит в том, чтобы сделать их как можно бо..лее co
вместимыми. Подобно тому, :как механически не поврежденному самолету
необходима хорошая конструкция приборов, чтобы быть управляемым,
правильная (то есть, не вводящая в заблуждение) задача может только Tor
да поддаваться обработке, если она будет реструктурирована в форму, по
зволяющую респондентам использовать те коrнитивные умеIШЯ, которые у
IШх есть, с наибольшим преимуществом.
Хотя такое коrIШтивное прое:ктирование является специфичным для за 
дачи, имеется ряд повторяющихся стратеrий: (а) принуждать респонден
тов выражать ТО, что ОIШ знают, ясно, а не позволять остаться этому "в rоло
ве"; (б) поощрять респондентов к поиску противоречивых свидетельств, а
не собирать детали, подтверждающие предпочитаемый ответ; (в) предлarать
способы разложения непреодолимой проблемы на более ПОДДaIOщиеся об
работке и знакомые компоненты; (r) подталкивать респондентов к paCCMOT
реIШЮ набора возможныIx ситуаций, с которыми они, возможно, сталкива
лись, чтобы лучше понять данную специфическую проблему; и (д) предла 
rать альтернативные формулировки представленной проблемы (то есть, ис
пользовать различные термины, конкретизировать, предлarать аналоrии).
Обучение. Вариант подхода "система человекзадача" состоит в утверж
деIШИ, что тоди MorYT решить эту задачу, но не эти JПOДИ. Здесь должны
использоваться альтернативы: (а) экспертыI, которые, наряду с их OCHOBa
тельныIии знаниями, приобрели некоторые особые способности по обработ
ке информации в условиях неопределенности; или (б) новый вид людей, обу
чающийся с paннero возраста думать вероятностно. В определенном CMЫC
ле этот взr ЛЯД roворит о том, что, хотя JПOДИ, В принципе, не являются неис
правимыми, большинство окружающих все же таковы. Обучение отлича
ется от треНИРОВКИ (предыIущаяя катеroрия) своим фокусом на развитии
общих способностей, а не специфических умений.

Освобождение от предубеждения 489
Ретроспективное предубеждение: Пример попытки освобождения
Критическим аспектом тобой работы является научеIШе на основе опыта.
"Узнав однажды, чем чтото оборачивается, мы стараемся понять, почему
это произошло, и оценить, насколько хорошо мы или дрyrие были к этому
rотовы. Хотя думают, что подобные знания о результатах дарят мудрость
ретроспективноrо взr ляда нашим суждениям, их преимущества Moryт быть
преувеличены. Оrлядываясь в прошлое, люди последовательно преувели
чивают то, что может предвидеть предусмотрительность. Они не только на 
мерены рассматривать ТО, что случилось, как неизбежное, но также и pac
сматривать это как казавmееся "относительно неизбежным" перед тем, как
слуЧиться. Люди уверены, что дрyrим следует быть способными предвидеть
события HaмHoro лучше, чем это было на самом деле. Они даже свои пред
сказания запоминают неправильно, с тем, чтобы преувеличить в ретроспек
тивном взrляде ТО, что они знали из предвидения (Fischhoff, 1975). Хотя
лестно верить, что мы все время будем знать все, что только можем знать,
or лядываясь в прошлое, это убеждение едва ли сможет позволить нам спра 
ведливую оценку степени, в которой неожиданности и неудачи являются
неизбежными. Несправедливо и саморазрушающе критиковать принима
ющих решения людей, которые заблуждаются в ошибочных системах, не
признавая этой ошибочности и не делая чеrо либо для улучшения системы.
Поощряя нас в преувеличении наших знаний, это предубеждение может
сделать нас чересчур уверенныIии в своей предсказательной способности.
Восприятие прошлоrо без неожидaIШОСтей может предвещать полное Heo
ЖИДaIШостей будущее.
Исследование этоrо предубеждения включило исследования большинства
возможных стратеrий, включенныIx в предыдущий раздел. Некоторые из
этих техник успешно уменьшили предубеждение прошлоrо опыта; но ни
одна не ликвидировала ero. Они ОIШсаны ниже и подытожены в табл. 2.
Задачи с искажениями
Задачи с ЛОЖllыми условиями. В первоначальной экспериментальной дeMOH
страции предубеждения ретроспективноrо взrляда (Fischhoff, 1975) испы
туемые читали парarpафы с ОIШсаниями историческоrо события и оценива 
ли вероятность Toro, что они cMor ли бы определить для каждоrо действую
щеrо лица возможные последствия, не будучи осведомленныIии о том, что
произошло. Независимо от Toro, был ли сообщенный результат правдивым
или ложным (то есть, случилось ли это в действительности), испытуемые
были уверены, что они определили бы этому более высокую степень вероят
ности, чем было сделано испытуемыми, неосведомленными о результатах.
Это исследование находится в списке попыток освобождения от предубеж
дения. Сосредоточиваясь на нескольких эпизодах, оно отвечает методоло
rической критике "слишком большоrо количества вопросов", которая MO

490 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
жет быть противопоставлена последующим исследованиям. Друrие иссле
дования с малым количеством вопросов, которые не ЛИКВIIдировали преду
беждение ретроспективноrо взrляда, проводили Slovic и Fischhoff (1997)
испытуемые анализировали веrJOЯТНОСТЬ возможных результатов в несколь-
ких научных экспериментах; Mitchell и Kalb (в печати), медсестры оцени
вали инциденты, взятые из ПРaRТИКИ работы больниц; Pennington, Rutter,
McKenna и Morley (1980), женщины оценивали для себя возможность полу
чить положительные результаты по тесту беременности (хотя низкая мощ
ность этоrо исследования делает ето вывод предварительным).
Среди дрyrих ПОПЬРI'ОR демонстрации артефaRтноrо источника предубеж
дения ретроспективноrо взrляда, которые предпринимались, 110 потерпеШI
неудачу, слеДУЮЩI-fе. Замещение mкалированн'ых суждений о "неожиданно
сти" оценкой вероятности (Slovic & Fischhoff, 1977). IIСПОJJ.ьзование более
однородных вопросов, позволяющих полнее ПРИВ.пекать ЗIlaRИЯ одной (l)op
мы, а не использование вопросов общеrо знания, разбросанных по разЛI-rч
ным областям, ни в одной из которых нельзя было бы rлуБОRО пораЗМЫСЛ1IТЬ
(Fischhoff & Вeyth, 1975). Уrовари:вание испытуемых работать усерднее
(Fischhoff, 1977Ь). Попытки рассеять сомнения о ПрI-fроде эксперимента
(G. Wood, 1978). Использование современныIx собыТИЙ, которые эксперты pac
смотрели с точки зрения предвидения, прежде чем осуществить оценивание
с точки зрения ретроспективноrо взrляда (Fischhoff & Вeyth, 1975).
н еnравUЛЬ1l0 nОllятые задачи. Возможно единственная привлекательность
предубеждения ретроспективноrо взrляда в том, что он может быть ДOCTa
точно льстивым, чтобы представить человека как все время знавmеrо, что
должно было произойти. За так'ю незаслуженную лесть человек платит
только в том случае, если (а) ero предусмотрительность приводит к действи
ям, кажущимся rлупыми с точки зрения ретроспективноrо взrляда. Или
если (б) систематическое преувеличение Toro, что он знал, приводит к чрез
мерной увереШiОСТИ в том, ЧТО он знает сеЙЧас, возможно, становясь причи
ной непостоянных действий или неудачи в поиске необходимой информа
ции. Так как эти длительные последствия не явл:яются в значительной CTe
пени релевантными в типичном эксперименте, возможно беспокойство об
испытуемых, подверrнутых искушению нарисовать себя в более вытодном
свете. Хотя мноrие эксперименты являлись, скорее, проверкой способнос
ти испытуемых реконструировать предусматривающее состояние знания,
чем проверкой, насколько экстенсивным было это знание, искушение пре
увеличивать все же мот ло остаться. Если это так, они отразят противореЧllе
между интерпретацией задачи испытуемым и экспериментатором. Одна из
манипуляций для ликвидации такой возможности требует, чтобы испыту
емые сначала ответили на вопросы, а затем запомнили свои ответы, с тем,
чтобы под вопросом была острота их памяти (Fischhoff, 1977Ь; Fischhoff &
Beyth, 1975; Реnniпgtопидр., 1980;G. Wood, 1978). Вторая манипуляция
требует, чтобы испытуемые с ретроспективным взrлядом оценили ответы,

Освобождение от предубеждения 491
данныIe дрyrими испытуемыми с точки зрения предусмотрительности, пред
полarая, что у них не будет основания преувеличивать то, что знали дрyrие
(Fischhoff, 1975; G.Wood, 1978). Ни одна из МВ1Шпуляций не оказалась yc
пешной. Испытуемые помнили себя как более знающих, чем это было на
самом деле. они были немилосердными, в смысле преувеличения, делая
ошибочные доrадки о том, что дрyrие знали (или должныI были знать) с точ
ки зрения предусмотрительности.
Ошибки экспертов
Учиться избеrать предубеждений, возникающих oTтoro, что являешься
пленником собственной современной перспективы,  вот что составляет
фокус тренировки историков (см.rл.23). Однако не проводилось никаких
эмпирических исследований успешности таких попыток. Акцент, который
историки делают на первичныIx источниках с их отчетами восприятия про
шлоrо, может отражать ощущение, что человеческое СОЗНВ1Ше достаточно
неисправимо, чтобы изучать дисциплину Taкoro рода по документам. Одно
из исследований по экспериментальной тренировке, хотя и использует зна 
чительно менее строrую процедуру , не дает никаких оснований для опти
мизма. Fischhoff (1977Ь) ясно ОIШсывал это предубеждение испытуемым и
просил их избеrать ero в своих суждениях  напрасно.
Несоответствие между экспертами и задачами
Реструктурирование. Были принятыI три стратеrии для реструктурирова
ния задач ретроспективноrо взr ляда так, чтобы сделать их более совмести
мыми с коrнитивныIи умениями и предрасположениями, которые привнес
ли в них эксперты. Одна из таких стратеrий отделяет испытуемых во BpeMe
ни от сообщения о событии в надежде уменьшить ero тендеIЩИЮ доминиро
вать над их полем перцепции (Fischhoff & Вeyth, 1975; G. Wood, 1978); эта
стратеrия была неэффективной. Соrласно второй стратеrии, экспертыI oцe
нивали вероятность повторения сообщаемоro события, а не вероятность тoro,
что оно случится, в надежде, что неопределенность будет в большей степени
присутствоватьв перспективе ожидания (Mitchell & Kalb, в прессе; Slovic &
Fischhoff, 1977); она также потерпела неудачу. Последняя стратеrия требу
ет, чтобы испытуемые указали, как они моrли бы объяснить наличие исхо
да, KOToporo в действительности не было (Slovic & Fischhoff, 1977). Вовле
чение Taкoro неrативноrо свидетельства ощутимо снижает неизбежность
сообщаемоrо события, в отношении Koтoporo выносится суждение. Такое
противоречивое свидетельство было явно в наличии в памяти или вообра 
жении испытуемых, но недостуIШО без СТРУКТУРИРОВВ1Шя проблемы.
Обученuе. Существуют некоторые экспериментальные свидетельства о том,
что ретроспективное предубеждение уменьшается при интенсивном вовле

492 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
чении в проблему профессиональноrо обучения. Detmer и Fryback (1978)
обнаружили ретроспективное предубеждение в суждениях хирурroв (как
университетских преподавателей, так и практикующих), оценивающих
эпизод, включающий возможный разрыв брюшной аорты при аневризме.
Arkes, W ortmaIlll, Saville и Harkness (1981) продемонстрировали предубеж
дение у врачей, рассматривавших клиническое описание бармена с острой
болью в колене. Mitchell и Kalb (в печати) обнаружили предубеждение в
оценке медсестер о результаrrах действий подчиненных. Если людей BЫHO
сящих суждения о событиях в собственной жизни, рассматривать как Ha
стоящих экспертов, тоrда исследование Pennington и др. (1980) суждений
женщин о результатах их собственноro теста беременности може'Т' paCCMaT
риваться как еще один при мер предубеждений у экспертов. Даже в еще бо
лее оrраниченном смысле экспертизы, G. W 000 (1978) обнаружил, что в за 
даче с вопросами общеrо знания наиболее знающие испытуемые были не
менее склонны к предубеждению, чем менее знающие. Краткое свидетель
ство тoro, как эксперты стали жертвой этоrо пред.убеждения, кратко изло
жено в rлаве 23 (этоrо издаШIЯ). Оно включает как наблюдение причин, тат{
и исчерпыIающиеe исследования, такие как IIсследование W oblstetter (1962),
который охарактеризовал попьр:рки высоко МОТIIВIlрованных экспертов,
входивших в состав комитета по расследованию событий в Перл Харбор,
как 39 томов ретроспективных предубеждений.
Резюме
Будучи хотя и одной из наименее изучавшихся проблем, предубеждение peт
роспекти:вноro опыIаa побудило проведение достаточн:оro КОJШЧества исследо
в8НИЙ, чтобы сделать возможными некоторые общие экспериментальные yт
верждеlШЯ: оно достатоЩIО устоЙtnrnор 11: широко распространеIШое. Чтобы ero
уменьшить, необходимо некоторое ПОIШМание коrнитивных процессов у лю
дей и rипотезы о них. Одна из таких rиnотез с<ютоит в том, что образ действия,
который обычно предпрmmмают люди в подходе к ретроспективным задачам,
не использует их знания и умения делать вьтоды с наибольшим преимуще
ством. Создание противоположных свидетельств со всей очевидн<ютью частич
но справляется с этой проблемой и помоrает JПOд.ям: лучше использовать свое
мышление (Slovic & Fischhoff, 1977).
Однако, перед тем как подтвердить это закmoчеIШе, необходимо обратиться
к целому ряду эмrшpических вопросов: (а) какие допоmmтельные шarи необ
ходимо сделать, чтобы 1ШКВи,цировать это предубеждение, а не только yмe:нь
шить?; (б) будет JШ работать эта процедура в менее ясно структурированныIx
задачах?; (в) будет ли достатоЩIОЙ практикапроцедуры в некоторых CTaндapT
ных задачах, чтобы изменить поведение в дрyrих задачах, rде нет специфичес
ких ШIструкЦИЙ? Процедура освобождения от предубеждения будет даже бо
лее проблемной, чем это есть, если она повысит веру людей в свои сп<юобн<юти
вын<юить суждения больше, чем улyчnшт сами эти сп<юобн<юти.

Освобождение от предубеждения 493
Чрезмерная уверенность: Попытки освобождения от предубеждения
"Принятие решений в ситуациях неопределенности" подразумевает непол
ное знание. Как результат Э1'оrо, ОДНИМ из основных компонентов npинятия
таких решеШIЙ является оценка качества любоrо знаШIЯ, имеющеrося в
наличии. Хотя ста'llистичеСRие методы MorYT руководить этой оценкой, по
той ИJIИ :и:ной ПРИЩIне неоБХОДИl\10 суждение, чтобы оценить уверенность,
которую можно вселить в чью либо лучшую доrадку о положении вещей.
Так как неправильнаJ1 оценка уверенв:ос ти может привести к плохим реше
ниям, вызывая либо чрезмерную) либо недостаточную осторожность, то и в
дальнейшеrvI фокус исследования суждений состоит в идентификации фак
торов, влияющих на уверенность неподходящим образом. Получение зна
ний 110 результатам  это один из таких факторов, поскольку он ведет к
TOl\iY, что люди преувеличивают полноту своих собственных знаний. Хотя
подозреваюrr, что знания по результатам делают людей чрезмерно yвepeH
ными в своих знаниях, все же ПОНЯТIIО, .что JПOди подвержены некоторому
роду эндемической IIедос'rаточной уверенности, полезным противовесом
которой являе'l'СЯ ретроспективное предубеждеIШе. lIрояснение этой воз
можности требует исследовательской оцеНКlf абсолютной валидности суж
дений об уверенности.
Так как трудно оценить аБСОJIЮТНУЮ валидность любоrо единичноrо суж
дения об уверенности, большинство исследований в этой области pacC1VlaT
ривали качество, или калибровку, набора сужденИЙ, каждое из которых
представляло собою суб'ьекти:вную вероятность, что утверждение факта
является npавильным (rлзва 22, этоrо издания). Для отлично калиброван
иоrо индивида оценки, скажем 0,70, ассоциируются с npавильными YTBep
ждениями в течение 700/0 времени.
Чрезмерная 'уверенность  rораздо более распространенное событие.
Типичное :исследование может показывать вероятность о. 75, чтобы ассоции
:rюваться только с 60 О /о "попаданием", 1'1 вьrpажеIШЯ определеННОСТII (р == 1,00),
правильны только в течение 800/0 ВlJeмеIШ. I:\оrдалюди оценивают, как MHOro
они знают о зна'чениях количеств, выраженных численно (например, "Я
уверен на 0,98, 'ЧТО котrчество зареrистрированных избира телейреспубл:и
канцев в окруте Лейн rдето между 12.000 и 30.000"), не будет неоБычныIM
обнаружить правдивые ответы, выпадюощие из их 98процентноrо интер
вала уверенности от 200/0 дО 40J времени. Такие результаты беспокоят как
тех, кто должен полarаться на оценки увереIПIОСТИ, так и тех, кто обвинен
(прямо или косвенно) в преувеличении 'Iioro, как МНОI'О Offil знаюТ. Полно
масштабное исследование, которое проводилось с целью опроверrнуть, дис
кредитировать, поддержать или оrраничить нaJIИt.IИе чрезмерной yвepeннo
сти, охаI)3Fvтеризовано НIlже в перспективе попыток освобождения 01' пре
дубеждения. Значительную помощь в этом IroBTopHOM анализе существую
щих исследований оказало наличие нескольких исчерпывающих обзоров
литературы, хотя и осуществленных для несколько дpyrlIX целей. Они вклю

494 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕД"УРЫ
чают Henrion (1980), Hogart (1975), Lichtenstein, Fischhoff и Phillips (rлава
22), и Wallsten и Budescu (1980). Этот повторный анализ был усложнен тем,
что мноrие из цитируемых исследованИЙ проводились также и для HeKOТO
рых дрyrих целей. И как результат этоrо, они не всеrда точно подходили
под одну катеrорию освобождения от предубеждения. Это незначительное
несоответствие может накладыIать оrpаничения на настоящую катеrори
альную схему (делая различия неясныIи)) или на исследования (смешивая
манипуляции по освобождению от предубеждения).
Задачи с искажениями
Задачи с ложными условиями. Прикладная причастность чрезмерной yвe
реШIОСТИ породила OrpOMHoe количество техIШЧеских попыток ее искоре
нения, почти все из которых оказались неуспешныIи.. Мноrие из них вклю
чали манипуляции с моделями ответов, такие как сравнение вероятности и
оценку увереШIОСТИ (Ludke, Stauss & Gustafson, 1977), или изменение ин
тервалов увереIПIОСТИ, оцененныIx в процесс е формирования распределения
субъективной вероятности (Selvidge, 1980). избавленныIe от не06ходимос
ти производить и оправдыIать свои манипуляции на основе некоторых cy
ществующих теорИЙ, экспериментаторы, использующие подоБныIe "проек
тирующие" подходы, часто обнаруживают оrромную изобретательность в
процедурах, которые они roтовы испробовать. Однако, отсутствие теории,
кроме тoro, затрудняетпо:нимание тoro, как интерпретироватьиJШ обобщать
их успехи и неудачи. Например, Seaver, von Winterfeldt и Edwards (1978)
обнаружили, что чрезмерная увереIПIОСТЬ была меньше, коrда интервалы
уверенности были получены методом "фиксирова.нныIx значений", при KO
торых экспериментатор отбирал значения, а испытуемые оценивали их Be
роятность, чем методом "фиксированной вероятности" , при котором экспе
риментатор обеспечивает вероятность, а респондент дает ассоциированное
значение. Этот успех может отражать HeKoтoporo рода большую совмести
мость между методом "фиксирова.нныIx значений" и психолоrическими про
цессами респондента, или он может отражать информацию о действитель
ном значении, выраженную выбором экспериментатора фиксированныIx
значений. Подобный результат, полученный Тверским и Канеманом
(Tversky Kahnemann, 1974, 1), основывается на rипотетически принятой
эвристике "заякоритьиотреryлироватъ", хотя и здесь MorYT быть испыту
емые, проинформирова.ннъlе о фиксированных значениях.
Кроме довольно интенсивноro поиска правильноrо СIlособа ответов для
извлечения увереIПIОСТИ, также были предпринятыI попытки ликвидации
дрyrих yrроз справедливости задач, которые перечисленыI в верхнем разде
ле таБлицыI 1. Например, OrpOMHoe число ответов, взятыIx во мноrих иссле
дованиях калибровки с тем, чтобы получить статистичес:ки надежныIe ин
дивидуальныIe результатыI, может быть предметом интереса, набтодалась
ли чрезмерная увереIПIОСТЬ в исследованиях с 10 или даже 1 вопросом к ис

Освобождение от предубеждения 495
пытуемому (нarlРИl\iеl), Hynes & VaIllnarcke 1976; Lichtenstein и Fischhoff,
1977). Краткость инструкций, ИСIIОЛЬЗОВанных в некоторых исследовани
ЯХ, может вызывать беспокойство, не бы.ЛИ ли получены подобные резуль
таты с инструкциями, которые настолько пространны и подробны, насколь
ко MorYT вынести испытуемые (например, r лава 21; Lich tenstein и Fischhoff,
1980Ь). Исчерпывающий характер, даже педанти:чность таких инструкций,
может так же рассматриваться, как прот:и:воядие к любым попыткам испы
туемых ошибочно понять исследователя. Что касается ясности использо
ванных стимулов, не было замечено никаких изменений в чрезмерной уве-
ренности при Зfu"'VIене различных наборов вопросов общето знания на наборы
ОДНОроДНЫХ вопросов (например, Fischhoff & Lichtenstein, 1980; Oskamp,
1962) или наборы невербальных '''перцептивных'' СТИМУJIОВ (например,
Daws, 1980; Lichtenstein & Fischhoff, 1980b).
Было бы само")тспокоенностью верить, что чрезмерная уверенность исче
зает, коrда поднимаются ставки, и судьи действуют ..реально" (то есть, не
просто для эксперимента). К сожалению, и:еследовательские стратеrии, KO
торые мотут быть использованы для изучения этой rипотезы, склонны Ha
толкнуться на трудности интерпретации. Одним из очевидных подходов
является MOffiITOpIIHT выражения уверенности экспертами, выполняющи
ми свои обычные задачи. Он фрустрируется возможностью Toro, что Bыpa
жения экспертов оцениваются на основе критерия, который ПрОТI1:воречит
калиброванию, то есть, может IIMeТb место поощрение за намеренно прояв
ляемую чрезмерную уверенность или за чрезмерную осторожность. Нanри
мер, коrда врачи переоценивают вероятность болезни (например,
ChristensenSzalanski & Bushyllead, 1981; Lusted, 1977), этоможетбытьиз
за тото, что они не имеют представления, насколько хорошо они осведомле
НЫ, или изза беспокойства о плохом лечении, алчности к финансовому воз
нarраждению, которое MorYT принести дополнительные тесты, или дрyrих
интересов, не соответствующих настоящим целям. Изза этих сложностей
исследования с участием экспертов перечислены в конце посвященноrо им
раздела в Таблице 2, в отличие от попыток поднять ставки.
Вторая стратеrия поднятия ставок состоит в присоединении ОII;енивания
уверенности к внутренне важным задачам, для которых это оцени в ани е не
имеет никакой деi1ственной причастности. Так, Sieber (1974) сделал это,
попросив студентов отметить свою уверенность в своих собственных OTBe
тах при тестировании. Результатом была (не имеющая подобных) чрезмер
ная уверенность, возможно, изза Toro, что rрадуировка была невосприим
чива к вовлеченным ставкам, а возможно, изза Toro, что этот метод был
неэффективен в их поднятии. ТеореТWlески совершенная стратеrия мани
пу лирования ставками  это поощрение испытуемых надлежаш;ими пра 
вилами накопления баллов, которые наказывают неискренние выражения
неопределенности. Такие правила, однако, довольно асимметричны, в том
смысле, что они наказывают чрезмерную уверенность HaмHoro сильнее, чем
недостаточную уверенность. Результатом этоrо является то, что испытуе

496 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
мые, которые понимают суть этих правил, но не интересуются их деталя
ми, MOryT интерпретировать правила накопления баллов как общую инст
рукцию никоrда не выражать большой уверенности. В таком случае, люди
MorYT просто механически уменыпать свою увереIПIОСТЬ, не улучшив пони
мания. Возможно, самым лучшим из всех способов заставить испытуемоrо
работать старательно является применение стандартныIx техник экспери
ментаторов для усиления внутренней мотивации задачи и вовлеченности в
нее испытуемоrо.
Таблица 2. Опыт по освобожденuю от предубежденuя
Cmpamezuи
Задачи с ис"аженuяжи
Задачи с лож:в:ыми условиями
ПОДНЯТЬ ставки
Прояснить инструкции (стимулы)
Препятствовать ошибочному пониманию
Использовать лучшие способы ответов
Задавать меньше вопросов
Неправнльно поннтые задачи
Демонстрировать альтернативную цель
Демопстрироватъсемантическое
несоrласие
Демо:в:стрировать невозможность задачи
Демо:в:стрировать обозреваемое различие
Ошиб"и э"сnертов
Способные к совершенствованию
Предупредить о проблеме
Описать проблему
Обеспечить личную обратную связь
Экстенсивно тренировать
Не поддающиесSI коррекции
Заменить их
Внести коррекцию в их ответы
Осуществлять проект на ос:в:ове ошибок
н ссяедОВ4Н,UЯ,
рассхатрuваю..
щие ретРОСfl,ек"
тив""ое ""ре..
дубежде'Н,uе
н ссяедОВ4н'UЯ,
рассматри..
вающuе
чрезмерную
увере'Н,'Н,ость
4
6
11
9
1,30
3,10,13,14,21
13,21
13,14,20,22,23,
32,34,351,36,40
16
3,7,8,9
8,4,6,8,9
14
3,14,19,30
13
15
4
13
3
21
1,2,4,17,21,26,
27,31,34
51
2,5,24

Освобождение от предубеждения 497
Продолжение табл. 2.
Несоответствие м,ежду экспертами и
задачей
Реструктурирование
Сделать знания точными
Искать противоречивую информацию
Разложить проблему на составные части
Рассмотреть альтернативные ситуации
Предложить альтернативные
формулировки
Обучение
9
6,11
18
18
7,9
351
Полarаться на надежных экспертов
1,2,7,8,10,11
11,16,20,24,29,
33,38,39/ 8,9,
23,28,31,32-
6,7
Обучать с детства
Примечания: Ключ 1( llсследова1iuяt идет за nримечания.ми. MaHиny
ляции, которые оказались, по крайней мере, частично успешными, oтMe
1lены жирным шрифтом. Те, которые все еще необходимо проверить эмпu
рuчески, или результаты которых неясны, помечены вопросительным
знаком. Записи с индексом а перед разделом  это исследования с участи
ем экспертов, не получивших тренировку по калибровке; записи после вep
тUKailbHoи черты  исследования, использующие различные уровни слож
ности.
Ключ к исследованиям
Ретроспективные предубежде-
ния
1. Arkes, Wortmann, Saville,&
Harkness (1981)
2. Detmer, Fryback, & Gassner
(1978)
3. Fischoff (1975)
4. Fischoff (1977Ь)
5. Fischoff (1980)
6. Fischoff & Beyth (1975)
7. Mitchell & Kalb (in press)
8. Penl1ington, Rutter, McKen
па, & Morley (1980)
9. Slovic & Fischoff (1977)
10. Woblstetter(1962)
11. G. Wood (1978)
Чрезмерная уверенность
1. Adams & Adams (1958)
2. Adams & Adams (1961)
3. Alpert & Raiffa (1969, 21)
4. Armelius (1979)
5. Вecker & Greenberg (1978)
6. BeythMarom & Dekel (in
press)
7. Cavanaugh& Вorcovsky (1980)
8. Clarke(1960)
9. Cocozza & Steadman (1978)
10. Dawes (1980)
11. Dowie(1976)

498 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
24. Moore (1977)
25. Morтis (1974)
26. Murphy& Winkler(1974)
27. Murphy & Winkler (1977 а)
28. Nickerson & McGoldrik
(1965)
29. Oskamp (1962)
30. Phillips & Wright (1977)
31. Pickhardt & Wallace (1974)
32. Pitz (1974)
33. Root (1962)
34. Schaefer & Borcherding
(1973)
35. Seaver, von Winterfeldt, &
Edwards (1978)
36. Selvidge (1980)
37. Sieber (1974)
38. Stael von Holstein (1971а)
39. Stael von Holstein (1972)
40. Тversky&Kalmeman(1974)
Ошибочно пОflятые задачи. Как бы тщательно ни Оlшсывалась задача pec
пондентам, все же останутся некоторые СОlVIнения относительно Toro, дей
ствительно ли они поняли ее и приняли заданную структуру поощрения.
Стандартный маневр ДJIЯ IIроверки Toro, "сработала" ли манипуляция  это
посмотреть, останутся ли участники при своих ответах, которые они уже
дали, если эти ответы используются в новой задаче со структурой поощре
ний, заданной для старой задачи.
Fischoff, Slovic и Lichtenstein (1977) приняли эту стратеrию, спрашивая
людей, будут ли они rотовы осуществить рискованное предприятие, OCHO
ванное на оценке уверенности, которую они только что сделали. Это риско
ванное предприятие будет для них блarоприятно, если oIeHKa была искрен
ней или имела тенденцию недооценить их уверенность, но оно покарает их,
если они, изза какой бы то ни было причины, преувеЛИТ-IИЛИ свои знания.
Намеренное преувеличение может, IIапример, служить альтернативной
цели действовать более осмотрительно, .чем это есть на самом деле. Такие
испытуемые определенно стремились принять рискованное предприятие,
несмотря на то, что были также чрезмерно уверены, I<aI{ 11: испытуемые, Ha
блюдавmиеся rделибо еще.
Еще одно основание для утверждения, что испытуемые поняли задачу
иначе, нежели было задано экспериментатором, идет от наблюдения, что
"степени определенности часто ИСII0ЛЬЗУЮТСЯ в повседневной речи (как упо
минания о ПОI'оде), но они редко выражены численно, и .часто нет возмож
ности валидизировать их.... Неспособность людей оценить соответствующим
образом 0,80 вероятности может быть не более удивительна, чем сложность,
12. Ferrel & McGoey (1980)
13. Fischoff & Slovic (1980)
14. Fischoff, Slovic, & Lich
tenstein (1977)
15. Howell & Burnett (1978)
16. Hynes & Vanmarcke (1976)
17. King, Zechmeister, & Sha 
ughnessy (in press)
18. Koriat, Lichtenstein & Fisc
hoff (1980)
19. Larson & Reenan (1979)
20. Lichtenstein & Fischoff
(1977)
21. Lichtenstein & Fischoff
(1980Ь)
22. Lich tenstein & Fischoff,
Phillips (rлава 22)
23. Ludke, Stauss, & Gustafson
(1977)

Освобождение от предубеждения 499
с которой OHJI MOrYT СТОJШнуться при оценивании яркости свечей или темпе
ратуры в rpaдycax по Фаренrейту" (Fischoff и ДР., 1977, с. 553). Одним oтвe
том относительно этой возможности является оrраничение внимания к пре
делам шкалы вероятности в убеждении, что "1000/0 уверенность, что утверж
дени:е правильно, охотно понимает больпmнство JПOдей, и ero уместность OXOT
но оценивается" (Fischoff и др., 1977, с. 553). Второй o"rвeT  обеспечение
вербальных ярлыквB для количествеШIЫХ вероятностей, чтобы сделать их
более леrКИМI1: для понимания (например, rлава 21; Larson & Reenan , 1979).
Ни одна из манипуляцИЙ не оказалась по настоящему эффективной. В YTBep
ждениях, что "неопределенность" сама по себе может иметь различныIe ин
терпретации, не все из которых являются значащими для всех индивидов,
можно обнаружить более rлубокое понятие семантическоrо несоrласия меж
ду экспериментатором и респондентом (Howell & Burnett, 1978; Phillips &
Wright, 1977). Эмпирические попытки освобождения от предубеждения,
ОСНОВaнIП,Iе на этих КОIЩеmях, MOryт оказаться плодотворными.
Наиболее экстремальная чрезмерная уверенность наблюдалась в задачах,
относительно которых респонденты вообще ничеrо не знали. Хотя ЭRспери
ментаторы обычно пытаюТСЯ не давать lIИКаких намеков о том, насколько
уверенными следует быть испытуемым, все же может иметь место подразу
меваемое предположение, что "экспериментатор не дал бы мне задаЧJI, KO
тор}тю невозможно выполнить". Если испытуемые имеют подоБныIe ожи:да 
IШЯ, тоrда будет невозможным соответствующий уровень уверенности.
Fischoff и Slovic (1980) проверяли эту возможность в серии задач, чье coдep
жанне (например, диаrностика язв, проrнозирование цен неизвестныIx aк
ЦИЙ) и инструкции были разработаны с целью сделать их кажущимися Ha
столько невозможными, насколько это и было в действительности. Однако
чрезмерная увереШIОСТЬ была уменьшена только (да и то частично) Tor да,
коrда испытуемых предостереrли, что "может быть совершенно невозмож
но сделать подобноrо рода распознав31Ше. Постарайтесь сделать все, что
можете. Но если вы чувствуете, что совершенно не уверены (в своих OTBe
тах), без колебаний отвечайте 0,5 (показатель доrадки) по каждому из них"
(с. 752). Любые более сильныIe инструкции можно было бы подозревать в
том, что они имеют характеристику требования.
Ошибки экспертов
Способные 1с совершенствованию. Если незначительно изменить интерпре
тационные положения, то последнее утn:оминавшееся исследование в пре
дыдущем разделе может стать первым ynоминающимся в настоящем. YBe
рение испытуемых в том, что они Mor ли допустить, чтобы каждый ответ был
просто доrадкой, может рассматриваться как способ рассеивания Kaкoro бы
то ни было остаточноrо ошибочноrо понимания задачи или как шат в cтopo
ну исправления испытуемых, которые понимают задачи, но не себя. Оно
несет подразумеваемое предостережение, что неспособность допустить дo

500 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
rадки может быть проблемой. Это предостережение было явным в инстрyR
ции (rлава 21) испытуемым "разворачивать цепочки" своих субъективных
вероятностных распределений, чтобы избежать чрезмерной уверенности.
Отражает ли частичный успех этих манипулЯЦИЙ улучшение понимания ИJШ
чувствительность к распоряжениям, пока не ясно. Такая неясность может
объяснить малое количество исследований, принявших эти подходы.
Это беспокойство о характеристиках требования исчезает в исследовани
ях намеренной тренировки, rде "воздействия экспериментатора" составля
ют повестку дня. Как показано в табл. 2, разJшчныIe попытки тренировки
предпринимались с восхитительным успехом, хотя, может возникать беспо
койство, что недостаточный энтузиазм журналов отражать исследования с
неrативными результатами Mor уменьшить заметность неудач. СтреМ.:JIеIШе
тренеров делать все возм()жное для получения эффекта сделало попытки Tpe
нировки достаточно сложными манипуляциями, чьи эффективныIe элемен
ты в некоторой степени неясныI. Некоторыми из условИЙ, изучение которых
более необходимо являются: получение обратной связи по большой выборке
ответов, получая информацию о конкретном выполнении задания (а не про
сто об общей проблеме), и наличие возможности обсуждения отношений меж
ду субъективным ощущением неопределенности и ответами о численной Be
роятности. К собственному удивлению, ЛихтенштеЙН и Фишхофф (1980Ь) об
наружили, что один ЦИКЛ тренировок с интенсивной, персонализиIЮВанной
обратной связью бьт так же эффективен, как долrая серия проб. Неясно, в
какой степени эти различные успехи представляют тренировку, в узком CMЫC
ле овладения конкретной задачей (например, изучение распределения oтвe
тов, требуемых эксперимен'rатором), или приобретение более общих умеНИЙ.
I-[ е поддающиеся коррекции индивиды. Нетерпение в тренировочных ис
следованиях или скептицизм по поводу их всеобщности привели к тому, что
целый ряд исследований приняли ошибочное оценивание уверенности как
неизбежное и СКОlЩентр:и:ро:вались на помощи принимающим решения справ
лятъся с ним. Одни предлarают заменить индивидов rрy:rшами экспертов, чья
оценка получена при непосредственном взаимодействии или схемой механи
ческоrо сбора (например, Becker & Greenberg, 1978; Morris, 1974); дрyrие при
зывают к либеральному использованию анализов чувствительности всякИЙ
раз, коrда в анализе решений поднимается вопрос об оценивании YBepeннoc
ти (например, Jennergren & Кееnеу, в печати); тоrда как дрyrие предлarают
перекалибровать оценку, используя корректирующИЙ фак'fОР, который по
казывает должную степень уверенности оценивающеrо как функцию налич
ной степени уверенности (Lichtenstein & Fischoff, 1977). Например, преобла
дание чрезмерной уверенности может наводить на мысль, что если объ.явле
на определенность, то можно трактовать ее как 0,85 шанса быть правильным.
К несчастью для этой стратеrии, ЛЮДИ неправильно калибруют степень своей
чрезмерной уверенности в зависимости от сложности конкретной задачи, с
которой они столкнулись (Lichtenstein & Fischoff, 1977). Как результат это

Освобождение от предубеждения 501
ro, необходимая калибровка может быть установлена, только если известна
сложность наличной задачи, и есть возможность набтодения (чрезмерной)
увереШIОСТИ респондентов в задаче подобной степени сложности, или, по край
ней мере, возможность предположения ОТlIоmений между наблюдаемой и
предсказьmаемой чрезмерной уверенностью (Ferrel & McGoey, 1980).
н есоответствие между экспертами и задачей
Реструктурирование. Исследонание калибровки, как и некоторые дрyrие
темы в отношении суждений, остались ОТI-Iосительно изолированными от
OCHoBHoro потока исследований сознания, извлекая из психолоrической
литературы больше методолоrии, чем идей. Отражает ли этот недостаток
контактов обособленность исследовани:Й: суждений или неадекватное пред
ставление уверенности в распространенных моделях коrнитивных процес
сов, он, вероятно, препятствует разработке методов снижения чрезмерной
уверенности. Модели процессов должны как предлarать более сильные Ma
ниnyляции, так и показывать, почему психофизиолорические подходы pa
ботают или не работают, и насколько хорошо их результаты способствуют
обобщению. Имеющиеся исследования показаний О"tlевидцев, ощущения
знания и мета памяти Mor ли бы при известных обстоятельствах обеспечить
точки соприкосновения (например, Gruneberg, Morris & Sykes, 1978).
Одно из возможных направлений помощи людям в ИСПОЛЬЗОВaнIIJ{ их
существующих коrнитивных умений более совместимым образом с требо
ваниями к оцениванию уверенности можно увидеть у Koriat, Lichtenstein &
Fischoff (1980), коrда чрезмерная уверенность была уменьшена при пере
числении реСПОIlдентами причин, по которым выбранные ответы MorYT быть
неправильными. 11еречисление причин, почему респондент может быть
прав, или называние одноrо основания "за" и одноrо  "против" выбранно
ro респондентом ответа не дало никакоrо результата, показывая, что крити
ческий элемент  это не просто более усердная работа или большая точность,
но и обращение к памяти иным образом, чем это обычно происходит в зада
чах оценивания уверенности. Без специфическоrо побуждения "подумай
те, почему вы можете быть не правы" люди оказываются недостаточно кри
тичны или даже стремятся оправдать свой первоначальный ответ. Возмож
но, аналоrичным образом Макмоен (1979) обнаружил, что 9ти И 12ти лет
ние дети обнаруживали непоследовательность в текстовом материале толь
ко тоrда, коrда их просили ее отыскать.
Хотя и выдвинутая скорее на практической, 'чем напсихолоrической основе,
техника фиксированных значений Сивер идрyrих (1978) может рассматриваться
как еще один способ реструктурирования подхода респондента к задаче. Opra
низация зШU:ШЙ:человекавокрyr набора значеНИЙ, предположительно непрaвиJTh
ных, может привести к более ПОJПIой оценке тoro, что он знает, чем "тра,цици:он
ный" метод фиксированной вероятности, при котором внимание может фокуси
роваться на наилучшей доrадке респондента о npавИJThНОМ ответе.

502 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОlЕДУРЫ
Обученuе. Является ли исчезновение чрезмерной увереIПIОСТИ косвенным
результатом реальноrо обучения, KOTOI)oe получают эксперты в своей обла
сти? Как упоминалось ранее, очевидный способ исследования этоrо вопроса
при рассмотрении выражений уверенносrrи, сопровождающих ВЫПОJПIение
реальной задачи, усложнен возможностью Toro, что реальное давление or
раничит беспристрастие эксперта. Например, можно Нi1ЙТИ свидетельства
чрезмерной уверенности в профессиях, rде нужно вынос:и:ть уверенные суж
дения, не демонстрируя валидность (например, предсказание изменений в
биржевых ценах (Dreman, 1979; Slovic, 1972 с), психиатрическая диarнос
тика опасности (Cocozza & StеаdmЮl, 1978)). Конечно же, если с такими эк
спертами консультируются (и платят им) в зависимости от увереIПIОСТИ,
которую они внушают, они MorYT подверrаться IIскyrnению неправильно
представлять свои реальные знания.
Несомненно, самые значительные попытки обеспечения беспристраСТIIО
сти предпринимал:УIСЬ в случае с синоптиками, чья тренировка часто ясно
поощряла их хорошей калибровкой. Выполнение ими задачи великолепно
(например, Murphy & Winkler, 1974,1977 а). Относится ли этот успех за счет
тренировки калибрования, или является продуктом их общеrо профессио
нальноrо обyt:Iения, не ясно. Обзор дрyrих исследований, использующих
экспертов, не получивших тренировок калибрования, наводит на мысль,
что подобные тренировки, а не только реальное обучение, являются эффек
тивным методом. экспериментыI, использовавшие проблемы, извлечеIПIые
11З соответствующих областей экспертизы, но изолированные от давлений
реальноrо мира, обнаружили чрезмерную уверенность у выпускников пси
холоrическоrо факультета (Lichtenstein & Fischoff, 1977), банкиров (Stael
von Holstein, 1972), клинических ПСI'Iхолоrов (Oskamp, 1962), ИСПОJПIитель
ных лиц (Moore, 1977), rражданских инженеров (Hymes & Vannlarcke, 1976)
инетренированных про(рессиональных синоптиков (Root, 1962; Stael von
Holstein, 1971а).
Dowie (1976) обнаружил хорошее калибрование в проrнозировании у
журналистов, ведущих колонку лошадиных беrов в rазете. Хотя эти экс
перты не получают ни поощрений, ни формальной обратной связи, можно
предположить, что они получают удовлетворение, делая мониторинr своей
работы изо дня в день, и вознarраждают себя хорошей калибровкой. Идею о
том, что нас необходимо тренировать с детства для Taкoro рода самомони
торинrа, можно найти в недавних предложениях по введению в школьную
проrра..1VIМУ вынесения суждений как предмета (например, BeythMarom &
Dekel в печати; Cavanaugh & Borkovski, 1980). Перспективность таких пред
положений еще необходимо проверять.
И, наконец, существует довольно узкая форма экспертизы, оказавшая
ся наиболее сильным (и наименее интересным) методом уменьшения чрез
мерной уверенности. Один из примеров нечувствительности людей к объе
му своих знаний вырвжается в том факте, что их средняя уверенность изме
няется относительно медленно в ответ на изменения сложности задач, с KO

Освобождение от предубеждения 503
торыми они сталкиваются (Lichtenstein & Fischoff, 1977). типичныIии па
рами npoпорЦИЙ правильныIx ответов и средней уверенности являются: 0,51,
0,65; 0,62, 0,74; 0,80, 0,78; 0,92, 0,86. Тоrда как точность ранжируется в
пределах 0,41, увереIOIОСТЬ изменяется в пределах 0,23. Кривые калибро
вания, соответствующие этим итоroвым статистическим данныI,' являют
ся, в некотором смысле, одинаково плохими (иJШ ровныIи);; однако, их cтe
пень чрезмерной уверенности отличается значительно. Тоrда как первые две
пары представлтот чрезмерную уверенность, третья показывает приемле
мую общую уверенность, а четвертая  недостаточную увереШIОСТЬ. Эти
примеры взяты у Lichtenstein и Fischoff (1977), но подобная модель была
обнаружена Clarke (1960), Nickerson и McGoldrick (1965), Pickhardt и Wallase
(1974) и Pitz (1974), как и у мноrих дрyrих. В самом деле, любое сравнение
чрезмерной увереШIОСТИ в различных условиях должно принимать во вни
мание сложность используемых задач. В этом свете, превосходство чрезмер
ной увереШIОСТИ в JШтературе отражает, в какойто мере (возможно, eCTe
ственную) тенде1ЩИЮ не ставить перед людьми слишком леrких вопросов.
Резюме
Оценка увереШIОСТИ, получеШIая у различных тодей разJШЧНЫМИ способа 
ми, почти всеrда демонстрировала значительную нечувствительность к CTe
пеIШ их знаний. Хотя все же не следует закрывать дверь перед методолоrи
ческими манипуляциями, они оказались относительно неэффективным-и: и
их результаты трудно обобщать. То, что они сделали, это показали, что чрез
мерная уверенность относительно сопротивляется мноrим формам исправ
ления (отличным от измененИЙ в уровне сложности). Кточом к разработке
более сильныIx и предсказывающих манипулЯЦИЙ моrла бы быть значитель
НО большая опора на психолоrическую теорию. Эффективность тренировки
калибровки наводит на мысль, что тщательный анализ Toro, какой ун:и:каль
ный опыт обеспечивается такими тренировками, а не профессиональны:м
обучением, Mor бы как руководить освобождением от влияния, так и обоrа
тить психолоrическую теорию.
Обсуждение
Предположив, что рассмотренныIe здесь исследования быJШ охарактеризо
ваны точно, и что они исчерпывают (ИJШ, по краЙНей мере, достаточно пред
ставлтот) совокупность соответствующих исследований, тоrда их общее
сообщение окажется довольно успокаивающим для коrнитивноrо психоло
ra. Оба предубеждения оказались умеренно устоЙЧИвыми, соnpoтивляясь
попыткам интерпретировать их как артефактыI и JШквидировать их "Mexa
:ническими' манипуляциями, такими как принуждение испытуемых рабо
тать усерднее. Эффективное освобождение от предубеждения обычно ВOB
лекало изменение психолоrической природы задачи (и подхода исIIыIуемыыx

504 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
к ней). В таких случаях, по крайней мере, некоторой чести заслуживает
психолоrическая теория. Например, !'ипотеза о том, как люди восстанавли
вают информацию из памяти, прежде чем оценить уверенность, руководи
ла манипуляцией Koriat и дрyrих (1980) этоrо восстановительноrо процес
са. Даже тренировочная проrрамма "забрасывания испытуемоrо всем" была
основана на хорошо проверенныIx и общеприменимых пршщипах обучения.
Это изложение следует сопровождать несколькими КО:ЕЩептуальными
протестами (в дополнение к методолоrическим, которыми оно открылось).
Одно СОСТОИТ в ТОМ, что различие между артефактной и методолоrической
манипуляциями может быть менее ясным, чем было сказано здесь. Нanри
мер, увещевание JПOдей работать старательнее было бы артефактной мани
пуляцией, если бы оно коренилось В утверждении, что более непреднаме
репные инструкции не вызывают "реальноro поведения". Однако если бы
исследователь Mor ВЫДВШIуть основательную rипотезу о том, как различ
ные инструкции воздействуют на процессы суждений, артефакт стал бы
rлавным следствием с отдельными предсказаниями реальноro поведения в
ситуациях с и без определенныIx увещеваний.
Второй концептуальный протест состоит в том, что, коrда мы подверrаем
сомнению реальность предубеждений, это может наложить оrраничения и
сделать непродуктивным психолоrическое исследование. В продолжение
примера из предыIущеro абзаца, в жизни есть как несерьезные ситуации,
так и ситуации, rде следует работать усердно; внутренне ни одна из них не
реальнее, чем дрyrая. Кроме тoro, относительная валидность несерьезных
и "усердных" ситуаций в лабораторных экспериментах зависит от ситуа
ЦИЙ реальноrо мира, на которые должны экстраполироваться их результа
тыI. У каждой есть свое место. Понимание соответствия лабораториямир
требует хорошеro суждения для характеристики обоих контекстов. Напри
мер, ситуации с усердной работой не обязательно синонимичны важным си
туациям. Люди MOryT не работать усердно по важным проблемам до тех пор,
пока не осознают как центральность суждений по результатам проблемы,
так и потенциальную ошибочность этоrо суждения.
Использование исследований по освобождению от предубеждения для
Toro, чтобы открыть поrраничные условия наблюдения предубеждений,
ведет к третьему концептуальному протесту. В этом обзоре итоrовые табли
цы косвенныIM образом приписали равный вес разJШЧНЫМ исследованиям,
точно определенным, возможно, некоторым понятием окончательности
каждоro исследования (компетентностью, экстенсивностью и т.д.). Такое
совпадение статистически значимых и статистически незначимых резуль
татов является сомнительной процедурой, будучи построенной только лишь
на методолоrической основе (например, Hedges & Olkin, 1980). Она CTaнo
v
вится концептуально сомнительнои, коrда начинаешь сомневаться относи
тельно тoro, адекватно ли сделана выборка возможных исследований. В та 
ких случаях собранныIe данные составляют концептуально зависимое Ha
блюдение, и им не нужно присваивать равный вес. Любое изложение тoro,

Освобождение от предубеждения 505
как ведут себя люди, нуждается в тщательном определении подмира пове
денческих ситуаций, по которым будет производиться выборка исследова
ний. Например, некоторые критики обвиняли рaшmе исследования эври
стики суждеIШЙ в том, что они "искали неприятностей" в смысле поиска
(выхватывания) ситуаций, в которых люди вели бы себя ошибочным обра
ЗОМ. Если это утверждение правильно, тоrда не нужно интерпретировать
каждую демонстрацию поведеIШЯ, подвержеIШОro предубеждеIШЮ, как бой
котирование общей способности тодей к суждеIШЯМ; ero уместность orpa
ничена к такому роду ситуаций, какие изучались (или чрезмерно изучались)
в тех экспериментах. Фокусируясь на поrраничных условиях для оценива
ния предубеждеIШЙ, большинство современных исследованИЙ подвержено
собственному предубеждеIШЮ выборки, которое необходимо рассмотреть в
ходе обобщения их результатов.
Таблица 3. Миррассуждений о предубеждениях и попытках освобождения
от предубеждений.
1. Л ежащие в основе процессы, о которых требуется сделатъ вывo
ды, являются вероятностными. То есть, суждения выносятся в yc
ловиях неопределенности, с предубеждениями, вытекающими из
конфронтации между детермиIШСТСКИМ умом и вероятностным OK
ружением.
2. Проблемы возникают в интеzрации, а не в обнаружении cвидe
телъств. Хотя стимулыI являются полными И недвусмъIсленныMи,,
насколько это возможно, они не MHOro rоворят о том, как может быть
структурирована задача. Задача испытуемоrо состоит в интерпре
тации и использовании той информации, которая обеспечивается.
3. Предубеждения являются nе связанными с существом проблемы.
Действие коrнитивноro процесса с данной информационной cтpyк
турой должно быть ОДШIаковым в тобой содержателъной области. Это
ликвидирует "ошибки" вследствие неправильной информации и "He
правильные концеrш;и:и" вследствие намеренноro обмана.
4. В наличии некоторая нормативная теория, характеризующая
соответствующее суждение. Этот критерИЙ выводит проблему из
области предпочтения (например, противоречивые отношения), rде
ни один ответ не может определяться как оптимальный.
5. Не предлаzается и не позволяется никакая помощь в вычислени
ях (кроме карандаша и бумаzи). Этот фокус на интуитивных суж
дениях исключает такую помощь, как ручные калькуляторы, KOH
сультанты по статистШ(е и интерактивные компьютеры.
6. Нет никаких очевидных побуждений к субоптималъному пoвe
дению. То есть предубеждения коrнитивны, а не мотивационныI по
природе. Суть исследования предубеждения состоит в том, конечно
же, что там, rде у людей нет весомой причины действовать субопти

506 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
мально, ошибки наводят на мысль, что они просто не знают, как дей
ствовать лучше.
д алъпеuшuе вопросы
Вопрос, возникнут ли подобные модели по дрyrим видам предубеждений,
требует обзора аналоrичной литературы. Таблица 3 предлarает характерис
тику сферы предубежденИЙ, внутри которой MorYT разыскиваться повторя
ющиеся модели, отличая содерЖа:ЕШе этоro издания от дрyrих предубежде
ний, причинявших беспокойство психолоrам.
3атяrивающИЙся метавопрос, обращенный к таким обзорам, это: Ha
сколько хороши люди? Являются ли они коrнитивными калеками или зна 
токами? Чтобы дать один ответ, необходимо ответить на невесомые вопро
сы о природе жизни и общем сходстве жизнеIffiОro опыта людей с лабора 
торными условиями. 'У'клончивый момент настоящеrо обзора состоит в том,
что резервуар умеНИЙ по вынесеIШЮ суждений у людей как наполовину пуст,
так и наполовину полон. Люди достаточно умелы, чтобы прожить, ДOCTa
точно неумелыI, чтобы совершать предсказуемые и последовательные ошиб
ки; они достаточно умны, чтобы изобрести широко и лето применимую
эвристику, которая часто хорошо им служит, достаточно неискушенны,
чтобы не осознать пределов такой эвристики. Более специфическая оценка
способности людей может быть дана только в контексте конкретной задачи
по вынесеIШЮ суждения. Такие общие утверждения (или отroворки) о "лю
дях" отражают общую черту исследований суждений  отсутствие интере
са к шiдивидуальныIM различиям. Хотя это предпочтение rpутшовых резуль
татов может быть просто делом вкуса, оно может быть оправдано теорети
чески утверждением, что rлавные результатыI в исследованиях суждений
так обширны и используются так неадекватно, что индивидуальные разли
чия MorYT подождать. Некоторую ЭМIШрическую поддержку этоro утверж
дения обеспечивает довольно скудное понимание, являющееся результатом
исследования rpутш с известными характеристиками. ОсобеШIО поразителъ
ным было отсутствие различий в экспериментальных исследованиях наи
более лоrичных из известных rрутш  эксперты, выносящие суждения в
своих областях экспертиз. Случайные и полученные в ходе изучения про
блемы свидетельства, собранныIe Dawes (1976), Eddy (rлава 18, этоrо изда
ния), Fisher (1970) и дрyrими, также показывают, что экстенсивная трени
ровка и высокие ставки  не rарантия успехов в суждениях. Тем не менее,
необходимо дальнеЙШее исследование, как изза твердости, с которой MHO
rие уверены, что экспертыI лучше, так и изза прикладноrо значения исполь
зования экспертноrо суждеIШЯ с большим преимуществом.
Для непосредственной практической цели наилучшеrо использования
экспертов так, чтобы избежать предубеждения, достаточно знать, лучше ли
они, чем непрофессионалы, или, по крайней мере, лучше ли осознают свои
оrравичеIШЯ в суждениях. Для окончательной практической цели освобож

Освобождение от предубеждения 507
дения всех судей от предубеждений очень важно знать, как эксперты оказа
лись на том этапе, rде оказались, или почему они не поmли дальmе. Далее
следует перечень условИЙ, которые обычно сопровождают изучение. Для
каждоrо показаны способы, при которых эксперты MorYT быть в особенно
выrодном или невыrодном положении, в зависимости от обстоятельств:
1. Обильная практика с набором умеренно однородных задач. У
экспертов должен быть такой опыт. Они MOryт использовать ero, что
БыI оттачивать свои умепия въmоситъ суждения, или MOryT разраба
тьшать ситуативноспецифические привычньrе решения, освобождая
себя от необходимости анализировать (и думать).
2. События критерия точности. Хотя от эксперта часто требуют дo
статочн:о точньrх суждеНИЙ, объектьr таких суждеНИЙ явлтотся часто
компонентами таких сложньrх (ПРИРОДНЫХ, социальныIx или биоло
rических) систем, что трудно оценить уровеньпо:нимания судьи. Суж
дения, не попавшие в цель, MOryт появляться изза непредвидеlшыIx
случайностей, тоrда как суждения, попавшие в цель, MOryт быть пра
ВИЛЬНЬrми соrласно ошибочным доводам.
3. Специфичное для задачи подкрепление. Экспертам, впрmщипе,
ОIШачивается их работа. Однако, даже коrда видна мудрость их суж
деНИЙ, они MOryт получить поощреIOIе на дрyrой основе (например,
принесли ли они хорошие изв('тия? разрушили ли они планы? изме
нится ли все к лучшему?).
4. Точное rrp:инятие необходимости обучения. Становится учеником
ка:кой JШбо rrpоrpаммы, котораяприсуждаетправо экспертизы,  это,
несомненно, признак скромности. Тем не менее, на каждой стади:и:этоro
щюцесса и профессиональной жизни, следующей за:ним, определен
ные преимущества у тех, кто демонстрирует хорошие манеры и щю
являет компетентность.
Существуют ВПОJПIе оперантные ПрШЩИIIЫ обучения, мaшmyлирующие пове
деIOIем без предположения каких бы то ни было знаний о лежащих в ero основе
коrнитивныIx щюцессах. Прояснение и эксrmyатация этих щюцессов являет
ел, очевидно, rлавной теоретической и практической задачей для исследова
ний по освобождеmпo от предубеждеНИЙ, особенно коrда подобньrе мaшmyля
ции рассматриваются как имеющие в какойто мере лучший послужной сIШ
сок, чем более механические попытки. Хотя исследование предубеждеНИЙ и
освобождения от них преодо.,чело достаточно большую часть пути от OCHOBHOro
исследования до применения в полевых условиях, ему все же еще необходимо
адекватно приБJШЗИТЬСЯ к основам с обеих сторон. Уже сеЙЧас очевидно, что
достижение одноro КОIЩа будет требовать достижения дpyroro. Хорошая прак
тика будет требовать лучшей теории о том, как работает мьппление. Хорошая
теория будет требовать лучшей практики, проясн.тощей и пытающейся выяс
нить условия, В которых мышление действительно работает.

32. Улучшение индуктивноrо вывода*
Ричард Нисбетт, Дэвид Краnц, Кристофер
ДJICепсоn иДJICеффри Т. Фоnz
в этой rлаве мы обсудим возможность улучшеIШЯ ВЫВОДОВ, которые люди
делают в повседневной ЖИЗIШ. Нисбетт и Росс (Nisbett и Ross, 1980) npeдпо
ложили, что улучшеIШЙ можно достичь блarодаря тому, что инструмента 
рИЙ ученоrо по формированию закточеIШЙ становится достyIIныIM непро
фессионалу в форме аксиом, таких как "Это эмrmрический вопрос" ИJШ "Вce
rда можно объяснить исключения". Мы обратимся к "статистическим эв
ристикам" за одним из наиболее важных неформалъных руководств по pac
суждению, такому как "Подумай 06 одном свидетельстве, как если бы это
была выборка, и поразмышл.яй о размере этой выборки". Мы уверены, что
такие rрубые руководства по ВЫВОДУ зaкmoчеIШЙ, помещеlшыIe в матрицу
по:нимания статистики и теории вероятности и поддерживаемые oIIыIомM
применения эвристики в реальных проблемах, MorYT оказаться очень цeH
ныIии в отношеlШИ уменьшеlШЯ ошибок вывода в повседневной жизни.
Можно быть систематичныIM в исследовании тoro, что может произойти
при использовании такой проrраммы, и rде вероятнее Bcero можно натолк
нутъся на сложности. Мы увереныI, что сеЙЧас видны три такие сложности,
и мы уверены, что попытки решения каждой из этих проблем принесут ди
виденды в смысле улучшения понимания как тoro, как тоди делают BЫBO
ДЫ, так и тoro, как им следует это делать.
1. Может быть очень сложно установить, что данныIй сомнительный BЫ
вод на самом деле ошибочен. В большинстве работ Канемана и Тверски, Bepo
ятностные модели, явлтощиеся основой npeдnисанныIx вьшодов, явлтотся
стандартными статистическими моделями, и их примене:ние к рассматрива
емым событиям неоспоримо. В то время как социалънопсихолоrическая pa
* Написание этой статьи и некоторые из исследований., о которых в ней идет речь, были
частично поддержаны rpaнТOM BNS 7914094 НацИОН8Льноrо фонда науки. Мы блаrода
рим Ли Росса, Сауля Штернберrа и Поля Тмада за комментарии к более раннему варианту
статьи.

Улучшение индуктивноrо вывода 509
бота в этом русле продолжается, становится все более ясно, что может быть
очень сложно тоЩIО знать, какая модель для событий является правИJThНОЙ
И, таким образом, знать, ДЛЯ чеro требуются процедуры вывода.
2. Даже если можно быть достаточно уверенным, что произошла ошиб
ка, очень не просто узнать, как она произошла. Трудно узнать, относится
ли ошибка насчет ошибочноrо рассуждения, то есть, скудных процедур
вывода, или насчет неправильных моделей, то есть, HeBepНblx предmеству
ющих убеждений о природе рассматриваемых событий.
3. Даже если мы достаточно увереныI в соответствующих моделях, у нас
может не быть очевидных полезных руководств по выводу. В настоящее
время мы не имеем представления о том, как перевести некоторые из наибо
лее Фундаментальных статистических размышлений в руководство по pac
суждениям в повседневной жизни. Это выступает особенно явно в примере
размышлений о Ilредубеждении выборки. Люди СКЛОIПIЫ уделять слишком
мало внимания возможности тoro, что свидетельство подверrлось предубеж
дению, но еще далеко до понимания тoro, какая "статистическая эвристи
ка" будет соответствующей для использования в большинстве проблем pe
альноro мира.
Модели и эвристика в индуктивном рассуждении
Давайте начнем наше обсуждение ошv'Ючноrо индуктивноro рассуждения с
анализа примера, в котором отсутствуют сложности, на которые мы только
что ссылались. Мноrие из примеров в этой книre подошли бы, но проблема
родильноro отделения в работе Канемана и Тверски (1972, 3) особенно точна
и поможет нам установить некоторые определения. Испытуемых попросили
составить мнение о том, в большой или в маленькой больнице будет большее
число дней в roду, коrда более 60', \ новорожденных будут мальчиками. БоJTh
шинство испытуемых отметило "примерно одинаковое", из оставшихся OKO
ло половиныI отметили "в большой" и около половиныI  "в маленькой". Дpy
rими словами, как rpуппа, испытуемые были yвepeНbI, что подобные откло
нmoщиеся ДШI, коrда рождение мальчиков превысит 600/0 , будут в равной
степени вероятны как в большой, так и в маленькой больнице.
Канеман и Тверски преДIIОЛОЖИЛИ на основе этоrо и мноrих дрyrих экс
периментов, что преобладtUOщИЙ способ рассуждения, ведущий к этому pe
зультату,  это использование эвристики репрезентативности. Испыту
емые, использующие эту эвристику, будут фокусироваться на различии OT
клон.яющеrося результа"rа (600/0 ) от предполarаемоrо тmmчноro исхода (OKO
J10 50 0 А! дЛЯ этоrо СJIучая). fl()('кольку на степень сходства, или "репрезента 
тивность", не вли.яе'r paal\1elJ больницы, .idспытуемые будут считать вероят
насть отклоняющеrося l)еЗУ.ТIьтата одинаковой для обеих больниц.
ОДI-IaI\.О, при щ)авИЛЬНО'd Ilодходе к этоii проблеме, мы обращаемся к дей
ствительным подrРYIIПам "мужских" и "женских" исходов в любой из дней в
одной больнице, как к стrч3ЙНой выборке из совокyrmости 50  50. Затем

510 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
следует, из биномШIальной формулы или закона больших чисел, что откло
няюЩИЙсяпроцентвы60ркименеевеIЮятенприбольшем размере выборки. 3aк
точаем, исходя из примене:ния вероятностной модели, что ДНИ, коrда рождает
ся 60 ИJШ более процентов мальчиков менее вероят:ныI в болъmой боJThшще.
В этом примере рассуждение, основывающееся на интуитивной эврис
тике (эвристике репрезентативности), противопоставлено рассуждениям,
осущесТВЛЯlOщимся внутри математической модели. Мы выносим HopMa
тивное суждеIШе, критикуя интуитивное суждеlШе как ошибочное, по
СКОЛЫ<'у было получено ОТJШЧНое от Hero заключение по модели, которая,
как мы уверены, является подходящей репрезентацией для пола новорож
денныI.. Наша процедура по вынесению нормативноrо суждеш!я на основе
модели иллюстрирует основной принцип: Индуктивное размышление дол
жно быть оправдано в терминах уместности основных JYlйделей paCCMaт
риваемых событий.
Математическая модель  лишь один вид модели, притом редко исполь
зуемый в размышлениях тодей: она требует математической тренировки и
orpoMHoro КОJmЧества времени для размышлений. Но мы будем использо
вать термин модель в отношеIШИ любой частичной репрезентации HeKOТO
рых аспектов действительности. Мы включаем сюда физические модели
(например, модель самолета, сделанная в масштабе), математические Moдe
ли (например, уравне1ШЯ, описывающие воздушную струю над крыльями
самолета) и, более обобщеlffiО, интуитивные коIщептуальныIe модели. Это
есть умственныIe репрезентации тодей о самолетах, или воздушной струе,
или процессах, определЯlOЩИХ пол новорожденных, или о moбых дрyrих
аспектах действительности. Предельно важное раЗJШЧие среди моделей ле
жит между теми, которые являются чисто детерминистскими (то есть, они
не содержа т репрезентации непредсказуемости), и теми, которые являются
вероятностными (то есть, они вкточают предположеlШе, что события He
достаточно предсказуемы, учитывая cTaндapTНble условия информации).
вероятностныIe модели Moryт быть физическими (выбрасывание иrральныIx
костей или вытяrивание камушков из ypНbI) или математическими (слу
чайные переменныI),, но часто ОIШ менее точныI. Например, человек, набто
дающий прыжки в ДJШну может быть убежден, что следующИЙ участник
соревнования прыrнет rдето на 8 метров, но прыжок короче или ДЛИlffiее
не будет удивительныI,, и прыжок даже на 7,5 или 8,5 метров будет также
возможны.. Эта умствеlffiая репрезентация о прыжках. в длину является
интуитивной вероятностной моделью, ВКJПOчающей умственное "ТИIШЧНое
расстояние" и, cBoero рода, "ошибочное распределение", которое дает откло
нения от ТИIIИЧНоrо.
Природа модели событий имеет критическое значеЮlе для отбора исполь
зующихся инструментов вьтода, включающих разнообразную эвристики.
Эвристика  это moбoй руководящИЙ прmщип трансформирования инфор
мации с целью решения проблемы или формирования суждения. Мы уже
упоминали эвристику репрезентативности, но на самом деле она ВКJПOчает

'Улучшение индуктивноrо вывода 511
два различных вида эвристики: один для посТ}ЮеНИЯ моделей (соrласно эв
ристике репрезентативности, основная модель должна близко cooтвeтcтвo
вать структурным особенностям наблюдаемых да.нныI),, а дрyrой для oцe
нивания вероятности исходов (исход более вероятен, есзm ero структура бо
лее сходна со структурой предnолarаемой основной модели). Cтaтucти
ческая эвристика поощряет думать об информации в терминах таких
свойств данных, как надежность и валидность, и манипузmровать инфор
мацией, используя вероятностные коеIЩИИ, такие как базовое значение.
Есзm имеется основная вероятностная модель для событий особоro типа, то,
вероятно, при рассуждении об этих событиях будет использоваться статис
тическая эвристика.
Давайте определимся, как применяются эти КО1ЩеIЩИИ моделей и эври
стики В проблеме родильноro отделеlШЯ. Для ПОJПIостью удовлетворитель
Horo решения этой проблемы использовалась бы математическая модель 
модель случайной выборки из совокупности 50  50. Большинство испыту
емых, возможно, используют сзmшком простую модель пола новорожден
ных  модель, которая определяет разделение 5050, но не включает н:ика
ких отношений между случайностью процессов осуществления выборки и
возможной ошибкой этоrо осуществления. Несомненно, большинство ис
пытуемых знают чтото об отношениях между размером выборки и оши
бочностью осуществлеlШЯ выборки, но это знание не вкmoчено в интуитив
ную модель, которую они умствеIШО установили, чтобы решить проблему.
Вместо этоrо они дополнили простую модель 50  50 репрезентативной эв
ристикой, которая привела их к заключеlШЮ, что 600/0 рождеIШЙ мальчи
ков в какойто степени маловероятно, но в равной степени для обеих боль
ниц. Заметим, что испытуемым не нужно быть статистиками, чтобы решить
эту проблему, по крайней мере, качественным способом. Если их модель
наблюдаемоrо отношения полов включала интуитивное понятие осуществ
ления выборки, то они моrли бы использовать статистическую эвристику.
В этом случае, необходимой эвристикой будет понятие, что большие выбор
ки с большей вероятностью будут иметь репрезентативную или типичную
структуру, чем маленькие выборки.
Вкратце, размышление основано на моделях. В зависимости от своей
модели человек может использовать различныIe aлrоритмы эвристики. Ма 
тематики MorYT выводить количественныIe следствия на основе математи
ческих моделей; люди с интуитивной моделью осуществления выборки MO
rYT успешно использовать статистическую эвристику; а ..т:поди со слишком
простыми моделями Mor)TT использовать репрезентативную эвристику и, по
крайней мере, в этой проблеме, будут вводиться ею в заблуждение.
Применение вероятностных моделей в повседневных выводах
Неудача использования вероятностной и статистической эвристики CTaнo
вится r.rpичиной ошиБОl{ не только в ответе на зarадки типа проблемы po

512 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
v
дильноrо отделения; она также влияет на выводы людеи в повседневных
ситуациях, особенно в социальной сфере. Росс (Ross, 1977) предположил,
что люди совершают фундамен талыlюю ошибку атрибуции: они склонны
приписывать поведение дрyrих людей личным наклонностям, не замечаst
ситуативных причин или временных внешних влияний на поведение. Мы
дадим два примера этой ошибки и покажем, как рассмотрение вероятност
ных моделей помоrает нам определять такой тип ошибок.
Нисбетт и Борrида (Nisbett и Вorgida, 197fi) показaJШ, что испытуемые
часто неспособны использовать информацию "консенсуса": они подразуме
вают идиосинкразические, личные наклонности для поведения KOНRpeтнO
rO индивида, даже ecтi их проинформировали, что БОЛЬШИЕ! СВО дрyrих
людей в подобной ситуации вели сбя сходным образом. Например, в одном
исследовании испытуемые оценивали "lpera Р." как paвJ\JAymHoro и жес
ТOKOro человека, потому что он не пр:mпел на помощь "жертве", у которой,
как он был уверен, был приступ. ТендеНIЩЯ Д8BaTЬ "I'pery Р." такие Hera
тивные оценки была ВЫСОК,ОЙ р:,ак ).Т испъrтуемых, которым дали информа
цию консенсуса, а именно, 'ЧТО БОJIЬШИНСТВО .ЛЮ).Iей в идентичной ситуации
v
не оказали помощи жертве, так 11 у испытуеIVl:ЫХ контрольнои rpуппыI, KO
торым не давалась подобная ин(рормация консенсуса, и которые, таким об
разом, были уверены, что большинство людей IIомоrли бы жертве.
Как люди MorYT выrодно использовать информацию консенсуса, чтобы
см.яrчить свои выводы о личных чертах или склонностях? Нам кажется,
что некоторые социальные психолоrи, которые все же делают акцент на
ситуациОIПIЫХ детерминантах поведения, опеРI.JJУЮТ при помощи интуи
тивной (а порой даже формальной) вероятн:осrптой модели, в которой HeKO
торые ситуации ведут к высокой верпятности определенноrо поведения по
чти для всех индивидов, тоrдя Ka TfPKoтopbIe индивиды MorYT обладать
v
высокои вероятностью определенн()т'с!; поведения ПОЧТII во всех ситуациях.
По структуре, предлarаемой IIодоб:rIОЙ моделью, информация консенсуса
леrко интерпретируется как свидетельство Toro, что конкретная ситуация
была высоко вероятной, и, следовательно, возникновение подобноrо пове
дения не является хорошим свидетельством тoro, что данный индивид об
ладает высокой вероятностью THRoro поведения в хw:pyrих ситуациях.
Мы С"tШТаем, что вероятностные модеJШ Taкoro типа являются хорошей реп
резентацией социальноro поведения, и они обеспеЧIШaIOТ <юнован:ие для кри.-
тики вьтодов, которые не ИСll0ЛЬ30Вали вьП'Одно инq)ормацию консенсуса.
испыIуемыыe в исследовании Нисбетта и Борrи,цыI, возможно, полarались ис
RJПOчитeJIЬНО на репрезентативную эвристику, конструируя модель целе:воro
человека, который будет соответствовать дaнн:ым: :rper Р. жестоКИЙ и paвHO
V U
дyIIIныI,, потому что ero деиствия кажутся жесroКJfМИ и р:;внодymными.
В этом примере, как и в случае с проблемой родильноrо отдеJIения нет
слишком большоrо соблазна защищать выводы испытуемых. Чистая MO
дель черт социальноrо поведения, бе.з KaKOZO бы то ни было ситуационноro
влияния на вероятность, не является очень разумной, и сами испытуемые,

"У'лучшение индуктивноrо вывода 513
наиболее вероятно, допустили бы то же самое. Наш второй пример тoro, чеrо
мы моrли бы придерживаться, в качестве случая Фундаментальной ошиб
ки атрибуции, однако, ведет даже к большим спорам.
Предположим, что кандидату на значительную административную дол
жность предложили встречу на основании очень хорошей рекомендации
предыдущих работодателей. Встреча началась с rрутшовоrо ланча, во Bpe
мя Koтoporo кандидат демонстрировал нервное поведение. Позднее HeKOТO
рые из присутствовавших на ланче людей сказали, что кандидату недостает
необходимых для работы межличностных }тмений.
Социальный психолоr Mor бы сказать, что вывод работодателей о "меж
личностных умениях" сомнителен. Ситуативное объяснение нарymающе
ro правила поведения (включая требования обстановки ланчавстречи) или
вероятностная интерпретация (он вел себя не так, как обычно) Mor ли бы быть
правдоподоБныIи,, и, в самом деле, в свете рекомендаций предыдущих pa
ботодателей кажутся более правдоподобными, чем объяснение в терминах
умеIШЙ кандидата. Но работодатель Mor бы ответить, что каждый, кто не в
СОСТОЯIШи демонстрировать равновесие в ситуации ланчавстречи, тот Be
роятно, потерпит неудачу в дрyrих ситуациях, связанныIx с работой, KOТO
рые в равной степени требуют равновесия.
Очень сложно опроверrнуть этот довод. Работодатели оправдали свой
вывод в терминах модели, которая постулирует высокУ1<> статистическую
ассоциацию между неудачей в одной еитуации и неудачей в дрyrих ситуа
циях, сходныIx с первой по некоторым переменныI,, хотя по дрyrим  нет.
Трудно узнать, вовлекал ли действительный коrнитивныIй механизм, ле
жащий в основе первоначальноrо вывода, ИСПОЛЬЗОВaIШе подобной модели
или вместо этоrо просто полarался на эвристику репрезентативности (pac
сматривая сходство между поведением кандидата во время ланча и прото
тиIшыIM поведением во время ланча стереотипноro идеальноro кандидата).
И также трудно знать наверняка, что предложенная работодателями модель
неверна. социальныIй психолоr знает по опыту, что подобная корреляция
обычнo очень слаба при эмпирической проверке; но эта конкретная Koppe
ляция не проверялась непосредственно, и чтобы проверить ее, применив
существующие психолоrические техники, потребовалось бы невероятно
подробное инедопустимо дороrое исслеДОВaIШе.
Эти примеры иллюстрируют два различных способа, коrда индуктивное
размышление может быть ошибочным, и они указывают на два различныIx
вида нормативных советов или обучения, которые MorYT потребоваться. (а)
Иноrда процедуры вывода ошибочны. Иноrда ЛЮДИ MorYT соrлamаться (по
крайней мере, после размышления) с тем, какая модель приемлема, но на
практике Moryт использовать дрyrие, более простыIe модели и, cooтвeТCTBeH
но, леrкую эвристику. нормативныIй совет делает акцент на избеrании чрез
MepHoro упрощения и слишком леrкоrо использования эвристики репрезен
тативности. Цели обуч:ения включают обуч:ение моделям обширной полез
ности, таким как биномиальная модель осуществлеIШЯ выборки, обуч:ение

514 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
конкретному применению этих моделей, и подчеркивание статистической
эвристики, которая может иноrда заменять cTporoe дедуктивное рассужде
ние в моделях. (б) Иноrда рассуждение по данной модели правильно, но сама
модель сомнительна или даже демонстративно неправильна. Нормативный
совет подчеркивает, что известно (например, о слабости определенных ти
пов поведенческих корреляций), что может делать конкретную модель пред
почтительнее.
Этот анализ также указывает на два очень серьезныIx пробела в достyIШОС
ти нормати:вноrо совета. В некоторых случаях У нас MorYT отсутствовать зна
ния, необходимые для формулировашIЯ адекватных моделей. В дрyrих слу
чаях, у нас может не быть достаточно леrкой и подходmцей ста1'IIСТI1:Ческой
эвристики. Образец информации консенсуса иллюстрирует пробелыI в COBpe
менных проблемах социальной науки. Мы можем КРИТИКОЕать .испытуемых,
которые не использовали информaцmo консенсуса вообще, но преДIIолarаем,
что ИСIThIтуемые отвеТЯFr: "Да, вы правы, ситуативные факторы являются
релевантными; а теперь скажите нам, насколъко мы должны исправить наше
убеждение о равнодушии rpera Р. с точки зреШIЯ roro факта, что большин
ство людей вели себя подоБныIM образом?" Чтобы ответить на это, необходима
была бы теория взаимодействия черт / ситуаций, которую специалисты по
психолоrии личности и социальные психолоrи до сих пор не дали.
Демонстрация Toro факта, что у нас нет определеШiОЙ существеШiОЙ ста 
тистической эвристики, требует cBoero раздела.
Реrулирование вывода для предубеждения выборки: Необходи-
u
мость статистическои эвристики
Правильные процедуры для учета размера выборки при выведеIШИ заклю
чений хорошо разработаны, поскольку большая часть статистической тeo
рии посвящена проблемам Taкoro рода. Частично, как следствие, мы не пред
видим особых сложностей в обучеIШII людей быть более чувствительными к
рассмотрению размера выборки в задачах вывода, представленных в повсед
невной жизни. Однако коrда мы рассматриваем вопросы предубеждения
выборки, то дела обстоят несколько иначе. К сожалению, как доказали Нис
бетт и Росс (Nisbett и Ross, 1980), ошибки вывода оказываются с rораздо
большей вероятностью результатом предубеждения, чем небольшоrо раз
мера выборки.
В обсуждении проблем, с которыми сталкиваешься, пытаясь разработать
ЭВРИСТИКУ для преодоления предубеждения выборки, будет очень полезно
различать два основныIx вида информации о выборке наблюдений: инфор
мация о nроцедуре осуществления выборки и информация о типичности
KoBapuaHmHbLx -черт. В первом виде информации, а именно, о lIpOцедуре,
мы будем довольно rрубо различать случайныI,, статистические и иллюст
ративные выборки. Эти терминыI достаточно быстро выводят нас из сферы
теоретической статистики, которая рассматривает только одну из KaTero

"Улучшение индуктивно:rо вывода 515
рий, и толкают нас в сферу случайных наблюдений и взаимодействия Ha
блюдаемых фактов.
Слуttайные выборки  это наблюдения, отобранные из всех возможных
любым наиболее подходящим способом. Большинство выводов, не только в
повседневной жизни, но даже в тщательной научной работе, основаны на
с.,тryчайных выборках. Например, испытуемые, использованныIe в исследо
ваниях Канемана и Тверски, наблюдались потому, что быJШ доступны. Cтa
тZlстическuе выборки используют известный вероятностный механизм для
отбора наблюдений из HeKoтoporo множества возможных. Они являются
единственным видом выборок, для которых возможны строrие статистичес
кие вычисления. Этот вид осуществления выборки преобладает в исследо
ваниях путем опроса или в проверке контроля качества. Однако, умный ста 
тистик, составляющий модели, может перевести случайную выборку в ста 
тистическую путем формулирования разумной совокупности и вероятност
ной селективной модели, которая может быть удовлетворена действитель
ной процедурой отбора. И, наконец, иллюстративная выборка является
механизмом взаимодействия, используемым для увеличения KOНКpeтнoc
ти ИJШ яркости отчета, oCHoBaннoro на значительно большем объеме дaн
ных. Телевизионные репортажи или журнальные статьи иноrда ИЛJПOстри
руют то, что рассматривается как характеристики совокупности, исполь
зуя яркие единичные случаи. Но даже в науке большая презентация дaн
ных иллюстративна. В элеКТРофИЗИС"'Iоrии, например, заключения, OCHO
ванные на фрarментарном наблюдении множества нервных клеток, часто
ИЛJПOстрируются отчетами по выборке клеток, которые хорошо демонстри
руют тиIIИtШые чертыI.
Дрyroй тип информации о выборке относится к типичности ковариант
ных черт. Такая информация включает знания переменныI,, не являющих
ся rлавным интересом, которые MorYT быть коррелятами последних, и KO
торы е MorYT быть сравнены с известныIии значениями совокупности для
оценки типичности выборки. Рассмотрим пример из повседневной жизни,
rде rлавная перемеIПIая  это доход, а возраст и пол каждоrо индивида TaK
же отмечаются. Предположим, мы хотим знать, какая rруппа зарабатыIа
ет больше  люди, пишущие стихи в качестве хобби, ИJШ люди, которые
иrpают на музыкальных инструментах. }Т нас есть дрyr Джек, 50 лет, у KO
Toporo MHoro знакомых (преимуществеIПIО мужчины среднеrо возраста),
пишущих стихи, а также у нас есть подруrа Джейн, 25 лет, у которой MHoro
знакомых (преимуществеIПIО молодые женщины, иrрающие на музыкаль
ных инструментах). Распределение доходов у поэтов HaмHoro выше, чем у
музыкантов. Каждый cor ласится, что это ни о чем не rоворит в отношении
двух рассматриваемых совокупностей: выборки атипичны совокупностям
по переменным, которые высоко коррелируют с доходом (в настоящее Bpe
мя). Это имеет большое значение в отношении Toro, насколько атипичны
черты выборки, а также насколько полезны эти черты для предсказания
значеНИЙ центральной переменной. во мноrих экспериментах Канемана и

516 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕД"У'РЫ
Тверски были использованы в качестве испытуемых учащиеся израильс
кой средней школы. И все же мы и они извлекаем HaмHoro более простран
ные выводы из результатов, поскольку, хотя большинство взрослых людей
не являются ни израильтянами, ни учащимися средней школы, эти черты
считаются слабо коррелирующими, есJШ вообще коррелирующими, с цeHT
ральными переменными в IIX исследоваIШЯХ. Даже в СКОНСТРУИРОВaJШой
статистической выборке, следует отметить, должна рассматриваться ати
IIИчность: есJШ в обозрении доходов зареrистрированных демократов была
взята небольшая случайная выборка с преобладанием белых мужчин cpeд
Hero возраста, то мы не примем стандартные типы выводов, основанные на
случайном осуществлении выБОРКlf, как валидные.
Чтобы уреrулировать атипичность, статистик, конструирующИЙ Moдe
ли, может попытаться более точно сформулировать отношения между цe
левой переменной и ковариантами и исправить вывод, используя эти OTHO
шения. Например, можно предположи'l'Ь или оценить отношения между
возрастом, полом и доходамII If сравнить уреrулированныIe доходы поэтов и
музыкантов. Такая адаптация требует опыта, размышления и часто коли
чественных данныIx и умеренно больших выборок (для проверки модели и
оценки параметров).
Мы отмечали, что случайное осуществление выборки или аТИIIичные
выборки иноrда MorYT управляться сложными моделями, но неразумно
ожидать от не экспертов управления предубеждением выборки этим спосо
бом. Какие интуитивные процессы используют обыватели, чтобы исправить
предубеждение выборки? И какие рекомендации, исходящие из практичес
КИХ способов статистика, мы можем дать, чтобы улучшить их выводы?
К ВОПРОСУ о том, как люди адаптируют предубеждение выборки, обраща 
лись в двух исследованиях Хемилл, Вилсон и Нисбетт (Hamill, Wilson и
Nisbett, 1980). Общее заключеlШе состояло в том, чтолюдиадanтируюточе:нь
слабо: они не показывают никаких систематических различий между BЫ
водами, сделанныIии на основе случайных выборок, в сравнении с вывода 
ми, сделанныIии на основе ТИПИЧНЫХ выборок, и даже извлекают подобноrо
рода выводы на основе выборок, отмеченных как специфически атипичные
(контриллюстративные, как это было).
Некоторые подробности этих исследований MorYT быть значимыми, если
читателю необходимо серьезно подумать о том, какую статистическую эв
ристику следует использовать людям. В одном исследовании испытуемые
просматривали видеозапись интервью с подразумеваемым тюремным Haд
зирателем, который показался очень rуманным одной половине испытуе
мых и очень жестоким  дрyrой. Некоторых испытуемых привели к убеж
дению, что представлешIыIй единичный случай был ИЛJТ..IOстративным для
большей выборки тюремныIx надзирателей. Дрyrим испытуемым было CKa
зано, что этот единичный случай был КОНтрИЛJПOстративным: им ясно ска 
зали, что интервьюируемый надзиратель был отобран как один из наиболее
крайних (один из наиболее rуманных для тех, кто видел rумaJШОro надзи

у лучmение инду:ктивноrо вывода 517
рателя, и один из наименее rуманных для тех, кто видел жестокоrо надзи
рателя). Третьей rруппе не дали никакой информации об иллюстративнос
ТИ, и в результате была представлена случайная выборка еДШIичноrо раз
мера. В ДРУРОМ исследовании испытуемые читали журнальную статью с
ярким неrативным портретом получателя блаrотворительноrо пособия.
Некоторых из испытуемых привели к убеждению, что случай, о котором
они прочитали, был в высокой степени типичным в отношении продолжи
тельности получения пособия. Им сказали (неправильно), что, как больmин
стВО получателей пособия среднеrо возраста, Ta жеНЩИПll получала пооо
бие большую часть своей взрослой жизни. Дрyrим испытуемым сказали
правду об аТIШИЧНОСТИ женщины в отношении этой черты: их проинформи
ровали, что большинство получателей пособия получают ero только в тече
ние нескольких лет.
Отношения к тюреl\iныIM надзирателям вообще (в первом исследовании)
и к получателям пособия вообще (во втором исследовании) были оценены
разнообразными мерами. Отношения к тюремным надзира1'елям были Ha
мноро более блaroск,т.rонными в rрynпе, направленной на ryмaннoro надзи
рателя, 'чем в rруппе, направленной на жестокоrо надзирателя. Это показы
вает, что вывод о надзирателях вообще был извлечен из единичноrо случая.
Отношения к получателю пособия у испытуемых, которые читали журналь
ную статью, были значительно более неrативными, чем отношения KOHT
рольной rруппы, снова показывая, что выводы о реципиентах пособия, в
общем, были извлечены из статьи об одном получателе.
В исследовании надзирателей испытуемые, которым сказали, что надзи
ратель был '!'ипичным, lIЗ видеозаписи извлекли выводы, систематично не
отличавшиеся от выводов, извлеченных испытуемыми, у которых не было
информации о процедуре осуществления выборки. Даже испытуемые, убеж
денные, что надзиратель был атипичен, сделали выводы в том же направле
нии, что и друrие rруппы, и в действительности различия между ними и
дрyrими rрynпами не были статистически надежными. Подобным образом,
в исследовании получателей пособия "типичная" и "атипичная" rруппы
извлекли сходные выводы, и фактичеСI\.И наблюдавшееся раЗЛИ'Lше между
средними значениями их отношений было незначительным.
Очень важно для нашеro последующеrо нормативноrо анализа поразмыш
лять о том, как можно объяснить эти результаты в терминах коrнитивных
процессов. Результаты довольно неожиданны, если предполarается, что у
испытуемых имеются определенные предшествующие отношения, сформи
ровавшиеся прошлыIM опытом и информацией, к получателям пособия и
тюремным надзирателям. Сильное воздействие на такие предmествующие
отношения о совокупности может быть, конечно же, приемлемо для испы
туемых, кuторым был npедставлен иллюстративный или типичный случай,
поскольку они достаточно убеждены, что он типичен для значительно боль
шей rруппы; но это оправдание отсутствует для испытуемых "случайной"
rpуппы. и почему испытуемые, которым был представлен КОНТРИЛЛlOCт

518 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
ративный или атипичный случай, вообще должны делать ка.койлибо BЫ
вод по нanpавлеlШЮ к выборке, а не придерживаться своих первоначаль
ных отношений ИЛИ, возможно, даже продвинуться в какойто мере в Ha
правлеlШИ, противоположном рассматриваемому случаю?
Современная теория о формировании отношения и изменении отношения
предлarает несколько экспериментальных объяснеНИЙ (Вет, 1967; Nisbett &
Ross, 1980; Nisbett& Wilson, 1977). Мы можем рассуждать, ЧТОИСIIытуемые,
отвечая на вопросы об их отношениях, вообще не восстанавливают их из
памяти. Скорее, они создают их из подручных материалов, включающих их
текущую аффективную реакцию на объект, их семантические ассоциации с
объектом и наблюдение их недавнеrо поведения по отношению к объекту.
Большая часть процесса построения быстротечна и недоступна сознанию.
ЯркИЙ единичный случай, вероятно, может вызвать аффективные реакции
по отношению к целому классу объектов, который он представляет, HecMOT
ря на компенсирующее, но бледное уверение о типичности. (Аффективные
реакции с большой вероятностью Moryт "разрушить коrнитивную тюрьму" ,
как это и было. Никакое КОJШЧество увереНИЙ об атипичности парижскоro
таксиста, оскорбившеrо нас, не MOryT вернуть нас к нашему предыдущему
ненастороженному отношению к классу парижских таксистов.) ЯркИЙ еди
ничный случай может также служить побуждением к извлечению сходной
информации из памяти. Хотя ryмaHHыe тюремные надзиратеJШ MOryT напом
lШть испытуемым, совершенно неПРОИЗВОJThНО, о добрых нацистских надзи
рателях в "rероях Xoraнa" или о милом южном шерифе, изображенном Энди
rриффитом, в леТIШХ повторных показах фильмов их детства. Коrда испыту
емые приступают к созданию своих отношений о тюремных надзирателях
вообще, они MOryT напомнить себе об иrнорировании случайных или KOHтp
ИJШЮCтративных свидетельств, которые они только что видели, и у них это
даже может успешно получиться, но этоro не происходит. Аффективные pe
акции и содержание памяти, подверrнyтое теперешнему предубеждению,
будут достаточным,, чтобы выработать отношение, довольно отличающееся
от отношения контрольных испытуемых.
Удерживая в уме все упомянутьrе понятия о том, как влияет на испытуе
мых наблюдаемый случай, давайте вернемся к нормативному вопросу: как
следует людям реrулировать свои выводы в свете знаний о процедуре ocy
ществления выборки и тиrmчности выборки с учетом всех ковариантных
черт? Формальная теория и прикладная статистическая практика предла
rают нам меньше, чем видит rлаз, и значительно меньше, чем нам нужно.
Одно правило с неприятным и решительно научным вкусом утверждает,
что все заключения о совокупности следует выводить лишь исключительно
на основе должным образом случайно осуществленной выборки, иначе пред
положения о статистических процедурах нарушаются, и невозможно уз
нать, какую уверенность следует вкладывать в заключение. Соrласно этому
суровому правилу , испытуемые, не получившие никакой информации о
процедуре осуществления выборки или типичности надзирателя в видеоза

Улучшение индуктивноrо вывода 519
писи, ДОЛЖНЫ были воздерживаться от всех выводов, и, таким образом, их
отношение к тюремным надзирателям должно было быть одинаковым, He
зависимо от Toro, видели ли они ryмaнHoro или жестокоrо надзирателя.
Это правило может быть отклонено на трех различных основаниях: rHO
сеолоrическом, прarматическом и лоrическом.
1. Первый довод исходит из наблюдения rолдмана, что "...rносеолоrи
ческий совет или правила должны быть такими, чтобы им можно было сле
довать" (Goldman, 1978, с. 513). Наше обсуждение возможных механизмов
создания отношенИЙ наводит ий. МЫСЛЬ, что "воздержание от выIодов7 77 MO
жет быть возможным правилам для повседневноrо сознания людей. Возмож
но, необходимо значительно более подробное правИJIО, показывающее, как
освободить от предубеждения содержание ассоциативной памяти и как KOM
пенсировать аффективные реакции.
2. Даже если мы можем ПРlfменить в высшей степени запрещающее пра
вило, это не окажет влияния на препятствование изучению большинства из
Toro, что мы всетаки изучаем, как в повседневной жизни, так и в науке.
"у знавая о деканах колледжа или об УСЛОВlfЯХ движения на автомarистра 
лях, человек стойко придерживается своей случайной вы60рКl'l, на которую
он натолкнулся лично или косвенно. И научные исследования выводов че
ловека, цитируемые в этой статье, использовали испытуемых, материалы
или обстановку, выборка которых осуществлялась не статистичееК1-!, но
была в наличии или леrко создаваемой.
3. Наконец, случайность  это не непосредственно наблюдаемое ИJIИ са 
моочевидное качество процесса осуществления выборки; это качество Ma
тематических моделей, которые MorYT или не MorYT быть хорошими описа
ниями процессов реальноrо мира. случайная выборка может быть эффек
тивно "случайной" , потому то мы уверены, что определенные модели явля
ются хорошим описанием мира и, как мы указывали, умный статистик,
создающий модели, может облечь подобную интуицию в адекватную Maтe
матическую формулировку.
Что мы моrли бы посоветовать для родственной проблемы типичности
ковариантных чеР1 1 ? Поверхностно, это моrло бы казаться призывом фор
мулировать критику против обобщения на основе выборки, которая суще
ственно отличается от центральной популяции по чертам, являющимся воз
l\iОЖНО релевантными. Соrласно этому правилу, испытуемые, которые зна
ЛИ, что выборка в случае, рассмаТРIIвавшем пособия, была атиIПftШОЙ по
одной релевантной черте (продолжительность получения пособия), долж
ны были воздержаться от выводов обо всех друrих характеристиках этоrо
случая вообще. Но это правило IIодверrается такой же критике, что и пра
вило о сл)тчайности. rносеолоrическая критика точно такая же: верное пра 
вило должно считаться с действительными коrнитивными механизмами,
используемыми в IIзвлечеIШИ выводов в повседневной жизни, и должно быть
таким, чтобы ему можно было следовать. Прarматическая критика подоб
на критике llредыдущеrо правила. В большинстве научных исследований

520 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
можно найти некоторые черты выборки, которые атипичны, и которые
возможно релевантны. Насколько можно быть убежденным в модеJШ, KOТO
рая утверждает, что такие черты являются в высокой степени релевантны
ми? Наконец, даже есJШ мыI знаем ИJШ сильно подозреваем, что атипичная
ковариантная черта важна, мыI все же можем представить ее значение в MO
дель и обеспечить соответствующую коррекцию. В примере о доходах музы
кантов и поэтов любителей мы моrли бы постараться получить сырую oцeH
ку воздействия возраста и пола и сравIШть адаптирова:нн:ыIe средние значе
нин по двум rpyrшам. Конечно же, в этом примере было бы почти немыIлимоo
сделать выводыI с какой бы то ни бьто уверенностью, но это наверняка OTТO
ro, что у нас нет хорошей модеJШ для воздействия возраста и пола на доход.
Возможно, существуют более мяrкие или менее запрещающие принци
пы, которые MorYT быть использованы? Мы моrли бы испробовать, напри
мер, принцип: "Знание является экспериментальным". Он правилен, но
кажется слишком неопределенныI,, чтобы широко использоваться. Нам
необходима более подробная статистическая эвристика. Насколько большую
уверенность мы должны вкладыIать в обобщения, извлечешIыIe из случай
ных выборок? Какие экспериментальные выводы можно сделать на основе
атипичных выборок? Частично эти вопросы обращены к статистикам и фи
лософам. Существует JШ общий подход К построению модели, которая MO
жет быть источником статистической эвристики для индуктивноrо BЫBO
да? Но наше обсуждение механизмов формирования отношений и бессозна
тельных процессов, влияющих на вывод, должно прояснить, что, как rолд
ман (Goldman, 1978) доказывал, rносеолоrические принципы должны про
ходить проверку способности быть используемыми, равно как и валиднос
ти. И здесь мы сталкиваемся с еще одним вопросом. Часть процесса вывода,
который мы желаем модифицировать, является автоматической и бессоз
нательной (Вет & McConnell, 1970; Goethals & Reckman, 1973; Nisbett &
Wilson, 1977). Какой ценой можно искточить автоматичность? Понимание
инструкций, рассказов, мотивов и т.д., требование постоянноrо потока BЫ
водов. Разумно подозревать, что автоматичность может быть обнаружена в
этих функциях в приблизительно такой же степени, как и в восприятии.
Хорошая статистическая эвристика должна быть постижимой в отношении
тoro, rде ее можно леrко использовать, даже автоматически.
MorYT ли вероятностные модели использоваться в повседневной
жизни?
Мы рассмотрим проrрамму, в которой вероятностные модеJШ и статисти
ческая эвристика будут окончательно введены в повседневное размышле
ние большинства людей. Мы обсуждали две основные сложности такой про
rраммы: иrнорирование тoro, какие модели правильны, и отсутствие удоб
ной статистической эвристики в некоторых важных областях. Третий, в
такой же мере сложный вопрос, который, конечно же, лоrически является

Улучшение индуктивноrо вывода 521
предшествующим, касается способности человека вводить вероятностные
модели и эвристику в повседневное мышление. Несмотря на трудности, есть
основания для оптимизма, и некоторые вопросы MOryT поддаваться экспе
риментальному исследованию вида, который мы будем описывать позже.
Одним из поводов для оптимизма является то, что размышление челове
ка изменяется с возникновением новых культурных изобретений. ПОДJrnн
ные продвижения вывода ПРОИЗОШJm Б пределах последнеrо историческоrо
времени. Современному понятию вероятности едва ли больше 300 лет
(Hacking, 1975). И еще до 1660 rода понятия, которые быJrn в любом смысле
вероятностными, применялись почти исключительно к пониманию резуль
татов, rенерированных механизмами случая, такими как иrpальные кости
и карты. Однако фактически каждый образованный человек сеroдня часто
использует статистическое рассуждение в некоторых сферах, например,
спорт и поroда, и имеет статистическое понимание механIIЗМОВ случая, Ta
ких как кости и KapТbI, которое очень отличается от ранних концепций (Xe
кинr заходит так далеко, что roворит, что иrрающий в кости в древние Bpe
мена на основе современных концеий вероятности завладел бы всей rал
JШей в быстром порядке!)
Кроме чисто статистических понятий, довольно MHoro общих индуктив
ных принципов И руководств появилось относительно недавно. ПОНЯТIiР о
том, что корреляция не является достаточной для установлеIШЯ прич ПlIIО
сти, не появляется до Хьюма (Ншnе) и не получает точноrо общеro )i'i ,';п';)ж
дения до Учебника политических ошибок Бентама (Bentham, 1984/1)2)..
Общий обвинительный акт "критерия сходства" (Nisbett & Ross, 1980), как
основа для выведения закточения о причи:нн:оследственных отношениях,
не появляется до Системы лоzuки Милла (Mill, 1843/1974). В самом деле,
ДО конца 18 с толе'f ия совершенно противоположному правилу следовали
врачи, которых учили рассуждать в соответствии с "доктриной подписей".
Соrласно этой доктрине, от каждоrо естестве:нноro лечебноro эrента можно
ожидать, что он по хорошо заметному внешнему свойству определит болезнь,
против RОТОрОЙ он эффективен. Поэтому тяжелые, подобные rравию объек
ТЫ, были полезны в лечении желчека..1\dе:нной болезни, желтые объекты быJrn
полезны в борьбе с желт),тхой, и т.д. К счастью, врачи оказались спосоБныI
ми отказаться от этой 111IДyRТИВНОЙ ЭВрlIСТИКI'I В польз}т друrих продуктив
ных эврис'rик.
Второй повод ДJIЯ оптимизма COCTOJIT в том, что хорошее размышление
может иноrда быть полезнее и леrче, 'чем ошибочное. МЫ СК3ЛII уже, что
)ПIибки идут от 'чрезмерноrо }тпрощения, и что точlIыIe модели MOryT быть
сложными Но обратное в той же мере может быть правдой. Ошибки MorYT
проистекать от чрезмерно СЛОЖIlоrо прИЧИIПIоrо рассуждения, и отсутствие
хорошеrс fj:'Т'ОТ'О подхода к пр06леме может быть причиной тoro, что люди
rенерируют нееколько сложных плохих подходов. В одном из наших тeKY
щих эксперимеI--IТОВ мы проводим телефоIпIыIe интервью о спорте, в KOТO
рые мы внедрили некоторые вопросы, которые поддаются вероятностным

522 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
ответам. Часто мы получаем краткие, неожиданные (и на наш взrляд, пра
вильные) вероятностные ответы. Дрyrие интервьюируемые, которые не дy
мают о вероятностном подходе, нерешительно предлarают несколько длин
ных детерминистских объясненИЙ, ни одно ИЗ которых, кажется, не убеж
дает даже самих интервьюируемых, что они на правильном пути.
Как исторические, так и эпизодические свидетельства отражают один и
тот же основной смысл. Даже быстрые и автоматические процессы вывода
применmoтся в хорошо изученныIx КОIЩепциях и моделях. Рассуждения
человека и предпочитаемые формы доводов, следовательно, изментотся не
только как функция созревания индивида, но также и как функция изме
нений в языке, культуре и образовании.
Недавно мы начали проrрамму исследования, чтобы рассмотреть, как
люди рассуждают, и как они учатся рассуждать, о проблемах, к которым
следует, по нашему мнению, подходить с вероятностным уклоном. Мы ис
пользовали проблемы с большим количеством различных структур и с co
держанием, которое имеет тенденцию, в большей ИJШ меньшей степени,
вызывать вероятностное мышление. Это не место для попыток сообщить
даже предварительныIe результаты, но может быть полезныIM проиллюст
рировать материалы, которые мы используем, чтобы указать вопросы, KO
торые, мы считаем, являются достойными для тoro, чтобы их задали. Что
бы проиллюстрировать материалы, мы предлarаем следующую проблему.
Выбор колледжа
Дэвид л. был старшеклассником в школе на Восточном побережье, который планиро
вал поступить в колледж. Он имел отличные оценки в школе, и у Hero была возмож
ность выбора из двух наилучших альтернатив: небольшой колледж свободных искусств
и Ivy League University. Оба заведения имели почти равныЙ престиж и равную оплату
за обучение. Оба находились в привлекательных rородах Восточноrо побережья на при
близительно равном расстоянии от ero родноro rорода. У Дэвида было несколько CTap
ших друзей, посещающих колледж свободных искусств, и несколько друзей, посеща
ющих Ivy League University. Все они были отличными студентами, как и он, и имели
сходные с ним интересы. Все ero друзья из колледжа свободных искусств сообщили,
что им нравится это место, и что они находят ero очень стимулирующим. Друзья из Ivy
League University сообщили, что у них MHoro жалоб как на личной и социальной OCHO
ве, так и на образовательной основе. Дэвид первоначально думал, что он пойдет в кол
ледж свободных искусств. Однако он решил сделать однодневные визиты в оба заведе
ния лично. Ему не понравилось то, что он увидел в частном колледже свободных ис
кусств: несколько людей, которых он встретил, показались ему холодными и неприят
ными; профессор, с которым он имел краткую встречу, ПОК8заIJСЯ резким и незаинте
ресованным в нем; и ему не понравилось "ощущение" универсптетскоrо rородка. El\lY
понравилось то, что он увидел в Ivy League University: неСI{ОЛЬКО людей, которых он
встретил, показались ему живыми, энтузиастами, приятными в общении; он встретил
ся с двумя различными профессорами, которые проявили к нему личный интерес; и он
ушел с приятным ощущением университетскоro rородка.
Какое заведение выберет Дэвид Л. и почему? Постарайтесь проанализировать доводы с
обеих сторон и объяснить, какая сторона сильнее.

Улучшение индуктивноrо вывода 523
Это особенно трудная проблема, потому что она содержит два различных
вероятностных компонента: (а) довод OCHoBHoro значеIШЯ, относ,ящийся к
маловероятному результату, что Дэвид Л. будет действовать на основе xвoc
та распределеIШЯ (на основе текущих реакций своих друзей он может пред
положить, что модальный ответ по колледжу своБодныIx искусств очень бла 
rоприятен, и что вариативность IШзка), и (6) довод размера/предубеждения
выборки, касающийся адекватности ero одн:одн:евноrо разоблачения. Мы
предполarаем, на основе oIIbITHoro исследования, что каждый из этих Bepo
ятностныIx компопентов блокирован обычным набором убеждений. А имеlI
но, что профиль предпочтений и антипатий индивида уникален и предска
зуем только на основе опыта и личности этоrо индивида. ОщущеIШЯ инди
вида, насколько таинственными они ни были бы в своем происхождении,
являются, по крайней мере, надежными, с небольшим количеством инфор
мации о том, является ли объект достато-сшым для создания списка ПJПOСОВ
и минусов, который обеспечивает уверенное руководство для будущих pe
акций. Большинство незаконченныIx ответов по этой про6леме отражали эти
убеждения (например, "он должен решать сам, а не ero друзья"). Но не все
ответы таковы. Вот один ответ выпускника, у Koтoporo не было курсовых
работ по вероятности или статистике:
я бы сказал, что он пойдет в колледж свободных искусств. Ero неrативный опыт был
лишь кратким, очень поверхностным контактом с заведением. Ero друзья, все истинные
клоны ero caмoro, были там (предположительно) некоторое время и знают место близко,
и оно им нравится, тоrда как для Университета правдивы обратные утверждения. OДHa
ко он будет оправдан, если будет иметь собственные впечатления об этих местах. Часто
эта интуиция является высшим восприятием, которое мы не можем анализировать, и он
будет прав, следуя ему. Хотя, я думаю, что первый упомянутый мной выбор более Haдe
жен, так как ero опыт знакомства с двумя заведениями очень оrраничен.
Мы считаем этот ответ полностью удовлетворительным статистическим
ответом, хотя, конечно же, он не высказан на языке вероятностных моделей.
Мы начали эти исследования с подозрением, что в большинстве случаев,
rде формальная вероятностная модель может быть с пользой применена ста 
тистиком, существуют аналоrи в повседневном мире, в которых подобное
интуитивное использование вероятностноrо мышления часто происходит у
сообразительных непрофессионалов. Например, мы отмечали раньше, что
люди не MorYT формулировать модель, в которой поведение индивида pac
сматривается как функция и ситуативных переменных, и диспозиционных
переменных, и в которой некоторые ситуации вызывают высокую вероят
IIОСТЪ поведения у большинства индивидов. Все же мы думаем, что люди
всетаки ОТlерируют чемто похожим на этот вид моделей, коrда поведение 
это хорошс' выполнение теста. Коепция "леrкоro теста", коrда бо<лъшин
ство людей ИI\fеет высокую вероятность xopomero ВЫПОJШения, mироко из
вестна и используема в нашей культуре. Мы подозревали, что дрyrие виды
вероятностных моделей, для дрyrих видов про6лем, будут также применять
ся в повседневных выводах. Наши исследования пытались продемонстри

524 КОРРЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
ровать этот вопрос, показывая, что ЛЮДИ MOryT хорошо справляться с опре
деленныIии проблемами, в то время как терпят неудачу в дрyrих с подобной
формальной структурой, потому что в их моделях, лежащих в основе после
дних проблем, отсутствует вероятностный компонент.
ЕсJШ подозрение подтверждается, это при водит нас к ряду вопросов, на
которые мы можем постараться ответить экспериментально. В какой степе
ни хорошее вероятностное размышление обязано применеIШЮ абстрактной
ИJШ формальной модеJШ определенноro типа? Почему формальная модель
должна быть лето примеIШМОЙ в конкретных задачах определе:нн:оro ТШIа и
редко в дрyrих? ЕсJШ успешное размышление не является применением бес
содержательной формальной модели, тоrда как оно должно быть ОIШсано в
теоретических терминах? Дрyrие вопросы касаются индивидуальных разли
чий в модеJШРОВании и использовании правил. В какой степени использова
ние вероятностноrо рассуждения является устоЙСШВой личной диспозицией?
КорреJШPует с ШIтеллектом? Связана с полученным образованием?
Наконец, имеется набор важных вопросов, касающихся проблем возмож
ности обучения созданИЮ вероятностных моделей. Основной вопрос уже
получил ответ в нашем исследовании: Людей можно обучить как курсами
традиционной статистики, так и более быстрыми методами, чтобы отвечать,
по крайней мере, по мноrим "словесным проблемам", типа тех, что быJШ
упомянуть! нами, более вероятностным образом. В какой степени поддер
живаются действительные суждения повседневной жизни, обучающие Tex
ники которых наиболее эффективны, и каковы наилучшие индуктивные
принципы и методы обучения  вот важные вопросы, которые мы только
начали задавать. Мы надеемся, что получим помощь.

"У'лучшение индуктивноrо вывода 525

Часть IX
Восприятие риска

33. Факты против страха: понимание воспринимае--
*
Moro риска
Пауль Словuк, Барух Фu-шхофф
и Сара Л uхтепштейп
Люди реarируют на риск, который они воспринимают. Есзш их восприятие
ошибочно, попытки JШЧНОЙ, обществеIПIОЙ и средовой защиты, вероятно, бу
дут неправИJThНО направлены. Для HeKO'lpыx видов риска, например, дорож
нотранспортных l1JIOишествИЙ, имеются в нaJШЧИИ экстенсивные статисти
ческие данныI,, для дрyrих подобных деятельностей, таких как потребление
aJП\,оrоля и табака, оценка риска требует сложных ЭIШдемиолоrических и экс
периментальных исследований. Однако, даже есзш статистические данньrе в
избытке, только "неоl1JIOвержимые" факты MorYT вести так далеко, чтобы раз
рабатыва ть способ действИЙ. В KaкOMТO смысле, суждение человека необходи
мо для интерпретации результатов и определения их релевантности.
Однако, дрyrие виды риска, такие как исследование модифицированно
ro ДНК или атомная энерrия, так новы, что оценка риска, скорее, должна
быть основана на сложном теоретическом анализе, таком как дерево оши
бок (см. рис.!), чем на непосредственном опыте. Несмотря на появление
объективности, этот анализ также включает большой компонент суждения.
Полarаясь на тренированную интуицию, необходимо определить CTPYКТY
ру проблемы, последствия, с которыми надо считаться и важность различ
ных ветвей дерева ошибок. Как только анaJШз будет представлен, с I-IИМ дол
жны взаимодействовать те, кто в действительности имеет дело с риском,
включая промышленников, специалистов по окружающей среде, реrули
ровщиков, законода'rелей и избирателей. Если эти люди IIe понимают или
не верят данным, которые им демонстрируют, то тоrда возможны HeДOBe
рие, конфликт и неэффективное управление риском.
* Это пересмотренная версия статьи, которая первоначально появилась в книrе под реДaJ{
цией R. Scllwing и W. А. Albers Jr. Оценка риска общества: Насколько безопасность дoc
таточно безопасна? New York: PlenUnl Press, 1980. Авторские права @ 1980 имеет Plenum
Press. Печатается в соответствии с разреlпением. Поддержка этой работы была обеспечена
Проrраммой оценки 'reхнолоrий и анализа риска фонда Национальной науки по rpaHТY
PRA 79 11934 Университету Кларка cor ласно субдоrовору с Perceptronics, Inc.

530 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
Эта rлава исследует некоторые психолоrические элементы процесса oцeH
ки риска. Ее основные предпосылки в том, что как общество, так и экспер
ты являются необходимыми участниками этоrо процесса, что оценка BHYТ
ренне субъективна, и что понимание оrраничений суждения является pe
тающим В процессе принятия решений.
l . .. . .. .. .. . . . .. . ... .. .. ... .. . . .. . . . . . .. . .. . . В .. . . . . . . . ... .. ... Ь . .. . . . I . б . . ..... .. . . .. р . . ... .... . ос . . .. .. ... . .. . . . . . . . . . . . .. . . РМ . . . .. . .. . .. .. .. . и . .. . . . . . . . ... . Ь . .. .. .. . 8 . . . ... ... I< . .. . . .. . . .. . .... . . . . . и . .. . . .. .. . . . .. . . . ... . Н ... . . . . . .. . . . .. b . .. . ... . . . . . I ... . . . .. . . х . . . . . .. . . . .. .. .
....<ОТхОдОВ воиосферу..
,-",-,',-,',",',- -,- ..-.-..-.....-',.-... "", .......-....',.,.,.,-....-..
. . .. ... . .... . . .. . . ...... ... .. . .. .." .. .. . . .. . . . . . . . . . .
. ','" .. '. . .. , . '.". '.. .. ....
":'.-,":':: ,>- ',', ::'
«:::- "_.">::':::::<,-,>:::":::":":,-::::-::,:::::::'
., .,",..,........ "'," ,",' ....-...., ,",',- ........ .-......, ',",
I1MeHH(!O",Qro. .
"'Тf!OR1'...Иl1l4fJРl1fttене
ниеядерноl'"Р<>РУЖИЯ
L
П.ереНос....п.одзеМl.........
НЫМИ.ISОДамН
.: -, '::'. .,'': .:- >,',.." ,-,':.
......s'Jл....чН:аj
.: > активность
. YtвеРWЕ!НИ'.
ow.tt60t<,

............ .ЭРОЗJ!iЯ:
.......... .п.Qдfof,.,а'9щия
.I1едниковы
e потоки
L...........
A . .. . .. . ...... . . . .. .рийНо . е . .. . .. . .. . .. . . . ......
. буреНidе..
. ... .1-If:!r1равИ.l1I:tН/
....>I«)tt4=f:}l).f.!...p()вaH..
. ..yrOJ1I?H b l.)(UJaxт
rlJ18стичесJ<aЯдефоР М i1ЦИЯ
идаВlIениеrорныхпород
:>-"':::':,:":>,<",':',:-'.,',:;::',,:'<:-:_"::-:-','.:',,:-.-:."
,-,:-::-::--:,,-:-.:-:»- ..'.....
ВНэаf1НЬI.й......В.I..Р()s.....РQВ...........
ноирадИО8КТИВНОИi эне рrии
Рис. 1. Дерево ошибок, покаЗЫВaIOщее различные способы, KOTO
рыми радиоактивные материалы MorYT быть случайно выброшены
из ядерных отходов, захОРОI-Iенных в солевых залежах. Каждое из
возможных инициирующих событий в двух нижних рядах может
приводить к переносу радиации подземными водами. Этот перенос,
В свою очередь, может способствовать выбросу радиации в биосфе
ру. Как показано ВТОрЫМ )тровнем, выброс радиации может быть
также произведен непосредственно (без помощи подземных вод) при
падении оrромноrо метеОрИ1'а, использовании ядерноro оружия или
вулканическом извержеI-IИИ (М cGrath, 1974)
Предубеждения в суждениях при восприятии риска
Коrда непрофессионалов просят оценить виды риска, у них редко имеются
под рукой статистические данные. В большинстве случаев они должны дe
лать ВЫВОДЫ, основываясь на том, Ч'l'о они помнят из услыmанноrо и наблю
давтеrося о рассматриваемом виде риска. Психолоrическое исследование,
большая часть Koтoporo была описана в этой книrе ранее, идентифицирова 

Факты против страха... 531
ло ряд общих правил вывода, которые люди, повидимому, используют В
подобных ситуациях. Эти правила суждения, известные как эвристики, ис
пользуются для упрощения сложных умствеШIЫХ задач до простых. Явля
ясь валидными при одних обстоятельствах, при дрyrих они приводят К силь
ным И устоЙЧивым предубеждениям которые серьезно вовлечены в приня
тие решений в таких различныIx областях, как финансовый анаJШЗ (Slovic,
1972) и управление природным риском (Slovic, Kunreuther & White, 1974).
д ос ту ппос ть
Одна из эвристик, которая имеет особую релевантность для восприятия рис
ка, называется доступность (Tversky& Kahneman, 1973,11). Люди, исполь
зующие эту эвристику, судят о событии как о вероятном ИJШ частом, если
ero при меры можно леrко представить ИJШ вспомнить. Так как часто проис
ходящие события обычно леrче представить или вспомнить, чем редко про
исходящие события, доступность часто является подходящим признаком.
Однако на доступность оказывают ВJШяние мноrо"tШсленные факторы, не
связанныIe с частотой происхождения события. Например, недавнее бедствие
или яркий фильм, такой как "Челюсти" или "Китайский синдром" , моrли
бы серьезно исказить суждения о риске.
Предубеждение доступности помоrает объяснить неправильное воспри
ятие людей и ошибочные решения в '1тношении определеШIЫХ eCTecTBeH
ных видов риска. Например, обсуждая жителей затопляемых территорий,
Кейтс (Kates, 1962) писал:
rлавное оrраничение способности людей использовать улучшенную информацию о рис
ке наводнения  это то, что в основном они полаrаются на опыт. Люди в затопляемых
территориях оказываются в большой степени пленниками cBoero опыта... Недавние
наводнения, кажется, устанавливают стремящиеся вверх rраницы раз:меров потерь, о
которых, по убеждениям менеджеров, люди моrли бы побеспокоиться заранее. (с. 140)
Кейтс приписывает сложность улучшения контроля наводнения, в OCHOB
ном, "неспособности индивидов концеПТУaJШзировать наводнения, которые
никоrда не происходили" (Kates, 1962, с. 92). Он наблюдал, что индивиды,
проrнозирующие поте:mз:иал наводнения, "находятся под сильным ВЛИЯНИ
ем cBoero недавнеrо прошлоrо и оrраничивают свою экстраполяцию к упро
щеIПIЫМ конструкциям, рассматривая будущее как отражение CBoero про
шлоrо" (с. 88). Подобным образом, заключение страховых доrоворов от зем
летрясения резко увеmrчивается после землетрясения, а затем постотrnо сни
жается с yrасанием ВОСПОМИllаний (Steinbrugge, McClure & Snow, 1969).
Особенно важный результат эвристики доступности состоит в том, что
обсуждение низковероятноrо риска может увеличить ero запоминаемость и
способность ero представить и, таким образом, ero кажущуюся рискован
ность, независимо от Toro, что показывают свидетельства. Например, лиде
ры в области исследований модифицированноrо ДНК быстро раскаялись в

532 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
представлеIШИ общественному внимaIШЮ слабоrо риска "зarрязнения" HO
выми орraIШЗМами. Розенберr (Rosenberg, 1978) подытожил реакцию, KO
торая последовала обнаружеШIЮ предположительноro риска:
Первоначально ответом была похвала... социальной ответственности,
проявленной вовлеченными в это дело учеными.... Однако, постепенно и
предсказуемо дебаты стали накаленными. Размышления были в изобилии,
и чем страшнее был сценарий, тем шире была or ласка, которую он получал.
Мноrие из дискуссий по этому вопросу ПОJПIостью потеряли из вида тот факт,
что опасность была, прежде Bcero, rипотетической, и предположили, что
лаборатории, rде проводились исследовaIШЯ по модификации дик, были
полны бешеных животных. В конечном счете, сами ученые, чья сдержан
ность привела в движение весь процесс, были очернены. (с. 29)
Мнение о частоте смертельных событий. Предубеждение доступности
проиллюстрировано несколькими ТI(;СJн:д().наНIIЯМИ, В которых студенты
колледжа и члены Лиrи женщин:и. :ОIIрателей судили О частоте 41 причи
ны смерти (Lichtenstein и дрyrие, 19 (8). В ОДНОl\Т исследовaIШИ этим .шодям
сначала сообщили о rодовой смертности по одной причине (автомобильные
аварии) в США (50. 000), а затеl\f попросили оценить частоту остальных 40
причин. В дpyrOM исследовании участIШКОВ попросили вынести суждение,
какая из двух причин смерти в паре была более частой. В обоих исследова
ниях суждения были умеренно точны в rлобальном смысле: люди обычно
знали, какие события были наиболее и наименее частыми. Однако внутри
этой r лобальной картины.шоди совершали серьезные ошибки в суждениях,
мноrие из которых оказывались отражением предубеждения доступности.
Рисунок 2 сравнивает количество смертей в rод соrласно суждениям ис
пытуемых с количеством смертей по данныIM статистики общественноrо здо
ровья. Если суждения о частоте были точными, ОIШ будут равны статисти
ческим нормам, всеми точками находясь на ЛИIШИ идентификации. Хотя
более вероятные виды риска обычно вызывают более высокие оценки, точ
ки оказываются разбросанныIии по кривой линии, которая пролеrает иноr
да выше, а иноr да IШже линии точных суждений. В целом, редкие причиныI
смерти были переоценены, а распространенные причины смерти были He
дооценены.
Кроме этоrо общеrо предубеждения, было очевидным специфическое
предубеждение по размерам. Например, было вынесено суждение, что He
счастные случаи являются причиной Taкoro же количества смертей, что и
болезIШ, тоrда как болезни в действительности уносят в 16 раз больше жиз
ней. Убийства неправильно рассматривались как более частые, чем смерти
от диабета и рака желудка. Они также рассматривались такими же часты
ми, как и смерти от удара, хотя последние в действительности уносят в 11
раз больше жизней. Частота смертей от ботулизма, торнадо и беременности
(включая роды и аборты) была также значительно переоценена. В таблице 1
перечислены смертельные события, суждения о частоте которых В различ

Факты против страха... 533
ныIx наших исследованиях были наиболее неправильными. В продолжение
рассмотрения доступности, переоцененные причины смерти были дpaмa
тическими и сенсационными, тоrда как недооцененные причины скорее
были незрелищными событиями, которые вызывают одну жертву и явля
ются привычными В своей несмертельной форме.
11:
О
...
11
)S
Ф
...
а.
ф
1:
u
О
11
...
U
Ф
:r
s
1:;
о
:.=
ф
О
Ж
Ж
Ф
Ж

О
100.000 
Веев
Автокатастрофы
10.000
.........
,
I
Беременность
.
.рак желудка
Диабет
1.000
.
Наводнение · . Туберку
Ботулизм Т ОрНё.цО · . Д-стма
. . · Электричество
.
.
100
I
1.000.000
10 ,
I
10.000
I
100.000
1
I
10
100
I
1.000
Действитепьное копичество смертей в rод
Рис. 2. Отношения между оцененной 'частотой и действительным KO
личеством смертей в rод 110 41 причине. Если оценешIыIe частоты и
действительные частоты были равны, данные попали бы на прямую
линию. Точки и кривая, им соответствующая, представляют cpeд
ние ответы orpoMHoro количества непрофессионалов. Как индекс
изменчивости среди различных индивидов, прочерчены вертикаль
ные полоски, изображающие 25й и 75й процентили суждений о
ботулизме, диабете и всех несчастных случаях. Область распреде
ления ответов по дрyrим 37 причинам была сходна

534 ВОСПРИЯТI-IЕ РИСКА
Таблица 1. Предубеждение о частоте смертей в суждениях
н аибояее переочекеН,иые
Все несчастные случаи
Автомобильные аварии
Беременность, роды, аборты
Торнадо
Наводне:в:ие
Ботулизм
Все виды рака
Пожары и возroравия:
Ядовитый укус животноrо
или HaceKOMoro
Убийства
н а ибояее Н,едоочекеН,Н,ые
Прививка от оспы
Диабет
Рак желудка
Молнии
Инсульт
Туберкулез
Астма
ЭмфизеМR
Источник: Slovic, Fischoff & Lichtensteil1, 1976.
Подверженные предубеждению zазетНblе репортажи и подверженные
предубеждению суждения. ЭВРI1:стика ДОСТУIПIОСТИ выдвиrает на первый
план жизнеIПIО важную роль опыта как дете!)минанты воспринимаемоrо
риска. ЕсJШ опыт человека подверлсен предубеждению, то ero восприятие,
вероятно, будет неточным. К сожалению, большинство информации, под
воздействием которой находятся люди, обеспе"tIИвает искаженную картину
мира рисков. Рассмо'"rрим наблюдение автором Ричардом Бахом страха,
высказанноro супружеской парой, впервые летящей на самолете:
При всем этом ветре и r}тдении двиrателя, и земле, кренящейся и CTaнo
вящейся все меньше под нами, я наблюдал за моими парнем и ero девушкой
из Висконсина и видел, как они меняются. Несмотря на их смех, они боя
JШсь самолета. Все, что они знали о полетах, было почерIШУТО из rазетных
зarоловков, сообщения о столкновениях, авариях и смертельных случаях.
Они не читали ни единоrо сообщения о том, как маленький самолет взле
тел, пролетел по воздуху и блarополучно приземлился. Они моrJШ только
верить, что это возможно, несмотря на rазетные статьи, и на эту веру они
поставИJШ три доллара и свои жизни (Bach, 1973, с. 37).
Как продолжение исследований, о которых сообщалось выше, Кобс:и
СловИR (Combs и Slovic, 1979) рассмотрели сообщения опричинах смерти в
двух rазетах на противоположных побережьях США. 3arшсывались различ
ные индексы rазетных репортажей по чередующимся месяцам в течение
одноrо rода. Результаты ВЫЯВИJШ, что обе rазеты имеют сходное предубеж
дение в своих репортажах о событиях, yrрожающих жизни. Например, pac
смотреlШе Таблице 2 обнаруживает, что о мноrих из статистически частых
причин смерти (например, диабет, эмфизема, различные формы рака) peд
ко сообщалось в обеих rазетах в течение периода исследования. :Кроме Toro,
О жестокихх, часто катастрофических событиях, таких как торнадо, пожа

Факты против страха... 535
ры, случаи утопания, уБИЙства, автомобильные аварии и все несчастные слу
чаи, сообщалось чаще, 'чем о менее драматических причинах смерти, имею
щих подобную (или даже большую) статистическую частоту. Например, бо
леЗIIИ уносят в 16 раз больше жизней, чем I-Iесчастные случаи, но в rазетах
было в 3 раза больше статей о несчастных случаях, отмечавших в 7 раз боль
шее количество смертей" Среди наиболее частых событИЙ, уБИЙства были
катеrорией, о которой сооБЩa.JJОСЬ больше Bcero в пропорции к действитель
ной частоте. Хотя болезни уносят в 100 раз больше жизней, чем убийства, в
rазетах было в 3 раза больше статей об убийствах, чем о смертях от болез
ней. Более тoro, статьи об убийствах имели тенденцию быть в 2 раза длин
нее статей, сообщающих о смеР'fЯХ от болезней и в результате несчастных
случаев.
Более Toro, предубеждения в rазетных репортажах и суждениях людей
бы.ли достаточно сходными. Корреляция между оцененной частотой CMep
ти и КОJШчеством смертей, сообщаемым в rазетах, была около о. 70. Эта BЫ
сокая корреляция была не за счет общей ассоциации как тех, так и друrих
смертей со статистической частотой. Коrда последняя удерживал ась посто
янной, частичные корреляции между суждениями людей и количеством
сообщаемых смертей были 0.89 и 0.85 для этих двух rазет. Хотя на основе
этих двух коррелЯЦИЙ заманчиво сделать заключение, что репортажи в cpeд
ствах массовой информации оказывают влияние на восприятие риска, дело
может быть также в том, что мнения людей относительно тoro, что важно,
влияют на сми. Журналистская литература насыщена примерами, в KOТO
рых влияние происходит в каждом из направлений (Brucker, 1973).
ТаБJШца 2. Статистическая частота и zазетпые репортажи в "Register
Guard" (Eugene, Oregon) и" Standard Tiтes" (N еш Bedford, М assachusetts)
по 41 причине Clepтu.
Нор.ма по Оче",,,и Сообщае
205xl()8 JIIые Сяуч,аu Статьи
Причина схерти реСВОн'деJl, иcпытy с.мерти
тов США eJКЫX RG ST RG ST RG ST
Оспа О 57 О О О О О О
Отравление витаминами 1 102 О О О О О О
Ботулизм 2 183 О О О О О О
Корь 5 168 О О О О О О
Фейерверк 6 160 О О О О О О
Прививка от оспы 8 23 О О О О О О
Коклюш 15 93 О О О О О О
Полиомиелит 17 97 О О О О О О
Ядовитый укус
животноrо или 48 350 О О О О О О
пасекомоrо

536 ВОС'ПРИЯТИЕ РИСКА
П родолжепие табл. 2
Торнадо 90 564 36 25 10 6 14 7
Молния 107 91 1 О 1 О 1 О
Не.ядовитое животное 129 174 4 2 4 2 4 2
Наводнение 205 736 4 10 2 2 2 2
Чрезмерное 3З4 314 О О О О О О
переохлаждение
Сифилис 410 492 О О О О О О
Беременность,роДЫ, 451 1,344 О О О О О О
аборт
Инфекционный rепатит 677 545 О О О О О О
Аппендицит 902 605 О О О О О О
У дар электрическим 1.025 766 5 О 5 О 6 О
током
Столкновение 1.517 689 О 1 О 1 О 1
поездов/автомобилей
Астма 1.886 506 1 О 1 О 1 О
Несчастный случай с 2.255 1.345 8 1 8 1 9 1
оrвестрельным оружием
Отравление
твердым/жидким 2.563 1.013 3 3 1 1 1 1
веществом
Туберкулез 3.690 658 О О О О О О
Пожары и возrорания: 7.380 3.336 94 46 33 9 38 10
Случаи rибели на воде 7.380 1.648 47 60 44 24 45 37
Лейкемии 14.555 2.496 1 О 1 О 1 О
Случайное падение 17.425 2.675 15 7 15 6 16 9
Убийство 18.860 5.582 278 208 167 122 329 199
Эмфизема 21. 730 2.848 1 О 1 О 1 О
Суицид 24.600 4.679 29 19 28 18 36 20
Рак rpуди 31.160 2.964 О О О О О О
Диабет 38.950 1.476 О 1 О 1 О 1
Автомобильная аварии 55.350 41.161 298 83 245 69 180 73
Рак леrких 75.850 9.764 3 2 3 2 4 2
Рак желудка 95.120 3.283 О 1 О 1 О 1
Все несчастные случаи 112.750 88.879 715 596 421 152 374 177
Инсульт 209.100 7.109 12 4 12 4 13 4
Все формы рака '328.000 45.609 25 12 25 12 26 15
Болезнь сердца 738.000 23.599 49 30 45 25 46 25

Факты против страха... 537
п родолжеnие табл. 2
Все болезни
Общее количество
репортwкей(причииы
10, 11, 13, 29, 31, 37
и 41)
Корреляции (R-G
против S-T)
1.740.450 88.838 111 87 100 76 104 78
1.174 945 729 376 860 483
r == 0.97 r == 0.94 r == 0.98
п рuмечанuе: RG == "Register Guard"; ST == "Standard Times"
Источнuк: Combs & Slovic (1979).
Со мной это не случuтся. Суждения людей о причинах смерти, возможно,
так хороши, как тoro можно ожидать, учитыIая,, что они не являются ни
специалистами в рассматриваемых видах риска, ни обеспечены репрезен
тативными выборками информации. Точное восприятие вводящих в заб
луждение выборок информации может также рассматриваться, как лежа
щее в основе дpyroro очевидноro предубеждения суждений  СКЛОШIости
людей рассматривать самих себя как обладающих личным иммунитетом от
риска. Подавляющее большинство людей уверены, что они лучше, чем cpeд
ние водители (Naatanen & Sum.mala, :975; Svenson, 1980), более вероятно,
чем это есть в среднем, проживут более 80 лет (Weinstein, 1980), менее Bepo
ятно, чем это есть в среднем, понесут ущерб от потребляемых продуктов
(Rethans, 1979) и так далее. Хотя такое восприятие является, очевидно, He
реалистичным, в перспективе опыта отдельноrо индивида риск выrляд:и:т
очень маленьким. Рассмотрим вождение автомобиля: несмотря на быстрое
вождение, подрезание и т .Д., плохие водители совершают поездку за поезд
кой без неудач. Этот личный опыт демонстрирует им их исключительное
мастерство и безопасность. Более Toro, их косвенныIй опыт через средства
массовой информации показывает им, что если происходят несчастные слу
чаи, они происходят с дрyrими. Получая подобный вводящий в заблужде
ние опыт, ЛЮДИ чувствуют себя достаточно оправданными, отказываясь при
нимать защитные меры, такие как использования ремня безопасности в aв
томобиле (Slovic, Fischoff & Lichtenstein, 1978).
Вне поля зрения  вне размышлении. В некоторых ситуациях неспособность
оценить пределы "имеЮЩI1ХСЯ в наличии" данных, может успокаивать ca
модовольство людей. В исследовании Фишхоффа, Словика и ЛихтенmтеЙН
(Fischoff, Slovic и Lichtenstein, 1978) три rруппы студентов колледжа по
просили оценить полноту дерева ошибок, показывающеrо риск, связан
ный с проблемой завести машину (см. рис. 3). Одна rрynпа видела полное
дерево. Каждая из двух дрyrих rрупп получила дрyrое, сокращеШIое дepe
во. В одном варианте отсутствовали ветви пуска, зажиrания и злонамерен

538 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
ных действИЙ; дpyrOMY варианту недоставало ветвей, подробно описываю
щих аккумулятор, топливо и дрyrие проблемы двиrателя.
Инструкция к задаче rласила следующее (цифры в скобках быJШ пред
ложены людям, которые видели сокращенное дерево):
Каждый день по всем Соединенным Штатам миллионы водителей выполняют следую
щие действия: садятся в машину, вставляют ключ в замок зажиrания, пытаются заве
сти двиrатель. Иноrда двиrатель не заводится, и поездка откладывается. Мы бы XOTe
ли, чтобы вы подумали о разнообразных проблемах, которые Moryт быть достаточно
серьезными, чтобы быть причиной TOro, что машина не может завестись и поездка BO
дителя откладывается, как минимум, на 1 минуту.
Диаrрамма на следующей странице предназначена для Toro, чтобы помочь вам поду
мать об этих проблемах. Она показывает шесть (три) rлавных недостатков, являющих
ся причиной Toro, что двиrатель машины не заводится. Эти rлавные катеroрии, воз
можно, не охватывают всех возможностей, поэтому мы включили седьмую (четвертую)
катеroрию: все друrие проблемы.
Пожалуйста, тщательно рассмотрите эту диarрамму и ответьте на следующие вопросы:
Оцените, в среднем, какое количество из 100 задержек, коrда поездка откладывается
изза "неудачи запуска", вызвано каждым из семи (четырех) факторов. Поставьте свои
оценки в строках бланка соrласно факторам, названным НИже.
Если moди, которые видели сокращенные деревья, были должным обра
зом чувствительны к тому, что упущено, доля проблем, которые они oтнec
ли к "дрyrим проблемам", уравняет сумму долей проблем, отнесенных к co
кращеШIЫМ ветвям и к "дрyrим проблемам" теми, кто видел полное дерево.
Результаты в Таблице 3 показывают: что было вне поля зрения, было вне
рассуждений. Например, в сокращенном дереве rруппы 1 "дрyrие пробле
мы" должны были увеличиться в шесть раз (от 0.078 до 0.468), чтобы OTpa
зить доmo нарymений изза проблем запуска, зажиrания и злонамеренных
действий, которые были упущены в диarрамме. Вместо этоrо, "дрyrие про
блемы" были только удвоены, тоrда как значение трех упомянутых систем
было существенно увеJШЧено. Второе исследование не только повторило эти
результатыI, но и показало, что люди, рассматривавшие сокращеШIые дepe
вья, судили о неудаче пуска (по всем причинам), как менее вероятной, чем
это делали те, кто набmoдал несокращеШIое дерево.

g:
=
t")
&

<:)


ts1
:S:

lS1
:а
са Q)
Е-с 
 :
E-tf04
= ; о
о E-t Eot
 lIt а:
oo
6  :s
eq0t;>a
о  
o
=  
 Ф:а1S1
2!  :а
Q,)  tII
= E-t =
eq  Q,)
E-t Ф !Е
с.>  tJ:
{f)
t)  
c5=
. . .
.....-fС\1CQ
=
:а =
.... = 
.. .. о
....  ,., 
S  D:J
;:e  
 g ri 
; ;
 ,.., = = «1
а:
:=
са eQ Q)
 о  о
C)t."')
ca=O
i:8tt3
t:\icQ
Факты против страха... 589
'ts1
ф


о

:в
=
ф
&f
с)
:s
m
t::{
Q,)

Q)
=
=
=
ф =
  
   
   >а 
 D:  8 
  =   =
ш  ;  
 Q) са""'" cd о
S = C4  = 
 ..q 00 =  t-t
 = EotEot  \с &
i ;    
= & = lS1  
 ,= ш&  ';' ;
 := :д ISI :а )1,:S: S  
  Ш8 е: 8
:t:.,q ф==с.>=о  
cd = E-t ФМ :s
 Ш iljoog.ca ф
  f!:f:S 
  g!:igJ:g
 = ==[;jo:i:s: I
..Q ot:::L\1t.= 
=  8,L\1 =  ,=,== =8 lS1  = Id
t:{  =:a'ts1 Eot =     ф = ff:4
8 «1 =:аIs1Фаа>lSl= :S
с) 8t;g.@:=-;s
:дса оо = c.>c.>00tJ4t::{=
9t g. t::: t::: O t   lS1 ==. 'i   8 
 о о са ...«S Q,) Ф tx4   1--1  О
e,:Qt={1:)=:I: . . . .t-- .
. · · · . · . 8 .Q,..-IC\1COO')
.....-fС\1CQСОt--QC)О'),..-f.....с.....-f...-4...-4.....-f

540 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
=
=
=
tt:
О
E-t
со)
Q


Q
=
=
ф


;х:
r:Q
О
r:Q
g;


Ф
= =
= 
e
O
g,.t--
(0)
;х: 'f'"84 «$
a:a
 = ф
:a=
B
1st QS со)
е::  
='-'1=:
= ф cd
t
=S
(1)  tOIOf ts: a:s
е..   r:Q E-t
as=
go1::{
'1:5: t'O  О
a1S=
::Q фtJ:
=  = (1) ....
Q,) о: :S,=,=
=atsl8.::s.:Q
= u  =
=;==

fs!&fs!fs!
=

I «s
I 
I = 
I .. С.)
I  =
=С.)
==
=«s
Ct=
="
C.)
=(.)
i=

=
т


('f)
«$
;:а

«$
 C,I)
ISI 
 
ISI iE
= 
t'O О
..q QS 
  
E-t  =
=
f;  :i =
Co)
 ,ts1 
JoL1ф ф о
O
CQ
:s
ф
=

Q,)


:а
Е-«
>-
=

(1)
Е-«
со)
=

D;: = 
 m 
tSI (.) E-t
8:[ф=
O
,:q = =
D;: & 
= t!I ф
 со) 
8.:s a
 m 
 t:t ..
(1) Ф о
g; g,. 
са  Q,) 
 s : о
o=e::r
1:1  Е-« E-t
:a=
)=  s
= :а \С) E-t
м  О с.)
 '= 
a.:a
ISI=:
Со)Фф
 tsi * 
Ф Ф D;: Ф
f-4
. . . .
'f'"84C'O
ts:

=
>а cd
CJ U
 О
.е 
,....., Ф =
r:Q :а о
 = 
ф  
 1=: ur:Q
Q,) са  Q tOЧ tSI
З- с) a
O..q & 1=:0
tSI =: =:  о  Е-«
 Ф O
=t'O :a==
,= t:{ =ф
о=т i Ф8.:i
а    !   8.  :!  :
r:r8;f ;oil:1aa=>'o
I:1ts10 0 f,f)ооgE-tоФ
 а r:Q \о  g. = 'IS1::Q g
о  g:'= t \о g =  0'= :Q  ::а
 ф «$::а :ltsI  a'l:5: =   Q,) r:Q
oo= Ф:аФоtsl=Ф:S
= =tQ\OE-«S=
Q,)g,.p. Ш==*1::t
    j;;I:.c:.,Q g,.ai 1:1 Ф о 
о t'O   cd (:> tr с.") Ф Co) S ts:
&фф :2;}a3д
 CQtI:1t:: .
,...ie\lcQ cQcOa)S
=
«1
=
=
==c=s
=::s
==Ф
c.)
==
ФQ=
,=  
]'
=
ts:
В
«$
:8

:а
=


Е-«

О

ts:
r:Q
'-"

О
Е-«
=

'о

= :s=
e..
Ф
'ISI QS
= е3
 ...
:i
tE 
«$ = О
ca
(:> r:Q =
 :.С: О  ts1 =
'"" g,.  '1:5:
а   о ::а
1:1  Q,)  
Uфl!t
g1:ima
e8
   ,=
ol::{=
со) =,= Q,) ;х:
:ao
=!
;
ре О f3  ;:а
ФФФ
tt:trJЗ
. . . . .
....-4C\lCQ


=
ф


аз

.......
О
>
'-"
=:

Ф
Q
со)
&
1::{
е
О

Q
Ф
О 
t::: 
=: E-t
= 
tSI ф
 t::: t:::
  (f)
Q.) gs 
t> t:S f1 ts.1
8=В"
Q.caE-с.....
t::[=C)
='i
a:i
   =
:z:  t:S 
E-tQ.)
:а = = =
=C)c,)
:z:5ts1
E-t С) са Ф
OO{"Q
,..;t'i
=

E-t
=
Q.)
=
()
=:1

о
tJ:: 
..Q:s:
t:::t::[
  :Е
= = Q.)
t:::  
t:S Ф = са
J::{t")
S&IS1
>.=
 (J ф о
сасаlЖa
 Q. (J 
'  
= = = =
lЖa = lЖa =
t:S t:S cg са
Q.c.Q.
= = = =:1
со) (J со) (J
== = =: =
CL) ф ф ф
tI1
t'i
=
aS
= =:
= =
===
:s=
=ф-
E-i=
=!E
Ф==
{=c..>
=: о
 
 ф
=: g; gJ
:3 t:::  =
   m
t::: >а lS1 1=: j:rI
:a @
@ФШ
&iS1t)Р.E-t=
E-t==5Ф
O
Ф==t:S
ts:o=t
S tJ::'= Ь  О  lЖa
      
 s  8 =  t.d 
=1II!:it')
g.
QCo)g(J
ф lS1   tSI (J о =
б==
ФаRТЫ против страха... 541
Q)

1::{
tI:

О
=
:.
О
=

1=:
ISI
=

=
ф
=
lЖa
Е-с
ts.1

Н
Q
=
()

=
ISI

ISI

 
tJ:: о
=1=: 1::{
pt 
ф ts.1 =
gJcaca
фр.=
:atJ::

СаФФ
=ВE
1Жa!
I=:Ф=
==
ФQ.са
5;;
O=t::[
Ф(dФО
=(Q
. . . . . . . . . . . .
,..-f C'iI   lf:) tD 1:-- СХ) ,..-f C'iI  "IId4
О ts.1
t::: tQ
 а tJ::
.  5
Ф О (.)
О = Ф
E-tф
(J ts.1 =
a
 CQ 
О = =:
 = cd
S = 
lS1  О
 ;,а:;
U{Q
c:O
:а
I!
с
о
=
ФФ
=
!!
0..=
I ....... =
I fOO-..L 
са
t:::[
о

о
=:1
 
 
 t::[
 
са о
 
Q.)1
= О
:s 
си S
E-t 
Q) t=:
t=u



j:rI
О
E-t
Ф
=
=


=
Q)
j:rI

о
=
Q
=

=
=

iE
Ф

о lЖa
t:r=O
..Q  =
t::: са 
о iE t:f
 =: 
Ф са О
Q.) = 
= с. 
= Ф 
>a
са tf) ф
= ф ..
С) Q. ..ц
1:f4
:а

Ф
E-t 
 ф
1Жa
ts.1 lЖa
= О
= =
 а
tf) :Q
= =
 Ф
= S
 О
lЖa 
О tSI


ф t:::
= Q. =
  t:f
= о =
о = 
=: .,Q Js1
e!.=,=
Ilill
t:r==
0= «i
t:r=
   Е-с
OC)a
Efё8s
t
S[i{a
!aJ
. . . . . . . .
,..-f C'iI  ,..-f    10

542 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА

cd

Q
&1


:а
;
..
g,.
Q)
:.11
1st
g,.

=
"-'
:l1SI




:Q
=

=
Q
=
=
Q)
=

ISI
!Е
=

:s ISI
о :4
t:=t::{
о = i
= = о
ISI
 = 
= =
= CJ :Q
Qg,.
Q3 с) 
CS

=
ФI
i!
!.Ii
Ф.
-=
=3
СЕ-е

t-Q.
:a
!
Ф

ФС
;.)r=c
==
с I Ф I =S
  о S ф
   ::а рос
\о Ф ..Q  ...
с ct:)  а 
б!

  i s е

    g
'" :.:: :S:  
aJQ)
E-t  Ф  
*  *  о
co
)1 =::   ::а
   ф t:Q
 tSI \С> III с
=ot::
С)СФ
::аSФ
poc\O\O
 tSI    а
  са рос о '$
 ...
::i
os$
CS"
   Е-4 С .
:i@8
p:j  Ёl  ..CI \)
 )tSI   .>
  S::Ж:,Q
8tsla::.
8
S"tt:=
Q S ..q ф  \)
 ф s..  ф .
t:Q t:r =  
sG
 tSI\O е= :3
  с ..Q Ф 
:g
  ф 3 d 
C@
\O 

с  .  \) @
gcs
p':S:
g2
m)
с t::  :S:  t::
a

Факты против страха... 543
Таблица 3. Приписываnие nарушеnий запуска для сокращеnnоzо и neCOK
ращеnnоzо деревьев
СреДНЯЯ доля нарymений запуска по типу
Акку- Пуско- Топлив" Систе- Двиrа- 8лона - Дру-
мулл- вая ная ма тель мерен- rие
тор систе- система зажи- ные
ма rани.я дейст-
rруппа n ви.я
Несокращенное 93 0.264 0.195 0.193 0.144 0.076 0.051 0.078
дерево
Сокращенное 29 0.432 0.309 0.116 О.140 а
дерево 1
Сокращенное 26 0.357 0.343 0.073 0.227Ь
дерево 2
Примечаnuе: Тире означает, что данная ветвь была убрана
а Должно быть 0.468
ЬДолжнобыть 0.611
Источник: Slovic, Fischoff & Lichtenstein (1978)
Чрезмерная уверенность
Знание с увереnностью. Особенно вредный аспект эвристики состоит в том,
что люди тиIПftШо имеют большую уверенность в суждениях, основанных
на ней. В дpyrOM исследовании, развивающем идею изучения причин CMep
ТИ, людей попросили указать шансы Toro, что они были правы, выбирая бо
лее частое из пары смертельных событий (Fischoff, Slovic & Lichtenstein,
1977). Таблица 4 показывает процентное отношение правильных ответов
по каждой из наиболее часто используемых катеrорий шанса. В экспери
менте 1 испытуемые были разумно калиброваны, давая шансы 1:1, 1.5:1,
2: 1 и 3: 1. То есть, процентное соотношение их правильных ответов по этим
шансам было близким к соответствующему правильному процентному co
отношению. Однако тоrда как шансы возрастали с 3:1 до 100:1, точность
увеличивалась незначительно или вовсе не увеличивалась. Только 73010 OT
ветов с шансами 100:1 были правильными (вместо 99,1010). Точность под
скочила до 81 °10 при шансе 1.000:1 и до 87°10 при 10. 000:1. Для ответов с
шансами 1. 000. 000:1 или большими, точность составляла 900/0; cooтвeT
ствующая степень уверенности была у шансов 9:1. 12°/0 ответов, не пере
численныIx в табл. 3, так как они попали в промежуток между наиболее упот
ребляемыми катеrориями шанса, показали сходную модель чрезмерной yвe
ренности. Резюмируя, можно отметить, что испытуемые были часто не пра 
вы, даже на самых высоких уровнях шансов. Более тооо, они дали MHoro
предельныIx ответов по шансам. Больше половиныI их суждеНИЙ имели шанс,
больший, чем 50:1. Почти четверть  больший, чем 100:1.

544 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
Второй эксперимент пытался улyщnить результаты, предлarая испыту
емым больше инструкций. Экспериментальная сессия началась с 20минут
ной лекции, которая подробно объясняла концепцию вероятности и шанса.
06суждались тонкости выражения чувства неуверенности человека сужде
ниями о численных шансах, с особым ударением на том, как использовать
маленькие шансы (между 1:1 и 2:1), если довольно неуверен вправильном
ответе. Была дана диarрамма, показывающая отношения между разнооб
разными шансами и соответствующей вероятностью. И, наконец, испытуе
мых обучили концепции калибровки (rлава 22) и настоятельно попросили
вынести шансовые суждения таким образом, чтобы они были хорошо Ka
либрованы. Хотя результаты HeMHoro улyчmились, испытуемые снова дe
монстрировали неоправданную уверенность (см. табл.4). Они приписали
шансы, большие или paвНbIe 50:1, приблизительно 1/3 вопросов. Только
83 О/О ответов, связанных с этими шансами, были правильныIи..
Таблица 4. Процентное отношение правилъныx ответов для основных
Kamezopuu шансов
Летальные событии Вопросы на
общие темы
Соотвую" Эксперимент 1 ь Эксперимент 2 Ь Эксперимент 3 Ь
...
Шансы щии Пра" Пра" Пра-
прав иль"
вый О/О а N 0/0 виль" N % виль.. N 0/0 виль-
N u N u N u
выи выи выи
% 0/0 0/0
1:1 50 644 9 53 339 8 54 861 19 53
1,5:1 60 68 1 57 108 2,5 59 210 5 56
2:1 67 575 8 64 434 10 65 455 1 63
3:1 75 189 2 71 252 6 65 157 3,5 76
5:1 83 250 4 70 322 8 71 194 4 76
10:1 91 1167 17 66 390 9 76 376 8 74
20:1 95 126 2 72 163 4 81 66 1,5 85
50:1 98 258 4 68 227 5 74 69 1,5 83
100:1 99 1180 17 73 319 8 87 376 8 80
1.000:1 99,9 862 13 81 219 5 84 334 7 88
10.000:1 100 459 7 87 138 3 92 263 6 89
100.000:1 100 163 2 85 23 0,5 96 134 3 92
1.000.000:1 100 157 2 90 47 1 96 360 8 94
Итоro 6.098 88 2.981 70 3.855 75
Общий правильный 71.0 72.5 73.1
0/0

Факты против страха... 545
Прuмечанuе: О/О N относится к процентному отношению суждений о шан
сах, которые попали в каждую основную катеrорию. В эксперименте 1 было
66 испытуемых, в Эксперименте 2  40 и в Эксперименте 3  42.
а Для хорошо калиброванных испытуемых
ь Эксперименты 1, 2 и 3 были обозначены Эксперименты 2, 3 и 4 в первона
чальном отчете.
Источник: Fischoff, Slovic & Lichtenstein (1977)
в третьем эксперименте люди оказались такими же самоуверенными, OTBe
чая на вопросы по общим темам (например, какой журнал имел наиболь
ший тираж в 1970rоду? (а)РlауЬоуили (б) Time), какивответахнавопросы
о частоте летальных событий (см. табл. 4). ДОПОJШИтельное исследование
Фишхоффа и друrих проверило веру людей в свои шансовые оценки, спра 
"""
шива.я, поставили оы они на них деньrи, держа пари, описанное ниже:
и nструкцuя 1с uzpe lO решеnию" пустяковых задачек"
Эксперимент закончился. Вы только что заработали $2.50, которые Вы вскоре можете
взять. Но перед тем как взять деньrи и уйти, я бы хотел, чтобы Вы подумали, не захоти
те ли Вы сыrрать в определенную иrру, чтобы возможно увеличить Ваш заработок. П ра 
вила иrры таковы:
1. Посмотрите на Ваш ответный лист. Найдите вопросы, по которым Вы оценили
Ваши шансы правильными как 50: 1 или больше, чем 50: 1. Сколько было таких вопро
сов?    (напишите количество).
2. Я дам правильные ответы на эти вопросы "50:1 или больше". Мы посчитаем,
сколько раз ваши ответы на эти вопросы были неправильны. Поскольку неправильный
ответ при такой высокой уверенности будет удивительным, мы назовем эти неправиль
ные ответы "вашими удивлениями" .
3. Передо мною мешочеl\, с фишками для покера. В нем 100 белых фишек и 2 Kpac
ных. Если я Hayraд выберу фишку, шанс, что я выберу белую фишку, равен 100:2 или
50:1, как и шанс, что ваши "50:1 или больше" ответы правильны.
4. За каждый ответ "50: 1 или больше", данный вами, я буду вытяrивать из мешоч
ка фишку. (Если хотите, вы можете сами вытяrивать для меня фишки.) Я буду класть
фишки в мешочек, перед тем как снова вытяrивать, таким образом, шансы не изменят
ся. Вероятность Toro, что я вытяну красную фишку, равна 1/51. Поскольку вытяrива
ние красных фишек маловероятно, каждая красная фишка, вытянутая мною, будет
рассматриваться как "мое удивление".
5. Каждый раз коrда Вы удивлены неправильным ответом на вопрос "50: 1 или боль
rnе", Вы платите мне $1 (увеличивая до 2.50 в некоторых условиях). Каждый раз, Kor
дая удивлен, вытянув красную фишку, я плачу вам $1.

546 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
6. Если вы хорошо калиброваны, эта иrра для Вас выrодна. Это ПОТОIVlУ, что Я ожидаю
потерять $1 один раз из 51 попытки вытяrивания фишки, в среднем. Но поскольку
ваши шансы иноrда выше, чем 50: 1, вы ожидэ.ете иметь потери даже реже, чем я.
7. Будете ли вы иrрать в эту иrру?
Это пари выrодно дЛЯ ОТJШЧНО калиброванныlx и недостаточно YBepeH
ных участников и невыrодно для самоувереIIНЫХ. Большинство участни
ков Hamero исслеДОВaнIiЯ с нетерпением хотело сыrрать в эту иrру. Посколь
ку их увереIШОСТЪ была неоправданна, они терпеШI ощутимые денежные
потери (которые мы вернули и:м посл:е ОКОНЧaнIIЯ Ifсс.ледованIIЯ).
Хотя психолоrическая основа неоправданной уверенност:и: сложна, клю
чевым элементом оказывается недостаточное осознание ЛЮДЬМИ тoro, что
их знания основаны на предположениях, ROTopbIe 'часто являются незначи
тельными. Например, 300/0 респондентов в Эксперименте 1 дали шансы,
большие, чем 50: 1, неправильному утверждению о том, что убийства более
часты, чем самоубийства. Этих испытуемых ввело в заблуждение то, что
примеры убийства rораздо леrче припомнить, J1 они оказались неспособны
ми оценить, что запоминаемость  это несовершенная основа для подобных
выводов.
ruперточностъ. Чрезмерная уверенность также может проявляться и
дрyrими способами. Типичная задача по оцеIIR.е неопределенных количеств,
таких как нормы неудач, состоит в установке верхних и нижних rраниц
таким образом, что существует шанс 980/0 , что правильное значение лежит
между ними. Эксперименты с разнообразными rруппами людей, вынося
щими различные виды суждений, показали, что скорее не 20/0 Ilpавильных
значений выпадают из 980/0 rрam:IЦ уверенности, а 20  500/0 (rлава 21 и 22)"
Таким образом, люди думают, что они MorYT оценить такие значения с ro
раздо большей точностью, чем это происходит на самом деле. Тверски и Ка 
неман (Tversky и Kahneman, 1974,1) отнесли такую rиперточность за счет
опоры на эвристику привязки и реrулирования.
Чрезмерно уверенные эксперты. К сожалеНIIЮ, эксперты, вынужденные
выйти за пределы данных и опираться на суждения, MorYT быть так же
склонны к чрезмерной уверенности, как и обыватели. Фишхофф, Словик И
ЛихтенштеЙН (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1978) повторили свое иссле
дование по дереву ошибок (рис. 3) с профессиональНЫIV1I1 автомеханиками
(в среднем, 15 лет опыта) и обнаружили, что эти ЭКСliерты также нечувстви
тельны к упущениям из дерева (см. табл. 5). хайнс иВанмарк (Hynes и
Vanrnarcke, 1976) попросили семерых "всемирноизвестных" инженеров по
rеотехнике предсказать высоту плотины, которая приведет к обвалу r линя
Horo фундамента, и определить rраницы уверенности по этой оценке, KOTO
рые были бы достаточно широки, чтобы иметь 500/0 шанс включения дей
ствительной высотыI, приводящей к разрушению. Ни одни из rраниц, опре

Факты против страха... 547
деJlенные этими людьми, в действительности, всетаки не включали истин
НУЮ высоту. Рисунок 4 показывает эти результаты.
Таблица 5. Н ечувствuтеJlьность экспертов к упущенuям в дереве ошибок
"машина не заводится"
Средняя доли нарушеНИЙ запуска по типу
Систе Топли Систе- Злона -
AKKY ма вная: ма Двиrа - MepeH
МУЛН вые Дрyrие
стар- систе- зажи тель дейст-
тор тинrа ма rания:
fpуппа n вин
НесокращеНRое
дерево, обычные 93 0.264 0.195 0.193 0.144 0.076 0.051 0.078
испытуемые
НесокращеНRое 13 0.410 O 108 0.,096 0.248 0.051 0.025 0.060
дерево, эксперты
Сокращенное 16 0.483 0.229 0.073 0.215 а
дерево 1, эксперты
а Должно быть 0.441
Источнuк: (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1978).
!2 З5 l 1

:z:
ф 30
:3
>t. h Измеренное
а. значение == 18,7 футов I
fIIt
са 25
а.

 20
ns
:r

ct 15
о
Ia !
s т
а. 10
с

са
...
о 5 i
u
:1 f I
I 
aI o J
Ответы
PfC. 4. Пример чрезмерной уверенности в суждениях экспертов,
представленный неспособностью ошибо.чных линий вместить дей
ствительное значение. Данные представляют оценки семи "всемир
ноизвестных" инженеров по rеотехнике относительно высоты пло
тины, при которой она обвалится

548 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
МноrомиЛJШОННое l'Iсследование безопасности реакторов (Комиссия по
атомномуреrулщ:ювamno Соединенных Штатов, 1975), оценивая вероятность
плавления ядра в атомном реакторе, использовала ту же процедуру для уста 
новления rpаниц уверенности, которая, как было показано в rлавах 21 11 22,
давала высокую степень чрезмерной уверенности. Фактически, "Комитет
Льюиса" за:кшочил свой обзор исследования безопасности реакторов замеча 
нием, что, несмотря на оrpoмные успехи этоrо исследования, "мы уверены,
что ряды ошибок преуменьшены. Мы не можем сказать, насколько. OCHOBa
ния для этоro включают неадекватные базы данных, плохую статистическую
обработку неконтролируемое распространение неопределеIШОСтей в расчетах"
(Комиссия по атомному реryлщ:юванию, CIIIA, 1978).
Дальнейшие эпизодические свидетельства чрезмерной уверенности MO
rYT быть обнаружены во мноrих друrих оценках техническоrо риска
(Fischhoff, 1977 а). Некоторые распространенные способы, по которым экс
перты MorYT недосмотреть или неправильно вынести суждение о путях, Be
дущих к катастрофе, показаны в следующем списке:
Н еспособпость рассмотреть способы, по которым ошибки людей
MOZym воздействовать на технолоzические системы. Пример: из
за HeaдeKBaTHoro обучения и дизайна комнаты контроля, операто
ры Three Mile Island неоднократно неправильно диarностировали
проблемы реактора и предпринимали несоответствующие действия
(Sheridan, 1980; Президентская Комиссия, 1979).
Чрезмерная уверенность в текущих научных знаниях. Пример: ис
пользование передачи цифровых данныIx стало повсеместным и бес
контрольным даже до тoro, как ученые рассмотрели возможность
побочныIx эффектов, которые сеrодня сделали ее сомнительным и
необратимым блarом (Dunlap, 1978).
Н еспособность оценить, как техполоzическuе системы функцио
пируют в целом. Пример: DC 10 потерпел неудачу в нескольких
предыдущих полетах, 'l'aк как ero проектировщики не осознали, что
декомпрессия rрузовоrо отделения разрушит жизненно важныIe си
стемы контроля (Hohenemser, 1975).
Медленное обнаружение хронических, совокупных воздействий.
Пример: хотя несчастные случаи с шахтерами уже давно быJШ при
знаны как одна из цен за использование ископаемоrо растительно
ro топлива, воздействие кислотных дождей на экосистему обнару
живалось медленно.
Н еспособпость предвидеть ответные действия человека на меры
безопасности. Пример: частичная защита, которую дают дамбы и
плотины, приносит людям ошибочное ощущение безопасности и co
действует разработке затопляемых территорий. Таким образом,
хотя наводнения и редки, ущерб от них настолько велик, что cpeд
неrодова,Я потеря в деньrах больше, чем перед тем, как дамбы быJШ
построены. (Burton, Kates & White, 1978)

ФаRТЫ против страха... 549
н еспособность предвидеть" нарушения обычной модели", которые
одновременно поражают системы, спроектированные как неза
висимые. Пример: так как электрические кабеJШ, контролирующие
множественные системы безопасности реактора на Браунс Ферри,
Алабама, быJШ пространственно не отделены, все пять систем экст
peHHoro охлаждения ядра быJШ одновременно повреждены одним
пожаром (Палата Представителей США, 1975; Jermergren & Keeney,
в печати).
Крушение дамбы Тетон в 1976 rоду дает еще один трarический пример
самоуверенности экспертов. :Комитет по правительствеIШЫМ операциям
ПРИIШсал эту катастрофу неоправданной уверенности инженеров, которые
были абсолютно уверены, что они решили мноrие серьезные проблемы, воз
никавшие во время строительства (Комитет по правительственным опера
ЦИЯМ, 1976). Обычно, вероятность неудачи даже не вычисляется для новых
дамб, даже хотя 1 из 300 разрушается во время первоначальноrо заполне
ния резервуара.
Информирование людей о риске
Трудно определеIШО думать о риске. К сожалению, это совершенно необхо
димо. Радиационный риск, медицинские побочные эффекты, профессио
нальные болезни, заражение пищевых продуктов, токсичные химичесКI-Iе
препаратыI и неправильное срабатывание разJШЧНЫХ устройств все больше
заполняют наши rазетыI и наши мысли. Поскольку управление этими рис
ками жизненно важно для блarосостояния индивида и общества, люди в на 
стоящее время настаивают на своем праве иrрать активную роль в процессе
принятия решений. Как результат этоrо, промоутеры и ответственные лица
опасных предприятий сталкиваются с увеJШЧИВающимся давлением по воп
росу информирования людей о риске, с которым они сталкиваются (см. рис.
5). Например, за последние rоды:
Администрация по Продуктам и Лекарствам предписала делать ин
формациОШIые вкладыши для пациентов по лекарствам, oтnycKae
мым по рецептам, количество которых растет.
Департамент жилищноrо строительства и rородскоrо развития на 
чал требовать от продавцов домов, построенных до 1950 rода, ин
формирования покупателей о присутствии свинцовых красок.
Предложенный закон об обязательствах федеральной продукции
отвел значительное место информированию покупателей и рабочих
о pI1cKe, с которым они MOryT, вероятно, столкнуться.
Белый Дом приказал rосударствеШIОМУ секретарю по медицине, об
разованию и блarосостоянию разработать общую информациоIШyЮ
проrpамму по влиянию радиацИОIШоrо воздействия на здоровье.

550 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
Несмотря на эти хорошие намерения, разработка информационной про-
rраммы может быть довольно сложной. Делать это адекватно  означает
найти убедительные способы представления сложноrо, техническоrо MaTe
риала, что часто омрачается неопределенностью. Не только изза иноrда
СJШшком оrраниченноro отведенноrо времени, но также изза тoro, что co
общения должны противопоставлять предвзятое мнение слушателей (и,
возможно, неправильное мнение) о рассматриваемом риске ero последстви
ям. Например, в некоторых ситуациях неправильный личный опыт может
содействовать ошибочному чувству безопасности, тоrда как при дрyrих об
стоятельствах только обсуждение возможных неблarоприятных послед
ствий может увеличить их кажущуюся yrрозу. Более Toro, как продемонст
рировали Росс и Андерсен (rлава 9), убеждения людей часто изменяются
медленно и показывают чрезвычайную устоЙЧивость перед лицом опровер-
rающеrо свидетельства. Далее идет краткий обзор некоторых дополнитель-
ных проблем, с которыми сталкиваются информационные проrраммы.

tf/




'RISKS ВENEFIT8
НAt.16URR Z:S5 I.:t I\f8( A. tA.1t.
CIEESt:Qlтc. .95"  ",,, rtOl. 1 '1
ТUNA SдL.A\) $21') .. "'1" , \ .1',[ :;; ff("w
f;66 St\1AO 2k. r-I,\':'" 1)'" DI':. '1.""
01V1l?LEn  ., \ 0 1",...,,...... ;lff. r-.й' iIt'''t
 ,...,; ('.. со\. r"
nr..t=  1t"" , '2 Ц '- 1"'- Т. "У f"И,\ а" ...-,. ...
'71.;.С  7. ., '.1 Dt'I't
fiC)\-\ f\L'  3.1 i\I. 11
,
t \ \ ,
 .fi1
 
 ,
\  -  4f;s. 
Рис. 5. Рисунок с. Харриса, 1979 The New Yorker Magazine (про
дуктыI питания: риски, выroды)

ФаRТЫ против страха... 551
Важен формат nредставленuя
Определенная манера представления риска может иметь первостепенное
влияние на восприятие и поведение. Например, деятельность, увеличиваю
щая rодовой шанс смерти от 1 на 10. 000 до 1,3 на 10. 000, вероятно, каза
лась бы HaмHoro более рискованной, если бы была ОIШсана вместо этоrо как
дающая 300/0 Hoe увеличение риска смертности. Образцы эффектов форма
та из литературы представлены Iшже.
Деревья ошибок. Разработчики деревьев ошибок, подобноrо тому, что на
рис.3, должны принимать мноroчисленные осмотрительные решения в OT
ношении тoro, как орrанизовать и представить разнообразные источники
проблемы. Одно такое решение, которое ЯВIIО дает незначительное разли
чие в ответах, состоит в том, какое количество подробностей должно быть
предложено; Фишхофф, Словик и Лихтенштейн (Fischhoff, Slovic и
Lichtenstein, 1978) обнаРУЖI1:ЛИ сходное восприятие с разJШЧНЫМ уровнем
подробностей. Одно лишь упоминание ветви позволяло людям точно oцe
нить, насколько проблемной будет эта ветвь, ОIШсанная подробно. Однако,
объединяющие ветви (например, соединяющие пусковую систему и систе
му зажиrания в одну более широкую катеrорию) ИJIИ расщепляющие ветви
(например, разделяющие систему зажиrания на систему зажиrания (неис
правная катушка и свечи зажиrания, см. рис. 3) и систему распределения
(неисправный распределитель и проводка» все же давали разницу в oтвe
тах. О данном наборе проблем еудили как об объясняющем rдето на 30%
больше нарушений, коrда он был IIредставлен как две ветви, чем коrда он
был представлен как одна ветвь.
Ремни безопасности. Вторая демонстрация значения формата презентации
идет из изучения отношений к ИСIIОЛЬЗОВанию автомобильных ремней безо
пасности (Slovic, Fischhoff & LiсhteпstеП1, 1978). Рассматривая предыду
щее исследование, демонстрирующее критическое значение вероятности
вреда в защитном действии пристеrивания (Slovic, Fischhoff, Lichtenstein,
Corrigan & Combs 1977), Словик, Фишхосрф и Лихтенштейн доказывали,
что нежелание людей добровольно надевать ремни безопасности может быть
вызвано предельно маленькой вероятностью попадания в аваРИl() с леталь
ным исходом ВО время единственной поездки. Поскольку такие аварии слу
чаются только один раз на 3,5 млн личных поездок, а приводящее к Heтpy
доспособности повреждение только один раз на 100.000 личных поездок,
отказ надеть ремень безопасности может казаться вполне обоснованным.
Однако он выrлядит менее здравым, если принять во внимание перспекти
ву множественныIx поездок и рассмотреть существенную вероятность ава 
рии в какойлибо из поездок. За 50 лет Бо.ждения (около 40.000 поездок)
вероятность смерти увеличивается до 0.01, а вероятность получить, по край
ней мере, одно приводящее к нетрудоспособности повреждение до 0.33. В
экспериментальном исследовании Словик, Фишхофф и Лихтенmтейн по

552 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
казали, что люди, которых просили рассмотреть эту перспективу длиною в
жизнь, отвечали в отношеIШИ ремней безопасности (и воздушных подушек)
более блarocклоШlО, чем это делали люди, которых просили рассмотреть пер
спективу единичныIx поездок. Будет ли сохранено и введено в поведение бла
rосклонное отношение к ремням безопасности, вызванное удлиненной Bpe
менной перспективой, остается под вопросом.
п севдоуверенностъ. Соrласно "теории перспективы (prospect theory)"
(Kahneman & Tversky, 1979Ь), исходы, которые лишь просто возможны,
недооцениваются в сравнении с исходами, которые получены с yвepe:ннoc
тью. Как результат, любые защитные действия, которые уменьшают Bepo
ятность вреда, скажем, с 0.01 дО О, будут оцененыI значительно выше, чем
действия, уменьшающие вероятность с 0.02 до 0.01.
Тверски и Канеман (Tversky и Kahneman, 1981) отмечают, что yмcтвeH
ной репрезентацией защитных действий можно леrко манипулировать с
целью изменения кажущейся увере:нности, с которой они предотвращают
вред. Например, страховой полис, который охватывает пожары, но не Ha
воднения, можно было бы представить либо I<'aк полную защиту от специ
фическоrо риска пожаров, либо как сокращение в пределах общей веро.ят
НОСТИ потери собствеIПIОСТИ. Теория перспективы предсказывает , что полис
будет казаться более привлекательным с точки зреIШЯ первой перспективы
(названной "псевдоувере:нностью"), по которой он предлarает безусловную
защиту от оrраниченноrо набора проблем.
Мы проверили это предположеIШе в контексте одноrо конкретноrо вида
защиты  вакцинации. Было создано две формы "опросноrо листа по Baк
цинации" . Форма 1 (вероятностная защита) описывала болезнь, которая, как
ожидалось, охватит 20% населения, и в ней спрamивалось, желают ли ЛЮДИ
добровольно привиться вакциной, :которая защищает половину из привив
шихся. Соrласно Форме 11 (псевдоувере:нность), существовало две взаимо
исключающих и равновероятных разновидности болезни, каждая из KOТO
рых, вероятно, охватит 10% населеIШЯ; было сказано, что вакцинация даст
полную защиту ОТ одной разновидности и никакой защиты от друrой. Уча
стники исследования были набраны по объявлеIШЮ в студенческой rазете
"Университета штата OperoH. Половина из IШХ получила Форму 1, дрyrая 
Форму 11. После прочтеIШЯ описания ОIШ оцеIШВали вероятность Toro, что
они пройдут вакцинацию в такой ситуации, используя шкалу, ранжиро
ванную от 1 ("почти наверняка не буду прививаться") до 7 ("почти наверня
ка буду прививаться").
Хотя обе формы показывали, что вакцинация уменьшала общий риск
человека с 20% до 10%, мы ожидали, что она покажется более привлека
тельной тем, кто получил Форму 11 (псевдоувере:нность), чем тем, кто полу
чил Форму 1 (вероятностная защита). Результаты подтвердили это предска
зание: 57% тех, кто получил Форму II , показали, чтоонипройдутвакцина
цию, в сравнеIШИ с 40% тех, кто получил Форму 1.

Факты против страха... 553
Эффект псевдоуверенности придает первостепенное значение контрасту
между сокращением и ликвидацией риска. Как показали Тверски и Каие
маи, это различие очень трудно оправдать на каких бы то ни было основани
ях. Более Toro, манипуляции уверенностью, повидимому, значительно BOB
леченыI в разработку и описание дрyrих форм защиты (например, медицин
ское лечение, страхование, деятельность по защите от наводнений и земле
трясений).
П рuвЯ31Са. Один из наиболее общих артефактов презентации состоит в тeH
денции привязки суждений на изначально представленным значениям
(Poulton, 1968; Tversky & Кahnетan, 1974,1). В дрyrой разновидности экс
перимента, представленноrо на рис. 2, ЛихтенmтеЙН и др}тие (1978) проси
ли вторую rpyтmy людей оценить частоту смертей в CIlIA от каждой из 40
причин. Однако, вместо Toro, чтобы сказать, что около 50. 000 людей еже
rодно умирают в автомоБильныIx авариях, этим испытуемым сообщили, что
около 1. 000 ежеrодныIx смертей происходит от электричества. Хотя оба co
общения были точны, предоставление более маленькой цифры уменьшило
оценки респондентов по большинству час TO'f . Подобная привязка к перво
начальной цифре привела к тому, что оценки двух rpyшI отличались в HeKO
торых случаях в 5 раз.
Фишхофф и Maкrperop (Fischoff и McGregor, 1980) попросили людей
вынести суждение о смертности от разнообразных поте:нциальныIx причин,
используя один из четыIехx формально экв:и:валентных форматов (например,
сколько людей выжило на каждоrо, кто был поражен и умер? Сколько лю
дей умрет из 100. 000 тех, кто был поражен?). В таблице 6 представленыI их
суждения в общем формате и открывает даже более драматичные эффекты
влияния вопрос:и:тельноrо суждения на ВОСlIриятие риска. Например, Kor
да люди непосредственно оцеmrnали количество смертей для rpиппа (колон
ка 1), их средний ответ был 393 смерти на 1. 000 случаев. Коrда им сообщи
ЛИ, что 80. 000. 000 людей подхватывают rрипп в оБычньйй rод, и попросили
их оцеШIТЬ количество тех, кто умирает (колонка 2), средний ответ респон
дентов был 4. 800, представляющий смертельную норму только как 6 на
100. 000 случаев. Это незначительное изменение вопроса изменило оцени
ваемую норму больше, чем в 60 раз. Подобные противоречия случаются и с
друrими вопросами и дрyrими видамlf риска.
,ЦРУ2ие эффекты. Мноrочисленные дрyrие эффекты формата были задоку
ментированы в литературе по pIICKOBaRHOMY поведению. Например, обна
ружилось, что люди оцеШIВают опасные предприятия совершенно иначе,
коrда они рассмаТРИВaIQТ их в парах, чем коrда судят о них по отдельности
(Grether & Plott, 1979; Llchtenstein & Slovic, 1971; 1973). Фишхофф, Сло
вик и Лихтенштейн (Fischhoff, Slovic и Lichtenstein, 1980), Херши, CKOY
мейкер (Hershey и Schoemaker, 1980) и СкоумеЙКер и Канрейтер (Schoemaker
и Kunreuther, 1979) отметили, что решения о том, покупать ли страховой
полис, часто отменяются, коrда проблема выrлядит как выбор между учас

554 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
Таблица 6. Суждения о смертности при различных ответных моделях,
zеометрические средние значения.
Нор_а с_ертей Jf,Q, 100. 000 lЮражеН,Н,ых
О:це",еН,,,,ая Оце",е",JЮе Оцене",,,,ая Оц.е",е",,,,ое Д ействи"
ВояеэН,ь ",0 рма н,О1l,uчество ",ор м.а хояu'Ч,ество теяь",ая
с_ерт",ос.. теж н,то выжuваН,uя теж н,тD н'орм.а
ти умрет выживет с м.ер тН, о с..
ти
rрипп 393 6 26 511 1
Свинка 44 114 19 4 12
Астма 155 12 14 599 33
Венеричес 91 63 8 111 50
кие болезни
Высокое
кровяное 535 89 17 538 76
давление
Бронхит 162 19 43 2.111 85
Беремен- 67 24 13 787 250
ность
Диабет 487 101 52 5.666 800
Туберкулез 852 1.783 188 8.520 1.535
Автомо-
бильные 6.195 3.272 31 6.813 2.500
аварии
Инсульт 11.011 4.648 181 24. 758 11.765
Сердечный 13.011 3.666 131 27.477 16.250
приступ
Рак 10.889 10.475 160 21.749 37.500
Примечания: четырем экспериментальным rруппам дали следующие ин
струкции:
(а) Оцените количество смертей: сколько людей умирает на каждые
100.000 пораженных?
(б) Оцените количество тех, кто умер: Х людей были поражены, сколько
ИЗ них умерло?
(в) Оцените количество выживших: Сколько пораженных людей выжи
ло на каждоrо, кто умер?
(r) Оцените количество тех, кто выжил: У людей умерло, сколько было
поражено, но выжило?
Ответы на вопросы (б), (в) и (r) были пересчитаны в количество смертей на
100. 000 пораженных для облеrчения сравнения.
Источник: Fischoff & McGregor, 1980.

Факты против страха... 555
тием в рискованном предприятии или потерей меньшей суммы денеr. По
добные опции риска, описанные в терминах спасенных жизней, MorYT быть
оценены совершенно иначе, будучи структурированными в терминах поте
рянных жизней (Тversky & Kahneman, 1981). Дополнительные эффекты
формата и контекста можно обнаружить у Fischhoff, Slovic и Lichtenstein
(1980), Kahneman и Тversky (1970), Slovic, Fischhoff и Lichtenstein (в печа
ти) и Tversky и Кэhпетan (1981).
Такие незначительные разJШЧИЯ в представлении риска MorYT иметь за 
метный эффект в том, как он воспринимается, и это наводит на мысль, что
те, кто ответственен за информационные проrраммы, имеет значительные
возможности манипулирования восприятием. Более тoro, поскольку эти эф
фектыI не являются широко известными, люди неумышленно MorYT мани
пулировать своим собственным восприятием посредством случайных реше
ний о том, как орrанизовать свои знания.
Сравнение различных видов риска может вводить в заблуждеnие.
Один из наиболее распространенных подходов к yr дублению понимания лю
дей состоит в представлении количественных оценок для различных видов
риска. Предположительно, опыт, почерпнутый при рассмотрении подобных
данных, будет полезным для процесса принятия решений, как в масштабе
личности, так и общества. Вилсон (V\!;Json, 1979) заметил, что нам следует
"постараться измерить все наши виды риска количественно... Тоrда мы Mor
ли бы сравнить эти виды риска и решить, какие из них принять, а какие
отверrнуть" (с. 43). Лорд Ротшильд (Lord Rothschild, 1979) добавил: "Нет
смысла впадать в панику относительно рисков жизни до тех пор, пока вы не
сравните те риски, которые вас беспокоят, с теми, которые нет, но, возмож
но, должны беспокоить" .
Обычно, подобные рассуждения сопровож.даются детально разработан
ными таблицами и даже "каТaJlоrами рисков", в которых представлены раз
ли.чные индексы смерти или нетрудоспосоБIIОСТИ для широкоrо спектра
жизненных рисков. Так, Соуби (Sowby, 1965) обеспечил экстенсивные дaн
ные по риску в течение 1 часа, Rоrда человек ему подверrается, показываю
щие, например, что 1 час езды на мотоцикле так же рискован, как и 1 час
пребывания в 75летнем возрасте. Вилсон (Wilson, 1979) разработал табли
цу деятельностей (например, полет на 1. 000 миль на реактивном самолете,
3 часа в уrольной шахте), каждая из которых рассматривается как увели
чивающая rодовой танс CMepTII человека на 1 из 1 млн. Вилсон заявил, что
"эти сравнения помоrают мне оцени'lЪ риски, и мне представляется, что они
также MorTT помо.чь в этом II друrим. Но важнейшее использование этих
сравнений ДОЛЖI-IО помоrать нам ПРИlIИмать решения, как нации, чтобы
улучшить наше здоровье и уменьшить норму несчастных случаев" (с. 45).
Подобным образом Коуен и Ли (Cohen и Lee, 1979) проранжировали мноrие
виды риска в терм::инах Toro, как они сокращают продолжительность жиз

556 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
ни, на основании предположения, что "при некотором приближении, поря
док рисков (в этой таблице) должен быть порядком социальных приорите
тов. Однако мы видим несколько важных проблем, которые получили очень
незначительное внимание..., тоrда как некоторые пункты в конце списка,
особенно включающие радиацию, привлекают оrромное внимание" (с. 720).
Собственно rоворя, сравнение рисков не есть процедура процесса приня
тия решенИЙ. Оно не требует выведения особых заключений, скажем, по
контрасту между риском езды на мотоцикле и риском престарелоrо возрас
та (Fischhoff, Lichtenstein, Slovic, Derby& Keeney, 1981). Более Toro, даже в
качестве помощи интуиции, сравнение рисков имеет ряд присущих орра 
ничений. Например, хотя некоторые люди чувствуют себя информирован
ными, зная, что один взлет и приземление самолета сокращает продолжи
тельность жизни в среднем на 15 минут, друrие оказываются совершенно
озадачены такой информацией. При приземлении, либо ты преждевремен
но умрешь (почти наверняка, больше, чем на 15 минут), либо не умрешь.
Для мноrих людей средние значения не охватывают адекватно сущность
подобных рисков. В самом деле, МaRНейл, вайшельбаум и Паукер (McNeil,
Weichselbaum и Pauker, 1979) обнаружили, что пациенты, сталкивающие
ся с перспективой операции рака леrких, так же интересовались возмож
ной yrрозой смерти во время операции, как и ее вкладом в продолжитель
ность жизни.
Следующее оrраничение состоит в том, что краткие суммарные статис
тические данные MorYT маскировать важные характеристики риска. Там,
rде есть неуверенность или несоrласие с фактами, представление точечных
оценок может внушать чрезмерную уверенность. Поскольку люди особен
но интересуются потенциалом катастрофических несчастных' случаев
(Slovic, Fischhoff & Lichtenstein, 1980), необходимо некоторое указание Be
роятности и величины предельных потерь. Друrими характеристиками,
которые воздействуют на отношение людей к риску, но пренебреrаются в
статистических изложениях, являются добровольность, контролируемость,
осведомленность, непосредственность последствИЙ, уrроза будущим ПОКО
лениям, леrкость сокращения риска и степень справедливости распределе
ния выrоды между теми, кто подверrается риску (Slovic, Fischhoff &
Lichtenstein, в печати). Хотя некоторые ошибки, такие как упущение свя
зей неопределеIПIостей, леrко исправить, определение Toro, как оценивать
потенциал катастрофы, справедливость и дрyrие важные характеристики,
будет требовать серьезныIx исследовательских усилий.
Выводы
Информирование людей предупреждающими этикетками, вкладышами в
упаковку или экстенсивными проrраммами СМИ  это все же только часть
rораздо большей проблемы помощи людям в том, как справляться с риском
и неопределеШIОСТЯМИ современной жизни. Мы убежденыI, что некоторая

Факты против страха... 557
ответственность лежит на наших школах. "Учебный план общественных
школ должен включать материал, разработанный для Toro, чтобы обучить
людей тому, что наш мир является вероятностныI,, а не детерминистским,
и чтобы помочь изучить стратеrии суждений и решеНИЙ, чтобы иметь дело с
этим миром (Beyth Marom & Dekel, в печати). Эти стратеrии так же необхо
димы для навиrации в мире неопределенной информации, как rеометрия и
триrонометрия  для навиrации в мире физических объектов.
Атомная энерrия: изучение случаев восприятия риска
Ниrде больше вопросы воспринимаемоrо риска не являются такими ярки
ми или ставки такими высокими, как в полемике BOKpyr атомной энерrии.
Этот раздел рассматривает эту полемику в свете только что сделанных BЫ
водов.
Общая проблема
Даже перед аварией на Три майл Айленд атомная индустрия садилась на
меJШ враждебноrо общественноrо мнения. 3начительное и упорное оппози
циониое движение было в ответе за дороrостоящие отсрочки в JШцензирова 
НlfИ и сооружении новых атомных станций в Соединенных Штатах и за по
литическую суматоху в нескольких е-зропейских rосударствах.
Неисправный реактор на Три майл Айленд стимулировал предсказуе
мый немедленный подъем в антиядерной JШхорадке. Любая попытка пла
нировать роль атомной энерrии в энерrетическом будущем нации должна
считаться с решающими факторами этой оппозиции и предвидеть ее даль
нейший курс. Один ключ к разrадке лежит в недавнем исследовании, пока 
зывающем, что образы потенциа.льных ядерных катастроф, которые сфор
мировались в сознании антиядерной общественности, значительно отлича
ются от оценок, выдвинутых мноrими техническими экспертами. Мы опи
шем эти образы и поразмышляем об их происхождении, постоянстве и по
следствиям.
Основные восnрuяпLUЯ
J\нкетное исследование людей, противостоящих атомной энерrии, показьmа
ет:, что они судят о своей выrоде, как о достаточно низкой а о своем риске 
как О неприемлемо большом (Fischhoff, Slovic, Lichtenstein, Read & Combs,
1978). "{ITO касается ВЫI'ОДНОЙ стороны, ТО эти люди не видят атомную энер
rию как жизненно важное звено в удовлетворении основных энерrетичес
:ких потребностей (Pokorny, 1977); скорее, мноrие рассматривают ее как
дополнение к друrим IIСТОЧНИКам энерrl/IИ, которые сами являются aдeK
ватными (или их можно сделать адекватными путем защиты). Что касается
риска, то атомная энерrи.я вызывает болыпее чувство страха, чем почти

558 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
любая дрyrая технолоrическая деятельность (Fischhoff и дрyrие, 1978).
Некоторые приписывают эту реакцию боязни невидимоrо и необратимоrо
радиационноrо заражеIШЯ, yrрожающеrо раком и ущербом на rенетичес
ком уровне. Однако, использование диarностических рентrеновских лучей,
радиационной технолоrии, которая несет сходный риск, не так страшно.
Напротив, этот риск часто недооцеIШвается (Slovic, Lichtenstein & Fischhoff,
1979). Ассоциация атомной энерrии с ядерным оружием может объ.яСIШТЬ
эти различие восприятия. Как результат ее насильственных истоков, к aTOM
ной энерrии относятся как к технолоrии, чей риск является неконтролиру
емым, смертельным и потеально катастрофическим. Эти характерис
тики не ассоциируются с применением диarностических рентrеновских
лучей.
Коrдалюди, противостоящие атомной энерrии, описывают свои менталь
ные образы ядерной аварии и ее последствий, ОIШ обнаруживают ожида
IШе, что серьезная авария реактора вероятна при их жизни, и в ее результа
те MorYT быть сотни тыIяч,, даже миллионы смертей (Slovic, Fischhoff &
Lichtenstein, 1979; Slovic, Lichtenstein & Fischhoff, 1979). Также ожидает
ся, что подобная авария может стать причиной непоправимоrо ущерба OK
ружающей среде на оrромной rеоrpафической территории. Эти ожидания
драматически контрастируют с мнением атомной индустрии, что множе
ственные системы безопасности сделают ущерб минимальным.
ОДIШМ неизбежным последствием этоrо "расхождения в восприятии"
является неопределенность и недоверие части общественности, считающей,
что риск значительно больше, чем rоворят оценки экспертов (Kasper, 1979;
Starr & Whipple, 1980). экспертыI, в свою очередь, подверrают сомнеIШЮ
рациональность общественности и осуждают "эмоциональность" , ставящую
в тупик технолоrический проrpесс. В результате  резкая и иноrда rpубая
конфронтация.
Признание этоrо расхождения в восприятии привело к заявлению экс
пертов, что общественность должна быть "образована" в отношении "реаль
Horo" риска атомной энерrии. Один аналитик общественноrо мнения
(Pokorny, 1977) определил вопрос следующим образом:
Наибольшая проблема, мешающая искушенному суждению по этому вопросу,  это He
достаток знаний и фактов. В такой обстановке ужасные рассказы, путаница и ирраци
ональность часто одерживают верх. Только посредством подробноro изучения фактов и
знаний люди MOryт узнать, какой выбор является реальным.... (с. 12)
Наша точка зрения состоит в том, что усилия, предпринятыI,, чтобы yмeHЬ
шить расхождение в восприятии, сталкиваются с более важными препят
ствиями. Это зaкmoчение основано на двух ключевых аспектах проблемы,
теXIШЧеском и психолоrическом.

Факты против страха... 559
Технические nреnятствия
Техническая реальность такова, что существует немноrо определенныIx фак
тов, относящихся к вероятности серьезных повреждений реактора. TeXHO
лоrия так нова, а рассматриваемые вероятности так малы, что точныIe oцeH
ки риска не MorYT быть основаны на эмпирическом наблюдении. Вместо это
ro, подобные оценки извлекаются из сложных математических моделей и
субъективных суждений.
Сложность представления оценок риска заставила мноrих критиков по
ставить под сомнение их валидность (Bryan, 1974; Fischhoff, 1977; Primack,
1975). rлавный интерес состоит в том, что важные инициирующие события
или пути, ведущие к нарушениям, MOryT быть упущены, что вызывет Heдo
оценку риска. Дрyrая проблема оценки надежности проектов ре81{ТОРОВ 
это сложность принятия В расчет "нарушений общей модеJШ", в которых
мнимо независимые системы, разработанныIe таким образом, чтобы под.цер
живать дpyr дрyrа, выходят из строя изза одной непредвиденной общей при
чины. Критик атомной энерrии Джон Холдрен (John Holdren) скептичен
относительно обоснованности оценок редких катастроф и кратко излarает
техническую проблему так:
Сообщество экспертов разделилось в отношени:и: возможноro реализма Be
роятностных оценок в пределах от 1 на 10. 000 до 1 на 1 млрд за реакторный
rод. Я среди тех, кто убежден в невоможности в nрuнцunе арrументиро
вать цифры, настолько малыI,, как эти, убедительными теоретическими дo
водами. Причина, по которой я придерживаюсь Taкoro взrляда, прямая:
атомноэнерrетические системы так сложны, что вероятность серьезных
ошибок, содержащихся в анализе безопасности, так велика, что может cдe
лать 6ессмыслеШIОЙ крошечную вычислеШIУЮ вероятность аварии (Holdren,
1976, с. 21).
п сихолоzическuе nреnятствия
Общественную боязнь атомной энерrии не следует рассматривать как ирра 
циональную. Частично она подпитывается осознанием тoro, что фактыI oc
париваются, и что эксперты ошибались в прошлом, коrда они облучали yвe
личенные миндалевидные железы или позволяли людям наблюдать испы
тания ядерных бомб с близкоrо расстояния. Что можно подверrнуть COMHe
пию, так это степень, в которой фундаментаJIьныIe способы мышления лю
дей (такие как опора на эвристику доступности) приводят их К искажен
ным взrлядам. Конечно, риск атомной энерrии покажется rлавным канди
датом для предубеждения доступности изза оБширныIx репортажей в СМИ,
посвященных ему, и ero ассоциации с яркими, леrко воображаемыми опас
ностями ядерной войны.
Как было отмечено ранее, эвристика доступности подразумевает, что
любое обсуждение ядерныIx аварий может увеличить их воображаемость и,

560 ВОСПРИЯТИЕ РИСКА
таким образом, их воспринимаемый риск. Рассмотрим инженера, доказы
ВaIOщеrо безопасность размещения ядерныIx отходов в солевых шахтах пу
тем указания на невероятность !)азнообразных способов случайноrо выбро
са радиации (рис. 1). Вместо Toro чтобы успокаивать аудиторию, эта презен
тация может заставить их подумать: "Я и не представлял себе, что проблем
может быть так MHoro". В этом случае, опора на запоминаемость и вообра
жаемость может затуманить различие между тем, что отдаленно возможно,
и тем, что вероятно. Как жаловался один сторонник использованI1Я aTOM
ной энерrии: "Коrда непрофессионалы обсуждают то, что МОZЛО бы случить
ся, они иноr да даже не беспокоятся о том, чтобы использовать слова "Mor ло
бы" ( Cohen, 1974, с. 36). Друrой аналитик рассмоr.ррел подобную TCIVIY в He
правильной интерпретации сценариев "наихудшеrо':
Часто не было большой разницы, насколько странным IIЛll невероятным
было предположение в анализе подобноrо рода, поскольку нужно было Bce
ro лишь показать, что некоторый нежелательный эффект может иметь Mec
то с уровнем вероятности выше нуля. Оппоненты предложенной операции
Mor ли очень просто ее разрушить, приме:нив свое воображение, чтобы пред
ставить набор условий, которые хотя и MorYT быть, как признано, предель
но невероятными, способны привести к нежелательным результатам. С пре
обладанием таких отношений планирование данной ядерной операции ста 
новится... опасным ( Cohen, 1972, с. 55).
Выводы
Хотя изложенная выше дискуссия определила некоторые возможные ис
точники расхожде1ШЯ восприятия сторонников и противников использова
ния ядерной энерrии, она не указала определенно на одну или дрyrую CTO
рону как имеющую наиболее точные оценки общеrо риска атомной энер
rии. Эффекты запоминаемости и воображаемости способны как усилить об
щественные опасения, так и сделать неясной осведомленность экспертов OT
носительно ситуаций, в которых система может выйти из строя. Поскольку
о действительном риске можно никоrда не узнать с большой точностью, а
новая информация имеет тенденцию быть интерпретированной таким об
разом, чтобы быть совместимой с предыдущими убеждениями человека, pac
хождение восприятии может оставаться довольно долrое время. Так, для
некоторых людей Три майл Айленд "доказал" возможность катастроф:и:чес
Koro плавления, тоrда как для дрyrих  подтвердил их веру в надежность
систем множественной безопасности и сдерживания.
Кому решать?
Исследование, описанное в этой rлаве, демонстрирует, что суждения о рис
ке ошиБочныI. Оно также показывает, что степень ошибочности часто Heo
жиданно велика, и что ошибочных оценок можно придерживаться с боль

Факты против страха... 561
шой уверенностью. Поскольку даже хорошо проинформированные непро
фессионалы испытывают трудности, вынося точное суждение о риске, есть
искушение сделать заключение, что общественность следует отстранить от
процессов оценки и принятия решеIШЙ риска в обществе. Подобное действие
было бы неправильным по нескольким основаниям. Вопервых, присталь
ное рассмотрение показывает, что люди всетаки воспринимают некоторые
вещи достаточно хорошо, хотя их понимание 'часто может довольно сильно
отличаться от понимания технических экспертов. В ситуациях, rде сильно
распространено неправильное понимание, след ошибок людей может идти
к предубежденному опыту, которому может противостоять образование. В
некоторых случаях след сильных опасеНИЙ людей и их сопротивление убеж
дениям экспертов может идти от их чувствительности к потенциалу KaTaCT
рофических несчаСТIIЫХ случаев, от их осведомленности о несоrласии экс
пертов в отношении вероятности и величины таких несчастных случаев и
от их знаний о серьезных ошибках, сделaIпIыIx экспертами в прошлом. Даже
в сложных случаях, таких как конфликт BOKpyr атомной энерrии, aтмoc
фера доверия и при знания Toro, что и эксперты, и непрофессионалы MorYT
сделать свой вклад, может позволить некоторый обмен информацией и yr
лубление перспектив.
Более Toro, во мноrих, если не в большинстве случаев, эффективное уп
равление риском требует сотрудничества большоrо количества непрофес
сионалов. Эти люди должны cor ла.шаr.; ься на отсутствие некоторых вещей и
принимать заместители друrих; они должны блaroразумно rолосовать по
поводу избирательных мер и за законодателей, которые будут служить им
как сурроrатные менеджеры риска; они должны подчиняться правилам
безопасности и ответственно пользоваться правовой системой. Даже если
эксперты были лучшими судьями в отношении риска, чем непрофессиона
лы, наделение экспертов эксклюзивным правом rолоса в управлении риска
означало бы замещение краткосрочной действительностью долrосрочных
попыток, необходимых для создания информированноrо rражданскоrо Ha
селения.
Результаты, которые мы обсудили, ставят перед неэкспертами важную
серию проблем: быть лучше информированными, меньше полarаться на He
рассмотренные и не поддержaIпIыIe суждения, осознавать факторы, которые
MorYT оказьmа ть влияние на суждения о риске и быть более открытыми к HO
БЫМ свидетельствам; если кратко, осознавать потенциал образованности.
Перед экспертами и деятелями политики эти результаты ставят, возмож
но, более сложную проблему: осознать и принять собствеIПIые коrнитивные
оrраничеНИЯ,попытатьсяобучаТЬ,непропarанДируя,признатьзаконность
интересов общественности и какимто образом разработать способы, посред
ством которых эти интересы Mor ли бы НЮIТИ выражение в общественных
решениях, не производя в процессе больше жара, чем света.

Часть Х
Постскриптум

34. К вопросу о статистической интуиции*
Даниель Канеман иА.мос ТверС1Си
Большая часть вышедшей недавно литературы по суждениям и интуитив
ным размышлениям рассматривала ошибки, предубеждения и заблужде
ния в разнообразии мыслительных задач (см., например, Einhorn & Hogart,
1981; Hammond, McClelland & Mumpower, 1980; Nisbett & Ross, 1980;
Shweder, 1980; Slovic, Fischhoff & Lichtenstein, 1977; Тversky & Кahnеman,
1974,1). Акцент на изучеIШИ ошибок является характерным для исследо
вания сужденИЙ человека, но оно не уникально в этой области: мы исполь
зуем иллюзии, чтобы понять прИIЩИпы нормативноrо восприятия, и мы
рассматриваем память, изучая процесс забывания. Однако ошибки рассуж
дений уникальны среди коrнитивных сбоев в двух существеШIЫХ отноше
ниях: Они несколько смущают, и их, повидимому, избеrают. Нас не беспо
коит наша чувствительность к вертикальноroризонтальной иллюзии или
наша неспособность запомнить ряд из более, чем 8 цифр. И наоборот, ошиб
ки рассуждения часто приводят в замешательство  либо от тoro, что реше
ние, которое мы были не способны найти, оказалось достаточно очевидным
в ретроспективе, либо от Toro, что сделанная нами ошибка осталась привле
кательной, хотя мы знаем, что это была ошибка. Мноrие текущие исследо
вания суждений интересуются проблемами, которые имеют одну или дpy
rую из этих характеристик.
Наличие ошибки суждения демонстрируется сравнением ответов людей
либо с установлеШIЫМ фактом (например, что две линии одинаковы по дли
не), либо при помощи принятоrо правила арифметики, лоrики или статис
тики. Однако, не каждый ответ, который оказывается противоречащим yc
тановленному факту или принятому правилу, является ошибкой суждения.
Противоречие может исходить также от неправильноro понимания вопроса
испытуемым или от неправильной интерпретации ответа исследователем.
*ЭтаrлавапервоначальнопоявиласьвСоgnitiоn, 1982, 11, 123141.Авторс:кие права@1981
принадлежат Elsevier Sequoia. Печатается в соответствии с разрешением.

566 ПОСТКРИПТУМ
Описание определенн:оrо ответа как ошибки суждения, следовательно, ВКJПO
чает предположения о коммуникации между экспертом и испытуемым. (Мы
вернемся к этому вопросу позже.) Изучающему суждение следует избеrать
чрезмерно строrих интерпретаций, которые трактуют разумные ответы как
ошибки, равно как и снисходительных интерпретаций, которые пытаются
рационализировать каждый ответ.
Хотя ошибки суждения являются еще и методом, посредс'l'ВОМ KOToporo
изучаются некоторые коrнитивные процессы, этот метод стал значитель
ной частью сообщения. Накопление демонстраций Toro, как умные люди
нарушают элементарные правIiла лоrики или статистики, подняло COMHe
ния относительно описательной адекватности рациональных моделей суж
дения и принятия решений. В течение двух десятилетИЙ после Второй Ми
ровой Войны несколько описательных трактовок реальноro поведения были
основаны на нормативных моделях: теория субъективной ожидаемой
пользы в анализах рискованноrо выбора, исчисления вайеса в исследова
нии изменений в убеждениях и теория обнаружения сиrналов в исследова 
ниях психофизиолоrических задач. ТеоретическИЙ анализ этих ситуаций
и, в roраздо меньшей степени, экспериментальных результатов, предложил
образ тодей как эффективных, почти оптимальных в принятии решений.
На этом фоне набтодения элементарных нарушений лоrических или CTa
тистических рассуждений кажутся неожиданными, и эта неожиданность,
возможно, поддержала мнение о человеческом интеллекте, которое HeKOТO
рые авторы критиковали как несправедливо неrативное (Cohen, 1979, 1981;
Edwards, 1975; Einhorn & Hogart, 1981).
Существуют три связанныIe причины фокусировки на систематических
ошибках и предубеждениях вывода в исследовании рассужденИЙ. Во"пер
вых, они показывают некоторые наши оrраничения и предлarают способы
улучшения качества нашеrо мышления. BOBТOPЫX, ошибки и предубеж
дения часто обнаруживают психолоrические процессы и эвристические про
цедуры, которые руководят суждением и выводом. Втретьих, ошибки и
заблуждения помоrают составить карту интуиции человека, указывая, Ka
кие из ПРИIЩИПов статистики или лоrики являются неинтуитивными или
контринтуитивными.
Термины интуиция и интуитивный использовались в трех различных
смыслах. Вопервых, суждение называется интуитивным, если оно достиr
нуто при помощи неформальной и неструктурированной модели рассужде
пий, без использования аналитических методов или обдуманных вычисле
ний. Например, большинство психолоrов следуют интуитивной процедуре
в принятии решенИЙ относительно размера своих выборок, но применяют
аналитические процедуры, чтобы проверить статистическое значение CBO
их результатов. ВoBТOPЫX, формальное правило или факт при роды явля
ется интуитивным, если он совместим с нашей непрофессиональной Moдe
лью мира. Так, интуитивно очевидно, что вероятность выиrpать приз в ло
терее уменьшается с увеличением количества билетов, но контринтуитив

к вопросу о статистической интуиции 567
но, что есть хоть какойто шанс, что rpуппа из 23 человек будет включать
двух человек, родивши хея в один день. Втретьих, о правиле или процедуре
rоворят, что они являются частью нашеrо интуитивноrо репертуара, коrда
мы применяем правило или следуем процедуре в нашем обычном поведе
нии. Правила rрамматики, например, являются частью интуиции носите
ля языка, и некоторые (хотя и не все) из правил линейной rеометрии явля
ются включеШIЫМИ в наше пространствеIШое мышлеIШе.
Настоящая r лава обращается к некоторым методолоrическим и концеп
туальным проблемам, которые поднимаются при попытках составить карту
интуиции людей относительно шанса и неопределеIШОСТИ. Мы начинаем с
различныIx проверок статистической интуиции; затем мы обратимся к кри
тике вопросноответной парадиrмы в исследовании суждений; а закончим
обсуждением неинтуитивноrо характера некоторых статистических законов.
Задачи на статистическую интуицию
Ошибки и преду6еждеIШЯ суждеНИЙ в условиях неопределеIШОСТИ являются
основным источником данныIx для очертания rраниц статистической интуи
ции людей. В этом контексте поучительно различать ошибки примене:ния и
опшбки по:нимания. Неудача в конкретной проблеме называется ошибкой
примене:ния, если есть свидетельство тoro, что JПOДИ знают и при:нимают пра
вило, которое ОIШ не применили. Неудача называется ошибкой понимания,
если JПOди не признают валидности правила, которое ОIШ нарушили.
Ошибка применения наиболее убедительно демонстрируется, Rоrда че
ловек самопроизвольно или с минимальной подсказкой хватается за roлову
и восклицает: "Как я Mor это упустить?" Хотя мноrие читатели узнают этот
опыт, подобное выражение эмоций не может идти в счет, и должны быть
разработаны дрyrие процедуры, демонстрирующие, что JПOДИ понимают пра
вило, которое нарушили.
Понимание правила можно проверить (1) выявлением оснований для дей
ствий испытуемых или (2) просьбой подтвердить утверждение (1) общеrо
правила или (2) довода за или против KoИRpeTHoro заключения. Комбина
ция этих характеристик дает четыIеe процедуры, которые мы сеЙЧас проил
люстрируем и обсудим.
Мы начинаем с неформальноrо примера, в котором понимание правила
подтверждается принятием или подтверждением довода. Один из нас пред
ставил следующий вопрос иrрокам в сквош.
Как вы знаете, иrрать в сквош можно либо до 9, либо до 15 очков. При сохранении всех
остальных правил иrры неизменными, если А  иrрок лучший, чем В, какая из систем
очков даст А лучший шанс на выиrрыш?
Хотя все наши испытуемые обладали некоторыми знаниями по статис
тике, большинство из них сказало, что система очков не имела бы никакой
разницыI. Затем их попросили рассмотреть довод, что лучший иrрок пред

568 ПОСТКРИПТУМ
поче.,ТI бы более долryю иrру, посколы{у атипичный исход менее вероятен в
большой выборке, чем в маленькой. С очень малЫМ количеством исключе
ний респонденты немедлеШIО приняли довод и отметиJПI, что их первона
чальный ответ был ошибкой. Очевидно, наши испытуемые имели KaкoeTO
представление о овоздействии размера выборки на ошибки осуществления
выборки, но они не смоrли раскодировать длину иrры в сквош как пример
размера выборки. Тот факт, что правильное заключение стало неизбежны
мым, как только была установлена эта связь, показывает, что начальный
ответ был ошибкой применения, а не понимания.
Более систематическая попытка диarностики природы ошибки была ocy
ществлена в исследовании феномена, обозначенноrо как эффект конъюНR
ции (см. rлаву 6). Возможно, самым ЭJlементарным принципом теории Be
роятности является правило конъюнкции, которое утверждает, что вероят
ность конъюнкции (А&В) не может превысить ни вероятность А, ни вероят
ность В. Однако, как показывает следующий пример, возможно сконструи
ровать задачи, в которых большинство судей  даже в высокой степени ис
кушенных  утверждает, что КОНЪЮНRция событИЙ более вероятна, чем один
из ero компонентов.
Чтобы вызвать эффект конъюнкции, мы предоставили испытуемым опи
сания людей, подоБныIe помещеШIОМУ ниже:
Линде 31 roд, она не замужем, искренна и умна. Она занимается в основном философи
ей. Будучи студенткой, она серьезно интересовалась вопросами дискриминации и co
циальной справедливости, а также участвовала в антиядерных демонстрациях.
По одному варианту проблемы, респондентов спрашивали, которое из
двух утверждений о Линде было более вероятно: (А) Линда  кассир в бан
ке; (В) Линда  кассир в банке, который активно участвует в феминистском
движении. В большой выборке статистически неискymеШIЫХ студентов
последнеrо курса 86% вынесли суждение, что второе утверждение более
вероятно. В выборке выпускниковпсихолоrов ТОЛЬRО 50% ДОПУСТИJПI эту
ошибку. Однако разница между статистически неопытными и опытными
респондентами исчезала, коrда эти два критических вопроса были BHeдpe
ныI в СПИСОК из восьми сравнительных утверждений о Линде. Более 800/0
обеих rрупп деIdОНСТРИРОВали эффект объединения. сходныIe результаты
были получены внутриrрупповом экспериментальном плане, по которому
критические катеrории сравнивались косвенно (см. rлаву 6).
Задачи подтверждения правила и подтверждения довода были использо
ваны в попытке определения тoro, понимают и ПРИНIIМают ли люди прави
ло конъюнкции. Сначала мы представили rруппе стаrrистически необучен
ных студентов колледжа несколько похожих на правила утверждений, KO
торые они должны были классифицировать как правдивые и ложныI.. YT
верждение: "Вероятность Х всеrда больше, чем вероятность Х и у" было
подтверждено 81 О/О респондентов. Для сравнения, только 6% подтвердило
утверждение "ЕсJП! А более вероятно, чем В, то они не MorYT произойти оба".

к вопросу о статистической интуиции 569
Эти результаты показывают некоторое понимание правила конъюнкции,
хотя подтверждение не единоrласное, возможно, изза абстрактной и Heo
бычной формулировки.
Также использовалась процедура подтверждения довода, в ходе которой
респондентам дали описание Линды с последующими утверждениями (А) и
(В) и попросили проверить, какой из следующих доводов они рассматрива
ют как правильный:
(i) А более вероятно, чем В, потому что вероятность Toro, что Линда и :кассир в бан:ке и
а:ктивная феминистка, должна быть меньше, чем вероятность Toro, что она кассир в
банке.
(ii) В более вероятно, чем А, потому что Линда похожа на кассира в банке, активно уча
ствующую в феминистском движении, больше, чем на кассира в банке.
ДОВОД (i), блarоприятствующий правилу конъюнкции, был IIодтвержден
83 0 /о аспирантовпсихолоrов, НО только 43 0 /() статистически неопытных CTY
дентов. Обширные обсуждения с респондеНТaIvlИ подтвердили эту модель.
СтаТ:УIстически обученные респонденты немедленно признали валидность
правИJlа конъюнкп:ии:. IIеобученные респонденты, с дyrой стороны, были
rораздо менее впечатлены нормативными доводами, и мноrие остались при
своих первоначальных ответах, которые не соrласовывались справилом
конъюнкции.
К нашему удивлению, необученные испытуемые не rлубоко ПОНI1:маем
правило конъюнкции; они БЫJIИ склонны подтверждать ero абстракТIIО) но
не тоrда, коrда оно противоречило сильному ощущению репрезентативнос
ти. С дрyrой стороны, статистически обученные испытуемые признали Ba
лидность правила и быJШ способны применить ero в особенно ясной пробле
ме. Однако, статистическая искушенность не предотвращала появления эс))
фекта конъюнкции в менее ясных вариантах той же проблемы. В терминах
настоящей трактовки, эффект конъюнкции оказывается ошибкой приме
нения, по краЙНей мере, для более обученных испытуемых. Для более пол
Horo обсуждения этоrо вопроса, см. rлаву 6.
в попытке описать ста тистичекую :и:нтуицию людей при разли'чных YpoB
нях обученности Нисбетт, Кранц, Джепсон и Фонr (Nisbett, Krantz, Jepson
& Fong, rлава 32, этоrо издания) использовали процедуру извлечения, co
rласно которой респондентам требовалось оценить и оправдать определен
ные заключения и выводы, относящиеся к персонажам кратких рассказов.
Исследователи наблюдали большие индивидуальные различия в понима
нии ОСНОВНЫХ стаТИСТlIЧеских принципов, которые высоко коррелировали
с уровнем статистической обученности. Естественно, статистическая инту
иция зависит от ума, опыта и образования. Как и в друrих формах знания,
то, что интуитивно для эксперта, часто неинтуитивно для новичка (см.,
например, Larkin, McDennott, Simon & Simon, 1980). Несмотря на это, He
которые статистические результаты (например, совпадение дней рождения
или смена "орлов" и "решек" в иrре по подбрасыванию монет) остаются

570 ПОСТКРИПТ'УМ
контринтуитивн:ыми даже для изучающих теорию вероятности (Feller,
1968, с. 85). Далее, существуют свидетельства, что ошибки (например, про
иrрыш азартноro иrрока), которые обычно совершаются неопытными pec
пондентами, можно также обнаружить у статистически обученных респон
дентов при решеIШИ более тонких проблем (Tversky & Кahnетan, 1971,2).
Метод выявления причин был также использован (Evans & Wason, 1976;
Wason & Evans, 1975) в исследованиях лоrической интуиции в хорошо из
вестной задаче четырех карточек (Wason, 1966). По стандартному вариан
ту этой задачи, экспериментатор предъявляетчеТЬIре карточки, показывая
А, Т, 4 и 7, и просит испытуемых показать карточки, которые следует пере
вернуть, чтобы проверить правило: "Если карта имеет rласную букву с oд
ной стороны, она имеет четное число с дрyrой" . Правильный ответ  необхо
димо проверить карть! А и 7, поскольку нечетное число на одной карте или
rласная буква на второй опроверrли бы правило. Будучи поразительно He
способными лоrически рассуждать, большинство испытуемых выбрали для
осмотра карть! А и 4 Пейзон и Эванс (Nason & Evans) исследовали различ
ные вариантыI этой задачи и требовали, чтобы их испытуемые приводили
причины ИЛИ доводы своих решеНИЙ по поводу тoro, осматривать или нет
обратную сторону каждой из четырех карт. Исследователи сделали заклю
чение, что доводы, которыми испытуемые оправдывали свои ответыI, были
Bcero лишь рационализацией, а не формулированием правил, которые дей
ствительно руководили их решениями.
О дрyrом свидетельстве неадекватноrо понимания людьми правил вери
фикации сообщали Вазон (Wason, 1969) и Вазон и ДжонсонЛэирд (Wason
иJоhnsоnLaird, 1970). Чтобы обеспечить "терапию", этиисследователиста
вили испытуемых перед последствиями их суждеIШЙ и обращали внима 
IШе испытуемых на непоследовательность их ответов. Эта процедура имела
незначительное воздействие на последующее выполнение той же задачи.
взятыIe вместе, результатыI наводили на мысль, что трудности людей в зада
че верификации отражают недостаток понимания, а не применения.
Примеры, которые мы пока рассмотреJШ, включали подтверждение пра
вил или доводов и выявлеIШе доводов, оправдывающих конкретный ответ.
Мы не обсуждали процедуру ОIШсания респондентами релевантноrо прави
ла, поскольку подобная проверка часто чрезмерно требовательна: мы MO
жем ПРИIIИсать людям понимание правил, которые они не MorYT должным
образом выразить.
Предпочитаемые процедуры для установлеIШЯ ошибок применеIШЯ тpe
буют сравнеIШЯ ответов людей в конкретном случае с их суждеIШем о реле
вантном правиле или доводе (McClelland & Rohrbaugh, 1978; Slovic &
Tversky, 1974). Подтвердить ошибку применения можно также и при дpy
rих планах исследований. Например, Хемилл, Вилсон и Нисбетт (Hamill,
Wilson и Nisbett, 1980) показывали испытуемым видеозапись интервью,
якобы взятое у тюремноro надзирателя. Половине испытуемых было сказа
но, что мнения надзирателя (очень ryмaннoro или довольно rрубоrо) были

к вопросу о статистичеСRОЙ интуиции 571
типичны для тюремноro персонала, тоrда как дрyrим ИСIThIтуемым сказа
JШ, что отношения надзирателя быJШ атиIшчныI, и что он был либо HaмHoro
более, либо HaмHoro менее ryмaнeH, чем большинство ero коллеr. Затем ис
IIытуемые оцеIШВали тиIIичныIe отношения тюремноrо персонала по разно
образным вопросам. Неожиданным результатом было то, что мнения, BЫ
раженныIe атипичныIM надзирателем, имеJШ почти такое же влияние на обоб
щение, что и мнения, ПРИIШсанные типичному члену rРУIШЫ. Очевидно, в
этой модели суждения чтото не правильно, хотя невозможно ОIШсать лю
бое конкретное суждение как ошибочное, и маловероятно, что мноrие из
испытуемых осознали бы, что они не находились под влиянием Шlформа
ции о типичности надзирателя (Nisbett & Wilson, 1977). В этом случае и в
дрyrих внутриrрупповых исследованиях, явно блarоразумно будет заклю
чить, что была допущена ошибка применения, если межrpупповое cpaвHe
IШе выдает результат, который большинство людей рассматривает как He
прочный.
Мы определили ошибку применения как ответ, нарушающИЙ валидное
правило, которое индивид понимает и ПРШlимает. Однако часто сложно оп
ределить природу ошибки, так как различныIe проверки понимания и при
нятия правила MorYT давать различные результатыI. Более тoro, одно и то
же правило может нарушаться в одном контексте проблемы и не нарушать
ся в дрyrом. Задача верификации обеспечивает поразительныIй пример: ис
IIытуемые, которые неправильно проверили правило "ЕсJШ карточка имеет
rласную букву с одной стороны, она имеет четное число с дрyroй" не имели
IШкаких сложностей с проверкой формально эквивалентноro правила: "Если
письмо с печатью, то на нем пятицентовая марка" (см. JohnsonLaird,
Legrenzi & SoninoLegrenzi, 1972; JohnsonLaird & Wason, 1977; Wason &
Shapiro, 1971).
Эти результатыI иллюстрируют ТИIШЧнyIO модель в изучении рассужде
IШй. Оказывается, что люди не обладают общим валидным правилам для
проверки условных утверждений, иначе они решили бы задачу карточек.
С дрyroй стороныI' они не слеIThI в отношении правильноro правила, Шlаче
они также не смоrли бы справиться с задачей марки. Утверждение, что люди
не обладают правильной Шlтуицией, является, cтporo rоворя, правильныI,,
если под применением правила имеется в виду ТО, что ему всеrда следуют.
С дрyrой стороны, это утверждение может вводить в заблуждение, посколь
ку оно может навести на мысль о более общем дефиците, чем тот, который
фактически наблюдается.
Некоторые заключения ранних исследований репрезентативности, OKa
зывается, имеют сходный статус. Было продемонстрировано, что мноrие
взрослыIe IIe имеют общей валидной интуиции, соответствующей закону
больших чисел, роли базовых значенИЙ в выводе Байеса или пришщпам
реrрессивноrо nporнозирования. Но не обязательно, что каждая задача, для
которой они будут релевантны, будет решаться неправильно, или что пра
вила не MorYT оказаться неустоЙ"ЧИвыми в особых контекстах.

572 ПОСТКРИПТУМ
Свойства, которые делают формально эквивалентные проблемы леrки
ми или трудными для решения, оказываются св,чзанными с умственными
моделями, или схемами, которые эти проблемы вызывают (Rumelhart,
1979). Например, оказывается леrче увидеть релевантность "Heq" в "р под
разумевает q" в схеме контроля качества (Они забыли наклеить марку на
письмо, скрепленное печатью?), чем в схеме подтверждения (Подразумева
ет ли отрицание заключения отрицание rипотезы?). Оказывается, что про
цесс действительноrо рассуждеlfИЯ схематично или содержательно оrpани
чен таким образом, что различные опера:ци:и ИЛII правила вывода доступны
в различных контекстах (Hayes & SiInon, 1977). Следовательно, рассужде
ние человека не может быть адекватно описано в терминах содержательно
независимых формальных правил.
Проблема выявления rраниц статистической или лоrической интуиции
далее усложняется возможностью достичь в высокой степени непредвиден
ных закточений серией высоко интуитивных шатов. Именно этот метод с
большим успехом использовал Сократ, чтобы убедить своих неопытных уче
ников в том, что они всеrда знали истину, которую он лишь заставил их об
наружить. Следует ли любые заключения, которых можно достичь серией
интуитивных татов, рассматривать как интуитивные? БреЙН (Braine, 1978)
обсуждал этот вопрос в контексте дедуктивных рассуждений и предложил
в качестве проверки непосредственность: утверждение интуитивно только
тоrда, коrда ero истинность является непосредственно данной, и если она
подтверждается одним татом.
Вопрос сокра товых намеков точно не трактовался в контексте суждений
в ситуациях неопределенности, и нет правил, которые отличают справед
ливые проверки ИНТУИЦИII от изобретательных затадок, с одной стороны, и
сократовых инструкций  с друrой. IIредставьте, НaIIример, как Сократ МОI1
учить cBoero ученика давать правильный ответ на следующий вопрос:
"В какой больнице,  большой или маленькоЙ,  будут чаще отмечаться дни, коrда бо
лее 600/0 новорожденных будут мальчиками?"
Это сложный вопрос для студентов Стэнфорда (Kahnernan & Tversky,
1972, с. 441, 3), но прав ильный ответ может быть извлечен в серии леrких
шarов, возможно таких:
"Не соrласитесь ли вы, что дети, рожденные в конкретной больнице за конк ретный день,
MOryт рассматриваться как выборка?"
"Совершенно верно. А теперь, одинаково ли вы уверены в результатах большой выбор
ки и маленькой?"
"В самом деле. Не соrласитесь ли вы, чrrо ваша YBepeHHocrrb больше в выборке, которая
с меньшей вероятностью будет ошибочной?"
"Конечно, вы всеrда это знали. Не скажете ли вы мне сеЙчас, какова пропорция маль
чиков в СОВОКУПНОСТИ детей, которую вы рассматриваете как ближайшую к ИДеалу ис
тины?"
"Мы опять соrласны. Разве это не означает тоrда, что день, коrда родилось более 600/0
мальчиков, значительно удален от идеальноro?"

к вопросу о статистической интуиции 573
"Таким образом, если вы уверены в выборке, разве вам не следует ожидать, что она
скорее обнаружит правду, чем ошибку?" И т .д.
Сократова процедура  это очень неукJПOЖИЙ способ направления pec
пондента к желаемому ответу, но есть и более тонкие способы достижения
той же цели. Фитхофф, С.ловик И Лихтенштейн (Fischhoff, Slovic и
Lichtenstein, 1979) показали, что испытуемые становятся чувствительны
ми К базовым значениям и надежности свидетельства, коrда они сталкива
ются с последовательными проблемзми, отличающимися только по этим
критическим переменным. Хотя эти исследователи не получили эффекта
размера выборки даже внутриrрупповом экспериментальном плане, подоб
ные эффекты были получеIIЫ Эвансом и Дюзуаром (Evans и Dusoir, 877) и
Бар Хиллел (Bar Hillel, 1979) с более ясной формулировкой и более предель
ными исходами по выборке.
Намек, обеспеченный параллельными проблемами, может привести к
тому, что испытуемые присво.ят IIеремеШIОЙ значение, являющееся ирре
левантным правИЛЬНОJ\'IУ ответу: Фишхофф и Бар Хиллел (1980а) продемон
стрировали, что респонденты были чувствительны к иррелевантной инфор
мациIf о базовом значении, если это была лишь единствеШIая перемеШIая,
разJШЧающая набор проблем. В самом деле, испытуемые склонны верить,
что любое свойство данных, которое систематически изменяется, является
релевантным правильному ответу. Внутриrрупповые проекты связаf.IЫ с
мноrозначительными npоблемами интерпретации в нескольких областях
психолоrических исследований (Poul ton, 1975). В исследованиях интуиции
они обязаны вызывать эффект, который они намереваются проверить.
к вопросу об оrраничениях вопросно-ответной парадиrмы
в предыдущем разделе мы указали на возможность тoro, что внутриrруп
повые планы и сократовы намеки MorYT подталкивать исследуемой интуи
ции. В действительности проблема HaмHoro шире. Большинство исследова
ний по суждениям в ситуации неопределенности и по индуктивным BЫBO
дам проводилось в разrоворной парадиrме, при которой испытуемым
предъявляется информация, и их просят ответить на вопросы или оценить
значения, устно или rшсьме:нно. В этом разделе мы обсудим I-Iекоторые слож
ности и оrраничения, связанные с этой вопросноответной парадиrмой.
Использование коротких вопросников, заполняемых случайно мотиви
рованными испытуемыми, часто критикуется на том основании, что испы
туемые действовали бы иначе, если бы отнеслись к ситуации более серьез
но. Однако свидетельства показывают, что ошибки рассуждения и выбора,
которые были первоначально установлены в rипотетических вопросах, не
ликвидируются предъявлением более основательных стимулов (Grether,
1979;Grether & Plott, 1979; Lichtenstein & Slovic, 1971, 1973; Tversky &
Kahneman, 1981). IИпотетические вопросы являются подходящими тоrда,

574 ПОСТКРИПТУМ
коrда ЛЮДИ способны предсказать, как бы они отвечали в более реалистич
ной обстановке, и коrда у них нет никаких мотивов для лжи в своих oтвe
тах. Это не rоворит о том, что поощрения и стимулы не воздействуют на суж
дения. Скорее, мы утверждаем, что ошибки рассуждения и выбора не исче
зают с присутствием поощренИЙ. Ни rазеты, ни исследование прошлых по
литических и военных решеНИЙ не поддерживают оптимистическоrо взrля
да, что рациональность преобладает, Kor да ставки высоки (J anis, 1972; J anis
& Mann, 1977; Jervis, 1975).
Возможно, более серьезный интерес в отношении вопросноответной па 
радиrмы состоит в том, что мы не можем безопасно предположить, что "эк
спериментальные разroворы" , в которых испытуемые получают сообщения
и отвечают на вопросы, будут имитировать выводы, которые люди делают
при обычном взаимодействии со средой. Хотя некоторые суждения в повсед
невной жизни являются ответом на точные вопросы, мноrие не являются
таковыми. Более Toro, разrоворные эксперименты во MHorOM отличны от
обычноrо социальноro взаимодействия.
Интерпретируя ответы испытуемых, экспериментаторы находятся в ис
кушении предположить, (i) что вопросы только лишь выявляют у испытуе
мых открытые выражения мыслей, которые возникнут у них самопроиз
вольно, и (ii) что вся информация, данная испытуемому, включена в экспе
риментальное сообщение. С точки зрения испытуемоrо ситуация выrлядит
несколько иначе. Вопервых, вопрос, который задает экспериментатор, MO
жет возникать не самопроизвольно в ситуации, которую эксперт имитиру
ет. BOBTOpЫX, испытуемоrо обычно интересуют мноrие вопросы, которые
экспериментатор никоrда и не думал задавать, такие как: Существует JШ
правильный ответ на этот вопрос? Ожидает ли экспериментатор, что я ero
обнаружу? Вероятно ли вообще, что очевидный ответ правилен? Дает ли
вопрос какиелибо намеки на ожидаемый ответ? Что определило отбор ин
формации, предоставленной мне? Может ли часть ее быть иррелевантной,
чтобы ввести меня в заблуждение, или вся она релевантна? Единственный
открытый ответ, наблюдаемый экспериментатором, определяется частич
но ответами испытуемоrо на эту rруппу подразумеваемых вопросов. И экс
периментальное сообщение является лишь одним из источников информа 
ЦИИ, которую использует испытуемый для rенерации как открытых, так и
скрытыIx ответов (Orne, 1973).
Вслед за лекциями rpайса Вильяма ДжеЙМса в 1967 roдy (Grice, 1975),
большой массив литературы по философии, линrвистике и психолинrвисти
ке имел дело с вкладом llpИIЩИПа кооперативности в ЗIlачение изречений (для
справок см. Clark & Clark, 1977). Cor лас но этому принципу, слушатель в раз
rOBope имеет право предположить, что rоворящий старается быть "информа
тивныI,, правдивым, релевантным и понятным" (Clark & Clark, 1977, с. 560).
rрзйс составил список нескольких принципов, которым обычно будет следо
вать кооперативный rоворящий. Например, прИIЩип количества запрещает
rоворящему rоворить то, что слушатель уже знает ИJШ Mor бы леrко понять из

к вопросу о статистической интуиции 575
контекста или оставшейся части сообщения. Именно по этому принципу YT
верждение "Джон пытался убрать в доме" выражает, что попыIкаa была бе
зуспеmной: Слушатель может предположить, что успешная попыIкаa была
бы описана бо.JIее простым предложением: "Джон убрал в доме".
Испытуемые приходят на эксперимент с опытом кооперативности в раз
rOBope, полученным в течение всей жизни. Они обычно ожидают увидеть
кооперативноrо экспериментатора, хотя это ожидание часто ошибочно.
Предположение кооперат:ивности оказывает MHoro еле у ловимых эффектов
на интерпретацию испыIуемыыx предоставляемой им информации. В oco
бенности, оно делает исключительно сложным для экспериментатора ис
следование эффектов "иррелевантной" информации. Поскольку представ
ление иррелевантной информации нарушает правила разrовора, вероятно,
испытуемые ищут релевантность в любом экспериментальном сообщении.
Например, Тейлор и IpoKep (Taylor и Crocker, 1979) комментировали факт,
что впечатления испъrтуемых о человеке находились под влиянием yтвep
жденИЙ, которые истинны для всех, например, "Марк скромен в отношени
ях со своими профессорами" . Но вывод испытуемых о том, что Марк необы
чайно скромен, может быть оправдан убеждением, что кооперативный экс
периментатор не включил бы полное избыточное утверждение в описание
личности. Сходные вопросы поднимаются в дрyrих исследованиях (напри
мер, Kahneman & Тversky, 1973; Nisbett, Zukier & Lemley, 1981), которые
исследовали воздействие иррелевантной и не нужной информации.
Роль предположений, заложенных в вопросе, была проиллюстрирована
Лофтусом и Пальмером (Loftus и Paln1er, 1974), которые показали, что сви
детели давали более высокую оценку скорости машины, коrда их спраши
вали "Как быстро ехала машина, коrда она разбила вдребезrи дрyr}w Ma
шину?" , чем Kor да вопрос был "Как быстро ехала машина, коrда она удари
ла дрyrую машину?". Использование в вопросе слова разбила подразумева 
ет, что задающий вопрос, если он откровенен и кооперативен, убежден, что
машина ехала быстро.
Норма тивный анализ подобноrо вывода может быть разделен на две ста 
дии проблемы. (i) Должен ли свидетель находиться под влиянием вопроса,
формируя личное мнение относительно скорости машины? (ii) Должен ли
свидетель находиться под влиянием вопроса, формулируя общественную
оценку? Ответ на (i) должен быть положительным, если вопрос выражает
новую информацию. Ответ на (ii) менее ясен. С одной стороны, кажется He
подходящим для ответа, если он вторит информации, содержащейся в воп
росе. С дрyrой стороны, от кооперативноrо свидетеля ожидают, что он даст
наилучшую возможную оценку, отвечая на вопрос о количестве. Что же
делать свидетелю, если на эту оценку только что повлиял вопрос? Следует
ли ему ответить: "Перед тем, как вы спросили меня, я думал, что ... "? Каки
ми бы ни были нормативные достоинства случая, свидетельства показыва
ют, что люди часто неспособны изолировать прошльrе мнения от настоящих
или оценить вес факторов, оказавших воздействие на их взrляды (Fischhoff,

576 ПОСТКРИПТУМ
1977Ь; Goethals & Reckman, 1973; Nisbett & Wilson, 1977; Ross & Lepper, 1980).
Наше исследование привязки (Tversky & Kahneman, 1974, 1) далее ил
люстрирует силу едва уловимых предположений. В одном исследовании мы
просиJШ rрynпy испытуемых оценить вероятность тoro, что население Тyp
ции было больше, чем 5 млн, а дрyryю rрynпy мы попросили оценить Bepo
ятность тoro, что население Турции было меньше, чем 65 млн. Следуя этому
заданию, две rpуппыI записали свои наилучшие доrадки относительно Hace
ления Турции; средние оценки были 17 и 35 мJШ, соответственно для rpупп,
которым представили низкие и высокие привязки. Эти ответыI MorYT быть
также рационализированы предположением, что значения, которые появ
ляются в вопросах о вероятности, не слишком далеки от правильныI..
Мы доказывали, что эффектыI предположения иноrда MOryT быть оправ
даны, поскольку нет ясноrо разrраничения между предположением и ин
формацией. Однако важно отметить, что люди не принимают предположе
ния, потому что так нужно. Вопервых, они обычно не знают, что на них
повлияло предположение (Loftus, 1979; Nisbett& Wilson, 1977). ВoBТOpЫX,
сходные эффектыI предположения набтодаются даже тоrда, коrда респон
денты не MorYT основательно верить, что привязка, данная им, несет инфор
мацию. Испытуемые, которым требовалось дать оценки количества, pery
лируя вверх или вниз от случайно rенерированноrо значения, демонстри
ровали сильное проявление эффектов привязки (Тversky & Kahneman, 1974,
1). Но неспособность предполarать, как таковая, является беспокойством, а
явная неспособность отверrать  неинформативныIe сообщения.
Коrда испытуемым требуется указать свой ответ, выбрав ответ из списка
или построив распределение вероятности по данному набору альтернатив,
выбор катеrорий экспериментатором может быть информаТИВНЫl. Лофтус
(Loftus, 1979) показал, что респонденты сообщали о rораздо большем коли
честве случаев rоловной боли в неделю, коrда шкала ответов была выраже
на как 15, 510, 1015ит.д., чем коrда шкала была выражена как 13, 35,
57 и т.д. В этом случае шкала моrла законно влиять на rраницы тoro, что
должны называть rоловной болью. Даже коrда такие повторные интерпре
тации не являются возможныIи,, можно ожидать, что испытуемые пред
почтут среднюю часть области распространения в своих оценках количе
ства и построят субъективное вероятностное распределение, в котором каж
дая катеrория определена неявной вероятностью (Olson, 1976; Parducci,
1965).
Предположения, подразумеваемые опросником, MorYT также вносить
вклад в результаты, наблюдавшиеся Фишхоффом, Словиком и Лихтенш
теЙНом (1978), которые просили неопытныIx испытуемых и опытныIx aвтo
механиков оценить вероятность различныIx неполадок, которые MorYT быть
прич:иной нарушенИЙ в запуске машины. Они обнаружили, что оцененная
вероятность катеrории "все дрyrие проблемы" была достаточно нечувстви
тельна к полноте списка и едва увеличилась, коrда основной фактор (Ha
пример, вся электрическая система) был удален из списка.

к вопросу о статистической интуиции 577
Даже едва уловимые и косвенные ключи к разraдI(е MorYT быть эффектив
вы. В недавнем I-Iсследовании мы дали испытуемым следующую информа
цию: "Мистер А  кавказец, 33 лет. Он весит 190 фунтов". Одну rpyтmy ИСIIЫ
туемых попросили yrадать ero рост. Дрyrие испытуемые также пытались дo
rадаться о ero росте, после Toro, как сначала пытались доrадаться о размере
ero талии. Средняя оценка была зна"чительно выше в первой rpyrme, пример
но на один дю:itм:. Мы подозреваем, что испытуемые, сначала оценивавшие
размер талии приписали большую часть веса мистера А ero обхвату, чем это
сделали испытуемые, которые только ЛИШЬ yrадьmали ero рост.
Мы заключаем, что разrоворный аспект J-IсследованИЙ суждений заслу
живает более тщательноrо рассмотрения, чем он получил в прошлых иссле
ДОВaI-IИЯХ, включая наше собственное. Мы не мо,жем всеrда предполarать,
что люди сделают или должны сделать тот же вывод, наблюдая факт и слу
шая сообщение об этом же факте, потому что правила разrовора, которые
реrулируют коммуникацию между людьми, не применимы к информации,
Rоторая получена из естествеIШоrо наблюдения. Часто трудно задавать воп
росы, не давая (полезных или вводящих в заблуждение) ключей относитель
но правильноrо ответа и не выражая информации об ожидаемом ответе.
Обсуждение родствеШIоrо нормат:ивноrо вопроса, Rасающеroся интерпре
тациисвидетельства, включено в исследование БарХиллел и ФОЛR (Baт
Hillel и Falk, 1980).
Естественно, вероятно, что фактоrы предубеждения, упомянутые нами,
будут оказывать наибольшее воздействие в ситуациях высокой неопреде
ленности. Испытуемые не будут придавать миоrо значеНИтfнтерпретаци
ям разrоворноrо отношения экспериментатора, если они будут противоре
чить уверенному знанию правильноrо ответа на вопрос. Однако, в области,
rде было проведено большинство исследований суждений, изменения раз
rOBopHoro контекста MorYT воздействовать на процесс рассуждения так же,
как и на наблюдаемый ответ.
Ошибки суждения: положительный и отрицательный анализ
Часто полезно l)аЗЛИТlать положительную I-I отрицательную стороны оши
бок суждения. Положительный анализ концентрируется на факторах, KO
торые производили частично неправильный ответ; отрицательный анализ
объясняет, по.чему не бы.Л дан правильный ответ. Например, положитель
I-IЫЙ анализ ошибки ребенка в задаче Пиаже пытается обозначить факторы,
которые определяют отве1.' ребенка, такие как относительная высота или пло
щадь поверхности дв'ух. КОI--Iтейнеров. Отрицательный анализ Toro же пове
деIIИЯ сq)окусировался бf)r на препятсrrвиях, которые помешали ребенку
ПОЛу""ЧIIТЬ и понять сохранение объема. В исследовании суждений в ситуа
ц:и:ях неопределеIIНОСТl'I положительный анализ касается эвристик:и:, KOTO
рую используют люди в суждениях, оценках и предсказаниях. Отрицатель
ный анализ связан со С.ложностями поним:ания и применения элементар

578 ПОСТКРИПТ"УМ
ных правил рассуждения. В случае ошибки понимания отрицательный aнa
лиз фокусируется на препятствиях, которые мешают людям открыть реле
вантное правило самим или ПрИНЯ1Ъ простые ero объяснения. Отрицатель
ный анализ ошибки применения стремится идентифицировать способы, при
которых кодирование проблем может СК.рывать релевантность правила, KO
торое известно и принято.
В общем, положительный анализ ошибки наиболее полезен тоrда, коrда
одна эвристика объясняет суждения в разнящемся наборе проблем, rде Ha
рymаются различные нормативные правила. Соответственно, отрицатель
ный анализ будет наиболее II0казатеЛЫIЫМ, коrда ЛЮДИ последовательно
нарушают правило в различных проблемах, но совершают ОШl?rБI\.И, KOТO
рые нельзя отнести к одной эв:ристике. Тоrда становится уместным вопрос,
почему люди не MorYT выучить правило, если рутинные наблюдения повсед
невных событИЙ предлarает достаточно возможностей для этоrо. Также ста 
новится уместным вопрос, почему люди сопротивляются правилу , если их
не убеждают простыIe валидные доводы. Сложности изучения статистичес
ких принципов на повседневном опыте 06суждались несколькими автора 
ми, наиболее поJПIО Айнхорном, XorapТOM (Einllorrl и Hogart, 1978), Л.Р .rол
дберrом (L. R. Goldberg, 1968Ь), Нисбеттом и Россом (Nisbett и Ross, 1980).
Неудачи научения обычнo исходят из недоступности необходимоrо кодиро
вания релевантных примеров или к отсутствию корректирующей обратной
связи по ошибочным суждениям. Сопротивление принятию правила обыч
но приписывается ero неинтуитивной природе. В качестве примера мы об
ратимся теперь к анализу причин сопротивления правилу реrрессивноrо
проrнозирования.
Исследования интуитивноrо проrнозирования обеспечили MHoro свиде
тельств преобладания тенденции делать проrнозы, которые являются pa
дикальными или недостаточно реrpесеивными. (Недавний обзор этой лите
ратурысм. вrлаве 15). Вболеераннихстатьяхмыпредлarалиположитель
ный анализ этоrо эффекта как проявление репрезентативной эвристики
(Кahnетan & Тversky, 1973,4; 1979а, 30). Однако, как мы увидим, есть oc
нования для Toro, чтобы обратиться к отрицательному анализу для более
понятной трактовки.
Отрицательный анализ представляет особый интерес в случае с оmибка
ми понимания, при которых люди находят правильное правило неинтуи
тивным или даже контринтуитивным. Как засвидетельствует большинство
преподавателей элементарной статистики, студенты находят концепцию
реrрессии очень сложной для понимания и применения, несмотря на жиз
ненный опыт, в котором крайние проrнозы было часто слишком крайними.
Спортивные тренеры и учителя, например, знакомы с проявлениями per
рессии к среднему: за исключительными достижениями чаще идет разоча 
рование, а за неудачами  улучшение.
Более тoro, коrда реrрессия критериальной переменной по предсказыва 
ющей переменной в действительности линейна, и коrда условное распреде

к вопросу о статистической интуиции 579
лени е КРl'Iтерия (для фиксированных значенИЙ предсказывающей перемен
ной) симметрично, правило реrрессивноrо проrнозирования может быть за 
щищено непреодолимым доводом: имеет смысл сделать одинаковый про
rноз для всех случаев, которые имеют одинаковое значение предсказываю
щей переменной, и имеет смысл выбрать этот проrноз так, чтобы средняя
величина и медиана критериальноrо значения, для всех случаев, которые
делят одинаковое предсказанное значение У, равнялось У. Это правило, oд
нако, противостоит дрyrим видам интуиции, некоторые из которых обсуж
даются в следующих абзацах.
1. "Оптимальное правило проrнозирования должно, по крайней мере,
позволять, если не rарантироваТl>, совершенно точное проrнозирование для
целоro набора случаев". Принцип реrрессивноrо проrнозирования наруша 
ет это, повидимому, блarоразумное требование. Он выдает набор предска 
занных значений, который имеет меньшее различие, чем соответствующий
набор действительныIx значеНИЙ критерия и, таким образом, ИСКJllOчает воз
можность набора совершенно ТОЩfых проrнозов. В самом деле, правило per
рессии rарантирует, что ошибка будет допускаться в каждой паре коррели
рующих наблюдений: мы никоrда не сможем найти сына, чей рост был пра 
вильно предсказан по росту ero отца, и также позволял точное проrнозиро
вание роста отца, за исключением, коrда оба значения находятся в середи
не распределения роста. Странно, что правило проrнозирования, rаранти
рующее ошибку, должно превратитьс 'I в оптимальное.
2. "Связь между наблюдением и основанным на нем проrнозированием
должна быть симметрична" . Повидимому, блarоразумно ожидать, что, если
В предсказано по знаниям об А, тоrда А должно быть соответствующим про
rнозом, коrда известно В. Реrpессивное проrнозирование, конечно же, Ha
рушает эту симметрию, ПОСКО.льку проrнозирование двух переменныIx дрyr
от дpyra реrулируется не одним .и тем же уравнением реrрессии. POДCTBeH
ная асимметрия встречается при сравнении реrрессивноrо проrнозирования
с действительными значениями I<РИтериальной переменной. Реrрессивное
ПРОIRозирование не подвержено предубеждеffiIЮ, в том смысле, что среднее
критериальное значение, во всех случаях, для которых было предсказано
частное значение У, О.ilсидаеrrcя как У. Однако, если мы рассмотрим все слу
чаи, для которых критериальное значение было У, окажется, что среднее
значение их предсказанных ПОI<азателеи будет лежать между У и rруппо
вым средним значением. Эти аС:УIмметрии являются зarадочными и KOHTp
 
интуитивными для СООО1Jазительных, но с'rатистически неопытныIx людеи.
Асимметрии реrресСИВllоrо проrНО3ИlЮВания особенно проблематичны,
корда первоначальное наб.людение и критеI)Irn rенерированы одним и тем
же процессом и аПрJIОрНИ не О'l'личаются, КаЕ в случае повторноrо осуще
ствления выборки из Tofi же еОБОКУllliОСТИ IfJIИ в случае параллельных форм
одноrо теста. ЕДИIIственной l\fоделью проунозирования, которая удовлетво
ряет симметрии в подобных ситуациях, является правило отождествления,
при котором показатели по второй форме предсказываются как такие же,

580 ПОСТКРИПТУI\lI
что и при первоначальНОNI наБJIЮдении. IIринцип perpeccIIBHoro проrНО31f
рования IIредставляет разли"чи"е, ,ЦЛЯ KOToporo нет никаких очеВИ)IIЫХ oc
нований: как можно пре;сказть ана.к раЗНИI\Ы между двумя значеIIИЯМИ.
выбранными 1:IЗ одной еовокуrПIОСТИ, как rrOJIЬKO станОВIIТСЯ извеСТНЬП\1: ОДIIС
из этих значенИЙ?
3. "JIюбой системный э(I){})еI{Т должен имеrrь ПРИЧИfIУ". Разница между
i v
первоначальными flаОJIЮ,цеJfИJIМИ If деиствительными критеРIlальными ЗIlа 
чен:и:ями является фактом, RОТОI)ЫЙ можно наблюдать IIр:И любом Tlme l)ac
сеивания. Однако 011 оказывается эq)среК1.'ОlY.l: без rrpИЧIIНЫ.. Например, в си
туатщи повторноru 'eCTa 3IIaIII1e о том, .что IIервонаЧ8,.льные ПОI<:азатели был:и
высоки, влечет за соб()й ПрОl'I:i.О3l:rровзние, "Ч'ТО посл:еДУЮПJ;ие б<, >.;хут НИ j-Ke, НО
первое наблюдеЮiе не ЯВ.ляется причиной Toro, "(РТО второе бlдет нижс. Ilo
явление беСПРИЧИНlIоrо эффекта Нtрушает вескук> JmТУIIIиН). В caMOlVI деJlе,
пониманию реrрессии сильно lVIешает r.POT фн.кт, Ч'Т'О любому пример:у I)erpeC
сии, с которым случайно стаЛКI113аешься, пероятно, бу,цет дано ПI)И"ЧИIIНое
объяснение. НапрI1:мер, в ROH.TeReT( уме.ЛОI'О В.ЫПОJIнеНIIЯ I)еrрессия от пер
воначальноrо Tecrra к послеД;УI(';11еI\1У оБЫЧlfО 111)1:IIIисывается IIапряжеIIНО
му усердию ПОС.ле rIервой не"удач:и: 11 чрС31\'Iе1)l-IОIt )TBepPIIHOC1'II, следующеii за
первоначальным успехом. Часто трудно осознать, что ВblПОJIНЯЮЩ.и:е будут
реrрессировать, дая{е не зная резу.льтатов, а только J(lзза неПI)еодолимой
ненадежности cBoero выполнения. Реrрессия первоrо выполнеIПIЯ по BTO
рому также удивительна, потомт что ell нельзя l{ать lIpocToro причинноро
объяснения.
Мы сделали набросок О'l1}ица'l'ельно:rо ана.лиаа С.ло,кностей, :которые IIC
IThIтьmают ЛЮДI1 в ПОНИМ3Нl'1И И применении RОЧI},епции реrрессивноrо про
I'НОЗИРОВания. Мы предполarаем, .что У людей есть сильная интуиция oтнo
сительно статистическоrо проrНО3ИI>оваНИJI, и что не:к,оторые нормативно
правильные приmипы являются КОIСТ'РИНТУИТИВНЫМИ :и:менно потому, что
они нарymают их сущеСТВУЮПУIО инт)тицию. С этой ТОЧКI1 зрения, "ПрIIН
ципы" , которые люди принимают , lIредставл,яют значительные убеждения,
а не только лишь рационализацИlI, 11 они иrpают существенную роль в за 
медлении изучения верных правил. Однако Э'l'И убеждения часто являются
противореЧI1:ВЫМИ И, следоватеJIЬНО, IIепоня.rrными. Нanр:и:мер, невозмож
но построить невыраждеIШое COB:i.v.recTHoe раСlIределение роста отцов и (пер
вых) сыновей так, чтобы средни:Й: рост отца был бы объективным предска
зывающим фактором роста сына, а роС1." сына был бы объективным Ilред
сказывающим фактором poc'ra ero отца.
В заключении, мы преДlОЛОЖИЛИ, что некоторые ОШI1бl\,И и предубежде.'
ния в суждениях в ситуациях IIеопределенности трбуюrI' двойственноrо
анализа: положительной стороны, коrrорая объясняет въrбор частноrо оши
бочноrо ответа в терминах эвристики, и отритательной с'rороны, объясняю
щей, почему правИJIЬНое правило не было выучено. Хотя эти два анализа не
являются несовместимыми, они имеют тенденцию придавать большое 3Ha
чение различным аспектам изучаемоrо феномена. Попытка интеrрировать

}{: вопросу о етатистпчесн:ой интуиции 581
положительные и отрицательные стороны, IIохоже, обоrатит теоретический
aII8.ЛИ3 индуртивноrо рассуждения.
РеЗIоме
в этой r лаве мы обратились к трем rpуппам методолоrических и концепту
альных проблем в области суждеНИЙ в ситуациях lIеопределенности. Вопер
ВЫХ, мы сделали различие между ошибкамlf прI1:меllения и ошибками пони
МaII:И:Я уI обсудили различнъrе методы изучения ста ТИСТIfЧеской интуиции. Вo
вторых, мы сделали обзор некоторы1x оrl)aJlичеНИЙ вопросноответной пара
диrмы исследования суждений и исследовали эффекты мысленных предпо
ложеШ1Й, сОК.ратовых намеков и правил разrовора. Втретьих, мы обсудили
роль положительных и отрицательных объяснеШIЙ ошибок суждения.
Соображения, выдвинутые в этой rлаве, УСЛО)Jняю'r ЭМIШрический и Teo
ретическИЙ анaтiЗ сужденюl в ситуациях неоIтределенности; они также пред
латают новые направления будущих исследований. Мы надеемся, что более
I'лу60Кая оце:нка концептуaJlьныIx и методолоrических про6лем, связанных
с изучением статистической интyшI;ИИ, ПРlшедет к лучшемупоIШМaниIO слож
ностей, тонкостей и оrраничеНИЙ индуктивноro рассуждения человека.

35. Варианты неопредеtленности*
д аlluель Ка1lемап u Амос Тверски
Понятие неопределенности в фI1ЛОСофИИ, стаТiIстике и теории принятия pe
mеНИЙ обычно трактуют для всех ч)орм неоIlpе/еленности в терминах еди
:ничноro измереНИ51 вероятности :и:..JТПi стеllен.и: убежденности. Недавние пси
холоrические исследования ПРШIЯТИЯ решеI-ШЙ в условиях неоПI:эеделеннос
ти часто следовали этой традиЦИltI и фокусировались на соответствии интуи. 
тивных суждеНИЙ стандартной лоrике вероятнос'rи (EiIl}lonl & Hogart, 1981;
Nisbett & Ross, 1980; Slovic, Fischhoff & Lichtensteil1, 1977; rлава 34). Bcec'ro
ронняя психолоrическая перспектива неопредеJlенности, однако, oTKl-'ы<iетT
разнообразие процессов и Оl1ыта, которые ВКJlючак)т такие основные Mexa
низмы, как привыкание к неоднократному СТIL'УJlIIРОВанию в отдельном ней
роне, и такие сложные виды деятельности, lCt1R оцеI1Rа научных rипотез.
В этой rлаве мы сделаем набросок из р5Iда наблюдений, которые обычно
рассматриваются при психолоrическом анализе принятия решенИЙ в усло
виях неопределенности. Здесь будут обсуждаться два уровня ответов на Heo
пределенность. Сначала мы обсудим некоторые основные процессы ожида
ния и удивления в восприятии, которые MorYT быть рассмотрены как пред
вестники субъективной вероятнос1.'И. Затем мы обратимся к феномено
лоrическому рассмотрению, в котором мы отличаем внутренние от внешних
атрибуций неопределенности и кратко ОIшmем четыIе модели суждения,
которые MorYT использовать люди, оценивая неопределенность.
Элементарные формы вероятности
Неопределенность  это факт, с которым все формы жизни должны быть
rотовы бороться. На всех УРОВliЯХ биолоrи'чеС1\,ОЙ СЛО.if\ности СУIцествует
неопределе:нность относительно значения знаков или ет:и:му лов и относитель
* Этаrлава впервые появилась BCogпitioп, 1982, 11.143157. Авторские права@ 1981 при
надлежат EIsevier Sequoia. Печатается в соответствии с разрешением.

Варианты неопределенности 583
но возможных последствий действий. На всех уровнях действие должно
предприниматься до тoro, как прояснена неопределенность, и должен быть
достиrнут надлежащий баланс между высшим уровнем специфической ro
товности к событиям, которые произойдут с наибольшей вероятностью, и
общей способностью отвечать соответствующим образом, коrда случается
непредвиденное. Поскольку фокус настоящей трактовки скорее находится
на убеждении, чем на действии, мы не будем обсуждать замеча тельные про
цессы, Kor да низшие орrанизмы распределтот свое ответное усилие в COOT
ветствии с вероятностью подкрепления (Herrnstein, 1970). Наш rлавный
интерес в этом разделе относится к неопределенности восприятия.
п epцeптивllыe ожuдаnuя
Перед событием существуют ожидания. После Hero может быть удивление.
Удивление, rлавным образом, изучалось психофизиолоrическими MeToдa
МИ, и было измерено разнообразными индикаторами ориентировочноrо OT
вета (Lynn, 1966; Sokolov 1969) и компонентом рзоо потенциалов, связан
ным с событием (DuncanJohnson & Donchin, 1977; Donchin, Ritter &
McCallum, 1978). Ожидания изучались во мноrих контекстах и широким
разнообразием методов.
Наше обсуждение перцептивных ожиданИЙ будет орrанизовано по cxe
ме, показанной на Рисунке 1, которая различает три основных типа ожида 
ний. Первое основное различие отделяет активные от пассивных ожиданий:
активное ожидание занимает сознание и оrраниченный объем внимания;
напротив, пассивное ожидание автоматично и не требует усилий, и лучше
описывается как диспозиция, чем как деятельность (Posner, 1978).
Ожидания

Активные
Временные
( поиск)
Пассивные
/\
Постоянные Временные
(катеrории и (настройка)
предположения)
Рис. 1. Перцептивные ожидания

584 ПОСТКРИПТ"У М
Некоторые ожидания относительно постоянны. Длительные ожидания
оковариациях признаков определяют катеrории восприятия, которые мы
используем, чтобы орrанизовать и закодировать опыт (Broadbent, 1971).
Специфические ожидания об объектах, например, что комнаты и окна, Be
роятно, будут прямоуrольными, функционируют, как постоянные предпо
ложения, которые помоrают ОIIределять интерпретацию неясных стимулов
(Ittelson & Kilpatrick, 1951). Мы хронически: лучше подrотовлены к одним
событиям, чем к друrим, как проиллюстрировало стоЙКое влияние протлой
частоты на пороr узнавания слов (Broadbent, 1967; Morton, 1969). В самом
деле, ожидания иноrда дают rаЛJIЮцинаторный опыт, который люди не MO
rYT отличить от действительноrо, как при эффекте фонематичесн))rо восста 
новления. Так, вся сенсорная ИI:lq)ормаI:(ИЯ, соответствующая "s" в слове
"legislature", может быть удалеI-Iа из записи CJIOBa и ЗfuV1еиена кашлем ИЛI!
каким либо друrим естественным звуком. Испытуемые, I<OTOPbIM представ
ляют эту запись, предельно убеждены, что они слышат иллюзорную фоне
му (Warren, 1970).
Пассивные и временные ОЖIIДания опосреДУIОТ оr!юмные эффекты KOH
текста прI! узнаваНIIИ (Foss & Blank, 1980) и несколько вариантов эффекта
настройки (Posner, 1978). НапРI1:мер, ВКJlючение буквы в предупреждаю
щИЙ сиrнал, который представляет испытание, облеrчает ответ на ЭТУ бук
ву в ускоренной задаче на сооrrветствие, даже коrда случайности устроены
так, что предупреждающий сиrнал не выражает никакой валидной инфор
мации о цели. Познер (Posner, 1978) задокументировал некоторые важные
различия между пассивным ожиданием, установленным неинформативным
предупреждающим сиrналом, и активным ожиданием, выработанным, Kor
да цель фактически предсказуема, хотя и неполно, по ЭТОМУ сиrналу. Пас
сивное ожидание дает выrоду (например, более быстрый ответ), коrда оно
подтверждается, но оно не препятствует ответу по целям, которые не были
настроены. Напротив, сиrнал, который является причиной Toro, что испы
туемый rотовится к определенной цели, также снижает ответ по непредви
денным целям. На языке теории вероятности, активное ожидание придер
живается правила комплементарности: высокая степень rотовности к опре
деленному событию достиrается за счет недостаточной подrотовки к дpy
rим событиям. Пассивная настройка связана с некомплементарной Moдe
лью выrод без потерь.
Пассивное ожидание и сознательное предвидение MorYT конфликтовать,
и есть свидетельства Toro, что пассивный процесс оказывает большее влия
ние на интерпретацию неЯСIIЫХ стимулов. Эпштейн и Рок (Epstein и Rock,
1960) противопоставляли два типа ожиданИЙ, используя рисунок, в KOTO
ром левостороннИЙ и правОСТОрОНI--IИЙ профили были объединены, чтобы
сформировать модель обратимой фиrурофоновой орrанизации. Наблюда
тели COCTaBHoro рисунка видели только один из профилей, который обозна 
чал общИЙ контур. Построив два профиля, которые можно было объединить
таким образом, ЭпmтеЙН и Рок представили профили отдельно, реrулярно

Варианты неопределенности 585
чередуя в ряде проб, создав сознательное ОЖИДaIIИе, что за одним всеrда бу
дет следовать друrой. Затем в первый раз был представлен составной рису
нок, и отмечалось, какое лицо видели в нем испытуемые. В соответствии с
эффектом настройки, наблюдатели почти всет'да видели профиль, который
был показан в предыдущей пробе, ане тот, который они сознательно ожида
ли увидеть.
Также сообщалось об аналоrичной демонстрации конфликта между раз
личными уровнями ожидания, в которых компонент рзоо электроэефа
лоrраммы (ээr) был rлавной зависимой переменной. Рзоо  это положитель
ное отклонение в ээr, которое происходит r дeтo через 300 мсек после пред
ставления любоrо стимула, который IIаблюдатель трактует как значитель
вый или релевантный задаче. Мноrие подробные исследования демонстри
руют тeCHYIO связь между предшествующей вероятностью событИЙ и величи
ной отклонений Рзоо, которую она Бызьmает (Dollchin, Ritter & McCallum,
1978). Kor даИСIThIтуемому предъявляют серию БернуJШИ, часто повторяемые
события вызывают у Hel'o меньший Рзоо, чем l>едкие. Более Toro, ряд повто
рений одноrо и тoro же события СВЯЗaII СО стойким уменьшением Рзоо, пред
полarая дальнейшее увеличение су6ъеК'I'lIВНОЙ вероятности дальнейших по
вторений. Наоборот, сознательное ожидание повтореНИЙ последовательно
уменьшается во время долrorо ряда, по gорошо известному заблуждению азар
THoro иrрока. Очевидно, наблюдатель может быть подroтовленным, ИЛIl "на 
строенным" для одноrо события , сознательно ожидая друтое  и может IJGI(.a 
зать физиолоrическое свидетельство удивления на событие, которое было co
знательно предсказано. ТaRИМ образом, есть ощущение, по которому инди
вид в некотором смысле может иметь конфликтующие вероятности для oд
Horo и Toro же события в одно и то же время. Эти набшодения предполarают
образ ума, подобный бюрократии (DeIlllet, 1979), в котором различные части
имеют доступ к различным данным, придают им разтIЧНое значение и при
держиваются разлwIНЫХ взrлядов на ситуацию.
Восприятие как пари
ОЖJlдания, которые выработались в течение жизненноrо визуальноro опы
та, имеют rлубокое влияние на воспр:и:ятие и поразите.льно недоступны co
знательному знанию или намерению. Наиболее извеС'I'ные демонстрации
этих фактов были разработаны трансакционалистами, ИЗутчающими воспри
ятие (Ittelson & Kilpatrick, 1951; Kilpatrick, 1961). IIаблюдателей извест
ной искаженной комнаты и вращающеrося окна вынуждают приобретать
визуальНI")IЙ опыт, который противоречит как их общим знаниям, так и их
специфическому знакомству с оБFJ.>еRТами иллюзии. Так, друзья MorYT по
казаться человеку великанами или кроIIlечныIии существами, которые из
меняют свой размер, продвиrаясь вдоль стены искаженной комнаты, а бу
мажная салфетка разрезать вращающееся окно. Эти поразительные эффек
ты обеспечиваются за счет rосподствующеrо предположения, что комнаты

586 ПОСТКРИПТУМ
и окна прям:оyroльны. Хотя наблюдатель отлично знает, что это предположе
ние неприменимо в данном случае, это знание не имеет никакоrо значитель
HOro эффекта на сознательное восприятие. Модели деЙСТВI.fтельности, KOTO
рые строились rодами, не MOryT быть исправленьr по требованию для частно
ro случая. эти наблюдения снова подтверждают, что наблюдатель может oд
новременно иметь конфликтующие взrляды на одно и то же событие.
Мы отмечали, что перцептивные ожидания определяют то, что мы "ви
" В
дим в неясных стимулах. самом деле, трансакционалисты интерпрети
ровали восприятие, как пари на реальность (Kilpatrick, 1961). Значитель
ным аспектом таких перцептивных выборов является сильная привержен
ность выбранной интерпретации. В нашем опыте не содержится никаких
v
показателеи двусмысленности СТИМУJIОВ, и даже если перцептивные интер
претации колеблются с течением времени, как с кубом Некера, они cтpe
мятся быть достаточно определенными в любой конкретный момент. По
давление неопределенности и двусмысленности в восприятии наводит на
мысль, что мы можем быть биолоrически запроrраммированы, чтобы дей
ствовать по наилучшему перцептивномупари, как если бы это пари не вклю
чало бы никакоrо риска ошибки. Значительное различие между созна тель
ным опытом восприятия И мыслью состоит в том, что последняя может пред
ставлять сомнение и неопределенность, тоrда как первое обычно нет.
Хотя подавление неопределенности отличает перцептивные пари от co
знательноrо суждения о неопределенных событиях, обработка неопределен
ности на этих двух уровнях может быть сходной в дрyrих отношениях. Два
поразительных наблюдения трансакционалистскоro исследования предла 
rают rипотезы, которые оказываются применимы к сознательным убежде
пиям. Первая состоит в том, что перестроенный образ среды имеет тeHдeH
цию быть внутреmшм, отражая обычные влияния и зависимости среди при
знаков обстановки и стимулов. Так, если объект представлен в условиях,
которые делают неясными как ero размер, так и расстояние до Hero, выб
ранная перцептивная интерпретация изберет размер и расстояние, которые
относятся к размеру на сетчатке rлаза стандартным образом: если объект
воспринимается большим, тоrда он также оказывается удаленнее, чем если
бы он казался маленьким (Ittelson & Kilpatrick, 1951).
Второе наблюдение состоит в том, перIептивная конструкция оказыва
ется иерархическим процессом, в котором решения о rлобальных призна
ках обстановки прин:уждают и доминируют над решениями в отношении
объектов, содержащихся в ней. Искаженная комната обеспечивает наилуч
ший пример. То, что мы видим  это не компромисс между двумя крайними
взrлядами: люди нормальноrо роста в искаженной комнате или люди Heo
бычн:оrо роста в нормальной комнате. ПоследнИЙ взrляд просто преоблада
ет над первым, как если бы форма комнать! была вычислена перед тем, как
началась обработка людей в ней. Можно ли будет показать, что сходньrе
правила действуют, например, в построении сценариев будущих событий 
это проблема, которая заслуживает изучения.

Варианты неопределенности 587
Феноменолоrия неопределенности
ПредыдущИЙ раздел IIЫТался показать, что правила, У1:lpавляющие перцеп
тинными ожиданиями, отличаются от правил теории вероятности. Настоя
щИЙ раздел расширяет этот анализ до опыта сомнений и неопределенности,
который, предположительно, отражают суждения субъективной вероятнос
ти. Как мы увидим, понятие вероя1.'НОСТИ относится в естественном языке к
нескольким раЗЛИЧI-IЫМ состояниям СОЗНaIrn:я, к KOr.1.X)PbIM правила CTaндapT
Horo исчисления вероятности не MorYT быть применимы в равной степени.
Чтобы оценить сложность ожиданий, рассмотрим одно из их проявле
ний: удивление, которое мы переживаем, коrда ожидание нарушается.
Представьте, что MOlIeTY нужно IIодбросить 40 раз. Какое количество "pe
тек" вы ожидаете? ЕсJШ вы предположите, что монета без дефектов, вы,
вероятно, заявите, что результат 2020 более вероятен, чем какой либо дpy
rой, и все же вы будете более удивлены этим исходом, чем результатом 22
"решек" и 18 "орлов". Показана ли "ИСТИНllая" субъективная вероятность
эf!'их двух событий рассмотренным су'ждением об их относительной вероят
ности или невольной реакЦl'Iей удивления, которую они вызовут?
Одной возможной интерпретаЦllеii ЯВJlяется то, что пример ИЛJпострирует
конфликт между двумя подходами к суждению о вероятности: суждение о
том, чrrо наиболее вероятный результат 2020, происходит от знания 11:Р<1В}'IЛ
шансов, но такие исходы, как 22 18 или 17 23, более вероятно, наХОДЯ'JХ ,1 rla
друт'ом уровне, rде вероятность определяется репрезентативностью. Ift,_\'HO
ro неравный исход представJIЯет как правильность монетыI, так и случайность
подбрасывания, которое вовсе не представлено равным результатом. С этой
позиции, большая психолоrическая реальность ожиданИЙ, основанная на
репрезентаТИВНОС1:'И, проявляет себя в реакции удивления.
Возможна несколь:ко иная интерпретация, которая фокусируется на KO
дировании возможных исходов. Как l\iЫ увидим, часто в разrоворе являет
ся подходтцим раСШИРl:fТЬ определение Х до "Х или ЧТО1.'О вроде этоrо".
Если самОIlРОИЗВОJIьное КОДllрование событий CJleдyeT подоБIIЫМ правилам,
реЗУJIьтаты, подобные 22 18 или 1 '7 23, будуrr самОпрОИЗВОЛЫlозакодирова
IIЫ как "почти paвIloe раздеJlение" , тor да как результату 20 20 ПрIIСБОЯТ OT
ЛИЧlfr"rеЛЫ1ЫЙ код "ТОЧfIО равное разделение". Llеловек, который IIытается
судить об относительной. вероятности событий, рассмотри'r 'l'очные утверж
дения о реЗУЛЬ1:'атах и ОТl\lетит, чrrо 2020 более вероятно, rleM, CK3.iI(eM, 22
18. Но реакция удивления може'r быть определена естес1.'веШfЫМ кодирова
нием событий. Событие 22 18 будет тоrда относительно неудивиrrельным,
потому что оно закодировано как приблизительно равIIЫЙ результат, KOTO
рый, в caм l ;.}\1: деле, более вероятен, чем точно равный результат.
РОJIЬ RСД,ИРОВания событmf ОТlевидна в и:нтерпретации неопредеJlенных
утверждеlfI1II:; таких как "Я оцениваю, что..." или Ilноrда "Я думаю, что...'.
Неопределенные утверждения являются классом речевых актов, который
характеризуется специфическими условиями искренности и проверками

588 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
валидности. Рассмотрим, например, проrноз: "Я думаю, что цеllа на золото
будет выше на 50();(> череэ 6 месяцев, чем сейчас". Взятое бутква..лЬНО, это TO
чечное проrнозирование, которому СJlедует присвоить очень маленькую Be
роятность подтверждения. Но проrнозировани:е не предназначено дЛЯ TOI'O,
чтобы ero понимали буквально. То'че1:.lliые проrнозы оБЫ1"..IНО IIОНИМaIO'I'СЯ как
сравнительныIe утвер,кдения ИШI утверж.деI!ИЯ об области I)аСIIpостранения,
в которую, как ОЖI1:дае'I'СЯ, попадет результат, наlIример, "Я думаю, что по
вышение цены на золото будет ближе к 500/0 , чем к ХО;() ИЛ1I Y)". rоворя
щИЙ и слушающий оБЫЧIIО ожидают соrласия по мысленно подразумевае
мым значениям Х и У. Например, проrнозирующИЙ, цитируемый выше,
будет считаться замечательно точным, если цена на золото в действитель
носrrи поднимется на 53 o/u за слеДУЮПJ;ие 6 мес.ЯIев, хотя проrноз не был CTpo
ro точным. Таким образом, rоворящий, который отстаивает численное про
rнозирование, скорее придеря\:ивается области распространения, чем KOH
кретной точки В этой области. rоворящий также придерживается предпо
ложения, что значение в равной степеIШ вероятно быть как выше оценки,
так и ниже ее, исключая случаи, коrда хаРЮ{'l'ер проrноза делает это невоз
можным. Так, человек, который rоворит "Я думаю, что цена на золото под
нимется на 50% за следующие 6 месяцев", будет считаться намеренно BBO
дящим в заблуждение, есJШ он также думал, но не rоворил, что действи
тельное значение было бы более веРОЯТIIО выше этой оценки, чем ниже ее.
3начитеJThНО ТО, что условия ИСI\.реIШОСТИ, связанныIe с проrнозированием,
не требуют, чтобы предсказьmаемые значеIШЯ (ИJШ область растранеIШЯ)
считат.шсь высоко вероятными, но лишь чтобы они счи:тат.шсь более вероятны
МИ, чем сравнитеJThные значеIШЯ (или область распространения). Например,
мужчина, который утверждает "Я думаю, что Билли Джон вьrnrpает золотую
медаль по r.rpыжкам в высоту на следуюпщх ОJШмпийских Иrpах", не будет
считаться лryном, если он предпочтет поставить против этоrо пре,ll.Положения,
чем на Hero, но ему запрещено добавлять "а шансы Джека Смолла даже еще
выше". Таким образом, естествеIШЫЙ язык позволяет иrрать привилеrиpoван
ную роJП> наилучшей доrадке, а идентификация блarоприятной доrадки Bыpa
жает информацию об альтернативах, с которыми она может справедливо cpaв
IШваться. "УПОМИНaIШе любимоro атлета показывает, что он должен сравIПI
ваться с дрyrими атлетами, а не с дизъюнкцией ВОЗМОЖНЫХ победителей. Oд
ним последствием этоro правила является то, что иноrдаможно "предсказать"
событие, которое рассматри.вается как менее вероятное, чем ero дополнение,
есJПI ДОПОШlение естественно закодировано как ДИЗЪЮНКLЩЯ.
Сходное оrpаничение относится к выражениям увереIШОСТИ. "УтверждеIПIе
увереIПIОСТИ выражает неопределенность человека в проrнозировании, оценке
или выводе, которые он уже сделал. Так, будет естествеIПIЫМ сить "Ha
сколько вы уверены в том, "t.I'lU вы правы?", но будет аномальным сить "На 
сколько вы увереныI в том, что вы ошибаетесь?". УвереIШОСТЬ  это субъектив
ная вероятность или степень убеждения, связанная с тем, что, как мы "дyмa
ем", случится.

о психолоrии проrIJозирования 589
ОбьftПi'I:>IЙ язык также обеспе'чивает оrромное I-ОЛИЧество выраженИЙ, что
бы I'ОВОРИ':РЬ о событиях, которые MOIyrp произойти, хотя нам не обязательно
"дyaTЬ" , ЧТО ОНИ произойдут . rraк, ЛIOДI1 оценивают шансы кандидатов, риск
раЗJIИ"flliЫХ BIIДOB деятеЛЬНОС'fИ, дают шансовые результаты футбольных MaT
ч'ей и: ПОlIИМй.ЮТ уrвеI)Ж,пения Сl'IНОI1ТИRОВ о ве.роя'l'НОСТИ ДОЖДЯ. Теперь мы
оораТJIмея К, БО.пее ПИДlюБI-iОМУ анализт состоя:н:и:й неопределеННОСТI1:, KOТO
рые Mo.r)Trl' вьrрюкать подобные утвержден:и,я, СJlедуя схеме, пока.занной на
I>исунке 24 Дна уровня ри'с-yI-IКa, атриб/I1:И неоПl)еlеленност:и и вариантыI Heo
тrpе,це.леIПIОС'l11f, обсуждают(,я в СJIеДYIОll11:Х J)аЗi1;еJIах.
Апрu,буц ия. нео n,peae./leH !(ОС I{tll
Перв()сrrепеНllое I)ааЛIтчие, IIокаЗaJ-Iное на 1)ис..2, относи'):'ся R ДВУ1V1. лок)тсам,
:к которым. может быть ПI)ИШlеана НfюrlрделеН1IОСТЬ: внешний мир или наше
СОСТОЯffi1е знания.. Напр:и:меl), мы fIl)иписываем 11РliЧИННЫМ системам в pe
альном мире неопределенност'ь't СБЯЭанн)/к) с IIодбрасы8вI1:емM м'онеты, BЫ
ТЯI'ИВaIfllем ка p'l' иа RОЛО,ДЬТ, реЗ"j7.льта Taмlf q)у'rбольноrо матча и поведением
вулкана СВ. Хеленса. ЭТl'I ПJ)И1:IИНliЪН сис'rемыI имеют ДИСПОЗИIJИИ произво
Дl'IТЬ различн:ые события, а ..ДЫ судим о веРО5!'Т'JIОСТИ эrj'ИХ событий, оцени
вая отноеительтrУIО силу' KOl-IКУРИРУIОП:ИХ ди:еlIО3ИЦlrй. Наоборот, такие YT
верждения, как .'Я думак), ЧТО МОllБJlaII  э'rо самая ВЫСОI<.а.Я ropa в I13pJIIe'
Il.ЛИ "Я IIадеюсъ, 'ЧТО НaII1I(..ал ее имя праВИJIЬНО", отражают неОПI)еf{р<пен'
ность, к()торая ПРИПl'Iсывается скорее уму человека, а не rope ИЛ}l жеI1..сIИ
не. (Jlowell и BllrIlett, 1978, l1р:имеllИЛИ 'rе!)мины внуп2ренняя HeOпpeaeJtPfl
flocrпb и 6llеUl1lЯЯ нео/tреде.п,еННОСlrlЬ, соо"rветственно, к событиям, которые
су'бъект мо,же1:' и нн может R.OHTI)OJIIIpoBaTb..)
IIаIпе раЗЛI{.Ч!Iе l'\'lежду"' IIеЗllание:vr 11 внеШllей неопределенностью тесно
СВЯЗaIIО С бо.:rlсе обrlI1М 1)аJ1ичием меж,ЦУ внешними и внутренними атрибу
IИЛМII опыта. IBeT, размер 11 TeI{CTypa, напрlIl\1:ер, обычно ОIIУЩаю'тся как
cBoiicTBa, которые ПI)ина;ле"кат ВllеПIНlfМ объеR1'ам, но боль, 1:Iувства и BOC
IIоминан:и:я при:пиеЫВaRуrс,н СI(орее (lувств"),тlощему C}7f) r beKTY, TleM проявл.я.
JQlцемуся объеК1'У 
относителыIоo а'I'рllбупии IfеОIlределеНIIОСТII MO)KIIO ИIlоrда сдела'rь ВЫВОД,
1IlСХ.ОДЯ из прое1:"оrо ЛИНТ'f3IIСТI1ческоrо 'l'Ta: JIОДХОДЯI{ей ли ПрII ОfII1санИfI
оценки неопредеспеI-IНОСТИ будет СР})82а {,'t:еРОЯJ1lносrп,ь СОС'r'авляет..."? И.ЛИ:
ну)кно сказать "ЛlОЯ вероятнос'rь составляет... '? В IIрОТIrвопu.ЛОЖНОСТЬ по
ЗИЦИII Баi1еса, который трю<,туе'l' все неr)оятности кан: субъеJtт:и.вI-IыIe и лич
IIъrе, еС'l'ественный ЛЗЫI{ отмечает раЗ.личие l\lеJК.ЦУ внешней 11 ВJIУ'"1'РСlfllей
еопределенностью. rraK, будеrr законным rоворить о "лучшей o[eHKe Bepo
ятности с"'\/r(ны I)еясима в Саудовско:I1: Аравии в следующем rодт", но будет
ненормalli>}IыIM roBOr>l'IТb, что "ней оцеНRОЙ вероятности тoro, что Нил 
это самая ДJlllliная река в мире, будет...". Наилучшие оценки: вероятности
принадлежат общественной сфере. Вырая<ения о T-IаСТНОМ неведении , нет.

590 rIОСТКРИПТУМ
Этот тест не всеrда ОТJШЧает внутреmпoю неопределенность от внешней.
Например, можно rоворить о вероятности Toro, что Марлоу написал "raм
лета" , хотя эта вероятность приписывается, скорее, нашему неведению, чем
силе склонности Марлоу к написанию пьес. Использование "термина Bepo
ятность" в этом примере оправдывается существованием общественной ча
сти знания, которая уменьшает, но не ликвидирует неопределенность OTHO
сительно авторства "rамлета". Не всем нужно иметь доступ к этому знанию,
но оцениваемая вероятность относится к разумному и:тf соrласованному BЫ
воду на основе имеющихся свидетельств. Однако, в примере с Нилом обще
ственный массив свидетельств, конечно же, включает правильньrй ответ, и
неведение может быть только частным.
Атрибуция неопределенности события к диспозиции И.ЛИ к неведению
зависит, помимо Bcero прочеrо, от времени. Неопределенность прошлых
событий, вероятно, будет ощущаться как неведение, особенно если истина
известна KOMY либо еще, тоrда как неопределенн:ость будущеrо, более ecтe
ственн:о, приrmсывается диспозициям релевантной системы. В самом деле,
отмечалось, что люди демонстрирую различные отношения к результату
подбрасывания монет, в зависимости от тoro, подброшена уже монета или
еще нет (Rothbart & Snyder, 1970).
Атрибуция:
Неопредеnенность
/ 
Внешняя Внутренняя
/ /
Распределительная Единичная Прямая На основе рассуждений
(внешняя точка (внутренняя (опыт) (apryMeHTbI)
зрения) точка зрения)
Форма:
Рис. 2. ВарианТЬI неопределенности
Вариаnты nеоnределеnnости
Второй YIЮвень на РиСyнRе 2 разтrчает четь:rpe ПРОТОТИШIЫХ вариантанеопре
деленности, идентифицированной характеромданныI,' которые можетрассмат
ривать человек, вьmОСЯЩИЙ суждение, оцеmmая веI)ОЯТНОСТЬ. Внешняя Heo
пределенн:ость может быть оценена двумя способами: (1) соrласно распредели
тельной форме, коrдарассматр:иваемый случайпринимаетсякакприм:ер класса
подобных случаев, для которых относительная частота известна юш: может быть
оценена; (ii) cor ласно единичной форме, коrда вероятности оцеmmаются из Ha
личныIx особеIШостей частноro рассматриваемоrо случая. Эти ,две формы суж
дения ИЛJПOCтрируются следующей правдивой исroрией.

о психолоrии ПРОf'нозирования 591
rРУIПIа, имевшая дело с разработкой учебноrо плана высшей школы по
мышлению в условиях неопределенности, проводила заседание по плани
рованию. Был поднят вопрос о времени, которое потребуется, чтобы завер
шить первый вариант учебника. "Участников обсуждения попросили oцe
нить это значеШlе как можно более реалистично; семь оценок ранжирова
JIИСЬ от 18 месяцев до 3 лет. Тоrда руководитеJIЬ rруппы обратился к одному
из участников, работнику сферы образования со значительным опытом в
проблемах разработки учебных планов со следующим вопросом: "Каков был
опыт дрyrих rpупп, которые пытались написать учебник и разработать учеб
ный план в новой области, rде не существовало никаких предшествующих
учебных курсов? Сколько им IIОтребовалось времени, чтобы закончить учеб
НИК, начиная с той стадии, в КО'1'Орой находится наш проект?" Приводящий
в уныние смысл o'rBeTa оказался даже более неожиданным ДJIЯ эксперта,
который ero давал, чем для остапьных участников: "Большинство rpупп, о
которых я MOry вспомнить, rIотерпели неуда"чу и так и не закончили учеб
НИК. "у тех, кто преуспел в этом деле, время завершения составляет от 5 до 9
лет, со средним значением 7 лет".
Последующая обнаружила обнаруж:и:ло, что все участники произвели
свои первоначальные оценки cor лаСIIО единичной форме, строя планы и cцe
нарии с некоторым допуском беЗОllасных резервов для непредвидеШIЫХ слу
чайностей. Изза эффектов привязки (Kahneman & Tversky, 1974, 1) oцeH
ка, полученная при добавлении безопасных резервов к текущим планам,
наиболее вероятно, будет в высокой степени ОПТИМИСТI.fчной. Примечатель
ным аспектом этоrо эпизода было то, что релевантные данные распределе
ния не были использованы самопроизвольно, хотя они были в наличии у
одноrо из экспертов в личном знании, и Mor JIИ быть оценены достаточно точ
но несколькими дрyrими участниками.
Наш пример иллюстрирует применение распределитеJIЬНОЙ и единичной
формы рассуждений в nporнозировании непрерывной переменной: BpeMe
ни, требуемоrо на завершение проекта. данныIe распределения, в этом слу
чае, СОС1."ояли из знания об относительной частоте разJШЧНЫХ сроков завер
шения. Конечно же, подобное рассуждение можно применить, чтобы oцe
нить вероятность дискретноrо результата, TaROrO как провал проекта. OT
носительная частота Taкoro результата в релевантном классе обеспечивает
основу для распределительной оценки вероятности, а друrая информация о
частном случае, использованная в единичной форме, может нести отпеча
ток склонности к провалу или к успеху. Существует MHoro примеров, в KO
торых К одному И тому же вопросу можно подойти как с позиции единич
ной, так и распределительной формы.
Сравните следующие примеры:
1. "Есть Iпанс, что ты застанешь Джона дома, если позвонишь завтра утром. Он ro
БОРИЛ, что предпочитает работать дома".
2. "Есть шанс, что ты застанешь Джона дома, если позвонишь завтра утром. Он ча
сто был дома, коrда я звонил ему".

592 РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ
Утверждение 1 допускает только единичное суждение о вероятности, что
Джон будет дома. Утверждение 2 моrло бы поддержать как распределитель
:н:ую, так и единич:н:ую оценки. Относительная частота сходных собыТИЙ, коrда
Джон был утром дома, обеспечивает естественную оценку вероятности, что
он будет там завтра, но эro выражение также наделило Джона склонностью
проводить утро дома, в большей степени, чем это сделало "Утверждение 1.
Мы предположили (Kalmeman & Тversky, 1979а, 30), что люди обычно
предпочитают едини"trnyю форму, соrласно которой они принимаю т "BНYТ
ренmoю точку зреIШя" причинной системы, который немедленно выдает ис
ход, в большей степени "внеmmoю точку зрения" , которая связьmает paCCMaT
риваемый случай со схемой осyrцествления выборки. Наш пример планиро
вания илmocтрирует это предпочтение едиIШЧНОЙ модели. Он также иллюст
рирует еще один эффект, который, как мы подозреваем, достаточно общий:
распределительная форма суждения с большей вероятностью, чем единич
нан, выдает точньrе оценки значеНИЙ и разумную оценку вероятности.
Теперь мы обратимся к различию между формами оценки внутренней
неопределенности, которые иллюстрируют следующие примеры:
3. "Я полаrаю, что Нью Йорк севернее Рима, но я не уверен" .
4. "Я думаю, ее зовут Дорис, но я не уверен".
Неопределенность, выраженная этими утверждениями, полностью BНYT
ре:нняя: утверждения отражают (частичное) неведение, а не диспозицию
внешних объектов. Несомненно, rоворить о некоторой возможности Нью
Йорка быть расположеmIЫМ севернее Рима (между прочим, это не так), или
о некоторой возможности Линды запоминаться как Дорис, несколько Heec
тественно.
Эти два утверждения различаются по характеру свидетельства, на KOTO
ром они основаны. Утверждение 3 моrло бы отразить процесс тщательной
проверки и взвешивания свидетельств и доводов (например, Нью Йорк на 
MHoro холоднее, чем Рим, Рим находится в центре Италии и т.д.). Утверж
дение 4 имеет иной характер. Выраженная уверенность основана на инт
роспективном суждении о силе ассоциации. Как это часто случается, коrда
мы проверяем орфоrрафию по тому, "правильно ли выrлядит" слово, yвe
ренность опирается на непроаналиЗI-lрованный опыт. В исследованиях пси
хофизики и памяти уверенность, связанная с суждениями, значительно
корреЛИРiет с точностью: люди с большей вероятностью уверены, коrда они
правы, чеl'Л: коrда неправы, хотя их оценки о собствеННОI! правоте плохо Ka
либрованы (см. rлаву 22).
Как и в случае внешней неопределеШIОСТИ, внутренняя неопределенн:ость,
связанная с определенным вопросом, иноrда может быть оценена как apry
ментированной формой, так и интроспективной формой. Например, к воп
росу относительно возраста кинозвезды можно подойти интроспективно,
пытаясь найти ответ, который звучит похоже, или соrласно арrументиро
ванной форме, пытаясь извлечь ответ из дрyrих знанИЙ.

Варианты неопределенности 593
Мы не хотели бы предположить, что тобой опыIT неопределенности мож
но отнести к одному из четыIехx вариантов Рисунка 2. Несомненно, суще
ствует MHoro смешанных и неопределенных случаев. Мы видели, что Heo
пределенность в данной проблеме может быть приписана внешним диспо
зициям, неведению человека или комбинации тoro и дpyroro, и что она MO
же'r быть оценеllа cor ласно единичной форме, распределительной форме или
смеси этих форм. Целью нашеrо трактования было выдвинуть на первый
план некоторые значительные измерения в разнообразии опыта неопреде
ленности, а не предложить исчерпывающую В3aIfМОИСКЛЮЧающую класси
фикацию этоrо опыта. Попытка классификации экспериментальных опе
раций в измерении субъективной вероятности описана у Хоуэлл и Бернет т
(Howell и Burnett, 1978).
Обсуждение
Хотя язык вероятности может быть использован для выражения любой фор
мы неопределенности, законы теории вероятности не приментотся ко всем
вариантам неопределенности с одинаковой силой. Наиболее вероятно, эти
законы ПРИIШмаются и удовлетворяются в интуитивных суждениях, коrда
внешняя неопределенность оценивается cor лаСRО распределительной, или
частотной, форме. Например, комплементарность субъективной вероятнос
ти является очень непреодолимой TOr)J;a, коrда мы обращаемся к статисти
чески м данным о поrоде, чтобы оценить вероятность тoro, что будет дождь 12
апреля следующеrо rода: релевантный набор прошлых апрельских дней впол
не можно разделить на дождливые дни и дни, коrда дождя не было.
Комплементарность менее непреодолима в дрyrих вариантах. !\оrда Heo
пределенность оценивается в терминах склонности возможности, доводов
или уверенности, менее очеВИД}IО, что вероятность следует увеличивать до
единицы,  даже если определенно известно, что oДIla из альтернатив пра
вильна. Например, можно подверrнуТI: сомнению, почему степень убежден
ности в утверждении, что Нью Йорк севернее Рима, и стеlIе:нь убежденнос
ти в утверждении, что Нью Йорк южнее PIIMa, должны в сумме давать то
же значение, что и степени убеjI{денности для любой друroй пары компле
l\tlентарных утверЖ.дений. В самом деле, некоторые авторы (например,
Cohen, 1977; Shafer, 1976) предполarалl'I, что комплементарность не следу
ет применять к степеням убеждеIlliОСТИ. J3 частности, Шафер оспаривал KOM
плементарность убежденност:и: IIa том основаниJI, что существуют ситуации,

в которых две взаиМОИСI{лючающие и исчерrIывающие rИПQтезы оое имею1.'
существенную поддержку, и друrие ситуarии, в которых ни одна из rипо
тез не имеет особой поддержки. СХОДllые вопросы MorYT быть поднятыI в OT
ношении неоБХОДИМОСТI1 комплементаРНОСТII в ощущении: уверенности и в
оценке консрликтных склонностей.
Варианты' неопределенности MorYT различаться по уверенности, с KOТO
рой он:и: оцениваются. Представьте, что канцелярская кнопка была подбро

шена четыре раза и упала дважды на кончик и дважды на rоловку. Имея
эти данные, наблюдатели определят вероятность 0.5 событию, что кнопка
упадет на rоловку при следующем подбрасывании. Они также определят
вероятность 0.5 событию, .что подброшенная монета покажет "решку", НО
они выражают rораздо большy:IО уверенность в своем суждении о монете,
чем о кнопке. Как иллюстрирует этот пример, вполне возможно определить
различную степень уверенности одному и тому же суждению о возможнос
ти. "Уверенность в отношении вероятностей вжна, поскольку она KOHTpO
лируетрешения. Есть свидетельства (EIIsberg, 1961; Raiffa, 1961), чrrолюди
предпочитают ставить на события, которые имеют IIзвестные вероятн:ости,
такие как подбрасывание монеты, а не события, которые связаliЫ с комби
нацией внешней неопределенности и неведения, такие как подбрасыванI1:е
канцелярской кнопки.
Существуют естественные связи между КОlщеIIЦИЯМИ вероятности, BЫД
винутыми различными ШКОЛfu\1:И, изучаюlIИМИ эту тему, и формами Heo
пределенности, которые мы обсудили. Так, частотная, или объективная,
интерпретацlIЯ вероятности оrраничивает концепцию до внешней неопре
деленности, rенерируемой процессом осуществлени:я выборки. Наоборот,
школа В8Йеса, или личностная школа, трактует всю неопределенность как
незнание. Соrласно школе Байеса, предпочтения являются основой убеж
дений, а вероятности являются производныIии от предпочтений между пари.
Однако с психолоrической точки зрения эта эвристика пари кажется нереа 
листичн:ой. Обсуждения в этой области всеrда были острыми изза существо
ванил разJшчныIx видов интуиции, которые являются индивидуально BЫ3
ванныIии и взаимно несовместимыми, и изза Toro, что нет соrласия по кри
терию для разрешения нормативных споров, Ror да эти виды интуиции KOH
флик тую т . ПсихолоrическИЙ анализ, возможно, Mor бы внести вклад в HOp
мативное обсуждение, обеспечив адекватное описание видов интуиции, из
которых черпают свою привлекательность различные позиции.

Литература
Abelson, R.P. Modes of resolution of belief dilemmas. Journa1 of Conflict
Resolution, 1959,3, 343352. (8)
Abelson, R.P., Aronson, Е., McGuire, W.J., Newcomb, Т.М., Rosenberg,
M.J., & ТаnnеnЬаиm, Р.И. (Eds.). Theories of cognitive consistency: А
sourcebook. Chicago: RandMcNally, 1968. (15)
Adams, J, К. А confidence scale detined in terms of expected percentages.
American Journal of Psychology, 1957, 70, 432436. (20, 22)
Adams, J. К. , & Adams, Р. А. Realism of confidence judgments. Psychological
Review, 1961,68, 3345. (22,31)
Adams, Р.А., & Adam8, J.K. Тraining in confidence judgments. American
JournalofP8ychology, 1958, 71, 747751. (22, 31)
Adler, А. Individual psycholog'y. In С. Murchin80n (Ed.), Psychologies of
1930. Worcester, Mass.: Clark University Press, 1930. (16)
Adorno, Т., FrenkelBrunswjk, Е., Levinson, D., & Sanford, N. The
authoritarianpersonality, NewYork: Harper, 1950. (15)
Aj zen, 1. Intuitive theories of events and the effects of baserate information оп
prediction, Journalof Personality andSocial Psychology, 1977, 35, 303314. (10)
Alberoni, F. Contribution to the stlldy of 8ubjective probability, Part 1.
JournalofGeneralPsychology, 1962, 66, 241264. (3)
Alexander, S.A.H. Вех, arguments, and social engagements in marital and
premarital relations. Unpublished master's thesis. University of Missouri,
Kan8as City, 1971. (28)
Alker, Н.А. 18 personality situationally specific or intrapsychically
consistent? Journal of Personality, 1972, 40, 1  16. (15)
Allen, J.G. Breast 8urgery, principles and practice. In С.А. Moyer (Ed.),
Surgery: Principles and Practice. Philadelpllia: Lippincott, 1965. (18)
Allport, G.W. The nature of prejudice. Reading, Mass.: AddisonWesley,
1954. (15)

596 ЛИТЕРА ТУРА
Allport, G.W. TJ'aits revisited. Anlerican Psychologist, 1966, 21, 1 10. (15)
Alpert, W., & Raiffa, Н.А progress report оп the training of probability
assessors. Unpublished manuscript, 1969. (1, 22, 33)
Anderson, С.А., Lepper, M.R., & Ross, L. Theperseveranceofsocial theories:
The role of explanation in the persistence of discredited information. Jourl1al
of Personality and Social PS)7chology, 1980, 39, 1037 1049. (9, 15)
Anderson, N.H. Information integration theory: А brief survey. In D.H.
Krantz, R.C. Atkinson, R.D. Luce, and Р. Suppes (Eds.), Contemporary
Developments in Mathematical Psycll0logy (Vol. 2). San F'rЮ1сisсо: Freeman,
1974.(27)
Arkes, H.R., Wortmann, R.C., Saville, P.D., & HarkIless, A.R. Hindsight
bias among physicians weighing' tlle likelillood of diagnoses. Joul-nal of Applled
Psychology, 1981, 66, 252254. (31)
Armelius, К. Task predictability and perfornlance as determinants of
confidence in multiplecue judglnellts. S(;апdirlаviЮ1 Jourrlal of Psychology,
1979, 20, 1925. (31)
Ashmore, R.D., & Collins, В.Е. Studies in fOI.ced compliance Х: Attitude
change and commitment to n1aintain public]y а COllrlterattitudinal position.
Psycllo1ogical Reports, 1968, 22, 1229 1234. (9)
Bach, R. Nothing Ьу chance. The American Way, 1973, 6, 3238. (33)
Васоп, F. The new organoll and related writings. New York: Liberal Arts
Press, 1960. (Originally published in 1620.) (9)
Barclay, S., & Peterson, C.R. Тwo methods for assessing probabili ty distribu tions
(Tech. Rep. 73 1). McLean, Va.: Decisions and Designs, Inc., 1973. (22)
BarHillel, М. Оп the subjective probability of compound events.
Organizational Вehavior and НUПlan Performance, 1973, 9, 396406. (1, 23, 30)
BarHillel, М. Similarity and probability. OFganizational Behavior and
Ниman Performance, 1974, Н, 277282. (5)
Baт Hillel, М. The role of sanlple size in sample evaluation. Organizational
BehaviorandHumanPerformance, 1979, 24, 245257. (5,34)
BarHillel, М. The baserate fallacy in probability judgments. Acta
Psychologies, 1980, 44, 211 233. (10, 34) (а)
Baт Hillel, М. What features make samples seem representative? Journal of
Experimental Psychology: Нитan Perception and Performance, 1980, 6, 578
589. (5, 6) (ь)
Bar Hillel, М., & Falk, R. SOnle teasers concerning condi tional probabili ties.
Unpublished manuscript, 1980. (34)
Baт Hillel, М., & Fischhoff, В. When do Ьаве rates affect predictions? Journal
of Personality and Social Psychology, 1981, 41, 671 680. (10)
Barraclough, G. Mandarins and Nazis. New York Review of Books, 1972,
19, 3742. (23)
Bartlett, F.C. Remembering. Cambridge: Cambridge University Press, 1932. (12)
Beaver, W.H. Financialratiosaspredictorsoffailure. InEmpiricalresearch

Литература 597
in accollnting: Selected studies. Chicago: U niversity of Chicago, Graduate School
of Business, Institute of Professional Accounting, 1966. (28)
Becker, B.W., & GreeJlberg, M.G. Probabilityestimatesbyrespondents: Does
weighting improve accuracy? Journal of Marketing Research, 1978, 15, 482
486. (31)
Becker, С. Everyman his own historian. American Historical Review, 1935,
40, 221 236. (23)
Вeckman, L. Effects of students' performance оп teachers' and observers'
attributions of causality. JournalofEducational Psychology, 1970, 61, 7582. (9)
Вет, D.J. Selfperception: An alternative interpretation of cognitive
dissonance phenomena. Psychological Review, 1967, 74, 183200. (7, 32)
Вет, D.J., & Allen, А. Оп predicting some of the people some of the time:
Тhe search for cross si tua tional consistencies in beha vior. Psychological Review,
1974, 51,506520. (15)
Вет, D.J., & Funder, D.C. Predicting more of the people more of the time:
Assessing the personality of situations. Psychological Review, 1978, 85, 485
501. (15)
Вет, D.J., & Lord, CG. Template matching: А proposal for probing the
ecological validity of experimental settings in social psychology. Journalof
Personality and Social Psychology, 1979, 37, 833846. (15)
Вет, D.J., & McConnell, Н.К. Testing the selfperception explanation of
dissonance phenomena: Оп the saliencE: of premanipulation attitudes. Journal
of Personality and Social Psychology, 1970, 14, 2331. (32)
Benson, L. Toward the scientific study of history: Selected essays.
Philadelphia; Lippincott, 1972. (23)
Bentham, J. Handbook of political fallacies. Baltimore: Johns Hopkins Press,
1952. (Originally published in 1824.) (32)
Вen Zvi, А. Hindsight and foresigh t: А conceptual framework for the analysis
of surprise attacks. World Politics, 1976, 28, 381 395. (23)
Beyth, R. Мan as an in tui ti ve stаtistiсiЮl: Оп erтoneous intui tions concerning
the description and prediction of events. Unpublished master's thesis. The
Hebrew University, Jerusalem, 1972. (In Heb:r"ew) (4)
ВeythMarom, R., & Dekel, S. Thinking under uncertainly: А textbook for
junior high school students. In press. (In Hebrew) (31, 33)
Bierbrauer, G. Effect of set, perspective, and temporal factors in attribution.
Unpublished doctoral dissertatioIl, Stanford University, 1973. (9)
Block, М.А., & Reyrlolds, W. How vital is nlammography in the diagnosis
and management of breast carcinoma? Archives of Surgery, 1974, 108, 588
591. (18)
Borgida, Е, Scientific dedl.lction Evidel1ce is not necessarily informative: А
reply to Wells and HarveT. J ournal of Personali ty and Social Psychology, 1978,
36, 477482. (10)
Borgida, Е., & Brekke, N. The baseratefallacyinattributionandprediction.

598 ЛИТЕРАТУРА
InJ.H. Harvey, W.J. Ickes, andR.F. Kidd(Eds.), NewDirectionsinAttribution
Research (Vol. 3). Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1981. (10)
Вorgida, Е., & Nisbett, R. Тhedifferential impactof abstract vs. concrete infoпna 
tionondecisions. Joumalof AppliedSocial Psychology, 1977, 7, 258271. (7)
Bousfield, W.A., & 8edgewick, С.Н. An analysis of sequences of restricted
associativeresponses. JournalofGeneralPsychology, 1944, 30, 149165. (11)
Bowman, Е. Н. Consistency and optimality in managerial decision making.
Management Science, 1963, 9, 310321" (28)
Bradley, G. W. Self serving biases in the а ttribu tion process: А reexamina tion
of the fact or fiction question. Journal of Personality and 80cial Psychology,
1978, 36, 5671. (9)
Braine, M.D.8. Оп the relation between the naturallogic of reasoning and
standardlogic. PsychologicalReview, 1978, 85, 121. (34)
Bransford, J. D., & Franks, J.J. Тhe abstraction of linguistic ideas. Cogni tive
Psychology, 1971, 2, 331350. (6)
Brier, G.W. Verification of forecasts expressed in terms of probability.
MonthlyWeatherReview, 1950, 75, 13. (22)
Broadbent, D.E. Wordfrequency effect and response bias. Psychological
Review, 1967,74, 115. (35)
Broadbent, D.E. Decision and Stress. London: Academic Press, 1971. (35)
Brown, E.A.R. Тhe tyranny of а construct: Feudalism and historians of
medieval Епrоре. American Historical Review, 1974, 79, 1063 1088. (23)
Brown, Т.А. An experiment in probabilistic forecasting (Report R944
ARPA). Santa МОniса: Тhe RAND Corp., 1973. (22)
Brown, Т.А., & 8huford, Е.Н. Quantifying uncertainty into numerical
probabilities for the reporting of intelligence (Report R1185ARPA). 8anta
Monica: The RAND Corp., 1973. (22)
Brucker, Н. Communication is po,ver: Unchanging values in а changing
journalism. New York: Oxford University Press, 1973. (33)
Bruner, J.8. Goingbeyond the informationgiven. InH. Gruber, etat. (Eds.),
Contemporaryapproaches tocognition. Cambridge, Mass.: Harvard University
Press, 1957. (15) (а)
Bruner, J.8. Onperceptualreadiness. Psychological Review, 1957, 64, 123
152. (15) (Ь)
Bruner, J.8. Тhe act of discovery. Harvard Educational Review, 1961, 31,
21 32. (12)
Bruner, J .8., Postman, L., & Rodrigues, J. Expectations and the perception
of color. American Journal of Psychology, 1951, 64, 216227. (15)
Bruner, J.8., & Potter, м.с. Interferencein visualrecognition. Science, 1964,
144, 424425. (11)
Brunswik, Е. Organismic achievement and environmental probability.
Psychological Review, 1943, 50, 255272. (19)
Bryan, W. В. Testimony before the 8ubcommittee оп 8tate Energy Policy,

Литература 599
Committee оп Planning, Land Use, and Energy, California State Assembly,
February 1,1974. (33)
Burton, 1., Kates, R.W., & White, G.F. The environment as hazard. New
York: Oxford University Press, 1978. (33)
Byrne, R. R. Correlation of thermography, xeromammography and biopsy
in а community hospital. Wisconsin Medical Journal, 1974, 73, 3537. (18)
Cambridge, R.M., & Shreckengost, R. С. Are уои sure? The subjective
probability assessment test. Unpublished manuscript. Langley, Уа.: Office of
Тraining, Central IntelligenceAgency, 1978. (22)
Campbell, D. Т. Blind variation and selective retention increative thoughtas
in other knowledge processes. Psychological Review, 1960, 67, 380400. (19)
Campbell, D.T. Reforms as experiments. American Psychologist, 1969, 24,
409429. (4)
Campbell, D. Т. "Degrees of freedom" and the case study. Comparative
Political Studies, 1975, 8, 178 193. (23)
Carlsson, G. Random walk effects in behavioral data. Вehavioral Science,
1972, 17, 430437.(23)
Carr, Е.Н. What is history? London: Macmillan, 1961. (23)
Carver, R.P.A critical review of mathagenic behaviors and the effect of
questions ироn the retention of prose materials. Journal of Reading Behavior,
1972, 4, 93119. (12)
Cass, J., & ВirnЬаUПl, М. Сот parati,  guide to American colleges. N ew У ork:
Harper & Row, 1968. (28)
Casscells, W., Schoenberger, А., & Grayboys, Т. Interpretation Ьу physicians
ofclinicallaboratoryresults. NewEnglandJournalofMedicine, 1978, 299, 999
1000. (10, 18)
Castellan, N.J.,Jr. Decision making with multiple probabilistic cues. In
N. J. Castellan, D.P. Pisoni, &G..Ei. Potts(Eds.), CognitiveТheory, 2. Hillsdale,
N.J.: Erlbaum, 1977. (19)
Cavanaugh, J.C., & Borkowski, J,G. Searching for metamemorymemory
connections. Developmental Psychology, 1980, 16, 441 453. (31)
Chan, S. The intelligence of stupidity: Understanding failures in strategic
warning. American Political Science Review, 1979, 73, 171  180. (23)
Chapman, L.J. Illusory correlation in observational report. Journal of Verbal
Learning and Verbal Behavior, 1967, 6, 151  155. (15)
Chapman, L.J., & Chapman, J.P. Genesis of popular but erroneous
psychodiagnostic observations. J oumal of Abrlonnal Psychology, 1967, 73, 193
204. (15)
ChapmaIl, L.J., & Chapman, J.P. Illusory correlation as ал obstacle to the
use of valid psychodiagnostic signs. Jolll"nal of Abnormal Psychology, 1969,
74, 271280. (1, 15, 17)
Choo, G.T.G, Training and generalization in assessing probabilities for
discrete events (Tech. Rep. 765). Uxbridge, England: Brunei Institute of
Organizational and Social Studies, 1976. (22)

600 ЛИТЕРАТУРА
ChristensenSzalanski, J.J.J., & Bushyhead, J.B. Physicians' use of
probabilistic informatiorl in а real clinical setting. Journal of Experimental
Psychology: Ниman Perception and Performance, 1981, 7, 928935. (22, 31)
Clark, Н. Н., & Clark, Е. V. Psychology andLanguage. NewYork: Harcourt
Brace Jovanovich, 1977. (34)
Clark, R.L., Copeland, МеМ., Egan, R.L., Gallagher, Н. S., Geller, Н.,
Lindsay, J. Р., Robbins, L.C., & White, Е.С. Reproducibility of the technic of
mammography (Egan) for cancer of the breast. AmeriCaIl JOllrnal of Surgery,
1965, 109, 127 133. (18)
Clark, R.L., & Robbins, L.C. MaInmography (Egan) in cancer of the hI'east.
TheAmericanJournalofSurgery, 1965, 209, 125126. (18)
Clarke, F.R. Confidence ratings, secondchoice responses, and confusion
matrices in intelligibility tests. Journal of the Acoustical Suciety of Anlerica,
1960, 32, 3546. (22, 31)
Claudy, J.G. А comparison of five variable weighting procedures. Educational
andPsychologicalMeasurement, 1972, 32, 311322. (28)
Cocozza, J.J., & Steadman, H.J. Prediction in psychiatry: An example of
misplaced confidence in experts. Social Problen1s, 1978, 25, 265276. (31)
Cohen, В., & Lee, 1. Acatalogofrisks. HealthPhysics, 1979, 36, 707722. (33)
Cohen, B.L. Perspectives оп the nuclear debate. Bulletin of the Atomic
Scientists, 1974, 30, 2539. (33)
Cohen, J. The statistical power of abnormalsocial psychological research..
Journal of Abnormal and Social Psychology, 1962, 65, 145153. (2, 3)
Cohen, J. Statistical power analysis in the bella'Tioral sciences. New York:
Academic Press, 1969, (2)
Cohen, J., Boyle, L.E., & Chesnick, E.I. Patterns of preference in locating
targets. Occupational Psychology, 1969) 43, 129 144. (24)
Cohen, J., Chesnick, E.I" & Натan, D. Aconfirmationof the inertialf effect
in sequential choice and decision. British Journal of Psychology, 1972, 63, 41 
46. (1)
Cohen, J., & Hansel, С.Е. . Risk and gambling. New York: Philosophical
Library, 1956. (3)
Cohen, J., & Hansel, С.Е.М. The nature of decisions in gambling. Acta
Psychologies, 1958, 13, 357370. (24)
Cohen, J.J. А case for benefitrisk analysis. In H.J. Otway (Ed.), Risk vs.
benefit: Solution or dream (Report LA4860MS). Los Alamos Scientific
Labora tory , Febru ЭIY 1972. (А vailable from the N ational Technical Information
Service.) (33)
Cohen, L.J. Тheprobableand theprovable. Oxford: ClarendonPress, 1977. (35)
Cohen, L.J. Оп thepsychologyofprediction: Whoseis thefallacy? Cognition,
1979, 7, 385407. (34)
Cohen, L.J. Can human irтationality Ье experimentally demonstrated? The
Behavioral and Brain Sciences, 1981, 4, 317331. (34)

Литература 601
Cohn, Н.Е. Mal11illography in its proper perspective. Surgery, Gynecology
andObstetrics, 1972, 334, 9798. (18)
Coles, R. Shrinking history. New York Review о! Вooks, Part 1, February
22, 1973, рр. 20, 1521; Part 11, l\larch 8, 1973, рр. 20, 2529. (23)
Collins, В.Е., & Ho)Т"t, M.F. Persona] responsibility for consequences: An
integration a11d extension о! the forcedcompliance literature. Journalof
Experimental Social Psychology, 1972, 8, 558593. (9)
Combs, В., & Slovic, Р. Causesofdeatl1: Biasednewspapercoverageand biased
judgments. JournalisnlQuarterly, 1979, 56, 837843, 849. (33)
Com.mager, H.S. The nature and study of history. Columbus, Ohio: Merrill,
1965. (23)
COnlmittee оп Government Operations. Teton Danl Disaster. Washi11gton,
D.C.: U.S. Govemment Printing Office, 1976. (33)
Cooke, W.E. Forecasts and verifications in Western Australia. Monthly
Weather Review, 1906, 34, 2324. (22) (а)
Cooke, W.E. Weightingforecasts. Monthly Weather Review, 1906, 34, 274
475. (22) (Ь)
Сох, D.R. Two further applications of а model for binary regression.
Biometrica, 1958,45,562565. (22)
Cronbach, L. J. Вeyond the two disciplines of scien tific psychology. Americarl
Psychologist, 1975, 30, 116127. (19)
Grouse, Т. The boys оп the bus. New York: Random House, 1974. (7)
D'Andrade, R.G. Trait psychology and componential analysis. Ame:rlcan
Anthropologjst, 1965, 67, 215228. (13)
Darley', J.l\1., & Latane, В. Bystanderinterventioninemergencies: Diffusion
in responsibility. Jo.urnal of Personality and Social Psychology, 1968, 8, 377 
383. (7,10)
Darlington, R.B. I{edlleedvaria11Ce regression. Psychologica1 Bulletin, 1978,
85, 1238 1255. (28)
Davis, W.L., & Davis, D.E. Internalextemalcontrolandattributio110fresponsibil
ity for success and failure. JОUЛ1al of Personality, 1972, 40, 123 136. (9)
Dawes, R.M. А case study of graduate admissions: Application of three
principles of human decision making. American Psychologist, 1971, 26, 180
188. (28)
Da wes, R. М. Graduate adlnissions cri teria and fu ture success. Science, 1975,
187, 721723.(28)(a)
Dawes, R.l\f. The mirld, the model, and the task. In F. Restle, R.M. Shiffrin,
N.J. Castellan, H.R. Lindman & D.F. Pisoni (Eds.), Cognitive theory, Hillsdale,
N.J.: Erlbaum, 1975. (19) (ь)
Dawes, R.M. Shallow Psychology. In J.S. Carroll & J.W. Раупе (Eds.),
Cognition Юld social behavior. Hillsdale, N .J.: Erlbaum, 1976. (13, 28, 31)
Dawes, R.M. Confidence in intellectual judgments vs. confidence in
perceptual judgments. In E.D. Lantermann & Н. Feger (Eds.), Similarity and
Choice: Papers in honor of Clyde Coombs. Вern: Hans Huber, 1980. (31)

602 ЛИТЕРАТУРА
Dawes, R.M., & Corrigan, В. Linearmodels indecisionmaking. Psychological
Bulletin, 1974, 81, 95 106. (28)
Dawid, А. Р. The wellcalibrated Bayesian. Jourrlal of the American
Statistical Association, in press. (22)
Deacon, Е.В. А discriminant analysis of predictors of bllsiness failure.
JournalofAccountingResearch, 1972, 10, 167179.(28)
DeCharms, R.C. Personal causation: The intemal affective determinants of
behavior. New York: Academic Press, 1968. (12,16)
Deci, Е. Effects of externally mediated rewards оп intrinsic motivation.
JournalofPersonalityandSocialPsychology, 1971, 18, 105115. (9)
De Finetti, В. La prevision: Ses lois logiques, ses sources subjectives. Annales
deI'InstitutHenriPoincare, 1937, 7, 168. English traпslationinH.E. Kyburg,
Jr., & Н.Е. Smokier(Eds.), Studiesinsubjectiveprobability. NewYork: Wiley,
1964. (22)
De Finetti, В. Probability: Interpretations. In D.E. Sills (Ed.), International
Encyclopediaof the Social Sciences (Vol. 12). NewYork: Macmillan, 1968. Рр.
496504. (1)
Deg ler, С. N. Why historians change their minds. Pacific Historical Review,
1976, 48, 167189.(23)
DeGowin, Е., & DeGowin, R. Вedside diagnostic examination (2nd 00.). N ew
York: MacmillaIl, 1969. (18)
DeGroot, A.D. Het denken van den schaker [Thought and choice in chess].
The Hague, The Netherlands: Mouton, 1965. (28)
Del Regato, J .А. Diagnosis, treatment and prognosis. In L. V. Ackerman (Ed.),
Cancer (4th Ed.) St. Louis: Mosby, 1970. (18)
DeLuca, J.T.A statistical comparison study of patients undergoing breast
biopsy at а сотmШlitу hospital over а 16year period. Radiology, 1974, 222,
315318. (18)
Dennett, D.C. Brainstorrns. Hassocks, England: Harvester, 1979. (35)
DeSmet, А.А., Fryback, D.G., & Thornbury, J.R.Asecondlook at theutility
of radiographic skull examination for trauma. American Journal of Radiology,
1979, 132, 9599. (22)
Detmer, D.E., Fryback, D.G., & Gassner, К. Heuristics and biases inmedical
decisionmaking. Journal of Medical Education, 1978, 53, 682683. (31)
Diaconis, Р. StatisticalproblemsinESPresearch. Science, 1978, 201, 131
136. (23)
Dodson, J. D. Simulation system design for а TEAS sinlulation research
facility. (Tech. Rep. No. AFCRL1112, PRC R194) Los Angeles: Planning
Research Corporation, November, 1961. (26)
Donchin, Е., Ritter, W., & McCallum, W.C. Cognitive psychophysiology:
The endogenous components of the ERP. In Е. Callaway, Р. Teuting, & S.H.
Koslow (Eds.), Eventrelated brain potentials in тап. New York: Academic
Press, 1978. (35)

Литература 603
Dowie, J. Оп the efficiency and equity of betting markets. Economica, 1976,
43, 139150.(22, 31)
Dowie, J. Personal communication. November 1980. (22)
Dreman, D. Contrarian investnlent strategy. New York: Random House,
1979. (23, 31)
DuncanJohnson, С.С., & Donchin, Е. Onquantifyingsurprise: Thevariation
of eventrelated potentials with subjective probability. Psychophysiology, 1977,
14, 456467 .(35)
Dunlap, Т .R. Science as а guide in regulating technology: The case of DDT in
the United States. Social Studies of Science, 1978, 8, 265285. (33)
Duval, S., & Hensley, V. ExteIlsions of objective selfawareness theory: The
focus of attentioncausal attribution hypothesis. In J.H. Harvey, W.L. Ickes,
& R.F. Kidd (Eds.), New directions in attribution research (Vol. 1). Hillsdale,
N.J.: Erlbaum, 1976. (9)
Duval, S., & Wicklund, R.A. А theory of objective selfawareness. N ew У ork:
Academic Press, 1972. (9)
Edwards, А.Е. Experilnental design in psychological research. New York:
Holt, Rinehart & Winston, 1960. (20)
Edwards, D.D., & Edwards, J.S. Marriage: Direct and continuous
measurement. BulletinofthePsychonomicSociety, 1977, 20, 187188. (28)
Edwards, W. Optimal strategies for seeking information: Models for
statistics, choice reaction times, and human information processing. Journal
of Mathematical Psychology, 1965, 2, 312329. (25)
Edwards, W. Nonconservative probabilistic information processing systems.
(Report ESDTR66404). U .8. Air Force, AF Systems Command. Electronic
Systems Division, Decision Sciences Laboratory, 1966. (25, 26)
Edwards, W. Conservatism in human information processing. In В.
Kleinmuntz (Ed.), Fonnalrepresentationofhumanjudgment. NewYork: Wiley,
1968,1 7 52. (1, 2,3,8)
Edwards, W. Bayesian and regression models of human information
processing  а myopic perspective. Organizational Behavior and Ниmап
РеrfоrmЮlсе, 1971, 6, 639648. (19)
Edwards, W. Comment. Journa1 of the American Statistical Association,
1975, 70, 291 293. (34)
Edwards, W. Technology for director dubious: Evaluation and decision in
public соп texts. In К. R. Hammond (Ed. ), J udgmen t and decision in public policy
formation. Вoulder, Colo.: Westview Press, 1978. (28)
Edwards, W., Lindman, Н., & Phillips, L.D. Emerging technologies for
making decisions. New directions in psychology (Vol. 2). New York: Holt,
Rinehart & Winston, 1965. (25)
Edwards, W., Lindman, Н., & Savage, L.J. Bayesian statistical inference
for psychological research. Psychological Review, 1963, 70, 193242. (25)
Egan, R.L. Fundamentals of mammographic diagnoses of benign and
malignant diseases. Oncology, 1969, 23, 126 148. (18)

604 ЛИТЕРАТУРА
Egan, R.L. Contributions of mammog-raphy in tlle detection of early breast
cancer. Cancer, 1971, 28, 1555 1557. (18)
Egan, R.L. Mammography (2nd Ed.). Springfield, 111.: Charles С. Thomas,
1972. (18)
Еinhот, H.J. Expert measurelnent and mechanical cOnlbi1J.ation. Organizational
BehaviorandHumanPerformance, 1972, 7, 86106. (28)
Einhorn, H.J. Decision en"ors and fallible jlldgment: IInplications for social
policy. In K.R. Hammond (Ed.), Judgment and decision in public policy
formation. Denver, Colo.: Westview Press, 1978. (23)
Einhorn, H.J. Personalcomrnunication, January 1979. (28)
Einhorn, H.J., & Hogarth, R.M. U ni t weighting schemas for decision making.
Organizational Behavior and Ншnarl РеrfоrmЮ1се, 1975, 13, 171  192. (28)
EiIlhorn, H.J., & Hogarth, R.M. Confidence in judgment: Persistence in the
illusionofvalidity. PsychologicalReview, 1978, 85, 395416. (9,19,28,34)
Einhorn, H.J., & Hogarth, R.M. Behavioral decision theory: Processes of
judgment and choice. Annual Review of Psychology, 1981, 32, 5388. (34, 35)
Еinhоm, H.J., Kleinmuntz, D.N., & Юеinmuntz, В. Linear regression and
processtracingmodelsofjudgment. PsychologicalReview, 1979, 86, 465485. (19)
Ellis, R.J., & Holnles, J.G. Focus of attention in social interaction: The impact
оп self evaluations. Unpublished manllscript. Ontario, Canada: University of
Waterloo, 1979. (9)
Etlsberg, D. Risk, ambiguit}T, and the Savage axioms. Quarterly Journal of
Economics, 1961, 75, 643699. (35)
Epstein, W., & Rock, 1. Perceptual set as an artifact of recency. American
Journal of Psychology, 1960, 73, 214228. (35)
Erlick, D.E. Human estimates of statistical relatedness. Psychonomic
Science, 1966, 5, 365366. (15)
Erlick, D.E., & Mills, R.G. Perceptual quantification of conditional
dependency. JОUЛlal of ExperimentalPsychology, 1967, 73, 914. (15)
Estes, W.K. Probability learning. In А. W. MeltoIl (Ed.), Categories of human
learning. New York: Academic Press, 1964. (2, 3)
Estes, W. К. The cogni ti ve side of probabili ty learning. Psychological Review,
1976, 83, 3764. (19)
Evans, J.St.B. Т., & Dusoir, А.Е. Proportionality and sample size as factors
inintuitivestatisticaljudgment. ActaPsychologica, 1977, 41, 129137. (34)
Evans, J.St.B. Т., & Wason, Р.С. Rationalization in areasoning task. British
Journal of Psychology, 1976, 67, 486497. (34)
Fabricand, В. Р. Horse sense. New У ork: David Мс!{ау, 1965. (22)
Fama, Е. F. Random walks in stock market prices. Financial Analysts
Journal, 1965, 21, 5560. (23)
Feather, N. Т. Attribution of responsibility and valence of success and failure
in relation to initial confidence and task performance. Journal of Personality
andSocialPsychology, 1969, 13, 129144. (9)

Литература 605
Feller, w. An introductioll to probability theory and its applications (3rd
ed., Vol. 1). New York: Wiley, 1968. (3, 23, 34)
Ferr-ell, W.R., & McGoey, P.J. А model of calibration for subjective
probabilities. Organizational Behavior and HumanPerformance, 1980, 26, 32
53. (22, 31)
Festinger, I. А theoryofcognitivedissonance. Stanford: Stanford University
Pr-ess, 1957. (9, 15)
Festinger, L. Conflict, decision and dissonance. Stanford: Stanford
Ulliversity Press, 1964. (15)
FeyerabeIld, Р. Againstmethod. Ne"vYork: NLB (Schocken), 1975. (23)
Fischer, D. Н. Historians' fallacies. New York: Harper & Row, 1970. (23, 31)
Fischhoff, В. Hindsight '" foresight: The effect of outcome knowledge оп
judgment under u11certainty. Journal of Experinlental Psychology: Human
Perception and Performance, 1975, 1, 288299. (23, 30, 31)
Fischhoff, В. AttributioIl theory and j udgment under uncertainty. In N.H.
Harvey, W.J. Ickes, & R.F. Kidd(Eds.), New (jirections in attributionresearch.
Hillsdale, N J.: Erlbaum, 1976. (13)
Fiscllhoff, В. Costbenefit arlalysis and the art of motorcycle maintenance.
Policy Sciences, 1977, 8, 1 77 202. (33) (а)
Fischhoff, В. Perceived infonnativeness of facts. Journal of Experimental
PSYCllOlogy: НUПlan Perception 31ld Perfonnance, 1977, 3, 349358. (23, 31, 34) Со)
Fischhoff, В. Intuitive use of formal nlodels, А comment оп Morrjsol1's
"Quantitative l\1odels in History." History and Theory, 1978,17, 207 210. (23)
Fischhoff, В. Latitude and platitudes. How much credit do people deserve?
In G. Ungson & D. Braunstein (Eds,), New diI'ections in decision making. New
У ork: Kent, in press. (31) (а)
FischllOff, В. No тan is а discipline. In J. Harvey (Ed.), Cognition, social
behavior and the enviroтnent. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, in press. (23) (Ь)
Fischhoff, В., & Bar Hillel, 1\1, Focusing techniques as aids to inference
(DecisionResearchReport809). Eugene, Oreg.: DecisionResearch, 1980. (10, 34)
Fischll0ff, В., & Beytll, R. "1 knew it would happen"  Remembered
probabilities of oncefuture thi11gS. Organizational Behavior and Human
Performance, 1975, 13, 116. (22,23,31)
Fischhoff, В., GoiteiIl, В., & Shapira, Z. The experienced utility of expected
lltilit"jT approaches. In N. Feather (Ed.), Expectancy, incentive and action.
Hillsdale, N.J.: Erlbaum, in press. (23)
Fischhoff, В., Lichtenstein, S., Slovic, Р., Derby, S., & Keeney, R. Acceptable
risk. New York: Cambridge University Press, 1981. (33)
Fischhoff, В., & MacGregor, D. Judged lethality (Decision Research Report
804). Euge11e, Oreg.: Decision Research, 1980. (33)
Fischhoff, В., & Slovic, Р. А little learning...: Confidence in multicue
judgment. In R, Nickerson (Ed.), Attention and Performance VIII. Hillsdale,
N.J.: Erlbaum, 1980, (22,23,31)

606 ЛИТЕРАТУРА
Fischhoff, В., Slovic, Р., & Lichtenstein, S. Кnowing with certainty; The
appropri ateness of extreme confidence. Journal of Experimental Psychology:
НUПlan Perception and Реrfолnanсе, 1977, 3, 552564. (22, 23, 31, 33)
Fischhoff, В., Slovic, Р., & Lichtenstein, 8. Fault trees: 8ensitivity of
estimated failure probabilities to problem representation. Journal of
Experimental Psychology: НUПlan Perception and Performance, 1978, 4, ззо
334.(19,23,33,34)
Fischhoff, В., 81ovic, Р., & Lichtenstein, 8. 8ubjective sensitivity analysis.
OrganizationalBehaviorandHumanPerformance, 1979, 23, 339359. (10, 34)
Fischhoff, В., Slovic, Р., & Lichtenstein, S. Knowing what уои want:
Measuringlabilevalues. In Т. Watlsten(Ed.), Cognitiveprocessesinchoiceand
decision behavior. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1980. (19, 33)
Fischhoff, В., Slovic, Р., Lichtenstein, S., Read, S., & Combs, В. How safe is
safe enough? А psychometric study of atti tudes towards technological risks and
benefits. PolicySciences, 1978, 9, 127152. (33)
Fiske, 8.Т., Taylor, S.E., Etcoff, N., & Laufer, J. Imaging, empathyand
causal attribution. JОUЛlаl of Experimental 80cial Psychology, 1979, 15, 356
377. (13)
Fitch, G. Effects of selfesteem, perceived реrfолnanсе, and chance оп causal
attributions. Journ.alofPersonality andSocialPsychology, 1970, 16, 311 315. (9)
Florovsky, G. Тhe study of the past. In R. Н. Nash (Ed.), Ideas of history
(Vol. 2). New York: Dutton, 1969. (23)
Forrester, J. W. Worlddynamics. Cambridge: WrightA1len, 1971. (11)
Foss, D. J., & Blank, М. А. Identifying the speech codes. Cognitive
Psychology, 1980, 12, 131. (35)
Freize, 1., & Weiner, В. Сие utilization and attributional judgments for
success and failure. Journal of Personality, 1971, 39, 591 606. (9)
Friedman, А.К., Ashovitz, 8.1., Berger, 8.М., Dodd, M.D., Fisher, M.S.,
Lapayowker, M.S., Moore, J.P., Parlee, D.E., Stein, G.N., &Pendergrass, Е.Р.
А cooperative evaluation of mammography in seven teaching hospitals.
Radiology, 1966, 86,886891. (18)
Fryback, D.G. Use of radiologists' subjective probability estimates in а
medical decision making problem. (Michigan Mathematical Psychology
Program, Report No. 7 4 14). AnnArbor: University of Michigan, 1974. (22)
Furby, L. Interpretingregression toward themeanindevelopmentalresearch.
Developmental Psychology, 1973, 8, 1 72 1 79. (23)
Galbraith, R.C., & Underwood, B.J. Perceived frequency of concrete and
abstract words. Memory and Cognition, 1973, 1, 5660. (1)
Gallic, W.B. Philosophy and the historical understanding. London; Chatto
& Windus, 1964. (23)
Garcia, J., McGowan, В.К., & Greene, K.F. 8ensoryqualityandintegration:
Constraints оп conditioning. In А.Н. Black & W.F. Prokasy (Eds.), Classical
conditioning 11: Сштепt research and theory. New York: AppletonCentury
Crofts,1972.(15)

Литература 607
Gardiner, Р.С., & Edwards, W. Public values: Multiattributeutility
meaS1Irement for social decision making. In M.F. Kaplan & S. Schwartz, (Eds.),
Human judgment and decision processes. New У ork: Academic Press, 1975. (28)
Garner, W.R. GoodpatternshavefewalterIlatives. AmericanScientist, 1970,
58(1), 3443v (3)
Gershon Cohen, J., & ВordeIl, А. G . G. Biopsy a11d mammogI.aphy. N ew У ork
State Journal of Medicine, 1964, 2751 2756. (18)
Gettys, C.F., & Willke, Т.А. The application of Bayes' theorem when the
true data state is Шlсеrtаiп. Organizational Behavior and НUПlan Perfonnance,
1969, 4, 125141.(26)
Ginosar, Z., & Trope, У. The effects of base rates and individuating
information оп judgmeIlts about another person. Journal of Experimental Social
Psychology, 1980, 16,228242. (10)
Glanzer, М., & Clark, W.H. Accuracy of perceptual recall: An analysis of
organization. Journal of Verbal Learning and Verbal Вehavior, 1963, 1, 289
299. (3)
Goethals, G .R., & Reckman, R.F.. The perception of consistency in atti tudes.
JOllrnal of Experimental Social Psychology, 1973, 9, 491 501, (32, 34)
Goffman, Е. Interactionritual. NewYork: Anchor, 1967. (16)
Gold, R.H. The accuracy of mammography in the diagnosis of benign a11d
malignantdisease. Oncology, 1969, 23, 159163. (18)
Goldberg, L.R. Theeffectiveness of clinician's judgments: The diagnosis of
organic brain damage from the BenderGestalt Test. Journal of Consulting
Psychology, 1959, 23, 2533. (20)
Goldberg, L. R. Diagnosticians vs. diagnostic SigrlS: The diagnosis of psychosis
vs. neurosis from the MMPI. Psychological Monographs, 1965, 79. (28)
Goldberg, L..R. Seer over sign: The first "good" example? Journal of
Experimental Research ill Personality, 1968, 3, 168 171. (28) (а)
Goldberg, L. R. Simple models or simple processes? Some research оп clinical
judgments. American Psychologist, 1968, 23, 483496. (23, 34) (Ь)
Goldberg, L.R. Мan vs. modelofman: Arationale, plus someevidence, for а
method of improving оп clinical inferences. Psychological Bulletin, 1970, 73,
422432. (23, 28)
Goldberg, L.R. Parameters of personality inventory construction and
utilization comparison of prediction strategies and tactics. Multivariate
ВehavioralResearchMonographs, 1972, 72, 159. (28)
Goldberg, L.R. Мan vs. model of тan: J ust how conflicting is that evidence?
Organizational Вehavior and Нитаn Performance, 1976, 16, 1322. (28)
Goldberg, Р. Are women prejudiced against women? TransAction, April
1968, 2830. (15)
Golding, S.L., & Rorer, L.G. Illusory correlation and the learning of clinical
judgment. Journal of Abnormal Psychology, 1972, 80, 249260. (15)
Goldman, A.I. Epistemics: Тhe regulative theory of cognition. Joumal of
Philosophy, 1978, 75, 509523. (32)

608 ЛИТЕРАТУРА
Goodfellow, L. D. А psychological in terpretation of the resul ts of the Zeni th
radio experimen ts in telepathy. J ournal of ExperimeIltal Psychology, 1938, 23,
601 631 (3)
Gray, C.W. Predicting with intuitive correlations. Psychonomic Science,
1968, 11, 4142. (4)
Green, B.F.,Jr. Parametersensitivityinmultivariatemethods. Multivariate
Behavioral Research, 1977, 3, 263. (28)
Green, D.M., & Swets, J .А. Signal detection theory and psychophysics. New
York: Wiley, 1966. (22)
Greenwald, А. G. The totalitarian ego; Fabrication and revision of personal
history. Unpublishedmanuscript, 1978. (12)
Greenwald, A.G., & Albert, R.D. Acceptance and recall of improvised
arguments. Journal of Personality and Social Psychology, 1968, 8, 31 34. (12)
Greenwald, A.G., & Sakumura, J.S. Attitude and selective learning: Where
are the phenomena of yesteryear? J ournal of Personali ty and Social Psychology,
1957, 7, 387397. (12)
Grether, D.M. Bayes' rule as а descriptive model: Тhe representativeness
heuristic (Social Science Working Paper No. 245). Pasadena: Californialnstitute
of Technology, 1979. (34)
Grether, D.M., & Plott, C.R. Economic theory of choice and the preference
reversal phenomenon. American Economic Review, 1979, 69, 623638. (19,
33,34)
Grice, Н.Р. Logic and conversation. In D. Davidson and G. Harman (Eds.),
The logic of grammar. Encino: Dickenson, 1975. (34)
Gross, А. Evaluation of the target person in а social influence situation.
Unpublished doctoral dissertation, Stanford University, 1966. (9)
Gruneberg, М.М., Morris, Р.Е., & Sykes, R.N. (Eds.), Practical aspects of
memory. London: Academic Press, 1978. (31)
Guilford, J.P. Psychometric methods. NewYork: McGrawHill, 1954. (4)
Hacking, 1. The emergence of probability. London: Cambridge University
Press, 1975. (32)
Hamill, R., Wilson, T.D., & Nisbett, R.E. Insensitivity to sample bias:
Generalizing from atypical cases. JОUЛlаl of Personality and Social Psychology,
1980,39,578589.(9,32,34)
Hamilton, D.L.A cognitive attriblltional analysis of stereotyping. In L.
Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology (Vol. 12). New
York: Academic Press, 1979. (9)
Hamilton, D.L., & Rose, T.R. Illusory correlatioIl and the maintenance of
stereotype beliefs. Unpublished manuscript, University of California at Santa
Barbara,1978.(13)
Hamlin, R.M. The clinician as judge: Implications of а series of studies.
Journal of Consulting Psychology, 1954, 18, 233238. (20)
Hammerton, М. А case of radical probability estimation. Journal of
Experimental Psychology, 1973, 202, 252254. (10)

Литература 609
Hammond, K.R. Probabilistic functioning and the clinical method.
PsychologicalReview, 1955, 62, 255262. (28)
Hammond, K.R. Toward increasing competence of thought in public policy
formation. In K.R. Hammond (Ed.), Judgment and decision in public policy
formation. Вoulder, Colo.: Westview Press, 1978. (19)
Hammond, K.R., & Adelman, L. Science, values, and human judgment.
Science, 1976, 194, 389396. (28)
Hammond, K.R., McClelland, G. Н., & Mumpower, J. Humanjudgment and
decision making: Тheories, methods and procedures. New У ork: Praeger, 1980.
(34)
Hansen, R.D., & Donoghue, J.M. The power of consensus: Information
derived from one's own and others' behavior. Journal of Personality and Social
Psychology, 1977, 35, 294302. (10)
Hansen, R.D., & Lowe, С.А. Distincti veness and consensus: Тhe influence of
behavioral information оп actors' and observers' attributions. Journalof
Personality and Social Psychology, 1976, 34, 425433. (10)
Hart, J. Т. Memory and the memorymonitoring process. Journalof Verbal
Learning and Verbal Вehavior, 1967, 6, 686691. (11)
НartshОЛlе, Н., & Мау, М.А. Studies in the nature of character (Vol. 1),
Studies indeceit. NewYork: Macmillan, 1928. (15)
Hastie, R., & Кuпlат, Р .А. Person memory: Personali ty trai ts as organizing
principles in memory for behavior. Jounal of Personali ty and Social Psychology,
1979, 37, 2538. (9)
Hathaway, S.R. Clinical intuition and inferential accuracy. Journalof
Personality, 1956, 24, 223250. (20)
Hayes, J.R., & Simon, Н.А. Psychological differences among problem
isomorphs. In N.J. Castellan, Jr., D.B. Pisoni, & G.R. Potts (Eds.), Cognitive
theory. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1977. Vol. 2. (34)
Hazard, Т.Н., & Peterson, C.R. Odds versus probabilities for categorical
events (Tech. Rep. (73 2). McLean, Уа.: Decisions and Designs, Inc., 1973. (22)
Hedges, L.V., & Olkin, 1. Vote counting methods оп research synthesis.
Psychological Bulletin, 1960, 88, 359369. (31)
Heider, F. Social perception and phenomenal causali ty. Psychological Review,
1944, 51, 358373. (9)
Heider, F. Тhepsychologyofinterpersonalre1ations. New York: Wiley, 1958. (8, 9)
Hendrick, 1. The discussion of the "Instinct to Master." Psychoanalytic
Quarterly, 1943, 12, 561565. (16)
Henrion, М. Assessing probabilities: А review. Pittsburgh, Ра.: Carnegie
Mellon University, Department of Engineering and Public Policy, 1980. (31)
Henslin, J.M. Craps and magic. American Journal of Sociology, 1967, 73,
316330. (16)
Herrnstein, R.J. Оп the law of effect. Journal of the Experimental Analysis
of Behavior, 1970, 13, 243266. (35)

610 ЛИТЕРАТУРА
Hershey, J.C., & SchoemakeI', P.J.H. Risk taking and problem context in
the domain of losses: An expected utility analysis. Journal of Risk and Insurance.
1980, 47, 111132. (33)
Hession, Е., & McCarthy, Е. Human performance in assessing subjective
probabilitydistributions. Unpublishedmanuscript, Septelnber, 1974. (Available
from Department of Business Administration, University College Dublin,
Belfield, Dublin 4, Ireland.) (22)
Hexter, J.H. ТhehistoryprimeI". NewYork: Basic Вooks, 1971. (23)
Hoerl, А.Е., & Fallin, Н.К. Reliability 01 subje<.;ti,'e evaluations in а high
incentive situation. Journal of the Royal Statistical Society (Series А), 1974,
337, 227230. (22)
Hoffman, P.J. The paramorphic representatioll of clinical judgnlent.
Psychological Bulletin, 1960, 57, 116 131. (23, 28)
Hogarth, R.M. Cognitive processes and the assessment of subjective
probabili ty distribu tions. J ournal of the American Sta tistical Associa tion, 1975,
70, 271289. (19, 31)
Hohenemser, К.Н. The failsafe risk. Environment, 1975, 17(1), 6 10. (33)
Holdren, J. Р. The nuclear con troversy and the lilni tations of decision makil1g
Ьу experts. Bulletin of the Atomic Scientists, 1976, 32, 2022, (33)
Holmes, D. S. Dimensions of projection. Psychological Bulletin, 1968, 69,
248268. (9)
Holt, R.R. Yet another look at clinical and statistical prediction. American
Psychologist, 1970, 25, 337339. (28)
Horowitz, L.M., Norman, S.A., & Day, R.S. Availability and associat,ive
symmetry. Psychological Review, 1966, 73, 1  15. (11)
Hovland, C.I. Reconciling conflicting results derived from experimental and
survey studies of attitude change. AmeriCaIl Psychologist, 1959, 14, 8 1 7, (8)
Hovland, C.I., Mandell, W., Canlpbell, Е.Н., & Brock, Т., Luchins, A.S.,
Cohen, A.R., McGuire, W.J., Janis, I.L., Feierabend, R.L., & Anderson, N.H.
The effects of "commitment" оп opinion change following communication. In
C.I. Hovlandetal., (Eds.), Theorderofpresentationinpersuasion. NewHaven:
YaleUniversityPress, 1957. (9)
Howard, J.W., & Dawes, R.M. Linear prediction of marital happiness.
Personalityand Social Psychology Bulletin, 1976, 2, 4 78480. (28)
Howell, W.C., & Burnett, S.A. Uncertainty measurement: А cognitive
taxonomy. Organizational Вehavior and Human Performance, 1978, 22, 45
68. (31, 35)
Howell, W.C., Gettys, С., & Martin, D. Оп the allocation of inference
functions in decision systems. Organizational Behavior and Human
Performance, 1971, 6,132149. (26)
Huntsberger, D.V. Elemellts of statistics (2nd 00.). Boston: Allyn & Васоп,
1967. (15)
Hynes, М., & Vanmarcke, Е. Reliability of embankment performance
predictions. Proceedings of the ASCE Engineering Mechanics Division Specialty

Литература 611
Conference. Waterloo, Ontario, Canada: lJniversity of Waterloo Press, 1976.
(31,33)
1ttelson, W.H., & Kilpatrick, F.P. Experiments in perception. Scientific
American, 1951, 185, 5055. (35)
JaIlis, 1. Victimsof groupthink. Boston: HoughtonMifflin, 1972. (8, 23, 34)
Janis, 1.L., & Mann, L. Decision making. New York: Free Press, 1977. (34)
Jenkins, JI.M., & Ward, W.C. Judgmentof contingencybetweenresponses
and outcomes. Psychological Monographs, 1965, 79. (11, 15, 19)
Jennergren, L.P., & Keeney, R.L. Risk assessment. 1n Handbook of applied
systems analysis. Laxenberg, Aust.ria: 1IASA, in press. (31, 33)
Jermings, D.L., Lepper, M.R., & Ross, L. Persistenceofimpressionsofpersonal
persuasi veness: Perseverance of erroneous self assessments ои tside the debriefing
paradigm. Unpublished manuscript, Stanford University, 1980. (9, 15)
Jervis, R. Perception and misperception in international relations. Princeton:
Princeton University Press, 1975. (8, 34)
Johnson, D.M. Systematic introduction to the pS)Tchology of thinking. New
York: Harper & Row, 1972. (4)
Johnson, T.J., Feigenbaum, R., & Weiby, М. Some determinants and
consequences of the teacher's perception of callsation, journal of Experimental
Psychology, 1964, 55, 237246. (9)
JohnsonLaird, P.N., Legrenzi, Р., & SoninoLegrenzi, М. Reasoning and а
sense of reality. British Journal of Psyelo1ogy, 1972, 63, 395400. (6, 34)
JohnsonLaird, P.N., & Wason, Р.С. А theoretical analysis of insight into а
reasoning task. In P.N. JohnsonLaird and Р.С. Wason (Eds.), Thinking.
Cambridge: Cambridge University Press, 1977" (6, 34)
Jones, Е.Е., & Davis, К.Е. Fromacts todispositions: Theattributionprocess
in person perception. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social
psychology (Vol. 2). New York: Academic Press, 1965. (9, 13)
Jones, Е.Е., Davis, К.Е., & Gergen, К. Role playing variations and their
il1formational value for person perception. Journal of Abnormal and Social
Psychology, 1961, 63,302310. (9)
Jones, Е.Е., & DeCharms, R. Changes in social perception as а function of
the personal relevance of behavior. Sociametry, 1957, 20, 7585. (9)
Jones, Е.Е., & Harris, V.A. The attribution of attitudes. Journalof
Experimental Social Psycholog'y, 1967, 3, 1 24. (9)
tJones, Е.Е., Kanouse, D.E., Kelley, Н.Н., Nisbett, R.E., Valins, S., & Weiner,
В. Attribution: Perceiving the causes of behavior. Morristown, N.J.: General
Learning Press, 1971. (8, 9, 15)
Jones, Е.Е., & Nisbett, R.E. The actor and the observer: Divergent
perceptions of the causes of behavior. 111 Е.Е. Jones, D. Kanouse, Н.Н. Kelley,
R.E. Nisbett, S. Valins, & В. Weiner, Attribution: Perceiving the causes of
behavior. Morristown, N.J.: General Learning Press, 1971. (9, 11, 12)
Jones, J.M. Prejudiceandracism. Reading, Mass.: AddisonWesley, 1972. (15)
Jones, M.R. From probability learning to sequential processing: А critical

612 ЛИТЕРАТУРА
review. PsychologicalBulletin, 1971, 76, 153185. (3)
Kadane, J. Personalcommunication, November 1980. (22)
Кahnеman, D., & Тversky, А. Оп prediction and judgment. ORI Research
Monograph, 1972, 12(4). (10) (а)
Kahneman, D., & Tversky, А. Subjective probability: А judgment of
representativeness. CognitivePsychology, 1972, 3, 430454. (1, 4,5,6,11,23,
32, 34) (Ь)
Kahneman, D., & Тversky, А. Оп the psychology of prediction. Psychological
Review, 1973, 80, 237 251. (1, 5, 6, 7, 8, 9,10, 13,15,18, 23, 27, 30, 34)
Kahneman, D., & Tversky, А. Intuitive prediction: Biases and corrective
procedures. TIMSStudiesinManagementScience, 1979, 12, 313327. (8, 33,
34, 35) (а)
Кahnетan, D. , & Тversky, А. Prospect theory: An analysis of decisions under
risk. Econometrica, 1979, 47, 263291. (19, 33) (Ь)
Kasper, R. G. "Real" vs. perceived risk: ImplicatioI1S for policy. In G.T.
Goodman & W.D. Rowe (Eds.), Energy risk management. London: Academic
Press, 1979. (33)
Kassin, S.M. Base rates and prediction: The role of sample size. Personality
and Social Psychology Bulletin, 1979, 5, 210213. (10) (а)
Kassin, S. М. Consensus information, prediction, and саиваl attribution: А
review of the li tera ture and issues. J ournal of Personali ty and Social Psychology,
1979, 37, 19661981. (10)(Ь)
Kates, R. W. Hazard and choice perception in flood plain management
(Research Paper No. 78). Chicago: University of Chicago, Departme11t of
Geography, 1962. (23, 33)
Katz, D., & Allport, F. Students' attitlldes. Syracuse: CraftsmanPress, 1931. (9)
Kaufman, М.Т. TheNewYork Times, October 18,1973. (7)
Kelley, Н. Н. Attribution theory in social psychology. In D. Levine (Ed.),
Nebraska Symposium оп Motivation: 1967. Lincoln: University of Nebraska
Press, 1967, 192241. (7,9,13,15)
Kelley, Н.Н. Attribution in social interaction. In Е.Е. Jones, D. Kanouse, Н.Н.
Kelley, R.E. Nisbett, S. Valins, & В. Weiner (Eds.), Attribution: Perceiving the
causes ofbehavior. Мопistоwn, N.J.: General Learning Press, 1971. (9, 15)
Kelley, Н. Н. The process of causal attribution. American Psychologist, 1973,
28, 107128. (9,15)
Kelley, Н.Н., & Stahelski, A.J. Social interaction basis of cooperators' and
competi tors' beliefs аЬои t others. J ОUЛlаl of Personality and Social Psychology,
1970, 16, 6691. (9)
Kelly, L. Evaluation of the interview as а selection technique. In Proceedings
of the 1953 Invitational Conference оп Testing Problen1s. Princeton, N.J.:
Educational Testing Service, 1954. (28)
Kelman, Н.С. The human use of human subjects: The problem of deception
in social psychological experimen ts. In А. G. Miller (Ed.), The social psychology
of psychological research. New У ork: Macmillan, 1972. (9)

Литература 613
Kidd, J .В. The utilization of subjective probabilities in production planning.
Acta Psychologica, 1970, 34, 33834 7. (30)
Kilpatrick, F.P. Explorations in transactional psychology. New York: New
York University Press, 1961. (35)
Кing, J.F., Zechmeister, Е.В., &Shauglmessy, J.J. Judgmentofknowing: Тhe
influence of retrieval practice. American Joumal of Psychology, in press. (31)
Koltuv, В. Some characteristics of intrajudge trait intercorrelations.
Psychological Monographs, 1962, 76. (15)
Koriat, А., Lichtenstein, S., & Fischhoff, В. Reasons for confidence. Journal
of Experimental Psychology: Human LеаЛliпg and Memory, 1980, 6, 107  118.
(22, 23, 31)
Kostlan, А.А method for the empirical study of psychodiagnosis. J ournal of
Consulting Psychology, 1954,18, 8388. (20)
Krantz, D.H. Measurementstructuresandpsychologicallaws. Science, 1972,
1 75, 1427  1435. (28)
Krantz, D.H., Luce, R.D., Suppes, Р., & Tversky, А. Foundations of
measurement (Vol. 1). New York: Academic Press, 1971. (28)
Kruskal, W., & Mosteller, F. Representative sampling 1: Nonscientific
literature. Intemational Statistical Review, 1979, 47, 1324. (6) (а)
Кruskal, W., & Mosteller, F. Representative sampling 11: Scientific li terature
excluding statistics. International Statistical Review, 1979,.47, 111  127. (6) (ь)
Киlш, Т, The structure of scientifc revolution. Chicago: University of
Chicago Press, 1962. (8, 23)
Kuslmer, R. Breast cancer"The night 1 found out." San Francisco Chronicle,
March 24, 1976. (18)
Lakatos, 1. Falsification and scientific research programmes. In 1. Lakatos &
А. Musgrave (Eds.), Criticism and the growth of scientific knowledge.
Cambridge: Cambridge University Press, 1970. (23)
Langer, E.J., Taylor, S.E., Fiske, S. Т., & Chanowitz, В. Stigma, staring and
discomfort: А novel stimulus hypothesis. Journal of Experimental Social
Psychology, 1976, 72, 451 463. (13)
Lanir, Z. Critical revaluation of the strategic intelligence methodology. Tel
Aviv: Center for Strategic Studies, Tel Aviv University, 1978. (23)
Larkin, J., McDennott, J., Simon, D.P., & Simon, Н.А. Expert and novice
performance in solving physics problems. Science, 1980, 208, 1335 1342. (34)
Larson, J.R., & Reenan, А.М. The equivalence interval as а measure of
uncertainty. Organizational Behavior and Нитan Performance, 1979, 23, 49
55. (22, 31)
Lepper, M.R., & Greene, D. Turning play into work: Effects of adult
surveillance and extrinsic rewards оп children's intrinsic motivation. Journal
of Personality aJld Social Psychology, 1975, 31, 4 79486. (9)
Lepper, M.R., & Greene, D. The hidden costs of reward. Hillsdale, N.J.:
Erlbaum, 1978. (9)
Lepper, M.R., Greene, D., & Nisbett, R.E. Underminingchildren's intrinsic

614 ЛИТЕРАТУРА
in terest wi th extrinsic reward: А test of the overj ustification hypothesis. Journal
ofPersonalityaпdSocialPsycho!ogy, 1973, 28, 129137. (9)
Lepper, M.R., Ross, L., & Lau, R. Persistence of inaccurate anddiscredited
personal impressions: А field demonstration of attribиtional perseveraIlce..
Unpиblishedmanиscript, Stanford University, 1979. (9)
Lesnick, G.J. Mammography: А word of саи tion. N ew У ork Sta te journal of
Medicine, 1966, 20052008. (18)
Libby, R. Мan versus model of man: Some conflicting evidence. Organiza tional
Behavior and Hitman Performance, 1976, 16, 1  12. (28)
Lichtenstein, S., & Fischhoff, В. Do those who know more also know more
about how much they know? The calibration of probability judgments.
OrganizationalBehaviorandHumanPerformance, 1977, 20, 159183. (22, 31)
Lichtenstein, S., & Fischhoff, В. Howwelt doprobabili tyexperts assess probabili ty?
(Decision Research ReJIOrt 805). Eugene, Oreg.: Decision Research, 1980. (22) (а)
Lichtenstein, S., & Fischhoff, В. Training for calibration. Organizational
Behavior and Human Performance, ] 980, 26, 149 171. (22, 31) (ь)
Lichtenstein, S., & Fiscl1hoff, В. The effects of gender and instrиctions оп
Calibra tion (Decision Research Report 81 5). Eugene, Oreg.: Decision Research
1981. (22)
Lichtenstein, S., Fischhoff, В., & Phillips, L.D. Calibrationofprobabilities:
The state of the art. In Н. Jиngeпnann & G. deZeeиw (Eds.), Decision making
and change in hиman affairs. Amsterdam: D. Reidel, 1977. (33)
Lichtenstein, S., & Slovic, Р. Reversal of preferences between bids and choices
in gambling decisions. Journal о! Experimental Psychology, 1971, 89, 4655.
(19, 33, 34)
Lichtenstein, S., & Slovic, Р. Responseinduced reversals о! preference in
gambling; An extended replication in I.-Aas Vegas. Joиrnalof Experimental
Psychology, 1973, 101, 1620. (33, 34)
Lichtenstein, S., Slovic, Р., Fischhoff, В., Layman, М., &СоmЬэ, В. Jиdged
freqиency of lethal events. Joиrnal of Experimental Psychology. Hиman
Learning and Memory, 1978,4, 551 578. (33)
Lindman, H.G., & Edwards, W. Sиpplementary report: Learning the
gambler's fallacy. Journal of Experimental Psychology, 1961, 62, 630. (23)
Loftus, E.F. Eyewitness testimony. Cambridge, Маээ.: Harvard University
Press, 1979. (34)
Loftиs, E.F., & Palmer, J.C. Reconstrиction of aиtomobile destruction: An
example of the interaction between language aIld memory. Journal of Verbal
Learning and Verbal Вehavior, 1974, 16, 585589. (34)
Lord, С., Lepper, M.R., & Ross, L. Biased assimilation and attitиde
polarization: The effects of prior theories оп sиbseqиently considered evidence.
JournalofPersonalityandSocialPsychology, 1979, 37, 20982110. (9,15)
Ludke, R.L., Stauss, F.F., & Gustafson, D. Н. Comparison of five methods
for estima ting sub jective probabili ty distribи tions. Organiza tional Вeha vior and
Ншnan Performance, 1977, 19, 162 179. (31)

Литература 615
Lusted, L. В. Introduction to medical decision making. Springfield, 111.:
Charles С Thomas, 1968. (18)
Lusted, L. В. А study of the efficacy of diagnostic radiologic procedures: Final
report оп diagnostic efficacy. Chicago: Efficacy Study Commi ttee of the
American College of Radiology, 1977. (22,31)
Lnsted, L.B., Bell, R.S., Edwards, W., Roberts, H.V., & Wallace, D.L.
Evaluating the efficacy of radiologic procedures Ьу Bayesian methods: А
progress report. In K.J. Snapper (Ed.). Models in metrics for decision makers.
Washington, D.C.: Information Resources Press, 1977. (18)
Lynn, R. Attention, arousal and the orientation reaction. Oxford: Pergamon,
1966. (35)
Lyon, D., & Slovic, Р. Dominance of accuracy infолnаtiоп and neglect of Ьаве
rates inprobabilityestimation. ActaPsychologica, 1976, 40, 287298. (10, 18)
Lyons, A.S. Aids to the surgeon Ьу mammography. Mt. Sinai Journal of
Medicine, New York, 1975, 42, 223231. (18)
Machover, К. Personality projection in the drawing of the human figure.
Springfield, 111.: Charles С Thomas, 1949. (17)
Malpass, R.S. Effects of attitude оп learning aIld memory. The influence of
in.structioninduced sets. Journal of Experimental Social Psychology, 1969, 5,
441 453. (12)
Manis, М., Dovalina, 1., Avis, N.E., & Cardoze, S. Base rates сап affect
individualpredictions. Journalof Persrality andSocial Psychology, 1980, 38,
231 248. (10)
Мarkman, Е.М. Rea1izingthatуоudоп'tШldеrstand: Elementaryschoolchildren's
awarenessofinconsistencies. ChildDevelopment, 1979, 50, 643655. (31)
Markovic, М. Social determinism and freedom. In Н.Е. Kiefer & М.К.
Munitz, (Eds.), Mind, science and history. Albany, N.Y.: State University of
NewYork Press, 1970. (23)
Marquardt, D.W., & Snee, R.D. Ridge regression in practice. American
Statistician, 1975, 29(1), 319. (28)
Marwick, А. The nature of history. London: Macmillan, 1970. (23)
Mayzner, M.S., & Тresselt, М.Е. Tablesofsingleletterandbigramfrequency
coun ts for various word length and letterposi tion combinations. Psychonomic
Monograph Supplements, 1965, 1, 1332. (11)
McArthur, С. Analyzing the clinical process. Journal of Counseling
Psychology, 1954, 1, 203207. (20)
McArthur, L.Z. The how and what of why: Some determinants and
consequences of causal attribution. Journal of Personality and Social
Psychology, 1972, 22, 171193. (7, 9)
McArthllr, L.Z. The lesser influence of consensus than distinctiveness
informatiorl оп causal attributiol1S: А test of the personthing hypothesis.
Journal of Personality and Social Psychology, 1976, 33, 7337 42. (9)
McArthur, L.Z., & Post, D. Figuralemphasis andpersonperception. Journal
of Experimental Social Psychology, 1977, 13, 520535. (9)

616 ЛИТЕРАТУРА
McArthur, L.Z., & Solomon, L.K. Perceptions of an aggressive encounter as
а function of the victim's salience and the perceiver's arousal. Journalof
Personalityand Social Psychology, 1978, 36, 1278 1290. (9)
McCauley, С., & Stitt, C.L. i\n individual and quantitative measure of
stereotypes. JoumalofPersonalityandSocialPsychology, 1978, 36, 929940. (10)
McClelland, G., & Rohrbaugh, J. Who accepts the Pareto axiom? The role of
utility and equity in arbitration decisions. Вehavioral Science, 1978, 23, 446
456. (34)
McClow, М. V., & Williams, А. С. Mammographic examinations (4030): Тел 
уеат clinical experience in а community medicalcenter. Annals of Surgery, 1973,
177, 616619. (18)
McGrath, Р. . Radioactive waste management: Potentials and hazards from
а risk point of view (Report EURFNR 1204 [KFK 1992]). Karlsruhe, West
Germany: U.S.EURATOM Fast Reactor Exchange Programme, 1974. (33)
McNeil, B.J., Weichselbaum, R., & Pauker, S.G. Fallacy of the fiveyear
survival in lung cancer. New E11g1and Journal of Medicine, 1978, 299, 1397
1401. (33)
МееЫ, Р .Е. Clinical versus statistical prediction: А theoretical analysis and а
review of the evidence. Minneapolis: University of Minnesota Press, 1954. (28)
Meehl, Р.Е. When shall we use our heads instead of the formula? Journal of
Counseling Psychology, 1957, 4, 268273. (20)
Meehl, Р ,Е. Seer over sign: The first good example. J ournal of Experimental
ResearchinPersonality, 1965, 1, 2732. (28)
Meehl, Р.Е. Nuisance variables and the ех post facto design. In М. Radner &
s. Winokur (Eds.), Minnesota studies in the philosophy of science. Minneapolis:
University of Minnesota Press, 1970. (23)
Meehl, Р.Е., & Rosen, А. Antecedent probability and the efficacy of
psychometric signs, patterns or cutting scores. Psychological Bulletin, 1955,
52, 194216. (10)
Merton, R.K. The selffulfilling prophecy. Antioch Review, 1948, 8, 193
210. (15)
Mervis, С.В., & Rosch, Е. Categorization of natural objects. Annual Review
of Psychology, 1981, 32, 89 115. (6)
Michotte, А. Тhe perception of causality. New У ork: Basic Books, 1963. (19)
Milgram, S. Behavioral study of obedience. Journal of Abnormal and Social
Psychology, 1963, 67, 371 378. (7, 9)
Mill, J.S. Asystemoflogic, ratiocinativeandinductive. Toronto: University
of Toronto Press, 1974 (Originally published in 1843). (32)
Miller, A.G. The social psychology of psychological research. New York:
Macmillan, 1972.(9)
Miller, A.G., Gillen, В., Schenker, С., & Radlove, S. Perception of obedience
to authority. Proceedings of the 81st Annual Convention of the American
PsychologicalAssociation, 1973, 8, 127128. (7)
Miller, D.T. What constitutes а selfserving attributional bias? Journal of

Литература 617
Personality and Social Psychology, 1978, 36, 1221  1223. (9)
Miller, D. Т., & Ross, М. Selfserving biases in the attribution of causality:
Fact or fiction? Psychological Bulletin, 1975, 82, 213225. (9)
Mischel, W. Personality and assessment. New York: Wiley, 1968. (4, 15)
Mischel, W. Continuity and change in personality. American Psychologist,
1969, 24, 1012 1018.(15)
Mischel, W. Оп the interf асе of cogni tion and personali ty: Вeyond the person 
situation debate. American Psychologist, 1979, 34, 7 40754. (6)
Mischel, W., & Gilligan, С. Delay of gratification, motivation for the
prohibited gr"atification, and responses to temptation. Journalof Personality
and Social Psychology, 1964, 64, 411 417. (15)
Mitchell, T.R., & Kalb, L.S. Outcomeknowledgeandcontentasdeterminants
of supervisor attributions and judgments of responsibility about а subordinate's
poor performance, journal of Applied Psychology, in press. (31)
Moore, P.G. Themanager's strugglewith uncertainty. Journalof the Royal
Statistical Society (Series А), 1977, 140, 129 165. (31)
Morris, Р. А. Decision analysis expert use. lVlanag'ement Science, 1974, 20,
1233 1241. (31)
Morrison, R.J. Franklin D. Roosevelt and the Supreme Court: An example
of the use of probability theory in political history. History and Theory, 1977,
16, 137146. (23)
Morton, J. Interaction of informati')n in word recognition. Psychological
Review, 1969, 76, 165 178. (35)
Moskowitz, Н., & Bullers, W.I. Modified PERT versus fractile assessment of
subjectiveprobabilitydistributions (Paper No. 675). Purdue University, 1978. (22)
Murphy, А.Н. Scalar and vector partitions of the probability score (Part 1).
Twostate situation. Journal of Applied Meteorology, 1972, 31, 273282. (22)
Murphy, А.Н. А new vector partition of the probability score. Journalof
Applied Meteorology, 1973, 12, 595600. (22)
Murphy, А.Н. Personalcommunication, August 1980. (22)
Murphy, А.Н., & Winkler, R.L. Forecasters andprobabilityforecasts: Some
current problems. Bulletin of the Anlerican Meteorological Society, 1971,52, 239
247. (22)
Murphy, А.Н., & Winkler, R.L. Subjective probability forecasting
experimen ts in meteorology: Some preliminary resul ts. Bulletin of the American
Meteorological Society, 1974, 55, 1206 1216. (22, 31)
Murphy, А.Н., & Winkler, R.L. Сan \veather forecasters formulate reliable
probability forecasts of precipitation and temperature? Nationa] Weather
Digest, 1977, 2, 29. (22, 31) (а)
Murphy, A.II., & Winkler, R.L. Тhe use of credible intervals in temperature
forecasting: &>те experinlental results. In Н. Jungeпnarnl & G. deZeeuw (Eds.),
Decision making and с1Шl1gе Пl hlL111an affairs. Amsterdam: D. Reidel, 1977. (22) (ь)
Naatanen, R., & Surnnlala, Н. Roaduser behavior and traffic accidents.
Amsterdam: NorthHolland, 1975. (33)

618 ЛИТЕРА1."'УРА
Nickerson, R.S., & McGoldrick, С.С., Jr. Confidence ratings and level of
реrfолnanсеопаjudgnlental task. Perceptuall\tlotorSkills, 1965, 20, 311316(22, 31)
Nisbett, R.E., & Вorgida, Е. Attribution and the psychology of predietion.
Journalof Personality and Social Psychology, 1975, 32, 932943. (7, 10, 27, 32)
Nisbett, R.E., Borgida, Е., Crandall, R., & Reed, Н. Popular induction:
Information is not Ilecessarily informative. In J. 8. Carroll and J. W. Раynе
(Eds.), Cognitionandsocial bellavior. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1976. (19, 28)
Nisbett, R.E., & Ross, L. НUПlan il1ference: Strategies and shortcomiIlgs of
socia1judgment. Englewood Cliffs, N.J.: PreIlticeHall, 1980. (6, 9, 10, 15, 32,
34, 35)
Nisbett, R.E., & Schachter, S. Cognitive nlanipulations of pain. Journalof
Experimental Social Psychology, 1966, 2, 227236. (7)
Nisbett, R.E., & Wilson, T.D. TellingmorethaIl we сап kЛО\N: Verbalreports
onmentalprocesses. PsychologicalReview, 1977, 84, 231259. (19,32,34)
Nisbett, R.E., Zukier, Н., & Lemley, R.E. TlledilutioIleffect: Nondiagnostic
infornlation weakens the implications of diag"nostic infornlation. Cognitive
Psychology, 1981, 13, 248277. (34)
Norman, W.T.., & Goldberg, L.R. Raters, ratees, and randomness in
personality structure. Journalof Personality and Social Psychology, 1966, 4,
681 691. (15)
NowellSmith, Р. Н. Historicalexplanation. InH. Е. Kiefer&M. К. Munitz
(Eds.), Mind, science and history. AlЬЮ1У, N.Y.: State Universityof New York
Press, 1970, (23)
O'Leary, М.К., Coplin, W.D., Shapiro, Н.В., & Dean, D. The quest for
relevance. InternatiOl1.a1 Studies Quarterly, 1974, 18, 211 237. (23)
Olson, С.. Some apparent violations of the representativeness heuristic in
human judgment. Journal of Experimental Psychology: Ниman Perception and
Performance, 1976, 2, 599608. (5, 34)
Оrnе, М. Т. Demand characteristics and their implications for reallife: The
importance of quasicontrols. In A.G. Miller (Ed.), The social psychology of
psychological research. New York: Macmillan, 1972. (9)
Оте, М.Т. Communication Ьу the total experimental situation: Why it is
important, how i t is evaluated, and i ts significance for the ecological validi ty of
findings. In Р. Pliner, L. Кrames, & Т. Alloway (Eds.), Communication and
affect. New York: Academic Press, 1973. (34)
Oskamp, S. The relationship of clinical experience and training methods to
several cri teria of clinical prediction. Psychological Monographs, 1962, 76, (28,
Whole No. 547). (20, 22, 31)
Overall, J.E. Classical statistical hypothesis testing within tlle context of
Bayesian theory. Psychological Bulletin, 1969, 71, 285292. (2)
Parducci, А. Category judgment: А rangefrequency model. Psychological
Review, 1965, 72, 407418. (34)
Passini, F. Т., & N orman, W. Т. А universal conception of personali ty
structure? Journal of Personality and Social Psychology, 1966, 4, 4449. (15)

Литература 619
Patterson, С.Н. Diagnostic accuracy or diagnostic stereotypy? Journal of
Consulting Psychology, 1955,19, 483485. (20)
Раynе, J.W. Iпfолnаtiоп processing theory: Some concepts and methods
applied todecisionresearch.1n Т. Wallsten(Ed.), Cognitiveprocessesinchoice
and decision behavior. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1980. (19)
Pennington, D.C., Rutter, D.R., McKenna, К., & Morley, I.E. Estimating
the ои tcome of а pregnancy test: W оmеп' s jlldgments in foresight and hindsight.
British Journal of Social and Clinical Psychology, 1980, 79, 317323. (31)
Peterson, C.R. (Ed.). Special issue: Cascaded inference. Organizational
Behavior and Нитan Performance, 1973, 10, 315432. (27)
Peterson, C.R., & Beach, L.R. Мan as an intuitive statistician. Psychological
Bulletin, 1967, 68(1), 2946. (3, 15, 31)
Peterson, C.R., DuCharme, W.M., & Edwards, W. Sampling distributions
andprobabilityrevisions. JournalofExperimentalPsychology, 1968, 76, 236
243. (3)
Peterson, C.R., Schneider, R.J., & Miller, A.J. Sample size and the revision
of subjectiveprobabilities. Journal of ExperimentalPsychology, 1965, 69, 522
527. (25)
Phillips, L.D. Some components of probabilistic inference (Tech. Rep.
No. 1). HumanPerformanceCenter, UniversityofMichigan, 1966. (11)
Phillips, L.D., & Edwards, W. Conservatism in simple probability inference
tasks. JournalofExperimentalPsycho:Jgy, 1966, 72, 346357. (25)
Phillips, L.D., Hays, W.L., & Edwards, W. Conservatism in complex
probabilistic inference. IEEE TI-aI1Sасtiопs оп Ншnan Factors in Electronics,
1966, HFE7, 718. (25)
Phillips, L.D., & Wright, G.N. Cultural differences in viewing uncertainty
and assessing probabilities. In Н. Jungermann & G. deZeeuw (Eds.), Decision
making and change in human affairs. Amsterdam: D. Reidel, 1977. (22, 31)
Pickhardt, R.C., & Wallace, J.B. А study of the performance of subjective
probabilityassessors. DecisionSciences, 1974, 5, 347363. (22, 31)
Pitz, G.F. Subjective probability distributions for imperfectly known
quantities. In L.W. Gregg (Ed.), Knowledge and cognition. New York: Wiley,
1974. (22, 31)
Pitz, G.F., Downing, L., & Reinhold, Н. Sequential effects in the revision of
subjective probabilities. Canadian Journal of Psychology, 1967, 21, 381 393. (3)
Pokorny, G. Energy development: Attitudes and beliefs at the regionalj
nationallevels. Cambridge, Mass.: Cambridge Reports, 1977. (33)
Polefka, J. The perception and evaluation of responses to social influences.
Unpublished doctoral dissertat.ion, Starlford University, 1965. (9)
Pollack, L, & Decker, L.R Confidence ratirlgs, message receptions, and the
receiver operating characteristics. J ournal of the Acoustical Society of America,
1958, 30, 286292. (22)
Posner, M.I. Chronometric explorations of mind. Hillsdale, N.J.: Erlbaum,
1978. (35)

620 ЛИТЕР А Т"УР А
Posner, M.I., & Keele, S.W. Оп the genesis of abstract ideas. Joumalof
Experimental Psychology, 1968, 77, 353363. (6)
Poul ton, Е. С. The new psychophysics: Six models for magnitude estimation.
Psychological Bulletin, 1968, 69, 1  19. (33)
Poulton, Е.С. Range effects in experiments with people. American Journal
of Psychology, 1975, 88, 332. (34)
Pratt, J.W. Personal communication, October 1975. (22)
President's Commission оп the Accident at Three Mile Island. Report.
Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office, 1979. (33)
Primack, J. Nuclear reactor safety: An introduction to tlle issues. Bulletin
of the Atomic Scientists, 1975, 31, 15 17. (33)
Pryor, J. В., & Кriss, М. The cogni tive dynamics of salience iIl the attribution
process. Journal of Personality and Social Psychology, 1977, 35, 4955. (13)
Raiffa, Н. Risk, ambiguity and the Savage axioms: Comment. Quarterly
Journalof Economics, 1961, 75, 690694. (35)
Raiffa, Н. Assessments of probabilities. 'Unpublished manuscript, Harvard
University, 1969. (22)
Rather, D., & Heskowitz, М. Thecameranever.blinks. NewYork: Ballantine
Books, 1977. (12)
Regan, D. Т., & Totten, J. Empathy and attribution: Тurning observers into
actors. Journal of Personality and Social Psychology, 1975, 32, 850856. (9)
Remus, W.E., & Jenicke, L.O. Urlit and random linear models in decision
making. Multivariate Вehavioral Research, 1978, 13, 215221. (28)
Rethans, А. An investigation of consumer perceptions of product hazards.
Doctoraldissertation, UniversityofOregon, 1979. (33)
Rhoads, J. Е. Textbook of surgery. Philadelphia: Lippincott, 1969. (18)
Rogers, Т.В., Kuiper, N.A., & Kirker, W.S. Selfreferenceand theencoding
of personal information. JОUЛlаlоf Personality and Social Psychology, 1977,
35, 677688. (12)
Root, Н. Е. Probability statements in weather forecasting. Joumal of Applied
Meteorology, 1962, 1, 163168. (22, 31)
Rosato, F., Тhomas, J., & Rosato, Е. Operativemanagementofnonpalpable
lesions detected Ьу mammography. Surgery, Gynecology, and Obstetrics, 1973,
337, 491493. (18)
Rosch, Е. Cognitive reference points. Cognitive Psychology, 1975, 7, 532
547.(6,8)
Rosch, Е. Principles of categorization. In Е. Rosch and В.В. Floyd (Eds.),
Cognition and categorization. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1978. (6)
Rosch, Е., & Mervis, С.В. Family resemblances: Studies in the internal
structure of categories. Cognitive Psychology, 1975, 7, 573605. (6)
Rosenberg, J. А question of ethics: The DNA controversy. American
Educator, 1978, 2, 2730. (33)
Rosenhan, D.L. on beingsaneininsaneplaces. Science, 1973, 279, 250258. (15)
Rosenthal, R., & Jacobson, L. Pygmalion in the classroom: Teacher

Литература 621
expectation and pupils' intellectual development. New У ork: Holt, Rinehart &
Winston, 1968. (9, 15)
Ross, L. The intuitive psychologist and his shortcomings: Distortions in the
attribution process. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social
psychology (Vol. 10). NewYork: Academic Press, 1977, 17 4 177. (8, 9, 13, 15,
19, 30, 32)
Ross, L. Someafterthoughtsоп theintuitivepsychologist. InL. Вerkowitz (Ed.),
Cogni tive theories in social psychology. N ew У ork: Academic Press, 1978. (15)
Ross, L., Amabile, Т.М., & Steinmetz, J.L. Social roles, social control, and
biases in social perception processes. Journal of Personality and Social
Psychology, 1977, 35, 485494. (9)
Ross, L., Bierbrauer  G., & Polly, S. Attribu tion of educational outcomes Ьу
professional and поп professional instructors. J ournal of Personali ty and Social
Psychology, 1974, 29, 609618. (9)
Ross, L., Greene, D., & House, Р. The false consensus phenomenon: An
attributional bias in self perception and social perception processes. Journal of
Experimental Social Psychology, 1977, 13, 279301. (9)
Ross, L., & Lepper, M.R. The perseverance of beliefs: Empirical and
normative considerations. In R.A. Shweder (Ed.), New directions for
methodology of behavioral sciences: Fallible judgment in behavioral research.
San Francisco: JosseyBass, 1980. (9, 34)
Ross, L., Lepper, M.R., & Hubbard, М. Perseverance in self perception and
social perception: Biased attributional processes in the debriefing paradigm.
Journal of Personality and Social Psychology, 1975, 32, 880892. (9, 15)
Ross, L., Lepper, M.R., Strack, F., & Steinmetz, J.L. Socialexplanationand
social expectation: The effects of real and hypothetical explanations upon
subjective likelihood. Journal of Personality and Social Psychology, 1977, 35,
817829. (9,15)
Ross, М., & Sicoly, F. Egocentric biases in availability and attribution.
Journal of Personality and Social Psychology, 1979, 37, 322336. (13)
Rothbart, М., Fulero, S., Jensen, с., Howard, J., & Birrell, Р. Fromindividual
to group impressions: Availability heuristics in stereotype formation. Journal
of Experimental Social Psychology, 1978, 14, 237255. (13)
Rothbart, М., & Snyder, М. Confidence in the prediction and postdiction of an
uncertain event. Canadian Journal of Вehavioral Science, 1970, 2, 3843. (35)
Rothschild, N. Coming to grips with risk. Address presented оп ВВС
television, November 1978. (Reprinted in the Wall Street Journal, Мау 13,
1979.) (33)
Rumelhart, D. Е. Schemata: The building blocks of cognition. In R. Spiro,
В. Bruce, and W. Brewer (Eds.), Theoretical issues in reading comprehension.
Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1979. (34)
Russell, В. Philosophy. NewYork: Norton, 1927. (7)
Russo, J.E. The value of unit price information. Journal of Marketing
Research, 1977, 11, 193201. (19)

622 ЛИТЕРАТУРА
Sanders, F. The evaluation of subjective probability forecasts (Scientific
Report N о. 5). Cambridge: Massachusetts Insti tu te of Technology, Departmen t
of Meteorology, 1958. (22)
Savage, L.J. Тhe foundations of statistics. New York: Wiley, 1954. (1, 25)
Savage, L.J. Elicitation of personal probabilities and expectations. Journal
oftheAmericanStatisticalAssociation, 1971,66, 336, 783801. (22)
Sawyer, J. Measurement and prediction, clinical and sta tistical. Psychological
Bulletin, 1966, 66, 178200. (28)
Schachter, S., &Singer, J.E. Cognitive, social, andpllysiologicaldetenninants
of emotional state. Psychological Review, 1962, 69, 379399. (7)
Schaefer, R.E., & Borcherding, К. The assessment о! subjective probability
distribution: А training experiment. Acta Psychologica, 1973, 37, 117129.
(22, 31)
Schmidt, F.L. Тhe relative efficiencyof regression and simpleunit predictor
weights in applied differential psychology. Educational and Psychological
Measurement, 1971, 31, 669714. (28)
Schoemaker, Р. J .Н., & Kunreu ther, Н. С. An experimen tal study of insurance
decisions. Journal of Risk and Insurance, 1979, 46, 603618. (33)
Schum, D. Current developments in research and cascaded inference
processes. 1n Т. Wallsten (Ed.), Cognitive processes in choice and decision
behavior. Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1980. (19)
Seaver, D.A., von Winterfe]dt, D., & Edwards, W. Eliciting subjective
probabili ty distributions оп continuous variables. Organizational Вehavior and
НUПlan Performance, 1978, 21, 379391. (22, 31)
Selvidge, J. Experimental comparison of different methods for assessing the
extremes of probability distributions Ьу the fractile method. (Management
Science Report Series, Report 7 5 13). Вoulder, Colo. Gradllate School of Business
Administration, Uni,rersity of Colorado, 1975. (22)
Selvidge, J. Assessing the extremes of probabili ty distribu tions Ьу the fractile
method. Decision Sciences, 1980, 11, 493502. (31)
Shafer, G. А mathematical theory of evidence. Princeton, N.J.: Princeton
University Press, 1976. (6, 35)
Shapiro, S., Strax, Р., & Venet, L. Periodic breastcancerscreening. Archives
о! Environmental Health, 1967, 15, 54 7553. (18)
Shapiro, В., Strax, Р., & Venet, L. Periodic breast cancer screening in
reducing mortali ty from breast cancer. J ournal of American Medical
Association, 1971, 215, 17771785. (18)
Sheridan, Т.В. Нuman error in nuclear power plants. Technology Review,
February 1980, 2333. (33)
Shweder, R.A. (Ed.), N ew directions for methodology of behavioral sciences:
Fallible judgment in behavioral research. San Francisco: Jossey Bass, 1980. (34)
Sh weder, R.A., & D' Andrade, R. G. The systema tic distortion hypothesis. 1n
R.A. Shweder (Ed.), Fallible judgment in behavioral research. San Francisco:
Jossey Bass, 1980. (6)

Литература 623
Sieber, J.E. Effects of decision inlportance оп ability to generate warтanted
subjectivellncertairlty. f'Journal of Personality and Social Psychology, 1974, 30,
688694. (22,31)
Siegel, S. N011parametric statistics for the behavioral sciences. New York:
l\1cGrawHill, 1956. (5)
Siegler, R.S. Tlle origins of scientific reasonil1g. In R.S. Siegler (Ed.),
Children's thinking: \;Vnat develops? HiltJsdale, N.J.: Erlbaum, 1979. (19)
Silverman, 1. Motives underlying the beha,rior of the subject in the
psychological experinlel1t. Paper pJ'esented at tlle n1eeting of the American
Psychologieal AssociatioIl, Chicago, SepteIllber 1965. (9)
Simon, Н. Moclels of таn: &)cial and rational. New York: Wiley, 1957. (13)
Si!non, Н.А. Infonnationprocessirlg theory of hUmall problem solving. In
w. К. Estes (Ed.), Handbook of learning and cognitive processes (Vol. 5).
Hillsdale, N.J.: Erlbaurn, 1978.
(19) Sinlon, II.A., & Chase) W.G. Skill in chess. American Scientist, 1973,
63, 394403. (28)
Simon, Н.А., & flayes, J.R. Tlle Шldеrstanding process: Problemisomorphs.
Cognitive Psychology, 1976, 8, 165 190. (19)
Simon, Н. А., & Newell, А. IIUnlan probleIIl solving: The state of the theor}7
in 1970 AmericanPsychologist,1971, 26, 145159. (19)
Slovic, Р. Сие consiste11cy and сие utilization injudgment. American Journal
of Psychology, 1966, 79, 427434. (4)
Slovic, Р.. Fronl Shakespeare to Simon: Speculations  and some evidence  аrюu t
nlan' s abili ty to process infonnation. Oregon Research Insti tute Research Bulletin,
1972, 12(2). Available from Decision Research, Eugene, Oregon (8, 22) (а)
Slovic, Р. Limitations of the mind of nlan: Implications for decision making
in the nuclear age. In H.J. Otway (Ed.), Risk vs. benefit: Solution or dream?
(Report LA 4860MS). Los Alan10s, N.M.: Los Alamos Scientific Laboratory,
1972. (Available from the National Teclmical Information Service). (28) (ь)
Slovic, Р. Psychological study of hшnan j udgment: Implications for investInent
decisionmaking. JОПЛlаlоf Finance, 1972, 27, 779799. (31, 33) (с)
Slovic, Р. Hypothesis testing in tlle learning of positive and negative linear
functions. Organizational Вehavior and Human Performance, 1974, Н, 368
376. (23)
Slovic, Р., & Fiscllhoff, В. Оп the psycholog y ' of experimental surprises.
Jourrlal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance,
1977, 3, 544551. (23,31)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. CogIlitive processes aIld societal
risk taking. InJ.S. Ca:rтoll & J. "Т. Payne (Eds.), Cognition and social behavior.
Hillsdale, N.J.: Erlbaum, 1976. (6, 19, 23)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. Behavioral decision theory.
AnnualRevie"\vofPsychology, 1977, 28, 139. (8,19,34,35)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. Accident probabilities and seat

624 ЛИТЕРАТУРА
belt usage: А psychological perspective. Accident Analysis and Prevention,
1978, W, 281 285. (33)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. Rating the risks. Environment,
1979, 21(3), 1420, 3639. (33)
Slovic, Р., Fischhoff, В. & Lichtenstein, S. Facts vs. fears: Understanding
perceived risk. In R. Schwing & W. А. Albers, Jr. (Eds.), Societal risk
assessment: How safe is safe enough? New York: Plenum, 1980. (33)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. Characterizing perceived risk.
In R.W. Kates & С. Hohenemser (Eds.), Technological hazard management.
Cambridge, Mass.: Oelgeschlager', Gunn and Hain, in press. (33) (а)
Slovic, Р., Fischhoff, В., & Lichtenstein, S. Response mode, framing, and
iпfолnаtiоп processirlg effects in risk assessment. In R. М. Hogarth (Ed.), New
directions for methooology of social and behavioral science: Тhe framing of questions
and the consistency о! response. san Francisco: Jossey Bass, in press. (33) (ь)
Slovic, Р.., Fischhoff, В., Lichtenstein, S., Corrigan, В., & Combs, В.
Preference for insuring against probable smalllosses: Insurance implications.
Journalof Risk and Insurance, 1977, 44, 237 258. (33)
Slovic, Р., Kunreuther, Н., & White, G. F. Decision processes, rationality,
andadjustment tonatllralhazards. InG. F. White(Ed.), Naturalhazards: Local,
national, and global. New У ork: Oxford University Press, 1974. (33)
Slovic, Р., & Lichtenstein, S. Comparison of Bayesian and regression
approaches to the study of information processing in judgment. Organizational
BehaviorandHumanPerformance, 1971, 6, 649744. (1, 3,4,23,28)
Slovic, Р., Lichtenstein, S., & FischllOff, В. Images of disaster: Perception
and acceptance of risks from nuclear power. In G. Т. Goodman & W. D. Rowe
(Eds.), Energy risk management. London: Academic Press, 1979. (33)
Slovic, Р., & Tversky, А. Who accepts Savage's axiom? Behavioral Science,
1974, 19, 368373. (34)
Smedslund, J. The concept of correlation in adults. Scandinavian Journal of
Psychology, 1963, 4, 165173. (15,19)
Smedslund, tJ. Note оп learning, contingency, and clinical experience.
Scandinavian Journal о! Psychology, 1966, 7, 265266. (11,19)
Smith, Е.Е., Shoben, E.J., & Rips, L.J. Structure and process in semantic
memory: А featural model for semantic decisions. Psychological Review, 1974,
81,214241. (6)
Snapper, K.J., & Fryback, D.G. Inference basedon unreliablereports. Journal
of Experilnental Psychology, 1974, 87, 401 404. (26)
Snyder, М., & Swann, W.B.,Jr. When actions reflect, attitudes: The politics
of im pression managemen t. Journal of Personali ty and Social Psychology, 1976,
34, 10341042.(15)
Snyder, М., &Swann, W.B.,Jr. ВehavioralcoIlfirmationinsocialinteraction:
From social perception to social reality. Journal of Experimental Psychology,
1978, 14, 148162. (9) (а)
Snyder, М., & Swann, W.B.,Jr. Hypothesistesting processes in social

Литература 625
interaction. JournalofPersonalityandSocial Psychology, 1978, 36, 1202 1212.
(9)(Ь)
Snyder, М., Tanke, Е. D., & Вerscheid, Е. Socialperceptionandinterpersonal
behavior: Оп the selffulfilling nature of social stereotypes. Journal of
PersonalityandSocialPsychology, 1977, 35, 656666. (9,15)
Snyder, R.E. Mammography: Contributions and limitations in the
managemen t о! cancer of the breast. Clinical Obstetrics and Gynecology, 1966,
9, 207220. (18)
Sokolov, Е. N. The modeling properties of the nervous system. In 1. Mal tzman
and К. Cole (Eds.), Handbook of Contemporary Soviet Psychology, New York:
Basic Books, 1969. (35)
Soskin, W. F. Bias in postdiction from projective tests. Journal of Abnormal
and Social Psychology, 1954, 49, 697 4. (20)
Sowby, F.D. Radiationandotherrisks. HealthPhysics, 1965, 11,879"'887. (33)
Srini visan, V. А theoretical comparison о! the predictive power of the mиl ti ple
regression and equal weighting procedures (Research Paper No. 347), Stanford,
Calif.: 8tanford University, Graduate School о! Business, 1977. (28)
Staddon, J.E.R., & 8immelhag, V.L. The "superstition" experiment: А
reexamination о! its implications for the principles of adaptive behavior.
Psychological Review, 1971, 78, 343. (19)
Stael von Holstein, C.A.8. An experiment in probabilistic weatller
forecasting. Journal of Applied Meteorology, 1971, 10, 635645. (22, 31) (а)
Stael von Holstein, C.A.S. Two techniques for assessment of subjective
probabil  i ty distri Ьи tions An experimen tal study. Acta Psychologica, 1971, 35,
4 78494. (1) (Ь)
Stael von Holstein, С.  А. S. Probabilistic forecasting: An experiment related
to the stock market. Organizational Вehavior and НUПlan Performance, 1972,
8, 139 158. (31)
Starr, B.J., & Katkin, Е.8. The clinician as an aberrant actuary: Illusory
corтelation and the incomplete sentence blank. Joumal of Abnorma1 Psychology,
1969, 74, 670675.(15)
Starr, С, & Whipple, С. Risks о! risk decisions. Science, 1980, 208, 1114
1119. (33)
Steinbrugge, К.У., McClure, F.E., & Snow, A.J. Studies in seismicity and
earthquake damage statistics (Report [Appendix А] СОМ 7100053).
Washington, D.C.: U.S. Department of Commerce, 1969. (33)
8tevens, 8.S., & Greenbaum, Н.В. Regression effect in psychophysical
judgment. Perception and Psychophysics, 1966, 1, 439446. (4)
Storms, M.D. Videotape and the attribution process: Reversing actors' and
observers' points of view. Journal о! Personality and 80cial Psychology, 1973,
27, 165 1 75, (9, 12)
8torms, M.D., & Nisbett, R.E. Insomniaand the attributionprocess. Journal
of Personality and Social Psychology, 1970, 16, 319328. (7)
Strachey, L. Eminent Victorians. New York: Putnam, 1918. (23)

626 ЛИТЕРАТУРА
Strickland, L.H. Surveillance and trust, Jourrlal of Personality, 1958, 26,
200215. (9)
Strickland, L.H., Lewicki, R.J., & Katz, А.М. Temporal orientation and
perceived control as determinants of risktaking. Journal of Experimental Social
Psychology, 1966, 2, 143151. (16)
Svenson, о. Are we allless risky and more skillful than our fellow drivers?
Acta Psychologica, 1981, 47, 143148. (33)
Swets, J.A., Tanner, W.P.,Jr., & Birdsall, Т. Decision processes in
perception. Psychological Review, 1961, 68, 301 340. (22)
Taft, R. Тheabilitytojudgepeople. PsychologicalBulletin, 1955,52, 1 23. (20)
Tawney, R.H. The agrarian problelns in the sixteenth century. New York:
Franklin, 1961. (23)
Taylor, н.с, & Russell, J. Т. The relationship of validity coefficients to the
practical effectiveness of tests in selection: Discussion and tables. Journal of
Applied Psychology, 1939, 23, 565578, (19)
Taylor, S.E., & Crocker, J. The processing of context information inperson
perception. Unpublished manuscript, Harvard University, 1979. (34) (а)
Тау lor, S.E., & Crocker, J. Schematic bases of social infonnation processing. In
Е.Т. Higgins, Р. Hennan, & М.Р. Zanna (Eds.), The Ontario SУlnроsiшn оп
PersonalityandSocialPsychology(Vol.1). Hillsdale, N.J.: ErlЬашn, 1979. (13)(Ь)
Taylor, S.E., & Fiske, S.T. Pointofview andperceptionsofcausality. Journal
of Personality and Social Psychology, 1975, 32, 439445. (9,12, 13)
Taylor, S.E., & Fiske, S.T. Salience, attention, and attribution: Тор of the
head phenomena. In L. Berkowitz (Ed.), Advances il1 experimental social
psychology (Vol. 11). New York: Academic Press, 1978. (9)
Taylor, S.E., Fiske, S. Т., Close, М., Anderson, D., & Ruderman,A. Solostatus
as а psychological variable: The power о! being distinctive. Unpublished
maпuscript, Harvard Ul1iversity, 1976. (9, 13)
Taylor, Б.Е., Fiske, S.T., Etcoff, N., & Ruderman, А. The categorical and
contextual bases of person memory and stereotyping. Journal о! Personality
and Social Psychology, 1978, 36, 778793. (13)
Taynor, J., & Deaux, К. When women ате more deserving than теп: Equity,
attribution, and perceived sex differences. Journal of Personality and Social
Psychology, 1973, 28, 360367. (15)
Testa, T.J. Causal relationships and the acquisition о! avoidance responses.
Psychological Review, 1974, 81, 491 505. (15)
Thibau t, J. W., & Riecken, Н. W. Some detenninants and consequences of the
perception о! social causality. J"ournalof Personality, 1955, 24, 113 133. (9)
Thornton, В. Linear prediction of marital happiness: А replication.
Personality and Social Psychology Bulletin, 1977, 3, 67 4676. (28) (а)
Thornton, В. Personal соmmШliсаtiоп, 1977. (28) (Ь)
Tufte, Е. R., & Sun, R.A. Are there bellwetller electoral districts? Public
Opinion Quarterly, 1975, 39, 1  18. (23)

Литература 627
Tukey, J. W. 8оте thoughts оп clinical trials, especially problems of
multiplicity. Science, 1977, 198, 679690. (23)
Тulving, Е., & Pearlstone, Z. Availabilityversus accessibilityof information
in memory f or words. J оиrnа 1 of Verbal Learning and Verbal Behavior, 1966,5,
381391. (11)
Tune, G.8. Response preferences: А review of some relevant literature.
Psychological Bulletin, 1964, 61, 286302. (2, 3)
Тuroff, М. An alternative approach to crossimpact analysis. Technological
Forecasting and Social Change, 1972, 3, 309339 (8)
Тversky, А. Intransitivjty of preferences. Psychological Review, 1969, 76,
31 48. (19)
Тversky, А. Features of similarity. Psychological Review, 1977, 84, 327
352. (6, 8)
Тversky, А., & Kahneman, D. The belief in the "law of small numbers."
Psychological Bulletin, 1971, 76, 105 110. (1, 3, 4, 6, 7, 23, 34)
Тversky, А., & Kahneman, D. А vailabili ty: А heuristic for j udging frequency
andprobability. CognitivePsychology, 1973,5, 207232. (1,4,9, 12, 13,14, 23,
30, 33)
Тversky, А., & Kahneman, D. Judgment under uncertainty: Heuristics and
biases.8cience,1974,185,11241131.(6,8,13,19,22,27,28,30,31,33,34,35)
Tversky, А., & Kahneman, D. Causal schemas in judgments under
uncertainty. In М. Fishbein (Ed.), Progress in social psychology. Hillsdale, N .J.:
Erlbaum, 1980. (6, 10, 19, 30)
Tversky, А., & Kahneman, D. The framing of decisions and the rationality
of choice. 8cience, 1981, 211, 453458. (33, 34)
U.8. Hause of Representatives. Browns Ferry nuclear plant fire: Hearing.
94 th Cangress, lstSession. Washington, D.C.: U.8. GovemmentPrintingOffice,
September 16, 1975. (33)
U .8. N uclear Regulatory Commission. Reactor safety study: An assessrnent
of accident risks in U.8. commercial nuclear power plants (WASH 1400
[NUREG75/014]). Washington, D.C.: NRC, 1975. (22, 23, 33)
U .8. Nuclear Regulatary Commission. Risk assessment review group report
to the U.8. Nuclear Regulatory Commission (NUREG/CR0400). Washington,
D.C.: NRC, 1978. (33)
U.8. WeatherBureau. Reporton weatherbureauforecastperformance 1967
8 andcomparison \vithprevious years (Tech. Memorandum WВTM FCST, 11),
8ilver 8pring, Md.: Office of Meteorological Operations, Weather Analysis and
Prediction Divisjon, March 1969. (22)
Valins, S. Persistent effects of information about internal reactions:
Ineffectiveness of debriefing. In Н. London & R.E. Nisbett (Eds.), Thought and
feeling: CogIlitive modification of feeliIlg states. Chicago: Aldine, 1974. (9)
Vi tz, Р. С., & Todd, D. С. А coded elemen t model of the perceptual processing
of sequential stimuli. Psychological Review, 1969, 76, 433449. (3)
Von Winterfeldt, D., & Edwards, W. Flat maxima in linear optimization

628 ЛИТЕРАТУРА
models (Tech. Rep. 0113134T). Ann Arbor: University of Michigan,
Engineering Psychology Laboratory, 1973. (22, 28)
Wagenaar, W.A. Subjective randomness and the capacity to generate
information. In A.F. Sanders (Ed.), Attention and Performance, 111, Acta
Psychologica, 1970, 33, 233242. (3)
Wainer, Н. Estimating coefficients in linear models: It don't make по
nevermind. Psychological Bulletin, 1976, 83, 312317. (28)
Wainer, Н., & Тhissen, D. Тhree steps toward robust regression. Psychometrika,
1976, 41, 934. (28)
Wallace, Н.А. What is the corn judge's mind? Journal of the American
Societyof Agronomy, 1923, 15, 300304. (28)
Wallach, М.А., & Wing, C.W. Is risk а value? Journal of Personality and
Social Psychology, 1968, 9, 101  106. (16)
Wallis, W .А., & Roberts, Н. V. Statistics: А new approach. New У ork: Free
Press, 1956. (4)
Wallsten, Т. Processes and models to describe choice and inference. In Т.
Wallsten (Ed.), Cognitive processes in choice and behavior. Hillsdale, N.J.:
Erlbaum, 1980. (19)
Watlsten, T.S., & Budescu, D.F. Encoding subjective probabilities: А
psychological and psychometric review. Research Triangle Park, N.C.: U.S.
ЕnvirОIШlеn ta1 Protection Agency, Strategies and Air Standards Division, 1980.
(31) Walster, Е., Berscheid, Е., AbrahaJns, D., & Aronson, Е. Effectivenessof
debriefing following deception experiments. Journalof Personality and Social
Psychology, 1967, 6, 371380. (9)
Ward, W.C, & Jenkins, Н.М. Thedisplayofinformationand thejudgmentof
contingency. CanadianJournalof Psychology, 1965, 39, 231 241. (11, 15, 19)
Warтen, R.M. Perceptual restoration of missing speech SОШlds. Science,
1970, 167, 393395. (35)
Wason, Р.С. Оп the failure to eliminate hypotheses in а conceptual task.
Quarterly Journal of Experimental Psychology, 1960, 12, 129 140. (19)
Wason, Р.С. Reasoning. In В. Foss (Ed.), New horizons in psychology.
Middlesex, England: Penguin, 1966. (34)
Wason, Р. С. Regression in reasoning? Bri tish J ournal of Psychology, 1969,
60, 471480. (34)
Wason, Р.С., & Evans, J.St.B.T. Dual processes in reasoning? Cognition,
1975, 3, 141154. (34)
Wason, Р.С., & JohnsonLaird, P.N. А conflict between selecting and
evaluating information in an inferential task. British Journal of Psychology,
1970, 61, 509515. (34)
Wason, Р.С., &JohnsonLaird, P.N. Psychologyofreasoning: Structureand
Content. London: Batsford, 1972. (6, 9)
Wason Р.С., & Shapiro, D. Natural and contrived experience in а reasoning
problem. Quarterly Journalof Experimental Psychology, 1971, 23, 6371. (34)
Weatherwax, R.K. Virtues and limitations of risk analysis. Bulletin of the

Литература 629
Atomic Scientists, 1975, 33, 2932. (22)
Weiner, В. Achievement motivation and attribution theory. Morristown,
N.J.: General Learn.ing Press, 1974. (9,15)
Weiner, В., Frieze, 1., Kukla, А., Reed, L., Rest, S., & Rosenbaum, R.
Perceiving the causes of success and failure. Morristown, N.J.: General Learn.ing
Press, 1971. (7)
Weinstein, N.D. Unrealistjc optimism about future life events. Journalof
Personality and Social Psychology, 1980, 39, 806820. (33)
Wells, G. L., & Harvey, J. Н. Do people llse consensus information in making
eallsal attributions.? Journal of Personality and Social Psychology, 1977, 35,
279293 (10)
Wells, G..L., & Harvey, J.H. Naive attributors' attributions andpredictions:
What is informative and when is ап effect an effect? Joumal of Personality and
80cial Psychology, 1978, 36, 483490. (10)
Wessman, А.Е., & Ricks, D.F. Mood and personality. New York: Holt,
Rinehart & Winston, 1966. (7)
Wheeler, G., & Вeach, L.R. Subjectivesamplingdistributionsandconservatism.
Organizational Вehavior and НUПlan Perfonnance, 1968, 3, 3646. (3)
Wheeler, W.M. An analysis of Rorschach indices of male homosexuality.
Rorschach Research Exchange, 1949, 13, 97 126. (17)
Whi te, R. W. Li ves in progress: А study of the natural growth of personality.
New У ork: Dryden Press, 1952. (20)
White, R. W. Motivation reconsidered: The concept of competence.
Psychological Review, 1959, 66, 297333. (12,16)
WiddШld, R.A. Objective selfawareness. In L. Вerkowitz (Ed.), Advances
in experimental social psychology (Vol. 9). New York: Academic Press, 1975.
(9)
Wiggins, N., & Kohen, Е.8. Мan vs. modelofmanrevisited: Theforecasting
of grad иа te school success. J ournal of Personali ty and Social Psychology, 1971,
19, 100106.(28)
Wilks, 8.8. Weighting systems for linear functions of correlated variables
when there is по deperldent variable. Psychometrika, 1938, 8, 2340. (23, 28)
Williams, Р. The use of confidence factors in forecasting. Bulletin of the
Americaп Meteorological 8ociety, 1951, 32, 279281. (22)
Wilson, R. Analyzing the daily risks of life. Technology Review, 1979, 81,
4046. (33)
Winch, R.F., & More, D.M. Does ТАТ add information to interviews?
Statistical analysis of the increment. Journal of Clinical Psychology, 1956, 12,
316321. (20)
Winkler, R.L. The assessment of prior distributions in Bayesian analysis.
Joumal of the American 8tatistical Association, 1967, 62, 776800. (31)
Winkler, R.L., & Murphy, А.Н. Evaluation of subjective precipitation
probability forecasts. In Proceedings of the First National Conference оп

Statistical Meteorology, Hartford, Conn., Мау 2729. Boston: American
Meteorological Society, 1968. (22) (а)
Winkler, R.L., & Murphy, А.Н. "GoOO" probability assessors. Journal of
Applied Meteorology, 1968, 7, 751 758. (22) (Ь)
Wohlstetter, R. Pearl Harbor: Warning and decislon. Stanford, Calif..:
Stanford University Press, 1962. (23, 31)
Wolfe, J.N. Mammography: Report оп its use in women with breasts
abnormal and normal оп physical examination. Radiology, 1964, 83, 244254.
(18)
Wolfe, J.N. Mammography: EITors indiagnosis. Radiology, 1966, 87, 214
219.
Wolfe, J.N. Mammography (2nd 00.). Springfield, 111.: Charles С Thomas,
1967. (18)
Wolosin, R.J., Sherman, S.J., & Till, А. Effects of cooperation and
competition оп responsibility attribution after success and failure, journal of
Experimental Social Psychology, 1973, 9, 220235. (9)
W 000, G. The knewi tall along effect. Journal of Experimen tal Psychology:
Нитan Perception and Performance, 1978, 4, 345353. (31)
Woodworth, R.S. Experimental psychology. New York: Holt, 1938. (4)
Wright, G.N., & Phillips, L.D. Personality and probabilistic thinking: An
experimental study (Tech. Rep. 763). Uxbridge, England: Brunei Institute of
Organisational and Social Studies, 1976. (22)
Wright, G.N., Phillips, L.D., Whalley, Р.С., Choo, G.T.G., Ng, К.О., Тап,
1., & Wisudha, А. Cultural differences in probabilistic thinking. Journalof
Crosscultural Psychology, 1978, 9, 285299. (22)
Wright, G.N., & Wisudha, А. Differences incalibration forpast and future
events.. Paper presented at the 7th Research Conference оп Subjective
Probability, UtilityandDecisionMaking, Goteborg, Sweden, August 1979. (22)
Yarrow, М., Campbell, J.D., & Burton, R.V. Recollections of childhood: А
study of the retrospective method. Monographs of the Society for Research in
Child Development, 1970, 35(5). (23)
Yntema, D.B., & Torgerson, W.S. ManConlputer cooperation in decisions
requiring common sense. тЕ Тransactions of the Professional Group оп Ниman
Factors in Electronics, 1961, 2(1), 2026. (28)
Zadeh, L.A. Fuzzy sets as а basis for а theory of possibility. Fuzzy Set and
Systems 1, 1978,328. (6)

[']
Институт прикладной психолоrии
fyманитариъm Центр
спецфакультет
« Орrа.низационная психолоrия»
fумани:таl)НЫЙ Центр ПрОБОДИТ очередной прием
слутuателей на Сllецфакультет. Академическая пере
подrотовка спеЦllалистов с высшим образованием для
про(рессионаJIЬНОЙ IJаБот:ыI по управлению орrанизаци
ей, взаимодеIIСТВIIЮ с клиентами, менеджменту пер
COHaJla, рекламе и связям с общественностью.
4:
Основная направленностьепециалъныx курсов:
o рzаnuзац ио nнаяnсиХОЛО2ия
Уnравление пеРС()llал()м
 П сихо.тtоеuя рела:мъtllnоведеftu.яnотребllтелей
Политич,еская nсиХОJlовия
Обучение заочное иплатное(2m,ца,J3сессий,.11б2
учебlfыIx часа). Проrрамма включаетпрактическY1Qи
треНИНl'ОВ}ТЮ ПОДТ'О1'ОВ:КУ 4 Зачисление 11рОВОДИТСЯIIОре
зультатам собесецования. 3аняти:я IIаЧIIНаются с первой
декады октября те.кущеrо rода. БЫIIУСI{IЩКИ защища
ют дипломную работу и fIолyqают свидетельство об OKOH
чании rосударственноrо образца (Свидетельство ,Ц.КМ
20е9 МИIШстерства образования "Украины от 10 ноября
2004р.).
Занятия проводятспециаJIисты FУl\1:анитарноrо
ЦентраСQБмеСТRО с ведущими учеНЫl\tиСаНRтПетр
бурrскоrо rосударственноrОниБерситеrrа (факультет
психолоrии).
Д оnолuитеЛЬflая .U1iq}opMa цияlCраШ!а,...ХаРI>К()В..
тел. (05 7) 7142251 ,7195929
email: hucrg>kharkov.ua

Даииель Каиемаи
Пауль Слови-к
Амос Тверс-ки
Принятие решений
внеопределенности
Правила и предубеждения
Judgment under Uncertainty:
Heuristics and biases
Научный редактор:
Редактор:
Литературный редактор:
Компьютерная верстка:
F.В.Суходолъскuй
С. F. Тарасов
В. В.Артеменко
Д. В. Козлов
Свидетельство дк N2009 от 10.11.2004 r.
Издательство Институт прикладной
психолоrии "rуманитарный Центр" .
61166, Украина, Харьков,
отдел продаж (057) 7195240, email: huce@kharkov.ua
Подписано в печать 23. 12. 2004.
Формат 70x100j16. Бумаrаоф.
Усл. печ. л. 39,5 Тираж 1500 экз. Заказ NlJ:O
Отпечатано в типоrрафии rп ХМЗ ФЭД. Украина,
Харьков, УЛ. Сумская,132 тел. (057) 7196782