Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения

Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения Я давно подбирался к этой книге… Впервые о работе нобелевского лауреата Даниэля Канемана я узнал из книги Нассима Талеба Одураченные случайностью. Талеб много и смачно цитирует Канемана, и, как я узнал позднее, не только в этой, но и в других своих книжках (Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости, О секретах устойчивости). Более того, многочисленные ссылки на Канемана я нашел в книгах: Евгений Ксенчук Системное мышление. Границы ментальных моделей и системное видение мира, Леонард Млодинов. (Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью. К сожалению, книгу Канемана в бумажном варианте мне найти не удалось, так что «пришлось» приобрести электронную книжку, и скачать Канемана из инета… И поверьте, я не пожалел ни одной минуты… Д. Канеман, П. Словик, А. Тверски. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения. – Харьков: Издательство Институт прикладной психологии «Гуманитарный Центр», 2005. – 632 с. В предлагаемой вашему вниманию книге речь идет об особенностях мышления и поведения людей при оценке и прогнозировании неопределенных событий. Как убедительно показано в книге, принимая решения в неопределенных условиях, люди обычно ошибаются, иногда весьма значительно, даже если они изучали теорию вероятности и статистику. Эти ошибки подчинены определенным психологическим закономерностям, которые выявлены и хорошо экспериментально обоснованы исследователями. С момента привлечения идей Байеса в психологическое исследование, психологам впервые предложили целостную и четко сформулированную модель оптимального поведения в условиях неопределенности, с которой можно было сравнить принятие решений человеком. Соответствие принятия решений нормативным моделям стало одной из главных парадигм исследования в области суждения в условиях неопределенности. Часть I. Введение Глава 1. Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения Как люди оценивают вероятность неопределенного события или значения неопределенной величины? Люди полагаются на ограниченное число эвристических1 принципов, которые сводят сложные задачи оценки вероятностей и прогнозирования значений величин до более простых операций суждения. Эвристики весьма полезны, но иногда они ведут к серьезным и систематическим ошибкам. Субъективная оценка вероятности похожа на субъективную оценку физических величин, таких как расстояние или размер. Репрезентативность. Какова вероятность, что процесс В приведет к событию А? Отвечая люди обычно полагаются на эвристику репрезентативности, в которой вероятность определяется степенью, в которой А репрезентативно по отношению к В, то есть степенью, в которой А похоже на В. Рассмотрим описание человека его бывшим соседом: «Стив очень замкнутый и застенчивый, всегда готов мне помочь, но слишком мало интересуется другими людьми и реальностью вообще. Он очень кроткий и опрятный, любит порядок, а также склонен к детализации». Как люди оценивают вероятность того, кто Стив по профессии (например, фермер, продавец, пилот самолета, библиотекарь или врач)? В эвристике репрезентативности, вероятность того, что Стив – например, библиотекарь, определяется степенью, в которой он репрезентативен библиотекарю, или соответствует стереотипу библиотекаря. Этот подход к оценке вероятности приводит к серьезным ошибкам, потому что на подобие или репрезентативность не оказывают влияние отдельные факторы, которые должны влиять на оценку вероятности. Нечувствительность к априорной вероятности результата. Одним из факторов, которые не оказывают влияния на репрезентативность, но значительно влияют на вероятность — является предшествующая (априорная) вероятность, или частота базовых значений результатов (исходов). В случае Стива, например, тот факт, что среди населения намного больше фермеров, чем библиотекарей, обязательно принимается в расчет при любой разумной оценке вероятности того, что Стив скорее является библиотекарем, чем фермером. Принятие во внимание частоты базовых значений, однако, в действительности не влияет на соответствие Стива стереотипу библиотекарей и фермеров. Если люди оценивают вероятность посредством репрезентативности, следовательно, предшествующими вероятностями они будут пренебрегать. Эта гипотеза была проверена в эксперименте, в котором изменялись предшествующие вероятности. Испытуемым показывали краткие описания нескольких людей, выбранных наугад из группы 100 специалистов – инженеров и адвокатов. Тестируемых просили оценить, для каждого описания, вероятность того, что оно принадлежит скорее инженеру, чем адвокату. В одном экспериментальном случае, испытуемым сообщалось, что группа, описания из которой были даны, состоит из 70 инженеров и 30 адвокатов. В другом случае испытуемым сообщалось, что группа состоит из 30 инженеров и 70 адвокатов. Шансы того, что каждое отдельное описание принадлежит скорее инженеру, чем адвокату, должна быть выше в первом случае, где большинство инженеров, чем во втором, где большинство адвокатов. Это можно показать, применяя правило Байеса заключающееся в том, что пропорция этих шансов должна быть (0,7/0,3)2, или 5,44 для каждого описания. Грубо нарушая правило Байеса, испытуемые в обоих случаях, продемонстрировали, в сущности, одинаковые оценки вероятности. Очевидно, участники эксперимента оценили вероятность того, что конкретное описание принадлежит скорее инженеру, чем адвокату как степень, в которой это описание было репрезентативно этим двум стереотипам, мало учитывая, если учитывая вообще, предшествующие вероятности этих категорий. Нечувствительность к размеру выборки. Люди обычно применяют эвристику репрезентативности. То есть они оценивают вероятность результата в выборке, в степени в какой этот результат подобен соответствующему параметру. Подобие статистики в выборке типичному параметру у всего населения не зависит от размера выборки. Следовательно, если вероятность рассчитывается с помощью репрезентативности, то статистическая вероятность в выборке будет по существу независима от размера выборки. Напротив, согласно теории выборок, ожидаемое отклонение от среднего тем меньше, чем больше выборка. Это фундаментальное понятие статистики, очевидно, не является частью интуиции людей. Вообразите корзину, наполненную шарами, из которых 2/3 одного цвета и 1/3 другого. Один человек вынимает из корзины 5 шаров и обнаруживает, что 4 из них красные, а 1 – белый. Другой 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 корзине скорее 2/3 красных шаров и 1/3 белых шаров, чем наоборот? В этом примере, правильным ответом является оценка последующих шансов как 8 к 1 для выборки из 5 шаров и 16 к 1 для выборки из 20 шаров (рис. 1). Однако большинство людей думает, что первая выборка обеспечивает намного более серьезное подтверждение для гипотезы, что корзина наполнена в основном красными шарами, потому что процентное отношение красных шаров в первой выборке больше, чем во второй. Это снова показывает, что интуитивные оценки превалируют за счет пропорции выборки, а не ее размера, который играет решающую роль в определении реальных последующих шансов. Рис. 1. Вероятности в задаче с шарами (формулы см. в Excel-файле на листе «Шары») Ошибочные концепции шанса. Люди полагают, что последовательность событий, организованная как случайный процесс представляет существенную характеристику этого процесса даже, когда последовательность короткая. Например, относительно выпадения монеты «орлом» или «решкой», люди считают, что последовательность О-Р-О-Р-Р-О, более вероятна, чем последовательность О-О-О-Р-Р-Р, которая не кажется случайной, а также более вероятна, чем последовательность О-О-О-О-Р-О, которая не отражает равнозначность сторон монеты. Таким образом, люди ожидают, что существенные характеристики процесса будут представлены, не только глобально, т.е. в полной последовательности, но также и локально – в каждой из ее частей. Однако локально репрезентативная последовательность систематически отклоняется от ожидания шансов, на которые рассчитывали: в ней слишком много чередований и слишком мало повторений.2 Другое последствие убеждения по поводу репрезентативности – хорошо известная ошибка игрока в казино. Например, видя, что красные слишком долго выпадают на колесе рулетки, большинство людей, ошибочно полагает, что, скорее всего, теперь должно выпасть черное, потому что выпадение черного завершит более репрезентативную последовательность, чем выпадение еще одного красного. Шанс обычно рассматривается как саморегулирующийся процесс, в котором отклонение в одном направлении приводит к отклонению в противоположном направлении с целью восстановления равновесия. На самом деле отклонения не исправляются, а просто «растворяются» по мере протекания случайного процесса. Показало устойчивое верование в то, что можно назвать законом малых чисел, согласно которому даже маленькие выборки являются высоко репрезентативными по отношению к совокупностям, из которых они отобраны. Результаты этих исследователей отразили ожидание того, что гипотеза, достоверная относительно всей совокупности, будет представлена как статистически значимый результат в выборке, причем размер выборки не имеет значения. Как следствие, специалисты слишком верят в результаты, полученные на маленьких выборках, и слишком переоценивают повторяемость этих результатов. При проведении исследования, это предубеждение ведет к отбору выборок неадекватного размера и к преувеличенной интерпретации результатов. Нечувствительность к надежности прогноза. Люди иногда вынуждены делать числовые предсказания, такие как будущий курс акции, спрос на товар или результат футбольной игры. Такие предсказания основываются на репрезентативности. Например, предположим, некто получил описание компании, и его просят предсказать ее будущую прибыль. Если описание компании очень благоприятно, то по этому описанию наиболее репрезентативной будет казаться очень высокая прибыль; если описание посредственно, то наиболее репрезентативным будет казаться заурядное развитие событий. То, насколько описание является благоприятным, не зависит от достоверности этого описания или степени, в которой оно позволяет проводить точное прогнозирование. Следовательно, если люди делают прогноз, исходя исключительно из благоприятности описания, их предсказания будут нечувствительны к надежности описания и к ожидаемой точности предсказания. Этот способ делать суждения нарушает нормативную статистическую теорию, в которой экстремум и диапазон предсказаний зависит от предсказуемости. Когда предсказуемость равна нулю, во всех случаях должно быть сделано одно и то же предсказание. Иллюзия валидности. Люди вполне уверены в прогнозе, что человек является библиотекарем, когда дано описание его личности, которое соответствует стереотипу библиотекаря, даже если оно скудно, ненадежно или устарело. Необоснованная уверенность, которая является следствием удачного совпадения предсказываемого результата и входных данных, может называться иллюзией валидности. Неправильные представления о регрессии. Предположим, что большая группа детей была протестирована с помощью двух подобных версий теста на способности. Если некто отберет десять детей из числа тех, кто справился лучше всех с одной из этих двух версий, он обычно будет разочарован выполнением ими второй версии теста. Эти наблюдения иллюстрируют общее явление известное как регресс к среднему, которое было открыто Гальтоном более чем 100 лет назад. В обычной жизни все мы сталкиваемся с большим количеством случаев регресса к среднему, сравнивая, например, рост отцов и сыновей. Тем не менее, у людей отсутствуют предположения по этому поводу. Во-первых, они не ожидают регрессии во многих контекстах, где она должна произойти. Во-вторых, когда они признают возникновение регрессии, они часто изобретают неверные объяснения причин. Неспособность признать смысл регрессии может иметь пагубные последствия. При обсуждении учебных полетов, опытные инструкторы отметили, что похвала за исключительно мягкое приземление обычно при следующей попытке сопровождается более неудачным приземлением, в то время как резкая критика после жесткого приземления обычно сопровождается улучшением результатов при следующей попытке. Инструкторы сделали вывод, что словесные поощрения вредны для обучения, в то время как выговоры приносят пользу, вопреки принятой психологической доктрине. Это заключение несостоятельно из-за присутствия регресса к среднему. Таким образом, неспособность понимать эффект регрессии ведет, к тому, что эффективность наказания оценивается слишком высоко, а эффективность награды недооценивается. Доступность. Люди оценивают частоту класса или вероятность событий на основе легкости, с которой они вспоминают примеры случаев или события. Когда размер класса оценивается на основе доступности его элементов, класс, элементы которого легко восстанавливаются в памяти, будет казаться более многочисленным, чем класс такого же размера, но элементы которого, менее доступны и хуже вспоминаются. Испытуемым зачитали список известных людей обоих полов, и затем попросили оценить, было ли в списке больше мужских имен, чем женских. Различные списки были предоставлены разным группам тестируемых. В некоторых из списков мужчины были более известны, чем женщины, а в других, женщины были более известны, чем мужчины. В каждом из списков, испытуемые ошибочно считали, что класс (в данном случае пол), в котором были более известные люди, был более многочисленным. Способность представлять образы играет важную роль в оценке вероятностей возникновения реальных жизненных ситуаций. Риск, с которым связана опасная экспедиция, например, оценивается, посредством мысленного воспроизведения непредвиденных обстоятельств, для преодоления которых у экспедиции нет достаточного оборудования. Если многие из таких трудностей ярко изображаются, экспедиция может показаться чрезвычайно опасной, хотя легкость, с которой воображаются бедствия, вовсе не обязательно отражает их фактическую вероятность. Наоборот, если возможную опасность трудно вообразить, или она просто не приходит на ум, риск, связанный с каким-либо событием, может быть чрезвычайно недооценен. Иллюзорная взаимосвязь. Продолжительный жизненный опыт научил нас, что, в общем, элементы больших классов вспоминаются лучше и быстрее, чем элементы менее частотных классов; что более вероятные события легче вообразить, чем маловероятные; и что ассоциативные связи между событиями укрепляются, когда события часто происходят одновременно. В результате, человек получает в свое распоряжение процедуру (эвристику доступности) для оценки размера класса. Вероятность события, или частота, с которой могут одновременно происходить события, оцениваются той легкостью, с которой могут быть выполнены соответствующие ментальные процессы вспоминания, воспроизведения или ассоциации. Однако, эти процедуры оценивания систематически приводят к ошибкам. Корректировка и «привязка» (anchoring). Во многих ситуациях, люди делают оценки, отталкиваясь от начальной величины. Две группы студентов средней школы оценивали, в течение 5 секунд, значение числового выражения, которое было написано на доске. Одна группа оценивала значение выражения 8x7x6x5x4x3x2x1, в то время как другая группа оценивала значение выражения 1x2x3x4x5x6x7x8. Средняя оценка для возрастающей последовательности была 512, в то время как средняя оценка для убывающей последовательности была 2250. Правильный ответ 40 320 для обеих последовательностей. Предубеждения в оценке сложных событий особенно существенны в контексте планирования. Успешное завершение бизнес-предприятия, например, разработка нового продукта, обычно носит комплексный характер: чтобы предприятие преуспевало, каждое событие из ряда должно произойти. Даже, если каждое из этих событий весьма вероятно, полная вероятность успеха может быть довольно низкой, если количество событий большое. Общая тенденция оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных3 событий ведет к необоснованному оптимизму в оценке вероятности, что план будет удачным, или что проект будет закончен вовремя. Наоборот, с дизъюнктивными4 структурами событий обычно сталкиваются при оценке риска. Сложная система, такая как ядерный реактор или тело человека, повредится, если любой из его необходимых компонентов выйдет из строя. Даже, когда вероятность сбоя в каждом компоненте небольшая, вероятность отказа всей системы может быть высока, если в нее вовлечено много компонентов. Из-за предубеждения «привязки», люди имеют тенденцию недооценивать вероятность отказа в сложных системах. Таким образом, предубеждение привязки может иногда зависеть от структуры события. Структура события или явления похожая на цепочку звеньев ведет к переоценке вероятности этого события, структура события похожая на воронку, состоящая из дизъюнктивных звеньев, ведет к недооценке вероятности события. «Привязка» при оценке распределения субъективной вероятности. При анализе принятия решений, от экспертов часто требуется выразить свое мнение относительно какой-либо величины. Например, эксперта можно попросить выбрать число, Х90 так, чтобы субъективная вероятность того, что это число будет выше, чем значение среднего числа Доу-Джонса, была 0,90. Эксперт считается калиброванным должным образом в определенном наборе проблем, если только 2% правильных значений оцененных величин будут ниже заданных значений. Таким образом, истинные значения должны строго попадать в интервал между Х01 и Х99 в 98% задач. Уверенность в эвристиках и распространенность стереотипов свойственна не только обывателям. Опытные исследователи также склонны к тем же самым предубеждениям – когда они думают интуитивно. Удивительна неспособность людей вывести из длительного жизненного опыта такие фундаментальные статистические правила как регресс к среднему или эффект размера выборки. Хотя все мы в течение жизни встречаемся с многочисленными ситуациями, к которым эти правила могут быть применимы, очень немногие самостоятельно открывают принципы отбора выборки и регресса на своем опыте. Статистические принципы не познаются на основе каждодневного опыта. Часть II Репрезентативность

Похожие:

	Тема. Принятие решений в условиях неопределенности Образовательная дать знания о Кибертерроризме, путях их распространения, об антивирусных программах и способах их использования на...		Тема: принятие решений в системе менеджменте Определения основных понятий, характеризующих функцию управления «принятие решения»
	2. Принятие решений по финансовым инвестициям 19 В состав практикума включены практические задания и задачи по таким разделам, как финансовый анализ деятельности компании, принятие...		Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений...
	Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений...		Курсовой проект по дисциплине Методы принятия управленческих решений...
	Лекция приемы разработки и выборов управленческих решений в условиях... Пособствовать формированию у учащихся навыков экономического соперничества, психологии успеха, умений работать в группе, выступать...		Темы семинарских занятий Функции решения в методологии и организации... Приемы разработки и выборов управленческих решений в условиях неопределенности и риска
	Программа дисциплины «Принятие индивидуальных и коллективных решений»... Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических...		Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных...
	Статья начинается с разбора примера задачи принятия решения выбора... Орлов А. И. Теория принятия решений с позиций менеджмента. – Журнал «Современное управление». 2000. No С. 23-42		Моей курсовой работы: методы принятия решений. Работа состоит из... ...
	Методические указания для студентов заочного факультета по специальности... Приемы разработки и выбора управленческих решений в условиях неопределенности и риска		Программа дисциплины «Принятие решений»  для направления 230401. 65 «Прикладная математика» Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Теории обнаружения сигнала Теоретическое положение искусственного интеллекта о том, что реальное поведение человека нельзя объяснить без учета не-факторов [2],...		Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Целью освоения дисциплины является формирование способности принятия обоснованных и объективных решений при проектировании технических...