В городе два роддома. В большом роддоме каждый день рождается 45 детей, а в роддоме поменьше — 15. Как нам известно, примерно половина детей — мальчики. Однако точный процент родившихся мальчиков каждый день разный. Иногда он выше 50%, иногда ниже.
В течение года каждый роддом регистрировал дни, в которые процент родившихся мальчиков превышал 60. Какой из роддомов, по-вашему, зарегистрировал больше таких дней?
Большинство студентов ответило, что процент мальчиков будет одинаковым в обоих роддомах. Голоса тех, кто ответил, что это будет тот роддом, который больше, и тот, который меньше, распределились примерно поровну.
На самом же деле выше вероятность того, что более 60% мальчиков чаще будут появляться на свет в маленьком роддоме. Дело в том, что 60% — одинаково репрезентативная (или, скорее, нерепрезентативная) величина, вне зависимости от того, большой это роддом или маленький, но отклонения от среднего показателя гораздо более вероятны при меньшем количестве случаев, чем при большем.
Если вас смущает этот вывод, вот еще один пример. Возьмем два роддома, в одном рождается пять детей в день, в другом — 50. В каком роддоме по-вашему наиболее вероятно отклонение в виде 60% мальчиков в день? Все еще сомневаетесь? А как насчет пяти новорожденных в одном роддоме и 5000 в другом?
Эвристика репрезентативности может влиять на суждения о вероятности самых разных событий. Мой дедушка был состоятельным фермером из Оклахомы. Однажды его посевы побил град. Урожай не был застрахован, но он и не подумал о страховке на следующий год, потому что казалось маловероятным, что подобное событие может случиться два года подряд. Это нехарактерно для такого природного явления, как град, который выпадает довольно редко, а потому любое его повторение маловероятно. К сожалению, град не помнил, случалось ли ему выпадать в прошлом году в этих местах. И через год посевы моего дедушки снова оказались побиты. И он вновь не стал страховать урожай, потому что было бы совсем уж невообразимо, что град мог выпасть в одном месте третий год подряд. Однако это снова случилось. Мой дед обанкротился из-за того, что чересчур полагался на репрезентативность, определяя вероятность событий. В результате я стал психологом, а не владельцем бескрайних полей пшеницы.
Вернемся к тем рядам чисел, которые я привел выше. Два верхних ряда — совершенно случайные числа. Это были две из первых трех последовательностей, которые выдал мне генератор случайных чисел. Честно. Я не выбирал наиболее подходящие для меня последовательности, отбрасывая остальные. Два последних ряда чисел я составил сам, в результате они больше похожи на случайные последовательности, чем настоящие случайные последовательности. Проблема в том, что у нас неверное понятие о случайности, сама наша идея случайности искажена. В случайных последовательностях чисел гораздо чаще встречаются одни и те же цифры подряд (000000) или одни и те же комбинации цифр подряд (01010101), чем «должно быть». Не забывайте об этом, наблюдая за игроком баскетбольной команды, забросившим в корзину пять мячей подряд. Нет никаких причин передавать мяч снова и снова именно ему, а не кому-то еще. Вероятность того, что удачливый в этом матче игрок снова забросит в корзину мяч, не выше, чем вероятность, что это сделает другой игрок с таким же уровнем игры в этом сезоне[32]. (Чем лучше вы знаете баскетбол, тем ниже вероятность, что вы в это поверите. Чем лучше вы знаете статистику и теорию вероятностей, тем эта вероятность выше.)
Ошибки, допускаемые при игре в баскетбол, хорошо иллюстрируют ошибочные умозаключения вообще. Проще говоря, мы видим закономерности там, где их нет, потому что не понимаем, как могут случайные последовательности чего-либо выглядеть настолько неслучайными. Если игрок в кости три раза подряд выбросит 7 очков, мы заподозрим, что он жульничает. На самом же деле выбросить на игральных костях три раза подряд по 7 очков куда более вероятно, чем выбросить подряд 3, 7 и 4 очка, которые никаких сомнений не вызвали бы. Мы готовы провозгласить своего друга биржевым провидцем только за то, что четыре пакета акций, которые он купил в прошлом году, оказались самыми успешными на рынке. Но четыре попадания в цель ничуть не менее вероятны, чем два случайных попадания и два промаха или три попадания и один промах. Так что вверять другу бразды правления своими делами будет как минимум преждевременно. Эвристика репрезентативности иногда также влияет на суждения о причинно-следственных связях. Я не знаю, разработал Ли Харви Освальд план убийства президента Кеннеди в одиночку или в заговоре участвовали другие люди. Однако я не сомневаюсь в том, что множество людей верят в заговор потому, что им кажется неправдоподобным, что событие такого масштаба могло быть совершено в одиночку таким невзрачным, неказистым человеком.
Одна из важных причинно-следственных связей, которые делают люди, касается сходства болезни и средства ее лечения. В прошлом люди народности азанде в Центральной Африке считали, что обожженный обезьяний череп является эффективным средством от эпилепсии. Порывистые исступленные движения обезьяны напоминали им конвульсии эпилептика во время припадка.
Еще не так давно вера азанде в пользу подобного лечения могла показаться западным медикам не лишенной смысла. В XVIII в. европейские врачи верили в учение о сигнатурах. Оно состояло в том, что болезни можно излечить, отыскав природное вещество, которое обладало свойствами, похожими на свойства этой болезни. Куркума, будучи желтой, должна была быть эффективна для лечения желтухи, при которой желтеет кожа. Легкие лисицы, известные своей мощной респираторной способностью, должны были помочь при астме.
Вера в учение о сигнатурах уходит корнями в теологию: Бог стремится помочь нам найти лекарства от болезней и дает нам полезные намеки в виде цвета, формы или движения. Он знает, что мы ожидаем, что лекарство будет чем-то напоминать о болезни. Теперь все это звучит для нас более чем сомнительно, но эвристика репрезентативности до сих пор лежит в основе некоторых практик альтернативной медицины и китайской традиционной медицины — и оба эти направления набирают все большую популярность в западных странах.
Любое прогнозирование часто опирается именно на репрезентативность, даже в случаях, когда другая информация могла бы быть более полезной. Примерно через 20 лет после окончания университета мы с другом говорили о том, кто из наших бывших однокурсников стал успешным ученым. Мы с удивлением обнаружили, как неверно судили о многих из них раньше. Студенты, от которых мы ожидали многого, как правило, мало что сделали на научном поприще; те же, кого мы считали не представляющими из себя ничего особенного, проделали массу интересной научной работы. Мы так сильно ошибались, потому что полагались на эвристику репрезентативности. Наши прогнозы основывались больше всего на том, насколько наши однокурсники соответствовали нашим стереотипам о первоклассном психологе — начитанный проницательный интеллектуал и обязательно складно говорящий. А могли ли мы сделать более точные предсказания? Да, ведь теперь нам понятно, что студенты, писавшие хорошие работы в магистратуре, продолжали хорошо писать и в последующие годы своей карьеры, а те, кто не сделал ничего выдающегося в университете, потерпели фиаско после его окончания.
