Текст книги "Nudge. Архитектура выбора. Как улучшить наши решения о здоровье, благосостоянии и счастье"

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

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

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

Эвристика доступности объясняет многие виды поведения, связанные с оценкой риска. Среди них как общественные, так и частные меры предосторожности. На решение застраховаться от стихийных бедствий существенно влияет опыт столкновения с ними[9]9
  Slovic, Kunreuther и White (1974).


[Закрыть]. После землетрясения стоимость страховки на случай этой катастрофы резко возрастает. Потом спрос постепенно снижается, по мере того как событие забывается. Если в недавнем прошлом не происходило наводнений, жители зон затопления с меньшей вероятностью приобретут страховку на этот случай. Те, чьи знакомые сталкивались с этим бедствием, купят ее скорее независимо от степени риска.

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

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

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

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

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

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

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

Рисунок 1.3. Карта Лондона с обозначением точек попадания снарядов «Фау-1». (Адаптировано из Gilovich (1991))

И все же места бомбежки не похожи на случайные. В чем дело? Мы часто видим закономерности, потому что делаем выводы на основе уже свершившихся фактов. Пример Второй мировой войны это ярко иллюстрирует. Разделим карту на квадраты (рисунок 1.4 а). Проведем формальный статистический тест или – для уменьшения вероятности отклонений – просто подсчитаем количество попаданий в каждый. Выявится закономерность. Но нет никаких доказательств, что это верный способ проверить, случаен ли порядок. А теперь разделим карту на диагональные секторы (рисунок 1.4 б). Больше невозможно отвергать гипотезу, что бомбы приземлялись беспорядочно. Но, к несчастью, мы не склонны подвергать свое восприятие такой суровой проверке.

Рисунок 1.4. Карта Лондона с обозначением ракетной атаки «Фау-1», с квадратными секторами (а) и диагональными (б). Числа рядом обозначают количество точек в секторе. (Адаптировано из Gilovich (1991))

Гиловичу с коллегами Валлоном и Тверски также принадлежит, возможно, самый скандально известный пример ошибочной трактовки случайности. Это широко распространенное среди баскетбольных фанатов мнение о существовании определенной закономерности – «цепи попаданий». Не будем вдаваться в детали. Эта когнитивная иллюзия настолько сильна, что большинство под влиянием автоматической системы не допускают даже возможность ее ошибочности. Но вкратце все же изложим. Многие фанаты баскетбола считают: игрок скорее совершит попадание, если незадолго до этого сделал другой удачный бросок. Вероятность еще выше, если их было несколько. Про игроков, попавших в кольцо несколько раз подряд или в большинстве последних бросков, говорят, что у них «горячие руки». Это спортивными комментаторами преподносится как хороший прогноз на будущее. Передача «горячему» игроку считается правильной стратегией.

Впрочем, «горячие руки» – всего лишь миф. Для тех, кто уже попал несколько раз подряд, вероятность следующего удачного броска не больше, а даже чуть меньше. Это правда.

Узнав эти факты, люди начинают придумывать альтернативную теорию «горячих рук». Возможно, защита подстраивается и держится ближе к этому игроку. Вероятно, он предпринимает попытки более сложных бросков. Эти тонкие моменты требуют всестороннего рассмотрения. Но, когда фанатам до ознакомления с данными задавали вопрос о реальном проценте попаданий после серии удачных бросков, они по обыкновению поддерживали теорию «горячих рук». Сделать какие-либо оговорки опрашиваемые не считали нужным. Многие исследователи были настолько убеждены в ошибочности выводов Гиловича, что задались целью найти «горячие руки». Поиски продолжаются[10]10
  Информацию, в том числе инструкции о проведении собственного теста, можно найти на веб-сайте Hot Hand: http://thehothand.blogspot.com.


[Закрыть].

Джей Кёлер и Карин Конли провели показательный тест во время ежегодного конкурса трехочковых бросков на Матче всех звезд Национальной баскетбольной ассоциации 2003 года. В этом конкурсе лучшие игроки совершают ряд бросков с трехочковой линии. Цель – максимальное количество попаданий за 60 секунд. Казалось бы, в отсутствие защитников и бросков других игроков это идеальная ситуация для обнаружения «горячих рук». Но, как и в оригинальном исследовании, не было выявлено никакой закономерности. Отсутствие доказательств «цепи попаданий» не останавливало комментаторов от замечаний, вроде «Джонсон горяч!», «Смит жжет!». Но их восторженные прогнозы не оправдались. До возгласов о «горячих руках» игроки попадали три раза подряд в 80,5 % случаев, а после – всего в 55,2 %. Это ненамного превышало общий результат конкурса – 53,9 %.

Конечно же, в заблуждениях баскетбольных болельщиков относительно трансляции матча по телевизору нет особой проблемы. Но аналогичные когнитивные отклонения встречаются и в других, более серьезных вопросах. Рассмотрим такое явление, как кластер-эффект – повышение частоты случаев возникновения злокачественных опухолей в определенной местности. Он наводит ужас на людей и правительство. Периодически проводятся долгосрочные исследования на предмет того, что может вызывать неожиданные и необъяснимые массовые случаи рака. Предположим, в определенном районе обнаружена явно повышенная заболеваемость. Например, у десяти человек из пятисот диагностировали онкологию в течение полугода, и все они проживают в пределах трех кварталов. Американским властям докладывают о подозрении на более чем тысячу кластер-эффектов ежегодно. Во многих случаях проводится расследование возможной «эпидемии»[11]11
  См. http://www.cdc.gov/nceh/clusters.


[Закрыть].

Среди населения, насчитывающего 300 миллионов, в определенных районах неизбежно будут наблюдаться необычайно высокие показатели заболеваемости в любой годичный период. Кластер-эффект, скорее всего, – результат колебаний случайного характера. Тем не менее люди настаивают, что этого не может быть. Они напуганы, и иногда правительство ошибочно встает на их сторону. Хотя, к счастью, как правило, не о чем беспокоиться. Просто использование эвристики репрезентативности приводит к путанице между колебаниями случайного характера и причинно-обусловленными закономерностями.

Перед началом курса по управлению принятием решений студенты Талера заполняют анонимный опросник на сайте. Помимо прочего, там спрашивается: «В какую десятку вы ожидаете попасть по успеваемости на этом курсе?» Варианты ответов: первые 10 %, вторые 10 % и так далее. Поскольку они учатся на магистров бизнеса, то должны знать: при любом распределении одна половина выборки попадет в верхние 50 %, а другая – в нижние. И только 10 % студентов окажутся в первой десятке.

Тем не менее результаты этого опроса выявляют высокую степень необоснованного оптимизма по поводу успехов на курсе. Обычно менее 5 % ожидают, что попадут в нижние 50 %. Более половины студентов рассчитывают составить первые 20 %. Но большинство неизменно выбирают вторую десятку. Скорее всего, это объясняется скромностью. Молодые люди не сомневаются, что попадут в первые 10 %, но стесняются прямо заявить об этом.

Но не только будущим магистрам бизнеса свойственна самонадеянность в отношении своих способностей. Стремление быть «выше среднего» обнаруживается у всех и вся. 90 % водителей, даже не будучи жителями «Озера Вобегон» (вымышленный городок из популярной американской радиопередачи, где «все женщины сильные, мужчины красивые, а дети выше среднего». – Прим. ред.), убеждены, что их навыки выше среднестатистических. Почти каждый, включая тех, кого нечасто увидишь с улыбкой на лице, думает, что его чувство юмора выше среднего. Ведь он знает, когда смеяться! Примерно 94 % профессорского состава крупного университета считают себя талантливее других преподавателей. Этот вывод можно распространить и на остальных профессоров[12]12
  Paul Price, “Are You as Good a Teacher as You Think?”, 2006, доступна на сайте http://www2.nea.org/he/heta06/images/2006pg7.pdf.


[Закрыть]. Вынуждены признаться: мы не исключение.

Люди проявляют необоснованный оптимизм, даже когда ставки высоки. Около 50 % браков заканчиваются разводом, и эта статистика известна большинству. Но в момент церемонии почти все пары верят, что в их случае шанс развода нулевой. Даже те, кто уже разводился![13]13
  Mahar (2003).


[Закрыть] Повторный брак, по остроумному замечанию Сэмюэла Джонсона, «триумф надежды над опытом». То же можно сказать и о предпринимателях, запускающих новый бизнес. В этом деле вероятность неудачного исхода превышает 50 %. Желающим открыть свой бизнес (обычно малый – подрядную фирму, ресторан или парикмахерскую) задавали два вопроса: а) как вы оцениваете возможности средней фирмы преуспеть в данной отрасли; б) каковы шансы вашего бизнеса? Самыми распространенными вариантами были 50 % и 90 % соответственно. Многие на второй вопрос ответили: «100 %»[14]14
  Cooper, Woo и Dunkelberg (1988).


[Закрыть].

Необоснованный оптимизм объясняет многие рискованные действия, в том числе подвергающие угрозе жизнь и здоровье. Студенты, описывающие свое будущее, обычно отвечают, что, в отличие от сокурсников, им не грозит увольнение, инфаркт, рак, развод через несколько лет после свадьбы или алкогольная зависимость. Гомосексуалисты преуменьшают риск заразиться СПИДом, хотя в целом осведомлены о такой возможности. Пожилые склонны занижать вероятность автомобильной аварии или тяжелой болезни. Курильщики в курсе статистических данных и даже склонны преувеличивать их. Но большинство верят, что вероятность рака легких и сердечных заболеваний у них ниже, чем у основной части некурящих. Лотереи приносят выгоду отчасти благодаря необоснованному оптимизму[15]15
  Справочный материал по центральному исследованию в этом абзаце см. Sunstein (1998).


[Закрыть].

Это распространенная человеческая черта. Она свойственна большинству людей из разных социальных групп. Считая себя неуязвимыми, мы часто не принимаем разумных мер для предотвращения вреда. Кому-то, кто подвергает себя риску вследствие необоснованного оптимизма, подталкивание пойдет только на пользу. Мы уже упоминали один прием: ознакомьте человека со случаями негативного исхода, и уровень неоправданного оптимизма скорее всего снизится.

Люди не любят терять. Автоматическая система остро реагирует на это. Грубо говоря, горечь утраты в два раза больше, чем радость приобретения одной и той же вещи. Более научным языком можно сказать, что люди испытывают неприятие потери. Как мы это выяснили?

Рассмотрим простой эксперимент[16]16
  Kahneman, Knetsch и Thaler (1991).


[Закрыть]. Половине студентов группы вручили кружки с эмблемой университета. Другим нужно было рассмотреть подарок соседа. Затем владельцам кружек предложили продать их, а остальным – приобрести. Студентам нужно было выбрать цену из списка, за которую одни готовы отдать, а другие получить кружку. В результате продавцы запросили цену в два раза выше той, которую готовы были заплатить покупатели. Эксперимент повторялся десятки раз с тысячей кружек, но результаты всегда оказывались почти одинаковыми. Если у меня что-то есть, я не желаю с этим расставаться. Но, не имея кружки, не чувствую острой необходимость покупать ее. Значит, люди не присваивают объектам конкретную ценность. Когда нужно с чем-либо распрощаться, горечь утраты сильнее, чем удовольствие от обладания этой же вещью.

Неприятие потери можно измерить и с помощью азартных игр. Допустим, я предложу пари: если выпадет орел, вы выиграете х долларов, а если решка – проиграете 100 долларов. Чему должен быть равен х, чтобы возникло желание поспорить? Для большинства – около 200 долларов. Подразумевается, что перспектива выиграть 200 долларов оправдывает вероятность проигрыша 100 долларов.

Неприятие потери способствует возникновению инертности, то есть сильного желания удержать при себе имеющееся. Если вы не расположены отдавать, потому что хотите избежать потерь, то придется отказаться от возможной выгоды. В другом эксперименте одной половине студентов выдали кофейные кружки, а другой – шоколадки примерно одинаковой стоимости. Перед тестом можно было с равной вероятностью получить и то и другое. Но когда испытуемым предложили поменяться, согласился только один из десяти.

Неприятие потери работает как уловка мышления. В результате человек отказывается от перемен, даже тех, которые целиком в его интересах.

Неприятие потери не единственная причина инертности. Людям свойственно оставаться в текущей ситуации. Этот феномен Уильям Самуэльсон и Ричард Зекхаузер окрестили «отклонением в сторону статус-кво». У него множество проявлений. Большинство преподавателей знают, что ученики часто занимают определенные места в классе даже в отсутствие плана рассадки. Но отклонение в сторону статус-кво может проявляться и в гораздо более важных случаях, создавая серьезные проблемы.

Например, большинство участников накопительного пенсионного плана выбирают размещение средств и забывают об этом. Одно исследование пенсионного плана, участниками которого были университетские преподаватели, конца 1980-х показало поразительный факт. Среднее количество изменений размещения активов за все время равнялось нулю. Другими словами, за всю карьеру более половины участников не изменили способ распределения средств. А еще интереснее, что у большинства женатых сотрудников, которые не состояли в браке на момент выбора, в качестве бенефициара по-прежнему была указана мать!

Стремление к стабильности легко использовать. Много лет назад компания American Exg1ss прислала Санстейну жизнерадостное письмо, информируя, что он может получить бесплатную трехмесячную подписку на пять журналов по своему выбору. Это звучало привлекательно. Хотя Санстейн почти не читал этих изданий, он радостно согласился. Но наш коллега не догадывался, что если ничего не предпринимать для отмены подписки, то он будет и дальше получать журналы, но уже за полную стоимость. Почти десять лет Санстейн был автоматически подписан на издания, которые едва пролистывал. Коллега по-прежнему намеревается отменить подписку, но ему все время недосуг. А мы тем временем надеемся добраться до прокрастинации уже в следующей главе.

Одна из причин отклонения в сторону статус-кво – недостаток внимания. Многие люди пользуются тем, что мы называем эвристикой «да и ладно». Хорошим примером будет переходящий эффект при просмотре телевизора. Специалисты тщательно составляют сетку вещания канала, так как знают: зритель, начавший вечер с просмотра NBC, скорее всего, на нем и останется. Пульт дистанционного управления есть у всех, и для переключения на другую программу нужно лишь пошевелить пальцем. Но, когда одно шоу заканчивается и следом начинается другое, на удивление большая часть аудитории говорит про себя «да и ладно» и продолжает просмотр. Санстейн не единственная жертва автоматической пролонгации журнальной подписки. Сотрудники отделов распространения знают: если продлевать подписку по умолчанию и отменять только после телефонного звонка потребителя, то продажи будут выше, чем когда человек должен уведомить о своем желании получать журналы после окончания срока.

Сочетание неприятия потери с бездумным выбором предполагает, что стандартная опция привлечет существенную долю рынка. Вариант по умолчанию работает как мощное подталкивание. Во многих контекстах стандартные опции обладают дополнительным эффектом. Ведь потребитель видит в этих вариантах негласное одобрение того, кто их установил: работодателя, государства или составителя телепрограммы. Мы будем периодически возвращаться к выбору лучшей опции в качестве стандартной.