Вопрос: Прежде всего давайте представим, сколько профессоров соответствуют этому описанию. Как вы думаете, сколько элитарных университетов есть у нас в стране?

Ответ: Я думаю, около 10.

Вопрос: Как вы думаете, сколько в каждом из них профессоров классической литературы?

Ответ: Может быть, 4.

Вопрос: Прекрасно, получается 40 профессоров классической литературы элитарных университетов. Какая часть из них отличается невысоким ростом и худощавостью?

Ответ: Скажем, половина.

Вопрос. А из этих 20 человек сколько любят поэзию?

Ответ: Скажем, еще половина — 10 профессоров.

Вопрос: Прекрасно, а теперь давайте представим, сколько водителей грузовиков подходят под это описание. Как вы думаете, сколько у нас водителей грузовиков?

Ответ: Может быть, примерно 400 тысяч.

Вопрос: Какая часть из них отличается невысоким ростом и худощавостью?

Ответ: Не такая уж большая — возможно, один человек из восьми.

Вопрос: Из этих 50 тысяч человек сколько есть любителей поэзии?

Ответ: Водители грузовика, любящие поэзию? Возможно, 1 из 100 — о, я вижу, что в результате у нас есть 500 низкорослых, худощавых водителей грузовиков, обожающих поэзию.

Вопрос: Угу. Поэтому, несмотря на то что описанный мною человек в большей степени репрезентативен для профессоров классической литературы, нежели для водителей грузовиков (если мы будем придерживаться существующих стереотипов), он, с вероятностью в 50 раз выше, может оказаться водителем грузовика, а не профессором классической литературы?

Рут Бейт-Маром и Шломит Декел предлагают вариант такого опроса, который великолепно подходит для демонстрации на занятиях: «Джуди — привлекательная молодая женщина. Она тщательно заботится о себе и обладает стройной сексапильной фигурой. Она всегда носит модную одежду и является постоянной посетительницей салонов красоты, кофеен и бутиков одежды. Какова вероятность того, что Джуди является моделью?» Бейт-Маром и Декел отмечают, что наиболее часто они получают ответ: «70%». Однако когда студентов просят оценить вероятность того, что она является актрисой, дистрибьютором косметики или продавщицей в бутике, они тоже предполагают высокую вероятность. Очень скоро сумма всех вероятностей, искаженных эвристикой репрезентативности (не учитывающей долю моделей, профессиональных актрис и т. п. среди населения), намного превышает 100%. Упс! Студенты быстро осознают, что что-то не так.

Что касается предположений относительно профессии Фрэнка, то студенты Орегонского университета предположили, что он является адвокатом, а не инженером, с вероятностью 80%. Я предполагаю, что к такому умозаключению пришли и вы, и это совершенно разумно. Но как, на ваш взгляд, изменились ответы, когда исследователи Барух Фишхофф и Майя Бар-Хиллел изменили выборку, сказав, что 70% составляли инженеры? Никак не изменились. Для разума отвечавших доля инженеров и адвокатов не имела никакого значения, потому что Фрэнк был более репрезентативен в качестве адвоката, и только это имело значение.

Или классическая проблема Линды, которую впервые предложили Эмос Тверски и Дэниэл Канеман. Большинство людей считают, что самым вероятным вариантом ответа является «банковский кассир с феминистским уклоном», потому что Линда соответствует их образу феминисток. Но стоит нам задуматься хотя бы на минуту, и мы понимаем, что наша интуиция, руководствуясь эвристикой, опять увела нас в сторону. Разве вероятность того, что Линда одновременно окажется банковским кассиром и феминисткой, выше, чем если бы она была просто банковским кассиром, независимо от своих феминистских убеждений? (Все банковские кассиры — феминистки! А почему бы некоторым банковским кассирам не оказаться активистами и философами?) Как напоминают нам Тверски и Канеман, комбинация двух событий не может быть более вероятной, чем каждое из событий по отдельности. На основании своих исследований Сеймур Эпстейн и его коллеги отмечают, что иррациональность ответов большинства людей «заставляет предположить, что люди еще более иррациональны, чем (абсолютно обоснованно) подозревали ранее».

Авторы отмечают, что даже если доступны рациональные решения, мы склонны отдавать предпочтение интуитивной эвристике.

Эвристика доступности. И снова вопросы:

• Где буква k появляется чаще в английских словах — в качестве третьей или первой буквы?

• Где живет больше людей — на Кубе или в Венесуэле?

При ответе на эти вопросы вам нельзя сверяться с книгами и статьями, которые вы когда-либо читали, и вам нельзя подсчитывать население, поэтому вам придется руководствоваться быстрой и экономной интуицией.

Большинству людей слова, начинающиеся на букву k, приходят на ум гораздо быстрее, поэтому они могут предположить, что эта буква гораздо чаще стоит первой, а не третьей. На самом деле k появляется в словах в 2 раза чаще в качестве третьей буквы. Например, в этой главе на 15 слов, начинающихся на k, таких как knowing, key и Kalamazoo, приходится 51 слово, где буква k стоит третьей, take, likely, ask и т. п. Следовательно, когда мы пользуемся «эвристикой доступности» — судим о вероятности вещей, исходя из их доступности нашей памяти, — наша интуиция оказывается ошибочной. Точно так же многие люди считают, что изображать Кубу и кубинцев гораздо легче, и поэтому полагают, что кубинцев гораздо больше. На самом деле в Венесуэле живет в 2 раза больше людей (24 миллиона), чем на Кубе (12 миллионов).

Эвристику доступности легко продемонстрировать как в учебной аудитории, так и в исследовательской лаборатории. В одном исследовании Стюарт Маккелви читал список известных людей одного пола (куда входили мать Тереза, Джейн Фонда, Тина Тернер) вперемешку с такого же размера списком неизвестных людей другого пола (Дональд Скарр, Уильям Вуд, Мел Джаспер). Позднее он спрашивал испытуемых, сколько мужских и женских имен они увидели. Половую принадлежность знаменитостей вспомнить было легче, и поэтому показалось, что женских имен прозвучало больше.

Зачастую те события, которые быстро приходят на ум, являются более обыденными. Но не всегда. И случайные неверные суждения вовсе не всегда оказываются забавными и безвредными. Кажется, что живые, легко представимые события происходят чаще, чем те, которые трудно вообразить, но которые на самом деле случаются гораздо чаще. Мы боимся убийства больше, чем пневмонии, которая на самом деле убивает в 3 раза больше людей. Когда Руг Хамил и ее коллеги рассказывали людям об одном красочном, но совершенно нетипичном случае злоупотреблении социальным пособием (когда одна женщина долгое время получала пособие на нескольких совершенно неуправляемых детей, которых она прижила от разных отцов), рассказ в гораздо большей степени влиял на мнение о получателях пособия, чем статистические доказательства прямо противоположной реальной картины. Образы подпитывают убеждения.

Вымышленные происшествия в романах и фильмах также создают образы, которые впоследствии внедряются в наши суждения. Оливер Уэнделл Холмс-младший был прав: «Большинство людей мыслит драматически, а не количественно». Поскольку мы склонны считать реальностью образы, отпечатавшиеся в нашем сознании, действенная история или картина стоит тысячи численных выкладок. Благодаря эвристике доступности люди поразительно быстро делают выводы относительно истины красочной (и потому легкодоступной) истории. Услышав и прочитав новости об изнасилованиях, ограблениях и избиениях (но без упоминания цифр, на основании которых можно было бы судить, насколько эти истории типичны), 9 из 10 канадцев переоценивают — зачастую очень сильно — процент насильственных преступлений. Неудивительно, что лоббисты в Конгрессе зависят больше от ужасных историй, с которыми они знакомятся во время слушаний, чем от боле репрезентативных, но скучных статистических выкладок. Вот что говорит министр торговли США Шарлей Баршефски: «Все статистические выкладки мира относительно экспорта рабочих мест не могут перевесить одной-единственной картины закрытой фабрики, потеря которой вызывает грозу проклятий в адрес иностранных конкурентов».