Thread by @sir_Archet

Итак, «Принятие решений в условиях неопределённости».

Этот обещанный тред – пересказ статьи нобелевского лауреата Канемана и психолога Тверски.

Статья сложная, я её упростил и огрубил, потому что считаю, что сведения полезны для выживания. Но всё равно СЛОЖНАЯ. Поешьте сахару!

Ну, кому можно сахар, я имею в виду. Короче, зарядите мозги, будет жарковато. На фоне стресса такая инфа идёт со скрипом, но она всё равно очень полезна.

Итак, с чем имеем дело? Мы часто употребляем выражения "Очень вероятно, что...", "Маловероятно, что..." и т. п.

Но как мы интуитивно это оцениваем?

Настоящую сложную задачу оценки вероятностей мы бьём на простые, поменьше. Часто это помогает, но иногда мешает замечать правду.

Пример: в городе мы привыкли, что чем чётче виден объект, тем он ближе. Попадая в горы, житель равнин считает, что пик совсем рядом, в часе ходьбы. Потому что он виден чётко. А на самом деле он в дне пути.

Так вот, все мы приехали в горы. Привычное сбилось.

Обычно вопросы о вероятностях звучат так:

- Какова вероятность, что объект А принадлежит к классу Б?

- Какова вероятность, что событие А – следствие процесса Б?

- Какова вероятность, что процесс Б приведёт к событию А?

Упрощая эти задачи, наш мозг думает так:

"Насколько А похоже на Б? Если похоже, они наверняка следуют друг из друга!"

Такая похожесть называется "репрезентативность". И часто лайфхак срабатывает на ура. Этот мальчик похож на мужчину, наверно, это его сын.

Но не всегда!

Допустим, у нас есть Вася. Бывший сосед описывает его так:

"Застенчивый, замкнутый, всегда готов помочь, мало интересуется людьми и окружающим миром. Кроткий, аккуратный, везде ищет порядок и структуру, внимателен к мелочам".

Кто Вася по профессии? Выстроите от наиболее вероятного к наименее вероятному:

фермер
продавец
летчик
библиотекарь
врач

Не знаю, как у вас, а у меня в топе был библиотекарь. Как и у большинства. Потому что Вася по описанию сильно смахивает на библиотекаря.

Что тут не так? А вы прикиньте, сколько у нас вообще продавцов и сколько библиотекарей. (Подсказываю, библиотекарей меньше на два порядка).

Учёт этого факта называется учётом априорной вероятности.

Смотрите, это формула вероятностей Байеса, она тут чисто для красоты:

Наш Вася репрезентативен стереотипу о профессии библиотекаря.

Но если у нас на одного библиотекаря приходится, условно, сто продавцов, то при любых душевных качествах у Васи гораздо, гораздо больше шансов оказаться продавцом. Которые вне стереотипов встречаются какие угодно.

Наоборот работает тоже.

Если испытуемым говорят, что в подборке 70/30, скажем, инженеров к юристам, а потом дают описание Пети в духе:

"Женат, детей нет, способный, упорный и наверняка добьётся успеха в своей области"

– люди оценивают его шансы быть инженером как 50/50.

Потому что описание нейтральное! Да-да, они видели про 70/30. А потом, другие испытуемые, и 30/70 тоже. И всё равно почти все говорят фифти-фифти.

Потому что ОПИСАНИЯ играют для нас всех куда большую роль, чем циферки. А это неправильно.

Кстати, когда описаний нет, все всё оценивают верно и смотрят на циферки.

Вывод – планируя жизненные стратегии, по возможности смотрите на циферки, которым доверяете, не на описания. Иначе вы такого напланируете, что мама не горюй.

При этом я прекрасно понимаю, что в оценке "кто же это идёт к моему дому с автоматом" лучше перебдеть.

Следующим пунктом у нас идёт широко известная Ошибка Игрока. Это когда игрок в рулетку верит, что у неё есть "память", и если долго выпадало красное, шансы на то, что скоро выпадет чёрное, растут. Потому что рулетка должна "скорректироваться".

На самом деле это так не работает.

Идеальная рулетка на тысячах выпадений действительно даст что-то похожее на 50/50. Но если мы сыграли в красное-чёрное раз десять, то это легко может быть 10 раз "красное". Потому что выборка маленькая.

Замечено, что даже учёные-статистики верят – маленькие выборки репрезентативны для своих популяций.

То есть, если в городе чума у каждого второго, то среди ста горожан, выбранных случайно, они ждут увидеть 50 чумных. Но это не так.

Чем больше выборка, тем больше она будет "сглажена" в сторону реальных 50%. Чем меньше – тем выше шанс, что там будут хоть все 100 здоровых или все 100 больных.

Это к вопросу о доверии статистическим опросам на 10 000 человек, когда речь о миллионах.

Следующий пункт. Предсказывая, скажем, курс акций, люди чаще всего опираются на (не)благоприятное описание компаний, игнорируя степень надёжности самого описания.

А это к вопросу о вере в новости и надёжности тех, кто их подаёт.

Например, большинство испытуемых легко делали радикальные выводы о будущей успешности карьеры учителя, опираясь на выданные им сведения – единичный урок пятилетней давности.

Да, они знали, что один урок 5 лет назад мало что может гарантировать. Мало ли кто где был 5 лет назад. Но это не остановило их от уверенных предсказаний.

Проблема та же. Выдавая прогноз, мы выбираем результат, максимально репрезентативный для входных данных (напоминающий их). Это неправильно.

Важно: мы уверены в этом прогнозе настолько же, насколько входные данные похожи на наш прогноз. А вот это неправильно ну прям ВАЩЕ.

Перечитайте предыдущий твит, вы могли не понять его с первого раза. Это нормально и ожидаемо, поэтому я написал этот.

В целом, если у вас кончаются мозги, дочитайте потом, сохраните себе тред и всё. Заботьтесь о себе!

Ретвитни тред, сделай доброе дело. Может, так и не кажется, но все эти абстракции про вычисления могут оказаться жизненно важными.

...Даже психологи-кадровики, знакомые с литературой, которая постоянно заклинает их не слишком верить в понимание человека, полученное в течение часового собеседования, всё равно слишком уверены в своих прогнозах.

Или вот, как вы думаете, на каких данных прогноз об итоговых оценках студента будет точнее: на тех, где он в первый год получал попеременно 2 и 5 или на его более-менее стабильных четвёрках?

Тут один правильный ответ. Чем меньше взаимосвязаны друг с другом входные данные, тем больше в них статистической информации. Но стабильность "четвёрок" повышает уверенность наших суждений.

Поэтому о "хорошисте" мы судим смелей. Хотя на деле по цифрам лучше знаем «раздолбая».

Поехали дальше. Следующий косяк называется "Эвристика доступности". Что это?

Это значит, что мы судим о частоте (вероятности) некоего события по тому, насколько нам легко вспомнить другое такое же.

В чем проблема? Мы вспоминаем яркие случаи из СМИ (даже немногочисленные) куда легче, чем более частотные, но не такие эффектные.

Это работает во многих областях. Например, все уже в курсе "эффекта выжившего" – мы с радостью потребляем чужие истории успеха, забывая о том, что это один Стив Джобс, которому повезло, на тысячу провалившихся коллег. И пытаемся действовать как он, якобы это даёт гарантию успеха.

На деле – нет.

А уж если мы сами только что видели ДТП или пожар, они тем более кажутся куда более вероятными, чем по факту.

Если что-то вспомнить легче, потому что _сама задача вспоминания_ легче, такие объекты кажутся более частотными.

Скажем, буквы r и k чаще встречаются в словах на 3 месте, чем на 1, но слова, с которых они начинаются, кажутся более многочисленными. Потому что их проще вспомнить.

Ошибка вообразимости.

Опасность, скажем, похода (сами придумайте, куда) интуитивно оценивается исходя из количества воображаемых траблов, с которыми могут столкнуться участники. Количества – без учёта их вероятности.

Это ведёт к тому, что поход куда-либо может выглядеть как чересчур рискованным при малой вероятности траблов (просто их много бывает разных), так и наоборот, сравнительно безопасным, когда осложнения не отличаются разнообразием, просто они очень вероятны.

События, ассоциирующиеся друг с другом, часто оцениваются как наступающие одновременно, даже если на деле у них отрицательная корреляция.

Если что-то часто появляется рядом с чем-то, у этого могут быть совершенно иные причины. Например, рифма или известная метафора.

Эффект привязки.

Если нам дают точку отсчёта в вопросе, это здорово влияет на ответ.

Например, две разные группы людей спросили, каков процент африканских стран в ООН. Подробности эксперимента опущу, но на "Больше или меньше 10?" отвечают 25, а на "больше/меньше 65?" – 45.

Верный ответ – 54, четверть ООН.

Или вот. Двум разным группам старшеклассников 5 секунд показывали выражения, соответственно:

1х2х3х4х5х6х7х8

и

8х7х6х5х4х3х2х1

Просили интуитивно сказать произведение. Школьники, конечно, успевали выполнить только первые действия.

Так вот, те, кто начинал с единички, дали ответ в среднем 512, а те, кто с восьмёрки – 2250.
Потому что зацепились за разные точки отсчёта.

Верный ответ 40 320.

Вывод – опасайтесь вопросов с точками отсчёта и не формируйте себе сами такие точки с бухты барахты от последней услышанной информации. (Особенно непроверенной).

Следующий пункт. Чем больше должно сложиться высоко вероятных событий для наступления некоего эффекта, тем менее вероятно, что сработает всё, что должно.

Вроде все понимают, да?

Однако люди чаще ставят на успех сложных схем из пятнадцати частей, каждая из которых сработает с вероятностью в 90%, а не на "простую" орёл/решку. Хотя выпадение орла тут куда вероятнее, чем что сработает всё, что должно. Чисто математически.

Поправьте свою интуицию.

СЧИТАЙТЕ.

Кстати, некоторые из этих ошибок люди делают даже когда им предлагают деньги за правильный ответ (в тех экспериментах, где это имело смысл).

Метод, которым мы мыслим (или кто-то), кажется нам крутым и правильным, если он внутренне согласован и как-то работает.

К сожалению, внутренней согласованности мало. И это надо понимать. Человек, который верит, что у рулетки есть память, мог выиграть на конкретном отрезке, но памяти-то всё равно нет. И опыт его успеха только задурит голову тем, кому жизненно важно, красное сейчас будет или чёрное.

Всё это может казаться оторванным от жизни, потому что где же брать реальные цифры? Однако:

1) Многие цифры-то есть, просто вы никогда их не искали. Это та самая эвристика доступности.

2) Хотя бы не делайте типичных ошибок там, где можете. Это спасает.

Видите ли, легко сказать, что, имея 10 разных замков и 10 разных ключей, с первого раза нет шансов подобрать из верно друг к другу.

Но если вы будете смотреть хотя бы на металл, стилистику и форму бородки, вы совершенно точно повысите свои шансы.

И в данных условиях, вполне возможно, это будут шансы на выживание.

Поэтому не опускайте лапки и не успокаивайтесь на мысли, что всё равно ничего непонятно, – так зачем рыпаться.

У меня есть, ради чего жить. Думаю, и у вас.

Так вперёд.

Тред основан на статье "Суждения в условиях неопределённости: эвристические методы и ошибки" нобелевского лауреата по экономике Даниэля Канемана и стипендиата премии Макартура, психолога Амоса Тверски.

Спасибо, что пришли на наш TED-ток-тройничок)

Конец треда. Буду благодарен за ретвит. Слитным текстом читайте у меня в канале:

t.me/Archet

(Статья появится через некоторое время, думаю, к ночи).

Мира.

Ваш Арчет

golubinski.ru/socrates/kahne…

Вот сама статья для интересующихся.

На фоне неожиданно высокого общественного интереса к треду я забабахал "статейную" версию на одной странице не к ночи, а сейчас. Наслаждайтесь, теперь я их размещаю у себя на сайте без рекламы всякой дряни:

sir-archet.ru/reshenija/

Ещё на почитать, кто не видел.

https://twitter.com/sir_Archet/status/1496783440636780555

У кого есть ВК, лайкните там эту статейку, пожалуйста? Чтобы разошлась. Или можете комментов накидать каких-то коротких. Спасибо!

vk.com/sir_archet?w=w…

И подписывайтесь, кстати. Для переписки ВК не очень подходит, понятно почему, а для многих моих публикаций пока годится.