Мисленето
Изтегляне 3.52 Mb.
|
Свързани:
Групова динамика
ПредставителностМного от въпросите, отнасящи се до вероятността, с които се занимават хората, спадат към един от следните типове: каква е вероятността обект Ада принадлежи към клас Б? Каква е вероятността събитие Ада произлиза от процес Б? Каква е вероятността процес Б да породи събитие А? При отговарянето на подобни въпроси в типичния случай хората се осланят на евристиката на представителността, при която вероятностите се оценяват по степента, в която А представя Б, тоест по степента, в която А прилича на Б. Например когато А е високо представително за Б, вероятността Ада произлиза от Б се оценява като висока. От друга страна, ако А не прилича на Б, вероятността А да произлиза от Б се оценява като ниска. Като илюстрация на оценяването чрез представителност разгледайте човек, който бива описван от свой бивш съсед по следния начин: „Стив е много стеснителен и свит, винаги е готов да помогне, но малко се интересува от хората или от реалния свят. Кротка и порядъчна душа, той се нуждае от ред и структура и обича подробностите.“ Как хората оценяват вероятността Стив да работи определена работа от даден списък с възможности (например фермер, търговец, авиационен пилот, библиотекар или лекар)? Как хората подреждат тези професии от най-вероятната до най-малко вероятната? Според евристиката на представителността вероятността Стив да е библиотекар например се оценява по степента, в която той е представителен за, или прилича на, стереотипа за библиотекаря. Изследването на задачи от този тип действително показа, че хората подреждат професиите по вероятност и по сходство по съвсем еднакъв начин.420 Този подход към оценяването на вероятността води до сериозни грешки, защото сходството, или представителността, не се влияе от няколко фактора, които би трябвало да въздействат върху оценките на вероятността. Нечувствителност към приорната вероятност за резултатите. Един от факторите, които нямат никакъв ефект върху представителността, но би трябвало да имат по-голям ефект върху вероятността, е приорната вероятност, или честотата на базовата пропорция, за резултатите. В случая със Стив например фактът, че сред населението има много повече фермери, отколкото библиотекари, би трябвало да влезе във всяка разумна оценка на вероятността Стив да е по-скоро библиотекар, отколкото фермер. Съображенията за честотата на базовата пропорция обаче не въздействат върху сходството на Стив със стереотипите за библиотекарите и фермерите. Следователно ако хората оценяват вероятността по представителността, приорните вероятности ще бъдат пренебрегнати. Тази хипотеза бе тествана в експеримент, при който приорните вероятности бяха манипулирани. На субектите бяха показани кратки описания на личностите на няколко човека, уж взети на принципа на случайността от група от 100 професионалисти – инженери и адвокати. Субектите бяха помолени да оценят при всяко описание вероятността то да се отнася по-скоро за инженер, отколкото за адвокат. В условията на един експеримент на субектите беше казано, че групата, от която са извлечени описанията, се е състояла от 70 инженера и 30 адвоката. B условията на друг експеримент на субектите беше казано, че групата се е състояла от 30 инженера и 70 адвоката. Шансовете едно определено описание да се отнася по-скоро за инженер, отколкото за адвокат, би следвало да са по-високи в първия експеримент, където има мнозинство от инженери, отколкото във втория експеримент, където има мнозинство от адвокати. По-конкретно чрез приложение на правилото на Бейс може да се покаже, че съотношението на тези шансове би трябвало да е (7/3)421, или 5,44 за всяко описание. Рязко нарушавайки правилото на Бейс, субектите в условията на първите два експеримента произвеждаха по същество еднакви оценки на вероятността. Очевидно субектите оценяваха вероятността определено описание да се отнася по-скоро за инженер, отколкото за адвокат, по степента, в която това описание беше представително за двата стереотипа, като слабо или изобщо никак не вземаха предвид приорните вероятности за категориите. Субектите използваха приорните вероятности вярно, когато нямаха друга информация. При липсата на описание на личността те оценяваха, че вероятността един непознат човек да е инженер е 0,7 и респективно 0,3 в двете условия за базовата пропорция. Обаче приорните вероятности ефикасно се игнорираха, когато им бе показано описание дори когато то беше абсолютно неинформативно. Отговорите на следното описание илюстрират този феномен: Дик е на 30 години. Той е женен, без деца. Човек с високи способности и висока мотивация, от него се очаква да има доста успех в своята област. Колегите му много го харесват. Това описание бе замислено така, че да не дава никаква релевантна информация на въпроса дали Дик е инженер, или адвокат. Следователно вероятността Дик да е инженер би трябвало да е равна на пропорцията инженери в групата, сякаш не бе дадено никакво описание. Субектите обаче оценяваха, че вероятността Дик да е инженер е 0,5, независимо дали пропорцията на инженерите в групата беше 0,7, или 0,3. Очевидно хората отговарят различно, когато не са им дадени никакви данни и когато са им дадени данни без стойност. Когато не са им дадени специфични данни, приорните вероятности се използват правилно; когато са им дадени данни без стойност, приорните вероятности се игнорират.422 Изтегляне 3.52 Mb. Сподели с приятели:
|