интелигентен, самоуверен, начетен, трудолюбив, любознателен Зададохме на някои участници два въпроса: До каква степен това описание ви впечатлява, що се отнася до академичните способности? Какъв процент описания на новопостъпили студенти смятате, че биха ви впечатлили повече? Въпросите изискват да оцените данните чрез сравнение на описанието с вашата норма за описания на студенти от ръководители. Самото съществуване на такава норма е забележително. Макар че със сигурност не знаете как сте го добили, вие имате доста ясно чувство за това колко ентусиазъм издава описанието: ръководителят смята, че този студент е добър, но не поразително добър. Има пространство за по-силни прилагателни от интелигентен (блестящ, креативен), начетен (учен, ерудиран, притежаващ впечатляващо широки познания) и трудолюбив (пламенен, перфекционист). Присъдата: много е вероятно той да бъде сред горните 15%, но е невероятно да бъде сред горните 3%. В такива оценки има впечатляващ консенсус, поне в рамките на една култура. На другите участници в нашия експеримент бяха зададени различни въпроси: Посочете средните оценки, които ще получи този студент? Какъв е процентът новопостъпили студенти, които постигат по-висок общ успех? Необходимо е да се вгледате по-внимателно, за да откриете фината разлика между двата комплекта въпроси. Разликата би трябвало да е очевидна, но не е. Докато първите въпроси искат от вас само да оцените данните, вторият комплект включва голяма степен на несигурност. Въпросът се отнася до действителните постижения в края на учебната година на новака. Какво се е случило през годината, след като е било проведено събеседването? Колко точно можете да предскажете действителните постижения на студента през първата година в колежа на базата на пет прилагателни? Би ли бил самият ръководител напълно точен, ако предскажеше общия успех на базата на едно събеседване? Целта на това изследване беше да сравни персентилните оценки, които правят участниците, когато оценяват данните в единия случай, и когато предсказват финалния резултат в другия. Лесно е да обобщим резултатите: оценките бяха еднакви. Макар че двата комплекта въпроси се различават (единият е за описанието, а другият за бъдещите академични постижения на студента), участниците ги третираха така, сякаш са еднакви. Както в случая с Джули, прогнозата за бъдещето не се различава от оценката на настоящите данни – прогнозата съответства на оценката. Това са може би най-добрите данни, които имаме за ролята на подмяната. Хората са помолени да направят прогноза, но те я подменят с оценка на данните, без да забелязват, че въпросът, на който отговарят, не е онзи, който им е зададен. Този процес гарантирано генерира прогнози, които са системно деформирани; те напълно игнорират регресията към средното. По време на военната ми служба в израелските сили по отбрана известно време бях командирован в поделение, което подбираше кандидати за офицерско обучение на базата на серия интервюта и полеви тестове. За критерий за успешна прогноза бе определена финалната оценка на курсанта в офицерската школа. Знаеше се, че точността на класиранията е по-скоро слаба (в следващата глава ще ви кажа повече за това). Въпреки това поделението продължаваше да съществува и по-късно, когато станах професор и изследвах заедно с Амос интуитивната оценка. Имах добри контакти с хората от поделението и ги помолих да ми направят една услуга. В допълнение към обичайната система на оценяване, която използваха за оценка на кандидатите, ги помолих да предположат каква оценка ще получат в бъдеще курсантите в офицерската школа. Те събраха неколкостотин такива прогнози. Всички офицери, които бяха произвели тези предсказания, познаваха системата за оценяване с букви, която школата прилагаше към своите курсанти, и знаеха приблизителните пропорции на оценените с А, Б и т.н. Резултатите бяха поразителни: относителната честота на оценените с А и Б в прогнозите беше почти идентична на честотите във финалните оценки на школата. Тези открития дават убедителен пример както за подмяната, така и за съгласуването по интензивност. Офицерите, които даваха прогнозите, се бяха провалили напълно в различаването на двете задачи:
тяхната обичайна мисия, която бе да оценят постиженията на кандидатите по време на престоя им в поделението;
задачата, която ги бях помолил да изпълнят, която бе действителна прогноза за бъдещата оценка.
Те просто бяха превели своите собствени оценки в скалата, използвана в офицерската школа, прилагайки съчетаването по интензивност. Тук отново провалът да се справят със (значителната) несигурност на техните прогнози ги бе подвел да направят прогнози, които бяха напълно нерегресивни.