Эвристика репрезентативности

Люди пользуются еще одним ментальным упрощением, когда пытаются классифицировать что-то: они определяют, насколько это «что-то» отвечает их представлению о типичном примере. Предположим, что выпучитесь в каком-либо университете штата Нью-Йорк. Однажды в студенческом клубе вы знакомитесь со студентом по имени Брайан. У него светлые волосы, темный загар, он, по-видимому, очень раскованный и любит отдыхать на пляже. Из какого штата, по вашему мнению, Брайан? Поскольку он похож на тот стереотип, который сложился у многих людей в отношении калифорнийцев, вы можете ответить, что он из Калифорнии, или, по крайней мере, посчитать такую возможность вполне обоснованной. Это означает, что вы прибегаете к эвристике репрезентативности (representativeness heuristic) — ментальному упрощению, с помощью которого люди классифицируют объекты в соответствии с тем, насколько эти объекты подобны какому-то типичному примеру; например, в данном случае важно то, насколько Брайан отвечает вашим представлениям о калифорнийцах (Dawes, 1998; Garb, 1996; Kahneman & Tversky, 1973; Hamm, 1996; Luper & Layman, 1996; Moore, Smith & Gonzalez, 1997; Thomson & Borgida, 1996; Tversky & Kahnenan, 1974).

Эвристика репрезентативности (representativeness heuristic) — ментальное упрощение, с помощью которого люди классифицируют объекты в соответствии с тем, насколько эти объекты подобны какому-то типичному примеру.

Категоризация объектов в соответствии с их репрезентативностью часто оказывается совершенно оправданной операцией. Если бы мы не прибегли к эвристике репрезентативности, то как бы иначе определили, откуда Брайан? Должны ли мы наугад выбирать штат, не делая никаких попыток определить то, насколько Брайан соответствует нашим представлениям о студентах из штата Нью-Йорк в сравнении со студентами из других штатов? В действительности имеется еще один источник информации, которым мы можем воспользоваться. Если мы ничего не знаем о Брайане, разумно предположить, что он из штата Нью-Йорк, поскольку в университетах этого штата учится больше местных, а не приезжих студентов. Если бы мы назвали штат Нью-Йорк, мы бы прибегли к тому, что называют базисной долевой информацией (base rate information), — к информации о том, какой относительный процент в данной популяции составляют представители категорий (например, какой процент в университетах штата Нью-Йорк составляют студенты, живущие в этом штате).

Базисная долевая информация (base rate information) — информация о том, какую долю в данной популяции составляют представители различных категорий.

Как поступают люди, когда у них имеется и базисная долевая информация (например, они знают, что в каком-то университете больше выходцев из Нью-Йорка, чем из Калифорнии), и противоречащая ей информация о данном человеке (например, они знают, что Брайан блондин, что он ведет себя непринужденно и любит провести время на пляже)? Канеман и Тверски (Kahneman & Tversky, 1973) установили, что люди пользуются базисной долевой информацией не слишком часто, уделяя основное внимание тому, насколько информация о конкретном человеке показательна для общей категории (например, для калифорнийцев). Хотя этот прием и неплох, если информация о человеке достаточно надежна, но он может навлечь на нас неприятности, когда информация не отличается основательностью. Учитывая, что процент калифорнийцев, занимающихся в университетах штата Нью-Йорк, невысок, вам понадобятся весьма веские доказательства того, что данный человек родом из Калифорнии, прежде чем вы проигнорируете статистические данные и предположите, что он является одним из немногочисленных исключений. А учитывая, что люди из восточных штатов, имеющие светлые волосы, отличающиеся раскованностью и любящие отдыхать на пляже, не столь уж редки, вы поступите разумно, приняв в данном случае во внимание базисную долевую информацию.

Мы не хотим сказать, что люди полностью игнорируют базисную долевую информацию (Koehler, 1993, 1996). Бейсбольные менеджеры учитывают, насколько вероятно то, что бэттер-левша отобьет бросок питчера-левши, когда решают, кого выставить в качестве заменяющего хиттера, а орнитологи учитывают, какие виды птиц преобладают в данной местности, когда идентифицируют конкретных птиц («это, вероятно, была не бурогрудая славка, поскольку их ни разу не видели в этих краях»). Все дело в том, что люди часто придают слишком большое значение индивидуальным характеристикам наблюдаемого объекта («но вроде бы горло у нее было каштанового цвета; гм, возможно, это все-таки была бурогрудая славка») и слишком незначительное — базисным данным.

Если люди слишком часто полагаются на эвристику репрезентативности, они могут столкнуться с определенными трудностями. К примеру, в прошлом люди полагали, что средство от какой-то болезни должно иметь символическое сходство с ее симптомами (быть репрезентативным ей), даже тогда, когда это не давало терапевтического эффекта. Когда-то считалось, что употребление в пищу легких лисицы помогает от астмы, поскольку лисицы обладают хорошо развитой дыхательной системой (Mill, 1974). Подобная опора на репрезентативность может даже помешать открытию лекарства, действительно помогающего при какой-то болезни. В самом конце XIX века в редакционной статье одной из вашингтонских газет осуждалось неразумное использование федеральных фондов на смехотворные, заумные идеи о причинах возникновения желтой лихорадки, подобных абсурдному предположению Уолтера Рида, что желтую лихорадку вызывают — подумать только! — комары (Nisbett & Ross, 1980).