Когнитивная психология полностью

Большинство испытуемых при решении этой задаче выбирают программу А (72%), и только 28% выбирают программу В. Перспектива спасения 200 жизней более привлекательна, чем второй, рискованный вариант. Статистически, однако, обе программы спасут одинаковое количество жизней.

Другой группе испытуемых предложили ту же задачу, но с измененной формулировкой альтернативной программы:

Какую из двух программ вы бы выбрали?

В этих рамках большинство выбирает более рискованную процедуру: верная смерть 400 человек менее приемлема, чем вероятность 2/3, что умрут 600 человек. В этих задачах в зависимости от формулировок вопроса выбираются разные варианты, несмотря на идентичность вероятностей. Вообще, более выгодный вариант часто воспринимается как не содержащий риска, тогда как вариант, предусматривающий некоторую потерю, воспринимается как более рискованный.

Вот еще один пример влияния фреймов, в котором предлагается несколько более реалистичная ситуация:

(Ответ «да» — 88%).

(Ответ «да» — 46%).

В обоих случаях вы «пролетели» на $10. И все же в первом случае билет купили бы примерно вдвое больше испытуемых, чем во втором, хотя потеря денег в обоих случаях одинакова[95].

На оценку вероятности события влияет не только доступность этого события, но и то, насколько характерными признаются его существенные свойства для данной группы. Рассмотрим такой пример из исследования Канемана и Тверски (Kahneman & Tversky, 1972):

В каждом круге игры 20 стеклянных шариков распределяются случайным образом среди пятерых детей: Алана, Бена, Карла, Дэна и Эда. Рассмотрим следующие распределения:

Если кругов игры много, какого типа результатов будет больше — типа I или типа II?

Каков ваш ответ? Если вы выбрали распределение I, то ваше мнение совпадает с мнением большинства испытуемых, и оно, конечно же, неверно. Когда испытуемые читают слово «случайный», у них создается впечатление, что распределение должно быть хаотическим или бессистемным, и когда их просят оценить вероятность распределений I и II, они думают, что второе распределение слишком упорядоченно, чтобы быть «случайным». Тот же тип ошибки наблюдался при оценке вероятности последовательных рождений девочек и мальчиков в вышеприведенном примере.