Психологи не просто дали испытуемым очерк, но сообщили, что он далек от достоверного описания Тома В., что написан психологом для почина, а оценки сделаны годами ранее. Амос и Дэнни подозревали – протестировав этот пример на себе, – что люди, по сути, будут перескакивать от суждения сходства («тот парень похож на компьютерного ученого!») к собственно предсказанию («тот парень должен стать компьютерщиком!») и игнорировать как базовую ставку (только 7 % всех выпускников станут учиться компьютерным наукам), так и ненадежность описания.
Утром, когда Дэнни закончил свой очерк, на работу пришел исследователь Орегонского института Робин Доус. Доус хорошо знал статистику и отличался поразительной точностью мышления. Дэнни передал ему описание Тома В. «Он перечитал его несколько раз с лукавой улыбкой, как будто все понял, – вспоминал Дэнни. – А потом сказал: «Компьютерщик!» После этого я не беспокоился о том, как будут справляться орегонские студенты».
Орегонские студенты проигнорировали объективные данные, сделали упор на свое внутреннее чутье и с большой определенностью предсказали, что Том В. – компьютерный ученый.
Установив, что люди позволяют стереотипам искажать их суждения, Амос и Дэнни задались вопросом: если люди готовы делать иррациональные прогнозы, основанные на такого рода информации, какие предсказания они будут делать, если мы подсунем им совершенно неважную информацию?
По мере того как они играли с этой идеей – возможностью повысить уверенность людей в своих предсказаниях, давая им какую-либо информацию, пусть даже бесполезную, – смех, что слышался с другой стороны закрытой двери, становился все более громким. В конце концов Дэнни создал другого персонажа. И назвал его Дик.
Затем провели еще один эксперимент. Это была версия портфеля с фишками для покера, которую Амос и Дэнни обсуждали на семинаре Дэнни в Еврейском университете. Участникам эксперимента сообщили, что им предстоит иметь дело с пулом людей из 100 человек: 70 инженеров и 30 юристов. И спросили, какова вероятность, что выбранный человек – юрист? Испытуемые правильно рассудили, что вероятность составит 30 %. А потом их попросили сделать то же самое, но с группой людей из 70 юристов и 30 инженеров, и они совершенно правильно определили вероятность: 70 %, что отобранный персонаж – юрист.
Однако если им говорили, что речь идет не просто о каком-то безымянном человеке, а о парне по имени Дик и зачитывали его описание, которое не содержало никакой информации, что могла бы помочь угадать, чем Дик зарабатывает на жизнь, они приходили к выводу о равных шансах, что Дик юрист или инженер, вне зависимости от пропорций пула. «Очевидно, люди отвечают по-разному, когда у них нет конкретных данных и когда у них есть бессмысленные данные, – писали Дэнни и Амос. – Когда нет конкретных данных, априорные вероятности используется должным образом; когда есть бесполезные – априорные вероятности игнорируются»[29].
Всем этим Амос и Дэнни гораздо больше, чем, например, в статье «О психологии прогнозирования», показали: факторы, которые заставляют людей быть более уверенными в своих предсказаниях, также делают эти предсказания менее точными. И, в конце концов, это вернуло соавторов к проблеме, которая заинтересовала Дэнни, когда он впервые вызвался помочь израильской армии пересмотреть систему отбора и обучения новобранцев.
Люди, которым они задавали этот вопрос, давали советы всякого рода. Они предположили, что похвалы инструкторов не работают, потому что делают пилотов самоуверенными. Что инструкторы не знают, что говорят. Никто не видел того, что видел Дэнни: пилоты, как правило, показывали хорошие результаты после особенно плохого маневра и плохие – после хорошего, вне зависимости от того, что им говорили.
