Интуиция. Как понять, что чувствуют, думают и хотят другие люди

Эпли Николас

Сначала о скучном: этот тест был действительно труден. Добровольцы проявили полную неспособность определить, является ли предъявленный им кружок тем же, который они видели на общем рисунке. Если вы видели рисунки вместе, вам почти невозможно вспомнить каждый кружок по отдельности. Любой, кто когда-либо выступал перед большой группой или выходил на улицы оживленного города, может подтвердить это. Люди, включенные в большие группы, почти невидимы. То, что справедливо в отношении людей, справедливо и в отношении кружков – и эксперимент доказал это. [182]

182

Другие примеры приведены в следующих работах: Albrecht, A. T., and B. J. Scholl (2010). Perceptually averaging in a continuous visual world: Extracting statistical summary representations over time. Psychological Science 21: 560–567; Corbett, J. E., et al. (2012). An aftereffect of adaptation to mean size. Visual Cognition 20: 211–231; Choo, H., and S. L. Franconeri (2010). Objects with reduced visibility still contribute to size averaging. Attention, Perception, and Psychophysics 72: 86–99.

Теперь

об ошеломляющем результате теста. Ошибки, допущенные добровольцами при его выполнении, были почти предсказуемыми и отражали блеск человеческого ума. Кружок, приведенный на правом рисунке на самом деле отсутствует во множестве кружков, изображенных на левом рисунке. Тем не менее почти все участники эксперимента ошибочно утверждали, что кружок с правого рисунка был и на левом рисунке. Люди совершают эту ошибку очень последовательно потому, что кружок на правом рисунке средней величины по сравнению с кружками, изображенными на левом рисунке. Общая оценка – вот то, что ваш мозг автоматически извлекает из множества. Мозг не вычленяет из множества конкретные единицы. Пока человек внимательно разглядывает совокупность кружков, его мозг занят определением среднего диаметра кружков и размещает результат этой операции в памяти человека. На все это уходит менее половины секунды. Для этого не надо знать статистику, читать книги по математике или проводить поиск в Google. Ваша память может ошибаться, но она не глупа. [183]

183

По сути дела, статистик, сидящий в нашем мозгу, способен на большие подвиги, чем просто вычисление средних величин. Наш мозг также исключает крайности, которые могут исказить усредненные представления о группе. Здесь он действует как статистик, рассчитывая величину среднего заработка рабочего сети универмагов Walmart, и исключает заработок генерального директора (который зарабатывает миллионы), чтобы получить более точное представление о средней заработной плате рабочих. Если вы сталкиваетесь с очень маленьким кружком, ваш мозг игнорирует этот кружок при расчете средней величины. Просто вспомните об этих двух моментах, когда в следующий раз подумаете, что неплохо считаете. См.: De Gardelle, V., and C. Summerfield (201 I). Robust averaging during perceptual judgment. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 108: 13341–13346.

Разум других людей сложнее нарисованных кружков, но результаты эксперимента сообщают нам нечто очень важное о свойстве человеческого мозга воспринимать совокупность любых предметов. Вместо того чтобы запоминать точные подробности, вы получаете суть, «выжимку» из информации. «Суть» совокупности – не ее отдельные члены, а скорее, их средняя величина. То же самое верно и в отношении групп людей. Если вы смотрите на толпу, выражающую различные эмоции, то вам, вероятно, придется очень напряженно поработать, чтобы запомнить кого-либо из этой толпы, но вы получите достаточно верное впечатление о ее общем настроении. [184] Разумеется, это весьма адаптивный навык. Организм, который не способен распознать, что тигры, в общем, опасны, а тигровые лилии – нет, редко добивается успеха в мире, полном опасностей. Человек, не способный получить общее впечатление о том, что думают, чувствуют или хотят другие и во что они верят, не способный уловить социальные нормы большого общества, в котором он живет, редко добивается успеха в нашем очень сложно организованном социальном мире.

184

Haberman, J., T. Harp, and D. Whitney (2009). Averaging facial expression over time. Journal of Vision 9: I; Haberman, J., and D. Whitney (2007). Rapid extraction of mean emotion and gender from sets of faces. Current Biology 17: R751–753; Haberman, J., and D. Whitney (2009). Seeing the mean: Ensemble coding for sets of faces. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance 35: 718–734.

Укусы реальности

Тест с кружками дает впечатляющую базисную линию для оценки того, что ваш мозг может делать с группами в идеальных условиях. Тот же тест показывает нам исходную точку размышлений о том, насколько реальный мир не «дотягивает» до идеальных условий. В тесте с кружками вы можете четко видеть собственными глазами каждый член множества. Это кружки, о которых вы должны помнить потому, что видели их вчера, или слышали о них от других людей, или читали о них в новостях. Нет кружков, которые «выходят покурить» и исчезают из поля вашего зрения, нет и по-настоящему привлекательных кружков, завладевающих вашим вниманием и препятствуют вам обращать внимание на непривлекательные кружки. Каждый кружок совершенно однозначен. Ни один из них не меняет свою внешность, чтобы произвести на вас впечатление, скажем, не втягивает живот, чтобы не казаться таким толстым в «этих шортах». Да вас и не просят выносить суждения о невидимых характеристиках кружков, например об их чувствах, намерениях, убеждениях или мнениях по тем или иным вопросам. Когда вы ясно видите мир, статистик в вашем мозгу действует великолепно.

Реальный мир не дотягивает до этих идеальных условий во всех аспектах, но он не совсем уж плоский. Многие исследователи измерили точность стереотипов, попросив группы людей вынести суждения о поддающихся проверке характеристиках других групп. Затем эти суждения сравнили с реальностью. Результат постоянно подтверждают разные степени как точности, так и ошибочности человеческих суждений. То же самое происходит и с отличным бейсболистом, отбивающим броски хороших подающих: иногда мяч удается отбить, иногда отбивающий промахивается; частота успешных отбиваний меняется в зависимости от того, кто подает мяч.

Один из красноречивых примеров – действие стереотипа, который неустанно работает в воображении. Стереотип описывает различия мужчин и женщин. Большая группа студентов университетов – 139 юношей и 162 девушки – предсказывали отношение мужчин и женщин к вопросам, включенным в Генеральный опрос общественного мнения (такие опросы проводят ежегодно, начиная с 1972 года, чтобы «измерить пульс Америки»; эти опросы охватывают несколько тысяч респондентов, отобранных методом случайной выборки [185] ). Участников Генеральных опросов просят выразить отношение, например, к утверждениям, должны ли работодатели предоставлять оплачиваемые отпуска работникам, недавно ставшим родителями. Вопросы касаются степени поддержки государственного регулирования бизнеса, предоставления государственного жилья бедным и степени согласия с утверждением, что «всем будет лучше, если мужчина будет добытчиком, а женщина станет заботиться о доме и семье». Добровольцы предсказывали, какая доля мужчин и женщин выразит согласие с каждым утверждением.

185

Diekman, A., A. Eagly, and P. Kulesa (2002). Accuracy and bias in stereotypes about the social and political attitudes of women and men. Journal of Experimental Social Psychology 38: 268–282.

Если бы ваши стереотипы о мышлении мужчин и женщин были совершенны, предсказанные вами проценты согласных с утверждениями точно соответствовали бы реальным процентам, и коэффициент корреляции ваших прогнозов и реальных результатов опроса составил бы 1. Если бы ваши стереотипы были совершенно неправильными, то между вашими прогнозами и реальными результатами не было бы никакой связи, и коэффициент корреляции ваших прогнозов и реальных результатов опроса был бы равен 0. В действительности коэффициенты корреляции точности прогнозов демонстрировали значительный процент правильных прогнозов: мнения мужчин были предсказаны с точностью, равной 0,5, а мнения женщин – с точностью 0,58. Мужчинам и женщинам свойственно давать ответы в соответствии с обусловленными полом ролями. Мужчины устойчиво демонстрируют сравнительно большую ориентированность на конкуренцию и более меритократическое отношение к жизни, а женщины явно демонстрируют сравнительно большую ориентированность на сотрудничество и эгалитаризм. Но в этой точности присутствует и систематическая ошибка. В частности, женщины склонны считать мужчин большими сексистами, чем они являются на самом деле, и преувеличивать различия между мужчинами и женщинами по вопросам, которые, как чаще всего они полагают, разделяют мужчин и женщин.

Такая противоречивая картина – вполне типичный результат. Стереотипы редко бывают совершенно правильными или совершенно неправильными. В стереотипах много оттенков, которые лежат в спектре, простирающемся от вполне здравого понимания групп до полной чуши. Интересен не вопрос, почему многие стереотипные представления о групповых отличиях достаточно верны. Тест с кружками дает на него очевидный ответ: у разных групп, существующих в мире, есть настоящие отличия, и вы можете наблюдать эти различия непосредственно, а ваша память генерирует вполне точное усредненное представление о реальных отличиях. Так что действительно интересный вопрос таков: что мешает стереотипным представлениям о группах людей быть настолько точными, насколько они могли бы быть, учитывая точность, продемонстрированную в тесте с кружочками? Ваш мозг без малейшего напряжения может рассчитывать усредненные свойства геометрических фигур за какие-то полсекунды. Что сбивает с толку великолепного статистика, сидящего в вашем мозгу, когда вы размышляете о других людях?

Ответ краткий: мы живем в том, что Робин Хогарт, изучающий процесс принятия решений, называет «испорченной, извращенной средой», [186] снабжающей сидящего у вас в мозгу отличного статистика несовершенными данными. Чтобы понять, где наши стереотипы дают сбой, надо учитывать, что самыми важными являются получение слишком малого объема информации, определение групп по их отличиям и неспособность непосредственно наблюдать подлинные причины групповых отличий.

186

Hogarth, R. M. (2001). Educating intuition. Chicago: University of Chicago Press.

Слишком большие выводы, сделанные на основе слишком ограниченных сведений

Блистательные статистики могут выглядеть глупо, если анализируют неполные данные. За четыре дня по президентских выборов 1936 года в США журнал Literary Digest на основании результатов опроса 2,4 миллиона американцев предсказал триумфальную победу кандидата-республиканца Альфреда Лэндона над демократом Франклином Д. Рузвельтом. Триумфальная победа, одна из величайших побед в истории США, состоялась, только одержал ее Рузвельт. Лэндон победил только в двух штатах, получив меньше всего голосов выборщиков начиная с 50-х годов XIX века. Ошибка Literary Digest заключалась в том, что он построил прогноз на основании выборки, в которую вошли люди, проживавшие в Вермонте и Мэне, то есть именно в тех двух штатах, где Лэндон действительно победил. Кроме того, журнал опрашивал только своих читателей, то есть преимущественно консерваторов, и провел опрос по телефону, который в то время был роскошью, доступной только зажиточным семьям. Изучите только часть данных – и непременно будете иметь глупый вид.