Принятие решений в неопределенности стр.57

Различие между репрезентативностью и вероятностью в большей степени очевидно (i), когда представлены недостоверные данные или (ii), когда контрольное событие специфично. В случае (i), исход, который является высоко репрезентативным по отношению к нашей модели, может быть ма ловероятным, если наша мысленная модель основана на данных ограниченной валидности. Рассмотрим, нанример, вероятность того, что кандидат, который произвел превосходное впечатление во время собеседования, преуспеет в очень трудной задаче. Поскольку известно, что впечатления от собеседования часто ошибочны, а успех или неудача на работе определяется многочисленными факторами, которые не возможно предугадать в краткой беседе, успех может быть маловероятен даже, когда он высоко репрезентативен по отношению к нашему впечатлению о кандидате.

В случае (ii) репрезентативный результат может быть маловероятным, потому что он крайне специфичен или детален. Вообще, событие может быть маловероятным либо потому, что оно нетипично, либо потому, что оно очень детализировано. Вес менее 135 фунтов является нетипичным для человека средних лет; а вес 157,625 фунтов является типичным, но слишком точно определенным. Действительно, последнее значение более репрезентативно для человека средних лет, хотя первое намного более вероятно. Из этого примера следует, что увеличение определенности вообще не ведет к уменьшению репрезентативности. Следовательно, сравнение событий, которые отличаются по степени точности, часто создает конфликт между репрезентативностью и вероятностью. Например, случайная выборка из четырех карт, состоящих из короля червей, туза пик, девятки бубен и четверки треф, кажется более репрезентативной, чем выборка, состоящая из четырех карт одной масти, хотя последняя гораздо 5олее вероятна. Таким образом, предубеждения репрезентативности в суждениях вероятности должны быть наиболее очевидными в оценке событий, которые являются репрезентативными, но крайне специфическими. Такие предубеждения представлены в исследованиях оценок вероятности сложных событий, описанных в следующей главе.

Об оценке сложных событий

Существенное различие между вероятностью и репрезентативностью возникает при оценке сложных событий. Предположим, что нам дали некоторую информацию о человеке (например, краткое описание личности) и что мы размышляем о различных признаках или комбинациях признаков, которыми этот человек может обладать: род занятий, склонности или политические симпатии. Один из основных законов вероятности гласит, что детальность может только понизить вероятность. Таким образом, вероятность того, что данный человек является и республиканцем и художником одновременно, должна быть меньше, чем вероятность того, что человек является художником. Это условие основано не только на стандартном исчислении вероятности, но также и на ненормативных моделях (например, Shafer, 1976; Zadeh, 1978).

Однако, требование, что Р(А и В) < Р(В), которое можно называть правилом конъюнкции, не относится к подобию или репрезентативности. Синий квадрат, например, может быть более подобен синему кругу, чем просто кругу, и человек может походить на наш образ республиканца и художника больше, чем на наш образ республиканца. Поскольку подобие объекта цели может быть увеличено, если добавить к цели особенности, которыми обладает и объект (см. Tversky, 1977), подобие или репрезентативность могут быть увеличены путем спецификации цели. Если оценки вероятности опосредованы репрезентативностью или подобием, то возможно строить задачи, где соединение исходов окажется более репрезентативным и, следовательно, более вероятным, чем один из его компонентов.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒