Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Честны, и если учтут, что их решение будет оцениваться не только по
Результату, но и по тому, как оно принималось. Приложение А Суждения в условиях неопределенности: эвристические методы и ошибки [4 - Статья впервые опубликована в журнале Science (1974. Vol. 185), на русском языке вышла под названием «Принятие решений в условиях неопределенности: правила и Предубеждения». (Харьков: Гуманитарный центр, 2005) (примеч. перев.).] Амос Тверски и Даниэль Канеман Многие решения опираются на представления о вероятности неопределенных Событий, таких как победа на выборах, признание подсудимого виновным или Будущий курс доллара. Эти представления обычно выражаются в таких заявлениях: «думаю, что…», «есть вероятность…», «маловероятно, что…» и Так далее. Иногда представления о неопределенных событиях выражаются в Численной форме – как шансы или субъективная вероятность. Чем Определяются такие представления? Как оценивают вероятность Неопределенных событий или значение неопределенной величины? Эта статья Показывает, что люди полагаются на ограниченный набор эвристических Принципов, сводящих сложную задачу оценки вероятности и прогноза Значений к более простым операциям суждений. Часто эти эвристические Методы приносят пользу, но иногда ведут к грубым и систематическим Ошибкам. Субъективная оценка вероятности напоминает субъективную оценку Физических величин, таких как расстояние и размер. Подобные суждения ос Нованы на данных ограниченной достоверности, которые обрабатываются по эвристическим правилам. Например, кажущееся расстояние до объекта Частично определяется различимостью самого объекта. Чем отчетливее виден Объект, тем ближе он кажется расположенным. Это правило обладает Некоторой ценностью, потому что в конкретных обстоятельствах дальний Объект выглядит менее четко, чем ближний. Однако вера в это правило Приводит к систематическим ошибкам в оценке расстояния. В частности, Расстояния переоцениваются в условиях плохой видимости, поскольку Контуры объекта размыты. С другой стороны, расстояния недооцениваются в Условиях прекрасной видимости, потому что объекты видны четко. Опора на Четкость как на показатель расстояния приводит к частым ошибкам. Такие Же искажения таятся и в интуитивных суждениях о вероятности. В этой статье Описаны три эвристических метода, с помощью которых оцениваются Вероятности и прогнозируются значения величин. Перечислены ошибки, Вызванные этими эвристическими м етодами, и приведены практические и Теоретические выводы из наблюдений. Репрезентативность Вопросы о вероятности, встающие перед людьми, как правило, Относятся к одному из следующих типов: какова вероятность того, что объект А принадлежит классу Б? Какова вероятность того, что событие А – следствие Процесса Б? Какова вероятность того, что процесс Б приведет к событию А? Отвечая на подобные вопросы, люди обычно опираются на эвристику Репрезентативности (типичности): вероятности оцениваются по той степени, в Которой А репрезентативно по отношению к Б, то есть по степени, в которой А напоминает Б. Например, если А очень репрезентативно по отношению к Б, Вероятность того, что А – результат Б, оценивается как высокая. С другой Стороны, если А не похоже на Б, вероятность того, что А – результат Б, Оценивается как низкая. Для иллюстрации суждения по репрезентативности представим человека, Которого бывший сосед о писывает следующим образом: «Стив – застенчивый И замкнутый, всегда готов помочь, но его мало интересуют люди и реальный Мир. Кроткий и аккуратный, Стив во всем ищет порядок и структуру; он Очень внимателен к мелочам». Как оценить вероятность того, что Стив выберет то или иное занятие из предложенного списка (например, фермер, Продавец, летчик, библиотекарь или врач)? Как выстроить эти профессии от |
Последнее изменение этой страницы: 2019-06-08; Просмотров: 184; Нарушение авторского права страницы