Но на самом деле врачи, работающие в таких областях, как грудная хирургия и онкология — где они видят больных, умирающих от рака легких, собственными глазами, — с большей вероятностью готовы отказаться от курения, чем врачи других специальностей, которые не имеют возможности эмоционально реагировать на его трагические последствия.
Последним в нашем путешествии по иррациональному идет наиболее очевидный недостаток. Кажется, он слишком очевиден, чтобы даже говорить о нем, но на наши взгляды сильно влияют конформизм и наше окружение. Мы избирательно знакомимся с информацией, которая заставляет нас переоценить взгляды, отчасти из-за того, что мы большей частью находимся в ситуациях, где наши взгляды не подвергаются сомнению, отчасти потому, что мы задаем вопросы, которые (по причинам, описанным выше) дают нам подтверждающие ответы, а отчасти потому, что мы намеренно контактируем с людьми, которые разделяют наши взгляды.
Легко забыть о феноменальном влиянии конформизма. Вы, безусловно, считаете себя совершенно независимым человеком и всегда знаете, о чем думаете. Я бы предположил, что теми же самыми соображениями руководствовались и участники эксперимента Аша по социальному конформизму. Испытуемых поставили перед несколькими актерами, которые представились участниками эксперимента, хотя на самом, деле выполняли указания исследователей. Каждый участник получал две карточки, на одной из которых была одна линия, а на другой — три различной длины: шесть, восемь и десять дюймов.
Каждого вызывали по очереди и просили определить, какая из линий на второй карточке была равна по длине линии на первой. Для шести из 18 пар карточек испытуемые дали правильные ответы, в 12 других случаях ответ был неправильным и в четверти случаев участники соглашались с неправильным ответом, который им подсказывали из толпы, несмотря на то что это противоречило их собственным ощущениям.
Это экстремальный пример конформизма, но это явление присутствует повсеместно. «Влияние сообщества» — это процесс, благодаря которому утверждение превращается в стойкое убеждение, поскольку постоянно повторяется в сообществе. Этот процесс не зависит от того, является ли утверждение проверенным, поддержанным экспериментальными данными, достаточными, чтобы заставить поверить в него здравомыслящих людей.
Влияние сообщества объясняет, как религиозные убеждения передаются из поколения в поколение, а также почему заявления, сделанные в пределах сообщества врачами, психологами, знаменитостями, политиками, гостями ток-шоу, могут так глубоко укорениться и стать более влиятельными, чем научные данные.
Когда люди не имеют инструмента, чтобы проверить сказанное, и просто следуют за своими надеждами, семена политических манипуляций уже посеяны.
Существует много других хорошо исследованных областей предвзятости. Мы имеем сильно преувеличенное мнение о себе, что приятно. Большинство людей думают, что они имеют более широкий кругозор, меньше предрассудков, более умны и более искусны в вождении автомобиля, чем среднестатистический гражданин[49].
Большинство из нас демонстрирует то, что можно назвать «атрибуционной предвзятостью»: мы считаем, что наши успехи — это результат наших собственных способностей, а наши неудачи обусловлены внешними факторами; в то время как в отношении других мы склонны придерживаться противоположного мнения и полагаем, что их успехи — это удачное стечение обстоятельств, а неудачи — результат их собственных промахов. Но мы все не можем быть правы.
И наконец, мы используем контекст и ожидания, чтобы склониться к определенному мнению о ситуации — потому что это единственный способ, которым мы можем думать. Исследования по искусственному интеллекту терпят неудачу в основном из-за «проблемы рамки»: вы можете объяснить компьютеру, как обрабатывать информацию, и дать все необходимые сведения, но как только вы поставите перед ним реальную задачу — например, предложение, которое нужно понять и отреагировать на него, — выяснится, что компьютер делает это гораздо хуже, чем мы могли ожидать, поскольку он не знает, какая информация имеет отношение к проблеме. Это то, что люди хорошо умеют — отфильтровывать ненужную информацию, — но это умение приходит ценой непропорционального преувеличения некоторых контекстуальных данных.
Мы склонны допустить, например, что положительные характеристики объединяются: привлекательные люди должны быть одновременно добрыми; люди, которые кажутся добрыми, должны быть умными и хорошо информированными. Даже это было продемонстрировано экспериментально: сообщения, написанные аккуратным почерком, получили больше баллов, чем идеи тичные по содержанию, но неряшливые; поведение спортивных команд, которые носят черную форму, считается более агрессивным и грубым, чем поведение спортсменов в белой форме.
И несмотря на все ваши усилия, иногда некоторые вещи противоречат интуиции, особенно в науке. Представьте, что в комнате находятся 23 человека. Каков шанс, что у двоих из них день рождения в один день? Один к двум[50].
Когда вы думаете об окружающем мире, у вас в распоряжении есть целый набор инструментов. Интуиция работает во многих ситуациях, особенно в социальной области: например, что вы думаете по поводу того, обманывает ли вас ваша девушка или можно ли доверять вашему партнеру по бизнесу. Но для математических проблем или оценки причинно-следственных связей она не годится, поскольку полагается на упрощения, которые помогают, когда нам нужно быстро решить сложные познавательные задачи, но допускают неточности, ошибки или неправильные оценки.
Небезопасно оставлять нашу интуицию и наши предрассудки непроверенными и неконтролируемыми: в наших интересах подвергнуть сомнению эти недостатки интуитивного рассуждения там, где мы можем, и для этого существуют методы науки и статистики. Их разумное применение — наше лучшее оружие в борьбе с ошибками, и остается только решить, какой из этих инструментов применять в том или ином случае, поскольку строить отношения с партнером на научной основе так же глупо, как руководствоваться интуицией в установлении причинно-следственных связей.
А теперь посмотрим, как журналисты обращаются со статистикой.
14. Плохая статистика
Теперь, когда вы оценили значение статистики — и пользу и риск интуиции, — мы можем посмотреть, как эти цифры и расчеты постоянно неправильно используются и понимаются. Наши первые примеры — из мира журналистики, но весь ужас в том, что журналисты не единственные, кто делает фундаментальные ошибки в рассуждениях.
Цифры, как мы увидим, могут погубить жизни.
Газеты любят большие цифры и броские заголовки. Им нужны чудесные лекарства и скрытые страхи, а небольшой процент сдвига риска никогда не будет достаточным, чтобы продать читателя рекламщикам (а это их бизнес). Поэтому они выбирают самый мелодраматический и уводящий в сторону способ презентации статистического увеличения риска, который называется «относительное повышение риска».
Допустим, что риск сердечного приступа, если вам за 50, увеличивается на 50 % при повышенном уровне холестерина. Звучит очень неприятно. Давайте скажем, что риск сердечных приступов при повышенном холестерине только 2 %. Для меня это звучит отлично. Однако это те же самые (гипотетические) цифры. Посмотрим. Из 100 мужчин в возрасте 50 лет и старше с нормальным холестерином у четверых разовьется сердечный приступ, в то время как из 100 мужчин с высоким холестерином сердечный приступ разовьется у шести. Плюс два сердечных приступа на сто человек. Это называется «естественная частота».
Естественная частота — это то, что легко понять, поскольку вместо вероятностей, или процентов, или каких-то других технических терминов она оперирует конкретными цифрами, такими же, как те, которые вы используете каждый день, чтобы проверить, не потерялся ли ребенок на прогулке в детском саду, или посчитать сдачу в магазине. Множество людей утверждают, что им нужна только та математика, которая имеет дело с конкретными цифрами, а не с вероятностями, которые мы считаем чем- то интуитивным. Обычные цифры просты и понятны.
Другие методы для описания увеличения риска также имеют названия. Из нашего примера с высоким холестерином вы можете получить 50 % увеличения риска (относительное повышение риска), или 2 % увеличения риска (абсолютное повышение риска), или, если сказать попроще и более информативно, два дополнительных сердечных приступа на каждую сотню человек (естественная частота).
Помимо того, что ее легче воспринимать, естественная частота несет больше информации, чем журналистское «относительное повышение риска». Недавно, например, нам рассказали, что говядина вызывает рак кишечника, а ибупрофен увеличивает риск сердечных приступов: но если вы прочитаете об этом в новостях, вы вряд ли что-нибудь поймете. Например, о раке кишечника. Вот отрывок из программы на Radio 4: «Что вы имеете в виду под повышенным риском, профессор Бингам?» — «Увеличение на одну треть». — «Это звучит пугающе; а если выразить в цифрах?» — «Разница… в 20 человек в год». — «Так мало?» — «А… на 10 000 человек».
Такие вещи трудно донести до слушателя, если вы выходите за рамки простейшего формата. Профессор Шейла Бингам (Sheila Bingham), директор Центра по изучению роли питания в эпидемиологии рака в Кембриджском университете, профессионально занимается статистикой, но в этой (вполне простительной) неуверенности в прямом радиоэфире она не одинока: есть исследования врачей, комиссий местных органов здравоохранения, юристов, которые показывают, что люди, которые профессионально занимаются изучением риска, часто не могут спонтанно выразить, что они имеют в виду. Они также лучше принимают правильные решения, когда информация о риске представлена в виде естественной частоты, а не в виде процентов и вероятностей.