Наш подход к принятию решений с точки зрения здравого смысла обычно работает весьма неплохо, но бывает, что мы принимаем просто-напросто ошибочные решения. Это подтолкнуло физиологов Amos Tversky и Daniel Kahneman предположить, что повседневное мышление отталкивается от "рациональности". То есть, по сравнению с идеальной рациональной машиной по принятию решений, которая использует исключительно точные данные, люди расширяют свое знание за пределы. Когда у них нет перед глазами твердых фактов или реальных данных, чтобы принять решение, они полагаются на "потолок" или "правило большого пальца".

 

Давайте рассмотрим некоторые классические примеры, чтобы понять, как работают эти повседневные правила большого пальца или "потолка". Вот два вопроса, по которым большинство людей не имеет реальных данных для обоснования своего мнения:

Что более вероятно в английском языке?

(A) Слова, начинающиеся с буквы K (kind)

(B) Слова с K на третьем месте (make)

При поездке на Ближний Восток, в какую ситуацию Вы попадете с большей вероятностью?

(A) Террористическая атака

(B) Дорожное происшествие

 

Когда участникам исследования задают эти два вопроса, они с большей вероятностью выберут в качестве правильного ответа (A). Почему? Тверский и Канеман обращают внимание, что у нас нет фактических данных, чтобы принять решение. Вместо этого мы должны положиться на память. Что касается слов английского языка, мы не знаем, сколько слов начинаются с K, а в скольких K стоит на третьем месте. Значит, мы пытаемся думать о примерах. Легко представить слова, начинающиеся с K, но намного тяжелее со словами, где K на третьем месте. Большинство людей полагает, что большее слов начинается с K, чем имеющих третью K, основываясь исключительно на способности вспомнить примеры. Но это неверно. Намного больше слов имеют K на третьем месте. Их просто трудно вспомнить (это трудно даже со словарем перед глазами).

Подобным же образом люди отвечают и на второй вопрос. Мы можем ясно припомнить случаи террористических атак на Ближнем Востоке (особенно в последние дни), поэтому полагаем, что их там больше, чем аварий на дороге. Но реальные данные показывают, что дорожных происшествий гораздо больше. Снова память нас подвела. Мы полагаемся на свою память, чтобы получить данные, предпочитая не думать о том, что не следует доверять памяти, а лучше поискать точные данные для своих суждений.

Тверский и Канеман называют это явление эвристической готовностью. Некоторые воспоминания о событиях услужливо всплывают в памяти и, таким образом, становятся доступнее для использования в принятии решений. Во многих каждодневных ситуациях все, что мы должны сделать - использовать доступную информацию. Это работает в качестве стратегии принятия решения большую часть времени, но нужно помнить, что бывают ситуации, когда у нас нет всех необходимых данных для принятия решения. Именно в это время следует настойчиво искать реальные данные и использовать именно их. Работы Тверского и Канемана оказались очень убедительны для поведенческих экономистов. Экономистам трудно делать точные прогнозы рынка, а поведенческие экономисты заинтересованы в нахождении примеров "иррациональных решений", чтобы объяснить, почему рыночные цены трудно предсказать. Полезно посмотреть с этой точки зрения. Возможно, некоторые решения, которые Вы принимаете, "иррациональны" и их нужно избегать. Отследите их!