Цитаты из книг автора «Richard E. Nisbett»

Идея написать эту книгу родилась благодаря моему глубокому убеждению, что открытия в одной области науки могут быть чрезвычайно полезными в других дисциплинах. В академических кругах очень популярно словечко «междисциплинарный». Я почти уверен, что многие из тех, кто любит употреблять это слово, не смогут толком объяснить, чем так хорош междисциплинарный подход к научным исследованиям. Но он действительно хорош, и вот почему. Науку часто описывают как «бесшовную сеть». Это означает, что любые факты, методы, теории и правила, по которым делаются логические выводы, полученные в одной сфере, можно применять в любой другой сфере науки. А законы философии и логики влияют на выстраивание логических цепочек буквально в каждой научной области. Теория поля в физике дала толчок к созданию теории поля в психологии. Ученые-физики, занимающиеся элементарными частицами, используют статистику, собранную для психологов. Ученые, изучающие сельское хозяйство, внедрили статистические приемы, оказавшиеся крайне важными для психологов-бихевиористов. Придуманная психологами теория о том, как научить крыс проходить лабиринты, привела к тому, что специалисты в области компьютерных наук решили научить компьютеры думать.

Средневековые схоласты уделяли наибольшее внимание логике, особенно построению силлогизмов (таких как «Все люди смертны. Сократ — человек, следовательно, Сократ смертен»).

Как отличить события, имеющие между собой причинно-следственную связь, от тех, что просто пересекаются друг с другом во времени и пространстве?

Такие задачи не встретишь в тестах на IQ, но на практике существуют более и менее эффективные способы их решения. Когда вы прочитаете эту книгу, у вас появится целый набор когнитивных инструментов, которые позволят вам ставить и решать подобные вопросы (и бесконечное количество других), подходя к ним принципиально иначе, совсем не так, как вы делаете это сейчас. Эти инструменты представляют собой примерно сотню концепций, принципов и правил построения логических умозаключений, разработанных представителями разных научных дисциплин — в первую очередь психологии и экономики, а также статистики, логики и философии. Подходы, основанные на так называемом здравом смысле, порой приводят нас к ошибочным суждениям и неправильным действиям.

Как я говорил в предыдущей главе, подсознанию нужна вся соответствующая информация, а она генерируется только с помощью сознательных процессов. Информация, полученная сознательным путем, откладывается в подсознании, а затем подсознание рассчитывает ответ и отправляет его назад в сознание. Так что анализ эффективности затрат провести, безусловно, стоит, если выбор действительно важен для вас. А потом выбросить его.

Хотя, с другой стороны, пословица предостерегает: «Поспешишь — людей насмешишь». Существует и проблема самого понятия удовлетворительности. Это удобно как нормативное предписание (что вам следует делать), но уж точно это не самое лучшее описание того, как ведут себя люди, делая свой выбор в действительности. Человек может провести больше времени, выбирая рубашку, чем холодильник, и потратить больше энергии, выторговывая себе гриль для барбекю, чем пытаясь снизить ставку ипотеки.

Возьмем экономиста-политика-психолога-программиста-управленца Герберта Саймона, о котором мы говорили в предыдущей главе. Он пытался решить проблемы № 1 и № 2, анализируя эффективность затрат. Герберт Саймон считает, что попытки оптимизировать выбор зачастую просто бесполезны. Такие задачи решают мощные компьютеры с неограниченными информационными ресурсами, а не простые смертные. Решения, которые принимают люди, характеризуются ограниченной рациональностью. Мы не пытаемся сделать их оптимальными, а скорее ищем удовлетворительное решение. Тратить энергию и время на принятие решения нужно в соответствии с его важностью

Проблема № 1 — как ограничить пространство выбора, сократить число вариантов, между которыми вы на самом деле собираетесь выбирать. Кто сказал, что вы вообще должны выбирать между «тойотой» и «хондой»? Почему бы не купить «мазду»? И почему вы все время думаете только о японских машинах? «Фольксвагены» и «форды» тоже хороши. Проблема № 2 — когда нужно перестать собирать информацию. Вы действительно сравнили каждый аспект «хонд» и «тойот»? Представляете себе приблизительный расход бензина за год? Потерю стоимости при последующей продаже каждого из автомобилей? Объем багажника? Оптимизация выбора — принятие лучшего из возможных решений — не самая реалистичная цель в реальном мире. Если бы мы все время оптимизировали свой выбор, мы оказались бы в положении буриданова осла, не способного выбрать одну из двух охапок сена

Выбрать единицу измерения затрат и прибыли (обычно это деньги). Оценить величину каждого вида затрат и прибылей за соответствующий период. Оценить вероятность каждого прогноза. Вычесть из прогнозируемого результата ту сумму, на которую стоимость уменьшится со временем (через 20 лет дом будет иметь для вас меньшую ценность, потому что останется меньше времени, чтобы пользоваться им). Итог, полученный после такого вычитания, и будет «чистой приведенной стоимостью». Провести анализ чувствительности, то есть уточнить результаты анализа эффективности затрат с учетом возможных ошибок, допущенных при оценке затрат и прибыли или вероятности исхода.

С точки зрения экономиста, чтобы принять решение независимо от масштаба его последствий, нужно провести анализ эффективности затрат, который по сути представляет собой расчет ожидаемой ценности. Следуя формальному определению анализа эффективности затрат, из набора возможных действий нужно выбирать то, которое за вычетом расходов принесет самую высокую чистую прибыль. Говоря конкретнее, рекомендуется сделать следующее. Составить список возможных действий. Определить причастные стороны. Определить затраты и прибыль каждой из сторон.