Ловушки памяти: почему так сложно оценивать новые риски
Иногда люди сталкиваются с потрясениями, которые меняют мир. Примерами могут быть падение Берлинской стены, пандемия COVID-19, появление искусственного интеллекта. Реакция на такие потрясения как на коллективном, так и на индивидуальном уровне требует оценки их последствий.
Стандартный подход к такой оценке – прогноз вероятностей на основе результатов аналогичных событий в прошлом с учетом добавления новой информации (такой подход называют байесовским обучением, и он позволяет обновлять прогнозы при поступлении новой информации). Однако в совершенно новых ситуациях это не работает, ведь данные для прогноза взять просто неоткуда. Упрощенная альтернатива – обращение к личному опыту, однако личного опыта в случае редких потрясений тоже, как правило, нет.
Но тем не менее люди же как-то строят прогнозы и формируют убеждения относительно развития нестандартных событий. Вопросом о том, как именно это происходит, задались профессор экономики Гарварда Андрей Шлейфер, профессор финансов Университета Боккони, преподаватель поведенческой экономики Никола Дженнайоли и их соавторы.
В своем новом исследовании Шлейфер, Дженнайоли и соавторы пришли к выводу, что люди формируют представления о рисках событий, с которыми до сих пор не сталкивались, полагаясь на память о других событиях – как тех, которые они считают похожими на новые события, так и других, совершенно непохожих, но с которыми у них возникают ассоциации. Построенная авторами модель «извлечения воспоминаний» показывает, что одни воспоминания «мешают» другим «всплыть» в памяти. В таком «соревновании» воспоминаний о различном опыте, и позитивном, и негативном, «выигрывают» те, которые стали для человека самыми яркими либо дополнительно «подсвечены».
Эти эпизоды люди и используют для прогноза развития нового события. Но поскольку этот механизм основан на избирательной памяти, он несовершенен, а сами выводы ненадежны. И богатый жизненный опыт, не имеющий тем не менее отношения к оцениваемой ситуации, может исказить представления о ней.
Источник пессимизма и оптимизма
В мае 2020 г., в разгар пандемии COVID-19, когда люди мало что знали о коронавирусе, а вакцин еще не было, авторы исследования провели опрос среди 1500 американцев о вероятности заразиться и умереть от коронавируса. Исследователи были поражены тем, что пожилые респонденты, заболеваемость и смертность среди которых была намного выше, чем у более молодых, оценили свои шансы умереть от коронавируса более чем вдвое ниже, чем молодые.
Неожиданный оптимизм людей старшего возраста навел исследователей на мысль, что причину, вероятно, следует искать в их более богатом жизненном опыте: пожилые чаще сталкивались с болезнями и другими неприятностями и знали, что их можно пережить.
Чтобы проверить гипотезу о влиянии памяти о прежних событиях на оценку рисков нестандартных, редких потрясений, Шлейфер, Дженнайоли и их соавторы провели дополнительные опросы в том же 2020 г., в которых участвовало 3000 человек.
Опросы показали, что, во-первых, люди в целом сильно преувеличивали вероятность смерти от COVID-19. В первой половине 2020 г. от коронавируса умирало 0,68% заболевших, тогда как самая минимальная оценка участников опроса составляла 1,2%, медианная – 3,3%, а средняя – 8,6%. Но при этом разброс оценок был огромным – это означало, что при их формировании люди опираются на крайне противоречивые представления. На эти представления повлияли, выяснили авторы, три фактора: возраст, личный опыт заболеваний, а также то, какую вероятность респонденты в принципе склонны давать редким событиям.
Чтобы выяснить, как люди могут оценивать редкие события, исследователи спросили их о доле американцев с рыжими волосами – используя рыжеволосых в качестве прокси «другого редкого события»: с одной стороны, людей с рыжими волосами относительно мало, с другой – все их встречали. Оказалось, что чем сильнее респондент завышал долю рыжеволосых людей, тем выше была и его оценка смертности от ковида. Это говорит о том, что люди, которые больше других переоценивают вероятность редких событий, склонны сильнее преувеличивать и риски, которые приносят такие события, заключают авторы. А также о том, что, помимо убеждений, на оценку влияют такие когнитивные факторы, как сила воображения.
Во-вторых, в отношении последствий коронавируса более пессимистичными были прогнозы тех, кто недавно попал в больницу с ковидом или из-за другого заболевания, либо же у кого в больницу попал кто-то из членов семьи. Недавняя госпитализация по причине, отличной от заражения коронавирусом, повышала оценку смертности от COVID-19 почти на половину от среднего в выборке прогноза, а опыт перенесенного коронавируса давал вдвое больший эффект. Это говорит о том, что память о событиях, непосредственно связанных с новым риском, повышает пессимизм относительно опасности угрозы сильнее, чем о событиях, напоминающих этот риск, но оба фактора значимо влияют на формирование ожиданий. И полностью противоречит байесовскому подходу к оценке рисков: с рациональной точки зрения факт выздоровления должен был бы повышать оптимизм, а не пессимизм в оценке последствий пандемии.
В-третьих, как и в первом опросе, самыми большими пессимистами оказались молодые люди, а самыми большими оптимистами – пожилые. В среднем 18–30-летние оценивали вероятность собственной смерти от коронавируса в 8% (хотя в реальности такой риск для 25-летних составлял всего 0,01%), а респонденты старше 69 лет – в 3,6% (в реальности для 75-летних риск составлял 4,6%). Это также свидетельствует о влиянии памяти: в сравнении с молодыми, пожилые люди могут вспомнить намного больше благополучно пережитых невзгод, и возникающие ассоциации влияют на их оценку рисков ковида. Но при этом данный вывод противоречит предыдущему, где опыт служил, напротив, источником пессимизма.
Для объяснения этого противоречия авторы разделяют опыт на специфический и неспецифический. Первое понятие применимо к ситуациям, аналогичным целевому событию (например, в случае оценки последствий пандемии ковида – пережитый опыт заболевания им), второе – к несхожим, но таким же драматичным ситуациям (например, серьезные финансовые сложности).
Что говорит опыт
Еще в начале 1980-х основатели поведенческой экономики Даниэль Канеман и Амос Тверски показали, что моделирование хода событий тем проще, чем больше сходства между воспоминанием и новым событием; и более поздние исследования подтверждают, что люди в незнакомой ситуации обращаются к схожему прошлому опыту, на основе которого затем делают прогнозы.
Однако, похоже, роль играет не только схожесть пережитых событий, то есть «качество» опыта, но и его количество, полагают Шлейфер, Дженнайоли и их соавторы. Чем богаче у человека опыт, тем больше неспецифических событий задействовано в прогнозировании. Именно это может объяснить странную беспечность людей старшего поколения при оценке рисков, связанных с пандемией: опыт выживания в других сложных обстоятельствах у пожилых людей, по-видимому, снижает вероятность восприятия пандемии как источника риска.
Чтобы это проверить, авторы добавили в анкету для участников вопросы о прошлом опыте, не связанном с пандемией. Участников спросили, сталкивались ли они в жизни с такими ситуациями, как угрожающий жизни несчастный случай, тяжелая болезнь, опасная работа с риском для здоровья, преждевременная смерть близких, военная служба, бедность.
Оказалось, что чем больше общих трудностей в жизни пережил респондент, тем ниже был уровень его пессимизма относительно опасности COVID-19: эта закономерность наблюдалась и у пожилых, и у молодых. Исключение – тяжелая болезнь или преждевременная смерть близкого человека: такой опыт добавлял пессимизма. В количественном выражении уровень пессимизма у респондентов, которые не испытали ни одного из перечисленных в опроснике событий, не связанных с болезнью и преждевременной смертью близкого, и респондентов, прошедших через все, был бы эквивалентен соответственно пиковой смертности от ковида, наблюдавшейся в штате, и нулевой, рассчитали исследователи.
Таким образом, неспецифический опыт может объяснить, почему некоторые люди могут быть оптимистичны в регионах с крайне тяжелой пандемической ситуацией, а некоторые – напуганы, даже если заболеваемость ковидом низкая.
Как работает память
В традиционных байесовских моделях убеждения формируются на основе предшествующих аналогичных данных и учитывают всю доступную информацию. Но в реальной жизни все иначе. Во время новых событий, опыта переживания которых у людей пока нет, базой для оценок служат два элемента – наиболее доступные данные о ситуации и личный опыт из других областей, который человек отбирает на основе сходства, при этом сама оценка сходства субъективна.
В работе памяти есть и другая особенность: память о событии может оживлять воспоминания о другой группе воспоминаний и при этом «подавлять» остальные. «Оживляемый» негативный опыт будет повышать пессимизм, а позитивный – его снижать. Например, если при упоминании о коронавирусе в памяти человека всплывет картина людей, подключенных к ИВЛ, оценка вероятности смерти от ковида увеличится, даже если на тот момент будут доступны данные о более низких показателях смертности. А если ковид ассоциируется с благополучно излеченным воспалением легких до пандемии, оценка рисков, связанных с коронавирусом, снизится.
На то, какие именно воспоминания «всплывут», отчасти влияет прайминг. Например, если человека попросить назвать все белые вещи на кухне, приведя в пример молоко, то он назовет йогурт в качестве следующей белой вещи с большей вероятностью, чем белое бумажное полотенце: это происходит потому, что подсказанный элемент «молоко» и контекстуально ближе к йогурту, и соответствует задаче (назвать белые вещи на кухне), пишут авторы.
Свою гипотезу о роли «переноса» пережитого опыта на оценку новых событий и роли прайминга авторы проверили с помощью эксперимента в 2023 г. В нем 3000 респондентов попросили оценить вероятность того, что они подвергнутся серьезной кибератаке в ближайшие пять лет. А перед этим спросили, сталкивались ли они с кражей или утечкой личных данных, пароля или данных кредитной карты, приходилось ли им столкнуться с серьезными финансовыми проблемами и теряли ли они близкого человека из-за болезни. Первая ситуация – про утечку данных – была похожа на последствия кибератаки, но и две остальные могли повлиять на оценку респондентом вероятности кибератаки, если бы он счел их в чем-то схожими с ней.
Те, кто имел опыт утечки данных (и кому о нем напомнили вопросом, то есть «праймировали»), оценивали вероятность кибератаки максимально высоко. Имевшие только опыт потери близких – минимально. Оценка испытавших финансовые трудности была посередине – при этом для тех, у кого не было опыта утечки личных данных, его отчасти заменял опыт финансовых трудностей.
Память, во-первых, избирательна, заключают исследователи: человек не может в полной мере контролировать ассоциации, которые у него возникают при столкновении с новым риском, а часть накопленной информации просто забывается. Во-вторых, люди не интегрируют всю доступную информацию, и если для прогнозирования ситуации человек использует память о прошлых событиях, это снижает его способность корректировать убеждения на основе новой информации, даже если она более релевантна. Это можно сравнить с прогнозом, что новую фирму ждет успех, основанным только на том, что она быстро растет, как быстро рос в свое время молодой Google. Но такой прогноз не учитывает других, возможно, менее благоприятных факторов, которые могут помешать этой фирме повторить путь Google. То, что обращение к прошлому отвлекает от новой информации, помогает понять, почему люди часто сосредотачиваются на несущественных событиях и предвзято относятся к более важным данным, позволяющим видеть мир шире, пишут исследователи.
Кроме того, описанный механизм раскрывает, как нарративы или политическая реклама могут менять убеждения, «активируя» в памяти те переживания, которые дадут нужный результат и не пропустят конфликтующих мыслей, отмечают авторы.
Избирательность памяти затрудняет для людей интеграцию различных фрагментов информации: после извлечения один фрагмент мешает извлечению другого. Это сильно отличается и от байесовских моделей, и от рациональной невнимательности – когда вся информация учитывается, но часть ее отбрасывается как «шум». Избирательностью памяти можно объяснить, почему в обществе бывают большие разногласия по поводу одного и того же события, даже если люди находятся в одинаковых условиях и подвергаются воздействию схожей информации: люди могут игнорировать релевантные данные и вместо этого сосредотачиваться на нерелевантном опыте.
