Новый русский мгновенно оценил возможности чудесной лампы и стал упрашивать бродягу ее продать. Тот долго не соглашался, но новый русский предложил ему просто баснословные деньги и наконец уговорил.
После обмена новый владелец примчался к себе на дачу, на Рублевку, заперся в доме и скомандовал: «Джинн, пятьдесят грамм!» В воздухе появилась наполненная рюмка. Наш герой обрадовался, что лампа и у него работает, выпил и дал вторую команду «Джинн, новый мерседес к подъезду!» Прошла минута, другая, и лампа начала дымиться. Наконец появился джинн и извиняющимся тоном сказал: «Новый хозяин, я еще молодой, неопытный, я только и умею что “по пятьдесят” и “по сто”!»
Что же произошло? Новый русский сделал вывод об огромных способностях джинна на основе очень ограниченного тестирования его навыков.
Чтобы лучше понять эвристику подобия, стоит немного углубиться в тему и использовать для этого базовую статистику, в частности вспомнить понятия генеральной совокупности и выборки. Например, в мешке находится 1000 шаров разного цвета. Вы можете выбрать из них любое количество. При этом 1000 шаров – это генеральная совокупность, а некоторая их часть – это выборка.
Вам известно, что, только рассмотрев все шары, узнаете точное число шаров каждого цвета. Но если вы выберете случайным образом 100 шаров (сделаете выборку из 100 шаров), то можно предположить, что соотношение шаров разного цвета будет примерно таким же, как в случае с 1000 шарами. Поскольку проверить 100 шаров проще, чем 1000, вы, скорее всего, так и сделаете, поскольку подспудно убеждены в том, что результаты выборки из 100 шаров примерно соответствуют ожидаемым результатам анализа всей генеральной совокупности, состоящей из 1000 шаров. Или, возвращаясь к нашему анекдоту, на основании того, что джинн может сделать два чуда, вы придете к выводу, что он способен и на все остальные чудеса.
В жизни процесс воздействия эвристики подобия на наши решения не намного сложнее, чем в примере с шарами: анализ всех возможных альтернатив (генеральной совокупности) мы подменяем альтернативами (выборками), которые успевает проанализировать наш мозг.
Эвристика подобия проявляется и в других формах. Она настолько многообразна, что ее производные, можно сказать, во многом контролируют наши ежедневные поступки. Причем влиянию эвристики подобия в равной степени подвержены практически все: как непрофессионалы, так и подготовленные специалисты. Даже им знание статистики не помогает избежать ошибок, которые совершают простые смертные. Возможно, это происходит потому, что профессионалы не предполагают, что их психология частично базируется на эвристике подобия, а потому и не используют полезные знания для борьбы с врожденными механизмами.
Почему же мы неправы, предполагая, что выборка точно отражает генеральную совокупность? Рассмотрим пример: вы считаете, что вероятность наступления некоего события равна 70 %. Протестировав свою догадку на десяти примерах, вы приходите к выводу, что заблуждались. Однако с точки зрения статистики ваш опыт не опровергает предположения. Чтобы доказать его неправильность, возможно, придется провести около 1000 экспериментов. Если в результате окажется, что ожидаемое событие произойдет только в 25 случаях, изначальную оценку наступления события можно считать неправильной.
Таким образом, люди интуитивно предполагают наличие того, что в статистике называют законом больших чисел. Он заключается в том, что, например, ожидаемая вероятность события выдерживается при большом количестве наблюдений (т. е. при очень большом количестве подбросов монеты окажется, что в 50 % процентов случаев выпадает решка, как и ожидается изначально). Это действительно свойственно закону больших чисел, но
