Второй недостаток репрезентативности – нечувствительность к качеству данных. Вспомните правило Системы 1: что ты видишь, то и е сть. В примере Тома В. его описание независимо от того, точное оно или нет, активизирует ваш ассоциативный механизм. Прочитав, что Том В. «плохо ощущает других и мало им сочувствует», вы, как и большинство читателей, вероятно, решили, что он вряд ли изучает общественные науки и социальную работу, несмотря на то что вас предупредили: этому описанию не стоит доверять!
Скорее всего, вы понимаете, что ненадежная информация мало чем отличается от полного ее отсутствия, но из-за правила WYSIATI применять этот принцип довольно трудно. Если только вы сразу же не решите отбросить полученные сведения (к примеру, определив, что вам их сообщил лжец), ваша Система 1 автоматически обработает имеющуюся информацию как верную. Если вы сомневаетесь в качестве информации, следует оставить ваши оценки вероятности близкими к априорной вероятности. Подобное дисциплинированное поведение дается нелегко: оно требует самоконтроля и значительных усилий по наблюдению за собой.
Правильный ответ на вопрос о Томе В. состоит в том, что следует оставаться очень близко к первоначальным убеждениям, слегка уменьшая изначально высокие вероятности попадания Тома В. в распространенные специальности (гуманитарные науки и образование, общественные науки и социальная работа) и чуть увеличивая низкие вероятности редких специальностей (библиотечное дело, компьютерные науки). Вы не совсем в тех же условиях, как если бы вообще ничего не знали о Томе В., но скудным данным нельзя доверять, так что в оценках должна доминировать априорная вероятность.
Ваша предположение, что завтра будет дождь, – это субъективная уверенность, но не следует позволять себе верить всему, что приходит в голову. Чтобы быть полезными, ваши убеждения должны ограничиваться логикой вероятности. Если вы считаете, что вероятность дождя завтра 40%, также следует верить, что вероятность того, что дождя не будет, составляет 60%, и не следует верить, что вероятность дождя завтра утром 50%. А если вы верите, что кандидат Х. станет президентом с вероятностью 30% и, в случае избрания, будет переизбран с вероятностью 80%, то вы должны верить, что он будет избран дважды с вероятностью 24%.
Правила, важные для случаев вроде задачи о Томе В., предлагаются байесовской статистикой. Этот важный современный подход к статистике назван в честь преподобного Томаса Байеса, английского священника XVIII века, сделавшего первый крупный вклад в решение серьезной задачи: логику того, как следует менять свое мнение в присутствии фактов. Правило Байеса определяет, как сочетать существующие убеждения (априорные вероятности) с диагностической ценностью информации, то есть насколько гипотезу следует предпочитать альтернативе. Например, если вы считаете, что 3% студентов-магистров занимаются компьютерными науками (априорная вероятность), и также считаете, что, судя по описанию, Том В. в четыре раз а вероятнее изучает именно их, чем другие науки, то по формуле Байеса следует считать, что вероятность того, что Том В. – компьютерщик, составляет 11%. Если априорная вероятность составляла 80%, то новая степень уверенности будет 94,1%, и так далее.
