#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

За последние двадцать лет все больше научных экспериментов, информация о которых опубликована в академических изданиях, оказалось невозможно повторить с описанным результатом. В медицине и экспериментальной психологии бушует «кризис репликации»: все больше результатов научных статей не воспроизводятся незаинтересованными лабораториями.

Конечно, этому есть множество объяснений, но склонность к подтверждению играет среди них важнейшую роль.

Теоретически научный метод должен надежно защищать от риска предвзятого подтверждения. К примеру, если мы испытываем новое лекарство, то основная часть экспериментов не должна быть направлена на доказательство его эффективности. Вместо этого мы должны серьезно проверять «нулевую гипотезу» – что лекарство не работает. Если результат эксперимента с достаточной вероятностью опровергает нулевую гипотезу, тогда альтернативная гипотеза – что лекарство работает – будет скорее верна, а заключение исследования положительным. Формально процесс научного исследования должен прежде всего искать возможные опровержения первоначальной гипотезы.

Но на практике все несколько сложнее. В процессе исследователи сталкиваются с множеством методологических вопросов, на каждый из которых существует несколько приемлемых ответов. И если не брать во внимание примеры намеренной фальсификации данных (которые довольно редки), выбор ответов и создает пространство для влияния склонности к подтверждению. Имея самые благие намерения и проявляя абсолютную добросовестность, исследователь тем не менее может влиять на результат работы, приближая его к той гипотезе, которую стремится доказать. И если это влияние не слишком ярко выражено, то его могут не заметить в процессе экспертной оценки. Так и получается, что научные журналы публикуют «ложно положительные» исследования, которые кажутся технически безупречными и соответствуют всем требованиям статистической значимости. Вот только результаты этих исследований невозможно повторить.

Поэтому прежде чем что-либо подвергать оценки и анализу, ответьте себе на вопрос, насколько ваша оценка может быть предвзятой. И если она предвзята, то прежде всего "поработайте" адвокатом дьявола: найдите как минимум несколько причин, почему вы можете ошибаться. И, приходя к какому-либо выводу, понимайте степень всоей предвзятости.

Кстати, картинка к посту легко узнается тоже благодаря предвзятости подтверждения: если мы где-то видели подобный образ, то нам проще вспомнить именно его, чем придумать альтернативный.

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

Принцип 7.
Регрессия к среднему.

Имея дело с прогнозом, особенно невероятным, помните про регрессию к средним показателям.
Экстремальные, невероятные показатели, будь то оценки на экзаменах, температура за окном или игра на бирже, недолго остаются таковыми – в конце концов (и скорее раньше, чем позже) все возвращается к средним цифрам. Знание об этом принципе позволяет оценить любые прогнозы более трезво.

Например, вице-президент по продажам нанимает нового продавца, который блестяще показал себя на собеседовании. Под впечатлением от этого разговора он прикидывает, что новичок принесет компании не меньше $1 млн в первый год работы – в два раза больше средней суммы, которую заработали прежние сотрудники за тот же срок. Однако куда реалистичнее рассчитывать на $600–700 млн, поскольку все возвращается к средним показателям.

Принцип 8.
Избегайте ярких раздражителей.

Случайный шум порождается усталостью, голодом, цейтнотом, дурным настроением – они делают нас нетерпеливыми.
Не принимайте трудных решений натощак или в дурном настроении. Но и хорошее настроение может сослужить плохую службу. Поэтому лучше всего принимать решения в состоянии ровного спокойствия – не в печали, не в дискомфорте, но и не в эйфории.

Эксперименты показали, что люди в добром расположении духа (к примеру, после
просмотра комедии) становятся гораздо доверчивее, теряют бдительность. Доля
скепсиса никогда не помешает.

Принцип 9.
Эффект ореола.

Рассматривайте разные аспекты проблемы отдельно, вынося по каждому независимое суждение, и лишь потом переходите к целостной оценке.
Эта тактика позволяет не стать жертвой «эффекта ореола».
Например, если студент дал верный ответ на первый вопрос, он скорее получит хорошую оценку, чем если верный ответ будет на последний вопрос. Первое впечатление и общее отношение к человеку делают нас необъективными и подвергают эффекту ореола.

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

За последние двадцать лет все больше научных экспериментов, информация о которых опубликована в академических изданиях, оказалось невозможно повторить с описанным результатом. В медицине и экспериментальной психологии бушует «кризис репликации»: все больше результатов научных статей не воспроизводятся незаинтересованными лабораториями.

Конечно, этому есть множество объяснений, но склонность к подтверждению играет среди них важнейшую роль.

Теоретически научный метод должен надежно защищать от риска предвзятого подтверждения. К примеру, если мы испытываем новое лекарство, то основная часть экспериментов не должна быть направлена на доказательство его эффективности. Вместо этого мы должны серьезно проверять «нулевую гипотезу» – что лекарство не работает. Если результат эксперимента с достаточной вероятностью опровергает нулевую гипотезу, тогда альтернативная гипотеза – что лекарство работает – будет скорее верна, а заключение исследования положительным. Формально процесс научного исследования должен прежде всего искать возможные опровержения первоначальной гипотезы.

Но на практике все несколько сложнее. В процессе исследователи сталкиваются с множеством методологических вопросов, на каждый из которых существует несколько приемлемых ответов. И если не брать во внимание примеры намеренной фальсификации данных (которые довольно редки), выбор ответов и создает пространство для влияния склонности к подтверждению. Имея самые благие намерения и проявляя абсолютную добросовестность, исследователь тем не менее может влиять на результат работы, приближая его к той гипотезе, которую стремится доказать. И если это влияние не слишком ярко выражено, то его могут не заметить в процессе экспертной оценки. Так и получается, что научные журналы публикуют «ложно положительные» исследования, которые кажутся технически безупречными и соответствуют всем требованиям статистической значимости. Вот только результаты этих исследований невозможно повторить.

Поэтому прежде чем что-либо подвергать оценки и анализу, ответьте себе на вопрос, насколько ваша оценка может быть предвзятой. И если она предвзята, то прежде всего "поработайте" адвокатом дьявола: найдите как минимум несколько причин, почему вы можете ошибаться. И, приходя к какому-либо выводу, понимайте степень всоей предвзятости.

Кстати, картинка к посту легко узнается тоже благодаря предвзятости подтверждения: если мы где-то видели подобный образ, то нам проще вспомнить именно его, чем придумать альтернативный.

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

Причины шума

Есть два типа мышления. Одно — быстрое, интуитивное, автоматическое. Второе — медленное, рациональное, логическое. Быстрое мышление упрощает мир вокруг, зато позволяет легче в нем ориентироваться. Медленное мышление незаменимо при решении трудоемких задач.

Проблема в том, что в повседневной жизни быстрое мышление то и дело опережает медленное. Это чревато множеством заблуждений.

1) Мы интерпретируем факты так, чтобы они совпадали с нашим мировоззрением, а остальные данные отбрасываем. Это предвзятость подтверждения и ее называют матерью всех ментальных ошибок.

2) Мы считаем вероятным не то, что подтверждается фактами и статистикой, а то, что сильнее впечатляет и, значит, быстрее приходит на ум.
Например, новости об авиакатастрофах пугают куда сильнее, чем сообщения о ДТП, тогда как последние случаются гораздо чаще, а значит, угрожают нам больше.

3) Анализируя новую информацию, особенно числовую, мы склонны ориентироваться на ранее полученные сведения, даже если они не имеют никакого отношения к нынешней проблеме («эффект якоря»). Проще говоря – настрой, с которым мы воспринимаем информацию влияет на то, как она будет истрактована.

4) Мы плохо запоминаем факты, но хорошо — истории, сплетенные из этих фактов. Чем менее противоречивы эти истории, тем лучше.
Почему началась Первая мировая война? Потому что в 1914 году в Сараеве сербский террорист застрелил наследника престола Австро-Венгрии. Разумеется, к войне привела целая цепочка факторов, но в памяти остается только сжатая история и желательно драматичная. И чем более складной она выглядит, тем больше фактов осталось «за бортом».

5) В любом событии нам важно видеть причину, даже если она выдумана. При этом мы то и дело путаем причину со следствием или принимаем за причину простое сходство.
Самым простым примером этого паттерна является фраза «После, не значит в следствии», то есть если второе событие происходит сразу после первого, наш мозг хочет связать эти события в одну историю с помощью причины-следствия: первое событие причина, а второе – следствие. Но это могут быть просто два никак не связанных друг с другом события.

6) Мы легко поддаемся иллюзии прогноза. Соцсети и новостные сайты полны разнообразных предсказаний: будет ли война между РФ и Украиной, насколько упадет рубль и прочее. Эксперт, который знает, что сказать по поводу завтрашнего дня, — всегда желанный гость на ТВ и в газетах. В конце концов, все мы хотим знать, что будет завтра.

Однако профессор Калифорнийского университета Филип Тетлок изучил 82361 прогноз от 284 экспертов за 10 лет. Результат: эксперты угадывали не чаще, чем если бы варианты развития событий выбирал генератор случайных чисел. Особенно плохими предсказателями были те, кто пользовался повышенным вниманием журналистов и сулил миру разнообразные беды. Эти люди преуспели в рассказывании связных, логичных, а главное, драматических историй, а именно это и нужно СМИ. Мало кто из репортеров желал поинтересоваться, как именно они пришли к таким выводам.

7) Один впечатливший нас аспект может повлиять на оценку всей ситуации («эффект ореола»).
Десятки исследований показали, что красивых людей мы воспринимаем как более честных, умных, надежных. Им легче строить карьеру. Этот эффект работает и в негативном ключе: негармоничная внешность и некорректная самопрезентация может полностью обесценить остальные качества человека.

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling

#когнитивистика, #когнитивныеискажения, #мозг, #мэтры, #классика, #поведение, #анализповедения, #поведенческийанализ, #Канеман, #риск, #профайлинг, #шум, #профайлинг_Филатов, #Филатов, #ProProfiling