Понимать риски. Как выбирать правильный курс - Герд Гигеренцер

Культура ошибок (Error culture). Характеризует отношение индивида или учреждения к ошибкам. Позитивная культура ошибок признает ошибки с целью изучения их причин и создания более безопасной среды. Негативная культура ошибок скрывает ошибки, чтобы защитить себя, выдвигает обвинения вместо того, чтобы устранять причины, и обычно повторяет те же ошибки в будущем. См. Оборонительная позиция при принятии решений.

Леверидж (Leverage). Способ увеличения выгод (или убытков) посредством заимствования денег с целью их последующего инвестирования. Леверидж используется индивидами и банками. Коэффициент левериджа приблизительно может быть определен как стоимость активов, деленная на собственный капитал. Например, человек, который располагает 10 тыс. долларов и покупает дом за 100 тыс. долларов, имеет леверидж десять к одному.

Ложный отрицательный результат (False negative). Ложный отрицательный результат или пропуск возникает, когда тест дает отрицательный результат (проверка не обнаруживает беременности) вопреки реальному состоянию пациента (женщина беременна).

Ложный положительный результат (False positive). Ложный положительный результат или ложная тревога возникают, когда тестирование дает положительный результат (положительный результат тестирования беременности) вопреки реальной ситуации (женщина не беременна).

Максимизация (Maximizing). Определение наибольшей ценности, то есть максимума (или минимума) на кривой. Однако в мире неизвестных рисков наилучший результат рассчитать невозможно. Трактовка неопределенности как известного риска (иллюзия индюка) может привести к плохим решениям и катастрофе. Альтернативой является удовлетворительность, то есть попытка найти альтернативу, которая соответствует уровню притязаний, или, другими словами, является достаточно хорошей. См. Разумная достаточность и Эвристики.

Математическая неграмотность (Innumeracy). Неспособность размышлять, используя цифры. Статистическая неграмотность – это неспособность размышлять с использованием цифр, отображающих риски. Подобно обычной неграмотности, математическая неграмотность также поддается излечению. Она не просто является мыслительным дефектом чьего-то несчастного разума, а возникает вследствие недостаточного обучения и стимулируется вводящими в заблуждение сообщениями о рисках. Математическая неграмотность (Н) как одна из составляющих распространенного у врачей синдрома СНК является серьезной проблемой современного здравоохранения. См. синдром СНК.

Меньше значит больше (Less is more). Кажущийся парадоксальным феномен, который предполагает использование меньшей информации, меньших вычислений или меньших затрат времени, но может привести к вынесению более правильных суждений. Отметьте, что «меньше значит больше» не означает, что лучше не иметь никакой информации; он означает лишь то, что с какого-то момента увеличение объема информации (вычислений) идет во вред, даже если она предоставляется бесплатно. В соответствии с компромиссом между точностью и усилием эффектов утверждение «меньше значит больше» неправильное. Это действительно так в мире известного риска, но не в мире частично неизвестных рисков. Эвристики могут способствовать тому, что меньше оказывается больше; о том, когда и почему это происходит см. Дилемма смещения-дисперсии.

Неопределенность (Uncertainty). Неопределенность означает, что какие-то риски неизвестны. Классическое определение различия между известными рисками (риском) и неизвестными рисками (неопределенность) приписывается экономисту Фрэнку Найту: неопределенность, как она понимается здесь, имеет отношение не просто к неизвестным вероятностям (неясности); она может включать также незнание всех альтернатив и их последствий. Неопределенность требует инструментов, которые не может предоставить теория вероятностей, таких как простые практические правила. Оптимизация (нахождение наилучшего курса действий) по определению недостижима в неопределенном мире; таким образом, цель заключается в нахождении здравого курса действий – такого, который имеет хорошие шансы на то, чтобы обеспечить выживание в неизвестном будущем.

Неприятие риска (Risk aversion). Склонность отдавать предпочтение надежному варианту перед ненадежным. Иногда считается, что неприятие риска является личностной характеристикой. Однако практически ни один человек не является или не приемлющим риска или постоянно идущим на риск. Большинство демонстрирует оба типа поведения, но в разных областях, как, например, заядлый курильщик, обеспокоенный возможностью заболеть раком вследствие употребления в пищу генетически модифицированной кукурузы. Неприятие риска является не общей чертой характера, а специфической для определенной сферы жизни. Концепция социальной имитации страха объясняет, что существует специфический паттерн социально усвоенных рисков, которые индивиды готовы принимать или которых они хотят избегать.

Оборонительная позиция при принятии решений (Defensive decision making). Индивид или группа ранжирует вариант А как наилучший, но выбирает вариант В. Вариант В хуже, но такой выбор позволяет защитить себя на тот случай, если что-то пойдет не так, как надо. Этот вид самозащиты (С) является частью триады синдрома СНК, который выражает суть важнейшей дилеммы, стоящей перед современным здравоохранением. См. синдром СНК.

Относительное снижение риска (Relative risk reduction). Мера полезности лечения. Выраженная через количество спасенных или умерших людей. Например, если лечение уменьшает количество умерших людей с 6 до 4 на 1 тыс., то тогда относительное снижение риска составляет 33,3 %. Значения относительных рисков приводятся довольно часто, потому что эти цифры выглядят более внушительно, чем цифры абсолютного снижения рисков (в данном случае 2 смерти на 1 тыс., или 0,2 %). Относительные риски не позволяют понять, насколько велик риск в абсолютных терминах, и поэтому часто воспринимаются неправильно. Например, если лечение уменьшает количество умерших людей с 6 до 4 среди 10 тыс. человек, то относительное снижение риска останется тем же самым (33,3 %), в то время как абсолютный риск снизится до 0,02 %.

Относительные частоты (Relative frequencies). Одна из трех интерпретаций вероятности (двумя другими являются степень доверия и проявление на физическом уровне). Вероятность события определяется как его относительная частота в ссылочном классе. Исторически частоты появились в теории вероятности благодаря использованию таблиц смертности, которые предоставляли основу для расчета ставок страхования жизни. Применение относительных частот ограничивается повторяющимися событиями, которые могут наблюдаться в больших количествах.

Отрицательный результат тестирования (Negative test result). Обычно хорошая новость. То есть никаких признаков болезни не обнаружено.

Ошибка (Error). Тест может дать два ошибочных результата: ложный положительный и ложный отрицательный. Эти ошибки могут иметь разное происхождение, включая человеческий фактор (лаборант перепутал две пробы или ввел не те данные в компьютер) и медицинские условия (положительный результат ВИЧ-тестирования вследствие ревматологического заболевания или заболевания печени, которые не имеют никакого отношения к ВИЧ). Ошибки могут быть уменьшены, но не исключены полностью, и среди них могут быть даже положительные ошибки, обязательные для адаптации и выживания, такие как ошибки копирования (мутации) ДНК.

Полезные ошибки (Good errors). Ошибки, которые ускоряют процесс обучения и приводят к появлению инноваций.

Положительный результат тестирования (Positive test result). Обычно не слишком хорошая новость. Сигнал о том, что у вас, возможно, обнаружена болезнь.

Правило 1/ N. Распределяйте все ваши ресурсы равномерно между N альтернативными вариантами. Также называется эвристикой равенства.

Правило Байеса (Bayes’ rule). Правило уточнения вероятности гипотез с учетом новых данных. Его авторство приписывается преподобному Томасу Байесу. Для простого случая бинарной гипотезы (Н и не-Н, например, есть рак или нет рака) и данных D (например, положительный результат тестирования) правило выглядит так:

где p(D|H) – апостериорная вероятность, p(H) – априорная вероятность, p(D|H) – вероятность D при условии H, p(D|не-H) это вероятность D при условии неH.