Формулировка исходов путем рамочного анализа (фрейминг)

Формулировка исходов путем рамочного анализа (фрейминг)

Перспективы в условиях риска характеризуются возможными исходами и вероятностями этих исходов. Впрочем, одни и те же варианты можно сформулировать или описать по-разному (Tversky and Kahneman 1981). Например, возможные исходы игры можно описать или как выигрыш и проигрыш относительно статус-кво, или как новый размер богатства относительно исходного уровня. Инвариантность требует, чтобы подобные изменения в описании исходов не влияли на порядок предпочтений. Следующая пара задач показывает, как нарушается это требование. Общее количество респондентов в каждой задаче обозначим N; процент выбравших каждый вариант указан в скобках.

Задача 1 (N=152)

Представьте, что в США идет подготовка к эпидемии необычной азиатской болезни, которая, по прогнозам, убьет 600 человек. Предложены две альтернативных программы борьбы с заболеванием. Допустим, точные научные оценки последствий для каждой программы таковы:

Если будет принята программа А, 200 человек будут спасены (72 %).

Если будет принята программа Б, с вероятностью 1/3 будут спасены 600 человек и с вероятностью 2/3 никто не спасется (28 %).

Какую из двух программ выберете вы?

В формулировке Задачи 1 имплицитно содержится точка отчета, в соответствии с которой болезнь может унести 600 жизней. Среди возможных исходов — точка отсчета и два возможных выигрыша, определяемых количеством спасенных жизней. Как и ожидалось, предпочтение отдается неприятию риска: очевидное большинство респондентов предпочли гарантированное спасение 200 жизней игре, в которой с вероятностью ? будут спасены 600 жизней. Теперь рассмотрим другую задачу, в которой та же история сопровождается другой формулировкой возможных исходов двух программ.

Задача 2 (N=155)

Если будет принята программа В, 400 человек умрут (22 %).

Если будет принята программа Г, с вероятностью 1/3 никто не умрет и с вероятностью 2/3 умрут 600 человек (78 %).

Легко убедиться, что варианты В и Г в Задаче 2 в реальности ничем не отличаются от вариантов А и Б соответственно в Задаче 1. Однако вторая версия предлагает точку отсчета, в которой от болезни не умрет никто. Лучший исход — достижение этого результата, а альтернативы — потери, измеряемые количеством людей, которые умрут от болезни. Ожидается, что испытуемые, оценивающие варианты в этих терминах, скорее пойдут на стремление к риску в игре (вариант Г), чем на гарантированную потерю 400 жизней. Как выяснилось, уровень стремления к риску во второй версии задачи больше, чем уровень неприятия риска в первой.

Инвариантность терпит неудачу повсеместно и постоянно. Опытные респонденты допускают ошибки не реже неискушенных испытуемых, и эффект сохраняется, даже если респонденты отвечают на второй вопрос через несколько минут после первого. Респонденты, которым разъяснили несоответствие ответов, обычно бывают озадачены. Даже перечитав задачи, они все равно готовы к неприятию риска в версии со «спасенными жизнями» и стремятся к риску в версии с «потерянными жизнями»; при этом они хотят соблюдать инвариантность и дать согласованные ответы по обеим версиям. При таком упорстве эффекты установления рамок («фрейминга») больше напоминают иллюзии восприятия, чем ошибки вычислений.

Следующая пара задач показывает предпочтения, нарушающие требования доминантности рационального выбора.

Задача 3 (N=86)

Выберите вариант:

Д. Выиграть 240 долларов с вероятностью 25 % и проиграть 760 долларов с вероятностью 75 % (0 %).

Е. Выиграть 250 долларов с вероятностью 25 % и проиграть 750 долларов с вероятностью 75 % (100 %).

Очевидно, что Е предпочтительнее Д. Соответственно, все респонденты сделали этот выбор.

Задача 4 (N=150)

Представьте, что вам нужно принять два решения одновременно.

Сначала изучите оба выбора, затем укажите, что вы предпочтете.

Выбор 1

А. Гарантированно получить 240 долларов (84 %).

Б. Выиграть 1000 долларов с вероятностью 25 % и не получить ничего с вероятностью 75 % (16 %).

Выбор 2

В. Гарантированно потерять 750 долларов (13 %).

Г. Потерять 10 00 долларов с вероятностью 25 % и не потерять ничего с вероятностью 75 % (87 %).

Как и ожидалось из предварительного анализа, значительное большинство предпочли неприятие риска и гарантированный выигрыш позитивной игре в первом решении; еще больше респондентов предпочли стремление к риску и игру гарантированным потерям во втором решении. 73 % респондентов выбрали А и Г, и только 3 % выбрали Б и В. Такая же картина наблюдалась в модифицированной версии задачи, с уменьшенными ставками, в которой студенты выбрали реальную игру.

Поскольку респонденты рассматривали в Задаче 4 два решения одновременно, они продемонстрировали предпочтение А и Г перед Б и В. Однако выбранная связка в действительности уступает отвергнутой. Прибавка гарантированного выигрыша 240 долларов (вариант А) к варианту Г дает вероятность 25 % выиграть 240 долларов и вероятность 75 % проиграть 760 долларов. Это в точности соответствует варианту Д в Задаче 3. Точно так же добавление гарантированного проигрыша 750 долларов (вариант В) к варианту Б дает вероятность 25 % выиграть 250 долларов и 75 % — потерять 750 долларов. Это в точности соответствует варианту Е в Задаче 3. Таким образом, реакция на формулировку и S-образность функции ценности приводят к нарушению доминантности в наборе совпадающих решений.

Выводы из полученных результатов неутешительны: инвариантность нормативно обязательна, интуитивно убедительна и психологически недостижима. В самом деле, мы знаем только два способа обеспечить инвариантность. Первый — принять процедуру, которая сведет эквивалентные задачи к единому каноническому представлению. Это довод в пользу стандартного предупреждения изучающим бизнес — рассматривать каждое решение в терминах общего богатства, а не в терминах выигрыша и проигрыша (Schlaifer 1959). Такое представление позволит избежать нарушений инвариантности, описанных в предыдущих задачах; но легче дать совет, чем следовать ему. Не считая ситуации возможного краха, представляется более естественным рассматривать исходы финансовых операций как выигрыш или проигрыш, а не как состояние богатства. Кроме того, каноническое представление рискованных перспектив требует объединения всех исходов аналогичных решений (как, например, в Задаче 4), что превышает возможность интуитивных подсчетов даже для простых задач. Достичь канонического представления гораздо сложнее и в других областях, будь то сфера безопасности или здравоохранения, а также в вопросах качества жизни. Как лучше оценивать последствия политики в здравоохранении (например, Задачи 1 и 2) — в терминах общей смертности, смертности от заболеваний или количества смертей от конкретной изучаемой болезни?

Другой подход, который мог бы гарантировать инвариантность, — оценка вариантов в терминах актуарных (статистических), а не психологических последствий. Критерий актуарности привлекателен в контексте человеческой жизни, но явно неадекватен для финансовых решений (так принято считать, по крайней мере после Бернулли) и совершенно непригоден для ситуаций, которые не поддаются объективному измерению. Мы делаем вывод, что инвариантность формата труднодостижима и уверенность в правильности выбора сейчас не гарантирует, что тот же выбор будет сделан при иной формулировке. Таким образом, полезно проверять устойчивость предпочтений, переформулировав проблему разными способами (Fischhoff, Slovic, and Lichtenstein 1980).