Поведенческая экономика: почему люди принимают не всегда рациональные решения
Долгое время поведенческую экономику не воспринимали как полноценное научное направление.
Экономисты привыкли работать с моделями, где человек действует рационально: сравнивает выгоды
и издержки, учитывает всю доступную информацию и выбирает лучший вариант.
Но в реальной жизни люди часто ведут себя иначе. Они ошибаются, поддаются эмоциям, переоценивают
свои знания, доверяют ярким историям и игнорируют статистику.
Такие отклонения изучает поведенческая экономика.
Экономисты привыкли работать с моделями, где человек действует рационально: сравнивает выгоды
и издержки, учитывает всю доступную информацию и выбирает лучший вариант.
Но в реальной жизни люди часто ведут себя иначе. Они ошибаются, поддаются эмоциям, переоценивают
свои знания, доверяют ярким историям и игнорируют статистику.
Такие отклонения изучает поведенческая экономика.
Поведенческая экономика — это направление экономики, которое изучает, как психологические,
социальные и когнитивные факторы влияют на решения людей и рыночные результаты.
Проще говоря, она отвечает на вопросы:
Поведенческая экономика находится на стыке экономики, психологии и социологии.
Она не отменяет классическую экономическую теорию, а дополняет её: показывает, где стандартная
модель рационального человека работает плохо.
социальные и когнитивные факторы влияют на решения людей и рыночные результаты.
Проще говоря, она отвечает на вопросы:
- почему люди покупают ненужные товары;
- почему инвесторы переоценивают свои прогнозы;
- почему мы боимся потерь сильнее, чем радуемся равной выгоде;
- почему формулировка вопроса меняет выбор;
- почему люди игнорируют статистику и верят частным примерам.
Поведенческая экономика находится на стыке экономики, психологии и социологии.
Она не отменяет классическую экономическую теорию, а дополняет её: показывает, где стандартная
модель рационального человека работает плохо.
Что изучает поведенческая экономика
Один из главных авторов направления — Ричард Талер. В книге «Новая поведенческая экономика»
он описывает, как сначала собирал жизненные истории, которые противоречили классическим экономическим моделям.
Например, человек может отказаться ехать через весь город ради скидки в 300 рублей на дорогую покупку,
но согласиться на такую же поездку ради скидки в 300 рублей на дешёвую вещь. С точки зрения денег выгода одинаковая. С точки зрения человеческого восприятия — нет.
Поведенческая экономика работает именно с такими случаями. Она:
Дальше разберём несколько важных эффектов, которые описывает Даниэль Канеман в книге
«Думай медленно… решай быстро».
он описывает, как сначала собирал жизненные истории, которые противоречили классическим экономическим моделям.
Например, человек может отказаться ехать через весь город ради скидки в 300 рублей на дорогую покупку,
но согласиться на такую же поездку ради скидки в 300 рублей на дешёвую вещь. С точки зрения денег выгода одинаковая. С точки зрения человеческого восприятия — нет.
Поведенческая экономика работает именно с такими случаями. Она:
- замечает устойчивое отклонение от рационального поведения;
- проверяет, повторяется ли оно у разных людей;
- объясняет механизм ошибки;
- проверяет гипотезу через эксперимент.
Дальше разберём несколько важных эффектов, которые описывает Даниэль Канеман в книге
«Думай медленно… решай быстро».
Как появилась поведенческая экономика
WYSIATI расшифровывается как What You See Is All There Is — «что ты видишь, то и есть».
Этот эффект означает, что человек часто делает выводы на основе доступной информации,
даже если она неполная. Мозгу проще построить связную историю из того, что уже есть,
чем постоянно держать в голове вопрос: «А чего я не знаю?».
Пример с уголовным делом
В одном эксперименте участникам дали материалы уголовного дела.
чем те, кто изучил обе позиции.
На первый взгляд это странно: больше информации должно помогать. Но работает другой механизм.
Когда человек видит только одну сторону, история выглядит цельной и непротиворечивой. Когда он видит
обе стороны, появляются сомнения, детали и конфликтующие аргументы.
Этот эффект означает, что человек часто делает выводы на основе доступной информации,
даже если она неполная. Мозгу проще построить связную историю из того, что уже есть,
чем постоянно держать в голове вопрос: «А чего я не знаю?».
Пример с уголовным делом
В одном эксперименте участникам дали материалы уголовного дела.
- Первая группа изучила только позицию истца.
- Вторая группа изучила только позицию ответчика.
- Третья группа изучила аргументы обеих сторон.
чем те, кто изучил обе позиции.
На первый взгляд это странно: больше информации должно помогать. Но работает другой механизм.
Когда человек видит только одну сторону, история выглядит цельной и непротиворечивой. Когда он видит
обе стороны, появляются сомнения, детали и конфликтующие аргументы.
WYSIATI: «Что ты видишь, то и есть»
Из эффекта WYSIATI вытекает сверхуверенность. Человек может быть очень уверен в выводе не потому,
что у него много информации, а потому, что имеющаяся информация хорошо складывается в историю.
Мы достраиваем пробелы сами. Если фактов мало, мозг добавляет недостающие связи, делает сюжет
логичным и создаёт ощущение: «Всё понятно». Проблема в том, что цельная история не обязательно верная.
Например, инвестор видит три новости о компании: новый продукт, рост выручки и положительный комментарий аналитика. Из этого он делает вывод: «Акция точно вырастет». Но он может не учитывать
долги, конкурентов, переоценённость акций и общее состояние рынка. Уверенность высокая,
а качество анализа слабое.
что у него много информации, а потому, что имеющаяся информация хорошо складывается в историю.
Мы достраиваем пробелы сами. Если фактов мало, мозг добавляет недостающие связи, делает сюжет
логичным и создаёт ощущение: «Всё понятно». Проблема в том, что цельная история не обязательно верная.
Например, инвестор видит три новости о компании: новый продукт, рост выручки и положительный комментарий аналитика. Из этого он делает вывод: «Акция точно вырастет». Но он может не учитывать
долги, конкурентов, переоценённость акций и общее состояние рынка. Уверенность высокая,
а качество анализа слабое.
Сверхуверенность
Эффект фрейминга — это влияние формулировки на решение человека.
Одна и та же информация может восприниматься по-разному, если её подать в разных рамках.
Даниэль Канеман приводит простой пример:
Примеры из жизни
Маркетинг часто использует фрейминг:
Одна и та же информация может восприниматься по-разному, если её подать в разных рамках.
Даниэль Канеман приводит простой пример:
- «Выживаемость в течение месяца после операции составляет 90%».
- «Смертность в течение месяца после операции составляет 10%».
Примеры из жизни
Маркетинг часто использует фрейминг:
- «скидка 20%» звучит привлекательнее, чем «вы заплатите 80% цены»;
- «9 из 10 клиентов довольны» воспринимается лучше, чем «1 из 10 клиентов недоволен»;
- «вероятность успеха 70%» звучит мягче, чем «вероятность провала 30%».
Эффект фрейминга
Априорная вероятность — это базовая частота события до учёта дополнительной информации.
Представьте сосуд с белыми и чёрными шариками. Если белых шариков 80%, а чёрных 20%,
то вероятность вытащить белый шарик равна 80%. Это и есть априорная вероятность. Люди часто игнорируют базовую статистику, если видят яркое описание конкретного случая. Ниже рассмотрим примеры,
в которых люди неправильно ей пренебрегают.
Представьте сосуд с белыми и чёрными шариками. Если белых шариков 80%, а чёрных 20%,
то вероятность вытащить белый шарик равна 80%. Это и есть априорная вероятность. Люди часто игнорируют базовую статистику, если видят яркое описание конкретного случая. Ниже рассмотрим примеры,
в которых люди неправильно ей пренебрегают.
Пренебрежение априорной вероятностью
Даниэль Канеман описывает серию экспериментов со студентом по имени Том.
Сначала участникам дали список специальностей: инженерия, медицина, библиотечное дело и другие.
Нужно было расположить их по вероятности: где, скорее всего, учится Том.
Когда дополнительной информации о Томе не было, участники ориентировались на популярность специальностей. То есть использовали априорную вероятность: если на одной специальности учится
больше людей, случайный студент с большей вероятностью окажется именно там.
Во втором эксперименте студенты должны были расположить специальность по мере схожести Тома
с типичным студентом конкретной программы. Его характеристику намеренно сделали несоответствующей априорной вероятности: компьютерные и инженерные специальности были меньше чем гуманитарные,
а Том больше подходил по маленькие специальности, заставляя студентом располагать большие специальности (гуманитарные) в конце списка.
В третьем эксперименте студентам следовало расположить области специализации в порядке уменьшения вероятности, что Том обучается там. Участники знали о статистических фактах (популярности профессий)
и ненадежности источника характеристики Тома. Как и ожидалось, студенты игнорировали априорную и опирались не на статистику, а на репрезентативность — насколько Том похож на типичного
представителя группы.
Сначала участникам дали список специальностей: инженерия, медицина, библиотечное дело и другие.
Нужно было расположить их по вероятности: где, скорее всего, учится Том.
Когда дополнительной информации о Томе не было, участники ориентировались на популярность специальностей. То есть использовали априорную вероятность: если на одной специальности учится
больше людей, случайный студент с большей вероятностью окажется именно там.
Во втором эксперименте студенты должны были расположить специальность по мере схожести Тома
с типичным студентом конкретной программы. Его характеристику намеренно сделали несоответствующей априорной вероятности: компьютерные и инженерные специальности были меньше чем гуманитарные,
а Том больше подходил по маленькие специальности, заставляя студентом располагать большие специальности (гуманитарные) в конце списка.
В третьем эксперименте студентам следовало расположить области специализации в порядке уменьшения вероятности, что Том обучается там. Участники знали о статистических фактах (популярности профессий)
и ненадежности источника характеристики Тома. Как и ожидалось, студенты игнорировали априорную и опирались не на статистику, а на репрезентативность — насколько Том похож на типичного
представителя группы.
Эксперимент с Томом
Репрезентативность помогает быстро делать предположения, но часто приводит к ошибкам.
Например, в одном из известных экспериментов участникам сообщали, что в городе произошло преступление. Свидетель утверждал, что преступник был темнокожим. При этом отдельно указывалось, что свидетель
в подобных ситуациях правильно распознаёт людей примерно в 80% случаев.
Многие участники делали вывод: «Значит, вероятность того, что преступник темнокожий, около 80%».
Но они игнорировали важную информацию — долю темнокожих жителей в городе. Если темнокожих жителей, например, всего 20%, то для правильной оценки нужно учитывать и надёжность свидетеля,
и базовую статистику. Без этого интуитивный вывод оказывается неверным.
Этот пример показывает, как люди склонны опираться на яркую и конкретную информацию,
забывая про априорную вероятность. В задачах по поведенческой экономике это важная мысль:
нельзя заменять вероятность похожестью.
Например, в одном из известных экспериментов участникам сообщали, что в городе произошло преступление. Свидетель утверждал, что преступник был темнокожим. При этом отдельно указывалось, что свидетель
в подобных ситуациях правильно распознаёт людей примерно в 80% случаев.
Многие участники делали вывод: «Значит, вероятность того, что преступник темнокожий, около 80%».
Но они игнорировали важную информацию — долю темнокожих жителей в городе. Если темнокожих жителей, например, всего 20%, то для правильной оценки нужно учитывать и надёжность свидетеля,
и базовую статистику. Без этого интуитивный вывод оказывается неверным.
Этот пример показывает, как люди склонны опираться на яркую и конкретную информацию,
забывая про априорную вероятность. В задачах по поведенческой экономике это важная мысль:
нельзя заменять вероятность похожестью.
Репрезентативность против статистики
Поведенческая экономика важна не только для психологии. Она помогает объяснять реальные
рыночные решения. Люди:
Для олимпиадных задач это важно, потому что, если в условии задачи человек ведёт себя «не по учебнику», скорее всего, нужно искать не ошибку в условии, а поведенческий эффект. Подробнее про то, как решать качественные задачи - в нашем курсе по качественным задачам
рыночные решения. Люди:
- берут кредиты, не до конца оценивая будущую нагрузку;
- покупают товары из-за красивой формулировки скидки;
- держат убыточные инвестиции, потому что не хотят фиксировать потери;
- переоценивают собственные прогнозы;
- реагируют на частные истории сильнее, чем на статистику;
- принимают разные решения при одинаковых фактах, если меняется подача информации.
Для олимпиадных задач это важно, потому что, если в условии задачи человек ведёт себя «не по учебнику», скорее всего, нужно искать не ошибку в условии, а поведенческий эффект. Подробнее про то, как решать качественные задачи - в нашем курсе по качественным задачам
Зачем это нужно в экономике
Основной
2 месяца • С нуля
Каждую неделю — новые лекции, семинары и домашка с дедлайнами.
Проверим каждое решение и дадим обратную связь, чтобы вы росли
в каждом модуле.
Проверим каждое решение и дадим обратную связь, чтобы вы росли
в каждом модуле.
7 400₽
Основной курс — пройдете 8 модулей и разберите множество олимпиадных задач по микро- и макроэкономике, чтобы с нуля выйти на регион ВсОШ.
18.03.25
Новое
Как готовиться к олимпиадам на SolveHub
О чем вы узнаете
Задачи
Сложность
Теги и свойства
Качественные и количественные
Проверка задачи
Показывать уже решенные задачи
Как не провалиться, когда учишь два курса сразу
SolveHub — это самая большая база задач по экономике — более 3000 штук. Это задачи из разных источников — олимпиад прошлых лет, авторские задачи из сборников, а так же задачи, предоставленные онлайн школами — Олматом, Олимпом и SigmaSquared Ищите подходящие задачи с помощью фильтров.
Как не провалиться, когда учишь два курса сразу
Сложность проставлена еще не у всех задач, но мы работаем над тем, чтобы все задачи были размечаны.
Вот что значит уровень сложности по задачам:
Очень простые — задачи для тех,
кто начинает готовится и сталкивается с экономической теорией впервые. Это задачи легче или на уровне школьного этапа ВсОШ.
Простые — задачи для тех, кто уже знает основы экономики и участвовал в школьном этапе ВсОШ и проходил дальше. Здесь задачи уровня МЭ ВсОШ, а так же отборочных этапов перечневых олимпиад, кроме высшей пробы — там задания сложнее.
Средние — половина всех задач относятся к этому типу — большинство задач уровня РЭ ВсОШ, перечевых олимпиад вроде Сибириады или простые задачи с Высшей пробы — тут. Если научиться решать эти задачи в 80-90% случаев, то появляются шансы пройти на ЗЭ ВсОШ или взять диплом большинства перечневых олимпиад.
Сложные — сложные задачи РЭ ВсОШ и большинство задач ЗЭ ВсОШ, а так задачи Высшей пробы и МОШ — здесь. Если уверенно решать задачи этой категории, высоки шансы прохода на ЗЭ ВсОШ, и взятия дипломов всех перечневых олимпиад.
Очень сложные — самые сложные задачи уровня ЗЭ ВсОШ и выше. Научившись решать задачи из этой категории можно претендовать на победителя ЗЭ ВсОШ.
Вот что значит уровень сложности по задачам:
Очень простые — задачи для тех,
кто начинает готовится и сталкивается с экономической теорией впервые. Это задачи легче или на уровне школьного этапа ВсОШ.
Простые — задачи для тех, кто уже знает основы экономики и участвовал в школьном этапе ВсОШ и проходил дальше. Здесь задачи уровня МЭ ВсОШ, а так же отборочных этапов перечневых олимпиад, кроме высшей пробы — там задания сложнее.
Средние — половина всех задач относятся к этому типу — большинство задач уровня РЭ ВсОШ, перечевых олимпиад вроде Сибириады или простые задачи с Высшей пробы — тут. Если научиться решать эти задачи в 80-90% случаев, то появляются шансы пройти на ЗЭ ВсОШ или взять диплом большинства перечневых олимпиад.
Сложные — сложные задачи РЭ ВсОШ и большинство задач ЗЭ ВсОШ, а так задачи Высшей пробы и МОШ — здесь. Если уверенно решать задачи этой категории, высоки шансы прохода на ЗЭ ВсОШ, и взятия дипломов всех перечневых олимпиад.
Очень сложные — самые сложные задачи уровня ЗЭ ВсОШ и выше. Научившись решать задачи из этой категории можно претендовать на победителя ЗЭ ВсОШ.
Теги и свойства
Теги — это темы задач, поддерживающие вложенность. Если выбрать тег «Монополия» — покажут задачи только по этой теме, а если выбрать тег «Рыночные структуры» — покажут задачи по монополии, олигополии и совершенной конкуренции. Аналогично, если выбрать микроэкономику, то выпадут задачи по всем темам микроэкономики. По тегу «Бизнес» доступны задачи олимпиад по основам бизнеса.
Свойства — это какие то характеристики задач:
Баян — классические задачи, которые всем надоели, если еще не решали что то из баянов — сделайте это в первую очередь
Экзотика — нетипичные задачи для олимпиад
Графическое — задачи на анализ графиков.
Устаревшая — задания, привязанные ко временному периоду — задания с вопросами о нобелевских лаурятах в 2016 году и про инфляцию в 2010 попадут в эту категорию. уникальное — задания, которые изначально размещены на SolveHub. Часто больше эти задач нигде найти нельзя.
Для межнара — задания на английском языке, которые стоит решать перед отборами на IEO, IEOx, другие международные олимпиады и экзамены на английском языке. По умолчанию такие задачи не показываются в выборке.
Свойства — это какие то характеристики задач:
Баян — классические задачи, которые всем надоели, если еще не решали что то из баянов — сделайте это в первую очередь
Экзотика — нетипичные задачи для олимпиад
Графическое — задачи на анализ графиков.
Устаревшая — задания, привязанные ко временному периоду — задания с вопросами о нобелевских лаурятах в 2016 году и про инфляцию в 2010 попадут в эту категорию. уникальное — задания, которые изначально размещены на SolveHub. Часто больше эти задач нигде найти нельзя.
Для межнара — задания на английском языке, которые стоит решать перед отборами на IEO, IEOx, другие международные олимпиады и экзамены на английском языке. По умолчанию такие задачи не показываются в выборке.
Качественные и количественные
Количественные задачи —
это рассчетные задачи, где нужно считать, использовать формулы и находить ответ. На отборочных этапах олимпиад встречаются только такие задачи, а на заключительных за них дают от 60 до 100% баллов. Качественные задачи — это задачи на умение применить экономику в жизни. В них просят проанализировать поведение людей или фирм, дать оценку политике государсвта в виде рассуждения,
без рассчетов. Разметка работает корректно не во всех задачах — часто встречаются ложнокачественные задачи (которые на самом деле количетсвенные), исправляем ошибку, но это требует времени.
это рассчетные задачи, где нужно считать, использовать формулы и находить ответ. На отборочных этапах олимпиад встречаются только такие задачи, а на заключительных за них дают от 60 до 100% баллов. Качественные задачи — это задачи на умение применить экономику в жизни. В них просят проанализировать поведение людей или фирм, дать оценку политике государсвта в виде рассуждения,
без рассчетов. Разметка работает корректно не во всех задачах — часто встречаются ложнокачественные задачи (которые на самом деле количетсвенные), исправляем ошибку, но это требует времени.
Проверка задачи
Задачи бывают двух типов — с автопроверкой или без.
С автопроверкой — задачи, на которые можно дать ответ в виде числа или слова. По таким задачам ведется статистика, по которой можно отслеживать прогресс и выявлять слабые темы. Среди таких задач больше легких и средних задач. Сейчас таких задач мало, но мы увеличиваем их количество. Ввод ответа доступен только авторизованным пользователям.
Без автопроверки — это задачи, в которых ответ — это мини-эссе (качественные), график, математическая фукнция
или последовательность чисел.
С автопроверкой — задачи, на которые можно дать ответ в виде числа или слова. По таким задачам ведется статистика, по которой можно отслеживать прогресс и выявлять слабые темы. Среди таких задач больше легких и средних задач. Сейчас таких задач мало, но мы увеличиваем их количество. Ввод ответа доступен только авторизованным пользователям.
Без автопроверки — это задачи, в которых ответ — это мини-эссе (качественные), график, математическая фукнция
или последовательность чисел.
Показывать уже решенные задачи
В разделе можно выбирать задачи в зависимости можно выбрать задачу в зависимости от того решал ли ты их уже и насколько успешно:
Не показывать решенные — рекомендуем установить этот фильтр на постоянной основе.
Только уже решенные — покажет решенные задачи, на которые был введен ответ или отмеченные как решенные.
Решенные неверно — рекомендуем открывать этот раздел раз в пару месяцев и решать задачи.
Решенные верно — задачи, на которые был дан правильный ответ.
Не показывать решенные — рекомендуем установить этот фильтр на постоянной основе.
Только уже решенные — покажет решенные задачи, на которые был введен ответ или отмеченные как решенные.
Решенные неверно — рекомендуем открывать этот раздел раз в пару месяцев и решать задачи.
Решенные верно — задачи, на которые был дан правильный ответ.
Продвинутая
микроэкономика
микроэкономика
2 месяца • Продолжающий
На курсе вы разберётесь в теории игр, информации и поведении потребителя — для задач уровня ВШЭ и заключительного этапа ВсОШ.
6 900₽
Микроэкономика — одна
из ключевых тем в олимпиадной экономике. Наш курс поможет
в ней разобраться и глубже
понять устройство экономики.
из ключевых тем в олимпиадной экономике. Наш курс поможет
в ней разобраться и глубже
понять устройство экономики.
Поведенческая экономика: почему люди принимают не всегда рациональные решения
Долгое время поведенческую экономику не воспринимали как полноценное научное направление. Экономисты привыкли работать с моделями, где человек действует рационально: сравнивает выгоды и издержки, учитывает всю доступную информацию и выбирает лучший вариант.
Но в реальной жизни люди часто ведут себя иначе. Они ошибаются, поддаются эмоциям, переоценивают свои знания, доверяют ярким историям и игнорируют статистику. Такие отклонения изучает поведенческая экономика.
Но в реальной жизни люди часто ведут себя иначе. Они ошибаются, поддаются эмоциям, переоценивают свои знания, доверяют ярким историям и игнорируют статистику. Такие отклонения изучает поведенческая экономика.
Основной
2 месяца • С нуля
Каждую неделю — новые лекции, семинары и домашка с дедлайнами.
Проверим каждое решение и дадим обратную связь, чтобы вы росли
в каждом модуле.
Проверим каждое решение и дадим обратную связь, чтобы вы росли
в каждом модуле.
7 400₽
Основной курс — пройдете 8 модулей и разберите множество
олимпиадных задач по микро-
и макроэкономике, чтобы с нуля выйти на регион ВсОШ.
олимпиадных задач по микро-
и макроэкономике, чтобы с нуля выйти на регион ВсОШ.
20.06.26
Новое
Частные блага
Частные блага — это обычные товары и услуги, которые можно купить, продать и передать конкретному человеку.
Они одновременно:
Они одновременно:
- исключаемые: если человек не заплатил, его можно не допустить к потреблению;
- конкурентные: если один человек использует благо, другим оно уже недоступно в том же объёме.
Поведенческая экономика — это направление экономики, которое изучает, как психологические, социальные и когнитивные факторы влияют на решения людей и рыночные результаты. Проще говоря, она отвечает на вопросы:
Поведенческая экономика находится на стыке экономики, психологии и социологии. Она не отменяет классическую экономическую теорию, а дополняет её: показывает, где стандартная модель рационального человека работает плохо.
- почему люди покупают ненужные товары;
- почему инвесторы переоценивают свои прогнозы;
- почему мы боимся потерь сильнее, чем радуемся равной выгоде;
- почему формулировка вопроса меняет выбор;
- почему люди игнорируют статистику и верят частным примерам.
Поведенческая экономика находится на стыке экономики, психологии и социологии. Она не отменяет классическую экономическую теорию, а дополняет её: показывает, где стандартная модель рационального человека работает плохо.
Что изучает поведенческая экономика
Один из главных авторов направления — Ричард Талер. В книге «Новая поведенческая экономика» он описывает, как сначала собирал жизненные истории, которые противоречили классическим экономическим моделям.
Например, человек может отказаться ехать через весь город ради скидки в 300 рублей на дорогую покупку, но согласиться на такую же поездку ради скидки в 300 рублей на дешёвую вещь. С точки зрения денег выгода одинаковая. С точки зрения человеческого восприятия — нет.
Поведенческая экономика работает именно с такими случаями. Она:
Дальше разберём несколько важных эффектов, которые описывает Даниэль Канеман в книге «Думай медленно… решай быстро».
Например, человек может отказаться ехать через весь город ради скидки в 300 рублей на дорогую покупку, но согласиться на такую же поездку ради скидки в 300 рублей на дешёвую вещь. С точки зрения денег выгода одинаковая. С точки зрения человеческого восприятия — нет.
Поведенческая экономика работает именно с такими случаями. Она:
- замечает устойчивое отклонение от рационального поведения;
- проверяет, повторяется ли оно у разных людей;
- объясняет механизм ошибки;
- проверяет гипотезу через эксперимент.
Дальше разберём несколько важных эффектов, которые описывает Даниэль Канеман в книге «Думай медленно… решай быстро».
Как появилась поведенческая экономика
WYSIATI расшифровывается как What You See Is All There Is — «что ты видишь, то и есть». Этот эффект означает, что человек часто делает выводы на основе доступной информации, даже если она неполная. Мозгу проще построить связную историю из того, что уже есть, чем постоянно держать в голове вопрос: «А чего я не знаю?».
Пример с уголовным делом
В одном эксперименте участникам дали материалы уголовного дела.
На первый взгляд это странно: больше информации должно помогать. Но работает другой механизм. Когда человек видит только одну сторону, история выглядит цельной и непротиворечивой. Когда он видит обе стороны, появляются сомнения, детали и конфликтующие аргументы.
Пример с уголовным делом
В одном эксперименте участникам дали материалы уголовного дела.
- Первая группа изучила только позицию истца.
- Вторая группа изучила только позицию ответчика.
- Третья группа изучила аргументы обеих сторон.
На первый взгляд это странно: больше информации должно помогать. Но работает другой механизм. Когда человек видит только одну сторону, история выглядит цельной и непротиворечивой. Когда он видит обе стороны, появляются сомнения, детали и конфликтующие аргументы.
WYSIATI: «Что ты видишь,
то и есть»
то и есть»
Из эффекта WYSIATI вытекает сверхуверенность. Человек может быть очень уверен в выводе не потому, что у него много информации, а потому, что имеющаяся информация хорошо складывается в историю.
Мы достраиваем пробелы сами. Если фактов мало, мозг добавляет недостающие связи, делает сюжет логичным и создаёт ощущение: «Всё понятно». Проблема в том, что цельная история не обязательно верная.
Например, инвестор видит три новости о компании: новый продукт, рост выручки и положительный комментарий аналитика. Из этого он делает вывод: «Акция точно вырастет». Но он может не учитывать долги, конкурентов, переоценённость акций и общее состояние рынка. Уверенность высокая, а качество анализа слабое.
Мы достраиваем пробелы сами. Если фактов мало, мозг добавляет недостающие связи, делает сюжет логичным и создаёт ощущение: «Всё понятно». Проблема в том, что цельная история не обязательно верная.
Например, инвестор видит три новости о компании: новый продукт, рост выручки и положительный комментарий аналитика. Из этого он делает вывод: «Акция точно вырастет». Но он может не учитывать долги, конкурентов, переоценённость акций и общее состояние рынка. Уверенность высокая, а качество анализа слабое.
Сверхуверенность
Эффект фрейминга — это влияние формулировки на решение человека.
Одна и та же информация может восприниматься по-разному, если её подать в разных рамках. Даниэль Канеман приводит простой пример:
Примеры из жизни
Маркетинг часто использует фрейминг:
Одна и та же информация может восприниматься по-разному, если её подать в разных рамках. Даниэль Канеман приводит простой пример:
- «Выживаемость в течение месяца после операции составляет 90%».
- «Смертность в течение месяца после операции составляет 10%».
Примеры из жизни
Маркетинг часто использует фрейминг:
- «скидка 20%» звучит привлекательнее, чем «вы заплатите 80% цены»;
- «9 из 10 клиентов довольны» воспринимается лучше, чем «1 из 10 клиентов недоволен»;
- «вероятность успеха 70%» звучит мягче, чем «вероятность провала 30%».
Эффект фрейминга
Априорная вероятность — это базовая частота события до учёта дополнительной информации.
Представьте сосуд с белыми и чёрными шариками. Если белых шариков 80%, а чёрных 20%, то вероятность вытащить белый шарик равна 80%. Это и есть априорная вероятность. Люди часто игнорируют базовую статистику, если видят яркое описание конкретного случая. Ниже рассмотрим примеры, в которых люди неправильно ей пренебрегают.
Представьте сосуд с белыми и чёрными шариками. Если белых шариков 80%, а чёрных 20%, то вероятность вытащить белый шарик равна 80%. Это и есть априорная вероятность. Люди часто игнорируют базовую статистику, если видят яркое описание конкретного случая. Ниже рассмотрим примеры, в которых люди неправильно ей пренебрегают.
Пренебрежение априорной вероятностью
Репрезентативность помогает быстро делать предположения, но часто приводит к ошибкам.
Например, в одном из известных экспериментов участникам сообщали, что в городе произошло преступление. Свидетель утверждал, что преступник был темнокожим. При этом отдельно указывалось, что свидетель в подобных ситуациях правильно распознаёт людей примерно в 80% случаев.
Многие участники делали вывод: «Значит, вероятность того, что преступник темнокожий, около 80%». Но они игнорировали важную информацию — долю темнокожих жителей в городе. Если темнокожих жителей, например, всего 20%, то для правильной оценки нужно учитывать и надёжность свидетеля, и базовую статистику. Без этого интуитивный вывод оказывается неверным.
Этот пример показывает, как люди склонны опираться на яркую и конкретную информацию, забывая про априорную вероятность.
В задачах по поведенческой экономике это важная мысль: нельзя заменять вероятность похожестью.
Например, в одном из известных экспериментов участникам сообщали, что в городе произошло преступление. Свидетель утверждал, что преступник был темнокожим. При этом отдельно указывалось, что свидетель в подобных ситуациях правильно распознаёт людей примерно в 80% случаев.
Многие участники делали вывод: «Значит, вероятность того, что преступник темнокожий, около 80%». Но они игнорировали важную информацию — долю темнокожих жителей в городе. Если темнокожих жителей, например, всего 20%, то для правильной оценки нужно учитывать и надёжность свидетеля, и базовую статистику. Без этого интуитивный вывод оказывается неверным.
Этот пример показывает, как люди склонны опираться на яркую и конкретную информацию, забывая про априорную вероятность.
В задачах по поведенческой экономике это важная мысль: нельзя заменять вероятность похожестью.
Репрезентативность против статистики
Даниэль Канеман описывает серию экспериментов со студентом по имени Том. Сначала участникам дали список специальностей: инженерия, медицина, библиотечное дело и другие. Нужно было расположить их по вероятности: где, скорее всего, учится Том.
Когда дополнительной информации о Томе не было, участники ориентировались на популярность специальностей. То есть использовали априорную вероятность: если на одной специальности учится больше людей, случайный студент с большей вероятностью окажется именно там.
Во втором эксперименте студенты должны были расположить специальность по мере схожести Тома с типичным студентом конкретной программы. Его характеристику намеренно сделали несоответствующей априорной вероятности: компьютерные и инженерные специальности были меньше чем гуманитарные, а Том больше подходил по маленькие специальности, заставляя студентом располагать большие специальности (гуманитарные) в конце списка.
В третьем эксперименте студентам следовало расположить области специализации в порядке уменьшения вероятности, что Том обучается там. Участники знали о статистических фактах (популярности профессий) и ненадежности источника характеристики Тома. Как и ожидалось, студенты игнорировали априорную и опирались не на статистику, а на репрезентативность — насколько Том похож на типичного представителя группы.
Когда дополнительной информации о Томе не было, участники ориентировались на популярность специальностей. То есть использовали априорную вероятность: если на одной специальности учится больше людей, случайный студент с большей вероятностью окажется именно там.
Во втором эксперименте студенты должны были расположить специальность по мере схожести Тома с типичным студентом конкретной программы. Его характеристику намеренно сделали несоответствующей априорной вероятности: компьютерные и инженерные специальности были меньше чем гуманитарные, а Том больше подходил по маленькие специальности, заставляя студентом располагать большие специальности (гуманитарные) в конце списка.
В третьем эксперименте студентам следовало расположить области специализации в порядке уменьшения вероятности, что Том обучается там. Участники знали о статистических фактах (популярности профессий) и ненадежности источника характеристики Тома. Как и ожидалось, студенты игнорировали априорную и опирались не на статистику, а на репрезентативность — насколько Том похож на типичного представителя группы.
Эксперимент с Томом
Поведенческая экономика важна не только для психологии. Она помогает объяснять реальные рыночные решения. Люди:
- берут кредиты, не до конца оценивая будущую нагрузку;
- покупают товары из-за красивой формулировки скидки;
- держат убыточные инвестиции, потому что не хотят фиксировать потери;
- переоценивают собственные прогнозы;
- реагируют на частные истории сильнее, чем на статистику;
- принимают разные решения при одинаковых фактах, если меняется подача информации.
Зачем это нужно в экономике
Оставить заявку на звонок