2.3.6. Почему статистический прогноз вызывает сопротивление?

Миль выражает недоумение по поводу того, что до сих пор обсуждается вопрос о том, какой прогноз лучше — кли­нический или статистический. Результаты многих исследо-ваний убедительно показывают преимущества статистического прогноза. Однако победитель в этом про­тивостоянии до сих пор не может завоевать сколько-нибудь крепких позиций в психологии. Почему же существует со­противление статистическому прогнозу? Прежде всего Миль не выказывает никакого намерения обращаться к «argumentum ad hominem»*. Он пытается понять, почему же так долго не осознаются преимущества статистического ме­тода. Миль приводит перечень социально-психологических факторов, которые, по его мнению, обусловливают не под-

* argumentum ad hominem —аргумент к человеку, (лат.) Выражение от­носится к доводам, воздействующим па чувства собеседника, в противо­положность объективным аргументам (прим.перев.).

68

69

дающееся рациональному объяснению сопротивление ис­пользованию статистического прогноза. Миль ничего не го­ворит об источниках этой информации: получены ли эти результаты в процессе статистических исследований, или же это итог клинических наблюдений. Отсутствие цифр и формул позволяет предположить, что это аргументы кли­нического типа.

1. Недостаточное знание статистических методов и сути самого противостояния. Миль указывает на тот факт, что многие молодые доктора философии ничего не знают о формуле предсказания Спирмена-Брауна и о теореме Байеса.

2. В какой-то степени здесь может сказываться опасение остаться без работы для многих сторонников клинической ориентации, поскольку применение математических формул может оказаться более эффективным.

3. Ориентация на статистические методы не соответствует профессиональным стереотипам — представлению о кли­ническом психологе как о специалисте, обладающем ком­муникативными навыками ведения клинической беседы и способном решать проблемы.

4. Клинические психологи обычно придерживаются одной теории, даже если не существует эмпирических доказа­тельств справедливости этой теории или если эта теория не является плодотворной основой для выработки гипотез.

5. Использование формул для описания той или иной ситу­ации часто воспринимается как дегуманизация.

6. Использование формул иногда выглядит неэтичным. Но неэтичным можно также считать и отказ от использова­ния формул в тех ситуациях, когда статистический про­гноз был бы гораздо эффективнее.

7. Не слишком легко воспринимается то, что компьютер способен решать проблемы и отвечать на вопросы лучше, чем человеческий разум. Миль защищает ту точку зре­ния, согласно которой только при решении ограниченного круга проблем компьютер действует успешнее человече­ского разума.

Клейнмюнц (1990, стр.302) также пытался ответить на вопрос: «Почему мы до сих пор используем свою голову вместо того, чтобы применять формулы?» Его ответ не столь радикален, как ответ Миля. Он приводит примеры исследо-

вателей, которые предпочитают клинический диагноз, да­же если известен прогноз, основанный на формулах. Один из таких примеров — использование программы для опре­деления причин острых болей в желудке. Проведенные в 1975 году испытания показали, что при использовании этой программы можно успешно диагностировать и выявлять причины острых болей в желудке в 91 % случаев. Это луч­ший результат по сравнению с прогнозами опытных специ­алистов. Но даже с учетом этих обстоятельств разработчики программы не рекомендовали ее для использования во всех без исключения случаях. Они сочли более разумным, что в ситуациях острой угрожающей боли врачи будут полагать­ся на собственный опыт и интуицию. Эксперты решили, что в критических ситуациях действия врачей будут более эф­фективными по сравнению с использованием программы. Возможно, в данном случае учитывалось то, что у специа­листов существует дополнительная информация (типа упо­мянутого Олпортом «знания о разбитой ноге»), но использование программы во многих случаях давало луч­шие результаты .по сравнению с мнением специалистов. Считается, что используемые в повседневной практике программы прогнозирования успешны в девяноста пяти процентах случаев. Но может случиться так, что для спе­циалистов будут интересны как раз оставшиеся пять про­центов случаев. Каким образом специалисты могут корректно поставить диагнозы в этих случаях?

Клейнмюнц указал и на другую причину того, что более предпочтительным оказывается использование «головы». Ситуация клиента, с которой работает психолог-клини­цист, обычно плохо структурирована. Психолог имеет дело с «настоящей жизнью», с богатой человеческой натурой. По мнению большинства людей, в жизни происходит много неожиданных событий, встречаются ситуации, которые не имеют однозначной интерпретации. Клинический психо­лог учитывает это в своей работе. Использование же фор­мул возможно там, где существует хорошо структурированная проблема, при этом любые случайности интерпретируются как ошибки или же объясняются недо­статком знаний. Психолог, использующий формулы, «от­страняется» от анализа реальных жизненных проблем,

70

7!

поэтому при использовании формул возможен некоторый редукционизм. В целом же, по мнению Клейнмюнца, этот аргумент не валиден. Он использует пример шахматного компьютера, который приспособлен для решения сложных задач.

Прагматическим аргументом в пользу того, чтобы не использовать формулы, является высокая стоимость иссле­дований. Для того, чтобы иметь в своем распоряжении нуж­ные формулы, следует провести большое число предварительных исследований. Всегда существует опреде­ленная степень риска получить неадекватный результат, даже при использовании модели, считающейся валидной. Модели всегда несколько упрощают реальность, они долж­ны быть адаптированы к изменяющейся реальности. Моде­ли всегда «зависимы от контекста», то есх'ь они разрабатывались в определенное время, для определенной популяции и для определенных условий. Однако не стоит преувеличивать эти опасности. В противном случае можно прийти к «reductio ad absurdum»*, если рассматривать каж­дый контекст как новый (то есть как ситуацию, к которой не применимы ранее установленные закономерности). Да-вес и др. (1993) призывает исследователей использовать информацию о контексте при разработке моделей прогноза.

Айнхорн (1986), занимающийся вопросами теории ре­шений, анализирует проблему другим способом. Оба — и статистик и клиницист — должны принять решение. Одна­ко работа над проблемой происходит по-разному. Клини­ческий психолог, рассматривая симптомы как проявление глубинных процессов, выступает с позиций детерминизма. Он пытается воссоздать картину таким образом, чтобы все происходящее в настоящий момент напоминало прошлое или же было почти тождественно ему. Он стремится пол­учить совершенный прогноз. Этот способ рассуждения на­поминает постановку медицинского диагноза, где единицей анализа является болезнь, причину которой и стремится установить врач. На основе этого может быть определена эффективная стратегия лечения. В противоположность это­му статистик допускает существование ошибки и разраба­тывает модель таким образом, чтобы учесть влияние

* «reductio ad absurdum» (лат.) —доведение до абсурда (прим. перев.).

неизбежных случайных ошибок. Следовательно, статистик имплицитно исходит из того, что и мир, и человеческая природа содержит в себе элемент неопределенности, и что возможно лишь частичное познание. Каждая формула — это всего лишь попытка приближения к описанию комплек­сного феномена.

Айнхорн приводит пример, показывающий, что допуще­ние существования ошибки может вести к меньшей ошибке. Из исследований, показывающих, как люди осваивают представление о вероятности, известно, что, сталкиваясь со случайными событиями, они стараются раскрыть систему (понять принцип) и иногда действуют так, как будто эта система действительно существует. Например, если нужно определить, какой шар будет взят из ящика — белый или красный (при условии, что известен их пропорциональный состав — в ящике 40% белых и 60% красных шаров),— можно ориентироваться на то, что красных шаров больше, и при каждой пробе говорить, что будет взят красный шар. Ответ будет правильным в 60% случаев. Но возможна и другая стратегия ответов. Если известно, что соотношение между количеством шаров разных цветов 6:4, то можно попытаться ответить в 60% случаев «красный» и в 40% — «белый». Поскольку событие является случайным, вероят­ность успеха будет 0,60 х 0,60 + 0,40 х 0,40 = 52%. Таким образом, предполагать наличие несуществующей системы хуже, чем не предполагать вообще.

В психологии сосуществуют оба подхода — и клиниче­ский, и статистический. Важно знать, в какой ситуации какое решение следует использовать. Если событие не яв­ляется случайным, то более предпочтительным будет ана­лиз системы. В иных случаях проведение анализа может напоминать стереотипное следование предрассудкам. Сто­ронники клинического подхода склонны предполагать на­личие «системы» в жизни своих клиентов. Статистики допускают существование границ ошибки и пытаются оце­нить размеры этой ошибки. В этой ситуации важно знать, насколько значимыми являются ошибочные допущения в той или иной области. С одной стороны, сказать, что фено­мен случаен, в то время, когда он таковым не является,— это значит потерять возможность для сбора информации. С другой стороны, говорить, что феномен не является отра-

72

73

жением некоей системы, что на самом деле не так, значит создавать иллюзию осведомленности и контроля.

Айнхорн приходит к выводу, что эти споры никогда не прекратятся. Будут сохраняться два различных подхода к решению.проблем в психологии, и это является стимулиру­ющим фактором для развития знаний и критических уста­новок в отношении возможностей познания. Вероятно и то, что клинические психологи и пользователи-непрофессио­налы переоценивают число правил для исследования реаль­ных феноменов.

Результаты исследований, свидетельствующие о том, что статистический прогноз более адекватен по сравнению с клиническим, не были встречены с энтузиазмом и не пол­учили немедленного одобрения. Давес и его сторонники столкнулись с критикой используемых ими методик. Иног­да критические замечания касались того, что используемая формула выведена не для данной конкретной популяции или же, наоборот, что формула не отражает популяцию в целом. Всегда можно отыскать выборку, для исследования которой данная формула абсолютно не применима. Замеча­ние представляется совершенно справедливым, но следует отметить, что при этом не предлагается никаких альтерна­тивных вариантов. В данном споре большинство аргументов относятся к тому, что могло бы произойти, а не к тому, что есть на самом деле. Давес и его коллеги знают, что иссле­дования, построенные на использовании формул, подверга­ются критике. Полученные конкретные результаты можно интерпретировать разными способами, но на самом деле редко встречаются альтернативные интерпретации, кото­рые бы подтверждались эмпирическими данными.

Как это ранее отмечал и Миль, Давес и его коллеги объ­ясняют существующее в психологии сопротивление исполь-зованию формул при составлении прогнозов и рекомендаций когнитивными и эмоциональными особенно­стями людей. Отвергаются не формулы сами по себе, а то, что эти формулы нам сообщают. Другое возражение связа­но с тем, что мы многого не знаем о явлениях, которые в жизни считаются важными. Человек может предвзято от­носиться к тому, что коэффициент корреляции прогноза с реальными жизненными событиями (средний возраст вступления в брак, школьные и академические успехи, по-

вторные преступления) в самых лучших линейных моделях находится в пределах от 0,3 до 0,4. Корреляции значимы, но они не слишком высоки и содержат большую долю неоп­ределенности. Подобного рода непредсказуемость может разрушить нашу веру в возможность понимания событий нашей жизни в сколько-нибудь значительной степени. На­конец отмечается и негибкость статистических моделей. Модели не меняются автоматически вслед за изменениями людей и обстоятельств. Но нельзя винить в этом модель как таковую. Необходимо пересматривать модели с учетом об­ратной связи. Для адаптации моделей к новым обстоятель­ствам необходимо проведение эмпирических исследований.

Давес и его коллеги уже отмечали, что люди с трудом принимают результаты прогностических исследований. По мнению многих, более достоверная и адекватная информа­ция о человеке скорее может быть получена при индивиду­альной работе с ним, нежели при оценивании его с помощью самых лучших тестов. Бар-Хиллел и Вагенаар (1993) с удивлением отмечают, насколько плохо люди понимают значение слов «шанс» и возможность. В нашей повседнев­ной жизни мы часто сталкиваемся со случайными событи­ями, такими, например, как пол ребенка при рождении, выигрыш на фондовой бирже. Последнее может быть опи­сано как «модель хаотичного движения». Такую модель можно представить себе, вообразив путь пьяного человека по скверу. Как считают Нисбетт и Росс (1980), приобрете­ние более глубоких знаний по статистике не слишком изме­нит ситуацию. Может возникнуть вопрос: «Можно ли понять, когда событие не является случайным?» Результа­ты некоторых игр и конфликтов непредсказуемы (можно не относиться к этому серьезно, так как результат игр станет •скоро известен). С другой стороны, представляется логич­ным четко знать, что некоторые феномены непредсказуе­мы. Душа бывает подобна ветру, который дует туда, куда он захочет, и пытаться его контролировать бессмысленно. Однако исследователи не отказались от поисков возможных способов прогноза и поисков системы в феноменах. Откры­тие такой системы означает рост знания и иногда (не всегда, но в большинстве случаев) возможность контроля.

Бар-Хиллери Вагенаар (1993) считают, что представле­ние людей о «шансе» отличается от того, как его определяют

74

75

в статистике. Имеется в виду, что серия случайных событий не воспринимается людьми как случайность. Эти ошибоч­ные представления становятся чем-то вроде «самодостаточ­ного пророчества». Если ошибочное мнение о случайном феномене существует довольно долго, то оно получит под­тверждение. Например, некорректное утверждение «слиш­ком большая любовь убивает» также получит подтверждение, поскольку ни один человек не бессмертен.

Другой пример. Главный менеджер меняет одного менед­жера за другим. Последний из них должен действовать на абсолютно непредсказуемом рынке. После определенного периода времени дела начинают идти хорошо. Главный ме­неджер доволен собой: он оказался прав, не побоявшись отвергнуть всех предыдущих кандидатов, и его не подвела интуиция в выборе подходящего человека на вакантную должность. Конечно, приводить аргументы задним числом — post hoc* — нетрудно, но это вряд ли оправдано.

Еще один пример. Официант полагает, что молодая, хо­рошо одетая пара заплатит большие чаевые. Он ведет себя очень корректно, демонстрирует свое дружелюбие, и в ито­ге получает весьма приличные чаевые. Post hoc он хвалит себя за свою «деловую» проницательность и знание психо­логии клиентов. Если же его ожидания окажутся ошибоч­ными, то, вполне вероятно, он назовет своих посетителей «снобами». Однако, его представление о собственной пси­хологической проницательности не будет поколеблено. Хо­рошо известно, что все, что свидетельствует в пользу наших гипотез, оказывается для нас более значимым, чем то, что противоречит им.

Как показано в данном разделе, многим клиентам и пси­хологам трудно отказаться от предпочтения клинического типа оценивания. В некоторых случаях, когда нет соответ­ствующей статистической модели, действительно сущест­вует необходимость в вынесении клинического суждения. Однако во многих случаях статистическая информация о вероятности и случайных феноменах не воспринимается корректно из-за влияния когнитивных и эмоциональных факторов. Ради сохранения привычных, но статистически ложных представлений люди даже готовы видеть их под­тверждение в любых эмпирических данных.

* post hoc (лат.) — после этого (прим.перев.) ■