Формируя мнение о человеке, объекте или событии, люди склонны искать в них черты, соответствующие уже имеющимся стереотипам. «Ботаник относит растение к тому или иному виду, основываясь на этой стратегии, – пишут Нисбетт и Росс (Nisbett & Ross, 1980, с. 7). – Растение относят к тому семейству, которое больше всего соответствует его основным чертам».

Руководители тоже пользуются этой эвристикой. Они прогнозируют успешность человека по тому, насколько успешна группа людей, которую он представляет. Если менеджер убежден, что лучшие продавцы – это белые мужчины, экстраверты или спортсмены, он наберет в отдел продаж именно таких людей. Аналогично банкиры и венчурные инвесторы прогнозируют успешность стартапов по тому, насколько те схожи с известными компаниями, которые имели успех или потерпели крах. Если инвестору кажется, что предприниматель, предлагающий ему свой бизнес-план, похож на основателя компании Amazon.com Джеффа Безоса, у того будет больше шансов на финансирование, чем у человека, напоминающего основателя лопнувшей компании.

Иногда эвристика репрезентативности дает хорошее первое приближение, сужая область поиска до наиболее выгодных вариантов. В других случаях ее использование приводит к серьезным ошибкам. Например, микробную теорию болезней долгое время не принимали всерьез, поскольку людям было трудно поверить, что такие тяжелые болезни, как туберкулез или чума, могут быть вызваны микроорганизмами. Под влиянием эвристики репрезентативности люди были убеждены, что болезни исходят от злых духов или магических заклинаний. Все это время они продолжали погибать от болезней, от которых можно было бы защититься элементарными средствами профилактики, а врачи продолжали переносить инфекции от одних пациентов к другим и от трупов к живым людям, пренебрегая мытьем рук.

Эта эвристика действует и подсознательно, вызывая расовую неприязнь и другие формы поведения, которые на сознательном уровне мы считаем недостойными. Увы, люди полагаются на репрезентативность, даже когда информации явно недостаточно для объективной оценки – или когда имеющаяся информация, которая могла бы привести к верному суждению, не кажется репрезентативной.

Как бы вы ответили на следующие вопросы:

1. Есть ли связь между курением марихуаны и преступностью?

2. Какова вероятность того, что у молодой супружеской пары (до 25 лет) будет больше детей, чем у тех, кто вступил в брак в более старшем возрасте?

Размышляя над вопросом о марихуане, большинство стараются припомнить нескольких курильщиков марихуаны и оценить, являются ли те преступниками. Однако справедливый анализ должен предусматривать оценку четырех групп людей:

● преступников, курящих марихуану;

● законопослушных граждан, курящих марихуану;

● преступников, не курящих марихуану;

● законопослушных граждан, не курящих марихуану.

То же самое относится к вопросу о семьях – нужно оценить численность четырех групп:

● «ранние» многодетные семьи;

● «ранние» немногодетные семьи;

● «поздние» многодетные семьи;

● «поздние» немногодетные семьи.

Если подумать, то при исследовании корреляции между двумя факторами, каждый из которых может быть выражен двумя вариантами, всегда нужно рассматривать четыре различные ситуации – но мы часто упускаем это из виду, полагаясь на выборочные данные, в которых присутствует исследуемый фактор – курильщики марихуаны или «ранние» пары (Klayman & Ha, 1987). Зацикленность на выборочных данных или на одной из возможных причин того или иного явления – например, преступности или многодетности – заставляет нас пренебречь другими возможными причинами и сделать вывод о более сильной связи фактора и явления, чем на самом деле (Fernbach, Darlow, & Sloman, 2011). В итоге мы можем прийти к выводу, что курение марихуаны порождает преступность, а ранние браки приводят к появлению больших семей.