Преимущество сомнения: знают ли эксперты то, что им неизвестно?

Исследования показывают новый взгляд на доверие экспертов по сравнению с непрофессионалами.

КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ

• В новом исследовании исследуются различия в доверительных суждениях между экспертами и неэкспертами в различных областях.
• Эксперты, как правило, менее самоуверенны, чем неспециалисты, и руководствуются собственными знаниями.
• Однако, хотя эксперты хорошо осознают свою правоту, они в меньшей степени осознают свои ошибки.

Большинство из нас, вероятно, согласилось бы с цитатой, приписываемой китайскому философу Конфуцию: “Говорить, что вы знаете, когда вы знаете, и говорить, что вы не знаете, когда вы этого не делаете. Это и есть знание ”. Однако соответствуем ли мы этому идеалу, особенно в части признания невежества? И чем эксперты отличаются в этом отношении от неэкспертов? Этот вопрос исследовали Юйан Хан и Дэвид Даннинг в новой статье, опубликованной в Журнале поведенческого принятия решений.

Эксперты, как правило, обладают большими знаниями в областях, в которых они работают. В большинстве случаев это означает, что они лучше принимают решения или делают прогнозы в этих областях. Метеорологи упоминаются как прекрасный пример профессии, которая способствует хорошему метапознанию — тому, что люди знают о своих собственных знаниях. Их работа не только довольно рутинна с частыми повторениями (например, ежедневные прогнозы), но они также работают с вероятностями и получают последовательную обратную связь о своих прогнозах в виде фактической погоды, которая последует (например, днем позже). Это предоставляет метеорологам идеальные условия для того, чтобы обладать хорошими метапознаниями и избегать чрезмерной самоуверенности (думать, что они знают больше, чем на самом деле).

Другим экспертам приходится иметь дело с результатами, которые гораздо труднее предсказать. Возьмем, к примеру, опыт финансовых специалистов. Движения финансовых рынков общеизвестно неопределенны, а курсы акций чрезвычайно трудно предсказать. Одно исследование показало, что эксперты были неспособны предсказать цены акций лучше, чем случайность. Часто используемая метафора относится к обезьянам, бросающим дротики в доску, которые так же хороши в предсказании такого рода результатов! Несмотря на все это, профессионалы в области финансов не застрахованы от чрезмерной самоуверенности.

В своем исследовании Хан и Даннинг исследовали достоверные суждения в трех областях знаний: климатологии, психологической статистике и инвестициях. Они задали как экспертам, так и неэкспертам серию вопросов "правда или ложь". По каждому вопросу участники должны были оценить свою уверенность в полученном ответе. Минимально возможный уровень уверенности составил 50%, что отражает вероятность того, что предположение окажется верным или ложным. Максимально возможный уровень - 100%.

Это позволило исследователям рассчитать баллы для фактической успеваемости людей (процент правильности), средние оценки уверенности и чрезмерной уверенности (соотношение уверенности с фактической успеваемостью). Они обнаружили, что эксперты, как правило, менее самоуверенны, чем неэксперты. Качество метапознания людей можно увидеть при калибровке — насколько хорошо результаты на данном уровне достоверности соответствуют этой достоверности. По сравнению с неэкспертами они обнаружили, что у экспертов была лучшая калибровка.

Другая закономерность выявилась, когда исследователи проанализировали, насколько уверенность экспертов согласуется с тем, что они знали, и с тем, чего они не знали. Идеальным соотношением уверенности был бы рейтинг 100% уверенности в правильных ответах и 50% уверенности в неправильных ответах, что оставляет большой разрыв между двумя типами оценок. Как и ожидали исследователи, данные их трех исследований вместе взятых показывают, что это разделение в среднем больше у экспертов (84% против 75%), чем у неэкспертов (70% против 69%).

Однако разница между экспертами и неэкспертами гораздо более заметна для правильных ответов (84% против 70%), чем для неправильных (75% против 69%). Другими словами, разделение между двумя группами происходит главным образом из-за того, что эксперты больше ориентируются на то, что они знают, а не на то, чего они не знают. Эксперты, возможно, в целом обладают лучшими метапознаниями, но они не так хороши в знании того, чего не знают. По сравнению с неэкспертами эксперты выражают больше уверенности, когда они правы, но не больше сомнений, когда они неправы.

Хан и Даннинг размышляют о том, что предполагают эти результаты в отношении концепций знаний и экспертных знаний. Эксперты, похоже, не соответствуют философским идеалам таких мыслителей, как Конфуций, поскольку они с большей вероятностью признают то, что знают, чем то, чего не знают. Они предполагают, что одно из возможных объяснений можно найти в нашей системе вознаграждения, которая имеет положительный уклон в сторону “утвердительного знания”. Например, предвзятость к публикациям, наблюдаемая в научной литературе, демонстрирует, что людям больше интересно читать об исследованиях, подтверждающих гипотезу, чем о тех, которые ее не подтверждают.

На индивидуальном уровне поощрение людей учиться на ошибках может помочь уменьшить чрезмерную самоуверенность как экспертов, так и неспециалистов. В своих заключительных замечаниях авторы признают, что недостаток знаний сам по себе не является проблемой. Проблема возникает, если человек не осознает, что ему не хватает знаний, потому что это может помешать получать знания, прислушиваться к советам других и принимать правильные решения.