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 ⅓ 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)