Чем выше риск по отношению к ценности приза, тем меньше вероятность того, что люди захотят становиться добровольцами. Это ожидаемый итог. Можно сделать еще один обоснованный вывод: чем выше число игроков, тем меньше каждый хочет брать на себя роль добровольца, ведь возрастает ожидание того, что это сделает кто-то другой.
Кстати, здесь нам видны истоки так называемого «эффекта свидетеля».
Но все же мысли о том, что «это сделает кто-то другой», могут повлечь ужасный итог. Одним из самых известных примеров ситуации, при которой все ждут, что первый шаг сделает кто-то еще, стал случай Китти Дженовезе. В 1964 г. ее убили в Нью-Йорке, в ее же доме. Десятки соседей стали свидетелями преступления, и при этом никто не только не вмешался (ведь добровольцы могут заплатить дорогой ценой), но и даже не вызвал полицию (то есть не стал добровольцем при нулевых рисках). Сложно понять, о чем думали соседи, но факт есть факт: никто и никогда не вызывается по доброй воле даже на такое простое дело, как звонок в полицию [21]. С точки зрения социальных и психологических наук подобные случаи объяснимы лучше, чем с позиций математических моделей. Можно предположить, что готовность людей стать добровольцами зависит от уровня сплоченности в их группе или обществе, а также от их собственных социальных ценностей.
Как бы там ни было, но в 1974 г. в том же городе и в схожих обстоятельствах была убита Сандра Цалер, и снова… соседи слышали все, но никто ничего не сделал. И потому феномен невмешательства и диффузии ответственности часто называют «синдром Дженовезе».
Другим примером «Дилеммы добровольца» был эксперимент, проведенный научным журналом Science. Читателей просили присылать письма, в которых было бы указано, как много денег те хотят получить – $20 или $100. Им обещали выплатить запрошенную сумму при условии, что доля читателей, запросивших $100, не превысит 20 %. В ином случае никаких денег не получит никто.
С какими соображениями я приступал бы к этой игре? Безусловно, $100 больше, чем $20. Но я понимаю: если каждый попросит $100, мы все останемся ни с чем. Все остальные должны понимать это так же, как я, и, скорее всего, они запросят не $100, а $20. И кажется, вероятность того, что я стану той самой «последней каплей» – иными словами, тем, из-за кого доля жадных читателей превысит границу 20 %, – весьма низка. Попрошу-ка я, наверное, $100. Конечно, я могу потерять все, если многие решат так же… А на самом деле треть людей, приславших письма, попросили $100, и журнал сберег много денег.
Сказать по правде, никто не планировал использовать в эксперименте настоящие деньги. Журнал исходил из почти безошибочного предположения об успехе. И теоретики игр, и, даже более того, психологи могли бы с легкостью успокоить редакторов: вероятность того, что $100 попросят менее 20 % читателей, была довольно мала.
И все же ничто не бывает так просто, как кажется на первый взгляд. Вместе со студентами я экспериментировал с этой дилеммой много раз – и вот каким образом. Я просил их передать мне листки с указанием того, на сколько они хотели повысить свои баллы – на один пункт или на пять пунктов, – с условием, что они получат просимое, если менее чем 20 % попросят поднять их баллы на пять пунктов, но если 20-процентный лимит будет превышен, то все останется как есть. И моим студентам никогда не удавалось получить эти баллы – за исключением одного-единственного раза, когда я провел этот эксперимент в классе психологии.
10. Ложь, гнусная ложь и статистика
В этой главе я представлю ряд средств и приемов, которые помогут нам лучше разобраться в статистических данных и научат нас точнее определять статистические погрешности – ведь, к сожалению, при помощи скверной статистики можно «доказать» почти что угодно без особых проблем. А в качестве примеров я приведу забавные и яркие ситуации из нашей повседневной жизни.
Когда приходит время принимать решения, мы часто обращаемся к числам – к великому множеству чисел. Дисциплина, которая занимается анализом и пониманием чисел, известна под названием «статистика».
