Обратите внимание, что подобная предвзятость почти никогда не работает в обратном направлении. Лишь немногие из нас уверены в том, что являются исключением в хорошем смысле. Мы покупаем лотерейный билет, позволяем себе немного пофантазировать, а потом кладем его в карман и забываем о нем. Никто из нас не отправляется к автодилеру или риелтору с выпавшим назавтра номером лотереи.
Иррациональный страх встречается чаще иррационального оптимизма, потому что склонность подтверждать свою точку зрения – это механизм выживания. Хорошие вещи приходят и уходят, а смерть остается. Ваш мозг не особо беспокоится из-за всех тех людей, которые успешно долетели куда-то или благополучно пережили интрижку на одну ночь: они не вы. Ваш интеллект, работающий с ограниченной или неверной информацией, делает свою работу, пытаясь минимизировать любой риск для вашей жизни, даже самый маленький. Когда мы преодолеваем склонность к подтверждению своей точки зрения, мы пытаемся исправить базовую функцию (причем это именно функция, а не ошибка) человеческого мышления.
Вне зависимости от того, является ли проблема вопросом смертельного риска или одной из будничных дилемм, склонность искать подтверждение уже сложившемуся мнению никуда не исчезает, потому что людям нужно полагаться на то, что они уже знают. Они не могут действовать так, как будто их ум – это чистый лист бумаги. Память работает иначе: вряд ли было бы эффективно начинать каждое утро с того, чтобы пытаться выяснить любую вещь с нуля.
Ученые и исследователи борются со склонностью к подтверждению своей точки зрения, как с профессиональной помехой. Им тоже приходится выдвигать гипотезы, чтобы осуществить эксперименты или объяснить сложный вопрос. А это означает, что они уже накопили определенный опыт. И они строят предположения и прибегают к интуиции, как и все мы. Иначе они потеряют много времени, если будут начинать каждое свое исследование с концепции, что никто ничего не знает, и до этого дня ничего не происходило{15}. «Сделать, а потом разобраться» – это распространенная проблема, когда приступаешь к какому-то подробному исследованию: в конце концов, как мы узнаем, что ищем, если мы еще не обнаружили этого?{16}
Исследователи учатся распознавать эту проблему в самом начале своего обучения, и у них не всегда получается справиться с ней. Склонность к подтверждению своей точки зрения способна ввести в заблуждение даже самых опытных экспертов. Случается, что врачи изначально настраиваются на определенный диагноз и ищут подтверждающие его симптомы, которые должны у пациента, по их мнению, быть, игнорируя реально присутствующие признаки других болезней и травм. (Врач-диагност доктор Хаус из одноименного телесериала говорит своим студентам-медикам: «Это не может быть волчанка». И, конечно же, далее следует эпизод, где самому самонадеянному врачу в мире приходится смириться со своей неспособностью поставить правильный диагноз тогда, когда это действительно оказывается волчанка.) Даже несмотря на то, что каждому исследователю говорят о том, что «отрицательный результат – это тоже результат», на самом деле никому не хочется обнаружить в итоге, что его изначальные предположения были неверны, и все усилия пошли прахом.
Именно так, например, произошло с изучением отношения общественности к однополым бракам. Студент-аспирант заявил, что он обнаружил статистически неопровержимое доказательство того, что, когда противники однополых браков беседовали на эту тему с тем, кто действительно был геем, они чаще всего меняли свою точку зрения. Его результаты были письменно заверены старшим коллегой из Колумбийского университета, который был соавтором данного исследования. Это стало удивительным открытием, которое было равносильно доказательству того, что разумных людей можно убедить отказаться от своих гомофобных взглядов.
Единственная проблема заключалась в том, что честолюбивый молодой исследователь исказил данные. Тех обсуждений, которые он, по его словам, анализировал, никогда не было. Когда другие ученые изучили данную работу и подняли тревогу, профессор Колумбийского университета отозвал статью. Студент, который стоял на пороге яркой карьеры в Принстонском университете, оказался в итоге без работы.
15
Существует целая область математической статистики, т. н. «байесов анализ», названный по имени английского математика XVIII столетия, посвященная именно этой проблеме.
16