Ошибка выжившего. Как когнитивное искажение мешает увидеть полную картину

Представьте, что врач назначает лечение, видя только тех пациентов, кто выздоровел, и игнорируя тех, кому оно не помогло. Картина болезни будет неверной. Это «ошибка выжившего» — когнитивное искажение, которое заставляет переоценивать успехи и недооценивать реальные масштабы проблем, создавая опасную иллюзию контроля.

«Ошибка выжившего» — это когнитивное искажение, при котором внимание сосредотачивается только на «выживших» (успешных) элементах выборки, а не на всей совокупности данных. Как и многие другие когнитивные искажения, в частности, предвзятость подтверждения, оно является неосознанной систематической ошибкой мышления, возникающей при обработке и интерпретации информации. С этим видом ошибки регулярно сталкиваются и те, чья задача — проверять информацию.

Наиболее хрестоматийным примером ошибки выжившего является кейс, связанный со Второй Мировой войной. Самые уцелевшие самолёты возвращались с наибольшим числом пробоин в крыльях и хвосте, поэтому сначала предполагалось именно эти участки усилить бронёй. Однако Абрахам Уолд обратил внимание на то, что пробоины указывают на зоны, способные выдержать попадания, а когда снаряды попадали в более уязвимые места, самолёты уже не возвращались. Следовательно, чтобы повысить устойчивость всего парка бомбардировщиков, броню следовало усилить в тех зонах, где пробоин почти не было — в моторном отсеке и вокруг кабины. Учёт этого фактора позволил заметно снизить потери при вылетах.

В фактчекинге ошибка выжившего проявляется, когда анализ сосредоточивается только на «выживших» или завершившихся успешно случаях, пропуская те, которые «не выжили» или не достигли заметного результата. Концентрируясь только на успешных разоблачениях, фактчекеры рискуют упустить из виду «скрытые» или нераскрытые случаи дезинформации.

Факторы, которые влияют на возникновение ошибки выжившего

• Отсутствие полной информационной картины.

Данные по неудачным случаям могут быть недоступными или закрытыми в связи с их чувствительностью или отсутствием по ним отчётности.

Одной из ключевых сфер, где проявляется данный фактор, является медицинская. Так, во время эпидемии COVID-19 в некоторых странах, в условиях перегруженности инфраструктуры или ввиду намеренного сокрытия, данные по смертности среди населения, как отмечается исследователями, могли быть нерелевантными. В это же время коэффициент смертности является одним из важнейших показателей опасности болезни, отсутствие учёта которого может иметь неотвратимые последствия.

Аналогичная проблема прослеживается и в других медицинских исследованиях. Например, при изучении смертельных заболеваний, таких как онкология, существует риск того, что данные от наиболее тяжёлых пациентов, которые могли бы оказать значительное влияние на результаты, часто оказываются утраченными: пациенты могут не дожить до конца исследования, выйти из него или быть не в состоянии предоставить необходимую информацию из-за ухудшения состояния.

В фактчекинге этот фактор проявляется в искажении оценки масштабов дезинформации. Когда фактчекеры работают в основном с публичными случаями, которые уже получили заметное распространение, сложные, целевые или малозаметные кампании дезинформации, которые не набрали массового распространения (и потому не были проверены), остаются вне поля зрения. Это мешает вырабатывать стратегии противодействия более изощрённым манипуляциям.

Таким образом, формируется искажённая «карта угроз», когда создаётся иллюзия, что главные проблемы — это фейки, которые «выстрелили». Тем временем, тихие, но постоянные ложные нарративы в узких сообществах могут наносить значительный долгосрочный ущерб.

• Селективность при распространении информации в информационном поле.

Средства массовой информации, авторы и, отчасти исследователи в значительном количестве случаев концентрируются на позитивных, а не негативных примерах, рассматривая в первую очередь истории успеха, а не неудач.

Демонстрация историй успеха людей, не имеющих высшего образования, приводит к искажению восприятия успешных стратегий. Эксперимент подтвердил это: после просмотра кейсов таких основателей испытуемые на 55% чаще делали ставку на компанию, чей создатель бросил учёбу. Это создаёт «систематическую ошибку выжившего», когда за кадром остаются многочисленные неудачные примеры таких стартапов.

Данная проблематика присутствует, в том числе, в научной среде. Некоторые исследователи, в частности, в медицинской сфере не публиковали своих работ, в случае получения «отрицательных» результатов. Вместе с тем, даже не соответствующий ожиданиям результат исследований является важным набором данных, наличие которых может задать новый вектор для последующих исследований.

Указанное когнитивное искажение так или иначе предоставляет ложное восприятие фактов, что затрудняет их верификацию. Так, селективный отбор информации в фактчекинге часто приводит к непреднамеренному предпочтению публичных и легкодоступных материалов, в следствие чего легко пропустить важную, но скрытую информацию. Это иногда проявляется в излишней опоре на официальные источники и мешает установлению истины.

Стоит также отметить, что в контексте фактчекерских исследований существует риск «застоя» в методиках: успешные примеры использования определённых инструментов заставляют считать их надёжными для всех ситуаций. Между тем, многие случаи требуют нестандартных решений, не укладывающихся в обычный набор практик.

Механизмы возникновения ошибки выжившего

• Селективное отсечение.

Исследователи, журналисты и фактчекеры при анализе формируют выборку случаев, которая, зачастую, в условиях избытка данных так или иначе ограничена. В этих условиях происходит отсечение нерелевантных, с точки зрения автора исследования случаев, что может, в частности, привести к тому, что не будут учтены неудачные. Так, исследователь может сосредоточиться на существующих компаниях/живущих людях, что отсечёт данные по тем, кто оказался менее приспособлен. Это в свою очередь влияет на репрезентативность выборки, делая её менее валидной.

Так, в инвестиционной сфере фокус на изучении доходности успешных компаний или целых секторов приводит к системной ошибке выжившего. С одной стороны, такой подход не учитывает опыт провалившихся стартапов, а с другой — может завысить показатели доходности сектора, так как в выборку попадают только «выжившие» успешные игроки. В результате инвестиционная привлекательность оценивается некорректно.

• Пренебрежение вероятностными эффектами.

Случайные колебания данных (вероятностный разброс) могут быть ошибочно приняты за закономерность. Когда успех происходит без связи с изучаемыми факторами, а исследователь игнорирует роль случайности и не учитывает элемент везения и статистический разброс, он может ошибочно связать этот успех с конкретными характеристиками или действиями, что создаёт иллюзию управляемой причинности.

Данный механизм хорошо иллюстрируется стремлением изучения успешных стартапов. Вместе с тем, зачастую они не получают должного развития даже при наличии удачной идеи и начального успеха в привлечении капитала. Тогда как «выстреливают» компании, для которых помимо прочего сложились удачные обстоятельства в виде изменений рынка, отсутствия ухода ключевых сотрудников и т.д.

Сопутствующие когнитивные искажения

• Предвзятость подтверждения. Данное когнитивное искажение может способствовать отсечению неудачных случаев, которые не укладываются в субъективное видение исследователя и могут исказить желаемые им результаты исследования.

• Генерализация. Эта ошибка мышления, когда человек делает обобщённые, но ложные выводы на основе ограниченных данных, также может влиять на некорректную интерпретацию в рассматриваемом контексте, поскольку данные с преобладанием успешных случаев распространяются на всю выборку.

Методы противодействия

Чтобы избежать «ошибки выжившего», важно сознательно стремиться к формированию полной базы данных, целенаправленно собирая и анализируя информацию о неудачных или незавершённых случаях.

При глубоких аналитических исследованиях, в частности в медицине, существуют методики учёта цензурированных, отсутствующих данных, обеспечивающие их большую валидность.

Для преодоления ошибки выжившего при проверке данных важно учитывать её наличие, в частности, организовать поиск первичных документов и «серых» источников, включающих неуспешные, непрямые или неофициальные свидетельства.

В рамках мониторинга также необходимо периодически случайным образом отбирать контент для проверки без учёта его популярности или предварительной оценки достоверности.

Кроме того, в контексте исследований, направленных на повышение эффективности фактчекинга, необходимо учитывать неудачные проверки, «ложные тревоги», не распространённые тактики дезинформации и т.д.

Борьба с дезинформацией требует борьбы с собственными когнитивными искажениями. Осознание «ошибки выжившего» — первый шаг к более честной и эффективной проверке данных. Только целенаправленно выискивая «невыжившие» кейсы — тихие нарративы, неудачные проверки, закрытые данные — можно составить реальную карту угроз. Эффективность фактчекинга определяется не только числом разоблачённых фейков, но и умением видеть информационное поле целиком, со всеми его тёмными пятнами.