собор, Национальный дендрарий США, Старое почтовое управление и театр Форда, почтить мемориалы Линкольна, ветеранов Второй мировой войны и ветеранов войны во Вьетнаме и до кучи сходить в музей, по магазинам и пообедать в пятизвездочном ресторане. Одно лишь время на передвижение между всеми этими остановками превысило бы два часа, и это без учета интенсивности дорожного движения в округе Колумбия.
Участники эксперимента получили оригинальную программу тура, разбитую на две части: «Утро: с 8:00 до 15:00» и «День/вечер: с 15:00 до 22:00», в электронном виде. Используя функцию перемещения, участники могли менять план, перестраивать, добавлять и убирать из него мероприятия. Лишь каждый четвертый участник сократил изначальную программу.
Будь то моделирование, написание текстов, приготовление пищи, планирование – наши результаты показали, что сложение распространено сильнее, чем вычитание. Наш следующий вопрос звучал так: можем ли мы обобщить свои наблюдения? При прочих равных условиях действительно ли люди чаще прибавляют, чем вычитают?
Чтобы проверить это, нам пришлось разработать контекстуально независимое исследование, то есть такое, чтобы любое наблюдаемое поведение нельзя было объяснить тем, что нам известно о проводимом исследовании. Мы хотели понаблюдать, как люди ведут себя в совершенно незнакомой ситуации, не имея никаких привычек или склонностей для решения этой задачи. Подобный формат позволил бы показать, что наши наблюдения в случаях с «Лего», супом и изложением применимы и ко всему остальному.
Взяв Бена в команду, мы с Гейб пригласили и одного из его аспирантов. В настоящее время Энди Хейлз – профессор Университета Миссисипи и в свободное от работы над вычитанием время изучает феномен остракизма и передовые методы обеспечения реплицируемости. Энди – уравновешенный человек, за исключением тех случаев, когда ему приходится разрабатывать, ставить и анализировать собственные эксперименты. В такие моменты он превращается в суперкофеиновую версию Бена. Тем лучше для меня.
После того как Энди помог с проведением ряда наших первых тестов, он стал движущей силой в подготовке контекстуально независимых исследований. В результате многочисленных проб им было создано шесть различных моделей сетки вроде той, что приведена ниже. Представьте себя участником эксперимента и попробуйте пройти тест сами.
Ваша задача состоит в том, чтобы узоры по левую и правую сторону от жирной линии посередине при наложении полностью совместились. Сложность состоит в том, чтобы сделать это с минимумом изменений.
Есть два варианта решения. Один из них заключается в том, чтобы добавить четыре закрашенных квадрата с левой стороны. Другой столь же простой и правильный ответ – удалить четыре закрашенных квадрата с правой стороны.
Даже в этом задании вне всякого контекста мы предполагали, что участники эксперимента с большей вероятностью будут добавлять, а не убирать квадраты. И, опять же, результат не был даже близок к нашим оценкам. Лишь 20 процентов испытуемых скорее предпочли бы метод вычитания для преобразования сеток.
Данные, полученные в результате эксперимента с сетками Энди, свидетельствовали: прибавление объясняется не только привычкой. Люди добавляли чаще не только из-за своих личных предпочтений к сложению или вычитанию. Если люди воспринимают отдельную деталь «Лего» в большом конструкторе или помидоры в супе как нечто безусловно ценное, они могут сопротивляться их удалению, даже если от этого модель или суп станет лучше. Но квадратики на экране компьютера сами по себе не имеют никакой ценности. Добавление в случае с сетками Энди нельзя объяснить любовью к цифровым квадратам.
Рисунок 1. Один из шаблонов сеток Энди.
Также благодаря сеткам Энди мы узнали, что все случаи сложения не были связаны с различиями в усилиях, необходимых для сложения и вычитания. Разделять детали «Лего» бывает трудновато. И хотя рецепт супа представлял собой просто список на экране, возможно, участники прикидывали, насколько хлопотно будет физически отделить помидоры от остальной смеси. Однако при работе с сетками было достаточно щелчка мыши или прикосновения к экрану, чтобы превратить квадрат из закрашенного в белый или наоборот. Нам все еще требовалось учитывать различия в умственных усилиях, необходимых для добавления и удаления, но физическими усилиями нельзя было объяснить, почему люди прибавляли гораздо чаще, чем вычитали.
Когда я представлял нашу работу другим исследователям, как раз на этом месте кто-нибудь обычно указывал на то, что тем участникам, которые убирали закрашенные квадраты из решеток Энди, на самом деле могло показаться, что они добавляют легкости, что те, кто убирал детали «Лего», думали, что они добавляют пространства, или что те, кто вычеркивал из списка помидоры, на самом деле добавляли вкуса. Это был действительно неудобный вопрос. Попытавшись воззвать к здравому смыслу и общепринятым представлениям о большем и меньшем, мы начали собирать доказательства.
Чтобы узнать, о чем думают люди, нужно просто спросить их об этом. После заданий с сетками мы попросили участников описать свой подход к изменению сеток: либо «я добавлял квадраты, пока узор не стал симметричным», либо «я убирал квадраты, пока узор не стал симметричным». Такие самоотчеты подтвердили, что люди воспринимали сложение как сложение, а вычитание как вычитание.
Доказательства, в общем, прибавлялись.
Прелесть хорошо продуманных исследований – особенно когда их много и они направлены на одно и то же – в том, что вынесенные из них уроки могут выходить далеко за рамки самих исследований. Я не мог не сделать выводов из полученных результатов.
Одна из верных интерпретаций итогов экспериментов, рассуждал я в беседе с Беном, заключается вот в чем: если вычитание так же эффективно, как и сложение, но о нем вспоминают реже, значит, здесь кроется неиспользованный потенциал – люди постоянно пренебрегают элементарным способом вносить изменения. Подобное пренебрежение могло бы объяснить многое: от трудностей, с которыми столкнулись жители Сан-Франциско при принятии решения о демонтаже автострады, до нашей склонности захламлять свое жилье, планы на день и разум.
Но мы еще не были готовы к окончательным выводам. Бен напомнил мне: «Теперь нам следует перейти от вопроса: “Можем ли мы поверить, что люди пренебрегают вычитанием?” к вопросу: “Должны ли мы в это поверить?”»
Для проведения исследования требуется уникальная смесь из сомнения – чтобы избежать преждевременного перехода к стадии «мы должны поверить в то, что…» – и уверенности в том, что вы действительно сможете достичь цели. Бен – надежный источник сомнений. Для уверенности
