Новые записки профайлера. Психология скрытых мотивов - Алексей Владимирович Филатов

Всего выделяют 15 типов темных данных:

ТИП 1. Данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют.

Они возникают, когда мы знаем, что в данных есть пробелы, скрывающие значения, которые могли быть записаны.

При определении психотипа человека это, например, информация о том, как человек ведет себя в других контекстах, в которых мы его не видели.

ТИП 2. Данные, о которых мы не знаем, что они отсутствуют.

Делая вывод о человеке на основе чьего-либо мнения, мы, например, в принципе не знаем, какой информацией о нем мы не обладаем.

ТИП 3. Выборочные данные.

Ситуация, когда из всех имеющихся данных мы выбираем только те, которые нам выгодны и которые чаще всего подтверждают наше мнение.

Например, при анализе того, обманывает нас человек или нет, мы склонны рассматривать только те данные, которые прямо или косвенно подтверждают, что он обманывает. И скорее не обратим внимание на сигналы «честности». Иногда бывает наоборот.

ТИП 4. Самоотбор.

Является частным случаем предыдущего типа.

Он проявляется, когда людям дают право самостоятельно решать, что включать в базу данных для анализа, а что нет. И если не обращать внимание на правила формирования выборки, то может случиться так, что в нее попадет только то, что выгодно исследователю.

ТИП 5. Неизвестный определяющий фактор.

Иногда критически важный аспект системы совершенно незаметен. Это может привести к установлению ошибочных причинно-следственных связей, ведущих к дальнейшим ошибкам.

Например, при анализе поведения мужчины мы видим, что он преимущественно ведет себя истероидно. И посчитаем его истероидом. Но не обращаем внимание, что каждый раз это поведение демонстрируется в присутствии дам, что является критическим фактором ситуации.

ТИП 6. Данные, которые могли бы существовать, или контрфактуальные данные.

Это данные, которые мы смогли бы увидеть, если бы предприняли какие-то другие действия или наблюдали бы за происходящим при других условиях.

Пример в профайлинге: наши предположения о том, как человек вел бы себя, например, в ситуации стресса, когда мы этого не наблюдали, но делаем вывод на непроверенном предположении.

ТИП 7. Данные, меняющиеся со временем.

Время может скрывать данные разными путями. Данные могут перестать соответствовать точному описанию мира, одни факты перестают регистрироваться за пределами периода наблюдений, а другие – потому что изменилась их природа.

Пример в профайлинге и детекции – различное функциональное состояние организма в процессе (до, после, во время) полиграфной проверки.

ТИП 8. Неверно определяемые данные.

Различные определения, даже профессиональные, могут быть противоречивыми или со временем меняться.

Если мы, например, читаем метаанализ, посвященный невербальным признакам обмана, но нет уверенности, что все авторы одинаково понимают, что такое «закрытые жесты» или «строгий голос», то гарантии корректности результатов нет.

ТИП 9. Обобщение данных.

Обобщение по определению означает отбрасывание деталей.

Если учитывать только средние значения любого параметра, это не дает информации о диапазоне или асимметрии распределения. Среднее значение может скрывать существенные различия.

ТИП 10. Ошибки измерения и неопределенность.

Ошибки измерения часто приводят к неверным выводам. Мы изучаем параметры, которые нельзя измерить напрямую, и используем косвенные методы.

Пример: при измерении кожно-гальванической реакции низкое качество электрода может сильно исказить результат.

ТИП 11. Искажения обратной связи и уловки.

Возникают, когда собранные данные начинают влиять на процесс анализа.

Пример: если уже предполагается, что человек истероид, анализ остальных данных может стать менее объективным.

ТИП 12. Информационная асимметрия.

Когда один и тот же набор данных анализируют эксперты разного уровня подготовки, выводы могут существенно различаться.

ТИП 13. Намеренно затемненные данные.

Люди сознательно скрывают или искажают информацию.

Пример: выборочно отбрасывается часть данных для создания нужного впечатления.

ТИП 14. Фальшивые и синтетические данные.

Сфальсифицированные или искусственно созданные данные могут вводить в заблуждение. При этом в исследованиях симуляции и репликации данных применяются легально, но их некачественная реализация искажает выводы.

ТИП 15. Экстраполяция за пределы данных.

Наборы данных всегда конечны. Попытки делать выводы выше максимума или ниже минимума требуют предположений или данных из других источников.

Экстраполяция на другие контексты или события имеет ограничения и требует осторожности.

Теория игр, профайлинг и прогнозирование поведения

Я уже упоминал здесь самую известную игру из теории игр – «Дилемму заключенного» – игру, предложенную канадским математиком Альбертом Таккером. В этих играх наиболее часто встречающаяся – «доминирующая» стратегия не приводит к максимальному выигрышу. В подобных ситуациях сотрудничество игроков всегда дает больший результат, чем стратегия «обмануть», однако люди нередко избегают сотрудничества из-за отсутствия доверия или страха предательства. Что, впрочем, вполне рационально.

Напомню: понимание теории игр крайне полезно в профайлинге, потому что позволяет предсказывать наиболее вероятные и рациональные ходы человека в ситуациях конфликта или сотрудничества. По сути, такие игры ставят нас перед выбором: вести себя альтруистично или эгоистично. Несмотря на то, что многие выбирают эгоистичные стратегии, они не всегда оказываются самыми выгодными. Альтруистические стратегии также могут быть продуктивными и обладают эволюционной ценностью. Хотя могут быть и ошибкой. Доказано, что в группах (например, семьях), где процветает эгоизм, члены коллектива тратят больше ресурсов на внутренние конфликты, чем на конструктивные задачи. В итоге у них остается меньше времени и сил на действительно полезную деятельность.

Например, эксперименты с императивными играми «Диктатор» и «Ультиматум» показывают, что люди редко руководствуются исключительно собственной выгодой.

Игра «Ультиматум». В ней участвуют двое. Первому игроку дают $100, которые он должен разделить с соперником по своему усмотрению. Например, можно отдать $1, оставив $99 себе. Второй игрок может либо принять предложение, либо отклонить его. В случае отказа деньги не получает никто. С точки зрения «чистой» рациональности первый игрок должен оставить себе всю сумму, а второй – соглашаться на любую долю, ведь он все равно выигрывает больше, чем ноль.

Но в реальности все иначе. В среднем первый игрок выделяет 30–50 % суммы, а второй чаще всего отклоняет предложение меньше 30 %. На выбор влияют множество факторов: знакомы ли игроки между собой, их психология (психотип, возраст, интеллект, образование), социальный статус и др.

Здесь можно поставить себе практический вопрос: как бы поступили вы на месте первого игрока (сколько бы отдали?) и на месте второго (на какой минимум согласились бы)?

Почему же второй игрок часто отклоняет маленькие суммы? Он действует под влиянием эмоций: первый получает почти все, а он – лишь крохи. Это вызывает ощущение несправедливости, и человек предпочитает потерять все, но наказать «жадного» соперника.

Игра «Диктатор». Здесь второму игроку вовсе не дают возможности влиять на результат. Первый просто делит $100 как хочет.