Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Ошибочно видеть закономерности в случайности.
Erroneously seeing patterns in randomness
Иллюзия кластеризации – это склонность ошибочно воспринимать неизбежные "серии" или "скопления", возникающие в небольших выборках из случайных распределений, как неслучайные. Эта иллюзия вызвана тем, что люди склонны недооценивать степень изменчивости, которая может проявиться в небольшой выборке случайных или псевдослучайных данных. Томас Гилкович, один из первых исследователей этой темы, утверждал, что эффект проявляется при различных типах случайного распределения. Некоторые могут видеть закономерности в колебаниях цен на фондовом рынке с течением времени или в скоплениях в двухмерных данных, например, в точках падения бомб V-1 времен Второй мировой войны на картах Лондона. Несмотря на то, что жители Лондона выдвигали конкретные теории о закономерностях падения бомб, статистический анализ, проведенный Р. Д. Кларком и впервые опубликованный в 1946 году, показал, что точки падения ракет V-2 на Лондон соответствовали случайному распределению.
The clustering illusion is the tendency to erroneously consider the inevitable "streaks" or "clusters" arising in small samples from random distributions to be non random. The illusion is caused by a human tendency to underpredict the amount of variability likely to appear in a small sample of random or pseudorandom data. Thomas Gilovich, an early author on the subject, argued that the effect occurs for different types of random dispersions. Some might perceive patterns in stock market price fluctuations over time, or clusters in two dimensional data such as the locations of impact of World War II V 1 flying bombs on maps of London. Although Londoners developed specific theories about the pattern of impacts within London, a statistical analysis by R. D. Clarke originally published in 1946 showed that the impacts of V 2 rockets on London were a close fit to a random distribution.
Подобные предрассудки
Использование этого когнитивного искажения в причинно-следственном мышлении может привести к ошибке техасского стрелка, при которой игнорируются различия в данных, а сходства преувеличиваются. Более общие формы ошибочного распознавания закономерностей – пареидолия и апофения. Связанные с этим предубеждения включают иллюзию контроля, которой может способствовать иллюзия кластеризации, и нечувствительность к объему выборки, когда люди не ожидают большей вариативности в небольших выборках. Другое когнитивное искажение, связанное с неправильным пониманием случайных последовательностей, – это заблуждение игрока.
Using this cognitive bias in causal reasoning may result in the Texas sharpshooter fallacy, in which differences in data are ignored and similarities are overemphasized. More general forms of erroneous pattern recognition are pareidolia and apophenia. Related biases are the illusion of control which the clustering illusion could contribute to, and insensitivity to sample size in which people don't expect greater variation in smaller samples. A different cognitive bias involving misunderstanding of chance streams is the gambler's fallacy.
Возможные причины
Даниэль Канеман и Амос Тверски объяснили этот вид неточных прогнозов тем, что он вызван эвристикой репрезентативности (которую они сами и предложили впервые).
Daniel Kahneman and Amos Tversky explained this kind of misprediction as being caused by the representativeness heuristic (which itself they also first proposed).