Несколько важных эвристик были сформулированы израильскими когнитивными психологами Амосом Тверски и Даниэлем Канеманом.

Самая важная часть их исследования – понятие об эвристике репрезентативности (представленности)[29]. Этот эмпирический метод основывается на суждении о сходстве и рассматривается Тверски и Канеманом как психологическое свойство оценивать явления, сравнивая их с прототипами или ранее встречавшимися явлениями. События оцениваются как более похожие друг на друга, если они похожи на их прототип, чем когда они менее похожи на него. Несомненно, здесь эвристика скорее полезна, чем нет. Убийство – более репрезентативная (представленная) причина смерти, чем астма или самоубийство, поэтому убийство кажется и более вероятной причиной, чем астма или самоубийство. Убийство и в самом деле более вероятная причина смерти, чем астма, однако что касается самоубийств, то за год в США происходит в два раза больше самоубийств, чем убийств.

Предположим, вы видите незнакомую женщину. Голосует ли она за республиканцев? При отсутствии иных фактов, лучшее, что мы можем сделать, – использовать эвристику репрезентативности. Вы ответите «да», если эта женщина больше похожа на ваш стереотипный образ республиканца, нежели на стереотипный образ демократа.

Проблема применения такой эвристики состоит в том, что мы часто располагаем информацией, которая должна бы заставить нас придавать меньше значения стереотипному сходству. Если вы встретите эту женщину на съезде Республиканской партии, вам придется принять это во внимание и предположить, что она сторонница республиканцев. Если же вы увидели ее за завтраком, организованным демократами, ваше мнение сдвинется в пользу Демократической партии.

Вот обескураживающий пример того, к каким ошибкам может привести эвристика репрезентативности. Приводится текст про некую Линду. «Линде 31 год, она не замужем, она открытая и яркая личность. В колледже изучала философию. В студенческие годы очень интересовалась вопросами дискриминации и социальной справедливости, а также принимала участие в демонстрациях против испытаний ядерного оружия». После прочтения этого короткого описания людям предлагалось оценить восемь возможных вариантов будущего Линды[30]. Два из этих вариантов были следующими: «банковский служащий» и «банковский служащий и активистка феминистского движения». Большинство людей предположили, что Линда скорее может работать в банке и быть активной феминисткой, чем просто работать в банке. То есть «банковский служащий и активистка феминистского движения» больше подходит к описанию Линды, чем «банковский служащий». Но, конечно, здесь-то и заключается логическая ошибка. Вероятность совпадения двух событий не может быть выше, чем вероятность наступления одного из этих. Банковские служащие могут быть феминистками, республиканцами или вегетарианцами. Но описание Линды ближе к стереотипу банковской служащей-феминистки, чем просто банковской служащей, поэтому возникает ошибка совпадения.

Взгляните на четыре ряда цифр внизу. Два из них были созданы генератором случайных чисел, а два из них я написал сам. Выберите те два ряда, которые, по вашему мнению, были созданы генератором случайных чисел. А я дам вам ответ чуть ниже.

Суждения на основании репрезентативности могут влиять на все виды оценки вероятности. Канеман и Тверски предложили студентам, не изучавшим статистику, решить следующую задачу[31].