Эффект фрейминга. Как управлять вниманием потребителя в цифровую эпоху?

Неоднократные и частые случаи неудачного применения каузального фрейминга заставили многих прийти к выводу, что система рассуждений, основанная на причинно-следственных связях, порочна в целом. На первый взгляд Дэвида Юма можно зачислить в их сторонники. Шотландский философ обращал внимание на очевидные недостатки каузального мышления еще в 1700-е годы. Будучи эмпириком, Юм видел в опыте единственный источник знания. Он утверждал, что каузальность нельзя оправдать с точки зрения разума, и что индуктивное мышление обманывает нас: если солнце встает каждый день, это не значит, что оно непременно встанет завтра.

В том же духе ученые, придерживающиеся традиционных подходов в статистике, сделали многое, чтобы люди прекратили выводить причинно-следственные связи из имеющихся данных. Они долго настаивали, что любые события мы можем считать только коррелирующими или обусловленными совпадением. «Корреляция не означает причинности», – таков их боевой клич и догма, вбиваемая в головы студентов с первого дня обучения. Относительно причинности, каузальности, они хранили молчание. «Они заявляли, что это вне их компетенции», – объясняет Джудеа Перл, нынешний отец «каузальной революции» в кибернетике.

Приписываемое Юму скептическое отношение к каузальности по крайней мере частично основано на недоразумении. Он вовсе не был против того, что мы называем фреймингом. Скорее всего, он бы его одобрил в силу очевидных причин прагматического характера: он делает нашу жизнь лучше, люди хорошо им владеют, поэтому имеет смысл продолжать делать то, что делается. Все, что Юм хотел сказать, – каузальность представляет собой чисто человеческое явление, и поэтому мы не можем доказать причинно-следственные связи объективно, вне нашего ума. А новое поколение статистиков и ученых, занимающихся количественными социальными науками, смягчают свою позицию и начинают учитывать «каузальную революцию» Перла в своей работе.

Существует, однако, другое возражение против каузального мышления, и исходит оно не от отказа от каузальности как таковой, а от отказа считать человеческие фреймы основным источником каузальных объяснений. Оно порождается двумя крайними позициями, которые мы обсуждали в первой главе: сверхэмоциональной и сверхрациональной.

Сторонники эмоций отвергают каузальное мышление как метод не только труднообосновываемый, но и ненужный: вещи на самом деле проще, чем кажется умникам. Решения можно принимать без долгих размышлений и пустой суеты. Ощущение собственной правоты есть источник силы, очевидность означает уверенность. Интуиция гласит истину, в то время как ум пребывает в тумане.

Определенная доля истины в этом есть. Интуитивный подход к принятию решений учитывает чувства, и в соответствующих обстоятельствах может оказаться полезным. Но с точки зрения результата возможности сторонников эмоций ограничены. Опора на интуицию и эмоции отсекает нас от способности к каузальному фреймингу. Это все равно что иметь гоночный автомобиль с кузовом стремительной, обтекаемой формы, но без двигателя. Отказываться от каузальных фреймов и превозносить эмоции может быть приятно, но при этом мы лишаем себя самых мощных когнитивных способностей, присущих человеку.

Сверхрационалисты отказываются от каузального мышления, отталкиваясь от противоположной предпосылки: это слишком важная вещь, чтобы доверять ее людям, которые не слишком хорошо с ней справляются. Ответ, с их точки зрения, заключается в том, чтобы передать эту деятельность машинам. Таким образом полиция пользуется алгоритмами, чтобы выбирать маршруты патрулирования, суды – чтобы определять сумму залога, тюрьмы – чтобы решать, кого выпускать условно-досрочно, школы – чтобы ставить оценки, а коммерсанты – для выявления случаев мошенничества. Мы рассчитываем, что искусственный интеллект сможет выявить причинно-следственные связи лучше нас и в принципе устранить когнитивные искажения, присущие людям.

Есть факты, которые на первый взгляд можно принять за свидетельства того, что искусственный интеллект может «чувствовать» причинно-следственные связи и работать с каузальными шаблонами. Чтобы понять, как он это делает, посмотрите на игры, но не на классические настольные игры типа го и шахмат, где победа искусственного интеллекта над сильнейшими игроками-людьми общеизвестна, а на более сложный мир киберспорта.

Defense of the Ancients, или Dota, представляет собой многопользовательскую ролевую онлайн-игру, в которой команды по пять игроков стремятся разрушить внушительных размеров постройку на «базе» другой команды (и истребить врагов в яростной битве). В ней необходимо принимать сложные стратегические решения, осуществлять долгосрочное планирование, действовать совместно с другими игроками. И она превратилась в явление глобального масштаба: по ней проводятся международные турниры и раздаются голоса, предлагающие включить ее в программу Олимпийских игр. Призовой фонд для лучших команд достигает головокружительной суммы в 40 млн долларов.