Научно-популярная презентация про предсказания и их провалы в строгих психологических экспериментах и в реальной жизни.

2. Эпичные провалы
предсказаний у вас
в голове, или
Почему не стоит играть на
бирже
Андрей Четвериков,
факультет психологии СПбГУ,
лаборатория когнитивных исследований РАНХиГС
03/02/15 – ЗПШ СПбГУ, Санкт-Петербург

3. • Предсказания сокращают затраты времени и
ресурсов на переработку информации
• Предсказания позволяют заполнять пробелы в
воспринимаемом мире
• Предсказания позволяют разрешать
неопределенность
• Предсказания позволяют делать выводы о
внешнем мире
Зачем нужны предсказания?

5. • “We find no evidence that our financial experts make
better investment decisions: they do not outperform,
do not diversify their risks better, and do not exhibit
lower behavioral biases“ (Bodnaruk, Simonov, 2014)
• “People who spend their time, and earn their living,
studying a particular topic produce poorer predictions
than dart-throwing monkeys who would have
distributed their choices evenly over the options.”
(Kahneman, 2011)

6. Умеют ли люди
предсказывать?
• Camerer & Johnson (1991): «Как эксперты
могут знать так много и предсказывать так
плохо?»
• Törngren and Montgomery (2004): у
студентов точность предсказаний биржевых
курсов – 51%, у экспертов – 40%.
• Zaleskiewicz (2011): в точности предсказаний
курсов валют практически нет различий
между экспертами и не экспертами.

8. Epic fail #1
Предсказания работают автоматически
from Kristjánsson & Campana (2010,

9. Kristjánsson, Á., Wang, D., & Nakayama, K.
(2002). The role of priming in conjunctive visual
search. Cognition, 85(1), 37–52

11. Destrebecqz, A., Perruchet, P., Cleeremans, A., Laureys, S., Maquet, P., & Peigneux, P.
(2010). The influence of temporal factors on automatic priming and conscious
expectancy in a simple reaction time task. Q. J. Exp. Psychol., 63(2), 291–309.

12. Epic fail #2
Мозг обожает повторение

14. Look for the odd-monster-out

15. Which one do you like most?
50% - … like most?
50% - … like least?

16. All old
Novel target
Novel distractor
All novel
Distractor to target
Target to distractor
Switch
T D1 D2 T D1 D2

19. LikingChoice bias

23. ++
500 ms До 6000 ms
Нравится(↑) или не
нравится (↓)?
+
500 ms 40 – 60 – 240 – 500 ms
Одинаковые или разные?
+
100-бальная
оценка
уверенности
26 привлекательных и 26
непривлекательных лиц из базы
FEI
(Thomaz & Giraldi, 2010)

24. 500 мс звук+
500 ms До 6000 ms
Нравится(↑) или не
нравится (↓)?
+
500 ms 40 – 60 – 240 – 500 ms
Одинаковые или
разные?
+
100-бальная
оценка
уверенности
19 консонантных и
19 диссонантных аккордов

28. Topolinski, Strack, 2015

29. Chetverikov & Filippova (2014)

35. Hayden et al. (2008).