Для правильной оценки рисков нужно ориентироваться не только на математические и статистические расчеты, но и применять практические правила, учитывая условия, в которые вы попали. Например, вы можете оценивать положение объектов в пространстве при помощи эвристического взгляда. Для этого нужно не отрывать взгляд от объекта и менять скорость своего движения так, чтобы угол, под которым вам виден объект, оставался неизменным. Этот прием используют многие спортсмены, чтобы не проводить математические расчеты, но угадывать, куда упадет мяч.
Методы эвристики, то есть применения простых практических правил для решения сложных проблем, могут стать для вас ориентиром в условиях неопределенности. О том, как использовать их правильно, и какие бывают ошибки в оценке рисков, будет рассказано в следующих главах.
Не путайте риск с неопределенностью
Существует два распространенных заблуждения, которые касаются определенности рисков:
1. Иллюзия нулевого риска. Технологии, например, ВИЧ-тесты или томография, считаются абсолютно точными и показывают совершенно определенный результат. На каждые
100 000 проведенных ВИЧ-тестов приходится 5 ошибочных результатов. Вероятность, что положительный тест окажется верным, составляет 96%, а значит, риск ошибки (то есть получения ложноположительного результата) не так уж мал. Более того, некоторые медицинские учреждения могут намеренно убеждать клиентов в 100% точности анализа. Поэтому даже если вы получите тест, подтверждающий, что вы инфицированы, лучше пройдите повторное тестирование в другой клинике, чтобы проверить правильность результата;
2. Иллюзия рассчитываемого риска. Часто люди полагаются на схожие исторические события, оценивая, например, текущую экономическую ситуацию. Если финансовая система была устойчивой ранее, это не значит, что она не рухнет в будущем. В современном, постоянно меняющемся мире необходимо помнить, что иногда есть место непредсказуемости, и бывают риски, которые нельзя рассчитать.
В стремлении к определенности эксперты часто стараются провести как можно больше расчетов, чтобы получить как можно более точный ответ на проблему. Однако в изменчивых условиях такой подход не работает. Гораздо эффективнее будет отгородиться от большого объема информации и принять решение, руководствуясь лишь небольшим количеством знаний и простыми правилами.