TGViewer
Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи Профайлинг, нейротехнологии и детекции лжи @proprofiiing · 23.1K subscribers
Post #2110 4.15K
Несколько выдержек из последней книги Д.Канемана с соавторами «Шум. Несовершенство человеческих суждений».

Вообще, если обобщать, то в профайлинге есть 2 основные проблемы: предвзятости и шум. Все остальное – гораздо менее глобально и проще решаемо.

Предвзятостям посвящена классическая книга Д. Канемана «Думай медленно, решай быстро» и, кстати, моя тоже: «Ловушки и иллюзии мозга».

Предвзятость – это когда вы в однотипных ситуациях совершаете одни и те же ошибки. Например, принимая «гипертима» за истероида.

Шум – это разброс выводов, которые вообще-то должны быть одинаковы. Например вы принимаете гипертима то за истероида, то за паранояла, то еще за кого-нибудь. Или два разных профайлера делают противоположные выводы об одном и том же человеке.

Теперь давайте поговорим о шуме.

Внимательно посмотрите на картинку. На ней 4 стиля в оценке ситуации.

На мишени «А» мы видим практически 100% попадание в «яблочко»: так бывает тогда, когда восприятие и оценка ситуации была адекватной. И результат этого - попадание в цель.

На мишени «В» мы уже имеем смещенные результаты, поскольку все промахи легли по одну сторону от «яблочка». Систематичность этих промахов, позволяет предположить, восприятие и оценка ситуации, которые привели к такому результату, были предвзятыми или необъективными.

На мишени «С» мы видим классический шум: попадания разбросаны по всей мишени. Поскольку они все-таки сосредоточены преимущественно вокруг центра, очевидной предвзятости не наблюдается. Почему мы получили такой результат – объяснить сложно: здесь может быть и фактор случайности и простая некомпетентность при принятии и реализации решения.

На мишени «D» результаты подвержены смещению и шуму одновременно: систематические промахи, как у мишени B, и широкий разброс, как у мишени C.

Все эти мишени являются хорошей метафорой к тому, как мы с вами принимаем и реализовываем решения: мы можем быть как предвзятыми, так и быть подверженными шуму.

Существует три вида шума:


1) В одном и том же суде могут работать и более суровые, и более снисходительные судьи. Развитие одной и той же ситуации одни экономисты могут прогнозировать оптимистически, а другие — пессимистично. Разброс суждений по схожим поводам называется уровневым шумом.

2) Более суровые судьи не обязательно суровы по отношению ко всем подсудимым. Они могут быть снисходительнее к мелким воришкам и строже — к оппозиционерам))). Это тоже порождает шаблонный шум: он зависит от конкретной реакции конкретного человека, а на реакцию, в свою очередь, влияют его опыт, ситуация, в которой он находится, образованность и много чего еще.

3) Когда один и тот же эксперт в разных обстоятельствах не согласен сам с собой и противоречит самому себе: это случайный шум. Исследования показывают, что судьи более снисходительны к обвиняемым после победы их любимой футбольной команды, а врачи назначают больше опиойдов во второй половине дня, когда они устали и не хотят заморачиваться более детально.
  • 👍 2
  • 🔥 1
More from @proprofiiing
  1. Oct 7, 2026Внимание! Научно доказано, что имитация бурной деятельности впечатляет начальника больше,…
  2. Oct 3, 2026Хватит изучать теорию – пора переходить к практике! Приглашаем вас отточить навыки определ…
  3. Oct 2, 2026И традиционная пятничная иллюзия) Цветовая стереофония. Красный цвет на этой «мишени» восп…
  4. Oct 1, 2026Эмоции и провокации в детекции лжи. В профайлинге существует одна довольно занятная быстра…
  5. Sep 29, 202613) Скрипты, опросные беседы и расследования: правила составления вопросов в детекции лжи…
  6. Sep 29, 2026СЕРТИФИКАЦИОННЫЙ КУРС ПО ПРОФАЙЛИНГУ И ДЕТЕКЦИИ ЛЖИ Друзья, напоминаю что, уже через пару…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →