Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 2056,   статей на доработке: 299 отклонено статей: 786 
Библиотека

Вернуться к содержанию

Вопросы безопасности
Правильная ссылка на статью:

«Эффект Кассандры» при принятии быстрых решений: логико-семантическая интерпретация
Емельянов Андрей Сергеевич

кандидат философских наук

преподаватель, кафедра философии, Курский государственный университет

305000, Россия, Курская область, г. Курск, ул. Радищева, 33, оф. 325

Emel'yanov Andrei Sergeevich

PhD in Philosophy

Lecturer of the Department of Philosophy at Kursk State University

305000, Russia, Kurskaya oblast', g. Kursk, ul. Radishcheva, 33, of. 325

andrei.e1992@mail.ru

Аннотация.

В научной литературе процесс принятия быстрых решений в ситуации неопределенности традиционно характеризуется алогичностью и наличием использования иррациональных механизмов принятия решений. Эту тенденцию мы можем проследить в работах Д. Канеманна, А. Тверски и Р. Талера. Однако на сегодняшний момент остается до сих пор не изученным вопрос о влиянии логической формы языка (дезинформации, логической вероятности и логического противоречия) на принятие решений. Цель настоящего исследования заключается в выявлении взаимосвязи между величиной семантической дезинформации языка и принятием быстрых и медленных решений. Для осуществления этой цели проведены два эксперимента. В первом эксперименте мы проанализировали влияние величины семантической дезинформации на принятие быстрых решений. Во втором эксперименте – влияние семантической дезинформации на принятие медленных решений. В исследовании использовались методы статистической обработки данных (односторонний дисперсионный анализ, корреляционный и регрессионный анализ), а также логико-семантический анализ содержания информации. В ходе исследования были выдвинуты и доказаны гипотезы 1) отрицательной корреляции между логической компетентностью и механизмами классической рациональности при принятии быстрых решений; 2) положительной корреляции времени решения и уровня логической компетентности испытуемых в процессе принятия медленных решений. Полученные результаты раскрывают эвристический и поведенческий механизм принятия двух типов решений в ситуации неопределенности, а также развивают аналитический инструментарий обработки семантического содержания информации.

Ключевые слова: Быстрое принятие решений, медленное принятие решений, логическая вероятность, семантическая информация, семантическая дезинформация, рациональность, логическая компетентность, метакогнитивный процесс, фрейминг-эффект, эффект Кассандры

DOI:

10.25136/2409-7543.2018.6.27824

Дата направления в редакцию:

01-11-2018


Дата рецензирования:

03-11-2018


Дата публикации:

03-01-2019


Abstract.

The academic literature describes the process of making fast decisions in situations of uncertainty as alogical and with irrational mechanisms of decision making. The same tendency can be discovered in works by D. Kanemman, A. Tversky and R. Tyler. However, today the question about the influence of the logical form of language (disinformation, logical probability or logical contradiction) on the decision making process has not been answered. The aim of this research is to discover the relationship between semantic disinformation and making fast or slow decisions. The authors have conducted two experiments for this purpose. In the first experiment they analyzed the influence of the volume of semantic disinformation on the process of fast decision making. In the second experiment they analyzed the influence of semantic disinformation on the process of slow decision making. In his research Emelyanov has used the methods of statistical processing of data (unilateral variance analysis, correlation and regression analysis) as well as logical semantic analysis of the informational content. The following hypotheses have been made and proved in the course of this research: 1) there is a negative correlation between logical competence and mechanisms of classical rationality in the process of fast decision making; 2) there is a positive correlation between the time of decision and the level of logical competence of respondents in the course of the slow decision making. The results of the research demonstrate the heuristic and behavioral mechanisms of two types of decisions in situations of uncertainty as well as help develop tools for processing the semantic informational content. 

Keywords:

metacognition, logic competence, rationality, semantic disinformation, semantic information, logical probality, slow decision making, Fast decision making, framing Effect, Cassandra Effect

ВВЕДЕНИЕ

Современная глобальная ситуация характеризуется увеличением информационного контента коммуникации и высокой скоростью передачи информации, время на субъективную оценку которой ограничено. Глобальная информационная политика задает поведенческую метрику, которая активизирует механизмы быстрого мышления и принятия решений. В такой ситуации на первый план должно выступать качество получаемой информации, ее полнота и своевременность [3].

Стратегические цели обеспечения информационной безопасности, сформулированные в рамках «Доктрины информационной безопасности РФ» в 2016 году, полностью отвечают современным вызовам глобальной информационной политики: «Стратегической целью обеспечения информационной безопасности в области обороны страны является защита жизненно важных интересов личности, общества и государства от внутренних и внешних угроз, связанных с применением информационных технологий в военно-политических целях, противоречащих международному праву, в том числе в целях осуществления враждебных действий и актов агрессии, направленных на подрыв суверенитета, нарушение территориальной целостности государств и представляющих угрозу международному миру, безопасности и стратегической стабильности» (Доктрина информационной безопасности РФ, IV, 20).

Таким образом, современные условия развития информационных технологий (напряженная международная обстановка, увеличение масштаба объема информации и политический курс государства на инновационный и технологический вектор развития) обусловили необходимость изучения вопросов, которые связанны с поведенческим механизмом человека в ситуации «информационной неопределенности».

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ

На настоящий момент существует большое число стратегий поведения человека в ситуациях различной степени неопределенности. Поведенческий механизм принятия решений в таких ситуациях был описан в ряде работ американских исследователей (Д. Канеманн, А. Тверски [33], Р. Тайлер [47] и др.). В частности, максимальной степенью неопределенности отличается система быстрого мышления – принятия решения Д. Канеманна (Система 1 ). В этих исследованиях первенство традиционно отдается интуиции и вероятностному прогнозированию. В большинстве работ было также показано, что в ситуации неопределенности при принятии наиболее эффективных решений пользуются популярностью стратегии, сочетающие рациональный анализ и интуицию, а также когнитивные и эмоциональные механизмы. Во многом это обусловлено тем, что в последнее десятилетие в психологии принятия решений утвердилась позиция, согласно которой сама ситуация принятия решения рассматривается в качестве «когнитивной задачи» [40], которую мы должны решить.

При анализе факторов, влияющих на возникновение фрейминг-эффекта, выделяют несколько подходов: экономико-социальный, лингвистический и интеллектуально-личностный подход, а также психологию инсайта. В каждом подходе формируются свой собственный инструментарий анализа поведенческого механизма и анализируются оригинальные эвристические стратегии. Кратко остановимся на них.

В ряде исследований – в частности, в недавней работе [18] указывается, что возрастной фактор оказывает положительное влияние на принятие решений, минимизируя влияние фрейминг-эффекта. Согласно результатам исследования, Эберхард, де Брюин и Строуг делают вывод о том, что люди более пожилого возраста отличаются более эффективными финансовыми решениями. Также данная категория людей в меньшей степени подвержена различного рода когнитивным искажениям и фрейминг-эффекту в частности. В другом исследовании [39] выдвигается тезис, согласно которому когнитивные искажения и фрейминг-эффект напрямую связаны с уровнем развития рациональных механизмов мышления человека. В соответствии с этим были получены результаты, подтверждающие негативное влияние фрейминг-эффекта на детей и лиц пожилого возраста. У детей негативный эффект был связан с еще недостаточно развитой структурой рационального мышления. У лиц пожилого возраста, напротив, с ее ухудшением.

Иной вектор исследования данной проблематики представляют работы Томаса А. и Миллара П. [48], а также Кейзара Б. Хаякавы С. Л., и Ана С. Г. [36]. Данные исследователи приходят к выводу, что на фрейминг-эффект оказывает влияние особая эмоциональная и содержательная характеристика языка, в рамках которого осуществляется когнитивное мышление. Причем минимизация эффекта наблюдается при обращении к иностранным языкам. Испытуемые, которым предлагали сделать выбор на неродном языке, как правило, с большим вниманием относились к логической форме и вероятностным оценкам, позволяющим в большинстве случаев избежать когнитивного искажения.

В исследованиях (Корнилова Т.В., Краснова и др. [5, 6, 7, 35]) развивается интеллектуально-личностный подход рассмотрения ситуации принятия решения. Особое внимание в этом подходе уделяется регулятивной роли интеллекта в принятии решения, а также его взаимосвязи с разноуровневыми структурами в личностной сфере человека. По мнению исследователей, для успешности принятия решений необходимым процессом выступает прогнозирование или ряд процессов, реализующих прогностическую активность человека. Данный подход опирается на инструментарий различного рода игровых задач (Айова-тест, свойства Темной триады и Большой Пятерки). Оригинальность такого подхода заключается в том, что результаты исследований ставят под сомнение ряд устоявшихся теоретико-методологических концепций, в частности, понимания фрейминг-эффекта как чисто когнитивного феномена, регуляции стратегий выборов в условиях неопределенности на уровне висцеральных компонентов обратной связи, а также взаимосвязей шкал интеллекта и мотивации (Зиренко М.С., Красавцева Ю.В., Керимова С.Г. [35]). Однако большинство исследований в этом направлении носят сугубо аналитический характер, а комплексный подход, который позволял бы охватить все возможные аспекты регуляции стратегий выборов, трудно реализуем в рамках психологического эксперимента. Использование интеллектуально-личностного подхода ограничивается ситуациями, когда в качестве условий принятия решения рассматривается только неопределенность. Ситуации, где в качестве условия добавляется фактор времени, в рамках данного подхода не рассматриваются и в целом оказываются трудно интерпретируемыми. В особенности это касается Системы 1 Д. Канеманна и сверх-рискованных ситуаций быстрого принятия решения.

Иной вектор исследований разворачивается в работах психологии инсайта (Спиридонов В. Г. [10], Кноблих Г., Олссон С, Рэни Г.Е. [37]). Здесь задача прогнозирования, как центральный элемент в сверх-быстрых ситуациях принятия решений в ситуации неопределенности, связывается с когнитивным механизмом «Aha-phenomen». Стоит отметить, что в рамках данного подхода проблема принятия решения и соответственно общей эффективности принятия успешных решений не занимает центральное место. Она акцентирует внимание на рассмотрении когнитивных механизмов решения задач в таких ситуациях, в которых испытуемые характеризуются низкой осведомленностью о близости к нахождению ответа (ситуация неопределенности).

В рамках такого подхода были затронуты вопросы так называемой «фасилитизации влияния» эмоций на когнитивный процесс решения. Стоит отметить, что сама интеграция эмоциональной сферы с ситуацией принятия решения связывается с А. Дамассио, который выдвинул гипотезу «соматических маркеров» [17]. Маркеры при этом понимаются как возникающие при определенных симптомах висцеральные реакции, построенные на основе предыдущего индивидуального опыта и субъективно переживаемые как «подозрения». Популяризация этой концепции во многом связана с тем, что она является теоретической поддержкой выявления механизмов нарушения обратной связи для различных клинических групп на основе единой эвристической модели.

В исследованиях Филяевой О.В., Владимирова И.Ю., Крамера В.А., и Коровкина С.Ю. [11] были предприняты попытки использовать эмоциональную оценку в качестве индикатора близости к ответу при решении инсайтных задач. Результаты показали, что эмоциональный отчет не связан с близостью к нахождению решения; инсайтные задачи провоцируют резкий негативный аффект незадолго до нахождения решения, что свидетельствует о «невидимости» прогресса в решении инсайтных задач не только для когнитивных компонентов психики, но и также и аффективных. Указанные работы критически рассматривают эмоциональную сферу в качестве механизма регуляции профиля предвосхищения, который является центральным элементом в интеллектуально-личностном подходе.

ЭФФЕКТ «КАССАНДРЫ» В РАЗВЕДТЕЯТЕЛЬНОСТИ

В настоящее время такие метафоры, как «эффект Кассандры», «комплекс Кассандры», синдром «Кассандры» и «парадокс Кассандры» плотно вошли в обиход таких научных сфер знания, как история, политология, клинический психоанализ, нейроэкономика, поведенческая экономика, медицина, а также теория принятия решений.. Популярность и актуальность данной метафоры обусловлена ее содержанием. «Эффект Кассандры» – это ситуация обесценивания заведомо достоверной информации в пользу дезинформации. В мифологии известна история о дочери троянского царя Приама –Кассандре, которая обладала даром прорицания. Однако, несмотря на свой уникальный дар, ей, в отличие от знаменитого дельфийского оракула, никто не верил.

В истории имеется достаточное число примеров таких ситуаций. Начало Великой Отечественной Войны также можно рассматривать с позиции «эффекта Кассандры». К известным данным о поступавших донесениях от нелегальной разведки (Р. Зорге, «Красная Капелла» и др.) о сроках нападения Германии на СССР можно добавить сведения, которые напрямую поступали в генеральный штаб и в штабы Западного, Юго-Западного и Прибалтийского особого военного округа. Сведения о концентрации войск, «о проводимых немецкими офицерами рекогносцировках вдоль границы, о подготовке немцами артиллерийских позиций…» стали поступать с начала февраля согласно отчету заместителя начальника разведывательного отдела штаба Прибалтийского особого военного округа (Северо-Западного фронта), генерал-лейтенанта Кузьмы Николаевича Деревянко [55]. Однако, по его мнению, «командование округом недооценивало надвигающиеся угрозы и ко многим разведданным относилось с некоторым недоверием» 55].

Аналогичную проблематику (неправильной оценки рисков) мы можем обнаружить в ряде работ американских исследователей. В книге «Куба и Перл-Харбор: Ретроспектива и Прогнозирование» (Cuba and Pearl Harbor: Hindsight and Foresight) [54] – известный американский историк Роберта Уолстеттер (Roberta Wohlstetter) анализирует сходные вопросы неудачи разведки, которые привели к нападению Японии на Перл-Харбор и возникновению Карибского кризиса. Стоит отметить, что эта книга является развитием опубликованной в 1962 году «Перл-Харбор: Предупреждение и Решение» (Pearl Harbor: Warning and Decision). По мнению Уолстеттер, трагедии Перл-Харбора и Карибского кризиса возникли из-за ряда причин: ошибочного стратегического анализа развития событий, несогласованности разведданных и недостаточной концентрации в поддержании боевой готовности американских сил. Однако, как и в предыдущей ситуации, основной причиной является не сама по себе организация и характер разведывательной деятельности, а неправильная их оценка. В решающий момент при анализе разведданных заведомо достоверная информация обесценивалась, а предпочтение отдавалось дезинформации [44].

Опираясь на исследования Уолстеттер, Джонс Мило и Филипп Сильбежан в книге «Порождение Кассандры: рейфрейминг разведывательных неудач ЦРУ в 1947-2001» (Constructing Cassandra, Reframing Intelligent Failure at the CIA, 1947-2001), приходят к выводу, что причины неудач ЦРУ в указанный временной период, были связаны с отсутствием достаточно глубокого анализа ситуации и с «исключительностью и культурой самого ЦРУ» («indentity and culture at the CIA», [43, 18]). В этой работе Мило и Зальбенжан критически раскрывают аналитическую деятельность американских разведслужб, обвиняя их в односторонности, «сциентизме» и низко квалифицированных кадрах.

Исследование Мило и Сильбежан становится объектом критики со стороны Рэнди Бакетта [15], который в своем исследовании, опираясь на работу Эрика Даля «Разведка: неожиданные успехи и неудачи (от Перл-Харбора до 9/11)», выделяет четыре важных момента при анализе и мониторинге разведданных: 1) сбор информации; 2) анализ собранной информации; 3) передача и распространение информации; 4) готовность политиков принять информацию . Таким образом, Эрик Даль фактически говорит о том, что вина за тот или иной просчет лежит не на политиках, которые получают ту или иную информацию и опираются в своем принятии решения на различные факторы, а на самом ЦРУ. «Можно, конечно, сказать, что я поднимаю планку слишком высоко; может показаться необоснованным, что я во всем обвиняю разведывательное управление, если большинство политических лидеров и вправду не всегда к ним прислушиваются. Но в то же время, быть может, я слишком много позволяю лицам, которые принимают решения, ведь если с их стороны произойдет неудача, она будет определена лишь как «ошибка разведки». Мой ответ заключается в том, что нам нужно взглянуть на все это более широко и понять, что успех может быть столь же великим, а неудачи столь же серьезны, независимо от того, сообщали ли об этом профессионалы разведки или нет» [15. p.22].

Особое место в современной аналитической (информационной) разведке при осуществлении оперативно-розыскных мероприятий занимает прогнозирование, которое опирается на широкий спектр методов вероятностной оценки (байесовская нейронная сеть) наступления события. В работе Дэвида Манделя и Алана Барнеса «Опыт геополитического прогнозирования в стратегической разведке» [41] дается анализ использования числовой вероятности (байесовской вероятности) в аналитической разведке стран НАТО. Авторы называют две основные причины «слабой калибровки» прогностических моделей на примере реальных объектов наблюдения. Это, во-первых, общая «неэргодичность» процессов человеческой деятельности и, во-вторых, фрейминг-эффект, который связан с нарушением когнитивной оценки перспектив. Предложенная ими модель интерпретации поведенческих механизмов и ее зависимости от развития международной обстановки, базирующаяся на «семантической нейронной сети доверия», минимизирует фактор неэргодичности, однако не решает проблему когнитивных искажений.

Иными словами, проблема оценки и анализа угроз и рисков на сегодняшний день актуальна не только для военной области, но и для любой другой сферы человеческой жизнедеятельности, связанной с принятием решений различной степени важности.

ВЕЛИЧИНА СЕМАНТИЧЕСКОЙ ДЕЗИНФОРМАЦИИ

В большинстве исследований при анализе принятия решения в ситуации неопределенности методология и диагностика сводятся к индивидуально-личностной оценке состояния испытуемых. Сама же ситуация неопределенности признается как адекватная для стороннего наблюдателя, а механизм принятия решения лежит в глубинах психологического и эвристического состояний человека. По сути, информационная среда, в которую помещен принимающий решение a priori признается в качестве полной и непротиворечивой. Данные эксперименты, на наш взгляд, значительно влияют на ее точность и адекватную интерпретацию.

Стоит отметить, что число исследований, посвященных влиянию информационной среды на выбор испытуемых (информационный фрейминг), не велико. Лишь в некоторых [21, 28, 29, 30, 31, 32] мы встречаемся с понятиями информационной полноты об объекте выбора. В исследованиях [34] эта тема связывается с природой ошибок при принятии решений, свойственных системе быстрого принятия решений. Отмечается, что ограниченность времени принятия решения (быстрое принятие решения) достаточно часто приводит к ошибкам, а также к выбору противоречивых и наименее вероятных по наступлению вариантов. Вместе с тем качество и семантическое содержание информации при этом не рассматриваются в качестве основных предикторов. Влияние информационной среды на принятие решений рассматривается с точки зрения «индивидуальных различий» [51, 52] и не представляет собой целостной методологии, на которой могла бы базироваться оценка ее семантического содержания.

В нашем исследовании мы попытались рассмотреть влияние информационного содержания ситуации на принятие решений, представив дезинформацию в качестве одного из основных элементов ситуации неопределенности. Согласно определению К. Шенона [46], мы будем понимать информацию как то, что уменьшает энтропию некоторой системы. Тогда под дезинформацией будем понимать комплекс средств, приемов и содержания, которые увеличивают величину энтропии системы.

Стоит отметить, что в данном случае не подвергается сомнению значимость психологических некогнитивных аспектов принятия решения. А именно – риторики, ораторского искусства, личной харизмы, эмоций, нейролингвистического программирования и многого другого. Однако еще нигде не была осуществлена попытка рассмотрения логической стороны «эффекта». Настоящее исследование стремится нивелировать этот недостаток и проанализировать влияние количества семантической дезинформации сообщения и логической формы сообщения на принятие решений в ситуации неопределенности, обратившись к теории семантической информации (ее классическому и современному варианту).

В качестве основы анализа семантического содержания высказывания мы опирались на видоизмененную и доработанную теоретическую базу классической теории семантической информации Р. Карнапа и И. Бар-Хиллела [14] или «теорию слабой/нечеткой семантической информации» (Theory of Weakly Semantic Information), «теорию строгой семантической информации» (Theory of Strong Semantic Information) Л. Флориди [24, 25, 26, 27], а также гипотезу взаимосвязи семантической информации и дезинформации О.А. Погорелова [9].

В ряде работ, начиная от классических [33, 34], где быстрые решения принимаются за нелогичные и нерациональные и заканчивая [22, 23, 53], где быстрым и традиционным видам принятия решений соответствуют рациональные и нерациональные процессы мышления, – статус классических рациональных интерпретаций оценивался по разному. В рамках данного исследования в качестве рационального механизма принятия решения принимается его логичность. Это продиктовано: 1) традиционностью признания за рациональной формой мышления его логичности; 2) предметом исследования, дезинформацией, которая связывается с семантикой языка логики высказываний.

Так, к примеру, в известной работе Д. Канемана и А. Тверски [50] разбирается фрейминг-эффект, который связан со знаменитой задачей о «Азиатской болезни». В качестве подтверждения фрейминг-эффекта исследователи обращаются к различным вариантам ее содержания, видоизменяя и трансформируя ее в зависимости от задач эксперимента. Второй пример, по замыслу Д. Канемана и А. Тверски, свидетельствующий о его наличии, можно подвергнуть анализу логико-семантического содержания информации, которую несут входящие в его состав варианты. Интересно, что при сравнении величины семантической дезинформации в первом (0,25) и во втором примере (0,375), наблюдается незначительное увеличение последней во втором примере. Для остальных примеров мы наблюдаем аналогичную картину. Исходя из этого, можно только удивиться тому, как человеческий мозг мгновенно реагирует даже на незначительное изменение семантического содержания (увеличения/уменьшения величины семантической информации) и каждый раз отдает предпочтение дезинформации!

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ

Несмотря на значительный объем исследований в области теории принятия решений (ПР), факторы влияния на стратегию поведения при принятии быстрых решений в ситуации неопределенности, по-прежнему остаются не изученными. В частности, особое внимание заслуживает изучение вопроса влияния информационной среды и степени информированности на выбор. Одной из отличительных характеристик ситуации неопределенности, на наш взгляд, является величина семантической дезинформации наряду с фактором времени (а именно его недостатком). Большое число работ фокусируют внимание на индивидуально-личностных особенностях механизма принятия решения, оставляя в стороне особенности коллективные.

Учитывая роль таких факторов, как время принятия решения (решения когнитивной задачи), величина семантической дезинформации о предмете выбора, уровень рациональности (субъективная и объективная оценка логической компетентности), мы предположили, что на принятие быстрых решений величина информативности (дезинформативности) оказывает прямое воздействие. При этом нами рассматривалась возможность интерпретации выбора испытуемых на основании классической рациональности, подразумевающая, прежде всего, отсутствие противоречий в мышлении.

Проверялся ряд гипотез:

1. Величина семантической дезинформации оказывает влияние на принятие быстрых решений в ситуации неопределенности.

2. При сравнении уровня рациональности мышления испытуемых с их выбором при быстром принятии решении в ситуации неопределенности обнаруживается отрицательная корреляция.

3. При сравнении уровня рациональности мышления испытуемых с их выбором при медленном принятии решении в ситуации неопределенности обнаруживается положительная корреляция.

ЭКСПЕРИМЕНТ 1

В ходе эксперимента мы исследовали влияние величины дезинформации высказывания на принятие быстрых решений (стратагемы).

Испытуемым был предложен следующий мысленный эксперимент. «Представьте, что вы командуете некоторой группой войск (группа A, группа B, группа C). Вам сообщают несколько донесений и вариантов (прогнозов развития ситуации). Оцените правдоподобность каждого из донесений в предельно сжатые сроки (мин)». Каждому из испытуемых был предоставлен бланк с донесениями. Результаты участников опроса, которые не удовлетворяли условия эксперимента, отбраковывались. Порядок донесений в группах изменялся, чтобы нивелировать влияние прайминга на выбор испытуемых.

Итак, испытуемым предлагались следующие донесения:

: Если группы А или В выдвинутся в квадраты N и M, тогда либо группа С должна будет выдвинуться в квадрат О, либо возникнет серьезная угроза на данном участке фронта.

: Только если группы А, В и С выдвинутся в соответствующие квадраты n, m и о, может сложиться опасная ситуация на данном участке фронта.

: Только и только от того выдвинутся ли группы А и В в намеченные квадраты (n и m), а группа С продолжит занимать свои позиции, зависит сложится или нет опасная ситуация на данном участке фронта.

ЭКСПЕРИМЕНТ 2

Исследовалось влияние величины дезинформации высказывания на принятие медленных решений (стратегии). В ходе исследования испытуемым был предложен аналогичный мысленный эксперимент с отличными, но близкими по значению высказываниями. Время на работу было увеличено до 1 часа (мин).

: Если группы A, B и С выдвинутся в условные квадраты (N, M и О), то тогда создастся угроза для фронта.

: Если группа А выдвинется в квадрат N, то группа B выдвинется в квадрат M. Если группа B выдвинется в квадрат M, то группа С выдвинется в квадрат О. Следовательно, эта передислокация не создает опасной ситуации для фронта.

: Если и только если, группы А и B не выдвинутся в квадраты N и M, то тогда группа С, выдвинувшаяся в квадрат О, устранит угрозу на данном участке фронта.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Участники исследования. В исследовании приняли участие 119 испытуемых одного пола (М), которые были разделены на пять групп. Численность человек в группах № 1–4 , в группе № 5 . Средние по численности испытуемых в группах ; SD = . Средние по возрасту ; SD = .

Статические методы (параметрические методы). Во всех процедурах статистического анализа рассчитывался достигнутый уровень значимости (p ), при этом критический уровень значимости в данном исследовании принимался равным . Для проверки статистических гипотез о различиях абсолютных и относительных частот, медиан и взаимосвязи предикторов в пяти независимых выборках использовался ранговый t-критерий Крускула-Уоллиса. Доверительные интервалы (CI ), приводимые в работе, строились для доверительной вероятности Для определения существования функциональных связей между предикторами вычисляли коэффициент корреляции p Спирмена.

Зависимые переменные: показатели «Выбор» (1), «Выбор» (2).

Методология оценки величины семантической дезинформации высказывания. Высказывания (, , , , , ) – переводились на символический язык логики высказываний. К каждой формуле высказывания строилась таблица истинности переменных, входящих в ее состав. Исходя из данных таблиц, находилась логическая вероятность каждой формулы, которая соответствовала семантической информации формулы высказывания, заданной на интервале [0;1].

Под семантической информацией , т.е. содержанием высказывания будем понимать множество , где – область возможностей , а – область значений 1 из . Данное определение вполне согласуется с семантической теорией информации Карнапа-Бел-Хиллела. Согласно предложению Погорельского, будем также рассматривать содержание высказывания , как содержащее в себе одновременно семантическую информацию и дезинформацию о нем [2, 4, 8, 12]. Иными словами, семантическая информация высказывания

есть мера ограничения области возможностей , заданная в замкнутом интервале (0;1).

Исходя из того, что

,

а и ,

тогда

, где – величина дезинформации .

Пусть { – переменные некоторого языка , принимающие значения:

p : «Группа А движется в квадрат N»

q : «Группа B движется в квадрат M»

r : «Группа С движется в квадрат О»

s : «Создается угроза для фронта»,

а {⌐; ˄; ˅; →; ≡} – операторы языка , для которых справедливы законы аксиоматики Буля и Пиано,

тогда

:

:

:

Для нахождения семантической информации и дезинформации высказывания построим таблицы истинности для каждой из формул.

:

_microsoft_office_word1


:


_microsoft_office_word_21


:

_microsoft_office_word_31


Итак, найдем величину дезинформации для (
) по формуле:

{1} ,

{2} ,

{3} ,

Подставим значения

{1} ,

{2} ,

{3}

Для формул:

:

:

:

:

_microsoft_office_word_41


_microsoft_office_word_51

:

_microsoft_office_word_61

Определим величину дезинформации для высказываний на втором этапе исследования (, , ):

{4} ,

{5} ,

{6}

1converted1_03

Таблица 1. Распределение величины семантической дезинформации

по высказываниям H1, H2, H3, H4, H5, H6

Диагностика фактора дезинформации. Диагностика влияния семантической дезинформации высказывания на выбор испытуемых в Экспериментах 1–2 осуществлялась через регрессионный анализ.

Диагностика рациональности мышления . Для оценки влияния (или же его отсутствия) логической грамотности и рациональности испытуемых на принятие быстрых или медленных решений использовался субтест, в котором анализировалась «Логическая компетентность» (LC) и «Субъективная оценка логической компетентности» (SALC) испытуемых. Данные субтеста были подвергнуты корреляционному анализу Спирмена.

Для расчета описательных статистик результатов эксперимента, корреляционного и регрессионного анализа, а также проверки полученных данных использовался статистический пакет программы IBM SPSS 22.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Результаты выбора испытуемых в Экспериментах 1–2 представлены на диаграммах

ниже (см. Диаграмма 1, Диаграмма 2).

Диаграмма № 1. Результаты выбора испытуемых в Эксперименте 1

Диаграмма № 2. Результаты выбора испытуемых в Эксперименте 2

Описательные статистики результатов тестирования в Экспериментах 1–2 представлены в таблице ниже (см. Таблица № 2).

2converted1_01

Таблица 2. Односторонний дисперсионный анализ Краскела-Уолисса


Корреляционный анализ Спирмена обнаруживает прямую и положительную взаимосвязь между величиной семантической дезинформации сообщения (
) и выбором испытуемых, как в Эксперименте № 1 (), так и в Эксперименте № 2 () на доверительном интервале (CPI = 95 %). Также была обнаружена связь между выборами испытуемых (). Это говорит о том, что большинство испытуемых после завершения первого эксперимента, когда от них требовалось сделать выбор в короткий срок (мин), осознавали тот факт, что выбор, который они сделали, не оптимален по некоторой причине. В беседе с испытуемыми сразу же после того, как ими были сданы анкеты, подавляющее большинство скептически оценило свой выбор. Это заставило нас провести дополнительный опрос испытуемых относительно субъективной оценки правильности их выбора. Подавляющее большинство (64,42 %; SD =) выразили неудовлетворенность своим ответом, а (81,05 %; SD = 0,088,) отметили, что главной причиной их неудачи являются временные сроки выполнения задания, (18,95 %; SD = 0,104) что недостаточный уровень LC. Опыт неудачи выполнения задания во время первого эксперимента значительно повлиял () на выбор во втором.

Интересно, что по окончанию второго эксперимента результаты опроса испытуемых значительно изменились. Так (69,8 %; SD = 0,061) были удовлетворены своим выбором, а из числа тех, кто не был удовлетворен своим выбором (87,72 %; SD = 0,194) в качестве основной причины своей неудачи назвали не фактор времени, а недостаточный уровень LC.

В ходе анализа было также установлено, что возрастной фактор испытуемых показал отсутствие связи со всеми рассматриваемыми предикторами. Это объясняется тем, что возрастные ранги испытуемых незначительно отличались друг от друга.

Также из данных таблицы можно проследить едва заметную связь уровня логической компетенции и субъективной оценки логической компетенции (), что свидетельствует о том, что в собственной оценке испытуемые не опирались на имеющиеся знания логического характера. Это привело на наш взгляд: 1) с одной стороны, к переоценке своих логических навыков среди тех, кто делал выбор в пользу дезинформации, 2) с другой стороны, к ее недооценке среди тех, кто выбирал варианты с наибольшей логической вероятностью. Эти результаты указывают на наличие метакогнитивного искажения известного под названием «эффект Даннинга-Крюгера» [38].

Что интересно, предикторы LC и SALC показали в первом случае едва заметную связь (0,07), а во втором вообще ее отсутствие (-0,06) с выбором испытуемых во время первого эксперимента. Однако при сравнении данных факторов с результатами выбора испытуемых во втором эксперименте обнаруживается устойчивая связь с показателями LC () и SALC (). Это свидетельствует о том, что сами условия проведения второго эксперимента (мин) позволили задействовать испытуемым все имеющиеся у них в наличии когнитивные механизмы логически правильных и рациональных инструментов принятия решений.

Index

Возраст

LC

SALC

Выбор 1

Выбор 2

Возраст

1

-0,01

-0,05

-0,07

-0,14

-0,01

-0,06

LC

-0,01

1

0,17

0,07

-0,09

0,46**

0,37**

SALC

-0,05

0,17

1

-0,06

0,39**

0,39**

0,31**

Выбор 1

-0,07

0,07

-0,06

1

0,65**

0,46**

0,48**

-0,14

-0,09

0,39**

0,65**

1

0,47**

0,49**

Выбор 2

-0,01

0,46**

0,39**

0,46**

0,47**

1

0,93**

-0,06

0,37**

0,31**

0,48**

0,49**

0,93**

1

Таблица 3. Коэффициент корреляции Спирмена

(** p ˂.01)

Предикторы выбора испытуемых в эксперименте № 1 и № 2

Для анализа данных использовался линейный регрессионный анализ, в котором в качестве зависимых переменных выступали показатели «Выбор 1» и «Выбор 2». Тестировались две модели: Модель 1 включала в качестве предикторов возраст, логическую компетентность, субъективную оценку логической компетентности и величину семантической дезинформации; Модель 2 включала те же демографические и оценочно-рациональные предикторы, а также отличную от первой модели величину семантической дезинформации.

Показатели «Выбор 1» и «Выбор 2» в обеих моделях продемонстрировали значимый вклад анализируемых предикторов на принятие решений: Модель 1 выявила значимый вклад в принятие решений величины семантической дезинформации, логической компетентности и субъективной оценки логической компетенции (Adjusted , ); в Модели 2 изменение условий проведения эксперимента привело к значительному отклонению от результатов в первом (Adjusted , ).

Для показателя «Выбор 1» было установлено, что значимым предиктором является величина семантической дезинформации (). Почти те же результаты были получены и для показателя «Выбор 2» в Модели 2 (). Показатели логической компетентности продемонстрировали в Модели 1 незначительное влияние на выбор испытуемых () и его отсутствие со стороны субъективной оценки логической компетентности (). Показатели логической компетентности, субъективной оценки логической компетентности и возраста – продемонстрировали в Модели 2 незначительное влияние на выбор испытуемых ().

11_01

Таблица 4. Регрессионная модель взаимосвязи предикторов в эксперименте 1

21_01

Таблица 5. Регрессионная модель взаимосвязи предикторов в эксперименте 2

Показатели множественной регрессии и отредактированного коэффициента детерминации указывают, что рассматриваемые предикторы за исключением величины дезинформации, не оказывают влияния на выбор испытуемых.

ОБСУЖДЕНИЕ

Прежде всего, следует уточнить, что используемые в данном исследовании понятия «семантическая дезинформация» или «величина семантической дезинформации» значительно отличаются от распространенного термина «дезинформация». В нашем случае под семантической дезинформацией понимается определенная часть семантического содержания любого высказывания, которая увеличивает энтропию (или неопределенность) высказывания в целом. С точки зрения математической логики, величина семантической дезинформации прямо пропорциональна логической выполнимости формулы и соответственно ее логической вероятности.

Однако логическая вероятность (информация) и логическая невозможность (дезинформация) не говорят об абсолютной истинности или лжи высказывания.

Вместе с тем, полученные в ходе исследования результаты свидетельствуют о следующем:

1) величина семантической дезинформации высказывания влияет на принятие быстрых решений;

2) показатели рациональности мышления (логической компетенции и субъективной оценки логической компетенции) не влияют на принятие быстрых решений;

3) возрастной фактор не показал взаимосвязи с рассматриваемыми предикторами. При этом стоит учитывать тот факт, что при анализе результатов исследований испытуемых пожилого возраста наблюдается взаимосвязь между возрастом и успешностью решения когнитивных задач [18];

4) результаты исследований 4-х переменных формул соотносятся с предыдущими исследованиями, проведенными с 1, 2 и 3-х переменными формулами высказываний [19, 20]. Интересно, что распределение результатов эксперимента для когнитивной задачи, состоящей из трех вариантов выбора, приближается к распределению Фибоначчи.

В связи с этим, возникает необходимость продолжить исследования в данной предметной области с целью получения результатов для формул языка высказываний, состоящих из пяти и более переменных. С другой стороны, перспективным направлением может выступить обращение к более сложным уровням логического анализа и более богатым языкам логики, в частности, паранепротиворечивой логике , являющейся развитием алгебры да Косты. Обращение к системам логики, которые построены на базисе алгебры да Косты, позволит иначе посмотреть на предмет семантической информации и дезинформации, классическое описание которых строится, как мы помним, на понятии «логического противоречия». Изменение инструмента анализа величины дезинформации приведет к трансформации факторов, рассматриваемых в качестве предикторов выбора и, следовательно, к формулировке новой когнитивной модели поведения при быстром принятии решений в ситуации неопределенности.

Стоит также обратить внимание на необходимость конструирования принципиально новой модели поведения при осуществлении быстрых решений. В ходе осуществленного исследования было выявлено, что Модель 2 прекрасно описывает поведение испытуемых в условиях медленного принятия решения. Однако, рациональная интерпретация поведения испытуемых, тестируемая в Модели 1, показала, что логическая компетентность не оказывает положительного эффекта на выбор.

Полученные результаты расширяют теоретико-методологическое значение величины семантической дезинформации и позволяют использовать ее при оценке быстрых и медленных решений. Интеграция логического содержания и поведенческого механизма принятия решений задает новый вектор исследований в рамках теории принятия решений. Одним из основных следствий данного подхода является перспектива дальнейшего анализа больших объемов информации (текстового, аудио или видео-контента) на предмет выявления таких логических конструкций, которые приводят к когнитивным искажениям в рамках стратегии быстрого принятия решения. Несмотря на стабильность результатов, полученных в рамках изучения влияния величины семантической дезинформации на принятие быстрых решений, существует ряд вопросов, заслуживающих внимание. Прежде всего, это касается определения границ собственно быстрого и медленного решения. А именно того момента, когда влияние величины семантической дезинформации оказывается незначительным на выбор испытуемых. Во-вторых, с выявлением факторов наиболее полно раскрывающих механизм принятия решения в тестируемой Модели 1.

Предпринятое в рамках данной статьи исследование не претендует на истину в последней инстанции. Напротив, оно задает определенный вектор в развитии теории принятия решения и теории семантической информации.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Автор выражает благодарность Дмитрию Грюнеру, за помощь в статистической обработке данных экспериментов, доктору философских наук, профессору Евгении Анатольевне Когай, за ценные указания и помощь.

Библиография
1.
Вишняков В.А. (2014). Состояние, тенденции и концепция развития интеллектуальных технологий в защите информации. Open Semantic Technologies for Intelligent Systems, 391‒394.
2.
Зеркаль О.В. (2014). Семантическая информация и подходы к ее оценке. Философия науки, 1 (60), 53‒69.
3.
Кокошин А. А. (2014). Методологические проблемы прогнозирования в интересах национальной безопасности России. М.: Институт востоковедения РАН, 2014. с. 98.
4.
Колмогоров А.Н. (1957). Теория передачи информации // Сессия Академии наук СССР по научным проблемам автоматизации производства, 15–20 окт.1956 г.: Пленар. заседания. М.: Изд-во АН СССР, 66–99.
5.
Корнилова Т.В. (2016а). Интеллектуально-личностный потенциал человека в условиях неопределенности и риска. СПб.: Нестор-История.
6.
Корнилова Т.В. (2016б). Психология выбора как мыслительное и личностное опосредование преодоления неопределенности. Психологический журнал, 37 (3), 113‒124.
7.
Краснов Е.В. (2017) Личностные свойства и интеллект как предикторы принятия решений в игровых стратегиях Айова-теста (на выборке военных руководителей). Экспериментальная психология 10 (2), 54–66. doi:10.17759/exppsy.2017100205.
8.
Никифоров А. (2009). Условные контрфактические высказывания. Логос, 2 (70), 84‒95.
9.
Погорелов О.А. (2013). Набросок теории семантической информации и дезинформации. Вісник Східно-українського нац. ун-ту ім. В. Даля, 1(190), 281–285.
10.
Спиридонов В.Ф., (2016). Противоречие в структуре репрезентации задачи как условие возникновения инсайта / Спиридонов В.Ф., Логинов Н.И., Мухутдинова А.О. // Психологический журнал, 2016, 37 (1).
11.
Филяева О.В., Владимиров И.Ю., (2017). Эмоциональный самоотчет как индикатор прогресса в решении инсайтных задач, Всероссийская конференция по когнитивной науке КИСЭ-2017: материалы Всероссийской конференции (Казань, 30 октября – 3 ноября 2017 г.). Казань: Изд-во Казанского ун-та, 2017, 542–545.
12.
Adriaans P. (2019). A critical analysis of Floridi’s theory of semantic information. Knowledge, Technology and Policy, 1‒2 (23), 41–56.
13.
Aisbett J., Gibbon G. (1999). A practical measure of the information in a logical theory. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 2 (11), 201–218.
14.
Bar-Hillel Y., Carnap R. (1953). Semantic information. The British Journal for the Philosophy of Science, 4(4). P. 151.
15.
Burkett Randy P. (2016). Studies in Intelligence, Vol 60, No. 3 (Extracts, September 2016).
16.
Carnap R., Bar-Hillel Y. (1952). An outline of theory of semantic information. Techn. Report of Res. Lab. Electr.
17.
Damasio, A. R., Everitt, B. J., & Bishop, D. (1996). The somatic marker hypothesis and the possible functions of the prefrontal cortex [and discussion]. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 351 (1346), 1413–1420. doi:10.1098/rstb.1996.0125.
18.
Eberhardt W., de Bruin W. B., & Stroogh J. (2018). Age differences in financial decision making: the benefits of more experience and less negative emotions. Journal of Behavioral Decision Making.
19.
Emelyanov A.S. (2018). Theory of Decision-making: the logical-mathematical aspects. International Journals of Advanced Studies, Vol. 8. No 2, 22–39. doi: 10.12731/2227-930X-2018-2-22-39.
20.
Emelyanov A.S. (2015). Logical-mathematical analytics the existential nature of Decision-making. International Journals of Advanced Studies, Vol. 5. No 4.
21.
Ert, E., Erev I. (2007). Replicated alternatives and the role of confusion, chasing, and regred in decisions from experience. Journal of Behavioral Decision Making, 20, 305‒322. doi: 10.1002/bdm.556.
22.
Evans, J. St. B. T. (2003). In two minds: Dual process accounts of reasoning. Trends in Cognitive Sciences, 7, 454–459.
23.
Evans, J. St. B. T. (2004). Dual processes, evolution and rationality. Thinking and Reasoning, 10, 405–410.
24.
Floridi L. (2005). Is information meaningful data? Philosophy and Phenomenological Research, 2(70), 352, 353.
25.
Floridi L. (2004). Open problems in the philosophy of information. Metaphilosophy, 4(35), 554–582.
26.
Floridi L., (2004). Outline of a theory of strongly semantic information. Minds and Machines, 2(14), 197–222.
27.
Floridi L., (2009). Philosophical conceptions of information. Formal Theories of Information / Ed. by G. Sommaruga. B.: Springer, 16.
28.
Grosskopf, B., Erev, I., & Yechiam, E. (2006). Forgone with the wind: Indirect payoff information and its implications for choice. International Journal of Game Theory, 34, 285–302.
29.
Gu, X., Mulder, J., Dekovic, M., & Hoijtink, H. (2014). Bayesian evaluation of inequality constrained hypotheses. Psychological Methods, 19(4), 511‒527. doi:10.1037/met0000017.
30.
Gu, X., Mulder, J., & Hoijtink, H. (2015). Error probabilities in default Bayesian hypothesis testing. Journal of Mathematical Psychology. doi:10.1016/j.jmp.2015.09.001.
31.
Hellriegel, D., Slocum, J.W., & Woodman, R.W. (1998). Organizational behavior (8th ed.). SouthWestern: Cincinnati, Ohio, USA.
32.
Hoijtink, H. (2012). Informative hypotheses: Theory and practice for behavioural and social scientists. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC.
33.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1996). On the reality of cognitive illusions. Psychological Review, 103, 582–591.
34.
Kahneman, D., & Tversky, A. (Eds.). (2000). Choices, values and frames. New York, USA: Cambridge University Press.
35.
Kornilova T.V., Kerimova S. G. (2018). Specifics of Personal Prerequisites of Decision-Making Process (Based on the Framing Effect) in Doctors and Teachers Sample Groups. Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 1 (15), 22–38.
36.
Keysar B., Hayakawa Sayuri L., & An. S.G. (2012). The Foreign-Language Effect: Thinking in a Foreign Tongue Reduces Decision Biases. Psychological Science XX(X), 1–8.
37.
Knoblich, G., Ohlsson, S., & Raney, G. E. (2001). An eye movement study of insight problem solving. Memory & cognition, 29(7), 1000–1009.
38.
Kruger, J. Dunning, D. (1999). Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments. Journal of Personality and Social Psychology 77 (6): 1121–34. doi:10.1037/0022-3514.77.6.1121.
39.
Kugler T., Rapoport A., & Pazy A. (2017). Public good provision in inter-team conflicts: effects of asymmetry and profit sharing rule. Journal of Behavioral Decision Making, 23, 421‒438. doi: 10.1002/bdm.667.
40.
Löckenhoff, C. E. (2011). Age, time, and decision making: From processing speed to global time horizons. Annals of the New York Academy of Sciences. 1235: 44–56. doi:10.1111/j.1749-6632.2011.06209.x.
41.
Mandel D.R., Barnes A. Geopolitical forecasting skill in strategic intelligence. Journal of Behavioral Decision Making, 1 (31), 127–137. doi: 10/1002/bdm. 2055.
42.
Michalalkiewicz M., Arden K., & Erdfelder E. (2018). Do smarter people employ better decision strategies? The influence of intelligence on adaptive use of the recognition heuristic. Journal of Behavioral Decision Making, 31, 3‒11. doi: 10.100d/kdm.2040.
43.
Milo J., Silberzahn P. (2013). Constructing Cassandra, Reframing Intelligence Failure at the CIA, 1947‒2001. Stanford University Press. 375 p.
44.
Psychology of Intelligence Analysis. by Richard J. Heuer, Jr. Center of the study of intelligence. Central Intelligence Agency, 1999.
45.
Randolph H. Pherson and Richards J. Heuer Jr., as well as Roger Z. George, (2004). Fixing the Problem of Analytical Mind-sets: Alternative Analysis, International Journal of Intelligence and Counterintelligence 3(17), 385–404.
46.
Shannon C.E. (1948) A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.
47.
Thaler, R., Tversky, A., Kahneman, D., & Schwartz, A. (1997). The effect of myopia and loss aversion on risk taking: An experimental test. The Quarterly Journal of Economics, 112, 647–661.
48.
Thomas, A. K., Millar, P. R. (2012). Reducing the framing effect in older and younger adults by encouraging analytic processing. The Journals of Gerontology, 2, 139–49.
49.
Toplak M.E., Liu E., Macpherson R., Toneatto T., & Stanovich K. E. (2007). The reasoning skills and thinking dispositions of problem gamblers: a dual-process taxonomy. Journal of Behavioral Decision Making, 20, 103‒124. doi: 10.1002/bdm.544.
50.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90, 293–315.
51.
Yechiam, E., Stout, J. C., Busemeyer, J. R., Rock, S. L., & Finn, P. R., (2005b). Individual differences in the response to forgone payoffs: An examination of high functioning drug abusers. Journal of Behavioral Decision Making, 18, 97–110.
52.
Watanabe, S.; Shibutani, H. (2010). Aging and decision making: Differences in susceptibility to the risky-choice framing effect between older and younger adults in Japan. Japanese Psychological Research. 52 (3): 163. doi:10.1111/j.1468-5884.2010.00432.x.
53.
West, R. F., & Stanovich, K. E. (2003). Is probability matching smart? Associations between probabilistic choices and cognitive ability. Memory & Cognition, 31, 243–251.
54.
Wohlstetter R. (1962). Pearl Harbor: Warning and Decision Stanford, CA: Stanford University Press. pp. 392, 397, pp. 354-355.
55.
Сайт Министерства обороны Российской Федерации. Расследование комиссии генерала Покровского // [Электронный ресурс]:URL:http://june22.mil.ru/mil.ru/ files/ files/programs/barbarossa-1.jpg (Дата обращения: 24.06. 2018).
References (transliterated)
1.
Vishnyakov V.A. (2014). Sostoyanie, tendentsii i kontseptsiya razvitiya intellektual'nykh tekhnologii v zashchite informatsii. Open Semantic Technologies for Intelligent Systems, 391‒394.
2.
Zerkal' O.V. (2014). Semanticheskaya informatsiya i podkhody k ee otsenke. Filosofiya nauki, 1 (60), 53‒69.
3.
Kokoshin A. A. (2014). Metodologicheskie problemy prognozirovaniya v interesakh natsional'noi bezopasnosti Rossii. M.: Institut vostokovedeniya RAN, 2014. s. 98.
4.
Kolmogorov A.N. (1957). Teoriya peredachi informatsii // Sessiya Akademii nauk SSSR po nauchnym problemam avtomatizatsii proizvodstva, 15–20 okt.1956 g.: Plenar. zasedaniya. M.: Izd-vo AN SSSR, 66–99.
5.
Kornilova T.V. (2016a). Intellektual'no-lichnostnyi potentsial cheloveka v usloviyakh neopredelennosti i riska. SPb.: Nestor-Istoriya.
6.
Kornilova T.V. (2016b). Psikhologiya vybora kak myslitel'noe i lichnostnoe oposredovanie preodoleniya neopredelennosti. Psikhologicheskii zhurnal, 37 (3), 113‒124.
7.
Krasnov E.V. (2017) Lichnostnye svoistva i intellekt kak prediktory prinyatiya reshenii v igrovykh strategiyakh Aiova-testa (na vyborke voennykh rukovoditelei). Eksperimental'naya psikhologiya 10 (2), 54–66. doi:10.17759/exppsy.2017100205.
8.
Nikiforov A. (2009). Uslovnye kontrfakticheskie vyskazyvaniya. Logos, 2 (70), 84‒95.
9.
Pogorelov O.A. (2013). Nabrosok teorii semanticheskoi informatsii i dezinformatsii. Vіsnik Skhіdno-ukraїns'kogo nats. un-tu іm. V. Dalya, 1(190), 281–285.
10.
Spiridonov V.F., (2016). Protivorechie v strukture reprezentatsii zadachi kak uslovie vozniknoveniya insaita / Spiridonov V.F., Loginov N.I., Mukhutdinova A.O. // Psikhologicheskii zhurnal, 2016, 37 (1).
11.
Filyaeva O.V., Vladimirov I.Yu., (2017). Emotsional'nyi samootchet kak indikator progressa v reshenii insaitnykh zadach, Vserossiiskaya konferentsiya po kognitivnoi nauke KISE-2017: materialy Vserossiiskoi konferentsii (Kazan', 30 oktyabrya – 3 noyabrya 2017 g.). Kazan': Izd-vo Kazanskogo un-ta, 2017, 542–545.
12.
Adriaans P. (2019). A critical analysis of Floridi’s theory of semantic information. Knowledge, Technology and Policy, 1‒2 (23), 41–56.
13.
Aisbett J., Gibbon G. (1999). A practical measure of the information in a logical theory. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 2 (11), 201–218.
14.
Bar-Hillel Y., Carnap R. (1953). Semantic information. The British Journal for the Philosophy of Science, 4(4). P. 151.
15.
Burkett Randy P. (2016). Studies in Intelligence, Vol 60, No. 3 (Extracts, September 2016).
16.
Carnap R., Bar-Hillel Y. (1952). An outline of theory of semantic information. Techn. Report of Res. Lab. Electr.
17.
Damasio, A. R., Everitt, B. J., & Bishop, D. (1996). The somatic marker hypothesis and the possible functions of the prefrontal cortex [and discussion]. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 351 (1346), 1413–1420. doi:10.1098/rstb.1996.0125.
18.
Eberhardt W., de Bruin W. B., & Stroogh J. (2018). Age differences in financial decision making: the benefits of more experience and less negative emotions. Journal of Behavioral Decision Making.
19.
Emelyanov A.S. (2018). Theory of Decision-making: the logical-mathematical aspects. International Journals of Advanced Studies, Vol. 8. No 2, 22–39. doi: 10.12731/2227-930X-2018-2-22-39.
20.
Emelyanov A.S. (2015). Logical-mathematical analytics the existential nature of Decision-making. International Journals of Advanced Studies, Vol. 5. No 4.
21.
Ert, E., Erev I. (2007). Replicated alternatives and the role of confusion, chasing, and regred in decisions from experience. Journal of Behavioral Decision Making, 20, 305‒322. doi: 10.1002/bdm.556.
22.
Evans, J. St. B. T. (2003). In two minds: Dual process accounts of reasoning. Trends in Cognitive Sciences, 7, 454–459.
23.
Evans, J. St. B. T. (2004). Dual processes, evolution and rationality. Thinking and Reasoning, 10, 405–410.
24.
Floridi L. (2005). Is information meaningful data? Philosophy and Phenomenological Research, 2(70), 352, 353.
25.
Floridi L. (2004). Open problems in the philosophy of information. Metaphilosophy, 4(35), 554–582.
26.
Floridi L., (2004). Outline of a theory of strongly semantic information. Minds and Machines, 2(14), 197–222.
27.
Floridi L., (2009). Philosophical conceptions of information. Formal Theories of Information / Ed. by G. Sommaruga. B.: Springer, 16.
28.
Grosskopf, B., Erev, I., & Yechiam, E. (2006). Forgone with the wind: Indirect payoff information and its implications for choice. International Journal of Game Theory, 34, 285–302.
29.
Gu, X., Mulder, J., Dekovic, M., & Hoijtink, H. (2014). Bayesian evaluation of inequality constrained hypotheses. Psychological Methods, 19(4), 511‒527. doi:10.1037/met0000017.
30.
Gu, X., Mulder, J., & Hoijtink, H. (2015). Error probabilities in default Bayesian hypothesis testing. Journal of Mathematical Psychology. doi:10.1016/j.jmp.2015.09.001.
31.
Hellriegel, D., Slocum, J.W., & Woodman, R.W. (1998). Organizational behavior (8th ed.). SouthWestern: Cincinnati, Ohio, USA.
32.
Hoijtink, H. (2012). Informative hypotheses: Theory and practice for behavioural and social scientists. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC.
33.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1996). On the reality of cognitive illusions. Psychological Review, 103, 582–591.
34.
Kahneman, D., & Tversky, A. (Eds.). (2000). Choices, values and frames. New York, USA: Cambridge University Press.
35.
Kornilova T.V., Kerimova S. G. (2018). Specifics of Personal Prerequisites of Decision-Making Process (Based on the Framing Effect) in Doctors and Teachers Sample Groups. Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 1 (15), 22–38.
36.
Keysar B., Hayakawa Sayuri L., & An. S.G. (2012). The Foreign-Language Effect: Thinking in a Foreign Tongue Reduces Decision Biases. Psychological Science XX(X), 1–8.
37.
Knoblich, G., Ohlsson, S., & Raney, G. E. (2001). An eye movement study of insight problem solving. Memory & cognition, 29(7), 1000–1009.
38.
Kruger, J. Dunning, D. (1999). Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments. Journal of Personality and Social Psychology 77 (6): 1121–34. doi:10.1037/0022-3514.77.6.1121.
39.
Kugler T., Rapoport A., & Pazy A. (2017). Public good provision in inter-team conflicts: effects of asymmetry and profit sharing rule. Journal of Behavioral Decision Making, 23, 421‒438. doi: 10.1002/bdm.667.
40.
Löckenhoff, C. E. (2011). Age, time, and decision making: From processing speed to global time horizons. Annals of the New York Academy of Sciences. 1235: 44–56. doi:10.1111/j.1749-6632.2011.06209.x.
41.
Mandel D.R., Barnes A. Geopolitical forecasting skill in strategic intelligence. Journal of Behavioral Decision Making, 1 (31), 127–137. doi: 10/1002/bdm. 2055.
42.
Michalalkiewicz M., Arden K., & Erdfelder E. (2018). Do smarter people employ better decision strategies? The influence of intelligence on adaptive use of the recognition heuristic. Journal of Behavioral Decision Making, 31, 3‒11. doi: 10.100d/kdm.2040.
43.
Milo J., Silberzahn P. (2013). Constructing Cassandra, Reframing Intelligence Failure at the CIA, 1947‒2001. Stanford University Press. 375 p.
44.
Psychology of Intelligence Analysis. by Richard J. Heuer, Jr. Center of the study of intelligence. Central Intelligence Agency, 1999.
45.
Randolph H. Pherson and Richards J. Heuer Jr., as well as Roger Z. George, (2004). Fixing the Problem of Analytical Mind-sets: Alternative Analysis, International Journal of Intelligence and Counterintelligence 3(17), 385–404.
46.
Shannon C.E. (1948) A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.
47.
Thaler, R., Tversky, A., Kahneman, D., & Schwartz, A. (1997). The effect of myopia and loss aversion on risk taking: An experimental test. The Quarterly Journal of Economics, 112, 647–661.
48.
Thomas, A. K., Millar, P. R. (2012). Reducing the framing effect in older and younger adults by encouraging analytic processing. The Journals of Gerontology, 2, 139–49.
49.
Toplak M.E., Liu E., Macpherson R., Toneatto T., & Stanovich K. E. (2007). The reasoning skills and thinking dispositions of problem gamblers: a dual-process taxonomy. Journal of Behavioral Decision Making, 20, 103‒124. doi: 10.1002/bdm.544.
50.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90, 293–315.
51.
Yechiam, E., Stout, J. C., Busemeyer, J. R., Rock, S. L., & Finn, P. R., (2005b). Individual differences in the response to forgone payoffs: An examination of high functioning drug abusers. Journal of Behavioral Decision Making, 18, 97–110.
52.
Watanabe, S.; Shibutani, H. (2010). Aging and decision making: Differences in susceptibility to the risky-choice framing effect between older and younger adults in Japan. Japanese Psychological Research. 52 (3): 163. doi:10.1111/j.1468-5884.2010.00432.x.
53.
West, R. F., & Stanovich, K. E. (2003). Is probability matching smart? Associations between probabilistic choices and cognitive ability. Memory & Cognition, 31, 243–251.
54.
Wohlstetter R. (1962). Pearl Harbor: Warning and Decision Stanford, CA: Stanford University Press. pp. 392, 397, pp. 354-355.
55.
Sait Ministerstva oborony Rossiiskoi Federatsii. Rassledovanie komissii generala Pokrovskogo // [Elektronnyi resurs]:URL:http://june22.mil.ru/mil.ru/ files/ files/programs/barbarossa-1.jpg (Data obrashcheniya: 24.06. 2018).