Эффект фрейминга. Как управлять вниманием потребителя в цифровую эпоху? - Кеннет Кьюкер

могли получить доступ к Священному Писанию сами. Реагируя на внезапно возникший спрос, печатный пресс Гуттенберга выдавал миллионы копий Библии на простонародных наречиях с пробелами и знаками препинания, на радость новому поколению безмолвных читателей. Контекст и обстоятельства изменились, а вслед за ними – и фрейм. Он лучше соответствовал потребностям европейских обществ. Чтение про себя стимулировало самостоятельное мышление и оригинальность, а они в конечном счете изменили облик мира.

Не всякое изменение оказывается настолько радикальным, но смена фрейма почти всегда событие исключительное. Это не та вещь, которую мы привычно и без усилий совершаем каждый день. Для нее требуется покинуть исследованную и надежную ментальную территорию. Инстинкт требует от нас сопротивляться, воздерживаться от действия. Лишь изредка мы совершаем прыжок.

Проблема фрейма

Фрейминг – это главное умение людей, которое не могут воспроизвести машины. Идея, что компьютеры и алгоритмы не способны к фреймингу, не нова. В 1969 году один из отцов искусственного интеллекта Джон Маккарти из Стэнфордского университета выступил в качестве соавтора статьи, скромно озаглавленной «Некоторые философские проблемы с точки зрения искусственного интеллекта». В числе затруднений, стоявших перед относительно новой отраслью, он назвал «проблему фрейма».

Смысл, который он вкладывал в понятие «фрейм», отличался от обсуждаемого в этой книге, но они друг с другом связаны. Маккарти писал о необходимости представить «состояние знания» на отдельно взятый момент времени при помощи математики, логики и компьютерного кода. С 1970-х по 1990-е годы проблеме фрейма посвящались книги, конференции и диссертации.

Пятнадцать лет спустя после выхода статьи философ и когнитивист Даниэл Деннет увлекся идеей когнитивных фреймов в более широком смысле, то есть понятием, близким к тому, которое используется в теории принятия решений и в этой книге. В эссе, озаглавленном «Колеса сознания» (Cognitive Wheels), он развил свою идею на примере трех ярких сценариев.

«Представьте себе робота, – говорит Деннет, – единственная инструкция которого – защищать самого себя. Он узнает, что в комнате, где находится его запасная батарея, должна взорваться бомба. Робот находит комнату и обнаруживает батарею на тележке. В результате он формулирует план, в соответствии с которым добирается до батареи, выкатив тележку из комнаты. Он пытается это проделать, но раздается “Ба-бах!”».

Бомба была на тележке. Робот знал это, но не понимал, что, выкатывая тележку с батареей из комнаты, вместе с ней забирает и бомбу. «Не годится, разрабатываем заново», – пишет Деннет.

«Решение очевидно, – говорят инженеры в эссе Деннета. – Наш следующий робот должен уметь учитывать не только желаемые последствия своих действий, но и последствия их побочных эффектов, выводя их из описаний, которые использует при построении планов». И во втором сценарии, добравшись до тележки и батареи, робот останавливается, чтобы рассчитать последствия своих действий. Он приходит к выводу, что выкатывание тележки не изменит цвет стен комнаты, но в то же время будет означать вращение колес, а еще… Ба-бах!

«Нужно научить его отличать важные выводы от неважных», – сказали инженеры. «И не обращать внимания на неважные», – пишет Деннет. На этот раз робот обнаруживает себя за пределами комнаты с задумчивым выражением на лице. В этот момент он очень похож на Гамлета. «Сделай что-нибудь!», – кричат ему. «Я делаю, – отвечает он, – я напряженно игнорирую тысячи выводов, которые согласно моему алгоритму не важны. Как только я прихожу к неважному выводу, я помещаю его в список тех, которые должен игнорировать, и…» Ба-бах!

Три сценария Деннета превосходно иллюстрируют три элемента работы с фреймами. В первом сценарии робот не справился с простейшими причинно-следственными связями. Во втором не смог быстро построить важные контрфактические предположения. В третьем попытался применить слишком много ограничений и оказался парализован. «Машина, – заявляет Деннет, – может производить огромные объемы расчетов, применяя при этом множество правил формальной логики и перемалывая горы данных, но она не способна к фреймингу».

В области искусственного интеллекта многое изменилось с тех пор, как Деннет создал свои сценарии. Ему больше не нужны люди, чтобы загружать в машины абстрактные правила. Вместо этого самые популярные методы сегодняшнего дня – машинное и глубокое обучение – подразумевают, что система отчасти оптимизирует себя сама, обучаясь на больших массивах данных. Но трудность не перестала существовать оттого, что процесс изменился. Даже снабженный большими объемами обучающих данных робот может оказаться в тупике, столкнувшись с новым для себя явлением, например, с тикающей бомбой.

Фрейминг, то есть отражение некоторых существенных свойств реальности при помощи ментальной модели с целью разработки эффективного плана действий – одна из тех вещей, на которые человек способен, а машины нет.

Всегда в рамках стандарта

Книги по самосовершенствованию призывают читателей «мыслить нестандартно». Они используют английскую метафору для творческого мышления, не стесненного привычными ограничениями, которая дословно переводится как «мысленно выйти за рамки». Выражение пришло из эксперимента по бизнес-психологии под названием «тест с девятью точками». Его популяризировал в 1960-х годах британский теоретик менеджмента Джон Адэр, хотя сам тест появился раньше. Он входил в «Энциклопедию головоломок», вышедшую в 1914 году в Америке, и использовался в психологических экспериментах по творческому мышлению в 1930-е. Его использовали при подготовке руководящего состава в Walt Disney Company. Посвященные ему научные статьи продолжают выходить и по сей день.

В задаче о девяти точках требуется соединить три ряда точек по три штуки в каждом с помощью четырех линий, не отрывая карандаша от бумаги. Наш ум воображает, что точки находятся внутри квадрата, но единственный способ решить задачу – начать чертить вне воображаемой границы. Отсюда и выражение «мысленно выйти за рамки». Общая мысль, которая здесь проповедуется, – решение легче найти, если оставить существующие ментальные модели.

Может быть, тест с девятью точками в самом деле помогает увидеть варианты, остававшиеся незамеченными, но метафора «мысленно выйти за рамки» неверна по сути. Будучи людьми, мы не можем не строить фреймы. Этот навык невозможно отключить, он работает безостановочно. Единственное, что мы можем выбирать – это какой фрейм использовать и насколько хорошо нам удастся с этим справиться. Даже если бы мы смогли мыслить вне фреймов, ценность результата оказалась бы сомнительной. Фреймы устанавливают границы – без них мы можем предаваться ярким фантазиям, абсолютно не способным превратиться в эффективные варианты практических действий. Столкнувшись с тикающей бомбой, подобно роботу Деннета, мы можем уповать только на божественное вмешательство, неожиданное появление специалиста по обезвреживанию взрывных устройств, или же на собственное умение уговорить бомбу не взрываться. Все эти варианты будут лежать «за рамками», но вряд ли окажутся эффективными.

Человеческий фрейминг полезен именно потому, что сообщает блужданиям ума структуру, цель и ограничения. «Рамки» и есть решающее отличие.

Собственно, только этому и учит нас тест с девятью точками. На самом деле существует несколько возможных решений: свернуть рисунок в трубку, как ствол ружья, сложить,