Шум. Несовершенство человеческих суждений - Оливье Сибони

нормально, средняя абсолютная разница в 1,128 раза больше стандартного отклонения, что указывает на то, что средняя разница между двумя случайно выбранными приговорами по одному делу составит 3,8 года. В главе 3 мы уже говорили о лотерее, с которой сталкивается клиент страховой компании, обращающийся за оценкой страховых рисков. Последствия лотереи в правовой системе, мягко выражаясь, более серьезны.

Средняя абсолютная разница в 3,8 года при среднем сроке приговора в 7,0 года вызывает озабоченность и, на наш взгляд, просто неприемлема. К сожалению, есть все основания полагать, что на практике уровень шума, возникающий в процессе отправления правосудия, еще выше. Во-первых, участники ревизии шума выносили приговоры по череде условных дел, которые было необычайно легко сравнивать между собой. В жизни нам не приходится рассчитывать на такое подспорье для соблюдения последовательности в решениях. Во-вторых, судьи в зале суда располагают гораздо бо́льшим объемом информации, чем во время эксперимента. Дополнительная информация, не имеющая решающего значения, увеличивает потенциал возможных расхождений во мнениях судей. Именно поэтому мы подозреваем, что на практике в залах суда обвиняемых ожидает еще большее количество шума, чем в нашем исследовании.

Некоторые судьи особенно суровы: межэкспертный шум

На следующем этапе анализа авторы разбили шум на отдельные составляющие. Впервые пытаясь объяснить для себя феномен шума, вы, как и судья Франкел, вероятно, подумали, что шум возникает из-за того, что некоторые судьи склонны выносить гораздо более суровые приговоры, чем остальные. Любой адвокат подтвердит, что у каждого судьи своя репутация: есть судьи «кровожадные», чьи приговоры всегда строже среднего, а есть «сердобольные», чьи приговоры, как правило, мягче. Мы будем называть подобные отклонения межэкспертными ошибками. (Повторим: мы называем ошибкой отклонение от среднего значения. На самом деле ошибка может устранить несправедливость в случае, если судьи в среднем выносят неправильные решения.)

Разброс в межэкспертных ошибках обнаруживается при решении любой задачи, требующей вынесения суждений. Вот несколько примеров: некоторые управляющие склонны завышать баллы, оценивая продуктивность работников, отдельные прогнозисты выказывают больше оптимизма, делая прогнозы о рыночной доле компании, какие-то ортопеды чаще настаивают на оперативном вмешательстве при проблемах с позвоночником.

В каждом ряду таблицы на рисунке 9 указаны сроки заключения, назначенные одним судьей. Средний срок приговора у одного судьи показан в крайнем правом столбце и отражает уровень строгости этого судьи. Как выяснилось, судьи существенно различаются по этому показателю. Стандартное отклонение значений в крайнем правом столбце – 2,4 года. Разброс таких масштабов не имеет ничего общего со справедливостью. Как вы уже догадались, разница в средних сроках приговоров отражает различия между судьями по другим параметрам, таким как происхождение, жизненный опыт, политические воззрения, предрассудки и так далее. Исследователи изучили отношение судей к назначению наказаний в целом. Например, им предлагалось ответить на вопрос, что является главной целью вынесения приговора: изолирование преступника от общества, его перевоспитание или предупреждение новых правонарушений. Оказалось, что судьи, выступающие за перевоспитание, как правило, назначают более короткие тюремные сроки и более длительные периоды административного надзора, чем судьи, сделавшие выбор в пользу изолирования и устрашения. Отдельно отметим, что судьи из южных штатов США выносили значительно более строгие приговоры, чем их коллеги из других регионов страны. Вполне закономерно, что консервативная идеология также имеет отношение к суровости приговоров.

В общем же можно сказать, что средний уровень назначаемых сроков можно уподобить личностным характеристикам. Воспользовавшись результатами этого исследования, мы могли бы расставить судей по порядку – от самого строгого до наиболее мягкого, точно так же, как личностный тест позволил бы определить уровень их экстраверсии или доброжелательности. Как и в случае с чертами характера, неудивительно, что строгость наказаний коррелирует с присутствием неких генетических факторов, жизненного опыта и других аспектов личности. Ничто из вышеперечисленного не имеет отношения к делу подсудимого. Для описания разброса в значениях средних сроков приговора, идентичных разбросу межэкспертных ошибок, мы используем термин межэкспертный шум.

Не все судьи одинаковы: внутриэкспертный шум

Как указывают черные стрелки на рисунке 9, значение межэкспертного шума составляет 2,4 года, а системного шума – 3,4 года. Разница между ними говорит о том, что строгость каждого судьи – не единственный фактор, играющий роль в возникновении системного шума. Этот дополнительный компонент мы назовем внутриэкспертным шумом.

Чтобы разобраться с понятием внутриэкспертного шума, давайте снова обратимся к рисунку 9, но на этот раз уделим внимание одной случайно выбранной ячейке, скажем С3. Средний срок приговора по делу С приведен внизу столбца – это 3,7 года. Теперь найдите значение среднего срока приговоров, которые Судья 3 вынес по всем рассмотренным делам, в крайнем правом столбце. Это 5 лет – всего на 2 года меньше, чем среднее значение по совокупности дел во всем исследовании. Если бы вариативность в судейской строгости была единственным источником шума в столбце 3, можно было бы предположить, что приговор в ячейке С3 составит 3,7–2 = 1,7 года. Но в ячейке С3 указано значение 4 года, а это означает, что, вынося этот приговор, Судья 3 проявил особую суровость.

С помощью подобной простой аддитивной[7] логики можно попытаться спрогнозировать сроки в каждом столбце таблицы, но на самом деле в большинстве ячеек вы обнаружите отклонения от этой простой модели. Просматривая ряды, вы увидите, что не во всех случаях судьи одинаково строги: они могут быть жестче среднего, рассматривая одни дела, и мягче среднего, вынося решения по другим. Мы называем такие остаточные отклонения внутриэкспертными ошибками. Если подсчитать значения внутриэкспертных ошибок по всем ячейкам таблицы, вы убедитесь, что их сумма будет равна нулю как для каждого судьи (каждого ряда), так и для каждого дела (каждого столбца). Однако при расчете уровня шума внутриэкспертные ошибки взаимно не уничтожаются, потому что при подобных вычислениях значения, указанные во всех ячейках, возводятся в квадрат.

Существует более легкий способ подтвердить тот факт, что простая аддитивная модель здесь не работает. Средний срок приговоров внизу каждого столбца таблицы постепенно увеличивается слева направо, однако в остальных рядах такого не наблюдается. К примеру, Судья 208 назначил гораздо более длительный срок подсудимому в Деле О, чем подсудимому в Деле P. Если бы каждый судья расставил дела в порядке возрастания целесообразного, по его мнению, срока тюремного заключения, итоговые рейтинги не совпали бы.

Мы назвали рассмотренный выше разброс внутриэкспертным шумом, потому что он отражает сложный внутренний характер отношения конкретного судьи к каждому делу. Один судья, например, может быть в среднем более строгим, но проявлять некоторую снисходительность к обвиняемым, совершившим ненасильственные преступления в экономической сфере. Другой, как