А. Ковариация и конфигурация

Модель Келли (Kelley, 1967, 1973) — это последующее дополнение к теории атри­буции. Келли начал с вопроса о том, какая информация используется для того, чтобы прийти к каузальной атрибуции. Он описывает два различных случая, ко­торые зависят от количества информации, имеющейся в распоряжении наблюда­теля. В первом случае наблюдатель получает информацию из многих источников, как случайных, так и характеризующих условия ситуации, и может констатиро­вать ковариацию¹ наблюдаемого действия и возможной причины. Например, ес­ли вы только что провалили экзамен по статистике, как вы это объясните? Если вы знаете, что не сдали этот же предмет и в прошлом году, но хорошо сдали все ос­тальные экзамены, и, кроме того, вам известно, что многие из ваших товарищей также не смогли успешно сдать экзамен по статистике, будет больше шансов, что вы припишете свою неудачу именно данному экзамену (например, его типу или его тематике), а не себе. Во втором случае наблюдатель располагает только одной информацией и должен учитывать конфигурацию факторов, которые могли бы помочь найти убедительную причину наблюдаемого следствия. Например, если вы видите, как автомашина сбила пешехода, вы обычно не будете спрашивать, сколько было раньше несчастных случаев, связанных с машиной и пешеходом. Вам следует принять во внимание такие факторы, как скользкая мостовая, воз­можное алкогольное опьянение водителя и т. д. Ковариация и конфигурация бу­дут рассмотрены ниже поочередно.

Атрибуция, основанная на ковариации многих наблюдений. Когда наблюда­тель получает информацию из многих источников, Келли (Kelley, 1967, 1973.) предполагает, что он, подобно ученому, должен отбирать обнаруженные следст вия, чтобы понять, какому фактору их приписать. Следовательно, применяете принцип ковариации: следствие приписывается такому условию, которое присут ствует, когда присутствует данный эффект, и отсутствует, если этот эффект отсу ствует. В основу своей модели Келли положил статистический прием — аналИ

Ковариация — сопряженная изменчивость признаков. — Примеч. науч. ред.

вариаций {ANOVA), который изучает изменения зависимой переменной (следст­вия), при вариациях независимой переменной (условия).

Мы можем доказать модель AN OVA, проанализировав пример, изученный Макартуром (McArthur, 1972): «Джон смеется над комедийным актером». Этот результат мог быть вызван самой личностью (Джон); обстоятельствами (случай, при котором проявилось данное следствие); может играть роль существо или сти­мул (комедийный актер) или какое-нибудь сочетание этих факторов. При этом анализе мы задаемся вопросом, распространяется ли наблюдаемое поведение на каждую из возможных причин — люди (личности), обстоятельства, стимулы. Не­зависимые переменные дают три возможности рассмотрения вариации следствий (рис. 11.1). Если мы зададимся вопросом, смеются ли также и другие люди над этим актером, мы узнаем, распространяется ли это поведение на личности. Таким образом, мы получим информацию о консенсусе — он сильный, если все его разде­ляют; он слабый, если этого не происходит. Затем мы задаемся вопросом, смеется ли Джон над этим актером во всех других ситуациях (дома, у телевизора или в би­стро), и мы узнаем, распространяется ли данное поведение во времени. Так мы де­лаем вывод об устойчивости — устойчивость велика, если Джон вел себя так же и в прошлом; она мала, если это не так. Наконец, мы выясняем, смеется ли Джон над другими комиками и при других стимулах или нет. Так мы получаем инфор­мацию о дифференциации — она сильна, если Джон смеется только над этим акте­ром; она слаба, если Джон смеется и над другими комедийными актерами.

В каждом из случаев нас интересует, имело ли место следствие. Закон кова­риации указывает, что следствие, очевидно, вызывается тем фактором, который изменяется одновременно с ним. Так, если только Джон смеется над комедийным актером (слабый консенсус), если он смеялся над ним в прошлом (сильная устой­чивость) и если он смеется также над всеми другими актерами-комиками (слабая

Рис. 11.1. Модель ковариации в анализе изменений

Примечание. Можно генерировать объяснение простой фразы такого типа, если идентифици­ровать каждую возможную отдельную причину (личность, обстоятельства, стимул), выяснив, рас­пространяется ли поведение на личности, обстоятельства, стимулы, и уточнив таким образом уровень информации в каждом случае (по Hewstone, 1989; Kelley, 1967; McArthur, 1972)

324 Глава 11. Теория атрибуции

дифференциация), то, по-видимому, следствие вызывается личностной диспози­цией Джона: может быть, он человек веселый и очень любит смеяться. Но если все смеются над комиком (сильный консенсус) и если Джон смеялся над ним и в прошлом (сильная устойчивость), но не смеется над другими комедийными акте­рами (сильная дифференциация), тогда следствие вызвано чем-то, что связано с данным актером: может быть, он особенно забавен.

Если мы предположим, что каждому типу информации можно дать коэффи­циент сильной или слабой значимости, то мы можем выделить 8 различных инфор­мационных схем. Это сделал, в частности, Макартур (McArthur, 1972); его резуль­таты, как кажется, согласуются с его моделью. Это подтверждает, что консенсус, дифференциация и устойчивость действительно оказывают влияние на причин­ную атрибуцию именно так, как это предсказывал Келли и в соответствии с зако­ном ковариации.

Критические проблемы, связанные с законом ковариации. Несмотря на то что первые исследования, казалось, подтверждали описанную модель, позднее она подверглась критике. Ее критиковали по трем основным причинам. 1. Прин­цип ковариации ограничен базой, исходя из которой делается вывод о причинной связи. Как нам напоминают работы по статистике, корреляция не обязательно включает причинно-следственные связи (например, мы все знаем, что сексуаль­ные отношения служат причиной беременности, но корреляция между ними в действительности не сильна: ср. Einhorn, Hogarth, 1986). 2. В экспериментах тако­го типа, проводимых с целью тестирования модели Макартура, участникам дают информацию о ковариации «в предварительной упаковке», т. е. такую, какую в обычных обстоятельствах они не стали бы искать и, может быть, и не использова­ли бы (Garland, Harfy, Stephenson, 1975). Это ограничение усиливается тем, что люди не очень хорошо умеют оценивать ковариацию двух событий (Alloy, Taba-chnik, 1984). 3. Хотя атрибуции участников экспериментов производят такое впе­чатление, будто они применили закон ковариации, на деле используемый ими способ обработки информации мог быть совершенно другим, чем тот, что предло­жил Келли. Из одного только факта, что атрибуции людей кажутся согласующи­мися с рамками ANOVA, нельзя делать вывод, что они рассуждают именно так. А вы? Большинство из нас испытывает достаточно большие трудности при поль­зовании калькулятором или даже компьютером. Мы еще вернемся к интересному вопросу о когнитивных процессах, вовлеченных в каузальную атрибуцию.

Исследования, проводимые в настоящее время. Недавно опубликованные работы, а также исследования этой теории, которые ведутся в настоящее время, сосредоточены на вопросе о том, как, собственно говоря, наблюдатели осуществ­ляют каузальную атрибуцию исходя из информации о консенсусе, устойчивости и дифференциации. Хьюстоун и Джаспере (Hewstone, Jaspers, 1987) предложили «логическую модель» процесса атрибуции, дающую методику, которая позволяе наблюдателю анализировать ковариацию (и идентифицировать условия, неоохо димые и достаточные для наступления данного следствия), но без проведени мысленного анализа вариантности. Хотя данная модель лучше уточняет атри&у цию наблюдателя, это чрезвычайно сложная модель непосвященного испыту емого. Другую модель, сосредоточенную на аномальных условиях (ACF), предло жили Хилтон и Слугоски (Hilton, Slugoski, 1986). Эта модель дает возможность изящного, но простого анализа. Согласно этой модели, мы выбираем в качеств

_______________________________________________ А. Ковариация и конфигураци я 325

причины события необходимое условие, которое аномально в сравнении с обыч­ным фоном события — объекта атрибуции. Модель ACF предполагает, что люди обрабатывают информацию о консенсусе, дифференциации и устойчивости как «контрастные случаи», которые определяют аномальные условия, облегчающие наступление события. В этом случае аномальные условия рассматриваются как причина события. В частности, Хилтон и Слугоски высказали мысль, что инфор­мация о слабом консенсусе (почти никто так не поступает) идентифицирует чело­века, рассматриваемого в качестве объекта атрибуции, как аномального. Инфор­мация о сильной дифференциации (человек, рассматриваемый как объект атри­буции, почти ни на что не направляет свои действия) идентифицирует стимул как аномальный. Информация о слабой устойчивости (данное событие почти нико­гда не происходило) идентифицирует данные обстоятельства как аномальные. Мо­дель Келли продолжают расширять и совершенствовать с разных точек зрения (Cheng, Novick, 1990; Forsterling, 1995).

Атрибуции, основанные только на одном наблюдении: конфигурация. Дру­гой недостаток модели ковариации заключается в том, что она требует большого количества наблюдений, дающих информацию о консенсусе, устойчивости и диф­ференциации. Мы, однако, часто не имеем такой информации, когда прибегаем к атрибуции в повседневной жизни. Келли (Kelley, 1972) признал, что модель ANOVA идеализирована и что во многих обстоятельствах наблюдатель не име­ет времени или мотивации, чтобы анализировать многочисленные наблюдения. В этих случаях неполной информации атрибуции делаются на основе каузальных схем. Такие схемы — это готовые убеждения, предположения и даже построенные на основе опыта теории, касающиеся того, как взаимодействуют некоторые при­чины, приводящие к специфическим следствиям. Наблюдатель может интерпре­тировать информацию, сопоставляя ее со схемой и включая ее в эту схему.

Одной из самых простых каузальных схем является схема множества доста­точных причин (МДП) (Kelley, 1972). Согласно этой схеме, любая из множества причин (например, семейные трудности, плохое окружение в школе или недоста­точное старание), действуя одна, может привести к одному и тому же следствию (провал на экзамене). Келли выдвинул также несколько законов атрибуции, со­четающихся с каузальной схемой. Схема МДП связывается с принципом вычи­тания: поскольку различные причины могут вызывать одинаковое следствие, роль данной одной причины вычитается, если присутствуют другие убедитель­ные причины. Рассмотрим пример: два школьника не справились с тестом. Пре­подаватель узнает, что у одного из детей только что умерла мать. Учитывая эту семейную трагедию, можно с большой вероятностью предположить, что в данном случае преподаватель в меньшей степени припишет неудачу недостаточному ста­ранию, чем в отношении другого ученика, который не имеет такой убедительной причины своего плохого результата. Келли (Kelley, 1973) предложил также прин­цип увеличения: роль данной причины возрастает, если следствие имеет место при наличии другой причины, которая ему препятствует. Так, например, студент, кото­рый успешно сдает экзамены, несмотря на высокую температуру, вызванную вос­палением желез, в большей степени обязан успехом своим способностям, чем сту­дент, который здоров. Закон увеличения одинаково применим и к МДП, и к схеме Множества необходимых причин (МНП) (Kelly, 1972). Согласно схеме МНП, не­обходимо, чтобы несколько причин своим одновременным действием вызвали

326 Глава 11. Теория атрибуции

одно следствие. Келли выдвинул гипотезу, что эта схема будет использоватьс
для объяснения следствий, необычных или чрезвычайных (Cunningham, Kell_ev
1985). ^У'

Келли (Kelley, 1972) высказал предположение, что наивный человек имеет в своем распоряжении много других видов каузальных схем и что их важность объясняется тремя причинами: 1) они помогают наблюдателю произвести атри­буцию при неполной информации; 2) к определенной области содержания приме­нимы общие понятия о причинно-следственных связях; 3) они дают наблюдателю «стенографию причин», которая позволяет ему легко и быстро делать сложные умозаключения (Fiske et Taylor, 1991).

Критические проблемы, связанные с каузальными схемами. Несмотря на яв­ные преимущества каузальных схем, всегда остаются проблемы, требующие вни­мания как в теоретическом, так и в эмпирическом плане. Фидлер (Fiedler, 1982) считает основными две проблемы.

1. Существование и функционирование каузальных схем, хотя и убедительно на интуитивном уровне, но не было успешно доказано. Фидлер критикует отдель­ные исследования за искусственность и использование таких интегрированных процедур, которые позволяют обнаружить каузальную схему в любом случае ат­рибуции, произведенной испытуемым. Таким образом, различные ответы счита­ются доказательством использования схем различного типа. Но откуда вам из­вестно, что испытуемый пользовался схемой? Все, что мы пока можем сказать, — это то, что люди действуют так, как будто они пользовались схемами.

2. Фидлер критиковал также абстрактную, лишенную содержания концепцию схемы. Подлинная схема должна была бы представлять организованное знание, основанное на культурном опыте, а не просто абстрактное причинно-следствен­ное отношение.

Ковариация и конфигурация: интеграция. Несмотря на критические вопро­сы, поднятые в нашей дискуссии, понятия ковариации и конфигурации весьма существенны в исследовании атрибуции. Очень долго обсуждалось, что являет­ся «двигателем» атрибуции — данные (ковариация) или теория (конфигурация). Действительно, между данными и ожиданиями существует взаимодействие, тогда как предположения влияют на выбор обрабатываемых данных, причем не только на то, как они обрабатываются (Alloy, Tabachnik, 1984).

Теории каузальной атрибуции: резюме. Все три описанные выше теории, пред­ложенные Хайдером, Джоунзом и Дэвисом, а также Келли, служат основой для дальнейших исследований. Они сходятся в следующих общих темах: опосредо­ванная взаимосвязь стимула и реакции; активная и конструктивная каузальная интерпретация; точка зрения ученого-любителя или наивного наблюдателя. Са­мое главное — это то, что все три теории интересуются объяснениями, которые дает здравый смысл, и ответами на вопрос «почему?». На основе богатого описа­тельного материала Хайдера (Heider, 1958) в теориях Джоунза и Дэвиса G^oneS' Davis, 1965) и Келли (Kelley, 1973) предпринята смелая попытка формализовать правила, которыми люди, по-видимому, пользуются для каузальных атрибуции-Эти теории дали ответ на многие вопросы, но еще больше вопросов они поднял относительно природы объяснений здравого смысла, — а также о том, в какой мо мент и как эти объяснения даются. К рассмотрению именно этих вопросов мы те' перь и перейдем.

Б. Фундаментальные вопросы, которые встают при исследовании атрибуции 327