Неутолимая любознательность

Как и в случае с восприятием объема, здесь возникает вопрос, приложима ли модель пороговых значений побуждения в том или ином виде к людям. Я занялся поисками литературы по этой теме и обнаружил, что несколько психологов проводили похожие эксперименты с выбором одной из двух возможностей у людей. Они руководствовались иными соображениями, нежели я, но это не помешало мне воспользоваться опубликованными результатами их исследований. У психологов есть множество причин экспериментально изучать выбор из разных возможностей, который делают люди. Рассмотрим, к примеру, теорию голосования избирателей. Специалист по опросам общественного мнения может поставить задачу исследовать не выбор среди трех партий, скажем консерваторов, либералов и социалистов, из которых нужно отдать предпочтение одной или расставить все три в порядке убывания предпочтительности, а выбор одной из каждых двух. Тогда в ходе опроса исследователю нужно узнавать у людей, как бы они проголосовали, если бы выбирать нужно было между консерваторами и либералами, либералами и социалистами и, наконец, между консерваторами и социалистами. Во всяком случае, по тем или иным причинам психологи действительно изучали, какой выбор делают испытуемые из двух возможностей во множестве разнообразных случаев. Это позволило мне подставить полученные ими данные о частоте выбора между “лучшим” и “средним” и между “средним” и “худшим” в свою формулу и проверить прогноз моей модели о частоте выбора между “лучшим” и “худшим”. Исследования, результаты которых я использовал, были посвящены самым разным вопросам: как американские студенты выбирают между образцами почерка, как американские студенты выбирают овощи, как американские студенты выбирают между разными горькими и сладкими вкусами и как китайские студенты выбирают цвета. Особенно приятно мне было воспользоваться результатами масштабного исследования, посвященного тому, каких композиторов предпочитают музыканты Бостонского симфонического оркестра, Филадельфийского оркестра, Миннеаполисского симфонического оркестра и Нью-Йоркского филармонического оркестра. На следующей странице приведен график, на котором объединены результаты, полученные в разных подобных исследованиях. Как и в предыдущем случае, если бы прогнозы модели пороговых значений побуждения были идеальны, точки лежали бы ровно на диагональной линии. Должен признаться, что я был очень воодушевлен, когда увидел, как точно прогнозы моей модели соответствуют реальным данным. В этологии почти не бывает, чтобы прогнозы выполнялись с такой точностью!

Исследование оркестров было масштабным, и обработка его результатов оказалась непростым делом. Я обсудил эту проблему со своим дядей Кольером, работавшим в то время в Оксфорде на отделении лесного хозяйства, где он читал лекции и давал консультации по статистическим методам. Он предложил мне научиться программировать на университетском компьютере. Дядя Кольер и его жена Барбара ввели меня в курс дела и помогли написать программу для обработки данных о композиторах, которых предпочитали музыканты. Так начался мой сорокалетний роман с программированием, который отнял у меня немало времени и душевных сил, но теперь, к счастью, закончился. Я по-прежнему активно пользуюсь компьютерами, но программированием больше не занимаюсь, предоставляя это профессионалам.

В те времена, в середине шестидесятых, в Оксфордском университете был только один компьютер – новый KDF9 компании “Инглиш Электрик”, менее мощный, чем современный айпэд, но по тому времени представлявший собой последнее слово компьютерной техники. Занимал он целую комнату, причем большую. Любимым языком программирования моих дяди и тети был K-Autocode – британский аналог Фортрана, сходный с ним по структуре и грамматике и тоже поощрявший программистов к некоторым плохим приемам (таким, как переходы в абсолютных адресах). В американских компьютерах в то время использовались большие стопки перфокарт (для которых существовала опасность, что их уронят и они перемешаются, после чего восстановить их исходный порядок будет не так-то просто), а в британских – бумажная перфолента (выплевываемая компьютером на пол целыми порциями, похожими на спагетти, которые нужно было скатывать в рулоны, стараясь не порвать). К счастью, все это уже в прошлом, и современные компьютеры могут отвечать нам посредством дисплея или динамиков, а не с помощью гор бумаги, и сразу, а не с суточной задержкой.