Эпштейн (Epstein, 1983) не удовольствовался тем, что выдвинул свой аргумент в чисто теоретических терминах. Он взял на себя труд продемонстрировать, что по крайней мере для некоторых предпочтений и поведенческих проявлений использование множественных показателей действительно может увеличить коэффициенты корреляции до уровня «пророческих». (Оказалось, что требование независимости показателей может быть удовлетворено либо, что более вероятно, нарушено без серьезных последствий для роста корреляции, проистекающего из агрегирования показателей.) Традиционная теория личности получила, таким образом, мощную поддержку. Было показано (или по крайней мере так казалось), что индивидуальные различия в традиционных чертах личности действительно существуют, а отражающие их корреляции можно сделать очень высокими, если принять некоторые, вполне разумные психометрические меры предосторожности.
С особым энтузиазмом аргументы Эпштейна были встречены исследователями личностных тестов, поскольку им казалось, что эти аргументы объясняют, почему стандартные вербальные методики демонстрируют в целом высокую устойчивость во времени, а иногда даже и хотя бы умеренный уровень согласия между разными оценщиками. Можно предположить, что вербальные оценки подобного рода могут быть продуктом множества наблюдений, сделанных в разное время и в разных ситуациях. Соответственно этому можно утверждать, что причиной сравнительно высоких корреляций, которых психологи личности добились, используя подобные методы оценки, является агрегирование показателей, а не какое-либо влияние общих стереотипов или других тенденциозностей, имеющих место в процессе переработки информации.
Хотя эпштейновское опровержение и освободило психологов личности от узды, наброшенной на них Мишелем, предоставив им возможность спокойно вернуться к разработке техник измерения индивидуальных различий, однако мы полагаем, что оно ввело в заблуждение некоторых недостаточно критичных читателей психологической литературы относительно как практических, так и теоретических преимуществ, достижимых посредством агрегирования. Далее в этой главе мы выясним, какова природа подобных преимуществ и где находятся их пределы.
Что же такое корреляции, отражающие согласованность поведения?
Предположим, что Мишел и его коллеги правы в своей характеристике экспериментальных данных, т.е. что индивидуальные реакции отдельных людей на фиксированный набор ситуаций, выявляющих те или иные черты личности, коррелируют друг с другом на уровне, приблизительно равном заявленному Мишелем. Предположим также, что мы принимаем совет Эпштейна полагаться при предсказании поведения на агрегированные показатели в большей степени, чем на отдельные. Насколько тогда отличаются предсказания о людях, сделанные на основании знания об их поведении во множестве аналогичных ситуаций в прошлом, от предсказаний, которые мы сделали бы, не зная о них ничего? И насколько точны в среднем окажутся подобные предсказания, если проверять их на протяжении длительного периода?
Ответы на подобные вопросы могут быть связаны с рядом еще более фундаментальных проблем, которым ни психологи личности, ни их критики не уделяли до сих пор существенного внимания. Как будет выглядеть распределение реакций индивида, имевших место во множестве ситуаций, складывавшихся в мире, где люди демонстрируют уровень согласованности поведения, который готовы, кажется, признать и Мишел, и Эпштейн? К примеру, насколько часто «экстремальный» индивид будет проявлять экстремальное поведение, а насколько часто будет он производить впечатление вполне «среднего» человека? И наоборот, насколько часто «средний» человек будет производить впечатление «экстремального»?
Чтобы ответить на этот вопрос, позволим себе немного пофантазировать и предположим, что нам удалось полностью выполнить все многочисленные, чрезвычайно строгие требования и в нашем распоряжении имеются идеальные данные. Иными словами, предположим, что некто произвел оценку реакций очень большого числа людей в очень большом количестве ситуаций, каждая из которых была создана для выявления нужной нам черты личности (к примеру, дружелюбия, сознательности или честности). Предположим далее, что собранные в каждой ситуации простые (неагрегированные) данные о реакциях оказались коррелирующими с данными о реакциях в каждой из остальных ситуаций на уровне, дающем коэффициенты Пирсона (R), в точности равные 0,16, что, как показал наш предшествующий обзор литературы, представляет собой весьма щедрую оценку для большинства стандартных черт личности. Предположим, наконец, что все методологические требования, необходимые для того, чтобы извлечь полную выгоду из агрегирования показателей (в первую очередь независимость показателей, полученных в результате разных наблюдений), оказались каким-то образом удовлетворены и что, коль скоро мы предаемся фантазиям, все соответствующие показатели реакций распределяются в полном соответствии с законом нормального распределения, т.е. таким образом все необходимые расчетные формулы могут быть применены без дополнительных обоснований их применимости.
Теперь мы можем приступить, наконец, к исследованию того, что подразумевают собой отмеченные Мишелем низкие корреляции, а также более высокие корреляции, которые можно получить, если прислушаться к совету Эпштейна и извлечь все выгоды из агрегирования показателей. Прибегнув к некоторым стандартным формулам регрессии и агрегирования, и при некотором руководстве со стороны более искушенных, чем мы сами, статистиков мы выполнили необходимые вычисления (Ross, Griffin & Thomas, 1989). Результаты этих вычислений позволили нам лучше оценить как потенциальную ценность, так и ограничения — а в некотором отношении и сам смысл — уровней корреляции, характеризующих степень кросс-ситуативной согласованности поведения, соответствующего определенным личностным чертам. Начнем с изложения основных выводов, к которым мы, таким образом, пришли.
1. Оценивая великое множество реакций, соответствующих какой-либо черте личности каждого человека, мы можем получить надежную и точную оценку его усредненного поведения или, иными словами, так называемую «истинную оценку» («true score»). Соответственно мы можем предсказать с большой точностью усредненную реакцию, которую будет проявлять индивид на протяжении большого числа наблюдений в будущем. На самом же деле мы можем с точностью предсказывать также и полное распределение реакций данного индивида. Однако неопределенность, сопряженная с предсказанием данной конкретной реакции данного конкретного индивида, не может быть уменьшена сколько-нибудь существенно. Главное препятствие к этому — крайняя изменчивость индивидуального поведения, относящегося вроде бы к одной и той же черте личности (об этой изменчивости как раз и свидетельствует тот факт, что все корреляции, выявляющие степень согласованности соответствующих поведенческих реакций, находятся на уровне 0,16).
2. В нашей воображаемой выборке окажется, что хотя индивидуальные распределения реакций несколько отличаются друг от друга по своим центральным тенденциям, однако реакции каждого индивида будут колебаться в достаточно широких пределах. Причем все индивиды гораздо чаще будут проявлять реакции, близкие к среднему значению для совокупности в целом, чем реакции, которые можно было бы назвать экстремальными. (Если бы это было не так, то значения соответствующих корреляций — индикаторов поведенческой согласованности — были бы выше, чем 0,16.) В результате никакая степень агрегирования никогда не позволит нам предсказать, что даже самые общительные, импульсивные или сознательные субъекты, поведение которых мы наблюдали в ходе исследования, будут вести себя в любой конкретной ситуации так, чтобы это хоть сколько-нибудь напоминало крайнюю степень общительности, импульсивности или сознательности. И напротив, если кто-либо проявляет экстремальное поведение по какому-нибудь отдельному поводу, мы никогда не сможем сказать, что перед нами человек, чьи усредненные, или истинные, показатели поведения являются скорее экстремальными, чем средними.
