Эта дискуссия поднимает более глубокие вопросы, касающиеся того, как люди используют вероятностные оценки при принятии решений. Классическая модель ожидаемой полезности намекает, что любое изменение в степени вероятности имеет значение, потому что люди умножают вероятность каждого возможного последствия на полезность этого последствия, а затем суммируют скрещенные произведения, чтобы рассчитать общую привлекательность варианта. Если мы делаем упрощающее допущение только одного последствия варианта нападения, то увеличение степени вероятности местонахождения Усамы с 50 до 75 % должно повысить общую привлекательность нападения на 50 %. Более качественная и психологически реалистичная модель известна как выбор на основе аргументов. В этом случае изменение степени вероятности имеет значение только в случае, если фактор в результате становится хорошей причиной что-то сделать или, наоборот, перестает быть таковой. Если Обама пребывал в нерешительности до встречи, его слова «пятьдесят на пятьдесят» после встречи означают, что ему не хватило каких-то аргументов, которые подвинули бы стрелку на его вероятностном циферблате достаточно далеко, чтобы принять решение. См.: Eldar Shafir, Itamar Simonson, and Amos Tversky. Reason-based Choice // Cognition 49. 1993. P. 11–36. Как раз здесь применение ранее описанного метода «экстремации» всех вероятностных суждений в совокупности могло бы сыграть большую роль. В зависимости от разнообразия ракурсов советчиков, оно могло бы сдвинуть срединное суждение советчиков с 75 до, скажем, 90 % — и этого могло бы быть достаточно, чтобы президент сказал: «Ладно, теперь я вижу основания действовать». В этом случае изменения степени вероятности имеют значение только тогда, когда они приводят к пересечению барьера, за которым появляются основания для действия.
