Кратко: потому что потеря доверия несимметрична — негативные события дают гораздо более сильный информационный и эмоциональный эффект, чем равное по силе позитивное поведение. Пояснения по пунктам: 1) Негативное смещение и авersion к потерям. Человеческое восприятие «ошибок» и предательств сильнее ценит позитив, поэтому одна ошибка весит как несколько хороших действий. 2) Байесовское обновление. Если до события вероятность честности была P(H)P(H)P(H), то при наблюдении предательства EEE апостериор падает строго по формуле P(H∣E)=P(E∣H)P(H)P(E).
P(H\mid E)=\frac{P(E\mid H)P(H)}{P(E)}. P(H∣E)=P(E)P(E∣H)P(H).
Поскольку P(E∣H)P(E\mid H)P(E∣H) обычно мало, один негативный сигнал резко уменьшает P(H∣E)P(H\mid E)P(H∣E). 3) Требуется много положительных сигналов, чтобы компенсировать один сильный негативный. В простых моделях с усреднением Tновое=w Tстарое+(1−w) A,
T_{\text{новое}}=w\,T_{\text{старое}}+(1-w)\,A, Tновое=wTстарое+(1−w)A,
где AAA — текущий сигнал; если A=0A=0A=0 (предательство), доверие падает быстро, а восстановление требует многократных A≈1A\approx1A≈1. 4) Социальная и репутационная динамика. Информация о предательстве распространяется и снижает доверие у многих, что увеличивает затраты на восстановление — нужно восстанавливать отношения с каждым участником сети. 5) Сомнение в мотивах и устойчивость ожиданий. После предательства люди трактуют новые действия скептически (поисковая проблема оценки искренности), поэтому позитивные действия приписывают выгоду, а не изменившееся отношение. Итог: восстановление требует последовательности, времени и прозрачных действий, потому что один негативный сигнал даёт сильный, широко распространяющийся и стойкий эффект, а для его нейтрализации нужно много согласованных позитивных сигналов.
1) Негативное смещение и авersion к потерям. Человеческое восприятие «ошибок» и предательств сильнее ценит позитив, поэтому одна ошибка весит как несколько хороших действий.
2) Байесовское обновление. Если до события вероятность честности была P(H)P(H)P(H), то при наблюдении предательства EEE апостериор падает строго по формуле
P(H∣E)=P(E∣H)P(H)P(E). P(H\mid E)=\frac{P(E\mid H)P(H)}{P(E)}.
P(H∣E)=P(E)P(E∣H)P(H) . Поскольку P(E∣H)P(E\mid H)P(E∣H) обычно мало, один негативный сигнал резко уменьшает P(H∣E)P(H\mid E)P(H∣E).
3) Требуется много положительных сигналов, чтобы компенсировать один сильный негативный. В простых моделях с усреднением
Tновое=w Tстарое+(1−w) A, T_{\text{новое}}=w\,T_{\text{старое}}+(1-w)\,A,
Tновое =wTстарое +(1−w)A, где AAA — текущий сигнал; если A=0A=0A=0 (предательство), доверие падает быстро, а восстановление требует многократных A≈1A\approx1A≈1.
4) Социальная и репутационная динамика. Информация о предательстве распространяется и снижает доверие у многих, что увеличивает затраты на восстановление — нужно восстанавливать отношения с каждым участником сети.
5) Сомнение в мотивах и устойчивость ожиданий. После предательства люди трактуют новые действия скептически (поисковая проблема оценки искренности), поэтому позитивные действия приписывают выгоду, а не изменившееся отношение.
Итог: восстановление требует последовательности, времени и прозрачных действий, потому что один негативный сигнал даёт сильный, широко распространяющийся и стойкий эффект, а для его нейтрализации нужно много согласованных позитивных сигналов.