Антонио Вайсс - 101 идея для роста вашего бизнеса. Результаты новейших исследований эффективности людей и организаций

«Он неразумно оценивает возможности своего карьерного роста – я должен помочь ему понять, как на него влияет боязнь потери».

Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow, Penguin: Allen Lane, 2011[3].

“Is Tiger Woods loss averse? Persistent bias in the face of experience, competition, and high stakes”, Devin G. Pope and Maurice E. Schweiter, The American Economic Review, February 2011.

Nassim Nickolas Taleb, The Black Swan: The Impact of Highly Improbable, Penguin: Allen Lane, 2007[4].

Избыточные знания делают прогнозы менее надежными.

Древнегреческий поэт Архилох написал ставшую очень известной фразу: «Много знает лиса, еж одно – но важное»[5]. Впоследствии английский философ Исайя Берлин развил эту метафору и использовал ее для разделения великих писателей и мыслителей на две категории: ежи (такие как Платон и Ницше), которые видят мир сквозь призму одной большой идеи, и лисы (такие как Аристотель и Шекспир), воспринимающие мир во всем его многообразии. В наши дни профессор Калифорнийского университета в Беркли Филипп Тетлок использовал эту аналогию для объяснения результатов своего исследования точности политических прогнозов, сделанных «экспертами». Исследование проводилось в течение двадцати лет. Тетлок проанализировал 82 631 прогноз, сделанный 284 людьми, специализирующимися на «комментариях и консультациях по политическим и экономическим вопросам». Рассуждая на актуальные (на тот момент) темы, такие как завершение политики апартеида в Южной Африке или вероятность участия вооруженных сил США в войне в Персидском заливе, и прогнозируя возможные результаты, эксперты высказывали достаточно неудачные предположения. Для каждого вопроса им предлагалось три варианта ответа: сохранение статус-кво, развитие событий в лучшую сторону и ухудшение ситуации. Когда Тетлок сравнил прогнозы экспертов с теми событиями, что произошли в дальнейшем, стало ясно: прогнозы ненамного превосходят случайное угадывание – ответы были правильными менее чем в 33 % случаев. Как говорится, даже играющие в дартс обезьяны справляются со своим делом лучше. В ходе своего исследования Тетлок сделал еще одно важное открытие. Чем бóльшими специальными знаниями по конкретному вопросу обладал эксперт (другими словами, если он относился к категории ежей), тем менее надежными были его предположения, а вот прогнозы лис были лучше.

Тетлок выделил три возможные причины ошибочности прогнозов экспертов. Во-первых, эксперты не несут ответственности за свои предположения. Если гуру в вопросах бизнеса появляется на телевизионном экране и ошибочно предсказывает рост в определенном секторе экономики, то вряд ли кто-то станет призывать его к ответу, когда окажется, что он был не прав. Во-вторых, эксперты часто переоценивают существующие возможности. Простая теория вероятностей показывает, что возможность того, что два события произойдут одновременно (например, экономика Испании останется в состоянии рецессии и страна выйдет из еврозоны), меньше, чем в случае со всего одной переменной – однако для придания своим прогнозам большей авторитетности эксперты обычно добавляют к ним подробности (и, соответственно, переменные). Третья – связанная со второй – причина такова: в популярных средствах массовой информации спросом пользуются конкретные (и, соответственно, менее вероятные) прогнозы. Неопределенные заявления о том, что «событие X может произойти, но вам нужно учитывать и переменную Y», звучат менее привлекательно, чем утверждение, что «событие Z обязательно произойдет».

• Когда вы слышите тот или иной прогноз, помните: чем больше в нем подробностей, тем меньше вероятность того, что он осуществится. Экономисты часто используют «задачу о Линде» в качестве доказательства того, что людям свойственно переоценивать вероятность событий при наличии «убедительных» деталей. Рассмотрите следующее утверждение: «Линде тридцать один год, она не замужем. Это открытая и очень красивая женщина. В колледже специализировалась на философии. В студенческие годы Линда живо интересовалась вопросами дискриминации и социальной справедливости, а также принимала участие в демонстрациях протеста против ядерного оружия». Исходя из этого описания, какое утверждение будет верным: Линда – а) кассир в банке или б) кассир в банке и активная феминистка? Вариант а) отличается более высокой вероятностью, так как в нем представлено меньше переменных, но, возможно, вы выбрали второй вариант – просто потому, что он звучит убедительнее. Одним словом, специалисты в области экономики и бизнеса способны помочь вам заглянуть в будущее, однако велика вероятность того, что их прогнозы окажутся не лучше – или даже хуже – ваших собственных.

«Вы читали в газете ее последнюю колонку, посвященную будущему развивающихся рынков? Все это звучит авторитетно, но вероятность такого сценария очень мала».

«Да, они “эксперты”, но это не делает их прорицателями».

«Не говори ерунды. Правда в том, что мы этого не знаем».

Isaiah Berlin, The Hedgehog and the Fox, Weidenfeld & Nicolson, 1954[6].

Philip E. Tetlock, Expert Political Judgement: How Good Is It? How Can We Know? Princeton University Press, 2006.

Физически привлекательные люди обладают огромными преимуществами в жизни.

Вас, возможно, не удивит утверждение о том, что у привлекательных людей больше шансов в жизни, но вы можете быть поражены тем количеством выгод, которые они получают благодаря тому, что еще при рождении природа чисто случайно одарила их красотой. Дэниел Хамермеш, известный экономист, предложивший термин «красономика»[7] (экономика красоты), продемонстрировал, что симпатичные люди не только зарабатывают больше, чем те, кто отличается меньшей привлекательностью, но и приговариваются к меньшим срокам тюремного заключения, легче получают кредиты, продуктивнее работают, чувствуют себя счастливее и состоят в браках с более красивыми и образованными супругами. Финансовые последствия этого явления очевидны. Подсчитано, что американский рабочий с внешностью, относящейся к последнему квинтилю (по оценкам случайным образом выбранных людей), за всю жизнь зарабатывает на 230 000 долларов меньше, чем обладающий такой же квалификацией рабочий, который по своей привлекательности входит в первые три квинтиля, – и это даже после поправки на образование и другие факторы[8].