Глава 3. Независимость

Независимость важна для принятия разумных решений по двум причинам. Во-первых, она отсеивает ошибки, неизбежно возникающие при принятии индивидуальных решений. Один из самых верных способов закрепить предвзятость суждений группы людей — это сделать их зависимыми друг от друга в получении информации. Во-вторых, независимые индивидуумы будут основываться действительно на разносторонней информации, а не на одних и тех же, но по-разному сформулированных сведениях. Наиболее успешные группы объединяют индивидов, кругозор которых различен, и эти люди способны оставаться независимыми друг от друга. Тем не менее независимость не подразумевает рациональность или беспристрастность. Вы можете быть предвзятым и иррациональным человеком, но, оставаясь независимым, вы не снизите коллективную эффективность группы, членом которой являетесь.

Чем больше влияния оказывают друг на друга участники группы и чем больше между ними личных контактов, тем ниже вероятность продуцирования такой группой эффективных решений. Чем шире распространяется наше влияние друг на друга, тем более сходны наши взгляды и, следовательно, мы станем совершать одни и те же ошибки.

Эксперимент (несколько человек на улице смотрят на небо; другие останавливаются, чтобы тоже посмотреть) показал нечто объясняемое понятием «социальной обоснованности», т.е. тенденцией принимать поведение большинства или общепринятые суждения за истину. Испытывая неуверенность, большинство людей сделают выбор в пользу позиции большинства — что на самом деле не так уж неразумно.

Если все ваши коллеги следуют одной и той же стратегии, сложно поступить по-другому, особенно когда новый метод игры более рискованный, а возможный провал подвергнется публичному порицанию. В таких условиях удобнее следовать за толпой единомышленников и в случае неудачи падать с небольшой высоты, вместо того чтобы проявить оригинальность, но... с треском провалиться. В этом есть не только эмоциональный, но и профессиональный смысл. Такое явление получило название стадный эффект.

Управляющие инвестиционных фондов следуют одинаковым стратегиям и проявляют интерес к одним и тем же акциям. Это очень нелогично. Финансовые менеджеры, как бы там ни было, получают деньги за свою работу потому, что инвесторы уверены в их умении быть первыми на рынке. Но, как выясняется, эта уверенность беспочвенна. И разумеется, «стадность» их поведения играет исключительно пагубную роль, поскольку означает, что менеджеры подражают поведению конкурентов.

Джон Мейнард Кейнс был прав, когда писал в своей книге «Общая теория занятости, выгоды и денег»: «Житейская мудрость учит нас, что для репутации лучше традиционно проиграть, чем нетрадиционно преуспеть». И все же очень часто толпа оказывается права, а значит, обращая внимание на то, что делают другие, люди должны были бы умнеть, а не становиться глупее. Один человек никогда не владеет всей полнотой информации, ведь она распределяется среди множества людей. Итак, если в процессе принятия решений вы будете опираться только на свою собственную информацию, такие решения окажутся гарантированно менее обоснованными.

Если большинство решений о принятии новых технологий или социальных норм движимы все-таки информационными каскадами, нет причин верить в то, что принимаемые нами решения верны. Коллективные решения оказываются эффективными, когда они принимаются людьми с различными мнениями, приходящими к независимым выводам на основе собственной информации.

Недавно мы пережили, возможно, самый катастрофический информационный каскад во всей истории Америки — искусственную стимуляцию подъема телекоммуникационной отрасли. Первое время после появления Интернета объем трафика возрастал на 1000% в год. Начиная примерно с 1996 года темп его роста, как и следовало ожидать, значительно замедлился, но сей факт остался без внимания заинтересованных лиц. Показатель 1000% стал частью общепринятого знания, и продолжал вдохновлять владельцев и управляющих телекоммуникационными компаниями на инвестирование десятков, а потом и сотен миллиардов долларов в создание пропускных способностей для обеспечения роста трафика. В то время отказ от инвестиций в телекоммуникационную сферу при наличии такой возможности приравнивался к самоубийству. Все мыслимые сомнения рассеивались, как дым, под влиянием общепринятого мнения. Только после того, как этот мыльный пузырь лопнул, и большинство телекоммуникационных компаний либо обанкротилось, либо оказалось на грани, общепринятое суждение — правило 1000% — было оспорено и признано ошибочным.

По моему мнению, группы гораздо более эффективны в выборе возможных решений проблемы, чем в их генерировании. Изобретательность присуща индивидууму, но выбор лучшей инновации — это коллективное занятие. Если люди просто-напросто следуют за другими, не учитывая объективные обстоятельства, благополучие группы терпит крах. Разумное подражание может быть полезным группе (способствуя быстрому распространению полезных идей), но слепое копирование всегда губительно.

Информационные каскады существуют благодаря людям, которые ценят общественную информацию выше собственной. Самоуверенным людям такое не свойственно. В большинстве случаев они игнорируют коллективную информацию и доверяют своей интуиции. Поступая так, они создают помехи сигналу, который получают все остальные, и ставят под сомнение непогрешимость общественной информации. У них появляются последователи, рискующие надеяться на себя, а не слепо следовать за толпой.

Есть вещи, распространение которых более или менее подвержено каскадам. Например, появление в моде новых веяний управляется каскадами. Чем важнее решение, тем ниже вероятность возникновения каскада. По-видимому, это неплохо, поскольку, чем важнее решение, тем выше вероятность, что коллективный вердикт группы окажется верным.

Эксперимент, подтверждающий качество независимых суждений.Информационные каскады интересны тем, что они являются методом сбора информации так же, как система голосования или рынок, причем методами довольно успешными. Во время экспериментов в учебных классах, где каскады легко моделируются и анализируются, группы выбирают лучший вариант в 80% случаев – этот показатель гораздо выше, чем потенциальный индивидуальный показатель каждого отдельного участника. Фундаментальная проблема каскадов в том, что люди принимают решения последовательно, а не вместе и сразу. На то есть веские причины: люди осторожны, одни скорее соглашаются на эксперименты, чем другие, разным бывает и финансовое положение. Но в целом все проблемы, которые могут быть вызваны каскадами, объясняются разной скоростью принятия решений. Если вы хотите усовершенствовать организацию или процесс принятия финансовых решений, лучший вариант — сделать все возможное, чтобы решения принимались одновременно, а не одно за другим.

Интересное доказательство этому можно найти в экспериментах в учебных классах. Экономисты Анджела Ханг и Чарльз Плотт провели исследование, основанное на проверенном временем методе, когда студенты вслепую достают из ваз цветные стеклянные шарики. В данном случае перед участниками поставили две вазы. В вазе А было в два раза больше светлых шариков, чем темных, а в вазе Б — наоборот. Вначале участникам предложили по очереди вынимать по одному шарику и определять, что это была за ваза. При правильном ответе они зарабатывали пару долларов.

Участники эксперимента могли воспользоваться двумя источниками информации. Во-первых, у них был шарик, который они достали. В случае, если в руки попадал светлый шарик, большая вероятность была, что он лежал в вазе А, темный шарик — наоборот. Это была их «личная информация» и им запрещалось называть цвет своего шарика вслух. Затем все участники сообщали о своих догадках по поводу того, что это была за ваза. Так был сформирован второй, коллективный источник информации, послуживший причиной потенциального конфликта. Если три человека перед вами называют вазу Б, но вы достаете светлый шарик, будете ли вы и дальше настаивать, что это ваза А, если группа считает иначе?

Большинство студентов в подобной ситуации называли вазу Б, что было вполне разумным поступком. А в 78% случаев запускался информационный каскад, что было вполне ожидаемым. Но затем Ханг и Плотт изменили правила. Студенты по-прежнему доставали шарики из вазы и принимали решения по порядку. Однако на этот раз, вместо того чтобы платить каждому студенту за правильный ответ, им платили исходя из того, был ли правильным коллективный ответ группы (принятый большинством голосов). Заданием студентов было теперь не продемонстрировать свои индивидуальные способности, а попытаться насколько возможно повысить интеллектуальный потенциал группы.

Что теперь требовалось от студентов? Во-первых, каждый из них должен был больше опираться на собственную информацию и уделять меньше внимания сведениям, полученным от остальных участников. (Вы помните, что коллективные решения наиболее успешны в тех случаях, когда формулируются на основе разнородной информации.) В нашем случае, однако, собственная информация была неточна. Поэтому, уделяя внимание лишь ей, участник мог принять скорее неверное, чем правильное решение. Но шансы на повышение группового интеллекта были. Поощрение людей к принятию неверных решений на самом деле сделало всю группу в целом разумнее. И когда значение имела точность совместных решений, люди более тщательно анализировали собственную информацию. Коллективное решение в итоге оказалось точнее, чем суждения групп, участвовавших в каскаде.

По сути дела Ханг и Плотт в своем эксперименте устранили (или по крайней мере ослабили) влияние элемента очередности в процессе принятия решений, сделав предыдущий выбор менее важным для окончательного вывода. Очевидно, реализовать это в экономике не так просто — мы не можем заставить компании задерживать выпуск новой продукции, ожидая вердикта широкой общественности. С другой стороны, организации могут и должны принимать сигналы, поступающие от людей одновременно, а не один за другим. Если вникнуть глубже, результат эксперимента Ханг и Плотта (вынудивших участников группы стать независимыми) решает проблему самостоятельности. Один из ключей к успеху группы состоит в том, чтобы ослабить внимание ее членов к суждениям и поведению друг друга.

Поиск по сайту: