Понимать риски. Как выбирать правильный курс

Гигеренцер Герд

Традиционный подход заключается в решении сложной задачи посредством сложного анализа. Одним из таких инструментов является модель Pareto/NBD [14] , используемая экспертами по маркетингу {109} . Каждому покупателю она приписывает вероятность того, что он остается активным – именно эту информацию хотят получать компании. Однако, к ужасу многих экспертов по маркетингу, менеджеры часто полагаются на простые практические правила, основанные на их личном опыте. Менеджеры одной крупной международной авиакомпании полагались на правило «свежести» последней покупки (правило хиатуса [15] ):

14

NBD (negative binomialdistribution) – отрицательное биномиальное распределение. Модель Pareto / NBD позволяет оценить вероятность того, что пользователь стал неактивным; количество заказов, которые принесет случайный пользователь; количество заказов, которое принесет определенный класс клиентов.

109

Для тех,

кого интересуют технические подробности: модель Парето/NBD (negative binomial distribution – отрицательное биномиальное распределение) предполагает, что в то время, как активные покупатели делают покупки в соответствии с пуассоновским процессом с частотой покупок l, срок жизни покупателей имеет длительность, распределенную по экспоненциальному закону с показателем выбывания m, и что среди покупателей индивидуальная частота покупок и частота выбывания распределены в соответствии с гамма-распределением. Для более подробного ознакомления см.: Wangenheim F., 2008.

15

Хиатус – в данном случае: перерыв, пробел.

Если клиент не делал покупок в течение девяти месяцев или больше, его классифицируют как неактивного, в противном случае – как активного.

Это простое правило сосредотачивает внимание всего на одном обстоятельстве: времени совершения покупки. Оно используется в программах частых полетов, а также розничными торговцами одеждой. Но разве это правило не наивно? Ведь оно не учитывает, какую сумму потратил покупатель, каков интервал между покупками и всю прочую информацию, которую тщательно анализируют такие сложные методы, как метод Pareto/NBD, а также результаты сложных вычислений. Правило хиатуса основывается на том, что люди принимают решения иррационально, так как они имеют ограниченные когнитивные способности и не могут обрабатывать всю информацию, необходимую для принятия хорошего решения. Разве может использование одной хорошей причины сравниться с использованием многих причин и сложных вычислений?

Два профессора в сфере бизнеса провели исследование, призванное продемонстрировать превосходство сложного метода над простым правилом. Они проверили, сколько правильных предсказаний позволило получить применение сложного метода по сравнению с применением простого правила авиакомпании розничным торговцем одеждой и онлайновым продавцом CD компании CDNow {110} . Однако результаты оказались не такими, как они ожидали. В двух случаях из трех применение простого правила позволяло сэкономить время и требовало меньше информации, но, несмотря на это, давало более точные результаты. Для крупной авиакомпании простое правило правильно предсказало 77 % клиентов, а сложный метод только 74 % (рис. 6.3). Для розничного торговца одеждой простое правило оказалось еще более эффективным: 85 % правильных предсказаний по сравнению с 75 %. Наконец, для онлайнового продавца CD и простое правило, и сложный метод дали одинаково верные предсказания в 77 % случаев. Вместо того чтобы получить подтверждение своей убежденности в том, что больше информации всегда лучше, авторы обнаружили то, что я называю эффектом меньше значит больше.

110

W"ubben M., Wangenheim F., 2008. Для розничного торговца CD хиатус равнялся шести месяцам.

Рис. 6.3. Проверка утверждения «меньше значит больше»

Source: Wubben, M., Wangenheim, F., 2008

Меньше значит больше

Является ли «эффект меньше значит больше» разовым феноменом? Нет. На рис. 6.4 приведены средние результаты, полученные в ходе 20 исследований, в которых сравнивались значения, полученные в случае применения двух простых правил и сложной стратегии, получившей название «множественная регрессия» [16] . Эта стратегия широко используется в экономическом прогнозировании, в частности для предсказания продаж в следующем году; при ее применении требуется тщательно оценивать важность каждого параметра. Одно из проверявшихся простых правил, называемое методом подсчета, рассматривает все параметры как равноценные, подобно тому как метод 1/N одинаково оценивает все инвестиционные альтернативы. Метод подсчета полагается на все сигналы, но придает им одинаковое значение. Второй метод, известный под названием «возьми лучшее», является правилом одного хорошего параметра (оно подобно «правилу свежести» последней покупки) и, как следует из его названия, делает прогноз, полагаясь только на один самый важный параметр и игнорирует все прочие {111} .

16

Множественная регрессия – статистический метод определения зависимости одной переменной от нескольких других.

111

Czerlinski J. et al., 1999. Возьми лучшее – это последовательное правило, которое сравнивает два варианта на основе наиболее ценного показателя и, если оценки различаются, игнорирует все прочие показатели и делает выбор. Если оценки не различаются, тот же процесс повторяется со вторым наилучшим показателем, и так происходит до тех пор, пока решение не будет принято. Сравнение между простыми правилами и сложными нелинейными методами см.: Gigerenzer G., Brighton H., 2009.

Рис. 6.4. Иллюстрация применения простых правил и сложного метода для предсказаний

Источник: Czerlinski J. et al., 1999

Здесь нам необходимо вспомнить о различии между известными рисками и неопределенностью. Известные

риски имеют отношение к прошлому. Мы знаем все детали (такие, как цифры прошлогодних продаж) и можем объяснить их постфактум. Для «предсказания» прошлого сложная стратегия в этих исследованиях обеспечивала наилучшие результаты. Однако когда дело касалось неопределенного будущего, то оба простых правила давали более точные предсказания, чем сложный метод. Существует большое различие между ретроспективой и перспективой. По радио часто передают интервью с биржевыми экспертами, которых спрашивают, почему акции Microsoft или другой компании пошли вчера вверх. У них всегда имеется готовое объяснение. Это ретроспективный взгляд. Они уже знают, что произошло, и могут выбрать из имеющегося у них запаса знаний объяснение, соответствующее реальным фактам. Но их никогда не спрашивают, пойдут завтра акции Microsoft вверх или вниз. Это было бы предсказанием, а предсказание подразумевает неопределенность. Как показали многочисленные исследования, когда финансовых экспертов просят предсказать будущее поведение акций, они обычно показывают результаты на уровне случайного выбора или даже хуже.

Эффект «меньше значит больше» возникает, когда предсказания, сделанные с помощью простого правила, оказываются точнее предсказаний, полученных с применением сложной стратегии. Причина заключается не в том, что простое правило учитывает какую-то особую информацию. В ходе 20 исследований, о которых речь шла выше, в случае применения сложной стратегии использовался доступ к гораздо большему объему информации, чем в случае применения простого правила. В неопределенном мире причина заключается в том, что сложные стратегии трудно применять из-за того, что учитывается слишком много деталей, часть из которых – совершенно не нужна. Помните правило Эйнштейна, о котором говорилось в главе 5?

Природа лидерства

Что характеризует лидера? От Платона до наших дней было широко распространено представление о том, что лидеры обладают особыми личностными качествами, к числу которых относятся ум, властность, упорство и уверенность в себе. По мнению Фрэнсиса Гальтона, эти качества передаются по наследству. В последнее время модным стало утверждение о том, что способность к лидерству – это не просто сумма, а особое сочетание каких-то характеристик. Однако учет одних лишь личностных качеств выглядел не очень убедительно; ведь, в конце концов, такие термины, как «открытость» и «экстравертность», слишком неконкретны, чтобы говорить нам, какое решение должен принять лидер в данной ситуации. Но еще важнее то, что такой подход имеет дело только с индивидом и игнорирует проблемы, к которым этот индивид должен обращаться. Лидерство предполагает соответствие между индивидом и средой, вот почему нет ни одной личности, которая смогла бы стать успешным лидером во все времена и успешно справляться со всеми проблемами, требующими решения.

Другой способ выбора хороших лидеров заключается в отказе от поиска лидерских качеств и в выявлении тех людей, которые способны умело использовать простые практические правила. Такой подход позволяет описать стили лидерства на очень конкретном уровне. Анализ адаптивных инструментариев, имеющихся у лидеров, дает новые идеи, способствующие пониманию того, что такое лидерство. Правила, используемые лидерами, по большей части оказываются интуитивными, а это означает, что лидеры не могут легко объяснить их на словах. Это можно сравнить с тем, что все мы без запинок говорим на своем родном языке, но часто начинаем путаться, когда нас спрашивают о грамматических деталях. Истинное лидерство означает интуитивное понимание того, какое правило будет работать в той или иной ситуации.

Типичные ошибочные представления об интуиции

1. Интуиция – это противоположность рациональности. Но это не так. Интуиция представляет собой подсознательное знание, основанное на личном опыте и простых практических правилах. Чтобы быть рациональным, вам потребуются и интуиция, и рассуждение.

2. Интуиция – это женское качество. Так было принято считать со времен эпохи Просвещения. Сегодня мужчинам также дозволено иметь интуицию. Ключевое различие состоит в том, что мужчины по-прежнему менее охотно признают значение интуиции и реже прислушиваются к своему внутреннему голосу.

3. Интуиция является чем-то низшим по отношению к преднамеренному размышлению. Преднамеренное размышление и логика обычно ничем не лучше интуиции, и наоборот. Логика (или статистика) больше всего подходит для обращения к известным рискам, а хорошая интуиция и простые практические правила незаменимы в условиях неопределенности (рис. 2.3).

4. Интуиция основывается на сложном подсознательном взвешивании всех данных. Этот тезис выдвигался для объяснения причин того, что интуитивные решения часто оказываются такими хорошими. Идея здесь заключается в том, что если мыслительный процесс хорош, то он должен быть подобен бухгалтерскому методу количественной оценки всего. Но бухгалтерский подход дает хорошие результаты только в мире известных рисков, но не в условиях неопределенности. Есть убедительные факты, свидетельствующие, что интуиция основывается на простых правилах и использует только часть доступной информации.

Глава 7

Игры и развлечения

Если бы все на земле было рационально, ничего бы не случилось.

Федор Достоевский

Давайте заключим сделку!

Игровое телешоу «Давайте заключим сделку» впервые было показано на NBC в 1963 г. Один из центральных эпизодов шоу назывался «Большая сделка дня». В нем ведущий, Монти Холл, показывал участнику три двери. За одной из них находился большой приз – новый «кадиллак» или другое чудо, способное вызвать вопли восторга, а за другими – совершенно бесполезные дары, например живые козы. Колумнистка журнала Parade Мэрилин Савант, которая пять лет подряд упоминалась в книге рекордов Гиннесса как женщина с самым высоким IQ, сделала «задачу Монти Холла» весьма популярной. Она описывала проблему, с которой сталкивался участник передачи {112} , следующим образом:

112

«Ask Marilyn», Parade, September 9, 1990, p. 15, and December 2, p. 25. Задача Монти Холла впервые была сформулирована Стивом Селвином в 1975 г. См. также: Krauss S., Wang X. T., 2003. Следующий отрывок взят из статьи: Tierney J. «Behind Monty Hall’s doors: Puzzle, debate and answer?», New York Times, July 21, 1991.