Где можно получить дополнительную информацию
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].
Идея № 3
Еж и лиса – почему эксперты ошибаются
Избыточные знания делают прогнозы менее надежными.
Что вам нужно знать
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.
Почему это важно
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