Введение
i
В один из осенних дней 1906 года британский ученый Фрэнсис Гальтон оставил свой дом в городе Плимуте и отправился на сельскую ярмарку. Гальтону было восемьдесят пять лет. Он вполне ощущал свой возраст, однако его все еще переполняла любознательность, благодаря которой было написано немало научных трудов по статистике и теориям наследования, принесших ему известность (включая скандальную).
Гальтон ехал на ежегодную выставку животноводства и птицеводства Западной Англии региональное мероприятие, на которое собирались местные фермеры и горожане, чтобы оценить достоинства домашнего скота и птицы коров, овец, лошадей, свиней, кур. Пристало ли именитому ученому (да еще и в столь почтенном возрасте) расхаживать по рядам между загонами и рассматривать рабочих лошадей и свинейрекордсменок? Да, в выборе этого странного занятия Гальтон руководствовался логикой. Будучи человеком, буквально одержимым двумя научными увлечениями оценкой физических и умственных способностей и селекцией, — Гальтон рассматривал животноводческую выставку в качестве огромного стенда, на котором ясно видны результаты удачной и неудачной селекции.
Гальтон уделял так много внимания селекции, поскольку полагал, что лишь очень немногие люди обладают данными, необходимыми для поддержания здоровья общества. Значительную часть своей научной карьеры Гальтон посвятил изучению этих данных, как раз чтобы доказать, что подавляющее большинство людей ими не владеет. Например, на Международной выставке 1884 года в Лондоне он устроил "антропометрическую лабораторию", где с помощью приспособлений собственного изобретения проверял посетителей выставки по таким параметрам, как "острота зрения и слуха, способность к различению цвета, избирательность взгляда и время реакции". В результате экспериментов его разочарование в умственных способностях среднестатистического человека усилилось, ибо "тупость и невежество многих мужчин и женщин были настолько велики, что в это трудно было поверить". "Только если власть и управление обществом останутся в руках немногих избранных, безупречных во всех отношениях людей, сделал вывод Гэлтон, — у нас есть будущее".
Вернемся к животноводческой ярмарке. Прогуливаясь по выставке, Гэлтон наткнулся на стенд, около которого проводились соревнования по угадыванию веса. На всеобщее обозрение был выставлен откормленный бык, и собравшаяся толпа должна была на глазок определить вес животного. (А точнее, они должны были угадать вес этого быка после того, как его "забьют и освежуют".) За шесть пенсов вы могли купить проштампованный и пронумерованный билет, в который надо было внести ваше имя, адрес и прогноз. За самые точные ответы были обещаны призы.
Счастье попытали примерно восемьсот человек. Это была разношерстная публика — как мясники и фермеры, явно искушенные в оценке веса скота, так и люди, наверняка далекие от животноводства. "Участие приняли множество непрофессионалов, — писал впоследствии Гальтон в научном журнале Nature , — клерки и прочие из тех, кто, не имея специальных знаний о лошадях, делают ставки на бегах, опираясь на мнение газет, друзей или собственное разумение". Гальтону тут же пришла на ум аналогия с демократией, когда люди с радикально различающимися способностями и интересами получают каждый по одному голосу. "Средний участник конкурса был экипирован знаниями для точной оценки веса забитого и освежеванного быка не лучше, чем средний избиратель — для оценки качеств того или иного претендента или особенностей большинства политических вопросов, по которым он голосует", сетовал он.
Гэлтон хотел установить, на что способен "средний избиратель", поскольку намеревался доказать, что его возможности очень малы. Поэтому он превратил конкурс в импровизированный эксперимент. Когда соревнование закончилось и призы были розданы, Гальтон позаимствовал у его организаторов билеты и подверг их ряду статистических тестов. Гэлтон рассортировал билеты с прогнозами (всего 787 — ему пришлось исключить тринадцать билетов, ибо они были заполнены неразборчиво) в порядке убывания точности, и выстроил график, чтобы убедиться, что он будет представлять собой колоколообразную, гауссову кривую. Затем он сложил все оценки участников и вывел усредненный прогноз группы. Эта цифра представляла собой, можно сказать, коллективную мудрость плимутской толпы. Если бы толпа была одним человеком, именно так этот человек оценил бы вес быка.
Гэлтон, несомненно, полагал, что средний прогноз группы будет очень далек от истины. Казалось очевидным, что коллективное решение толпы, состоящей как из мудрецов, так и из людей посредственных и недалеких, скорее всего окажется неудачным. Но Гальтон ошибся. Толпа предположила, что вес быка, после того как его забьют и освежуют, составит 1197 фунтов. После того как его действительно забили и освежевали, оказалось, что бык весил 1198 фунтов. Иными словами, оценка толпы оказалась очень точной. Возможно, в конечном итоге селекция не так уж много значила. Позднее Гальтон писал: "Результат был в большей степени в пользу надежности демократических суждений, чем того можно было ожидать". Это было явное преуменьшение.
II
В тот день в Плимуте Фрэнсис Гальтон открыл для себя простую, но яркую истину, по сути лейтмотив этой книги. Группы обладают выдающимся коллективным интеллектом и способны продуцировать решения, которые гораздо более проницательны, чем выводы самых умных участников. Более того, чтобы толпа была мудрой, совершенно не требуется, чтобы ведущие роли в ней играли исключительно умные люди. Даже если большинство участников группы недостаточно осведомлены или профессиональны, группа все равно способна прийти к мудрому коллективному решению. Это выгодно, поскольку человеческие существа не слишком приспособлены к принятию решений. Это нас экономист Герберт Саймон назвал "ограниченно рациональными" существами. Как правило, мы располагаем меньшим объемом информации, чем нам хотелось бы. Наши представления о будущем ограничены.
Большинство из нас не утруждают себя проведением анализа предполагаемых усилий и ожидаемых результатов. Вместо поиска лучшего решения мы зачастую довольствуемся достаточно хорошим. А как часто мы формируем суждения под влиянием эмоций! И все же, несмотря на все эти ограничения отдельных несовершенных суждений, сведенные воедино верным способом они трансформируются в потрясающе проницательный коллективный разум.
Этот разум, или то, что я называю "мудростью толпы", действует в мире под самыми разными обличьями. Это благодаря ей поисковая система Интернета Google способна в считанные секунды просканировать миллиард Web -страниц и найти ту, на которой размещена нужная вам информация. Именно мудростью толпы можно объяснить, почему очень тяжело зарабатывать деньги, делая ставки на игры Национальной футбольной лиги, и почему в последние пятнадцать лет несколько сот энтузиастов в сердце штата Айовы гораздо точнее предсказывали результаты выборов, чем опрос Гэллапа. На мудрости толпы основан механизм работы фондового рынка (и то, почему частенько он прекращает работать). Идея коллективного разума помогает объяснить, почему, когда вы в два часа ночи заходите в круглосуточный продуктовый магазин в поисках сока, там вас всегда ждут полки с пакетами этого сока; исходя из нее мы объясним и то, почему люди платят налоги и помогают тренировать команды Малой лиги (бейсбольная лига для мальчиков и девочек 8-12 лет. — Примеч. ред.). Идея коллективного разума чрезвычайно важна для занятий наукой, и способна фундаментально изменить способы ведения бизнеса.
В этой книге я попытаюсь представить мир таким, какой он есть, рассматривая явления, в которых на первый взгляд нет ничего общего и даже похожего, но которые все же очень близки друг другу. Но эта книга еще и о мире, каким он мог бы стать. Одно из поразительных свойств мудрости толпы: невзирая на то, что она всеобъемлюща, ее легко не заметить, а столкнувшись с ее воздействием, трудно воспринять. Большинство из нас, будь то избиратели, инвесторы, менеджеры или потребители, полагают, что ценные знания сосредоточены в очень немногих руках (или, скорее, в очень немногих головах). В поисках ключа к решению сложной проблемы или принятию верного решения мы стремимся найти одного нужного человека, у которого на все есть ответ. Даже увидев, как толпа людей, многие из которых не особенно сведущи, совершает нечто потрясающее, скажем, точно предсказывает результаты лошадиных бегов, мы скорее всего припишем этот успех нескольким умным ее представителям, но уж никак не самой толпе. Как пишут об этом социологи Джек Б. Солл и Ричард Лэррик, мы испытываем потребность в "погоне за экспертом". Давайте прекратим эту охоту и обратимся к толпе (в которой, разумеется, будут и гении). Есть шансы, что она знает.
III
Шотландский журналист Чарльз Маккей высмеял бы идею, что толпа вообще может что-либо знать. В 1841 году Маккей опубликовал работу под названием "Удивительные массовые заблуждения и безумие толпы" бесконечно увлекательную хронику массовых маний и коллективной глупости, и название данной книги будет ответом на этот заголовок, при всем моем уважении к его автору. Для Маккея толпа никогда не отличалась мудростью. Она не была даже разумной. Коллективные суждения он считал обреченными на экстремальность. "У людей, как было сказано, стадное мышление, — писал он. — Можно доказать, что они и с ума сходят вместе, а вот приходят в себя медленно и по одиночке". Маккей рассматривает коллективное безумие как нечто само собой разумеющееся. Согласно представлениям Макеея, группы либо отупляют, либо сводят людей с ума, либо и то и другое.
И Маккей был не одинок. Мыслитель Бернард Барух произнес знаменитые слова: "Любой человек как индивидуум довольно рассудителен и разумен — а как член толпы он мгновенно становится болваном". Генри Дэвид Торо сокрушался: "Толпа никогда не достигнет уровня своего лучшего представителя — напротив, она деградирует до уровня худшего". Фридрих Ницше писал: "Безумие это исключение для индивидуумов, но правило для групп". А вот английский историк Томас Карлайл выразился более лаконично: "Я не верю в коллективную мудрость индивидуальных невежеств".
Возможно, самым жестким критиком групп был французский писатель Гюстав Ле Бон, который в 1895 году опубликовал образец классической полемики под названием "Толпа: исследование массового сознания". Ле Бон был напуган развитием демократии на Западе в девятнадцатом веке, и его приводила в настоящий ужас мысль о том, что простые люди смогут влиять на политику и культуру. Однако его презрение к группам коренилось гораздо глубже. Толпа, как утверждал Ле Бон, — это больше, чем всего лишь сумма ее участников. Это — своего рода самостоятельный организм. У нее есть свой образ и собственная воля, и ее поступки зачастую идут вразрез с намерениями участников. Когда толпа совершает что-либо, она, по мнению Ле Бона, всегда совершает глупость. Толпа может быть храброй, трусливой или жестокой, но мудрой — никогда. По его словам, "в толпах аккумулируется глупость, а не здравый смысл". Толпе недоступны действия, "требующие высокой степени интеллекта", и их интеллектуальная подоплека "всегда ниже интеллектуального уровня отдельного индивидуума". Поразительно, что в понятие "толпы" Ле Бон включает не только такие очевидные примеры коллективной дикости, как суды Линча или мятежи, но практически любой тип общественного объединения, принимающего решения.
Именно поэтому Ле Бон разбивал в пух и прах идею присяжных, "выносящих вердикты, которые каждый член суда по отдельности не одобрил бы". Парламенты, утверждал он, принимают законы, которые каждый парламентарий, как правило, отверг бы. Фактически, если собрать умных людей, специалистов во многих разных областях, и попросить их "вынести решения, имеющие последствия общего характера", то суждения, к которым они придут, будут в целом не лучше, чем "принятые сборищем имбецилов 2 ".
В своей книге я, по примеру Ле Бона, широко трактую понятия "группа" и "толпа", обозначая ими все, что угодно, от аудитории игровых шоу до многомиллиардных корпораций и толп игроков спортивных тотализаторов. Некоторые группы, примеры которых приводятся в этой книге, жестко организованы и хорошо осознают свою тождественность (как, к примеру, команды управленцев в главе 9). Другие сообщества, например, водители и пассажиры автомашин, попавших в дорожный затор, о чем я пишу в главе 7, не имеют никаких формальных признаков организации. Иные же объединения, скажем, фондовая биржа, представлены главным образом как постоянно меняющаяся комбинация цифр и сумм долларов. Все эти группы отличаются друг от друга, но каждой из них свойственна способность действовать коллективно в целях принятия решений и устранения проблем — даже если люди в таких группах не всегда осознают, что заняты именно этим. И то, что является очевидной истиной для некоторых из этих групп (а именно то, что они мудры и искусны в решении проблем), потенциально верно в отношении большинства из них, если не всех. В этом смысле Гюстав Ле Бон видел все в совершенно ином свете. Если вы соберете достаточно большую и достаточно разнообразную группу людей и попросите их "найти решения, имеющие последствия общего характера", решения этой группы с течением временем будут "интеллектуально выше решений отдельного индивидуума", пусть даже самого умного или осведомленного.
- Имбецил страдающий слабоумием средней степени. Примеч. ред.
IV
Оценка веса быка — едва ли слишком сложная задача. Но, как я утверждал ранее, коллективный разум может быть применен для решения огромного количества задач, и их сложность не будет препятствием. В этой книге я коснусь трех типов проблем. Первые я называю когнитивными. Это проблемы, которые имеют или будут иметь конкретные решения. Например, "Кто выиграет Суперкубок в этом году?" или "Сколько единиц нового струйного принтера будет продано в последующие три месяца?" Это все когнитивные проблемы. То же самое касается вопроса "Насколько вероятно, что этот препарат будет утвержден Администрацией США по контролю за продуктами питания и лекарствами?" Вопросы, на которые не может быть единственного и верного ответа, например, "Где лучшее построить общественный бассейн?" это тоже когнитивные проблемы.
Второй тип проблем обычно обозначается как проблемы координации. Проблемы координации требуют от участников групп (торговцы, пассажиры метро, студенты в поисках друзей) согласования их поведения с поведением остальных, учитывая, что эти остальные пытаются действовать в своих интересах. Как покупатели и продавцы находят друг друга и договариваются о взаимоприемлемой цене? Как компании организуют свои операции? Как безопасно вести машину при интенсивном движении? Это все примеры проблем координации.
Последний тип проблем это проблемы взаимодействия. Как видно из самого названия, проблемы взаимодействия сопряжены с довольно-таки трудной задачей: например, как заставить корыстных, недоверчивых людей работать сообща, даже если в их собственных интересах отказаться от участия в этом деле. Плата налогов, вопросы загрязнения окружающей среды, достижение согласия в том, что можно считать разумной зарплатой, это все примеры проблем взаимодействия.
Скажу немного о структуре этой книги. Первая половина, как вы увидите, посвящена теории, приправленной, правда, примерами из жизни. По одной главе посвящено каждой из трех проблем (когнитивной, координации и взаимодействия). Следующие главы повествуют об условиях, необходимых для того, чтобы толпа была мудрой: разнородности, независимости и особом типе децентрализации. Размышляя о мудрости толпы, мы исследуем три условия, которые позволяют прежде всего решить вопросы координации и взаимодействия.
Вторая половина книги представлена, главным образом, практическими примерами. Каждая из глав здесь посвящена различным путям организации сообществ людей во имя общей цели (или условно общей), и каждая глава — о том, как коллективный разум либо расцветает, либо с трудом выживает. В главе о корпорациях, например, подчеркивается разница между системами, в одной из которых власть и право принятия решений узурпированы немногочисленным руководством, а в другой царит свобода. Глава о рынках начинается с вопроса о том, могут ли рынки обладать коллективным разумом, и заканчивается анализом динамики ажиотажа на фондовом рынке.
В этой книге я привожу много историй о группах, принимающих неверные решения, а также — о группах, принимающих правильные. Почему? Что ж, так устроен мир. Мудрость толпы оказывает куда более важное и благотворное влияние на нашу обыденную жизнь, чем мы это осознаем, а последствия этого влияния для будущего огромны. В настоящее время многие группы бьются над решением самых, казалось бы, заурядных проблем, в то время как другие вносят в общество хаос поспешными необдуманными суждениями. Группы хорошо работают в одних обстоятельствах и хуже — в других. И все они нуждаются в правилах, чтобы поддерживать порядок и согласованность. Лишенные этого, они допускают ошибки. Группа выигрывает, когда ее участники свободно общаются между собой и учатся друг у друга, но переизбыток общения, как ни парадоксально, может понизить коллективный интеллект сообщества людей. Большие группы зачастую могут быть эффективными в решении проблем определенного типа, но они же станут неуправляемыми и беспомощными в обстоятельствах иного рода. Наоборот, малые группы обладают преимуществом лучшей управляемости, но подвержены риску недостаточной разнородности и склонности участников соглашаться друг с другом. И наконец, Маккей был отчасти прав в том, что касается экстремального коллективного поведения: бывают времена (вспомните потрясения на фондовом рынке или восстания), когда совокупность индивидуальных решений порождает полностью иррациональное коллективное решение. Но истории о таких ошибках только подтверждают то, что для принятия верных решений нельзя недооценивать важность таких аспектов, как разнородность и независимость. Эти примеры демонстрируют, что происходит, если эти аспекты отсутствуют.
Разнородность и независимость важны потому, что самые верные коллективные решения — это продукт противоречий и споров, а не согласия или компромисса. В правильно организованной (разумной) группе, особенно перед лицом когнитивных проблем, участников не призывают изменить свои предложения для достижения приемлемого для всех решения. Вместо этого задействуются механизмы (скажем, рыночные цены или интеллектуальные системы голосования), позволяющие собрать воедино все мнения и вывести из них усредненные коллективные суждения, демонстрирующие не то, как думает какой-либо участник группы, а фактически то, как думают они все вместе. Парадоксально, но лучший способ для группы стать разумной — позволить каждому ее участнику думать и действовать как можно более независимо.
V
В начале раздела я привел пример группы, решающей простую задачу: оценку веса быка. Завершу я его примером группы, решающей невероятно сложную задачу: поиск затерянной подлодки.
Американская субмарина "Скорпион" исчезла с экранов радаров в мае 1968 года, возвращаясь на базу в Ньюпорт Ньюз после похода в Северную Атлантику. Последнее зафиксированное местоположение субмарины было известно командованию, а затем след "Скорпиона" потерялся. Существовало только приблизительное предположение о том, где могла находиться подлодка после последнего сеанса радиосвязи. В итоге ВМС приступили к поискам в зоне радиусом в двадцать миль и глубиной в тысячи футов. Трудно себе представить более безнадежное задание. Единственным решением, которое приходило на ум, было найти трех-четырех ведущих экспертов по субмаринам и океаническим течениям, спросить, где, по их мнению, может находиться "Скорпион", и искать именно там. Но как рассказывают Шерри Зонтаг и Кристофер Дрю в своей книге "Блеф слепого", у морского офицера по имени Джон Крейвен созрел другой план.
Сначала Крейвен создал серию сценариев вариантов объяснений того, что могло случиться со "Скорпионом". Затем он собрал группу людей с широким диапазоном познаний, включая математиков, специалистов по субмаринам, спасателей. Вместо того чтобы устроить обсуждение с их участием и прийти к решению, он попросил каждого оценить степень вероятности каждого из его сценариев. Чтобы было интересней, эти прогнозы имели форму пари, с бутылками "Чивас Регал" в качестве призов. Итак, люди Крейвена стали спорить о том, почему субмарина попала в беду, о скорости, с которой она приближалась к океанскому дну, о крутизне спуска и т.д.
Конечно, вся эта информация не могла указать Крейвену местонахождение "Скорпиона". Но Крейвен полагал, что если сложить все ответы вместе, выстроить полную картину судьбы "Скорпиона", он получит достаточно четкое представление о том, где в настоящее время находится субмарина. Именно так он и поступил. Сформировав базу догадок и предположений, он применил формулу, называемую теоремой Байеса, чтобы вычислить окончательное местоположение "Скорпиона". (Теорема Байеса это способ вычисления того, как новая информация о событии меняет ваши прежние ожидания относительно вероятности этого события.) Когда с этим было покончено, у Крейвена оказалось на руках то, что, грубо говоря, можно назвать коллективным прогнозом группы о местоположении субмарины.
Местоположение, которое вывел Крейвен, не было пунктом, который выбрал кто-то из отдельных участников группы. Иными словами, ни один из участников группы не имел в голове сценария, совпадавшего с тем, который выстроил Крейвен на основе информации, полученной от них всех. Окончательное предположение было действительно коллективным суждением, к которому пришла вся группа, но не представляло собой суждение самых осведомленных ее участников. Через пять месяцев после исчезновения "Скорпиона" подлодку обнаружил корабль ВМС США. Она находилась в 220 ярдах от места, указанного группой Крейвена.
В этой истории поражает то, что группа не имела практически никакой достоверной информации, а лишь ее фрагменты. Никто не знал, почему субмарина затонула, никто понятия не имел, с какой скоростью она двигалась или с каким углом крутизны она уходила на океанское дно. И все же, хотя никто в группе не знал ничего, группа знала все.
1
Мудрая толпа
i
Если спустя годы у людей останутся воспоминания о телевизионной игре "Кто хочет стать миллионером", им на память наверняка придут панические телефонные звонки претендентов своим родственникам и знакомым. А возможно, люди вспомнят о том скоротечном времени, когда Реджис Филбин 1 являлся кумиром для модников, ибо пожелал носить темно-синий галстук с темно-синей рубашкой. Но чего люди не вспомнят, так это того, что каждую неделю игра "Кто хочет стать миллионером" выставляла коллективный разум в боях против разума индивидуального, и каждую неделю коллективный разум побеждал.
Сценарий телешоу "Кто хочет стать миллионером" незамысловат: претенденту задают вопросы с четырьмя вариантами ответов; вопросы постепенно усложняются, и, если человек отвечает правильно на пятнадцать вопросов подряд, он покидает передачу, заработав миллион долларов. Изюминка в том, что, столкнувшись с затруднением, игрок может воспользоваться тремя видами помощи. Во-первых, он может попросить убрать два неправильных варианта ответа (тогда у него появлялась возможность ответить правильно при шансах 50:50). Во-вторых, он может позвонить по телефону другу или родственнику, которого накануне шоу определял как одного из умнейших людей из своего окружения, и попросить совета. И в-третьих, он может обратиться за помощью к присутствующим в студии. В этом случае зрители с помощью компьютерной системы тут же голосуют за тот или иной вариант. На основании знаний об интеллекте можно предположить, что самую ценную помощь может предложить лишь самый эрудированный человек. И надо сказать, "знатоки" справлялись достаточно хорошо, предлагая правильный ответ (в условиях временного прессинга) почти в 65% случаев. Но это ничто по сравнению с помощью аудитории. Общий ответ толпы случайных людей, которым нечем заняться, кроме как сидеть в телестудии в будний день, оказывался верным в 91% случаев.
- 1 Реджис Филбин популярный ведущий шоу "Кто хочет стать миллионером". Примеч. ред.
Вряд ли особенности игры "Кто хочет стать миллионером" когда-то станут предметом научных исследований. Мы не можем судить о том, в какой степени был эрудирован каждый из "знатоков"-советчиков, поэтому неизвестно, насколько впечатляющей оказалась "победа" над ними. И поскольку "знатоки" и аудитория отвечали на разные вопросы, возможно, хотя и маловероятно, что зрителям чаще доставались более простые. Так что трудно отказаться от мысли, что успех аудитории "Миллионера" это современный пример того феномена, который Фрэнсис Гальтон наблюдал столетие назад.
Возможности коллективного разума, по крайней мере, когда речь заходит о догадках, были продемонстрированы в ходе серии экспериментов, которую провели американские социологи и психологи в период между 1920-м и серединой 1950-х годов, во времена расцвета исследований групповой динамики. Хотя в целом, как мы убедимся далее, чем многочисленнее толпа, тем она мудрее, группы участников в ранних экспериментах были относительно небольшими. И тем не менее они функционировали очень успешно. Все началось с Хейзел Найт, социолога из Колумбийского университета, которая в 1920-х годах организовала и провела серию исследований, первое из которых отличалось удивительной простотой. В ходе этого исследования Найт просила студентов своего курса угадать температуру воздуха в помещении и потом выводила среднее арифметическое этих предположений. Оно было равно 22,44°С, тогда как в действительности температура составляла 22,2°С. Разумеется, это открытие не было из ряда вон выходящим, поскольку температура в аудитории постоянна и трудно представить себе, чтобы предположения студентов слишком сильно расходились между собой. Но в последующие годы появились куда более убедительные подтверждения мудрости толпы. Студентов и военнослужащих по всей Америке привлекали к участию в исследованиях, включающих решение головоломок и шарад, выполнение тестов на интеллект и т.д. В ходе одного из таких испытаний социолог Кейт X . Гордон попросила двести студентов оценить вес разных предметов и обнаружила, что коллективная "оценка" была верна в 94% случаев, что значительно опережало точность всех индивидуальных ответов, за исключением пяти. В другом эксперименте студентов попросили взглянуть на десять горсток картечи (разного размера), приклеенных к белому картону, и определить их размеры. На этот раз группа была точна в 94,5% случаев. Классическая демонстрация возможностей коллективного разума — это эксперимент с мармеладным драже в банке, в котором предположение группы о численности конфет превзошло по точности подавляющее большинство индивидуальных догадок. В эксперименте профессора экономики Джека Трейнора в банке было 850 горошин, а средняя "оценка" группы студентов составляла 871 горошину! Ответ лишь одного из пятидесяти шести присутствовавших в аудитории оказался более точным.
Проанализировав результаты этих экспериментов, можно сделать два важных вывода. Во-первых, участники не обсуждали возможные ответы друг с другом и не работали над проблемой сообща. Они делали индивидуальные предположения, на основании которых и выводился усредненный итог. Именно это, по наблюдениям Гальтона, и служит залогом успеха. (В одной из следующих глав мы поговорим о том, как взаимодействие участников группы меняет ситуацию — иногда к лучшему, а порой и наоборот.)
Во-вторых, общая "догадка" группы не всегда успешнее результата каждого участника. Во многих, а возможно, и в большинстве случаев несколько человек справляются с задачей лучше группы в целом. Это особенно важно в ситуациях, когда у людей есть стимул стремиться к лучшим индивидуальным результатам (скажем, на фондовом рынке). Но следует сделать оговорку: в экспериментах не было представлено доказательств тому, что самые точные ответы дают одни и те же люди. Самыми проницательными все время оказывались разные участники. Тем не менее в серии из десяти экспериментов наиболее точными непременно окажутся общие результаты группы. Значит, простейший способ получить максимально достоверный ответ — это всегда обращаться к группе.
Аналогичный подход эффективен при решении проблем иного рода. Физик-теоретик Норман Л. Джонсон, работавший в Национальной Лаборатории в Лос-Аламосе, хотел разобраться, как группы смогут решать проблемы, которые отдельные люди сочтут сложными. Ученый разработал компьютерную модель лабиринта, через который можно было пройти разными путями — длиннее и короче. Джонсон направил в лабиринт группу участников, которые поначалу бродили наугад, словно искали дорогу в совершенно незнакомом городе. Достигая развилок, которые Джонсон называл "узлами", они наугад выбирали, куда им повернуть направо или налево. После того как лабиринт был пройден, Джонсон вновь попросил пройти его, только на этот раз позволил участникам эксперимента воспользоваться полученным ранее опытом, как если бы они оставляли на своем пути что-нибудь вроде хлебных крошек. Джонсон хотел установить, насколько эффективно участники эксперимента воспользуются его подсказкой. Как и ожидалось, благодаря этой дополнительной информации результаты улучшились: в среднем участники использовали 34,3 попытки, чтобы найти выход в первый раз, и всего 12,8 попытки, чтобы выбраться из лабиринта во второй раз.
Но ключевым результатом эксперимента оказалось вычисленное Джонсоном "коллективное решение" группы. Ученый выяснил, какие действия предпринимали большинство участников группы в каждом "узле", и составил путь через лабиринт, основываясь на решениях большинства (т.е., если на какой-либо из развилок направо поворачивало больше людей, чем налево, он предполагал, что это и есть направление, выбранное группой; равенства решений практически не наблюдалось). Путь группы составлял всего девять попыток, т.е. был короче, чем путь отдельного среднего участника (12,8 попытки), — великолепный результат! Мало того, лабиринт нельзя было пройти меньше чем за девять этапов, и в "коллективном решении" группы заключался самый оптимальный вариант. Возникает закономерный вопрос: проявляется ли мудрость толпы исключительно в лабораторных условиях и университетских аудиториях? Как обстоят дела в реальном мире?
II
В 11:38 утра 28 января 1986 года космический корабль "Челленджер" стартовал с космодрома на мысе Канаверал. Через семьдесят четыре секунды он был на высоте десяти миль и поднимался все выше. Потом он взорвался. Запуск транслировали по телевидению, поэтому новость о катастрофе распространилась мгновенно.
Тут же отреагировал фондовый рынок. Уже через несколько минут упали в цене акции четырех главных компаний-подрядчиков, участвовавших в запуске "Челленджера": Rockwell International , построившей шаттл и его главные двигатели; Lockheed , обеспечивавшей наземную поддержку; Martin Marietta , изготовившей внешний топливный бак корабля; Morton Thiokol , построившей твердотопливную ракету-носитель. Через двадцать одну минуту после взрыва курс акций Lockheed снизился на 5%, Martin Marietta на 3%, Rockwell на 6 %.
; Больше всего пострадали акции Morton Thiokol . Как сообщали в своем отчете об исследовании реакции рынка на катастрофу "Челленджера" профессора экономики Майкл Т. Малони и Дж. Гарольд Мулхерин, так много инвесторов пытались продать акции Thiokol 'и было так мало желающих их приобрести, что на торгах почти моментально образовался клинч. Когда на бирже возобновились торги, примерно через час после взрыва, акции этой компании уже стоили на 6% дешевле. К концу дня, при закрытии торгов акции Thiocol упали чуть ли не на 12%. В то же время курс акций остальных трех фирм начал медленно расти, и к концу торгов их стоимость упала всего примерно на 3%.
Это означало, что фондовой рынок практически мгновенно отметил Morton Thiokol как компанию, более других ответственную за гибель "Челленджера". Фондовый рынок по крайней мере, теоретически, это механизм для расчета прибыли, которую компания заработает в будущем. Резкое падение курса акций Thiokol (особенно в сравнении с небольшим снижением курса акций других компаний) было несомненным признаком того, что инвесторы сочли виновной в происшедшем именно компанию Thiokol , а также того, что последствия для ее итоговых показателей будут весьма печальными.
Как отмечали, однако, Малони и Мулхерин, в день катастрофы не было сделано публичных комментариев, называвших Thiokol единственным виновником катастрофы. В статье, появившейся в New York Times следующим утром и посвященной трагедии, отмечалось: "Причины катастрофы неизвестны".
Однако "коллективный разум" в лице фондового рынка оказался прав. Через шесть месяцев после взрыва президентская Комиссия по расследованию обстоятельств гибели "Челленджера" установила, что при взлете ухудшилась эластичность уплотнительных колец (изоляторов, которые должны были воспрепятствовать высвобождению отработанных газов) на ракетоносителе, изготовленном компанией Thiokol , в них образовались прорехи, и раскаленные газы прожгли главный топливный бак, что и послужило причиной взрыва. (Физик Ричард Фейнман ярко продемонстрировал это явление на слушаниях Конгресса, бросив уплотнительное кольцо в стакан с ледяной водой. В результате перепада температур ломкость кольца повысилась.) Вину за трагедию возложили на Thiokol . Все остальные компании были оправданы.
Но фондовый рынок "знал" о вине Thiokol уже спустя полтора часа после взрыва. Возможно, это было единичное событие, и стоимость акций Thiokol резко упала по чистой случайности? Или, возможно, дела компании в области космических программ уже шли на спад и данный инцидент лишь спровоцировал реакцию инвесторов? Это важные аргументы, но есть все же нечто необъяснимое в поведении рынка. В описанном случае фондовый рынок работал как простой оценочный механизм, на который не влияли такие факторы, как комментарии прессы, инерция торгов и оживление на Уолл-стрит, что делает его особенно загадочным механизмом проявления коллективной мудрости инвесторов. В тот день покупатели и продавцы всего лишь он реагировали на произошедшие события и оказались правы.
Как они установили истину? Это вопрос, который Малони и Мулхерин находят весьма неоднозначным. Сначала они проверили внутреннюю финансовую отчетность компании, чтобы установить, не сбросили ли 28 января руководители Thiokol акции намеренно, возможно, уже в первый часы после трагедии зная, что ответственность за все ляжет на их компанию. Они этого не делали. И руководители фирм-конкурентов Thiokol , которые могли слышать об уплотнительных кольцах, также не играли на понижении курса акций Thiokol . He было обнаружено случаев, что кто-то сбывал акции Thiokol , скупая одновременно акции трех остальных подрядчиков (что было бы логичным для брокера, располагающего достоверной информацией о причинах трагедии). Но самое главное, одни только расторопные инсайдеры не смогли бы вызвать такой стремительный обвал курса акций Thiokol . Все дело было в инвесторах, не осведомленных о причинах взрыва шаттла, но отказывающихся покупать ценные бумаги истинного виновника.
Малони и Мулхерин так и не смогли найти убедительное объяснение этому поразительному совпадению. Их окончательным предположением стало то, что падение курса акций Thiokol якобы было все-таки обусловлено информацией, полученной от инсайдеров, но конкретных доказательств и разъяснений они не привели. Однако ученые упомянули яркую цитату Морин О'Хара, экономиста Корнелльского университета: "Мы видим, как рынки работают на практике, но мы не до конца понимаем, как они работают в теории".
Возможно, и так. Но все зависит от того, что вы понимаете под "теорией". Если абстрагироваться от подробностей, вот что произошло в тот январский день: большая группа, состоящая из отдельных индивидуумов (действительных и потенциальных держателей акций Thiokol и акций ее конкурентов), задалась вопросом: "Как изменилась цена акций всех этих четырех компаний после взрыва "Челленджера"?", на который ни у кого из них не было объективного и точного ответа. Почему же общая "оценка" толпы (выраженная в долларах цена акций) оказалась верной? Возможно, кто-то и обладал конфиденциальной информацией о том, что произошло с уплотнительными кольцами. Но даже если и нет, вполне вероятно, что, объединив все обрывки информации о взрыве, которые имелись у всех биржевых трейдеров в тот день, мог приблизиться к истине. Так же как в случае с теми, кто помог Джону Крейвену найти субмарину "Скорпион", не зная точного места ее нахождения, никто из трейдеров не был уверен в ответственности Thiokol , но все вместе они попали в точку.
В тот день фондовый рынок отвечал четырем условиям, характеризующим мудрую толпу. Это многообразие мнений (каждый человек должен обладать собственным мнением, пусть это даже самая невероятная интерпретация известных фактов), независимость участников (мнение отдельных членов группы не зависит от суждений окружающих), децентрализация (люди имеют возможность основываться на локальных сведениях) и агрегирование 2 (механизм объединения личных мнений в коллективное решение). Если в группе соблюдены все перечисленные условия, ее общее "суждение" с большой степенью вероятности окажется точным. Почему? По сути, речь идет о поиске истины при помощи математической логики. Если вы попросите достаточно большую группу разных, независимых друг от друга людей сделать прогноз или оценить вероятность наступления того или иного события, а потом найдете их общий "ответ", ошибки участников взаимно исключат друг друга. Любое предположение состоит из двух компонентов: точной информации и ошибочных наслоений. Исключите "шелуху", и получите зерно истины.
Но даже если исключить все ошибки, все равно остается вероятность того, что общее "суждение" группы окажется неверным. Чтобы группа проявила коллективную мудрость, должны присутствовать хоть какиенибудь достоверные сведения в "информационной" части уравнения "информация минус ошибка". (Если бы покупать и продавать акции после катастрофы "Челленджера" попросили большую группу детей, они вряд ли выделили бы Thiokol как главного виновника.) Что поражает (и что делает фразу "мудрая толпа" такой многозначительной), так это то, как много информации зачастую содержит коллективный вердикт группы. В таких случаях, как эксперимент Гальтона или взрыв "Челленджера", толпа содержит в своей коллективной памяти почти полную картину произошедшего.
- 2 Агрегирование (от англ. aggregation собирание, соединение частей) здесь: обобщение, нахождение общего ответа. Примеч. ред.
Возможно, это и неудивительно. Поскольку люди — продукт эволюции, то можно предположить, что нам изначально даны потрясающие способности для познания окружающего мира. Но как объяснить то, что при благоприятных обстоятельствах мы сообща способны узнать так много? Например, подумайте, что будет, если попросить сотню человек пробежать стометровку, а потом вывести средний результат. Смею вас уверить, он окажется весьма заурядным. Но попросите сто человек ответить на заковыристый вопрос или решить задачу, и "средний ответ" в большинстве случаев окажется столь же качественным, что и ответ самого эрудированного участника группы. Принято думать, что среднее — это заурядное. Но в случае принятия решений дело обстоит как раз наоборот. Мы словно запрограммированы на коллективную мудрость.
III
Для принятия действительно успешных решений, несомненно, требуется больше, чем всего лишь общая картина окружающего мира. В дополнение требуется картина мира, который грядет (или, по крайней мере, может наступить). А что может быть менее надежным, чем будущее? Мы доказали, что групповой разум поразительно проницателен, когда надо угадать, сколько драже в банке, или вспомнить, в каком году группа Nirvana выпустила песню " Nevermind ". Но как он функционирует в условиях неопределенности, когда правильный ответ кажется невероятным, потому что событие еще не произошло?
Вся карьера Роберта Уолкера зависит от ответа на вопросы именно такого рода. Уолкер директор спортивной букмекерской конторы в отеле и казино "Мираж" в Лас-Вегасе. И это значит, что каждую неделю он принимает тысячи ставок на спортивные состязания — от профессионального футбола до баскетбольных матчей Лиги плюща 3 . Перед всеми этими матчами Уолкер обязан предлагать игрокам на тотализаторе позицию (или разрыв очков), которая позволяет им узнать, какая команда вероятнее всего победит и с каким счетом. Принцип действия системы прост. Скажем, "Гиганты" имеют потенциальный перевес над "Самцами" в три с половиной очка. Если вы поставите на "Гигантов", они должны выиграть с перевесом в четыре очка или больше, чтобы вы выиграли у казино. И наоборот, если вы поставили на "Самцов", они могут проиграть три очка или меньше (или же выиграть), чтобы вы унесли с собой деньги казино. В других видах спорта ставки делаются на основе гандикапа: если вы ставите на фаворита, вам придется выложить 150 долларов, чтобы вернуть назад свои 100 долларов, а когда ставите на слабого, вам достаточно выложить 75 долларов, чтобы выиграть 100 долларов.
Работа Уолкера как букмекера заключается не только в том, чтобы попытаться угадать, какая команда выиграет. Он оставляет это право за игроками, во всяком случае, теоретически. Прежде всего Уолкер стремится к тому, чтобы игроки ставили примерно одинаковые суммы денег на обе команды. В этом случае он уверен, что непременно выиграет половину ставок и проиграет другую половину. Почему Уолкер вполне счастлив тем, что остается при своем? Да потому что букмекеры получают больше денег на каждом пари, которое выигрывают, чем теряют на каждом проигрышном пари. Если вы сделаете ставку на основе разрыва очков, вам надо будет поставить одиннадцать долларов, чтобы выиграть десять. Представьте, что участвуют всего два игрока, один ставит на фаворита, другой на слабака. Уолкер берет двадцать два доллара (по одиннадцать долларов с каждого игрока). Двадцать один доллар он выплачивает победителю. Доллар остается у него как прибыль. Из таких мелких прибылей, известных как "навар" или "куш", и состоит доход букмекера. Очевидно, что такое преимущество сохраняется только в том случае, когда на кону не наблюдается значительного перекоса в пользу одной из сторон.
Чтобы избежать этого, Уолкеру надо распределить разрывы очков так, чтобы ставки делались равномерно на обе команды. "Нам нужно разделить публику, потому что только тогда мы получим свой навар", — говорит он. Например, за неделю до Суперкубка 4 первоначальная позиция "Миража" давала преимущество "Балтиморским воронам" в два с половиной очка. Но вскоре после того как позиция была оглашена, "Мираж" принял пару ранних ставок против "Балтиморских воронов" в три тысячи долларов. Это не так много денег, но этого оказалось достаточно, чтобы заставить Уолкера увеличить разрыв очков до трех. Если все хотят ставить на "Балтиморских воронов", значит, прежняя позиция была неверна. Поэтому ее сдвинули. Первую позицию определяет букмекер, но она значительно сдвигается в ответ на поведение игроков — это похоже на то, как курсы акций поднимаются и падают вместе со спросом.
- 3 Лига плюща самые престижные университеты США. Примеч. ред.
- 4 Суперкубок финал первенства Национальной лиги по американскому футболу. Примеч. ред.
Теоретически, вы можете устанавливать первоначальную позицию на любом уровне и просто позволять ей автоматически перестраиваться так, чтобы разрыв очков увеличивался или уменьшался в любой момент, когда есть значительный дисбаланс денежных сумм, которые ставят на каждую сторону. "Мираж" мог бы делать так без проблем; его компьютеризованная база данных отслеживает ставки по мере их поступления. Однако букмекеры изо всех сил стараются сделать первоначальную позицию как можно более точной, потому что если они выставят ее неверно, будет слишком много проигранных ставок. Однако когда позиция открывается, процесс выходит из-под контроля букмекера, и разрыв очков в ходе пари представляет собой коллективное суждение участников о том, как может закончиться игра. Как выразился Боб Мартин, который в 1970-х годах был, пожалуй, самым известным букмекером страны: "Как только вы вывешиваете цифру на доске, она становится общественной собственностью".
Публика, как выясняется, очень сообразительна. У нее нет хрустального шара: разрыв очков лишь приблизительно прогнозирует окончательные результаты, например, игр НФЛ. Очень трудно даже хорошо информированным игрокам постоянно держать окончательный разрыв под контролем. Примерно в половине матчей фавориты покрывают разрыв, в то время как во второй половине матчей проигравшая команда разрыв перекрывает. Именно этого ждет букмекер. И в своих суждениях рынок не допускает очевидных ошибок — например, чтобы хозяева поля выигрывали больше, чем предсказывает толпа, или чтобы более слабые команды гостей постоянно недооценивались. Суждения толпы время от времени оказываются ошибочными. Но они напоминают ошибку, задокументированную в недавней газетной статье, в которой речь шла о том, что в пятнадцатую, шестнадцатую и семнадцатую неделю игр НФЛ проигравшие хозяева поля оказались редкой в истории хорошей ставкой. Итак, вам надо хорошенько попотеть, чтобы обойти толпу, делающую ставки. Примерно в трех четвертях случаев окончательная позиция "Миража" будет надежнейшим прогнозом результатов игр НФЛ,
То же касается и многих других видов спорта. Поскольку тотализатор — это своего рода готовая лаборатория изучения прогнозов и их результатов, целый сонм академиков тщательно присматривался к букмекерским рынкам, чтобы увидеть, насколько они эффективны (т.е. насколько хороши в переработке доступной информации). Выводы исследователей стабильны: в целом в большинстве основных видов спорта на пари болельщиков можно неплохо заработать. В некоторых случаях эффективность групповых решений особенно высока: например, на лошадиных бегах финальные ставки надежно предсказывают порядок прихода к финишу (т.е. фаворит побеждает чаще всего, лошадь, на которую поставили на одну позицию меньше ставок, чаще всего приходит второй, и т.д.), они также предоставляют, по выражению экономиста Раймонда Д. Зауэра, "весьма надежные прогнозы вероятности победы". Иными словами, лошадь с шансами три к одному будет выигрывать, грубо говоря, в четверти забегов. Есть исключения. Прогнозы менее надежны в тех видах спорта и играх, где букмекерский рынок меньше и не так гибок. В том смысле, что шансы могут коренным образом измениться всего из-за нескольких ставок. К примеру, хоккей, гольф или баскетбольные матчи между командами из небольших колледжей это зачастую те виды спорта, на которых профессиональные игроки на тотализаторе могут сделать настоящие деньги, поскольку чем больше группа, тем точнее в своих прогнозах она становится. Тут есть и некоторые интересные особенности: например, на лошадиных бегах люди делают рискованные ставки немного чаще, чем следовало бы, и ставят на фаворитов немного реже, чем надо. (Это похоже на поведение, ориентированное на риск: игроки, особенно неудачники, скорее сделают рискованную ставку в надежде на серьезный куш, чем будут выдавливать победу, с малым риском ставя на фаворитов). Однако в целом, если игроки совместно не прогнозируют будущее, они выбирают варианты уровнем ниже.
IV
Недавно я решил, что мне нужен и немедленно! точный текст монолога Билла Мюррея из пьесы "Хижина для кадиллака" о носильщике сумки для гольфа Далай Ламы. Ключевые слова там следующие: "Мне это выпало, ну и хорошо", а Далай Лама, в пересказе Мюррея, с удовольствием повторял: 'Гунга галунга". Итак, я обратился к Google , крупнейшей поисковой системе Интернета, набрал "мне это выпало" и "гунга", потом нажал на кнопку "Поиск". Спустя секунду на моем экране появился список из 695 Web -страниц. Первой в списке оказалась статья из Golf Online , в которой присутствовала вторая часть монолога. Нормально, но третьим в списке был Web-сайт некой организации под названием Репп State Soccer Club 5 . Вратарь по имени Дэвид Файст поместил в Интернете полный текст монолога. Поиск занял 0,18 секунды.
В другой раз мне понадобилось просмотреть работу Мулхерина о катастрофе "Челленджера", которую я упомянул ранее. Я не мог вспомнить имя автора и набрал "реакция фондового рынка на катастрофу Челленджера". Мне было предложено 2370 Web -страниц. На первой была статья в Slate Дэниэла Гросса о работе Мулхерина. Третьей была собственная страница Мулхерина со ссылкой на запрашиваемый мною отчет. Поиск (в котором, если помните, не присутствовало имя автора) занял 0,10 секунды. Несколько минут спустя я поискал текст песни Рамона о том, как Рональд Рейган посетил кладбище в Битбурге, и это заняло 0,23 секунды, и первая ссылка в списке оказалась именно той, которую я искал.
Если вы регулярно пользуетесь Интернетом, эти примеры эффективности Google вас не удивят. Мы привыкли ожидать от поисковой системы мгновенного ответа с нужной нам страницей в начале списка. Но все же давайте копнем немного глубже и попробуем разобраться в том, что же происходит в эти десятые доли секунды. Каждый раз Google пролистывает миллиарды Web -страниц и выбирает именно те, которые точнее соответствуют запросу пользователя. Суммарное время всех упомянутых мною поисков заняло примерно полторы минуты.
Google была создана в 1998 году, когда лидером бизнеса поисковых систем была Yahoo /, a AltaVista и Lycos наступали ей на пятки. Но уже спустя два года самой популярной поисковой системой среди постоянных пользователей Интернате стала Google только потому, что она действует быстрее и предоставляет самые точные результаты поиска. Способ же, которым она этого добивается (пролистывая при каждом запросе три миллиарда Web -страниц), построен на мудрости толпы.
- 5 футбольный клуб штата Пенсильвания. Примеч. ред.
Создатели Google не раскрывают все детали своей технологии, но известно, что сердцевиной системы является алгоритм PageRank , который был описан основателями компании Сергеем Брином и Лоренсом Пейджем в теперь уже легендарной работе 1998 года The Anatomy of a Large Scale Hypertextual Web Search Engine . PageRank это алгоритм (метод калькуляции), согласно которому все страницы в Интернете сами решают, какие из них лучше соответствуют критериям заданного поиска. Вот как объясняет это сама Google :
PageRank пользуется преимуществами уникальных демократических особенностей Сети, применяя в качестве инструмента организации поиска широчайшую структуру ссылок. По сути, Google интерпретирует ссылку страницы А на страницу Б как голос, отданный страницей А в пользу страницы Б. Google оценивает соответствие страницы критериям заданного пользователем поиска по числу полученных ею голосов. Однако Google учитывает не просто число голосов или ссылок; система анализирует также страницу, отдавшую голос. Голоса, отданные страницами, которые заслуживают доверия, оцениваются выше и помогают определить другие страницы как достаточно надежные.
В эти десятые доли секунды Google сканирует всю Всемирную сеть, чтобы решить, какая из ее страниц содержит наиболее полезную информацию, и страница, получившая большинство голосов, помещается на первое место в итоговом списке. И эта страница или стоящая в списке сразу за ней чаще всего оказывается именно той, в которой содержится самая ценная информация.
В настоящее время система Google — это республика, но не идеальная демократия. Как гласит описание, чем больше людей обращаются к странице, тем больше повлияет эта страница на окончательное решение. Заключительное голосование это "взвешенное среднее" (так же, как курс акции или разброс результатов игр НФЛ), отличающееся от простого среднего, как в случае с оценкой веса каких-то предметов. Тем не менее крупные порталы, имеющие большее влияние на окончательный вердикт толпы, получают его лишь благодаря голосам, которые отдали им мелкие Web -сайты. В противном случае релевантность поиска Google не оказалась бы столь высокой. Итак, и здесь правит толпа. Мудрость на вершине системы обеспечивается разумностью по всей ее вертикали.
V
Если возможность делать ставки на результаты спортивных игр в конечном итоге ведет к созданию механизма, успешно предсказывающего итоги состязаний, возникает закономерный вопрос: будут ли ставки на другие события так же успешны, если исход предскажет группа? Зачем ограничивать себя информацией о шансах команды Лос-Анджелеса против команды Сакраменто, если есть способ узнать, какова вероятность, скажем, у Джорджа Буша обойти на президентских выборах Джона Керри?
Способ определить шансы Джорджа Буша на победу существует это опросы общественного мнения. Если хотите узнать, как собираются голосовать люди, спросите у них. Опросы общественного мнения дают относительно точные результаты. В их основе лежит солидная методология, и они статистически скрупулезны. Но есть причина задуматься о том, не может ли рынок спортивных тотализаторов (который позволяет его участникам опираться на многие виды информации, включая опросы, но не ограничиваясь ими) предложить альтернативную конкуренцию институту Гэллапа. Именно поэтому появился Iowa Electronic Markets ( IEM ) ("Электронный рынок штата Айова").
IEM , основанный в 1988 году и управляемый бизнес-колледжем при Университете Айовы, представляет собой семейство рынков, прогнозирующих результаты выборов — президентских, в Конгресс, на пост губернатора и за рубежом. Открытый для всех потенциальных участников, IEM позволяет людям продавать и покупать фьючерсные контракты на основе их мнения о том, как выступит тот или иной кандидат на предстоящих выборах. Из всего многообразия предлагаемых IEM ти-пов контрактов наиболее распространены два. Один основывается на прогнозах о победителе выборов. Например, в случае повторного голосования в Калифорнии в 2003 году вы могли бы приобрести контракт "победит Арнольд Шварценеггер", который, в случае победы Шварценеггера, принес бы вам один доллар. В противном случае вы бы ничего не получили. Цена, которую вы платите за подобный контракт, отражает мнение рынка о шансах кандидата на победу. Если контракт кандидата стоит 50 центов, значит, что его шансы на победу, по мнению рынка, составляют 50%. Если контракт стоит 80 центов, его шансы на победу 80% и так далее.
Другой основной вид контракта IEM прогнозирует, сколько процентов голосов избирателей получит кандидат в результате прямых выборов. В этом случае выплаты определяются процентом голосов: если вы купили контракт Джорджа Буша 2000 года, после завершения выборов вы получили бы 48 центов (он получил 48% голосов).
Прогнозы IEM точны, ибо цены на эти контракты близки к их реальным значениям. Рынок предсказывает исход выборов на основе того, что фаворит всегда выиграет, а более сильные фавориты должны выиграть с большим отрывом. Точно так же на электоральном рынке — если бы Джордж Буш получил в итоге 49% голосов в 2004 году, тогда цена контракта Джорджа Буша на предварительных выборах приблизилась бы к 49 центам.
И как справился с задачей IEM ? Что ж, исследование эффективности IEM в ходе сорока девяти различных избирательных кампаний в период между 1988 и 2000 годами установило, что прогнозы IEM накануне выборов отклонялись, в среднем, всего на 1,37% в случае президентских выборов, на 3,43% в случае других выборов в США и на 2,12% в случае выборов за рубежом. (Цифры в абсолютном выражении, и это означает: рынок ошибся бы, скажем, на 1,37%, если бы предсказал, что Эл Гор получил бы 48,63%, при том, что в реальности он получил 50%). В целом, IEM превзошел популярные национальные опросы общественного мнения, и был точнее их уже за несколько месяцев до выборов. Например, в ходе подготовки к президентским выборам в период между 1988 и 2000 годами было обнародовано 596 результатов различных опросов общественного мнения. В трех четвертях случаев цены на рынке IEM в дни , когда публиковались эти опросы, оказывались все более точными. Результаты таких опросов очень непостоянны, соотношение голосов сильно колеблется. Однако прогнозы IEM , несмотря на их изменчивость, значительно менее гибки, они имеют тенденцию к изменению только в ответ на новую информацию. Это делает их более надежным средством прогнозирования.
Особенность IEM в том, что он не так уж велик (в торгах никогда не участвовало более восьми трейдеров) и не отражает состав всего электората. В основном это мужчины, большинство из которых — жители Айовы (хотя эта диспропорция сокращается). Тем не менее участники этого рынка не предсказывают собственное поведение; их прогнозы для всей страны оказываются точнее, чем если бы вы спросили самих избирателей об их намерениях.
Успех IEM вдохновил на создание других аналогичных инструментов, включая Hollywood Stock Exchange ( HSX ) ("Голливудская биржа"), позволяющую людям делать прогнозы о кассовых сборах, успешных премьерах и лауреатах премии "Оскар". HSX добилась своего главного успеха в марте 2000 года. Тогда группа из двенадцати репортеров из Wall Street Journal упорно осаждала членов Академии киноискусства и кинотехники, чтобы выяснить, как они голосуют; но встретила отпор. Президент Академии публично критиковал Journal за попытку "опубликовать результаты еще до церемонии вручения Оскара, и Академия призвала своих членов не общаться с репортерами. Но после того как Journal пообещал сохранить анонимность, некоторые члены Академии — 356 человек, или 6% ее состава, — рассказали о том, как они заполнили свои бюллетени. В пятницу накануне церемонии Journal опубликовал свои результаты, предсказав победителей в шести основных номинациях "Оскара" лучший фильм, лучший режиссер, лучшая мужская и лучшая женская роли, лучшая мужская роль второго плана и лучшая женская роль второго плана. И когда конверты вскрыли, прогнозы journal (к ужасу руководства Академии) оказались поразительно близки к истине. Газета правильно назвала пятерых из шести номинантов. Тем не менее HSX справилась с задачей еще лучше, правильно угадав всех шестерых. В 2002 году биржа выступила, пожалуй, еще более впечатляюще, правильно назвав тридцать пять из сорока лауреатов "Оскара".
Прогнозы HSX в отношении кассовых сборов не так впечатляют и не так точны, как предвыборные прогнозы IEM . Однако Анита Элберс, профессор маркетинга Гарвардской школы бизнеса, сравнила прогнозы HSX с результатами прочих "предсказателей" Голливуда и обнаружила, что окончательная сумма, предсказанная HSX накануне премьеры фильма, это единственный самый надежный прогноз кассовых сборов в премьерные выходные дни. В итоге владелец HSX — компания Cantor Index Holdings продает теперь свою информацию голливудским студиям.
Интересной особенностью таких систем, как IEM и HSX , является то, что они успешно функционируют, обходятся малыми суммами или вообще их отсутствием. IEM — это рынок реальных денег, но самое большее, что вы можете инвестировать, это 500 долл., а средний трейдер имеет на счету всего 50 долл. В случае HSX пари заключается исключительно на виртуальне деньги. Мы предполагаем, что люди лучше концентрируются на решении, результаты которого сулят финансовую выгоду (этим, по нашему мнению, объясняется высокая точность прогнозов IEM ). Но вот Дэвид Пеннок, аналитик компании Overture , пристально изучавший эти и подобные рынки, обнаружил особенно в отношении самых активных трейдеров, чтб статус и репутация обеспечивали достаточно инициативы, чтобы человек тратил серьезное количество времени и энергии на то, что, по сути, является всего лишь игрой.
По мере того как становятся явными преимущества рынков решений, диапазон охватываемых ими сфер жизни стремительно растет. На биржах NewsFutures и TradeSports в 2003 году люди могли заключать пари о том, будут ли предъявлены Кобу Брайанту обвинения в сексуальных домогательствах, будет ли обнаружено оружие массового поражение в Ираке, останется ли Ариэль Шарон у власти дольше Ясира Арафата. Эли Дахан, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, провел эксперимент, смоделировав рынок решений в учебных аудиториях, когда студенты покупали и продавали ценные бумаги, представляющие ассортимент потребительских товаров и услуг, включая внедорожники, путевки на лыжные курорты и электронных секретарей. (В условиях реального рынка стоимость такого рода ценных бумаг может зависеть от продаж конкретного внедорожника в первый год.) Прогнозы таких импровизированных рынков были удивительно похожи на выдаваемые традиционными маркетинговыми службами (при том, что исследования в аудиториях намного дешевле). Тем временем осенью 2003 года Technology Review , издание Массачусетсского технологического института, создало Web-сайт, получивший название Innovation Futures , и предложило пользователям спрогнозировать предстоящие технологические инновации. А Робин Хенсон, профессор экономики Университета Джорджа Мейсона, который одним из первых описал широчайшие возможности функционирования рынков решений, предложил, чтобы подобные рынки использовались для выбора направлений научных исследований, а также как инструмент, позволяющий государственным деятелям выбирать лучшие политические стратегии.
Некоторые из рынков решений в конечном счете окажутся мало востребованными: либо из-за того, что не смогут привлечь достаточного количества участников для создания разумных прогнозов, либо если с их помощью попытаются предсказывать непредсказуемое. Но если присутствует здравый смысл, главные характеристики группы участников (разнородность, независимость и децентрализация) гарантируют высочайшую точность решений. А поскольку такие рынки представляют собой относительно простое и быстродействующее средство преобразования многих различных мнений в единое коллективное суждение, у них есть шанс значительно улучшить те принципы, по которым многие организации вырабатывают решения и формируют будущее.
В этом смысле самая загадочная особенность рынков решений — то, как мало интереса проявляет к ним корпоративная Америка. Корпоративная стратегия — это главным образом сбор информации из многих разных источников, оценка вероятности потенциальных исходов, принятие решений перед лицом неясного будущего. Все это — задачи, которые вполне подвластны коллективному разуму в работе рынков решений. И все же компании по большей части остались равнодушными к этому источнику потенциально эксклюзивной информации и не желают совершенствовать процесс принятия решений, предполагающий обращение к коллективному разуму сотрудников. Ниже мы поговорим об истоках негативного отношения к идее "мудрой толпы", но сама по себе проблема достаточно проста: только потому, что коллективный разум реален, его необязательно будут эффективно использовать.
Рынок решений это элегантный и великолепно сконструированный метод включения в работу коллективного разума. И здесь не так уж важен ход рассуждений каждого из участников или его принцип принятия решения. В этой главе мы рассмотрели ряд различных способов применения "общего решения" группы: биржевые курсы, гандикап, шансы на тотализаторе, компьютерные алгоритмы и фьючерсные контракты. Некоторые методы, похоже, работают лучше других, но в конечном итоге фьючерсный рынокпроницательнее, скажем, поисковой системы Google или тотализатора. Все это — попытки подключиться к мудрости толпы, и они удаются. Реальный ключ к эффективному коллективному разуму, как выясняется, состоит не столько в совершенствовании конкретного метода, сколько в соблюдении условий (разнородность, независимость и децентрализация). Как вы узнаете из последующих глав, это самая запутанная, но, пожалуй, и самая интересная сторона всей этой истории.
Источник: sbiblio.com.
Рейтинг публикации:
|
