Текст книги "Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос"

Автор книги: Дункан Уоттс

сообщить о нарушении

Текущая страница: 10 (всего у книги 22 страниц) [доступный отрывок для чтения: 10 страниц]

Даже когда речь идет о более приземленных типах прогнозов – как потребители отреагируют на тот или иной цвет или дизайн, станут ли доктора уделять больше времени профилактике, если их компенсация будет зависеть от здоровья пациентов, а не от количества и стоимости прописываемых процедур, – проблема остается той же. На первый взгляд, такие предсказания делать легче, чем о следующей грандиозной кампании или крупном конфликте между цивилизациями. Но стоит задуматься о том, почему эти прогнозы так важны, как тут же приходится делать новые – на этот раз о влиянии предсказаний, которые мы делаем сейчас. Например, нас интересует реакция потребителя на цвет не из-за озабоченности ею как таковой – мы хотим, чтобы наш продукт был успешен, и думаем, что цвет в этом играет не последнюю роль. Аналогичным образом важна реакция докторов на поощрение. Во-первых, мы хотим контролировать цены в сфере здравоохранения, а во-вторых, разработать систему, которая обеспечит доступ к лечению для всех и при этом не обанкротит всю страну. Если прогнозы не помогают добиться серьезных результатов, тогда они не представляет ценности. Опять-таки, нас интересует то, что действительно важно, но, к сожалению, как раз эти самые значимые предсказания будущего мы сделать не в состоянии.

Черные лебеди и другие «события»

Нигде проблема прогнозирования не стоит более остро, нежели в случаях так называемых черных лебедей. Этот термин был предложен Нассимом Талебом и относится к событиям – изобретению печатного станка, штурму Бастилии или террористической атаке на Всемирный торговый центр, – которые происходят редко, но оказывают огромное влияние на всю последующую историю. Что же делает некое происшествие «черным лебедем»? Вот тут-то и начинается путаница. Обычно мы говорим о «событиях» так, словно они отдельны и независимы друг от друга и, следовательно, в некотором роде схожи с природными катаклизмами. Как мы описываем землетрясения, лавины и ураганы с точки зрения их силы и масштабов, так и различным «происшествиям» может быть придана та или иная степень важности. Однако, как выясняется, многие природные явления характеризуются не «нормальным», а сильно скошенным распределением. Рост людей, например, отличается нормальным распределением: у среднестатистического американца он составляет примерно 175 см – в сущности, никогда не встречаются взрослые ростом в полметра или в 3,5 м. Землетрясения наряду с лавинами, ураганами и лесными пожарами, напротив, характеризуются распределением с медленно убывающим «хвостом». То есть большинство из них – относительно небольшие и привлекают мало внимания, и лишь немногие – очень крупные.

Предполагать, будто исторические события также отличаются распределением с медленно убывающим «хвостом» (в котором и находятся «черные лебеди» Талеба), безусловно, крайне заманчиво. Одни ураганы больше других, и одни исторические события «больше» других. Однако, как объясняет социолог Уильям Сьюэлл, это вовсе не одно и то же. Скорее, происшествия в историческом смысле приобретают свою значимость через трансформации, вызываемые ими в более широких социальных устройствах. Для иллюстрации Сьюэлл обращается к взятию Бастилии 14 июля 1789 года – событию, несомненно, удовлетворяющему определению «черных лебедей» Талеба. Тем не менее, как указывает ученый, оно представляло собой не просто очередность сражений, произошедших в Париже 14 июля. В те дни имело место и множество других событий – таких, как штурм Дома Инвалидов. Причем последний мог казаться куда более важным с военной точки зрения168. Скорее, оно включало весь период между 14 июля и 23 июля, в течение которого король пытался подавить восстание в столице, а Национальная ассамблея в Версале спорила: то ли ей осудить насилие, то ли счесть его выражением воли народа169. Лишь после того, как король отозвал войска с окраин города и, раскаиваясь, вернулся в Париж, Ассамблея заявила о себе, и падение Бастилии стало «событием» в историческом смысле.

Впрочем, и здесь достаточно сложно поставить точку, ибо, разумеется, единственная причина, почему нас вообще интересует Бастилия, – это последствия ее взятия. К ним относятся сама Французская революция и, как следствие, трансформация понятия власти как права короля, помазанника божьего, которое передается по наследству, в право, присущее всему народу. Это событие включало не только штурм Бастилии. И даже не штурм Бастилии и дни до 23 июля. Сюда следует отнести и их отголоски. Например, странная массовая паника, часто называемая «великим страхом», охватившая провинции на следующей неделе. Или знаменитое законодательное собрание, длившееся всю ночь 4 августа и фактически уничтожившее весь социальный и политический порядок старого режима170.

Чем подробнее вы хотите объяснить «черного лебедя» вроде штурма Бастилии, тем шире должны быть границы самого «происшествия». Это справедливо не только для политических событий, но и для «технологических черных лебедей» – таких, как компьютеры, Интернет и лазер. Например, второй из них, возможно, и является «черным лебедем», но что это означает? Что изобретение сетей с пакетной коммутацией – «черный лебедь»? Или что «черный лебедь» – это превращение первоначальной сети в нечто большее, в итоге приведшее к возникновению ARPANET, а впоследствии и штуки под названием «Интернет»? Являлся ли Интернет физической инфраструктурой, на основе которой строились другие технологические инновации – такие, как веб и IP-телефония? Или же эти технологии, в свою очередь, привели к появлению новых бизнес-моделей и способов социального взаимодействия? По-видимому, статус «черного лебедя» Интернету придают все эти достижения в совокупности. Но тогда он – вообще не вещь. Скорее, это условное обозначение целого исторического периода и всех произошедших в его рамках взаимосвязанных технологических, экономических и социальных изменений.

По большей части то же касается и приобретающих статус «черного лебедя» природных катаклизмов. Ураган «Катрина», например, был, бесспорно, большим, но не самым крупным в истории и даже не самым крупным в то лето. Следовательно, то, что сделало его «черным лебедем», имело отношение не к нему самому, а к его последствиям: прорыв дамбы, затопление большей части города, медленное и неэффективное реагирование на чрезвычайную ситуацию, ненужные страдания и унижение тысяч жителей, 1800 погибших, сотни тысяч эвакуированных. Отказ большей части населения вернуться в Новый Орлеан, нанесший урон экономике города. Впечатление, сложившееся в общественном сознании, о череде событий как о чудовищной катастрофе, усугубляемой скрытой расовой и классовой дискриминацией. Некомпетентность администрации и равнодушное отношение власть имущих и привилегированных к слабым и уязвимым. Упоминая об урагане «Катрина» как о «черном лебеде», мы говорим в основном не о нем самом, а обо всем комплексе событий, развернувшихся вокруг него, – наряду со сложными сериями социальных, культурных и политических последствий.

Прогнозирование «черных лебедей» в корне отличается от предсказывания таких событий, как авиакатастрофы или изменения уровня занятости населения. Последний тип событий, может статься, вообще невозможно прогнозировать точно – и нам придется довольствоваться вычислением не самих результатов, а их вероятности. Однако в этом случае хотя бы заранее знаешь, что именно пытаешься узнать. «Черные лебеди», напротив, могут быть распознаны только в ретроспективе, ибо лишь тогда возможен синтез всех элементов истории и снабжение их аккуратными ярлыками. Прогнозирование «черных лебедей», следовательно, требует от нас видения не только будущего результата, который мы прогнозируем, но и следующей послеэтого ситуации, поскольку лишь тогда станет известна его истинная важность. Выходит, такие прогнозы – на самом деле и не прогнозы вовсе. Это пророчества – то есть речь здесь идет о способности предвидеть не только то, что случится, но и каково будет значение этого171.

Тем не менее стоит нам узнать о «черных лебедях», как мы искренне сокрушаемся, что не смогли их спрогнозировать: здравый смысл-то подсказывает, что в этом не должно быть ничего невозможного. На самом же деле – а это явствует из предыдущей главы, в которой обсуждалось, как, объясняя прошлое с точки зрения здравого смысла, мы путаем повествование с теорией, – думая о будущем с точки зрения интуиции, мы путаем прогнозы с пророчествами. Глядя в прошлое, мы видим лишь те события, которые произошли, и не видим те, которые могли случиться, но не случились. Как результат, руководствуясь в своих объяснениях здравым смыслом, мы часто принимаем за причину и следствие то, что на самом деле – просто череда происшествий. Соответственно, думая о будущем, мы воображаем его как уникальную нить событий, которая пока нам просто неизвестна. В реальности же никаких подобных нитей не существует. Скорее, будущее похоже на клубок, в котором у каждой ниточки есть определенный шанс быть вытянутой – и в лучшем случае мы можем оценить вероятность вытягивания различных ниточек. Но поскольку мы знаем, что в определенный момент будущего все эти вероятности сольются в одну-единственную нить, то, естественно, желаем сосредоточиться на той единственной, которая и окажется важной.

Аналогичным образом, смотря в прошлое из настоящего, мы точно знаем, что именно подразумевается под произошедшими «событиями», и с легкостью можем сказать, какие из них важны. Как уникальность прошлого заставляет нас верить в уникальность будущего, так и очевидность минувших событий внушает уверенность в возможности предвидения, какие события окажутся важными в будущем. При этом не учитывается, что такой взгляд на прошлое есть продукт коллективного повествования – профессиональных историков, журналистов, экспертов, политических лидеров и других лиц, формирующих общественное мнение, – целью которого является нахождение смысла в том, «что произошло». Только тогда, когда рассказ закончен, мы можем сказать, каковы были релевантные происшествия. Следовательно, прогнозирование важности событий требует предсказания не только их самих, но и результата социального процесса, который придает им смысл.

От здравого смысла к нездравому

Когда речь идет о повседневных делах, ничто из вышеизложенного не может вызвать серьезных проблем. Как я говорил во введении, здравый смысл крайне хорош в придании смысла конкретной ситуации. А поскольку повседневные решения и обстоятельства фактически разбиты на множество маленьких фрагментов, с каждым из которых мы справляемся отдельно, вовсе не обязательно, чтобы мешанина из правил, фактов, мнений, убеждений и инстинктов, на которые опирается здравый смысл, представляла собой когерентное целое. Не очень-то и важно, что, рассуждая с позиций здравого смысла, мы думаем, будто поняли причины произошедшего, тогда как на самом деле просто описали его. Не имеет значения и то, что согласно здравому смыслу мы можем делать те прогнозы, которые в действительности делать не можем. К тому времени, как наступит будущее, мы уже забудем о большинстве прогнозов, которые могли сделать, а потому нас не беспокоит тот факт, что большая их часть оказалась неверной или попросту нерелевантной. Когда мы соберемся разобраться в произошедшем, история уже замнет большую часть «неудобных» фактов, предоставив нам свободу рассказывать о том, что осталось. Выходит, мы можем перепрыгивать от одного дня и от одного наблюдения к другому, непрерывно заменяя хаос реальности успокаивающей фикцией объяснений, построенных на здравом смысле. Для повседневной жизни это очень даже хорошо, ибо ошибки, которые мы неизбежно совершаем, не влекут за собой никаких серьезных последствий.

К таковым приводит опора на здравый смысл при разработке планов в сфере государственной политики, корпоративных стратегий и бизнеса. По самой своей природе внешняя политика и планы экономического развития оказывают влияние на большое количество людей на протяжении длительных периодов времени – следовательно, они должны быть эффективны во множестве различных специфических контекстов. По самой своей природе успешность маркетинговых планов и планов в области здравоохранения зависит как от установления верной причинно-следственной связи, так и от разграничения научного объяснения и простого повествования. Стратегические планы корпораций или политических партий подразумевают прогнозирование будущего и, следовательно, должны дифференцировать реальные прогнозы и несбыточные. Наконец, все эти планы влекут за собой достаточно серьезные последствия – финансовые, политические или социальные, – а потому возникает вопрос: существует ли лучший, нездравый способ планирования? К преимуществам нездравого смысла и его роли в прогнозировании, планировании, социальной справедливости и даже в науке об обществе мы теперь и переходим.

Часть II Нездравый смысл

Глава 7 Самые лучшие планы

Суть всей предыдущей главы сводится к следующему: типы прогнозов, которые, согласно здравому смыслу, мы должны уметь делать, на самом деле невозможны. Причин этому две. Во-первых, здравый смысл говорит нам, что будущее только одно, и наше стремление его спрогнозировать вполне естественно. Тем не менее в сложных системах, составляющих большую часть социальной и экономической жизни, лучшее, на что следует надеяться, – это дать надежную оценку вероятности, с которой могут произойти определенные типы событий. Во-вторых, здравый смысл требует, чтобы мы игнорировали множество неинтересных, несущественных вещей, а прогнозировали только те результаты, которые действительно важны. В реальности, однако, предугадать, какие события окажутся в будущем существенными, нельзя даже теоретически. Еще хуже обстоит дело с «черными лебедями». Именно их мы больше всего хотели бы уметь предсказывать. Хотя это даже не события, а скорее, условные обозначения целых пластов истории – «Великая французская революция», «Интернет», «ураган “Катрина”», «мировой финансовый кризис». Прогнозирование «черных лебедей», таким образом, вдвойне безнадежно, ибо, пока продолжается история, непонятно даже то, что вообще следует прогнозировать.

Это отрезвляет. С другой стороны, невозможность делать те прогнозы, которые хотелось бы, вовсе не означает, что мы не можем предсказывать вообще ничего.Как скажет вам любой игрок в покер, простым подсчетом никогда не догадаешься, какая карта попадется следующей. Зато, если вы лучше противника знаете, какова вероятность выигрыша, вам со временем таки удастсясколотить неплохое состояньице, ибо вы станете делать соответствующие ставки и выигрывать больше, чем проигрывать172. Даже когда речь идет о результатах и последствиях, которые вообще нельзя спрогнозировать с той или иной степенью надежности, само знание границ возможного в состоянии сослужить добрую службу – а именно заставить нас изменить сам способ планирования. Так какие типы прогнозов нам все-таки доступны? Как сделать их максимально точными? Как, с учетом невозможности определенных их типов, изменить подход к планированию – в политике, бизнесе, маркетинге, менеджменте – и каким он должен быть? На первый взгляд эти вопросы очень далеки от проблем и головоломок, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Но только на первый взгляд. Они касаются фирм, в которых мы работаем, экономики в целом, событий, о которых мы читаем каждый день в газетах, – а значит, они затрагивают нас всех.

Что мы можем прогнозировать?

Несколько упрощая, все события в мире подразделяются на два типа – конформирующие некой стабильной исторической модели и не конформирующие ей. Надежные прогнозы можно делать только о первом типе. Как говорилось в предыдущей главе, даже в этом случае предсказание конкретного результата невозможно – равно как и прогнозирование результата броска игральной кости. С другой стороны, коль скоро мы можем собрать достаточное количество данных о прошлом, то в состоянии и весьма достойно спрогнозировать пусть не сам результат, но хотя бы его вероятность. К счастью, во многих случаях этого вполне достаточно.

Каждый год, например, все мы рискуем подхватить грипп. Лучшее, что можно предсказать, – в любом отдельно взятом сезоне у нас есть некоторая вероятность заболеть. Поскольку людей так много, а уровень заболеваемости год от года остается относительно неизменным, фармацевтические компании неплохо представляют, сколько вакцин от гриппа им необходимо доставить в определенный уголок земного шара в тот или иной месяц. Аналогичным образом существенно варьируется и вероятность непогашения кредитов людьми даже с одинаковым материальным положением. Все зависит от того, что происходит в их жизнях. Однако банки могут на удивление точно спрогнозировать совокупный уровень невыплат – путем изучения ряда социально-экономических, демографических и поведенческих переменных. Интернет-компании все чаще прибегают к целым массивам данных о просмотренных веб-страницах – для вычисления вероятности того, что данный конкретный пользователь кликнет на данный конкретный результат поиска, благосклонно отреагирует на некий новостной материал или прислушается к определенной рекомендации. Как пишет политолог Ян Эйрес в своей книге «Super Crunchers»,предсказания подобного рода завоевывают все большую популярность в таких областях с большими базами данных, как финансы, здравоохранение и электронная коммерция. Скромные прибыли, связанные с построенными на этих данных прогнозами, здесь часто могут суммироваться миллионы или даже миллиарды раз (в некоторых случаях – каждый день), что в итоге дает существенную прибыль173.

Впрочем, в бизнесе, правительстве и планировании существует много областей, которые опираются на предположения, не вписывающиеся в эту модель. Например, когда издатель решает, какую сумму предложить потенциальному автору в качестве аванса, он фактически делает прогноз о будущих продажах заявленной книги. С одной стороны, чем больше экземпляров будет продано, тем выше будет авторский гонорар и тем большим должен оказаться аванс – чтобы автор не подписал контракт в другом месте. С другой стороны, если издатель переоценит успешность будущей книги и переплатит автору, это, безусловно, будет хорошо для последнего, но плохо для первого. Когда киностудия решает дать зеленый свет тому или иному фильму, она, по сути, вычисляет будущие кассовые сборы и уже на основе этого определяет, сколько может потратить на воплощение проекта в жизнь и последующее продвижение его на рынке. Аналогичным образом обстоят дела с фармацевтическими компаниями. Приняв решение о начале клинических испытаний нового препарата, они основывают огромные расходы на некоем прогнозе о вероятности успеха этих испытаний и об итоговой величине спроса на исследуемое лекарство.

Получается, все упомянутые сферы деятельности зависят от прогнозов – существенно более сложных, чем предсказание уровня заболеваемости гриппом в Северной Америке этой зимой или вероятности того, что данный пользователь щелкнет мышью по данному онлайн-объявлению. Как правило, когда издатель предлагает аванс за книгу, до ее публикации остается один-два года. Следовательно, вычисление должно касаться не только качества и типа самой книги, но и состояния рынка на момент ее выхода из печати, рецензий и множества других относящихся к делу факторов. Точно так же прогнозы о кинофильмах, новых лекарствах и других типах деловых проектов и научно-технических разработок являются, по сути, прогнозами о сложных, многогранных процессах, длящихся в течение нескольких месяцев или лет. Но это – полбеды. Поскольку ответственные лица принимают решения лишь единицами за год, они лишены даже возможности компенсировать эту неопределенность большим количеством прогнозов.

Тем не менее даже в этих случаях принимающие решения специалисты могут опереться на данные прошедших периодов. Издатели – проследить, насколько хорошо раскупались книги определенного типа. Киностудии – изучить кассовые сборы похожих фильмов, прибыли от продаж DVD и сопутствующих товаров. Фармацевтические компании – оценить востребованность и стоимость аналогичных лекарств на рынке. Маркетологи – проследить успех сравнимых продуктов, а издатели журналов – реализацию через газетные киоски предыдущих изданий. Кроме того, ответственные лица имеют в своем распоряжении и множество других данных – включая маркетинговые исследования, внутренние оценки обсуждаемого проекта и собственные знания промышленности в целом. Следовательно, если в период между принятием решения о запуске проекта и его итоговой реализацией не произойдет никаких глобальных изменений, можно говорить о более или менее надежных прогнозах. Но как их делать?

Рынки, толпы и модели

Одним из методов, завоевывающим сегодня всю большую популярность, является так называемый рынок предсказаний. Его участники покупают и продают особые ценные бумаги, конечная стоимость которых соответствует прогнозируемой вероятности того или иного результата. Например, за день до президентских выборов инвестор мог заплатить 92 цента за контракт на Айовском электронном рынке – одной из старейших и наиболее известных площадок предсказаний – и в случае победы Барака Обамы заработать один доллар. Участники рынка просто покупают и продают контракты по определенной цене. Впрочем, стоимость, по сути, является отражением их коллективных убеждений. В нашем случае накануне президентских выборов они позволили спрогнозировать, что вероятность победы Барака Обамы составляла 92 %.

Такие площадки используют феномен, которой писатель еженедельника New YorkerДжеймс Шуровьески называет «мудростью толпы», – понятие, согласно которому, хотя отдельные люди и склонны делать крайне неверные прогнозы, при суммировании всех оценок ошибки исключаются сами собой. Многие такие рынки требуют, чтобы их участники ставили настоящие деньги. Значит, люди, обладающие определенными познаниями в некой отдельно взятой сфере, более склонны принимать в них участие, нежели те, кто таких знаний не имеет. Что примечательно, не важно, кторасполагает релевантной информацией – один эксперт, большое количество не-экспертов или любая их комбинация. По идее, сюда должны включаться все их мнения – пропорционально величине ставки каждого. Теоретически, никто не должен быть способенсистематически превосходить правильно организованный рынок предсказаний. В противном случае человек бы на этом нажился, однако сам этот факт немедленно привел бы к изменению цен174.

Потенциал рынков предсказаний в использовании коллективной мудрости взбудоражил в равной степени как профессиональных экономистов, так и специалистов по планированию. Вообразите, например, что до недавних событий с ВРбыл бы создан рынок прогнозирования возможности аварии при глубоководном бурении в Мексиканском заливе. Возможно, инсайдеры (например, инженеры ВР) могли бы принять в нем участие, сделав достоянием общественности то, что они знали о рисках, на которые шла их компания. Возможно, тогда руководство последней имело бы более ясное представление об этих угрозах и предприняло бы решительные меры до того, как катастрофа произошла. Вероятно, ее удалось бы предотвратить. Сторонники рынков предсказаний склонны делать утверждения именно подобного типа, а значит, интерес к ним совершенно оправдан. В последнее время такие площадки создавались для вычисления вероятности успеха новых товаров, кассовых сборов новых фильмов, результатов спортивных соревнований и так далее, и так далее.

На практике, однако, рынки предсказаний гораздо сложнее, чем в теории. Во время президентской кампании 2008 года, например, на одной из наиболее популярных таких площадок – InTrade– наблюдалась серия странных колебаний, когда некто начал делать очень большие ставки на Джона Маккейна. Это привело к возникновению резких скачков в прогнозировании победы последнего. Никто не знал, кто за этим стоял, но подозревали, что это был сторонник Маккейна или даже член его команды. Манипулированием рыночными ценами он или она пытались создать впечатление, будто надежный источник указывал на избрание Маккейна, таким образом пытаясь повлиять на общественность с целью создания самовыполняющегося пророчества. Но это не сработало. Резкие скачки были быстро снивелированы другими трейдерами, и таинственный игрок в итоге потерял деньги. Следовательно, рынок функционировал, по сути, так, как и должен был. Тем не менее этот случай позволил выявить потенциальное слабое место теории, предполагающей, будто рациональные трейдеры не станут терять деньги специально. Если же цель участника заключается в манипулировании восприятием людей внерынка (например, средств массовой информации) и если суммы относительно небольшие (десятки тысяч долларов по сравнению со, скажем, десятками миллионов, тратящимися на телерекламу), тогда убытки не будут иметь значения – в этом случае не ясно, какой вообще сигнал посылает рынок175.

Все эти проблемы вынудили ряд скептиков утверждать, будто рынки предсказаний не обязательно должны превосходить другие, менее сложные методы – такие, как опросы общественного мнения, которыми на практике труднее манипулировать. Впрочем, оценке относительной эффективности последних было уделено так мало внимания, что наверняка ничего утверждать нельзя176. Чтобы решить этот вопрос, мои коллеги из Yahoo! Researchпровели систематическое сравнение различных методов прогнозирования. Рассматриваемые предсказания касались результатов матчей Национальной футбольной лиги. Сперва мы провели опрос общественного мнения по каждой из 14–16 игр, проходивших в выходные в течение сезона 2009 года. В его рамках респондентов просили указать, во-первых, вероятность победы принимающей команды, а во-вторых, степень уверенности в своем прогнозе. Кроме того, те же вопросы мы предложили посетителям Probability Sports —веб-сайта, где участники выигрывают денежные призы, правильно предсказав исход спортивных соревнований. Затем мы сравнили результаты этих двух опросов с прогнозами Vegas sports betting market —одного из старейших и наиболее популярных рынков пари в мире, – а также другой известной площадки предсказаний под названием Tradesports. И, наконец, мы сопоставили прогнозы рынков и опросов с вычислениями двух простых статистических моделей. Первая опиралась исключительно на статистическую вероятность победы принимающей команды (та выигрывала в 58 % матчей), тогда как вторая учитывала статистику побед и поражений обеих клубов. Таким образом, мы провели шестистороннее сравнение различных методов прогнозирования – двух статистических моделей, двух рынков и двух опросов общественного мнения177.

Учитывая то, насколько разными были эти методы, полученные данные поражали: качество прогнозов оказалось одинаковым! Справедливости ради, два рынка дали чуть более точные прогнозы, чем другие методы, что согласуется с вышеприведенным теоретическим аргументом. При этом наилучший из них – рынок Vegas Market– дал примерно на 3 % более верное предсказание, чем наихудший – модель, всегда ставящую на 58 %-ную вероятность победы принимающей команды. Остальные методы заняли места где-то посередине. Кстати, модель, учитывавшая статистику побед и поражений обеих команд, оказалась весьма близка к Vegas Market: в случае использования обоих методов прогнозирования фактического расхождения в количестве очков, набранных этими клубами, величина средней ошибки их прогнозов отличалась бы менее чем на одну десятую. С одной стороны, если вы ставите на результаты сотен или тысяч игр, такие крошечные различия – это различия между выигрышем и проигрышем энной суммы денег. А с другой – агрегированная мудрость тысяч участников рынка, коллективно посвящающих бесчисленное количество часов анализу грядущих матчей в стремлении найти хоть какую-нибудь полезную информацию, лишь немногим лучше простой статистической модели, опирающейся на средние статистические показатели.

Когда мы впервые рассказали о полученных результатах специалистам по рынкам предсказаний, они решили, что эти данные, должно быть, отражают некую специфическую особенность американского футбола. Мол, в Национальной футбольной лиге есть множество правил – «потолок» зарплат, драфты и прочее, – обеспечивающих максимально возможное равенство команд. Да и американский футбол – такая игра, в которой результат подчас зависит от случайных действий. Например, ресивер кончиками пальцев ловит отчаянный пас защитника и в последние секунды добывает своей команде победу. Футбольные матчи, другими словами, включают немалую долю непредсказуемости – пожалуй, это и делает их столь захватывающими. В таком случае, наверное, не стоит удивляться тому, что вся информация и «анализ», генерируемые специалистами по американскому футболу, каждую неделю заваливающими болельщиков прогнозами, не очень-то помогают (хотя сами-то знатоки, должно быть, этому удивляются). Чтобы их убедить, настаивали наши коллеги, следует обнаружить похожие результаты в другой области, в которой соотношение сигнал-шум гораздо выше, чем в футболе.

Ладно, что насчет бейсбола? Любители этой игры гордятся своим почти фанатичным вниманием к каждой измеряемой ее детали – от среднего процента отбитых мячей до ротации питчеров. На самом деле вся область исследования – «сабер-метрика» – развилась специально для анализа бейсбольной статистики. Появился даже особый журнал – Baseball Research Journal.Можно подумать, в бейсболе по сравнению с американским футболом рынки предсказаний – с их гораздо большим потенциалом учета различных типов информации – обязательно с большим отрывом превзойдут чрезмерно упрощенные статистические модели. Но и это, оказывается, тоже неправда. Мы сравнили прогнозы результатов почти 20 тысяч игр Большой лиги с 1999 по 2006 год, сделанные лас-вегасскими рынками спортивных пари, с предсказаниями простой статистической модели, основанной лишь на преимуществе принимающей команды и статистике недавних побед и поражений обоих клубов. На этот раз различие между ними оказалось еще меньшим – практически незаметным. Другими словами, несмотря на всю статистику и анализы, на отсутствие значимых потолков зарплат и результирующей концентрации суперзвезд в таких командах, как New York Yankeesи Boston Red Sox,исходы бейсбольных баталий еще более случайны, чем футбольные матчи.

Со временем выяснилось, что точно так же обстоят дела и с другими типами событий, которые, как утверждается, прогнозируют рынки предсказаний, – от кассовых сборов художественных фильмов в дни премьеры до результатов президентских выборов. Они происходят без каких-либо правил или условий, делающих спорт конкурентным и, следовательно, непредсказуемым. Существует уйма релевантной информации, использование которой позволило бы рынкам предсказаний добиться результатов, во много раз превосходящих данные простой модели или опроса мнений относительно несведущих респондентов. И тем не менее, когда мы сравнили Hollywood Stock Exchange– один из наиболее популярных рынков предсказаний, знаменитый своими точными прогнозами,178 – с простой статистической моделью, предсказания первого оказались лишь немногим вернее179. В отдельном исследовании результатов пяти президентских выборов в Соединенных Штатах в период с 1988 по 2004 год180 политологи Роберт Эриксон и Кристофер Лизен обнаружили, что простая статистическая коррекция обыкновенных опросов общественного мнения по эффективности превосходила даже хваленый Iowa Election Market.