Шум. Несовершенство человеческих суждений - Оливье Сибони

Daniel Kahneman, Olivier Sibony and Cass R. Sunstein

NOISE:

A Flaw in Human Judgment

Перевод с английского

А. Котовой (I–II части),

С. Селифоновой (III–IV части),

В. Тулаева (V–VI части, приложения)

Печатается с разрешения авторов и литературного агентства Brockman, Inc.

Исключительные права на публикацию книги на русском языке принадлежат издательству AST Publishers.

© Daniel Kahneman Amended and Restated Family Trust, Olivier Sibony, and Cass R. Sunstein, 2021

Школа перевода В. Баканова, 2021

© Издание на русском языке AST Publishers, 2021

Представьте, что в стрелковый тир пришли четыре компании друзей. В компаниях по пять человек; они получают по винтовке на команду, и каждый участник производит один выстрел. Результаты показаны на рисунке 1.

В идеале все выстрелы попали бы точно в «десятку».

Рис. 1. Четыре команды

У команды А почти так и вышло: все попадания сгруппировались возле цели.

Результаты команды B можно назвать смещенными, поскольку все промахи легли по одну сторону от «яблочка». Систематичность промахов, наглядно представленная на рисунке, позволяет предположить, что очередной выстрел пришелся бы недалеко от первых пяти, а также что у винтовки, возможно, попросту сбит прицел.

Результаты команды C мы назовем шумными: попадания разбросаны по всей мишени. Поскольку они все-таки сосредоточены преимущественно вокруг центра, очевидного смещения не наблюдается. Если участник команды выстрелит снова, мы едва ли сможем предугадать, куда он попадет. Более того, нам не удастся выдвинуть никакой содержательной гипотезы, чтобы объяснить подобный результат. Эта команда стреляет плохо. Почему в их результатах столько шума – неизвестно.

У команды D результаты смещенные и шумные одновременно: систематические промахи, как у команды B, и широкий разброс, как у команды C.

Впрочем, эта книга не про стрельбу по мишеням – она про человеческие ошибки. Смещение и шум, или, другими словами, систематические отклонения и случайный разброс, – это составляющие ошибок. Пример с мишенями наглядно показывает¹, в чем между ними отличие.

Стрельба по мишени – образное представление сбоев в процессе вынесения людьми суждений, особенно когда принимаются всевозможные решения в интересах организаций. Тогда-то и происходят те самые ошибки с рисунка 1. Одни суждения содержат смещения и систематически не попадают в цель. Другие можно назвать шумными: вместо согласованных действий мы видим попадания, разбросанные по всей мишени. К несчастью, для многих организаций характерны оба типа ошибок.

На рисунке 2 показано важное отличие между смещением и шумом. Представьте, что вы заглядываете на оборотную сторону мишеней, по которым стреляли наши команды, где «яблочко» не обозначено.

С этой стороны вы не определите, кто оказался ближе к «десятке»: команда А или команда B. Зато сразу же понятно, что шумный результат именно у команд С и D, ведь разброс попаданий здесь так же очевиден, как и на рисунке 1. Шум можно обнаружить и измерить, даже ничего не зная ни о цели, ни о смещении, – это одно из его основных свойств.

Рис. 2. Оборотная сторона мишеней

Вышеупомянутое свойство шума весьма существенно для целей этой книги. Ко многим заключениям мы пришли, изучая суждения, о справедливости которых мы не имеем ни малейшего понятия. Если диагнозы разных врачей пациенту не совпадают, мы вполне можем исследовать расхождения в медицинских заключениях, не владея информацией о том, чем на самом деле болен этот человек. Разницу в оценках рыночной стоимости фильма кинопродюсерами можно изучить, не будучи в курсе, какую кассу в итоге сделал фильм или был ли он вообще снят. Нет нужды знать, кто прав, чтобы определить, насколько при этом разнятся оценки. Чтобы измерить уровень шума, нужно всего лишь заглянуть на оборотную сторону мишени.

Понять природу ошибочных суждений невозможно без понимания сущности смещения и шума. Как мы убедимся далее, порой основную проблему представляет собой именно шум. Однако в организациях по всему миру, а также при проведении общественных дискуссий ему редко уделяется должное внимание. Главную роль всегда отводят смещению, а шуму достается удел жалкого статиста. О смещении написаны тысячи научных работ и десятки бестселлеров, а шум при этом едва упоминается. С помощью этой книги мы попытаемся установить равновесие.

Зачастую, когда решения принимаются на практике, уровень шума просто зашкаливает. Вот несколько примеров пугающих масштабов шума в ситуациях, где суждения должны быть безошибочными:

• Шум в медицине. Врачи могут сильно расходиться во мнениях по поводу диагноза одному и тому же пациенту. Такие ситуации нередки с диагностированием рака кожи, груди, болезней сердца, туберкулеза, пневмонии, депрессии и целого ряда других заболеваний. Особенно высок уровень шума в психиатрии, где без субъективных суждений просто не обойтись. Вместе с тем на удивление заметный уровень шума наблюдается даже в таких областях медицины, как, например, чтение рентгеновских снимков.

• Шум при вынесении решений об опеке². Специалисты органов по защите малолетних должны оценить, угрожает ли ребенку жестокое обращение, и если да, передать его приемным родителям. В системе опеки уровень шума весьма значителен: некоторые специалисты гораздо охотнее, чем коллеги, направляют детей в приемные семьи. Годы спустя несчастные дети, чью судьбу решили более жесткие сотрудники, поместив их под опеку, совершают больше правонарушений, чаще рожают в подростковом возрасте и имеют в дальнейшем более низкие доходы.

• Шум в прогнозировании. Мнения профессиональных прогнозистов не совпадают касательно ожидаемых объемов продаж нового продукта, предполагаемого роста безработицы, вероятности банкротства проблемных компаний – в общем, чего угодно. Прогнозисты противоречат не только друг другу, но даже сами себе. К примеру, когда одних и тех же разработчиков программного обеспечения³ дважды в разные дни попросили оценить сроки выполнения одного и того же задания, их оценки в среднем отличались на 71 %.

• Шум в решениях о предоставлении убежища⁴. Подача прошения об убежище в США чем-то сродни лотерее. При изучении дел, случайным образом распределенных между разными судьями, обнаружилось, что один судья предоставлял убежище 5 % просителей, тогда как другой – 88 %. Исследование носит красноречивое название: «Рулетка для беженцев». (О рулетке мы с