Дэн Гарднер - Думай медленно – предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность

Такая простая ошибка невероятно распространена, ее допускают даже самые опытные, умудренные жизнью люди. В 2012 году, когда Верховный суд должен был огласить давно ожидаемый вердикт по конституционности реформы здравоохранения ( Obamacare ), на рынках прогнозов – то есть там, где у людей принимают ставки на возможные исходы, – вероятность, что закон будет отменен, держалась на уровне 75 %. Когда Верховный суд признал закон, весьма здравомыслящий репортер New York Times Дэвид Леонхардт объявил, что «рынок – мудрость толпы – оказался не прав» [54] David Leonhardt. When the Crowd Isn’t Wise // New York Times . 2012. July 7. .

Распространенность этой элементарной ошибки имеет ужасные последствия. Если, допустим, разведывательное агентство говорит о 65 %-ной вероятности, что какое-то событие произойдет, оно рискует оказаться у позорного столба в случае, если это событие все-таки не случится. А риск велик – целых 35 %, что заложено в прогнозе. Как же избежать этой опасности? Придерживаться неопределенных формулировок. Используя термины вроде «неплохой шанс» и «серьезная возможность», прогнозисты могут заставить работать на себя даже «заблуждение не той стороны “может быть”»: если событие произошло, «неплохой шанс» задним числом объявляется чем-то значительно большим, чем 50 %, и получается, что прогнозист был прав. Если же событие не произошло, этот шанс может съежиться и обозначать значительно меньше 50 % – и опять-таки прогнозист оказывается прав. Неудивительно, что со столь ложными стимулами люди предпочитают гибкие формулировки точным цифрам.

Кент эти политические барьеры не смог преодолеть, но с годами доводы, которые он приводил в пользу применения цифр, только укреплялись: одно исследование за другим показывало, что словам, касающимся вероятностей, таким как «может быть», «возможно», «вероятно», люди придают очень разное значение. И все равно разведывательное сообщество сопротивлялось. Только после провала с предполагаемым оружием массового поражения Саддама Хусейна и последовавших за ним крупных реформ выражение степени вероятности в числах стало более приемлемо. Когда аналитики ЦРУ сообщили президенту Обаме: они на 70 или 90 % уверены, что загадочный человек, прячущийся в пакистанском убежище, – Усама бен Ладен, – это был маленький посмертный триумф Шермана Кента. В некоторых областях числа и вовсе стали стандартом: так, в прогнозах погоды «небольшая вероятность ливней» уступила место «тридцатипроцентной вероятности ливней». Но увы, язык неопределенности до сих пор настолько распространен, особенно в СМИ, что мы редко замечаем его бессодержательность, просто не обращаем на это внимания.

«Думаю, долговой кризис в Европе не решен и может быть очень близок к критической отметке, – сказал гарвардский экономический историк и популярный комментатор Ниал Фергюсон в январе 2012 года. – Дефолт Греции может быть вопросом ближайших дней». Был ли он прав? Популярное понимание слова «дефолт» включает в себя полный отказ от выплаты долга, а в Греции этого не произошло в течение ни последующих дней, ни месяцев, ни лет. Однако есть также техническое определение дефолта, и именно он случлся в Греции вскоре после интервью с Фергюсоном. Какое именно определение имел в виду Фергюсон? Непонятно. Поэтому, хотя у нас есть основания полагать, что он был прав, мы не можем быть в этом уверены.

Но давайте представим себе, что в Греции не произошло вообще никакого дефолта. Смогли бы мы сказать, что Фергюсон был не прав? Нет. Он ведь только сказал, что дефолт «может» произойти, а «может» – пустое слово. Оно говорит только о возможности чего-то, без уточнения степени ее вероятности. «Может» произойти практически все что угодно. Я могу с уверенностью предсказать, что на Землю завтра могут напасть инопланетяне. А если не нападут? Это не будет означать, что я не прав. Каждое «может» снабжено сноской, в которой мелким шрифтом приписано «или не может». Однако интервьюер не заметил мелкий шрифт в прогнозе Фергюсона и не попросил его уточнить, что именно он имел в виду [55] Henry Blodget. Niall Ferguson: Okay, I Admit It – Paul Krugman Was Right // Business Insider . 2012. January 30. http://www.businessinsider.com/niall-ferguson-paul-krugman-was-right-2012-1. .

При серьезном отношении к оценкам и улучшениям такие прогнозы никуда не годятся. В прогнозах нужно указывать четко определенные термины и временны́е рамки. Они должны использовать числа. И еще один необходимый момент: прогнозов должно быть много.

Мы не можем заново проиграть историю, поэтому не можем оценить одно вероятностное предсказание; ситуация меняется, когда мы располагаем множеством вероятностных прогнозов. Если метеоролог говорит, что завтра пойдет дождь с вероятностью 70 %, этот прогноз оценить невозможно. Но если он предсказывает погоду на завтра, послезавтра, послепослезавтра – и так в течение месяцев, – все прогнозы можно свести в таблицу и определить кривую показателей. Если прогнозирование идеально, дождь будет идти в 70 % случаев, когда предсказывается вероятность 70 %, что он пойдет; в 30 % случаев, когда объявляется вероятность 30 %, и т. д. Это называется калибровка. Она может быть изображена в виде простого графика. Идеальную калибровку выражает диагональная линия на графике.

Идеальная калибровка

Если кривая метеоролога сильно выходит вверх за эту линию, значит, у него недостаток уверенности: то, что она предсказывает с 20 %-ной уверенностью, происходит в 50 % случаев (см. следующую страницу). Если кривая сильно опускается за линию вниз, значит, у метеоролога переизбыток уверенности: то, что он предсказывает с 80 %-ной уверенностью, происходит в 50 % случаев.

Два вида нарушения калибровки: недостаток уверенности (над линией) и переизбыток уверенности (под линией)

Этот метод хорошо подходит для прогнозов погоды, потому что погода каждый день новая, и прогнозы быстро накапливаются. Для таких событий, как президентские выборы, он не годится – ведь должны пройти века, причем не потревоженные войнами, эпидемиями и прочими чрезвычайными происшествиями, которые нарушают чистоту глубинных причин, чтобы сформировалась какая-то статистика. Тут поможет творческий подход. Например, можно сосредоточиться на результатах конкретного штата в президентских выборах – и тогда получим за выборы не один, а 50 прогнозов.

И все равно остается проблема. Из-за того, что для калибровки требуется много прогнозов, оценивать те, которые касаются редких событий, непрактично. И даже когда речь идет о повседневности, мы должны быть терпеливыми сборщиками информации – и осторожными ее интерпретаторами.