Дэвид Эпштейн - Универсалы [Как талантливые дилетанты становятся победителями по жизни] [litres]

Это – повсеместное явление. Если вас попросят предсказать, победит ли такая-то лошадь на скачках или такой-то политик на выборах, то чем больше «внутренних» подробностей конкретной ситуации вы знаете – физические качества данной конкретной лошади, опыт и стратегия конкретного политика, – тем с большей вероятностью ответите, что исход будет таким, каким он должен быть согласно результатам вашего расследования.

Психологи неоднократно доказывали, что чем больше «внутренних» подробностей может исследовать человек в рамках задания, тем более полярными будет его заключение. Так, венчурные инвесторы знали больше о своем собственном проекте, и по их оценкам он должен был стать чрезвычайно успешным, до тех пор, пока их не заставили рассмотреть и другие концептуально схожие проекты.

В другом примере студенты гораздо выше оценивали университет, если прежде им говорили, что некоторые из его факультетов вошли в десятку лучших по стране, чем если им говорили, что все его факультеты вошли в десятку лучших. В одном знаменитом исследовании участники заключили, что человек с большей вероятностью умрет от «болезни сердца, рака или другой естественной причины», чем от «естественных причин».

Когда мы сосредотачиваемся на нескольких конкретных характеристиках рассматриваемого предмета, то часто делаем точные выводы, которые на самом деле далеки от истины.

Бент Фливбьорг, председатель Программы управления мегапроектами бизнес-школы при Оксфордском университете, продемонстрировал, что около 90 % крупных инфраструктурных проектов по всему миру превышают бюджет (в среднем на треть) – отчасти потому, что их менеджеры слишком концентрируются на деталях собственного проекта и становятся чрезмерно оптимистичны. Они рискуют стать такими, как участники команды Канемана по разработке программы, решившие, что благодаря участию многочисленных экспертов проект точно не затянется, как это случилось в других группах. Фливбьорг изучил проект строительства трамвайной сети в Шотландии, при подготовке которого команда внешних консультантов использовала аналогии, подобно инвесторам из частных компаний. Они проигнорировали специфику проекта и сосредоточились на других, обладавших структурным сходством. Консалтинговая команда увидела, что проектная группа тщательно проанализировала все аспекты строительства. И при всем этом, проведя аналогию с отдельными проектами, консультанты пришли к выводу, что предполагаемая стоимость проектирования в 320 миллионов фунтов стерлингов (более 400 миллионов долларов) была, вероятно, сильно занижена. Когда три года спустя трамвай был запущен, стоимость проекта достигла 1 миллиарда фунтов стерлингов. После этого другие инфраструктурные проекты Великобритании стали задействовать подход «внешнего видения», настаивая на том, чтобы менеджеры проводили аналогии с множеством проектов, реализованных в прошлом.

После эксперимента с участием инвесторов исследователи феномена «внешнего видения» обратили свое внимание на киноиндустрию – сферу, которая всем известна повышенным риском, высокой окупаемостью и огромной базой данных о реальных результатах. Они хотели выяснить, смогут ли киноманы, задействовав аналогическое мышление, точно предсказать успех фильма. Для начала они дали сотням кинолюбителей базовую информацию о фильмах, которые готовятся к выходу в прокат – имена актеров первого плана, афишу и краткое изложение сюжета. На тот момент это были «Незваные гости», «Фантастическая четверка», «Мужчина по вызову-2» и другие. Кроме того, киноманы получили список из сорока более старых фильмов, а вместе с ним – задание оценить, насколько кино из их списка может служить аналогией для каждого из предстоящих релизов. Эти оценки, основанные на сходстве (и небольшом количестве базовых сведений о фильме, вроде того, был ли это сиквел), нужны были исследователям для того, чтобы предсказать объем кассовых сборов по каждой картине. Эти прогнозы сопоставлялись с математической моделью, содержащей информацию о тысяче семистах прошедших фильмов и каждом из предстоящих фильмов, включая жанр, бюджет, актеров на главных ролях, год выпуска, а также – вышел ли фильм во время праздников. Даже без подробной информации прогноз доходности картин на основании аналогий был намного более точным в 80 % случаев. На основании аналогий был сделан вывод о том, что кассовые сборы по фильмам «Война миров», «Зачарованные» и «Ночной рейс» должен был стать на 4 % ниже, а по фильму «Мужчина по вызову-2» – на 1,7 % ниже.

К подобному выводу пришло и руководство канала Netflix в попытках улучшить алгоритм рекомендаций. Процесс декодификации фильмов для выяснения предпочтений зрителей был гораздо сложнее и менее точным, чем простое проведение аналогий с множеством других клиентов с похожими историями просмотра. Вместо того чтобы спрогнозировать, что вам может понравиться, они изучают, кто вы, в этом и заключается основная сложность.

Любопытно, что если бы исследователи отталкивались от одного фильма, отмеченного киноманами как наиболее похожий на тот, который готовится к выпуску, подобный прогноз потерпел бы поражение. То, что на первый взгляд казалось единственной близкой аналогией, на самом деле не работало. Зато при использовании целого «референсного класса» аналогий – который представляет собой основу «внешнего видения» – обеспечивало более точный прогноз.

Вспомните главу 1, типы интуитивных экспертов, изучаемых Гэри Кляйном в «добрых средах обучения» – таких, как шахматисты и пожарные. Вместо того чтобы начать с предложения вариантов, они принимают быстрое решение, так как основываются на распознавании схемы по внешним признакам. Позже они могут оценить ее, но чаще всего просто действуют по готовой модели. В этот раз наверняка будет как в прошлый, и потому экстенсивный опыт [26] Опыт, который опирается на количественные, а не на качественные показатели. в узкой области работает. Однако процесс генерации новых идеи или работы с новыми проблемами с высокой степенью неопределенности выглядит совершенно иначе. Оценка набора вариантов до того , как в дело вступит интуиция, – прием, характерный для враждебного мира.

В рамках другого эксперимента Ловалло и его коллега Фердинанд Дубин попросили 150 студентов факультета предпринимательства разработать стратегии для помощи вымышленной компании Mickey Company. По условиям эксперимента, компания испытывала трудности с предприятием по производству компьютерных мышей в Австралии и Китае. Посвятив студентов в подробности непростого положения компании, им велели перечислить все стратегии по улучшению этого положения, которые приходят им в голову.