Мы часто полагаемся на экспертов. Но насколько хороши их прогнозы? Психолог Фил Тетлок попросил почти 300 экспертов сделать несколько десятков тысяч прогнозов на ближайшие 20 лет. Включая сложные прогнозы, касающиеся разрешения политических и экономических проблем, – аналогичные тем, с которыми сталкиваются инвесторы.

Подведение итогов оказалось неутешительным. По точности прогнозы экспертов лишь немного превзошли простые статистические выкладки. Более того, когда Тетлок поинтересовался у экспертов о причинах столь низкой точности, каждый из них сумел обосновать свой прогноз.

Тетлок не концентрирует внимание на том, что происходит, когда мнения экспертов соединяются воедино, но его исследование определенно доказывает: экспертные знания не гарантируют высокой точности прогнозов, когда речь идет о сложных проблемах.

Анализируя данные, Тетлок обнаружил, что, несмотря на общий низкий уровень, некоторые эксперты ошибались реже других. При этом точность прогнозирования зависела не от того, кем был эксперт или во что он верил, а от того, как он мыслил. Используя метафору греческого поэта Архилоха (позаимствованную из книги Исайи Берлина), Тетлок разделил экспертов на две группы: ежи и лисицы. Ежи знают «один большой секрет» и пытаются при помощи него объяснить все и вся, с чем они сталкиваются. Лисицы знают «много небольших секретов» и не пытаются стричь все сложные проблемы под одну гребенку.

Два открытия Тетлока имеют особое значение. Первое – взаимосвязь между популярностью в СМИ и плохими прогнозами. Тетлок отмечает: «Самые популярные эксперты – любимцы масс-медиа – делают менее верные прогнозы, чем их не столь известные коллеги»10. Это еще одна причина, почему нужно с сомнением относиться к тому, что вы слышите по радио и телевидению.

Во-вторых, Тетлок обнаружил, что лисицы – лучшие прогнозисты, чем ежи. Вот что он пишет:

Следуя нашей аналогии, можно сказать, что в ящике для инструментов у ежей один универсальный инструмент, тогда как у лисиц их много на все случаи жизни. Разумеется, ежи блестяще справляются с некоторыми проблемами – у них бывают свои «пятнадцать минут славы», но в долгосрочной перспективе они уступают лисицам в точности прогнозирования, особенно в меняющихся условиях. Исследование Тетлока научно доказывает эффективность разнообразия.

Люди любят во всем искать закономерности. Хороший пример – так называемая «горячая рука» в баскетболе. Считается, что игрок, несколько раз подряд забросивший мяч в корзину, обладает «горячей рукой», т. е. он с более высокой вероятностью в следующий раз также сделает успешный бросок. Как показывают исследования, спортивные болельщики и сами спортсмены верят в феномен «горячей руки».

Есть одна проблема: «горячей руки» не существует. Ученые изучили статистику результативности команды Philadelphia 76ers и статистику штрафных бросков Boston Celtics за один сезон и не нашли подтверждений этого феномена. Разумеется, игроки попадали в корзину несколько раз подряд, но все эти серии успешных бросков полностью подчинялись законам вероятности. Попадания и промахи чередовались в случайном порядке1.

Мы видим закономерности там, где их нет, потому что люди склонны верить в то, что небольшая выборка в точности соответствует характеристикам генеральной совокупности, из которой она была выбрана. Психологи Амос Тверски и Даниэль Канеман называют это «верой в закон малых чисел».

Например, если вы покажете кому-либо короткий отрезок длинной серии подбрасываний монеты, человек будет ожидать, что соотношение между выпадениями орла и решки составит 50 на 50, несмотря на то что короткие серии бросков, как правило, систематически отклоняются от такой вероятности. И даже короткой последовательности повторного выпадения орла достаточно для того, чтобы (ошибочно) убедить большинство людей в том, что более длинная последовательность неслучайна. Вот почему мы верим в «горячую руку»2.

Однако главная мысль здесь не о том, что люди плохо умеют соотносить вероятности с последовательностями результатов. Гораздо важнее, что череда успехов говорит нам о вероятностях. В человеческой деятельности, в отличие от игры в орлянку, вероятности успеха или неудачи неодинаковы для разных людей. Длинные полосы удач случаются у тех, кто наиболее квалифицирован в данной области, вследствие того что их общие шансы на успех выше среднего уровня.

Вот иллюстрация взаимосвязи между чередой успехов и мастерством. Предположим, у нас есть два баскетболиста – Салли Точная и Аллен Промах. Салли, более опытный игрок, попадает в корзину в 60 % случаев, Аллен – всего в 30 %. Какова вероятность попасть в корзину пять раз подряд для каждого игрока? Для Салли эта вероятность составляет 0,65, или 7,8 %. Это значит, что Салли будет забрасывать мяч в корзину пять раз подряд в ходе примерно каждой 13-й последовательности бросков. Шансы Аллена составляют всего 0,35, или 0,24 %. Поэтому ожидать пяти успешных бросков подряд от Аллена можно только в ходе каждой 412-й последовательности. Без нарушения принципов вероятности у Салли будет больше результативных серий, чем у Алена3.

В соответствии с этим утверждением в матче 24 февраля 1967 г. Уилт Чемберлен поразил корзину 18 раз подряд, установив рекорд NBA по самой длинной серии успешных бросков с игры за один матч. В течение своей спортивной карьеры Чемберлен реализовал 54 % всех бросков с игры (без учета штрафных), что позволило ему войти в двадцатку самых точных игроков в истории баскетбола.

Серии хитов (отбитых подач) в бейсболе – еще один хороший пример, подтверждающий идею о том, что длинную череду успехов следует связывать с мастерством (и также с удачей). В истории Главной лиги бейсбола 42 игрока выдали серии из 30 и более игр, где они отбивали подачу хотя бы один раз. Средний показатель отбитых подач (отношение хитов к общему количеству ударов) за всю спортивную карьеру у этих игроков составил 0,311. Чтобы вы поняли, о чем идет речь, – такой показатель отбитых подач помещает хиттера в сотню лучших игроков за всю историю этой игры.