– примерно 3,2. Это и есть «взгляд со стороны». Более подходящая для Джули оценка, скорее всего, выше 3,2 и ниже 3,8. Точное значение зависит от предиктивной ценности информации: чем больше мы доверяем возрасту, в котором девочка научилась читать, как прогностическому фактору, тем выше оценка. В случае Джули информация крайне скудная, и наиболее разумный прогноз соответственно будет ближе к средней успеваемости студентов колледжа. Имеется формальный, но при этом довольно простой способ скорректировать ошибки в сравнительном прогнозировании; более детально мы рассмотрим его в Приложении 3.

Сопоставлению в уме исходных данных трудно сопротивляться, хотя оно и приводит к статистически абсурдным прогнозам. Менеджеры по продажам часто думают, что сотрудники, которые в прошедшем году работали более успешно, и далее будут в числе лидеров. Руководителям высшего ранга порой попадаются необыкновенно талантливые кандидаты, и тогда они полагают, что новые сотрудники займут ключевые должности в организации. Продюсеры, как правило, ожидают повторения успеха от режиссера, предыдущий фильм которого стал блокбастером.

Такие примеры сравнительного прогнозирования более чем вероятно приведут к разочарованию. С другой стороны, имея исходные данные в самом наихудшем варианте, мы дадим прогнозы, которые с большей степенью вероятности окажутся крайне негативными. Интуитивные предсказания, основанные на сравнении исходных данных – как оптимистичные, так и пессимистичные, – всегда слишком экстремальны. (Технический термин для таких ошибок – нерегрессивные, поскольку они отказываются принимать во внимание статистический феномен, называемый регрессией к среднему.)

Однако следует отметить, что подстановка и сравнение не всегда воздействуют на прогнозы. Если воспользоваться терминологией двух систем, интуитивная Система 1 быстро предлагает ассоциативное решение проблем по мере их возникновения, однако эти решения – прежде чем их приняли на веру – должна одобрить Система 2. Сравнительное прогнозирование порой отвергается в пользу более сложных правил. К примеру, люди с большей охотой делают прогнозы благоприятных событий, чем неблагоприятных. Мы полагаем, что вы затруднились бы спрогнозировать посредственные успехи Джули в колледже, научись она читать слишком поздно. А вот если вам доступно больше информации, асимметрия между благоприятными и неблагоприятными прогнозами исчезает.

Для коррекции интуитивных прогнозов всех видов предлагаем вам взглянуть на них со стороны. В дискуссии о перспективах Майкла Гамбарди мы рекомендовали привязать вашу оценку вероятности успехов Майкла к релевантной априорной вероятности (проценту назначенных на должность руководителей, которые в течение двух лет остаются на посту). В случае количественных прогнозов (средний балл Джули)«взгляд со стороны» рекомендует привязку к усредненному значению. «Взгляд со стороны» можно игнорировать только для очень простых задач, когда доступная информация позволяет дать прогноз с полной уверенностью. А вот в серьезных случаях «взгляд со стороны» может стать частью решения.

Шум в сравнительных прогнозах: пределы абсолютных оценок

Наша ограниченная способность распознавать категории на шкалах интенсивности приводит к неточности сравнений. Такими словами, как «большой» или «богатый», обозначаются одинаковые отметки на шкалах при измерении размеров или уровня дохода. Вот и потенциально важный источник шума.

Женщина, которая уходит на пенсию с поста инвестиционного банкира, уверенно заслуживает отметку «богатая», однако насколько она богата? В языке есть много слов: состоятельный, обеспеченный, зажиточный, небедный, супербогатый и так далее. Если вам предоставить подробные характеристики уровня доходов отдельных людей и попросить закрепить за каждой из этих характеристик свое определение, то сколько категорий вы создадите, не прибегая к детальным сравнениям между ними?

Количество категорий, которые мы можем распознать на шкале интенсивности, вынесено в заглавие классической статьи по психологии «Магическое число семь169 плюс-минус два», опубликованной в 1956 году. За пределами этого лимита люди начинают делать ошибки – например, присваивать параметру А более высокую категорию, чем параметру Б, в то время как при сравнении только А с Б оценивают Б выше.

Представьте себе четыре линии разной длины в диапазоне от двух до четырех дюймов, причем каждая линия длиннее следующей на одинаковый отрезок. Вам поочередно показывают линии, после чего вы должны присвоить им номера от 1 до 4: от самой короткой до самой длинной. Простое задание, не правда ли? А теперь представьте, что вам показывают пять линий разной длины и вы должны присвоить им номера от 1 до 5. Это по-прежнему просто. Когда вы начнете ошибаться? Когда количество линий достигнет магического числа семь! Удивительно, но это число мало зависит от диапазона, в котором находятся длины линий: если он составляет от двух до шести дюймов (вместо от двух до четырех), вы точно так же начнете ошибаться, когда количество линий превысит семь. То же самое происходит, если вам демонстрируют звуки различной громкости или вспышки света различной яркости. Вот истинный предел способности человека однозначно распределять по категориям размерные величины, и этот предел – около семи категорий.

Предел нашей разрешающей способности имеет большое значение, потому что умение сопоставлять параметры с категориями на шкале интенсивности не может превосходить наше умение присваивать значения этим параметрам. Процесс сопоставления является универсальным, хотя и довольно грубым инструментом быстрой Системы 1, а также ядром многих интуитивных оценок.

Магическое число не является абсолютным. Тренированный человек способен на более точное распределение по иерархическим группам. Например, мы можем отчетливо выделить несколько категорий среди мультимиллионеров по стоимости их активов, а судьи могут классифицировать преступления по степени тяжести в каждой из множества категорий, в свою очередь упорядоченных по серьезности. Тем не менее, чтобы этот процесс работал, категории должны заведомо существовать в четко определенных границах. В процессе присвоения линиям номеров в зависимости от длины вам не придет в голову разделить более длинные и более короткие на две различные категории. В режиме быстрого мышления процесс классификации сознательно не контролируется.

Есть способ преодолеть ограниченность разрешающей способности шкал: вместо абсолютных значений использовать сравнения. Мы намного лучше умеем сравнивать оценки, чем размещать их на шкале.

Как вы поступите, если вам потребуется дать оценку большому количеству ресторанов или певцов по двадцатибалльной шкале? Конечно, с пятибалльной шкалой работать проще, а обеспечить идеальную достоверность с двадцатибалльной невозможно. (Легко присвоить «Пиццерии Джо» три звезды, но как сделать выбор между одиннадцатью или двенадцатью?) Есть простое, хотя и отнимающее много времени решение. Для начала распределяем рестораны или певцов по пяти категориям, оценивая их по пятибалльной шкале. Затем ранжируем их внутри каждой категории, что обычно не должно составлять труда: вы прекрасно знаете, кого предпочтете: «Пиццерию Джо» или «Бургеры Фреда», Тейлор Свифт или Боба Дилана, хотя и определили их в одну категорию. Чтобы облегчить задачу, проще выделить четыре уровня внутри каждой категории. Теперь можно отсортировать по степени неприязни даже тех исполнителей, которых вы