Нассим Николас Талеб. Черный лебедь

Грег Баррон и Идо Эрев в ходе ряда опытов установили, что люди склонны преуменьшать малую вероятность, если им самим приходится ее просчитывать, то есть если она не обозначена в цифрах. Представьте, что вы тянете шары из урны, в которой очень мало красных и много черных шаров, и вам нужно угадать, какого цвета шар вы сейчас вытащите; при этом вы не знаете точного соотношения красных и черных. Скорее всего, по вашей оценке, вероятность вытащить красный шар окажется ниже, чем она есть на самом деле. А вот если вам сказать, к примеру, что красных шаров — 3 процента, вы, наоборот, будете ошибаться, говоря «красный» чаще, чем нужно.

0.00

Другие цитаты по теме

По данным психолога Пола Словича и его коллег, люди, представьте себе, охотнее платят за страхование от терактов, чем от авиакатастроф (хотя в число последних террористические акты входят как частный случай).

В то же время, как утверждает Слович, в вопросах страхования люди обычно пренебрегают событиями с низкой вероятностью. Это можно сформулировать так: люди предпочитают страхование от возможных мелких убытков, тогда как менее вероятные, но гораздо более крупные потери не принимаются в расчет.

Какая из этих ситуаций, на ваш взгляд, более вероятна?

1. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену.

2. Джой, судя по всему, был счастлив в браке. Он убил свою жену, чтобы завладеть ее наследством.

Наверняка, повинуясь первому впечатлению, вы скажете, что вероятнее второй вариант, хотя это чистой воды логическая ошибка, ведь первое утверждение шире и охватывает не одну возможную причину, а множество: Джой убил свою жену, потому что сошел с ума, или потому, что та изменила ему с почтальоном и лыжным инструктором, или потому, что в состоянии помрачения он принял ее за специалиста по финансовому прогнозированию.

Для счастья важнее то, как часто мы испытываем приятное чувство, или, как говорят психологи, «положительный аффект», а не то, насколько сильно это чувство. Иными словами, хорошая новость — это прежде всего хорошая новость; насколько она хороша, уже не так важно. Значит, чтобы жить счастливо, нужно получать свои маленькие «положительные аффекты» как можно более регулярно. Множество просто хороших новостей лучше, чем одна отличная новость.

В 1971 году психологи Дэнни Канеман и Амос Тверски решили помучить профессоров статистики вопросами, сформулированными не как статистические вопросы. Один был приблизительно таков (для большей ясности я поменял пример): представьте, что вы живете в городе, где есть две больницы — одна большая, другая маленькая. В определенный день в одной из этих двух больниц рождается 60 процентов мальчиков. В какой больнице это скорее могло бы произойти? Многие профессора делали ошибку (во время обычной беседы), называя большую больницу, в то время как суть статистики заключается в том, что большие выборки более стабильны и имеют меньше отклонений от долгосрочного среднего показателя (в нашем случае 50 процентов каждого пола), чем маленькие выборки. Эти профессора провалили бы экзамены, которые сами же принимают. Еще работая квант-инженером, я выявил сотни таких серьезных ошибок, сделанных статистиками, забывшими о том, что они статистики.

Здесь работает классический ментальный механизм — так называемый эффект привязки. Вы усмиряете свой страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, зная, что оно случайно. Затем их просили назвать количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом.

Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем — приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.

Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года.

В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых «гауссовой кривой». Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве.

С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

Экономист Хайман Мински выявил цикличность отношения к риску в экономике. Схема такова: в периоды финансовой стабильности люди не боятся рисковать, они уверены в успехе и редко думают о возможных проблемах. Но случается кризис — и перепуганное большинство «прячется в раковину», боясь вообще куда-либо вкладывать средства.

Идеи мы воспринимаем как собственность, а с собственностью всегда тяжело расставаться.

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

Люди поверят любым вашим словам, если не обнаруживать перед ними слабости; они, как звери, чуют мельчайшие трещинки в броне уверенности еще до того, как те станут явными. А лучшая оправа уверенности — предельная вежливость и дружелюбие, которые позволяют манипулировать людьми, не обижая их.