Дункан Уоттс

Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос

Эта квантово-запутанная жизнь

Серия научно-популярной литературы для взрослых «Библиотеки РВК» открывается книгой Дункана Уоттса «Здравый смысл врет». Книга имела огромный успех среди социологов, специалистов по кадрам и ученых — странное, на первый взгляд, смешение аудиторий. Почему такая пестрая смесь?

Когда на рубеже веков появилась квантовая физика, философы взвыли: «Это мир, в котором не работает здравый смысл!» Действительно, наши обыденные представления, основанные на наблюдении за окружающим яблочно-ньютоновским миром, в микромире неприменимы. В доквантовом же пределе мы считаем себя врожденными специалистами, особенно в вопросах человеческих взаимоотношений. Здравый смысл и жизненный опыт диктуют нам суждения, которые кажутся неопровержимо верными. Что может быть проще, например, вопроса о вознаграждении за работу? Казалось бы, типичная ньютоновская механика: чем слаще морковка, которую держат у человека перед носом, тем лучше он работает.

Но Дункан Уоттс, бывший профессор социологии, а ныне исследователь в компании Yahoo! опровергает это утверждение. Оказывается, когда от нас требуют работы более сложной, чем выполнение простых функций или применение навыков, денежное вознаграждение теряет свою силу. Схема «копай глубже, кидай дальше, получай больше» перестает работать безотказно. Единственный путь для работодателя — обеспечить такое количество денег, чтобы работник мог о них не думать. И только потом стимулировать его креативность самостоятельностью работы, глобальными целями и прочими нематериальными «морковками».

Далее Дункан Уоттс подвергает вивисекции тезисы о предсказуемости общественной реакции на заявления влиятельных персон, об осмысленности продвижения продуктов через рекламу «властителями дум» и многие другие. В общем, это книга о том, как наши самые глубинные убеждения, заложенные образованием и подкрепленные жизненным опытом, мешают нам принимать рациональные и взвешенные решения, строить правильные стратегии и осознавать свой выбор.

Обращаясь к более «фундаментальным» материям, Уоттс развенчивает миф о численной предсказуемости в построении бизнес-стратегий. Именно «здравый смысл», к дистанцированию от которого в рациональном мышлении призывает автор (и не он один), виновен в многочисленных заблуждениях, на основе которых пытаются управлять стратегиями и рынками. Здесь правит бал «методологический индивидуализм», приводящий автора в состояние тихого бешенства: мы считаем, что если мы описали явление или тенденцию как сумму мыслей, намерений и действий конкретных людей, то, значит, осознали ее в полной мере — а это, конечно же, не так, поскольку сумма часто больше составных частей.

Развенчание методологического индивидуализма и отказ от анализа единичных составляющих и их механического суммирования уже произошел в нескольких областях человеческого знания — например, в химической кинетике или нелинейной динамике. Стараниями Пригожина и Хаккена появилась наука синергетика, изучающая и обобщающая примеры автокаталитического, сугубо нелинейного поведения разнообразных систем. Среди таких систем — и социологические, связанные с разными моделями поведения социума.

В общем, прочитать эту книгу, написанную необычайно здравомыслящим человеком, будет в высшей степени полезно. Тем более, что все очевидно становится тогда, когда уже все растолковали.

Редколлегия «Библиотеки РВК»

Введение

Социолог просит прощения

Не проучился я в аспирантуре и шести месяцев, как в январе 1998 года сосед вручил мне критическую статью известного физика и популяризатора науки Джона Гриббина, опубликованную в журнале New Scientist. Книгу, о которой шла речь в рецензии, написал некий социолог из Чикаго по имени Говард Беккер. Называлась она «Tricks of the trade» и, по сути, представляла собой сборник размышлений об эффективности исследований в социологии. Гриббину книга явно претила: откровения автора, по его мнению, представляли собой прописные истины, известные «настоящим ученым с пеленок». Впрочем, на этом он не остановился. Книга, продолжал Джон, лишь подтверждала его давнее мнение о том, что вся наука об обществе есть «один большой оксюморон» и что «любому физику, которому грозит урезание финансирования, следует присмотреться к карьере в социологии, ибо в ней проблемы, над которыми бьются ученые, должны решаться в один миг».

Рецензию сосед дал мне прочитать неспроста. И эта строчка неспроста же так глубоко врезалась в мою память. В колледже я специализировался на физике и незадолго до того, как рецензия Гриббина попала ко мне в руки, получил степень доктора инженерных наук — защитив диссертацию по математике так называемых сетей тесного мира{1}. Хотя изначально я обучался физике и математике, чем дальше, тем больше меня привлекали социальные науки. В то время я как раз сделал первые шаги в этой области и в каком-то смысле приступил к миниатюрной версии предлагаемого Гриббином эксперимента. Честно говоря, тогда я подозревал, что он прав.

Спустя 12 лет я пришел к выводу, что проблемы, над которыми бьются социологи, экономисты и прочие специалисты наук об обществе, не удастся решить в один миг не только мне, но даже целому легиону физиков. Дело в том, что начиная с конца 1990-х годов сотни, если не тысячи физиков, компьютерщиков, математиков и прочих ученых в области точных наук вдруг заинтересовались вопросами, традиционно относившимися к социальным, — это и структура социальных сетей, и динамика формирования групп, и распространение информации и влияния, и развитие городов и рынков. За последние 10 лет возникли целые новые области с амбициозными названиями вроде «наука о сетях» или «эконофизика». Были подвергнуты анализу громадные массивы данных, предложены бесчисленные теоретические модели, опубликованы тысячи статей — причем многие из них попали на страницы ведущих научных журналов мира (например, Science, Nature и Physical Review Letters). Для поддержки новых направлений исследований были разработаны специальные программы финансирования, а конференции на такие темы, как «вычислительная наука об обществе», постепенно, но уверенно начали стирать границы между дисциплинами. И, конечно, появилось много новых рабочих мест, позволяющих молодым физикам изучать проблемы, которые раньше считались недостойными их внимания.

Гриббин что-то говорил о мгновенных решениях. Разве мог он себе представить, что вокруг социологических вопросов в итоге развернется столь бурная деятельность? Так что же мы выяснили о проблемах, над которыми наука об обществе билась в 1998 году? Что мы сегодня знаем о природе девиантного поведения, истоках социальных практик, механизмах изменения культурных норм — о таких проблемах писал в своей книге Беккер, — чего не знали тогда? Что предложила эта новая наука для решения актуальных проблем? Не помогла ли она эффективнее отреагировать на гуманитарные катастрофы на Гаити и в Новом Орлеане? Или позволила остановить теракты? А может, она способствовала контролированию Уолл-стрит и снижению системного риска? Учитывая тысячи статей, опубликованных физиками за последние 10 лет, насколько ближе мы стали к ответу на такие главные вопросы социологических наук, как экономическое развитие стран, глобализация экономики, взаимосвязь между иммиграцией, неравенством и нетерпимостью? Возьмите газету и судите сами. Я же скажу: не намного{2}.

Отсюда можно извлечь один-единственный урок: вопросы социологии трудны не только для самих социологов, но и для физиков. Увы, этот урок, похоже, не усвоен. Скорее, все совсем наоборот. В 2006 году сенатор Кей Бейли Хатчинсон, представительница республиканской партии из Техаса, предложила Конгрессу прекратить финансирование социальных и поведенческих наук, осуществляемое Национальным научным фондом{3}. Хатчинсон, нужно заметить, отнюдь не является антинаучно настроенным членом Конгресса — в 2005 году она предложила удвоить финансирование медицинской сферы. Судя по всему, ей не угодили исключительно социальные исследования: «Это не та сфера, куда сегодня следует направлять ресурсы [ННФ]», — заявила она. В итоге предложение было отвергнуто, но можно только диву даваться, о чем думала наш замечательный сенатор. Едва ли она считала социальные проблемы неважными — никто, конечно, не стал бы отрицать, что иммиграция, экономическое развитие и неравенство не заслуживают нашего внимания. Скорее, она — кстати, как и Гриббин — не считала их проблемами научными, заслуживающими внимания серьезных ученых. А может, придерживалась мнения своего коллеги из Оклахомы сенатора Тома Кобурна. Последний три года спустя заявил, что «теории политического поведения лучше оставить CNN, специалистам по опросам общественного мнения, политическим обозревателям, историкам, кандидатам, политическим партиям и избирателям»{4}.

Сенаторы Хатчинсон и Кобурн не одиноки: по мнению многих, социология едва ли может предложить нечто стоящее. Меня часто спрашивали, что же такое говорит эта наука об окружающем мире, до чего не в силах самостоятельно додуматься любой умный человек. Вопрос, конечно, резонный. Впрочем, как заметил почти 60 лет назад социолог Пол Лазарсфельд, он ясно свидетельствует об общем заблуждении относительно самой природы науки об обществе. В то время он писал об «Американском солдате» — исследовании с участием более 600 тысяч военнослужащих, проведенном военным министерством во время Второй мировой войны, — и составил список шести якобы основных выводов. Например, под номером два шло: «Мужчины из сельских областей обычно легче переносили армейскую жизнь, чем солдаты из городов». «Ага, — воскликнет воображаемый читатель. — Это понятно. В 1940-х годах сельские жители были больше привычны к суровым условиям жизни и физическому труду, чем горожане. Поэтому, естественно, им было легче приспособиться. Зачем надо было проводить такое огромное и дорогое исследование, чтобы сказать мне то, о чем я и сам догадался?»

Действительно, зачем? А затем, пишет Лазарсфельд, что все шесть приведенных им «выводов» на самом деле являлись прямой противоположностью действительным результатам. Именно горожане, а не сельские жители чувствовали себя в армии лучше. Разумеется, если бы читателю сказали правду сразу, он и ей тут же нашел бы соответствующее объяснение: «Горожане более привычны к тесноте, подчинению, строгим стандартам одежды и социального этикета и так далее. Это же очевидно!» Вот на это и указывал ученый. Если всякий факт и его противоположность кажутся равно очевидными, то, по его словам, «что-то не так с аргументом очевидности»{5}.

Лазарсфельд говорил о социальной науке, я же утверждаю, что это же относится к любой деятельности, включающей понимание, прогнозирование и изменение поведения людей, — политике, предпринимательству, маркетингу, филантропии. Политики, пытающиеся справиться с городской бедностью, не сомневаются, что отлично понимают ее причины. Специалисты по маркетингу, обдумывающие рекламную кампанию, уверены, что имеют неплохое представление о желаниях потребителей и способах их усиления. А планировщики, разрабатывающие новые схемы снижения цен в сфере здравоохранения, повышения качества школьного образования, борьбы с курением или улучшения энергосбережения, точно знают: весь секрет — в правильно подобранных стимулах.

Как правило, никто из них не ждет, что все получится с первого раза. И все-таки ничего сверхъестественного, по их мнению, в этих проблемах нет — это же «не высшая математика»{6}. Что ж, я не математик и преклоняюсь перед людьми, которые могут посадить аппарат размером с маленький автомобильчик на другую планету. Беда в том, что нам намного лучше удается планирование траектории полета ракеты, чем управление экономикой, слияние двух корпораций или даже прогнозирование того, сколько экземпляров книги мы продадим. Так почему же высшая математика кажется сложной, а проблемы, связанные с людьми, — которые, возможно, гораздо сложнее, — кажутся проще пареной репы? Большинство убеждены, что для их решения достаточно обыкновенного здравого смысла. В этой книге я утверждаю, что ключом к парадоксу является сам здравый смысл.

Критиковать здравый смысл непросто — хотя бы потому, что всегда и везде он считается благом. Когда вас в последний раз просили не руководствоваться им? А вот я буду предлагать это очень часто. Как мы увидим далее, он — действительно незаменимый помощник в повседневных ситуациях. И в них он оправдывает все наши ожидания. Но ситуациям, включающим корпорации, культуры, рынки, государства и всемирные организации, присущ совершенно иной тип сложности, отличный от сложности бытовых проблем. При данных обстоятельствах опора на здравый смысл может привести к ряду ошибок и, как следствие, к заблуждению. Все мы учимся на собственном опыте — даже том, который никогда не повторяется или который приобретен в другое время и в других местах. Из-за особенностей этого процесса несостоятельность рассуждений с позиций здравого смысла редко бывает явной. На наш взгляд, мы просто «не знали чего-то раньше», но задним числом это кажется очевидным. Парадокс здравого смысла, таким образом, заключается в следующем: хотя он помогает нам разобраться в окружающем мире, он же может активно препятствовать пониманию мира. Если значение последнего предложения вам не совсем понятно, ничего страшного. Объяснению этого парадокса и анализу его влияния на политику, планирование, прогнозирование, деловые стратегии, маркетинг и социальные науки и посвящена моя книга.

Прежде чем начать, однако, мне бы хотелось упомянуть еще кое о чем. Беседуя с друзьями и коллегами об этой книге, я заметил одну любопытную тенденцию. Когда я говорю абстрактно — например, что здравый смысл мешает пониманию происходящего в принципе, — все энергично кивают в знак согласия. «Да, да, — соглашаются они. — Мы всегда знали, что люди верят во всякую чепуху. Это заставляет их думать, будто они все-все понимают, хотя на самом деле они не понимают ничего». Когда же речь заходит об ошибочности их собственных конкретных убеждений, ситуация резко меняется. «Все, что ты говоришь о коварстве здравого смысла и интуиции, может, конечно, и верно, — по сути, говорят они, — но это не мешает нам верить в то, во что (так уж получилось) мы верим». Мол, если другие не умеют здраво мыслить, то это их беда, а мы тут ни при чем.

Человек, разумеются, совершает такие ошибки постоянно. Около 90 % американцев полагают, что водят машину лучше других{7}, огромное количество людей утверждают, что они счастливее, популярнее и имеют больше шансов преуспеть, чем все остальные{8}. В одном исследовании целых 25 % респондентов отнесли себя к прирожденным лидерам, хотя в реальности таковые составляют всего 1 %{9}. Эта «иллюзия превосходства» настолько распространена и известна, что в народе получила название эффекта Лейк-Уобегона (в честь вымышленного Гаррисоном Кейллором — ведущим радиопередачи Prairie Home Companion — города, в котором «все дети выше среднего»). А значит, не следует удивляться, что люди охотнее поверят в ошибочность чужих убеждений, чем своих собственных. Увы, в реальности то, что относится к «каждому», относится к нам всем. Иными словами, заблуждения должны быть характерны и для наших собственных убеждений, ибо они свойственны самому образу нашего мышления и рассуждения.

Ничто из вышесказанного вовсе не означает, что мы должны отказаться от всех своих убеждений и начать с нуля — я хотел сказать, что нам следует просто относиться к ним с подозрением. Например, я правда вожу машину лучше других? Ведь, с точки зрения статистики, около половины людей, думающих так же, ошибаются. Мы просто ничего не можем с этим поделать. Впрочем, я-то хоть допускаю возможность самообмана и, следовательно, буду обращать больше внимания не только на ошибки других, но и на свои собственные. Возможно, я признаю, что в стычке виноват я, а не другой водитель, — даже если в глубине души останусь убежден в обратном. И, возможно, этот опыт поможет мне определить, что делают не так другие люди и что делаю не так я сам. К сожалению, даже при всем этом я не смогу быть уверен, что вожу машину лучше других. Но ведь я, по крайней мере, могу к этому стремиться, верно?

Когда мы ставим под вопрос наши допущения о мире — или, что гораздо важнее, когда мы осознаем допущение, которое сделали автоматически, — наша точка зрения может измениться. Даже если этого не произойдет, сам процесс наверняка заставит нас отметить собственное упрямство и хорошенько призадуматься. Бесстрастно анализировать свои представления, конечно, нелегко. Но это — первый шаг к формированию новых и, хочется надеяться, более верных убеждений. Ибо шанс на то, что мы правы во всем, во что верим, по сути дела, нулевой. Об этом и писал в своей книге Говард Беккер — это упустил его рецензент и непременно «прохлопал» бы и я. Научиться думать как социолог, утверждал ученый, — значит научиться подвергать сомнению собственные представления об устройстве мира и, возможно, отказаться от них вообще. Если эта книга только подтвердит ваше уже существующее видение мира, тогда приношу свои извинения. Значит, как социолог я не справился со своей задачей.

Часть I

Здравый смысл

Глава 1

Миф о здравом смысле

Каждый день нью-йоркским метрополитеном пользуются пять миллионов человек. Покинув свои дома в Манхэттене, Бруклине, Куинсе и Бронксе, они стекаются под землю на сотнях станций, втискиваются в тысячи вагонов, мчатся во тьме по лабиринту тоннелей, а затем вновь наводняют платформы и эскалаторы — нескончаемый людской поток, отчаянно ищущий выход на поверхность. Любой, кто когда-либо принимал участие в этом ежедневном ритуале, подтвердит: нью-йоркская подземка — это нечто среднее между чудом и кошмаром, хитроумная комбинация бетона, техники и уймы народа в духе Руба Голдберга[1]. Впрочем, невзирая на бесчисленное множество мелких аварий, таинственных задержек и неразборчивых объявлений информационной службы, пассажиры таки умудряются добраться до места назначения — хотя и не без известного вреда для психики. В особенности на вавилонское столпотворение похож час пик. Уставшие рабочие и служащие, измученные мамочки, орущие и пихающиеся подростки — все они толкутся на ограниченных клочках пространства, борясь за время и кислород. Метро — не то место, где следует искать образчики человеколюбия и доброты. Метро — не то место, где к вам может подойти совершенно здоровый, физически сильный молодой человек и попросить уступить ему место.

И тем не менее именно это произошло однажды в начале 1970-х годов, когда группа студентов факультета психологии по заданию своего преподавателя, социального психолога Стэнли Милграма[2], спустилась в метро. В то время Милграм уже был известен громкими исследованиями «подчинения», проведенными несколькими годами ранее в Йельском университете. В ходе его экспериментов самые обычные люди, приглашенные в лабораторию якобы для изучения эффективности обучения, наносили «смертельные» удары электрическим током другому человеку (подсадному актеру) только лишь потому, что им так велел исследователь в белом халате{10}! Другими словами, весьма уважаемые граждане в весьма заурядных обстоятельствах оказались способны на акты, непостижимые с точки зрения нравственности. Это открытие глубоко взволновало многих. С тех пор словосочетание «подчинение авторитету» носит отрицательный оттенок.

Впрочем, люди гораздо реже отдают себе отчет в том, что следование инструкциям авторитетных лиц, как правило, совершенно необходимо для надлежащего функционирования общества. Представьте, что студенты спорили бы со своими преподавателями, служащие — ругались с начальством, а водители — не обращали внимания на инспекторов дорожного движения, окажись просьбы и приказы последних не по душе первым. Хватило бы каких-то пяти минут, чтобы ввергнуть мир в хаос. Конечно, бывают моменты, когда разумнее противостоять авторитету: большинство согласится с тем, что ситуация, созданная Милграмом в лаборатории, как раз из таких. Однако из его экспериментов также явствовало и то, что социальный порядок, в повседневной жизни принимаемый нами как данность, поддерживается отчасти некими негласными правилами. Об их существовании мы даже не подозреваем до тех пор, пока не нарушим их.

Переехав в Нью-Йорк, Милграм задался вопросом: а существует ли похожее «правило» относительно требований уступить место в метро? Как и правило подчинения авторитетным лицам, оно нигде не закреплено: едва ли обычный пассажир, попроси вы его изложить основные принципы пользования метрополитеном, о нем упомянет. И все-таки оно существует. В ходе своего скромного «полевого» исследования студенты Милграма очень быстро выяснили это. Хотя больше половины пассажиров в итоге уступили свои места, многие сердились и требовали объяснений. Никто не ожидал ничего подобного: все были удивлены (даже изумлены), а окружающие часто с пренебрежением отзывались о происходящем. Впрочем, наибольший интерес представляла реакция вовсе не пассажиров, а самих исследователей. Последние нашли чрезвычайно сложным само проведение эксперимента. Отвращение к стоявшей перед ними задаче оказалось настолько большим, что молодым людям пришлось разбиться на пары, в которых один служил моральной поддержкой другому. Когда студенты сообщили о своем дискомфорте Милграму, тот лишь посмеялся над ними. Улыбался он ровно до того момента, пока сам не попробовал провести этот опыт: необходимость подойти к совершенно незнакомому человеку — что здесь сложного? — и попросить его или ее уступить место вызвала у ученого физический приступ тошноты. Каким бы пустяковым это ни выглядело, нарушить данное правило оказалось не проще, чем «правило» подчинения авторитету{11}.

Как выясняется, любой большой город, вроде Нью-Йорка, буквально кишит подобными правилами. В битком набитом поезде, например, немудрено оказаться зажатым между другими пассажирами. Но если кто-нибудь стоит рядом с вами, когда вагон пуст, — это по меньшей мере неприятно. Следовательно, явно существует некое правило, заставляющее нас занимать как можно больше имеющегося пространства. Стоит его кому-нибудь нарушить, и мы начинаем испытывать сильнейший дискомфорт. Только представьте, как неуютно вы будете себя чувствовать, если незнакомец, едущий с вами в лифте, вместо того чтобы смотреть на двери, останется стоять к вам лицом. В ограниченных пространствах — в том числе и вагонах метро — люди постоянно оказываются лицом друг к другу, но никто не задумывается об этом. Зато, случись такое в лифте, ситуация покажется в высшей степени странной. Как будто человек нарушил некое правило — пусть даже до этого момента вам и в голову не приходило, что оно вообще существует. А как насчет всех тех правил, которыми мы руководствуемся, обходя встречных прохожих на тротуаре, распахивая двери перед своими спутниками, уступая такси другим, становясь в очередь в магазине, переглядываясь с водителями при переходе оживленной улицы и в целом проявляя внимательность к окружающим, одновременно отстаивая собственное право на определенную долю пространства и времени?

Вне зависимости от того, где мы живем, нашей жизнью руководят неписаные правила — собственно, их так много, что, даже задайся мы такой целью, нам бы не удалось записать их все. И тем не менее, по нашему глубочайшему убеждению, здравомыслящие люди должны их знать. Более того, по нашему глубочайшему убеждению, здравомыслящие люди должны знать, какое из писаных правил в любом отдельно взятом случае позволительно отбросить. Окончив школу, я отправился служить в военно-морской флот и провел следующие четыре года в Академии австралийских Вооруженных сил. В те времена это было жаркое местечко: рявкающие инструкторы по строевой подготовке, предрассветные отжимания, бег под проливным дождем с винтовками наперевес и, конечно, уйма правил. Поначалу новая жизнь казалась невероятно сложной и невразумительной. Впрочем, мы быстро усвоили, что если одни правила важны и игнорировать их можно только на свой страх и риск, то соблюдение других обеспечивается чем-то вроде подмигивания и кивка. Не то чтобы наказания не бывали суровыми. Схлопотать семь дней марширования по плацу за какой-то незначительный проступок (например, за опоздание на сбор или неаккуратно застеленную кровать) — так это запросто. Однако каждому из нас надлежало понять одну очень важную вещь (хотя, разумеется, признавать, что мы ее поняли, было вовсе не обязательно): жизнь в Академии больше похожа на игру, чем на реальность. Иногда ты выигрываешь, а иногда проигрываешь — вот тогда-то и оказываешься на плацу. Но, что бы ни случилось, принимать это близко к сердцу не следовало. И, разумеется, месяцев через шесть ситуации, которые ужаснули бы нас по прибытии, стали казаться совершенно естественными. Странным теперь казался весь остальной мир.

У каждого есть подобный опыт. Возможно, конечно, не такой эксцентричный, как учеба в военной академии, — с тех пор минуло уже 20 лет, и иногда мне кажется, что это происходило в другой жизни. Но, будь то необходимость влиться в реалии новой школы, освоиться на новой работе или научиться жить в чужой стране, нам всем приходилось так или иначе приспосабливаться к новому окружению. Поначалу оно виделось странным, пугающим и полным непонятных правил, но в итоге становилось знакомым и привычным. Очень часто формальные правила — те, что записаны, — важны меньше, чем правила неформальные, которые могут оставаться не сформулированными до тех пор, пока мы их не нарушим. И наоборот, правила, о которых мы знаем, могут не быть обязательными или же быть обязательными только иногда — в зависимости от какого-то другого правила, которое нам неизвестно. Думая о том, какими сложными бывают эти жизненные игры, просто диву даешься, что мы вообще умудряемся в них играть. Тем не менее, как маленькие дети осваивают иностранный язык, так и мы учимся ориентироваться даже в совершенно незнакомой социальной среде, практически этого не осознавая.

Здравый смысл

Та чудесная, удивительная часть человеческого интеллекта, которая позволяет справляться с подобного рода проблемами, и есть так называемый здравый смысл. Мы столь привычны к нему, что замечаем лишь его отсутствие: без него повседневная жизнь просто немыслима. Здравый смысл — это то, откуда мы знаем, что именно одеть на работу утром, как вести себя на улице или в метро, как поддерживать гармоничные взаимоотношения с друзьями и коллегами. Здравый смысл подсказывает нам, когда правилам подчиняться, когда их тихонько игнорировать, а когда открыто им не повиноваться. Он глубоко укоренен в правовой системе, политической философии и профессиональном образовании. Это sine qua non[3], сущность социального интеллекта{12}.

Несмотря на то что к здравому смыслу люди прибегают постоянно, ему на удивление трудно дать определение. Грубо говоря, он — слабо организованная совокупность фактов, наблюдений, представлений об окружающей действительности, непосредственного опыта, а также общепринятых или очевидных (прописных) истин, которые каждый из нас накапливает в течение жизни, сталкиваясь с повседневными ситуациями и делая из них соответствующие выводы{13}. За исключением вышеизложенного, здравый смысл не поддается простой классификации. Одни «обыденные» знания по своему характеру очень общие — согласно антропологу Клиффорду Гирцу[4], это «древний клубок общепризнанных практик, распространенных верований, привычных суждений и естественных эмоций». Но здравый смысл также может относиться и к более специализированным знаниям — например, профессиональным (врача, юриста, инженера), накапливаемым в течение многих лет обучения и практики. В 1946 году в Чикаго в обращении к ежегодному собранию Американской социологической ассоциации Карл Тейлор, тогдашний ее президент, сказал: «Под здравым смыслом я подразумеваю знания, имеющиеся у тех, кто является частью социальных ситуаций и процессов, понимание которых есть одна из основных задач социологии. В этом плане данный термин может выступать синонимом народной мудрости или же относиться к знаниям инженеров, политиков, журналистов, издателей или иных лиц, регулирующих, интерпретирующих и прогнозирующих поведение отдельных людей и групп»{14}.

В своем определении Тейлор подчеркнул две ключевые черты здравого смысла, отличающие его от других типов знаний — таких как естественные науки или математика{15}. Во-первых, в противоположность формальным, сугубо теоретическим системам знания, здравый смысл — всецело практический. То есть главное — это сами ответы на вопросы, а отнюдь не способы их получения{16}. С точки зрения здравого смысла, знать, что нечто есть истина или данность, вполне достаточно. Для извлечения пользы из знаний нам обязательно надо понимать, почему все устроено так, а не иначе, но чересчур сосредотачиваться на этом, пожалуй, не стоит. Иначе говоря, в отличие от теоретических знаний, здравый смысл не осмысливает и не подвергает мир сомнению, а воспринимает его таким, «каков он есть».

А вот и вторая характерная черта, отличающая здравый смысл от формальных знаний: если потенциал последних кроется в возможности сводить полученные специфические данные к логическим категориям, описываемым общими принципами, то потенциал первого заключается в возможности справляться с каждой отдельно взятой ситуацией самой по себе. Например, именно благодаря здравому смыслу наши одежда, действия и речь в присутствии начальника будут отличаться от поведения в присутствии друзей, родителей, друзей родителей или родителей друзей. В то время как во всех этих случаях формальная система знаний пытается вывести надлежащее поведение из единого, более общего «закона», здравый смысл просто «знает», как нужно поступать в данной конкретной ситуации{17}. Именно по этой причине известные всем «прописные истины» оказалось так трудно воспроизвести в компьютерах: в отличие от знаний теоретических, основанные на повседневном опыте подразумевают относительно большое количество правил поведения даже в небольшом количестве особых ситуаций. Допустим, нужно запрограммировать робота, чтобы он ориентировался в метро. На первый взгляд, задача относительно проста. Однако очень скоро выясняется: даже один-единственный компонент этой задачи — как, скажем, «правило», запрещающее просить других пассажиров уступить свое место, — зависит от сложного множества других правил, вроде бы не имеющих к нему ни малейшего отношения. Это, например, принципы распределения мест в вагоне или вежливого поведения в общественных местах. Это правила жизни в многолюдных городах. Это общие нормы вежливости и любезности, справедливости и собственности.

Все попытки формализовать обыденные знания неизбежно наталкивались на тот или иной вариант вышеизложенной проблемы: чтобы научить робота имитировать даже ограниченный диапазон человеческого поведения, приходится, в некотором смысле, учить его всему. В противном случае бесчисленные тонкие различия между тем, что важно, что должно быть важно, но не важно и что может стать важным в зависимости от обстоятельств, всегда будут сбивать с толку даже самого совершенного робота. Стоит ему попасть в ситуацию, лишь самую малость отличающуюся от запрограммированных, как бедняга потеряет всякое представление о том, как себя вести. Он будет явно отличаться от остальных роботов. И всегда ошибаться{18}.

Люди, которым не хватает здравого смысла, чем-то похожи на незадачливого робота. Они не понимают, на чем следует сосредотачивать внимание, — это раз. И не понимают, чего конкретно они не понимают, — это два. По той же самой причине, по которой программирование роботов представляет собой крайне непростую задачу, удивительно сложно объяснить лишенному здравого смысла человеку, что именно он делает не так. Приведите ему множество примеров того, что он сказал и сделал неправильно, — и, вероятно, ему удастся избежать повторения данных конкретных ошибок в будущем. Но как только ситуация изменится, все вернется на круги своя. В Академии у нас было несколько таких курсантов: исключительно умные, компетентные ребята, которые никак не могли сообразить, как играть в нашу общую игру. Все знали, кто они такие, и все видели, что они чего-то не понимают. Увы, не зная, в чем загвоздка, мы не могли им помочь — и большинство из них, растерянные и ошеломленные, в итоге покинули военную службу.

У каждого свой

Как ни странно, здравому смыслу присущи кое-какие любопытные особенности. Одной из наиболее примечательных является его разительное изменение в зависимости от эпохи и культуры. Несколько лет назад, например, предприимчивая группа экономистов и антропологов решила проверить, как представители различных культур играют в так называемую игру-ультиматум. Идея заключается в следующем. Из двух человек один получает 100 долларов, которые затем должен разделить со вторым участником — причем может отдать всю сумму, предложить любую ее часть или не дать вообще ничего. Второй человек либо соглашается на сделку, либо отказывается от нее. Если он принимает предложение, оба участника получают оговоренные суммы, если отвергает — оба остаются ни с чем. Отсюда и «ультиматум».

В сотнях подобных экспериментов, проведенных в индустриальных обществах, большинство игроков предлагали разделить деньги пополам, а предложения меньше 30 долларов, как правило, отвергались. Экономисты сочли подобное поведение весьма странным, ибо оно явно противоречило общепринятому понятию экономической рациональности{19}. Даже один-единственный доллар лучше, чем вообще ничего. Следовательно, с практической точки зрения, получатели обязаны принимать любое предложение выше нуля. Зная это, игроки № 1 должны предлагать наименьшую сумму, которая может быть принята, — то есть один доллар. Впрочем, если задуматься, понятно, почему люди поступают именно так, а не иначе: нечестно пользоваться ситуацией только потому, что у вас есть такая возможность. Реципиенты, которым предлагают меньше трети, чувствуют себя обманутыми, а потому отказываются от этой суммы — лишь бы преподать урок гнусным напарникам. Зная это, игроки № 1, как правило, предлагают столько денег, сколько, по их мнению, второй участник сочтет справедливым.

Это вовсе не кажется вам грандиозным научным открытием? По-вашему, экономистам следует всего-навсего почаще выбираться в общество? Что ж, вы не одиноки. Если в чем-то и есть здравый смысл, так это в том, что людей интересуют не только деньги, но и справедливость — и порой гораздо больше. Однако когда экспериментаторы воспроизвели игру «ультиматум» в 15 доиндустриальных обществах на каждом из пяти континентов, выяснилось: люди в них имеют очень разные представления о том, что именно считать справедливым. Одна крайность — перуанское племя мачигенга, члены которого, как правило, готовы были отдать лишь четверть от общей суммы. Практически ни одно из предложений не было отвергнуто. Другая крайность — племена Папуа — Новой Гвинеи ау и гнау. Здесь индейцы нередко предлагали больше половины — однако, как ни странно, такие «гиперсправедливые» предложения отвергались с той же частотой, что и несправедливые{20}.

Чем же объясняются эти различия? Оказывается, у племен ау и гнау существует древний обычай, согласно которому получение подарка обязывает получателя в будущем сделать презент дарителю. Поскольку в обществах ау и гнау эквивалента игры «ультиматум» нет, их представители просто «накладывали» незнакомое взаимодействие на более привычный социальный обмен — обмен подарками — и реагировали соответственно. То есть деньги, любому западному участнику казавшиеся легкими, для индейца ау или гнау означали нежелательное обязательство. Мачигенга, напротив, живут в обществе, где лояльные взаимоотношения предполагаются исключительно с ближайшими членами семьи. Следовательно, играя в «ультиматум» с чужаками, индейцы мачигенга (также накладывая незнакомое на знакомое) не считали своим долгом делать справедливые предложения. Кроме того, они практически не испытывали негодования, от которого буквально кипел бы западный человек, предложи ему напарник заведомо неравную долю: даже маленькая сумма представлялась им весьма и весьма удачной сделкой.

Стоит лишь разобраться в специфике культур ау, гнау и мачигенга, как их странное поведение начинает казаться совершенно разумным. Именно таким оно в действительности и является. Как мы подсознательно считаем справедливость и взаимность принципами здравого смысла, которые следует уважать, соблюдать и отстаивать при нарушении без уважительной причины, так и народы из 15 доиндустриальных обществ имеют свой собственный имплицитный набор представлений об устройстве мира. Последние могут отличаться от мыслей западного человека, но их логика работает точно так же. Проще говоря, так поступил бы любой благоразумный человек, выросший в той культуре.

Учитывая все вышеизложенное, можно сделать следующий вывод. Хотя здравым смыслом так или иначе руководствуемся мы все, он может считаться «общепринятым» только в той мере, в какой два человека разделяют достаточно схожий социальный и культурный опыт{21}. Здравый смысл, следовательно, зависит от того, что социолог Гарри Коллинз называет «коллективным тацитным (неявным) знанием» — то есть закодированным в социальных нормах, обычаях и практиках{22}. Согласно Коллинзу, обрести данный тип знаний возможно только через участие в жизни самого общества — вот почему так сложно учить машины. То же относится и к людям: представляющееся разумным одному может показаться странным, таинственным, диким или отвратительным другому. Например, согласно антропологу Клиффорду Гирцу, в разных эпохах и культурах отношение к детям-гермафродитам сильно различалось. Римляне питали к ним отвращение и убивали, греки их терпели, индейцы племени навахо боготворили. А восточноафриканское племя покот считало их «ошибками» и относилось к ним как к треснувшим глиняным горшкам, которые можно оставить, а можно и выбросить{23}. Аналогичным образом такие практики, как рабство, человеческие жертвоприношения, каннибализм, перевязывание ног или уродование женских гениталий, осуждающиеся в большинстве современных культур, когда-то и где-то непременно считались (а в некоторых случаях считаются и по сию пору) абсолютно легитимными.

Другим важным следствием социальной укорененности здравого смысла является то, что рассудительным людям достичь согласия в вопросах этого самого смысла, как правило, не удается. Например, человеку, с детства привыкшему считать Нью-Йорк холодным, бескомпромиссным городом, полным подозрительных личностей, которым нельзя доверять, а то и вовсе рассадником преступности, может показаться невероятным, что где-то в Манхэттене жители не запирают входные двери. Как явствует из соответствующей газетной статьи, большинство горожан искренне полагают, будто люди «без замков» — сумасшедшие. Одна женщина сказала: «Я живу в высотке с вахтером уже 15 лет и не слышала, чтобы в здании произошла хоть одна кража. Но это здесь ни при чем. Это же просто здравый смысл [запирать дверь]». А между тем людям, не запирающим двери, сумасшедшими кажутся все остальные: подумать только, их шокирует такое поведение!{24} Особый интерес в этой истории вызывают формулировки опрошенных нью-йоркцев: они почти в точности отражают опыт Клиффорда Гирца. Рассказывая о колдовстве на острове Ява, ученый замечает: «…Когда все семейство мальчика в один голос утверждает, будто он упал с дерева и сломал ногу исключительно из-за того, что его столкнул дух покойного дедушки, недовольный пренебрежением со стороны членов семьи своим ритуальным долгом, то здесь, с их точки зрения, и начало, и середина, и конец этой истории. Они убеждены, что произошло именно это, и ничего более, — и их озадачивает только то, что меня смущает их абсолютная уверенность в собственной правоте»{25}.

Иными словами, разногласия по вопросам здравого смысла практически невозможно устранить, ибо ни одной из сторон не ясно, на каких основаниях нужно строить разумную аргументацию. Возьмите любой пример: спор нью-йоркцев о том, нужно или не нужно запирать входные двери, полемику Национальной стрелковой ассоциации и сторонников кампании Брэди относительно видов огнестрельного оружия, которые должен иметь возможность приобрести любой американец[5], или дискуссию о колдовстве, развернувшуюся между западным антропологом и представителями доиндустриальных племен в Индонезии. Вне зависимости от культуры, если, по мнению людей, таков здравый смысл, они верят в это безоговорочно. Их озадачивает лишь тот факт, что другие с ними не согласны{26}.

Некоторые оговорки

Поскольку то, что кажется одному человеку очевидным и само собой разумеющимся, другой может посчитать глупым, встает вопрос о самой надежности здравого смысла в понимании окружающего мира. Откуда нам черпать уверенность в правильности собственных верований и убеждений, если кто-то другой в равной степени уверен в их не правильности? И если мы сами порой не в состоянии объяснить толком, почему правы именно мы? Разумеется, от людей, которые с нами не согласны, всегда можно отмахнуться как от безумцев или невежд, не заслуживающих внимания. Но чем дальше, тем сложнее объяснить, почему мы сами-то верим в то, что делаем. Только представьте, какой длинный путь прошла всего за одно поколение идея о разрешении гомосексуалистам открыто служить в Вооруженных силах США[6]: если сначала об этом никто и помыслить не мог, то сегодня, как лаконично и просто выразился председатель Объединенного комитета начальников штабов, это «правильное дело»{27}. За это время многие успели поменять свое отношение к проблеме, но разве они считают, что 20 лет назад страдали временным помешательством? Конечно, нет. Зато они явно думают, что были неправы. Следовательно, если нечто, казавшееся само собой разумеющимся, вдруг оказалось ошибочным, возникает вопрос: что еще из того, в самоочевидность чего мы верим сейчас, покажется заблуждением в будущем?

Впрочем, это еще полбеды. Непостижимо даже то, как различные убеждения, которых мы придерживаемся в данный конкретный момент, вообще сочетаются друг с другом. Большинство людей, например, считают собственные представления о политике вытекающими из одного-единственного четкого мировоззрения: «я — умеренный либерал» или «я — закоренелый консерватор», и так далее. Если бы это было так, люди, называющие себя либералами, в большинстве вопросов занимали бы либеральные позиции, а консерваторы придерживались бы противоположной точки зрения. Между тем, согласно ряду исследований, вне зависимости от того, отождествляют себя граждане с либералами или консерваторами, их мнение по одному вопросу не имеет практически никакого отношения к их мнению по другому. То есть, скажем, об абортах они думают так, а о смертной казни или нелегальной иммиграции — иначе{28}. Другими словами, у нас складывается впечатление, будто наши убеждения проистекают из некой всеобъемлющей философии, а ведь в реальности мы приходим к ним вполне независимо и часто случайно.

Еще явственнее трудность согласования убеждений, основанных на здравом смысле, проявляется в афоризмах и пословицах, к которым мы прибегаем, стремясь разобраться в происходящем. Как любят замечать социологи, многие эти изречения противоречат друг другу. Рыбак рыбака видит издалека, но притягиваются противоположности. Дальше с глаз — ближе к сердцу, но с глаз долой — из сердца вон. Семь раз отмерь, один отрежь, но промедление смерти подобно. Разумеется, беда не в том, что эти убеждения противоречивы, — ведь в различных обстоятельствах мы прибегаем к различным изречениям. Но, поскольку мы никогда не уточняем, для каких обстоятельств подходит одно и не подходит другое, у нас нет ровно никакой возможности описать, что конкретно мы думаем и почему думаем именно так, а не иначе. Здравый смысл, проще говоря, есть не столько определенное мировоззрение, сколько некий мешок, полный логически несовместимых, часто противоречащих друг другу убеждений, каждое из которых кажется верным сейчас, но не обязательно останется таковым в других условиях.

Злоупотребление здравым смыслом

Фрагментированность, изменчивость и даже внутренняя противоречивость, присущая здравому смыслу, как правило, не представляет проблем в обыденной жизни. Дело в том, что повседневность фактически разбита на множество мелких проблем, укорененных в очень специфических контекстах и решаемых более или менее независимо друг от друга. При данных обстоятельствах логичность мыслительных процессов — не главное. В сущности, не очень-то важно, что в одном случае — чем дальше с глаз, тем ближе к сердцу, а в другом — с глаз долой, из сердца вон. В любой ситуации мы точно знаем, что именно хотим донести, какое решение поддержать, и, исходя из этого, обращаемся к соответствующим прописным истинам. Если бы нам предстояло разобраться, каким образом все наши объяснения, позиции и убеждения, основанные на здравом смысле, уживаются у нас в голове, мы столкнулись бы со всеми мыслимыми видами непоследовательностей и противоречий. К счастью, жизнь редко ставит перед нами подобную задачу, и мы этого даже не замечаем.

Сложности возникают тогда, когда мы используем здравый смысл для решения проблем, выходящих за рамки непосредственных «здесь и сейчас», — проблем, включающих прогнозирование или управление поведением большого количества людей в ситуациях, далеких от нас либо в пространстве, либо во времени. На первый взгляд, мы этим не занимаемся? Неправда. Мы делаем это постоянно. Каждый раз, читая газету и стараясь понять события, разворачивающиеся в другой стране, — будь то израильско-палестинский конфликт, волнения в Ираке или кажущиеся бесконечными столкновения в Афганистане, — мы рассуждаем о вызвавших их причинах — с точки зрения здравого смысла. Каждый раз, составляя мнение о той или иной финансовой реформе или политике здравоохранения, мы рассуждаем о том, как разные ограничения и стимулы повлияют на поведение заинтересованных сторон — с точки зрения здравого смысла. Каждый раз, споря о политике, экономике или законодательстве, мы рассуждаем о том, какое влияние окажет на общество обсуждаемый курс или проект — с точки зрения здравого смысла.

Ни в одном из этих случаев для решения, как нам следует вести себя здесь и сейчас, мы не руководствуемся здравым смыслом. Скорее, прибегаем к нему, чтобы понять, как вели себя — или поведут — другие люди в обстоятельствах, о которых мы имеем в лучшем случае неполное представление. В какой-то момент мы начинаем осознавать, что мир очень сложен и все в нем так или иначе связано со всем остальным. Но, читая статьи о реформировании системы здравоохранения, или о вознаграждениях банкиров, или об израильско-палестинском конфликте, мы вовсе не ставим своей целью понимание связей между всеми этими событиями. Если представить, что наш мир — огромный пестрый гобелен, то мы сосредотачиваемся на одном крошечном его клочке, видимом в данный конкретный момент, и составляем себе соответствующее мнение. Таким образом, просматривая газету за утренней чашечкой кофе, мы умудряемся составить 20 различных мнений по 20 различным темам, не приложив к этому ни малейших усилий. Это же просто здравый смысл!

Наверное, не так уж и важно, какие именно выводы о глобальных событиях делают обыватели, сидя у себя дома. Все они основываются на том, что написано в газетах или говорят друзья. Следовательно, не так уж и важно, что их рассуждения отнюдь не отвечают характеру этих самых событий. Впрочем, простые граждане — не единственные, кто в решении социальных проблем руководствуется здравым смыслом. Разрабатывая план борьбы с бедностью, политики, например, неизменно опираются на собственные представления о том, почему бедные люди бедны и как им лучше помочь. Скорее всего, у всех окажутся собственные мнения, и они будут логически непоследовательными, а то и вовсе противоречивыми. Одни объяснят бедность отсутствием надлежащих ценностей упорного труда и бережливости. Другие — генетической неполноценностью. Третьи — не представившимися возможностями, недостатками программ социальной поддержки или иными факторами. Все эти убеждения в итоге приведут к предложению различных решений, не все из которых окажутся верными. И тем не менее политические деятели, наделенные властью проводить в жизнь широкомасштабные планы, затрагивающие тысячи или даже миллионы людей, не менее склонны доверять интуиции, нежели простые граждане, читающие газету у себя дома.

Здравый смысл — плохой помощник в решении вопросов, выходящих за рамки повседневности. Чтобы убедиться в этом, достаточно бросить взгляд в прошлое. Как пишет в своей книге «Благими намерениями государства» политолог Джеймс Скотт, конец XIX и начало XX века ознаменовались всеобщим оптимизмом инженеров, архитекторов, ученых и правительственных технократов, полагавших, будто проблемы общества можно решить тем же образом, каким это делалось в науке и технике в эпоху Просвещения, а затем и промышленной революции. Согласно этим «высоким модернистам», проектирование городов, управление природными ресурсами и даже всей экономикой в целом подлежит «научному» планированию. В 1923 году известный архитектор Ле Корбюзье[7], один из корифеев высокого модернизма, писал: «План — это диктатор; без него безраздельно властвуют нищета, беспорядок, своеволие»{29}.

Естественно, сторонники высокого модернизма не распространялись о том, что руководствуются-то они, по сути, исключительно здравым смыслом, предпочитая облачать собственные амбиции в язык науки. Но, как указывает Скотт, научная аура была всего лишь миражом. В действительности никакой науки планирования не существовало — одни лишь мнения отдельных градостроителей и планировщиков, стремящихся «проинтуичить» (всего-навсего!), какими последствиями обернутся их планы в реальности. Никто не сомневается, что такие люди, как Корбюзье, — и в самом деле блистательные и оригинальные мыслители. Однако результаты претворения их планов в жизнь — например, советская коллективизация или Бразилиа Ле Корбюзье — часто оказывались катастрофическими, а некоторые — как социальная инженерия фашизма или режим апартеида в Южной Африке — сегодня и вовсе считаются одними из величайших бед XX столетия. Но даже если планы удавались, происходило это зачастую не потому, что они были так хороши, а потому, что местное население изыскивало способы их проигнорировать, обойти или расстроить{30}.

При взгляде назад кажется, будто неудачи модернизма — централизованно планируемая экономика и централизованно проектируемые города — давно в прошлом, что это продукт наивной и упрощенной веры в науку, которую мы уже переросли. Увы, современные политики, чиновники и архитекторы совершают ту же ошибку. Согласно экономисту Уильяму Истерли, на протяжении последних 50 лет в сообществе по предоставлению финансовой помощи бедным странам господствуют крупные бюрократические организации. Ими, в свою очередь, управляют наделенные властью личности, чьи собственные представления о том, что должно и не должно работать, неизбежно играют важнейшую роль в распределении ресурсов. Равно как и приверженцы высокого модернизма, эти «планировщики», как называет их Истерли, — умные, образованные люди, руководствующиеся исключительно добрыми намерениями и страстно преданные идее помощи народам развивающихся стран. И все же, невзирая на триллионы долларов, потраченных на их экономическое развитие, имеется уж очень мало свидетельств того, что реципиенты стали жить лучше{31}.

Но вернемся в США. В течение тех же 50 лет американские градостроители многократно брались за решение проблемы городской бедности и столько же раз терпели неудачу. Как писала известная журналистка и активистка Джейн Джекобс 50 лет назад, «согласно бытующему тоскливому мифу, если бы мы располагали достаточной суммой (обычно говорят о 100 млрд долларов), то за 10 лет расчистили бы все трущобы… Но посмотрите, что мы сотворили на первые несколько миллиардов. Жилые массивы для малообеспеченных стали худшими рассадниками преступности, вандализма и общей социальной безнадежности, чем трущобы, которые они собой заменили»{32}. По иронии судьбы, примерно в то же самое время в Чикаго началась работа над самым крупным в истории проектом социального жилья Robert Taylor Homes. Естественно, пишет в своей книге «American Project» социолог Садхир Венкатеш, великодушный, продуманный до мельчайших деталей план повышения уровня жизни афроамериканцев с треском провалился. Вместо гетто мы получили отвратительную инфраструктуру, перенаселенные квартиры, столпотворения во дворах, повальную бедность, а в итоге — организованную преступность и насилие.

Планы экономического и городского развития проваливаются чаще других, однако немалая доля критики поступала и в адрес государственных проектов улучшения народного образования{33}, усовершенствования системы здравоохранения{34}, управления общими ресурсами{35}, разработки местных нормативных актов{36} и даже внешней политики{37}. Впрочем, не только правительство регулярно терпит неудачи в планировании. Корпорации редко бывают такими же крупными, а потому их промахи обычно не привлекают столь пристального внимания — за исключением, пожалуй, краха финансовой системы в 2008–2009 годах{38}. Кроме того, корпораций гораздо больше, и всегда отыщется какая-нибудь история успеха, якобы подтверждающая, что частный сектор умеет планировать куда лучше правительственного. Впрочем, как свидетельствуют ряд специалистов в области менеджмента, корпоративные планы — будь то выбор той или иной стратегии, слияние, поглощение или маркетинговые кампании — проваливаются столь же часто. И в основном по тем же причинам, что и правительственные{39}. Иными словами, во всех этих случаях горстка людей собирается в конференц-залах и с помощью интуиции тщится прогнозировать, управлять и манипулировать поведением тысяч и миллионов разных людей, мотивации и условия жизни которых разительно отличаются от ее собственных.

Ирония в том, что, даже видя ошибки политических деятелей, планировщиков и прочих, мы не только не критикуем здравый смысл — мы требуем, чтобы его было еще больше. На Всемирном экономическом форуме в Давосе в начале 2009 года, в самый разгар глобального финансового кризиса, один из присутствующих во всеуслышание объявил: «Что нам нужно сейчас — так это вновь обрести здравый смысл!» Аудитории эта мысль явно понравилась и вызвала громкие аплодисменты. А я вот не мог не задаться вопросом, что конкретно имелось в виду. В конце концов, два года назад, в 2007-м, на такой же встрече в Давосе, та же самая компания бизнесменов, политиков и экономистов поздравляла друг друга с достижением потрясающе высоких уровней благосостояния и беспрецедентной стабильностью финансового сектора. Разве кто-нибудь подозревал тогда, что они, оказывается, растеряли здравый смысл? А если нет, тогда чем конкретно оный может помочь теперь? Как бы там ни было, история финансовых кризисов до и после возникновения торговли высокими технологиями учит нас, что как первой жертвой войны становится правда, так и здравый смысл, а не компьютерные модели, становится первой жертвой финансовой мании{40}. То же относится и к неудачам в политике, бизнесе и маркетинге. Неприятности случаются не потому, что мы забываем о здравом смысле. Они случаются потому, что потрясающая эффективность здравого смысла в решении повседневных проблем заставляет верить в него больше, чем он того заслуживает{41}.

Вездесущая интуиция

Но если здравый смыл столь уж плохой помощник в совладании с такими сложными социальными явлениями, как политические конфликты, экономика здравоохранения и маркетинговые кампании, то почему его недостатки нам не очевидны? Ведь, когда речь идет о явлениях физического мира, интуиция подводит нас отнюдь не реже. Вот только, в отличие от мира социального, со временем мы поняли, что «интуитивной физике» доверять не стоит. Например, здравый смысл подсказывает, что любой предмет под действием силы тяжести падает вниз. Но рассмотрим следующий пример. Человек стоит на идеально ровной плоскости, зажав в левой руке пулю, а в правой — заряженный точно такой же пулей револьвер. Держа оба предмета на одном уровне, он одновременно стреляет в горизонтальном направлении и отпускает пулю. Какая пуля первой упадет на землю? Элементарная физика уровня средней школы говорит: одновременно. Но даже зная это, порой ловишь себя на мысли, что пуля, выпущенная из револьвера, благодаря своей скорости таки продержится в воздухе чуть дольше.

Физический мир полон аналогичных примеров, противоречащих рассуждениям с позиций здравого смысла. Почему в северном и южном полушариях струи воды стекают по унитазу спиралями, закрученными в противоположных направлениях? Когда можно увидеть больше падающих звезд — до или после полуночи? И при таянии льда в стакане уровень воды поднимается или опускается? Даже если человек отлично понимает физику, лежащую в основе некоторых из этих явлений, он запросто попадется в ловушку. А ведь эти вопросы — пустяки по сравнению с воистину странными феноменами квантовой механики и теории относительности. Обескураживает? Студентов-физиков — безусловно да. Если же говорить о человеческой цивилизации в целом, то постоянство, с которым нас подводит интуитивная физика, имеет один большой плюс: оно заставляет людей заниматься наукой. В науке понимание окружающего мира невозможно без тщательной проверки выдвинутых теорий на основе наблюдений и экспериментов. Только тогда мы можем доверять полученным данным, что бы там ни говорила интуиция. Бесспорно, это долгая и кропотливая работа, но именно благодаря научному методу людям за несколько веков удалось продвинуться в познании мира природы так далеко.

Когда же речь заходит о мире человека, где наша интуиция является куда большим подспорьем, чем в физике, мы редко ощущаем надобность научного подхода. Почему, например, большинство социальных групп так однородны в расовом, образовательном и даже половом отношении? Почему популярным становится то, а не это? Насколько сильно влияют на общество средства массовой информации? Большой выбор — это хорошо или плохо? Стимулируют ли налоги развитие экономики? Социологи не знают ответов на эти вопросы и ломают над ними головы из года в год. Зато самые обычные люди подчас уверены, что могут предложить абсолютно правдоподобные объяснения. У нас у всех есть друзья, большинство из нас ходят на работу, и мы все совершаем покупки, голосуем и смотрим телевизор. Мы постоянно погружены в торговлю, политику и культуру и, следовательно, близко знакомы с тем, как они «работают» — хотя бы в той мере, в какой мы себе это представляем. А потому, в отличие от физики, биологии и других точных наук, идея проведения дорогостоящих и длительных «научных» изысканий в сфере человеческого или социального поведения кажется смешной и нелепой. Действительно, зачем тратить уйму времени и денег, чтобы выяснить то, что, по нашему глубочайшему убеждению, и так ясно?

Как нас подводит здравый смысл

Несмотря на колоссальные преимущества рассуждений о человеческом поведении с позиций здравого смысла, мы совершаем ряд ошибок, которые так же систематичны и распространены, как и «промахи» интуитивной физики. Рассмотрению этих ошибок посвящена первая часть книги. Все они подразделяются на три общих типа. Ошибки первого типа мы совершаем, когда, размышляя о том, почему тот или иной человек поступил так, а не иначе, сосредотачиваемся на тех факторах — мотивах, стимулах, убеждениях, — которые осознаем непосредственно. Как бы разумно это ни звучало, десятилетия психологических и когнитивных исследований четко показали: такое представление о человеческом поведении затрагивает лишь вершину пресловутого айсберга. Нам не приходит в голову, например, что музыка, играющая фоном в винном магазине, может влиять на выбор напитка или что шрифт, которым написано то или иное утверждение, может сделать его более (или менее) заслуживающим доверия. Как следствие, мы прогнозируем реакцию другого человека без учета таких подробностей. И напрасно. Они имеют огромное значение — равно как и многие другие на первый взгляд тривиальные или просто нерелевантные факторы. На самом деле — и в этом мы убедимся далее — предвосхитить все, что может оказаться важным для данной конкретной ситуации, невозможно. А значит, как бы старательно мы ни пытались «влезть в чужие тапочки», без грубых промахов, вероятнее всего, не обойдется.

Если ошибки первого типа сводятся к систематическому несовершенству нашей мысленной модели индивидуального поведения, то просчеты второго типа гораздо серьезнее. Основная проблема здесь состоит в том, что, как только люди объединяются в группы — будь то общественные мероприятия, толпы болельщиков, фирмы, добровольческие организации, рынки, политические партии или даже целые общества, — они начинают активно взаимодействовать друг с другом. Мы делимся информацией, распространяем сплетни, даем рекомендации, сравниваем себя с друзьями, поощряем и наказываем поведение других, извлекаем уроки из чужого опыта и в целом влияем на представления друг друга о том, что плохо, хорошо, дешево, дорого, правильно и неправильно. Как уже давно твердят социологи, эти влияния нагромождаются одно на другое, в результате чего и возникает коллективное поведение. Последнее «эмергентно» в том смысле, что не может быть понято с точки зрения составляющих его частей. Столкнувшись с подобной сложностью, однако, мы инстинктивно обращаемся к логике индивидуального действия. Иногда мы прибегаем к фиктивным «репрезентативным индивидам» — таким как «толпа», «рынок», «рабочие» или «электорат», чьи поступки подменяют собой действия многих. А иногда выделяем «особенных людей» — лидеров, провидцев или «властителей дум», — которым и приписываем все причинно-следственные связи. Увы, на какую бы хитрость мы ни пошли, результат один: наши объяснения коллективного поведения сглаживают большую часть того, что происходит в действительности.

Проблемы третьего — и последнего — типа сводятся к тому, что, во-первых, из прошлого мы делаем выводов меньше, чем нам кажется, а во-вторых, это ошибочное восприятие, в свою очередь, искажает восприятие будущего. Как только происходит нечто интересное, сенсационное или ужасное — обувь Hush Puppies[8]вновь оказалась в моде, книга неизвестного автора стала международным бестселлером, очередной жилищный пузырь лопнул или террористы врезались на самолетах во Всемирный торговый центр, — мы инстинктивно ищем тому объяснения. Однако поскольку растолковать эти события мы стремимся лишь postfactum, то придаем чересчур важное значение уже происшедшему, не задумываясь о том, что случиться могло, но не случилось. Более того, мы стараемся объяснить только те события, которые кажутся нам достаточно интересными. А значит, фактически понимаем лишь крошечную долю происходящего на самом деле. В результате то, что видится причинным объяснением, на поверку оказывается обычным рассказом — нарративным описанием случившегося, почти или вообще не содержащим сведений о причинных механизмах, лежащих в его основе. Тем не менее, поскольку эти повествования имеют форму причинных объяснений, мы расцениваем их как имеющие прогностическую ценность. Иначе говоря, мы сами себе внушаем, будто можем делать прогнозы, невозможные не только в данной конкретной ситуации, но даже в принципе.

Отсюда вывод: руководствуясь здравым смыслом, мы сталкиваемся не с какой-то одной проблемой, а с целой их совокупностью — они усиливают и маскируют друг друга. Здравый смысл, безусловно, может помочь разобраться в окружающем мире. Но разобраться — не всегда означает понять. Именно вследствие затушевывания едва уловимого, но ключевого различия между видением смысла в каком-то явлении и пониманием его и возникают сложности. В древности наши предки боялись громыхающих молний, и для собственного успокоения выдумывали истории о человекоподобных богах, которые там, наверху, сражались друг с другом. Теперь-то мы знаем, что их борьба — совершенно естественное явление под названием «гроза». Объясняя странные и пугающие события понятными историями и легендами, наши предки придавали им определенный смысл. Благодаря этому возникала иллюзия понимания мира — и ее было достаточно, чтобы утром вылезать из постелей. Но мы никогда не скажем, будто древние люди «понимали» происходящее с точки зрения некой успешной научной теории. Скорее, мы относимся к мифологии как к увлекательной (а порой и не очень) сказке.

В наши дни здравый смысл служит той же цели, что и мифология. Поставляя готовые объяснения всевозможным обстоятельствам и ситуациям, он придает уверенность и позволяет выживать день ото дня. Именно здравый смысл избавляет нас от тяжких сомнений в истинности собственных убеждений: никто ведь не задумывается, действительно ли все так, как представляется, или же нам просто хочется верить, что это так. «Цена вопроса»? Мы считаем, будто поняли то или иное явление, тогда как на самом деле предложили ему лишь на первый взгляд более или менее правдоподобное объяснение. А поскольку эта иллюзия понимания, в свою очередь, снижает мотивацию к решению социальных вопросов так, как решаются задачи в медицине, инженерии и естественных науках, результат оказывается весьма плачевным: в действительности здравый смысл препятствует пониманию мира. Устранить эту проблему не так-то просто, хотя во второй части книги я предложу ряд рекомендаций, а также приведу примеры некоторых подходов, уже апробированных в бизнесе, политике и естествознании. Суть, однако, вот в чем. Как безоговорочная вера в связь явлений природы и божественных перипетий была вынуждена уступить дорогу реальным объяснениям, так и реальные объяснения социального мира потребуют изучения того, что именно заставляет нас думать, будто мы знаем гораздо больше, чем есть на самом деле.

Глава 2

Размышления о мышлении

Во многих странах человека, получающего водительские права, спрашивают, не желает ли он стать донором органов. В наше время донорство органов — один из вопросов, вызывающих бурную реакцию общественности. С одной стороны, это возможность обратить смерть одного в спасение другого. А с другой — не очень-то приятно не включать себя самого в планы использования собственных органов. Неудивительно, что разные люди принимают разные решения. Неудивительно, что процент соглашающихся существенно варьируется в разные времена и в разных странах. Удивительна степень этих вариаций. В ходе проведенного несколько лет назад исследования два психолога — Эрик Джонсон и Дэн Гольдштейн — обнаружили: процент граждан, соглашавшихся пожертвовать свои органы, составлял в разных европейских странах от 4,25 до 99,8. Самое любопытное, однако, заключалось в том, что цифры не были разбросаны во всем диапазоне. Скорее, имелись две отдельные группы: в одной процент потенциальных доноров находился в пределах от 0 до 20, а в другой приближался к 100 — причем посредине практически ничего не было{42}.

Чем же объяснялись столь сильные различия? Этот вопрос вскоре после публикации результатов исследования я задал лучшим студентам Колумбийского университета. Вообще-то я попросил их рассмотреть две анонимные страны — А и Б. В первой стать донорами органов соглашались примерно 12 % водителей, а во второй — 99,9 %. Понятно, что выбор граждан определялся неким различием между двумя этими странами. Каким же именно? Будучи умными и творческими молодыми людьми, мои ученики предложили уйму вариантов. Возможно, одна страна была более светской, а другая — крайне религиозной. Возможно, одна отличалась более совершенной системой здравоохранения и более высоким процентом успешной пересадки органов или же, наоборот, более высоким уровнем смертности в результате аварий, а значит, и большей доступностью органов. Возможно, в одной существовала высокосоциалистическая культура, акцентирующая важность общества, в другой ценились права отдельного человека.

Бесспорно, объяснения хорошие. Однако студентов ждал весьма неожиданный поворот событий. Дело в том, что страна А — на самом деле Германия, а страна Б — Австрия! Мои бедные ученики пришли в замешательство: что же, в конце-то концов, могло быть таким разным в Германии и Австрии? Но они не сдавались. Не существовало ли некое различие в системах законодательства или образования, о котором они не знали? Не случилось ли в Австрии какое-то важное событие, не прошла ли в средствах массовой информации кампания в поддержку донорства? Возможно, это имело отношение ко Второй мировой войне? Или австрийцы и немцы сильнее отличаются друг от друга, чем кажется? Студенты не знали, чем именно объясняется различие, но искренне полагали, будто речь идет о чем-то существенном — такие крайности просто не могут являться следствием простого стечения обстоятельств! Что ж, верно. Хотя подобные различия могут быть вызваны совершенно неожиданными причинами. И, несмотря на всю свою креативность, мои ученики так и не догадались о настоящей причине, которая на самом деле оказалась до абсурда простой. Дело в том, что в Австрии выбор по умолчанию — стать донором органов, тогда как в Германии — не становиться. Поставить или снять галочку в соответствующем квадратике — какой вроде бы пустяк! Однако этого различия оказалось достаточно, чтобы количество доноров поднялось с 12 до 99,9 %. Что было истинно для Австрии и Германии, было истинно и для всей остальной Европы. Во всех странах, характеризующихся высокими показателями донорства органов, изначально предполагалось согласие, а в странах с низкими показателями — отказ.

Решения, решения

Понимание влияния умолчания на наш выбор очень важно. Ведь вопросы о том, что мы выбираем, при каких обстоятельствах и почему, возникают при объяснении буквально всех социальных, экономических и политических явлений. Почитайте любую газету, посмотрите любую телепередачу, послушайте любой ночной радиоэфир — и на вас хлынет лавина теорий, почему мы выбираем то, а не это. Дело в том, что все мы — от политических деятелей и чиновников до журналистов, руководителей корпораций и простых граждан — одинаково горим желанием выдвинуть собственную теорию выбора. Фактически почти каждое рассуждение социального значения — о политических событиях, экономической, энергетической, внешней или иммиграционной политике, налогах, образовании, здравоохранении, свободной торговле, глобальном потеплении, сексуальном поведении, смертной казни, абортах или потребительском спросе — либо эксплицитно, либо имплицитно есть рассуждение о том, почему люди делают тот или иной выбор. И, разумеется, о том, как их можно поощрить, научить или заставить предпочесть не то, что они выбирают сейчас.

Учитывая вездесущность альтернативы и ее непосредственное отношение практически к каждому аспекту жизни — от решений, принимаемых каждый день, до величайших событий в истории, — неудивительно, что теории выбора являются центральными в большинстве социальных наук. Комментируя одну из давних статей лауреата Нобелевской премии Гэри Беккера, экономист Джеймс Дьюзенберри саркастично заметил: «Экономика — наука о том, как люди делают выбор, социология — о том, как им не приходится делать никакого выбора»{43}. На самом деле, конечно, как именно мы делаем свой выбор, интересует социологов отнюдь не меньше, чем экономистов — не говоря уж о политологах, антропологах, психологах, юристах, специалистах в сфере бизнеса и менеджмента. Дьюзенберри имел в виду, что в прошлом веке социологи и специалисты по человеческому поведению рассматривали предпочтения людей с совершенно разных позиций. Ни одна проблема не вызывала столько разногласий, сколько вопрос о природе и важности рациональности.

Здравый смысл и рациональность

Когда большинство из нас слышат словосочетание «рациональное поведение», на ум приходит холодный, расчетливый тип, пекущийся только о самом себе и стремящийся всегда и во всем максимизировать собственное материальное благосостояние. Нельзя сказать, чтобы эта реакция была абсолютно неоправданной. Многие годы экономисты, изучавшие состояние рынка, прибегали к определению, чем-то напоминающему понятие рациональности, — «homo economicus», человек экономический. Последний с легкостью укладывался в простые математические модели, которые можно было записать и просчитать. И все же, как свидетельствуют бесчисленные примеры — взять хотя бы упомянутую в предыдущей главе игру «ультиматум», — реальных людей волнует не только собственное (материальное или иное) благополучие, но и довольство окружающих, ради которого они порой идут на значительные жертвы. Одно то, что мы заботимся о соблюдении социальных норм и обычаев, часто наказывая других за их нарушение, дорого стоит{44}. Немаловажное значение имеют для нас и такие неосязаемые вещи, как репутация, принадлежность к определенной группе и «правильные» поступки — причем иногда мы беспокоимся о них гораздо больше, чем о богатстве, комфорте и материальных благах.

Противники человека экономического приводили как эти, так и многие другие возражения{45}. В ответ сторонники так называемой теории рационального выбора значительно расширили охват рациональности, и теперь она включает не только корыстное, «рыночное», но и более реалистичное социальное и политическое поведение{46}. В наши дни эта теория — уже скорее целое семейство оных, чьи — порой различные — допущения зависят от сферы применения. Впрочем, все они включают те или иные вариации по двум ключевым моментам. Во-первых, люди предпочитают одни результаты другим, а во-вторых, с учетом этих предпочтений среди доступных им средств они выбирают те, которые наилучшим образом позволят достичь желаемого. Приведу простой пример. Если мое предпочтение мороженого превосходит мое же предпочтение суммы денег, которая лежит у меня в кармане, и имеется доступный образ действий, позволяющий получить мороженое за эту сумму, я выберу его. Но если, например, погода холодная или мороженое дорого, то я, скорее всего, предпочту иное: приберегу деньги на солнечный день. Может статься, покупка мороженого требует отклонения от намеченного пути: тогда мое предпочтение быстрее попасть в пункт назначения заставит меня отложить покупку на другой раз. Вне зависимости от того, что я выберу в итоге — деньги, мороженое, прогулку с мороженым или любой другой вариант, — я сделаю то, что лучше для меня, учитывая предпочтения, имеющиеся на момент принятия решения{47}.

Чем же столь притягателен такой подход? Ответ прост. Он подразумевает, что любой выбор может быть понят с точки зрения попытки удовлетворить некие предпочтения{48}. Я смотрю телевизор потому, что мне это нравится, и, следовательно, посвящаю время этому, а не какому-то иному занятию. Я голосую потому, что мне важно принимать участие в политике, и выбираю того кандидата, который, по моему мнению, будет наилучшим образом соблюдать мои интересы. Я подаю заявление о приеме в те колледжи, учеба в которых, как мне кажется, даст наилучший возможный опыт или предоставит лучшие карьерные возможности. Из тех, в которые меня приняли, я выбираю тот, что предлагает наилучшую комбинацию статуса, финансовой поддержки и студенческой жизни. Поступив, я изучаю то, что мне наиболее интересно, а когда заканчиваю учебу, устраиваюсь на самую лучшую работу, которую только могу найти. Я завожу дружбу с людьми, которые мне нравятся, и сохраняю дружеские отношения с теми, чья компания по-прежнему доставляет мне удовольствие. Я женюсь, когда преимущества стабильности и безопасности перевешивают трепет свиданий. Мы заводим детей, когда преимущества семьи (счастье безоговорочной любви к сыну или дочке, возможность положиться на них в старости, их память о нас, когда мы уйдем) перевешивают ее минусы: громадную ответственность, ограничение свободы и дополнительные ротики, которые нужно кормить{49}.

В своей книге «Фрикономика» Стивен Левитт и Стивен Дабнер иллюстрируют экспланаторную силу теории рационального выбора с помощью ряда историй, поведение главных героев которых вначале приводит в замешательство, но при ближайшем рассмотрении оказывается абсолютно рациональным. Вы полагаете, что если агенты по торговле недвижимостью работают за комиссионные, то они назначат максимально высокую цену за ваш дом? Однако, как выясняется, они держат свою собственную недвижимость на рынке дольше и реализуют ее дороже, чем дома клиентов. Почему? Потому что когда они продают ваш дом, то получают лишь небольшой процент разницы от более высокой цены, а когда свой — всю разницу. Последняя сумма достаточно велика и оправдывает затраченные усилия и время, а первая — нет. Стоит разобраться в стимулах агентов по недвижимости (иными словами, в их предпочтениях), как их действия сразу становятся понятными.

В нескольких детских садах Израиля была введена система штрафов для родителей, которые поздно забирают детей, — и те стали опаздывать чаще прежнего. Поначалу этот факт вас, скорее всего, крайне удивит. Но задумайтесь! Благодаря штрафам родители, доставившие неудобства персоналу, перестали мучиться угрызениями совести. В сущности, они платили за свое право опаздывать. Вот теперь все ясно. А как насчет того, что большинство главарей банд наркоторговцев живут со своими матерями? То же самое. Стоит произвести кое-какие расчеты, как выясняется, что бандиты зарабатывают вовсе не так много, как кажется. Аналогичным образом можно объяснить поведение ряда учителей средних школ, которые — в ответ на новые стандарты отчетности, введенные администрацией Джорджа Буша в 2002 году в рамках закона «Ни одного отстающего ребенка», — подделывали ответы своих учеников на итоговом тестировании. Хотя подобное мошенничество и могло стоить им работы, риск попасться был относительно невысок, а потому следствия низкой успеваемости класса перевешивали страх быть наказанным за обман{50}.

Иными словами, вне зависимости от человека и контекста — секса, политики, религии, семьи, преступлений, мошенничества, торговли и даже публикации статей в «Википедии», — если мы хотим понять, почему люди поступают так, а не иначе, необходимо выяснить их побудительные причины и, как следствие, предпочтение одного результата другому. Именно об этом не устают твердить Стивен Левитт и Стивен Дабнер. Когда окружающие делают нечто кажущееся странным или озадачивающим, вместо обвинения их в безумии или глупости следует тщательно проанализировать ситуацию. А вдруг отыщется хоть какое-нибудь рациональное объяснение их поведению? Этим, в сущности, мы и занимались в предыдущей главе, когда обсуждали эксперименты с игрой «ультиматум». Достаточно выяснить, что обычай обмена дарами, существующий у племен ау и гнау, превращает кажущиеся нам легкими деньги в подобие нежелательного обязательства, как прежде непонятное поведение вдруг начинает выглядеть столь же рациональным, сколь и наше собственное. Учитывая ранее неизвестные предпосылки, оно-таки совершенно разумно. В этом-то и есть основная идея «Фрикономики»: почти всегда можно отыскать некое рациональное объяснение любому, даже самому дикому или восхитительному поступку{51}.

Идея о том, что люди рациональны, пока не доказано обратное, весьма и весьма обнадеживающая, в некотором роде — даже просвещенная{52}. Но рациональность — еще и «рабочая лошадка» социологических объяснений. Сколько бы социологи ни спорили о подробностях, они твердо убеждены: пока не удастся объяснить некое поведение с точки зрения определенной комбинации мотивов, стимулов, восприятий и возможностей — одним словом, рационализировать его, — оно понято не до конца{53}. Подобная точка зрения, кстати, свойственна не только социологам. Пытаясь разобраться, почему обыкновенный гражданин Ирака, проснувшись утром, вдруг решает превратить себя в ходячую бомбу, мы имплицитно рационализируем его поведение{54}. Объясняя истоки недавнего экономического кризиса, мы автоматически ищем рациональные стимулы, заставившие банкиров создавать и выводить на рынок рискованные финансовые активы. Стараясь понять врачей и обвиняя в заоблачных ценах на здравоохранение несовершенное законодательство, мы обращаемся к модели рационального действия{55}. Проще говоря, мы всегда думаем в рамках концепции рационального поведения.

Мышление — немножко больше, чем мысль

Допущение, согласно которому то, как мы думаем, и как мы думаем, что мы думаем, суть одно и то же, — есть квинтэссенция здравого смысла. И тем не менее, как показывает пример с донорством органов, подобная «рациональность» нередко вводит нас в заблуждение. Столкнувшись с тем фактом, что процент водителей, соглашавшихся стать донорами органов, существенно варьируется в разных странах, мои ученики автоматически начали размышлять с точки зрения рационального выбора: они принялись искать различия в связанных с донорством убеждениях, затратах и прибылях. Причина, по которой их объяснения оказались неверны и по которой, невзирая на все старания, им бы никогда не удалось найти правильный ответ, заключается в следующем: умолчания не являются частью ни одной модели принятия решений, рассматривающей поведение сквозь призму стимулов, мотиваций или предпочтений. Скорее они есть часть окружающей среды, в которой действует принимающий решение человек. Поэтому для моделей рационального выбора их влияние на поведение просто невидимо{56}. Увы, умолчания — лишь вершина пресловутого айсберга. На протяжении нескольких десятилетий психологи (а с недавних пор — и специалисты в сфере поведенческой экономики) изучали процесс принятия решений — часто в контролируемых лабораторных условиях. Полученные результаты не только развеивают даже наиболее базовые допущения рациональности, но и свидетельствуют о потребности в совершенно новом подходе к человеческому поведению — в подходе, который имеет весьма отдаленное отношение к ориентированным на результат вычислениям и даже к сознательной мысли{57}.

В ходе бесчисленных экспериментов психологи четко показали: на выбор и поведение человека можно влиять «преднастройкой» определенными словами, звуками или другими стимулами (так называемый прайминг). Испытуемые, читавшие слова типа «старый» и «хрупкий», покидали лабораторию гораздо медленнее. Покупатели в винных магазинах чаще склонялись к вину из Германии, когда фоном играла немецкая музыка, и из Франции — когда французская{58}. Респонденты, которых опрашивали на предмет энергетических напитков, чаще называли Gatorade[9], если для заполнения опросника им давали зеленую ручку. А люди, желавшие купить диван в онлайн-магазине, чаще делали выбор в пользу дорогих и удобных моделей, если на фоновом рисунке были изображены пушистые облака, и жестких, более дешевых — если монеты{59}.

Искажает наши реакции и нерелевантная числовая информация. В одном эксперименте участников винного аукциона просили перед тем, как сделать заявку, написать последние две цифры номера своей социальной страховки. Хотя эти числа, в сущности, были случайными и уж точно не имели никакого отношения к ценности вина, исследователи обнаружили: чем больше оказывались цифры, тем большую сумму предлагали люди. Этот эффект, который психологи называют «эффектом якоря» или «эффектом привязки», влияет на все типы оценочных суждений — от примерного количества стран в Африканском союзе до справедливого, по нашему мнению, размера чаевых или пожертвований. Если вы получаете письмо из благотворительной организации с просьбой выделить энную сумму денег или счет с рекомендуемыми чаевыми — налицо использование «эффекта якоря». То есть предложенные в качестве примера суммы являются якорем, относительно которого человек судит о том, какая сумма будет уместна в данном конкретном случае. Даже если впоследствии вы снизите ее (скажем, 25 % чаевых — и правда слишком много), то все равно наверняка дадите больше, чем намеревались изначально{60}.

На индивидуальные предпочтения огромное влияние оказывает сам способ представления ситуации («фрейминг»). Например, если мы говорим о некоем пари, акцент на проигрыше заставляет человека рисковать меньше, а на выигрыше — наоборот, даже если оба пари идентичны{61}. Впрочем, это еще не самое странное. При введении третьей альтернативы предпочтения одного варианта другому могут меняться на прямо противоположные. Допустим, некто выбирает фотоаппарат. Пусть фотоаппарат А — дорогой, но отличного качества, а Б — намного дешевле, но хуже. В изоляции сравнить их достаточно сложно. Если же я введу третий вариант — фотоаппарат В1, явно более низкого качества, чем А, но стоящий примерно столько же, — выбор между А и В1 становится однозначным. В таком случае человек, скорее всего, остановится на А. Разумно, не правда ли? Но задумайтесь, что произойдет, если вместо фотоаппарата В1 появится В2, который не хуже Б, но существенно дороже. Теперь ясна разница между Б и В2, и человек, вероятно, выберет Б. В сущности, он кардинально изменил свои предпочтения между А и Б, хотя в них самих не изменилось ничего! Но вот что самое удивительное: люди всегда выбирают либо А, либо Б. Третий вариант — тот, что вызывает изменение предпочтений, — не оставляют никогда{62}.

Продолжаем перечень иррациональностей. Психологи обнаружили, что на наши суждения часто оказывает влияние доступность информации — то есть, насколько легко раздобыть или вспомнить те или иные сведения. Как правило, люди переоценивают вероятность гибели в авиакатастрофе в результате теракта по сравнению с любой другой причиной. Хотя первое логически менее вероятно, чем второе, ведь теракты — это чрезвычайные события, активно освещающиеся в средствах массовой информации{63}. Как ни странно, если попросить испытуемых оценить собственную напористость, вспомнив поступки, в которых она проявилась наиболее четко, оценки будут сильно занижены — и вовсе не потому, что такая информация противоречит их убеждениям. Скорее, причина в том, что припоминание требует определенных усилий. Прошлые убеждения и поведение кажутся более похожими на текущие, чем есть на самом деле{64}. Утверждение, написанное удобным для чтения шрифтом или прочитанное ранее, вызывает больше доверия, даже если в последний раз оно было явно обозначено как ложное{65}.

Наконец, сам способ усвоения новой информации обеспечивает подкрепление уже существующих убеждений. Данные, подтверждающие сложившееся мнение, мы, во-первых, охотнее замечаем, а во-вторых, рассматриваем менее скептически, нежели противоречащие ему{66}. В совокупности эти две тесно связанные тенденции — «склонность к подтверждению» и «мотивированное суждение» соответственно{67} — крайне затрудняют разрешение споров. Я говорю о любых: от мелочных разногласий по поводу домашних обязанностей до длительных политических конфликтов — таких, как в Северной Ирландии или в Израиле и Палестине, где стороны на основе одной и той же совокупности фактов составляют себе абсолютно различные представления о реальности{68}. Свое пагубное воздействие склонность к подтверждению и мотивированное суждение оказывают даже на науку. Ученые, как известно, обязаны полагаться на факты, даже если те противоречат их убеждениям. Но, случись подобное, они в себе едва ли усомнятся. Скорее усомнятся в фактах! В итоге, как признал знаменитый физик Макс Планк, «обычно новые научные истины побеждают не так, что их противников убеждают, а большей частью так, что их противники постепенно вымирают».

Что важно?

В совокупности данные психологических экспериментов свидетельствуют о существовании огромного множества потенциально релевантных факторов, влияющих на поведение весьма реальным и осязаемым образом, но оперирующих в основном вне нашего осознания. К несчастью, психологи выявили настолько много подобных эффектов — прайминг, фрейминг, якорение, доступность, подтверждение, боязнь потерь и так далее, — что выяснить, как они сочетаются друг с другом, весьма и весьма сложно. В ходе научного эксперимента акцентируется лишь один потенциально релевантный фактор, что позволяет изолировать производимый им эффект. В реальной жизни, однако, в любой отдельно взятой ситуации может присутствовать множество таких факторов. Следовательно, основная задача — разобраться, как они взаимодействуют. Очень может быть, что зеленая ручка действительно заставляет думать о Gatorade, прослушивание немецкой музыки предрасполагает к покупке вина из Германии, а размышление о номере социальной страховки влияет на величину заявки. Но что вы купите и сколько заплатите за покупку, если на вас оказывают подсознательное влияние одновременно многие факторы? А если они еще и противоречат друг другу?

Неясно. Кроме того, невидимые психологические ошибки (склонности и предубеждения) — вовсе не единственная проблема. Вернемся к примеру с мороженым. Хотя я люблю его вообще, насколько сильно мне хочется съесть его в данный конкретный момент, зависит от времени суток, погоды, ощущений голода и качества самого мороженого. Но и это еще не все. Решение зависит не только от того, насколько сильно я люблю мороженое в принципе, и не от соотношения желания его съесть и стоимости. Оно также зависит от того, знаю ли я, где находится ближайший ларек, бывал ли я там раньше, сильно ли тороплюсь, в чьей компании нахожусь, чего хотят мои спутники, сколько денег у меня с собой, должен ли я сперва зайти в банк, где находится ближайший банк, видел ли я только что прохожего с мороженым, слушаю ли я сейчас песню, которая напоминает мне о приятных моментах, в которые я ел мороженое, и так далее. Даже в наипростейших ситуациях список потенциально релевантных факторов порой оказывается весьма и весьма обширен. А значит, даже очень схожие ситуации могут отличаться — и именно эти различия, хоть и незаметные, окажутся крайне важными. Когда мы пытаемся понять (а еще лучше спрогнозировать) индивидуальные решения, откуда нам знать, на какие из этих многочисленных факторов надлежит обратить внимание, а на какие — закрыть глаза?

Способность знать то, что релевантно для данной конкретной ситуации, есть отличительный признак тех общеизвестных истин, которые я обсуждал в предыдущей главе. На практике нам редко приходит в голову, что легкость, с которой мы принимаем решения, маскирует всевозможные сложности. Как замечает философ Дэниел Деннетт[10], когда встает посреди ночи, чтобы перекусить, ему нужно знать одно — что в холодильнике лежат хлеб, ветчина, майонез и пиво. А уж остальная часть плана образуется сама собой. Разумеется, он также знает, что «майонез не растворяет ножи, кусок хлеба меньше горы Эверест, а открывание холодильника не вызывает ядерную катастрофу на кухне», и, вероятно, триллионы других не относящихся к делу фактов и логических связей. Но каким-то образом ему удается проигнорировать все эти вещи — даже не осознавая, что конкретно он игнорирует, — и сосредоточиться на тех немногих, которые и вправду важны.

Впрочем, утверждает Деннетт, существует большая разница между знанием того, что релевантно, и пониманием, откуда, собственно, это знание взялось{69}. На первый взгляд, вопрос простой. Для любой отдельно взятой ситуации релевантно, конечно, то, что объединяет ее с другими сравнимыми моментами. Например, мы знаем, что для принятия решения о покупке релевантна цена, ибо при совершении покупок именно она, как правило, имеет немаловажное значение. Но откуда мы знаем, какие ситуации сравнимы с той, в которой находимся мы? Что же, и в этом вроде бы нет ничего сложного. Сравнимы ситуации с одинаковыми условиями. Все «покупательские» решения подобны в том смысле, что включают размышления об имеющихся вариантах: стоимости, качестве, наличии и так далее. Но тут-то и возникает загвоздка: для определения того, что именно релевантно для данной ситуации, необходимо соотнести ее с неким рядом сравнимых. А чтобы определить это, необходимо знать, какие признаки релевантны.

Этот порочный круг (иначе говоря, внутренняя циркулярность) образует так называемую проблему фреймов[11], над которой философы и когнитивисты бьются вот уже несколько десятилетий. Проблема фреймов была впервые замечена в области искусственного интеллекта. В то время ученые делали первые шаги в программировании компьютеров и роботов, чтобы те решали относительно простые повседневные задачи — такие как, скажем, уборка комнаты. Поначалу предполагалось, что составить перечень всех релевантных для подобной ситуации факторов не может быть так уж сложно. Люди же как-то умудряются убирать свои комнаты каждый день и не задумываются об этом. Насколько же трудно научить этому машину? Выяснилось, что очень трудно. В предыдущей главе я уже писал о том, что даже такая относительно незамысловатая деятельность, как поездка в метро, требует поразительного количества знаний о мире. Речь идет не только о дверях и платформах. Нужно держать дистанцию, не смотреть другим пассажирам в глаза или вовремя убираться с дороги наглых, невоспитанных нью-йоркцев. Исследователи искусственного интеллекта очень быстро поняли, что буквально каждая повседневная задача сложна по одной и той же причине: список потенциально релевантных факторов и правил поразительно длинен. Неважно, что большей частью этого списка можно в конечном счете пренебречь. Заранее-то никогда не знаешь, что можно отбросить, а что — нельзя. Одним словом, чтобы научить своих «подопечных» выполнять даже наипростейшие задачи, исследователям пришлось писать сложнейшие программы{70}.

Неразрешимость проблемы фреймов в итоге погубила первоначальную версию искусственного интеллекта, предполагавшую воспроизведение человеческого разума более или менее в том же виде, в каком имеем его мы. Впрочем, нет худа без добра. Поскольку ученым приходилось программировать каждый факт, каждое правило и каждый процесс обучения «с нуля» и поскольку их детища вели себя далеко не так, как ожидалось, — то падали с обрыва, то ломились сквозь стены, — дольше игнорировать проблему фреймов стало попросту невозможно{71}. Решать ее никто не собирался: вместо этого программисты избрали совершенно другой подход, акцентировавший не мыслительные процессы, а статистические модели данных. Он, сегодня называющийся «машинным обучением», гораздо менее интуитивен, чем первоначальный подход здравого смысла, зато намного продуктивнее его. Именно ему мы обязаны большинством прорывов в сфере искусственного интеллекта: от почти магической способности интернет-поисковиков выдавать результаты запроса до робокаров и компьютеров, играющих в «Свою игру»{72}.

Мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем

Проблема фреймов существует не только у искусственного интеллекта. У человеческого — тоже. Как замечает психолог Дэниел Гилберт в своей книге «Спотыкаясь о счастье», когда мы представляем себя или окружающих в определенной ситуации, наш мозг отнюдь не выдает длиннющий перечень вопросов о всевозможных потенциально релевантных подробностях. Скорее, как усердный ассистент оживляет скучную презентацию Power Point имеющимися в фильмотеке материалами, так и наша «умозрительная симуляция» рассматриваемого события извлекает недостающие фрагменты из обширной базы воспоминаний, образов, опыта, культурных норм и воображаемых результатов{73}. В одном из обзоров покидавшие ресторан респонденты охотно расписывали униформу официантов или игравшую музыку — тогда как в действительности никакой музыки и никаких официантов-мужчин не было. В другом эксперименте учащиеся, которых спрашивали о цвете классной доски, вспоминали, что она зеленая, хотя на самом деле она была синей{74}. В третьем испытуемые систематически переоценивали как досаду от предполагаемых убытков, так и радость от предполагаемых прибылей{75}. В четвертом познакомившиеся по Интернету испытывали тем больше симпатий к потенциальному партнеру, чем меньше сведений о нем было доступно{76}. Во всех этих случаях необходима дополнительная информация. Но, поскольку процесс «заполнения пробелов» происходит мгновенно и не требует ни малейших усилий, обычно мы его не осознаем. Поэтому нам редко приходит в голову, что чего-то не хватает.

Проблема фреймов предостерегает: поступая так, мы склонны к совершению ошибок. И мы их совершаем. Постоянно. Но, в отличие от неудач в сфере искусственного интеллекта, промахи людей не столь вопиющи, и переписывать всю ментальную модель их мышления, к счастью, не приходится. Скорее, как воображаемый читатель «American Soldier» Пола Лазарсфельда нашел два противоположных результата равно очевидными, так и мы, узнав, как все обернулось, почти всегда можем определить ранее упущенные аспекты ситуации. Теперь-то они кажутся релевантными! Мы ожидали, что, выиграв в лотерею, будем счастливы, но вместо этого огорчены? Бесспорно, прогноз плохой. Но ко времени осознания ошибки мы уже располагаем новыми сведениями — скажем, обо всех тех родственниках, которые внезапно объявились с требованием денег. Тогда кажется, будь у нас эта информация раньше, мы бы предвосхитили свое нынешнее состояние верно и, возможно, никогда бы не купили лотерейный билет. Получается, вместо сомнения в собственной способности прогнозировать будущее мы делаем вывод, что просто упустили из виду нечто важное. О, эту ошибку мы ни в коем случае больше не допустим! — но, увы, совершаем ее снова и снова. Не важно, как часто нам не удается верно предсказать поведение окружающих: как только их поступки становятся известны, мы объясняем собственные заблуждения с точки зрения чего-то, о чем раньше понятия не имели. Таким образом, проблему фреймов весьма успешно удается замять — уж в следующий-то раз мы все сделаем правильно! Беда в том, что в действительности мы никогда не можем усвоить, что можем прогнозировать, а что — нет.

* * *

Нигде эта тенденция не является более очевидной и не поддается исключению труднее, чем во взаимосвязи материальных вознаграждений. Ни у кого не вызывает сомнений, что качество и эффективность работы служащего могут повышаться в ответ на соответствующие финансовые стимулы, — и в последние несколько десятков лет немалой популярностью стали пользоваться системы вознаграждений, основанные на результатах деятельности. В основном это касается резко увеличившихся вознаграждений руководства компаний, привязанных к курсу акций{77}. Разумеется, бесспорно и то, что трудящихся интересуют не только деньги. Следовательно, такие факторы, как удовольствие от работы, признание и карьерный рост, вроде бы тоже должны оказывать свое влияние. При прочих равных здравый смысл подсказывает: улучшить эффективность деятельности служащих можно соответствующими материальными вознаграждениями. И все-таки, как показал ряд исследований, взаимосвязь между оплатой и результатами является на удивление сложной.

Недавно мы с коллегой по Yahoo! Уинтером Мейсоном провели ряд интернет-экспериментов, в которых участникам платили различные суммы за выполнение простых однообразных задач.

Последние включали раскладывание по порядку фотографий уличного движения или нахождение слов, спрятанных в заполненном буквами поле. Всех своих испытуемых мы набрали с известного веб-сайта Mechanical Turk, который Amazon запустил в 2005 году для выявления дубликатов своих веб-страниц{78}.

Сегодня Mechanical Turk используется сотнями компаний, предлагающими широкий спектр задач — от называния предметов на картинке до характеристики «настроения» газетной статьи или выбора наиболее понятного объяснения из двух предложенных (так называемый краудсорсинг). Но Mechanical Turk — еще и потрясающе эффективный способ набирать испытуемых для психологических экспериментов. Ведь раньше психологи бегали по колледжам и распространяли листовки. А теперь, поскольку выполняющим подобную работу, как правило, платят всего несколько центов за задачу, траты составляют лишь незначительную долю обычной стоимости{79}.

В общей сложности наши эксперименты включали сотни участников, выполнявших десятки тысяч задач. В одних случаях им платили всего один цент (например, за сортировку одного ряда изображений или нахождение одного слова), тогда как в других — пять или даже 10 центов за то же самое. Разница в 10 раз представляет собой довольно существенное различие (для сравнения, средняя почасовая ставка компьютерного инженера в США лишь в шесть раз превышает минимальную), а значит, предположили мы, оно могло оказать серьезное влияние на поведение. И действительно, так оно и случилось. Чем больше мы платили испытуемым, тем больше задач они выполняли. Кроме того, для любой заданной ставки подопытные, получавшие «легкие» задачи (сортировка рядов из двух изображений), выполняли больше действий, чем испытуемые, получавшие «средние» или «трудные» задачи (три и четыре изображения в ряду соответственно). Все это согласуется с интуицией. Но вот в чем загвоздка: несмотря на эти различия, качество их работы — то есть точность, с которой участники сортировали изображения, — никак не изменялось в зависимости от уровня оплаты, хотя последней подлежали лишь те задания, которые были выполнены правильно{80}.

Чем же объяснялся подобный результат? Неясно. Однако после того, как люди заканчивали работу, мы задавали им несколько вопросов — в том числе и о том, сколько, по их мнению, они должны были бы получать. Любопытно, но ответы зависели от сложности задач меньше, чем от суммы, которую им платили. В среднем те, кому выдавали один цент за задание, думали, что им следовало платить пять центов; те, кому платили пять центов, полагали, что им следовало платить восемь; а те, кому выделяли 10, считали, что им следовало платить 13. Другими словами, сколько бы им ни причиталось (и, заметьте, одним — в 10 раз больше, чем другим), все были уверены, что им недоплачивают! О чем это говорит? О том, что даже в случае очень простых задач дополнительная мотивация к деятельности, возникающая благодаря финансовому поощрению, в основном уравновешивается обостренным чувством того, что за нее причитается.

Изучение этого эффекта вне лабораторных условий представляет определенные трудности: служащие большинства компаний четко понимают, сколько стоит их труд, и манипулировать этими представлениями практически невозможно. Но давайте немного пофантазируем. Допустим, за одну и ту же работу в США женщины получали бы в среднем на 10 % меньше мужчин. Или директора фирм в Америке зарабатывали бы существенно больше, чем в Европе{81}. Как бы там ни было, взялись бы вы утверждать, что низкооплачиваемая группа работает хуже высокооплачиваемой? Представьте, что в следующем году начальник вдруг удвоит вашу зарплату — насколько усерднее и больше вы станете работать? Вообразите параллельную вселенную, в которой банкиры получают вполовину меньше того, что получают у нас. Некоторые из них, безусловно, выберут другую профессию, а те, кто останется в банковской системе, — разве они будут трудиться меньше? Результат нашего эксперимента наводит на мысль, что нет, не будут. Но если так, то возникает вопрос: насколько сильное влияние могут оказать работодатели на качество и эффективность деятельности сотрудников путем изменения материальных стимулов? Стоит задуматься.

В ходе ряда исследований было обнаружено, что финансовые стимулы способны не только повысить, но и… снизить качество работы. Когда задача многогранна или сложно поддается измерению, сотрудники имеют тенденцию сосредотачиваться только на тех аспектах своей деятельности, которые подлежат активной оценке, упуская из виду другие важные моменты. Например, все мы знаем, что учителя нередко акцентируют внимание на материале, охватываемом стандартизованным тестом, — в ущерб общей программе. Кроме того, материальное поощрение само по себе может вызвать эффект давления, при котором психологическое воздействие вознаграждения сводит на нет обострившееся желание качественно выполнить работу. Наконец, в среде, где индивидуальные достижения сложно отделить от командных, система поощрений может привести к тому, что кто-то начнет прятаться за спинами других, отказываться от риска и т. д., что в итоге будет препятствовать инновациям. Суть всех этих смущающих и часто противоречивых находок заключается в следующем: хотя любой человек согласится, что все мы так или иначе реагируем на финансовые стимулы, как эффективно применять их на практике — неясно. Ряд специалистов в области менеджмента, потратив десятки лет на исследования и эксперименты, сделали вывод: на качество деятельности финансовые стимулы в основном влияния не оказывают{82}.

Впрочем, сколько бы об этом ни твердили, менеджеры, экономисты и политики продолжают действовать так, будто изменить человеческое поведение с помощью надлежащей системы стимулов возможно. Как пишет Стивен Левитт, «типичный экономист верит, что в мире не существует проблемы, которую он не мог бы решить, имея свободное время для создания точной схемы стимулов. Стимул — это пуля, рычаг, ключ: как правило, крошечный предмет с огромным потенциалом для изменения ситуации»{83}. Как ни странно, один из эпизодов, приводимых тем же Левиттом, — об учителях средней школы, подделывающих ответы учеников на итоговом тестировании, — представляет собой явную попытку правящих кругов улучшить качество преподавания путем введения системы вознаграждений на основе результатов работы. Чудовищные последствия этой инициативы — неприкрытое мошенничество, «натаскивание» на тест, фокусировка исключительно на маргинальных учениках, которым даже незначительное улучшение может дать дополнительный проходной балл, — заставляют остановиться и крепко-крепко призадуматься о нашей способности разрабатывать системы стимулов, вызывающих желаемое поведение{84}.

Но здравый смысл не ждет. Если какая-то конкретная система стимулов не работает, мы тут же делаем вывод: поощрения не те. Кстати, к этому же заключению пришел и Левитт, рассматривая закон «Ни одного отстающего ребенка». Следовательно, согласно тому же здравому смыслу, нужно всего-навсего принять правильную систему. Как будто в прошлый раз разрабатывали неправильную! Этот момент упускают из виду не только экономисты — мы все. Например, в одной недавно опубликованной статье, посвященной извечной проблеме несерьезного отношения политиков к финансовой ответственности, автор заключал: «Политики, как и банкиры, реагируют на стимулы». Решение предлагалось следующее: «Совместить интересы страны с интересами политиков, которые ею управляют»{85}. Вроде бы ничего сложного. Да вот беда: как признавал сам написавший статью журналист, история предыдущих попыток «починить» политику весьма и весьма неутешительна.

Согласно здравому смыслу, каждый поступок имеет свои причины. Возможно, так и есть. Но это не дает представления ни о том, как человек поведет себя дальше, ни каковы будут причины этого поведения{86}. Как только оно станет известно, причины, разумеется, тут же покажутся очевидными, и мы сделаем вывод: мол, знай мы заранее о некоем особом факторе, который в итоге оказался важным, нам бы удалось это поведение спрогнозировать. Postfactum всегда будет казаться, будто верная система стимулирования могла привести к желаемому результату. Увы, эта видимость предсказуемости задним числом глубоко обманчива. Причин тому две. Во-первых, проблема фреймов подразумевает: мы никогда не узнаем все, что может оказаться релевантным для той или иной ситуации. А во-вторых, согласно множеству психологических трудов, большая часть релевантного находится за пределами нашего осознания. Это вовсе не означает, что человеческое поведение абсолютно непредсказуемо, — как доказали психологи, на все типы стимулов люди реагируют вполне определенным образом. Дело в том, что вышеупомянутые возражения бросают вызов не только исследователям искусственного интеллекта, пытающимся воспроизвести рассуждения у роботов и компьютеров на основе здравого смысла, — они бросают вызов всей нашей мысленной модели принятия решений. И в том, и в другом случае проблема одна: мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем. И если эту задачу трудно решить, когда имеешь дело с поведением отдельных людей, то что же говорить о поведении групп?

Глава 3

Мудрость (и безумие) толпы

В 1519 году, незадолго до своей смерти, великий итальянский живописец, скульптор, ученый и изобретатель Леонардо да Винчи добавил последние штрихи к портрету молодой флорентийки Лизы дель Джокондо. Ее муж, богатый торговец шелком, заказал картину шестнадцатью годами ранее — на празднование рождения сына. К моменту окончания работы над ней Леонардо уже жил во Франции, куда перебрался по приглашению Франциска I[12]. Именно король в итоге и купил портрет, который, судя по всему, ни сама Лиза, ни ее муж так и не увидели. А жаль, ведь 500 лет спустя это произведение сделало ее лицо чуть ли не самым известным в истории.

Речь идет, разумеется, о картине «Мона Лиза». Для тех, кто всю жизнь прожил в пещере и не в курсе, скажу, что она помещена в особый футляр с пуленепробиваемым стеклом и климат-контролем и висит в специально отведенном для нее зале Лувра. Как утверждают сотрудники музея, из шести миллионов человек, ежегодно посещающих этот дворец, почти 80 % приходят ради нее{87}. На сегодняшний день страховая стоимость портрета оценивается примерно в 700 млн долларов — эта цифра во много-много раз превышает суммы, за которые продавались даже самые дорогие картины в истории. Впрочем, едва ли ее истинную ценность можно выразить в денежном эквиваленте. «Мона Лиза» — это нечто большее, чем просто картина. Это — пробный камень всей западной культуры. С нее писали копии и пародии, ею восхищались, ее высмеивали, реквизировали, анализировали и изучали больше, чем любое другое произведение искусства. Ее происхождение, веками остававшееся тайной, привлекало различных специалистов. Она дала свое название операм, кинофильмам, песням, людям, кораблям и даже кратеру на Венере.

Учитывая все вышеизложенное, можно простить наивного посетителя Лувра, который, впервые увидев самую знаменитую картину в мире, испытывает, мягко говоря, разочарование. Для начала, «Мона Лиза» — на удивление маленькая. А поскольку она находится за пуленепробиваемым стеклом и вокруг нее постоянно толпятся туристы с фотоаппаратами, увидеть ее не так-то просто. Поэтому, когда наконец удается протиснуться поближе, действительно ожидаешь чего-то особенного — того, что искусствовед Кеннет Кларк[13] назвал «высочайшим образцом совершенства», заставляющим зрителя «отринуть сомнения, замерев в восхищении перед высшим мастерством»{88}. Что ж, раз говорят — значит, так оно и есть: я не художественный критик. Но когда несколько лет назад мне наконец довелось побывать в Лувре и насладиться этим самым «высшим мастерством», я не мог не вспомнить о трех портретах да Винчи из соседней залы, мимо которых я только что прошел и к которым, казалось, никто не проявлял ни малейшего интереса. Насколько я мог судить, «Мона Лиза», бесспорно, была потрясающим достижением художественного таланта… равно как и три других портрета, не более того. Признаться, не знай я заранее, какая картина является наиболее известной, едва ли я выбрал бы именно ее. Уверен, если бы «Мона Лиза» висела рядом с другими величайшими произведениями искусства, мне бы и в голову не пришло, что именно она и есть основной претендент на звание самой знаменитой на свете.

Разумеется, Кеннет Кларк вполне мог бы возразить, что вот поэтому-то он — художественный критик, а я — нет; что существуют определенные характерные признаки, указывающие на мастерство автора и видимые только наметанному глазу. Иными словами, подобным мне дилетантам лучше просто согласиться с тем, что им говорят знающие люди. Справедливо. Хотя если это так, то совершенство, очевидное Кларку, должно было быть очевидным и искусствоведам более ранних периодов истории. Увы, как рассказывает историк Дональд Сассун в своей поучительной книге о «Моне Лизе», ничто не могло быть дальше от истины{89}. Веками портрет оставался относительно безвестным, томясь в частных резиденциях королей. Шедевр? Безусловно, но лишь один из многих. Даже когда после Французской революции его перевезли в Лувр, он не привлекал к себе столько внимания, сколько работы таких художников, как Эстебан Мурильо[14], Антонио Корреджо[15], Паоло Веронезе[16], Жан-Батист Грез[17] и Пьер Поль Прюдон[18] — сегодня эти имена никто, кроме историков искусства, практически не знает. Хотя да Винчи и восхищались, вплоть до 1850-х годов его не ставили в один ряд с такими величайшими фигурами в живописи, как Тициан и Рафаэль. Некоторые работы последних стоили почти в 10 раз дороже «Моны Лизы». В сущности, только в XX столетии портрет начал свое ослепительное восхождение на вершину славы, став в итоге мировым брендом. Впрочем, это не было заслугой ни художественных критиков, вдруг оценивших гений, все время находившийся у них под самым носом, ни музейных кураторов, ни общественности, ни меценатов, ни политиков, ни королей. Все началось с кражи.

21 августа 1911 года обиженный и рассерженный сотрудник Лувра по имени Винченцо Перуджа спрятался в шкафчике, где хранились метлы, дождался в нем закрытия музея, а затем покинул здание с «Моной Лизой» под пиджаком. Будучи гордым итальянцем, Перуджа, очевидно, полагал, что «Мона Лиза» должна выставляться в Италии, а не во Франции. А потому преисполнился решимости лично вернуть давно утраченное сокровище на родину. Однако, как и многие другие похитители произведений искусства, он вскоре обнаружил, что украсть знаменитую картину куда легче, чем избавиться от нее. В течение двух лет он прятал портрет в собственной квартире, после чего был арестован при попытке продать его галерее Уффици во Флоренции. Несмотря на то что миссия вора провалилась, ему тем не менее удалось поднять славу «Моны Лизы» на новый уровень. Смелая кража и последующее чудесное возвращение картины приковали к ней внимание всего французского общества. Итальянцы тоже не остались безучастны: их настолько взволновал патриотизм соотечественника, что они посчитали Перуджа скорее героем, нежели преступником. В итоге, прежде чем вернуться к своему французскому владельцу, «Мона Лиза» была провезена по всей Италии.

С тех пор слава шедевра да Винчи только росла. Картине предстояло стать жертвой преступлений еще дважды — один раз ее облил кислотой вандал, а затем в том же году молодой боливиец Уго Унгаза Виллегас швырнул в нее камнем. Но прежде она стала отправной точкой для других художников. Самая известная — пародия, написанная в 1919 году дадаистом Марселем Дюшаном[19]. Последний высмеял самого Леонардо, снабдив коммерческую репродукцию усами, козлиной бородкой и непристойной надписью. За ним последовали Сальвадор Дали и Энди Уорхол с собственными интерпретациями и многие другие. В общей сложности «Мону Лизу» копировали сотни раз и упоминали в тысячах рекламных объявлений. Как пишет в своей книге Дональд Сассун, все эти люди — воры, вандалы, художники и рекламодатели, не говоря о музыкантах, киношниках и даже NASA (помните кратер на Венере?), — использовали «Мону Лизу» в собственных интересах. Одни — чтобы что-то доказать, другие — чтобы еще больше прославиться, третьи — чтобы просто воспользоваться ярлыком, который, по их мнению, заключает в себе определенный смысл. Но каждый раз, когда они использовали «Мону Лизу», та использовала их, все глубже проникая в фибры западной культуры и сознание миллиардов людей. Сегодня невозможно вообразить себе искусство без нее, и в этом смысле «Мона Лиза» — воистину величайшая из картин. Впрочем, равно невозможно объяснить ее уникальный статус некими особыми качествами самой картины.

Последнее утверждение представляет определенную проблему, ибо, объясняя успех портрета, основное внимание мы уделяем как раз его особенностям. Если вы — Кеннет Кларк, вам ничего не нужно знать об обстоятельствах восхождения «Моны Лизы» к славе, чтобы понять, почему это произошло: достаточно просто взглянуть на нее. Проще говоря, это — самая знаменитая картина в мире потому, что она лучшая. И хотя на осознание данного факта ушло некоторое время, оно тем не менее было неизбежным. Вот почему, впервые видя этот портрет, многие приходят в замешательство. По их глубокому убеждению, характерные особенности должны сразу бросаться в глаза — но такого не происходит. Разумеется, большинство людей лишь пожимают плечами. Дескать, некто умнее и опытнее видит то, что, к сожалению, не в состоянии узреть они. С другой стороны, утверждает Дональд Сассун, какие свойства ни возьми — новая техника, с помощью которой Леонардо добился эффекта легкой дымки, таинственная женщина, ее загадочная улыбка, даже слава самого да Винчи, — всегда найдется уйма других произведений искусства, которые покажутся не только не хуже, но даже лучше.

Конечно, этой проблемы можно избежать: достаточно сказать, что столь особенной «Мону Лизу» делает не какое-то одно ее качество, а их совокупность — и таинственная улыбка, и игра света, и фантастический пейзаж, и прочее, и прочее. Собственно говоря, опровергнуть это утверждение невозможно, ведь картина, разумеется, уникальна. Сколько бы похожих портретов докучливый скептик ни выудил из мусорной корзины истории, всегда отыщется какое-нибудь различие между ними и той, которую мы считаем заслуженной победительницей. Увы, этот аргумент выигрывает лишь ценой собственной бессодержательности. На первый взгляд, мы оцениваем качество произведения искусства с точки зрения неких его особенностей. Однако же фактически делаем прямо противоположное. То есть сперва мы решаем, какая картина лучше, и только затем из тех или иных ее особенностей выводим меру качества, к которой впоследствии и прибегаем, оценивая — нам кажется, что объективно и рационально, — другие произведения искусства. Собственно, именно этим в большей или меньшей степени и занимаются художественные критики и искусствоведы. В результате возникает замкнутый логический круг. Мы утверждаем, что «Мона Лиза» — самая знаменитая картина на свете потому, что у нее есть особенности X, Y и Z, которых нет ни у какой другой. По сути же, мы говорим, что «Мона Лиза» знаменита потому, что она больше остальных похожа на «Мону Лизу». Может, оно и так, конечно, однако здесь заметна явная нелогичность.

Порочный круг или циркулярное рассуждение

Далеко не все способны по достоинству оценить такой тип рассуждений. Когда однажды на каком-то мероприятии я объяснил ситуацию с «Моной Лизой» профессору английской литературы, та вскричала: «Вы намекаете на то, что Шекспир — просто счастливый случай?» Честно говоря, именно на это я и намекал — почти. Не поймите меня превратно: Шекспир мне нравится точно так же, как и любому другому нормальному человеку. Но, с другой стороны, мое суждение о нем не возникло из вакуума. Равно как и все остальные люди в западном мире, в школе я корпел над его пьесами и сонетами. И, признаться, как и многим другим, мне вовсе не сразу стало ясно, что же в нем такого замечательного. Прочтите «Сон в летнюю ночь», забыв на мгновение о том, что это произведение написал гений. Дойдя до того момента, как Титания ластится к мужчине с головой осла, вы, не ровен час, поймаете себя на мысли: что же, черт возьми, думал себе Шекспир? Но, кажется, я отвлекся от темы. Что бы ни считали мои школьные мозги о прочитанном, я был преисполнен решимости по достоинству оценить гений, который, как уверяли нас учителя, наличествовал во всех этих произведениях. А если бы у меня это не получилось, то виноват был бы я сам, а вовсе не Шекспир. Ибо он, как и да Винчи, определяет гений. Как и в случае с «Моной Лизой», этот результат может быть полностью оправдан. Тем не менее суть остается прежней. Поиск источника гениальности в тех или иных особенностях произведений неизбежно ведет к возникновению порочного круга: Шекспир гениален потому, что он больше всех похож на Шекспира.

Хотя обычно такой тип циркулярных рассуждений — Х преуспел потому, что Х обладает свойствами и особенностями Х, — скрыт под маской некой тщательной рационализации, он тем не менее встречается практически во всех объяснениях популярности одних вещей и непопулярности других. Например, в одной статье предлагалось следующее объяснение успеха книг о Гарри Поттере: «Возьмите сюжет сказки о Золушке и перенесите его в совершенно новые условия — скажем, в закрытое учебное заведение, битком набитое славными ребятами. Уже незаурядно. Чтобы усилить напряженность, добавьте несколько простых стереотипов, иллюстрирующих человеческую подлость, ненасытность, зависть, и немного злых козней. А в конце приведите какой-нибудь веский непререкаемый довод о ценности дружбы, смелости и силы любви — и у вас готовы несколько важных ингредиентов, необходимых для формулы победы»{90}. Другими словами, книги о Гарри Поттере популярны потому, что обладают всеми качествами, присущими книгам о Гарри Поттере.

Аналогичная ситуация наблюдалась и в случае с Facebook . Когда эта социальная сеть только начала завоевывать популярность, успех приписали ее ориентированности исключительно на студентов. Тем не менее в 2009 году, через несколько лет после того, как она открыла себя всем и каждому, согласно отчету рейтинговой компании Nielsen, популярность проекта объяснялась не только «привлекательностью для широкой аудитории», но и «простым дизайном» и «фокусом на объединении»{91}. То есть Facebook пользовалась успехом потому, что обладала качествами Facebook, какими бы они ни были. Или возьмем обзор фильмов 2009 года, где на основе успеха картины «Мальчишник в Вегасе»[20] был сделан вывод: «простые комедии, не требующие умственного напряжения. — великолепное средство от рецессии»{92}. Выходит, «Мальчишник в Вегасе» оказался успешен, так как обладал всеми качествами «Мальчишника в Вегасе», а не какого-то другого фильма. Во всех этих случаях мы хотим верить, что Х популярен потому, что у него есть некие «особые» качества. Однако единственные известные нам качества — те, которыми обладает сам Х. Следовательно, заключаем мы, раз Х популярен, значит, эти качества — особенные.

К циркулярным рассуждениям мы прибегаем не только тогда, когда перед нами стоит задача объяснить успех или популярность фильма, песни, книги или картины. Точно такие же порочные круги возникают и в случаях, когда мы пытаемся сообразить, почему произошли те или иные события. Например, в одной газетной статье о вялом поведении потребителей после рецессии некий эксперт привел весьма ценное наблюдение: «Сейчас уже не так здорово визжать тормозами собственного „Хаммера“, останавливаясь на красный свет. Не то что раньше! Нормы изменились»{93}. Иначе говоря, люди делают Х потому, что Х — норма, а следовать нормам — нормально. Здорово. Но как узнать, что нечто есть норма? Ответ прост: это то, чему следуют окружающие. Аналогичным образом мы объясняем социальные тенденции — будь то женщины, получившие право голоса, гомосексуальные или лесбийские пары, которым разрешили вступать в брак, или чернокожий мужчина, ставший президентом, — с точки зрения того, к чему общество в данный момент «готово». Беда в том, что узнать о готовности общества к чему-то мы можем только после того, как это что-то произойдет. Звучит дико, но возьмите любую газету или включите телевизор: почти в каждом объяснении содержится такая циркулярность. «Х произошло потому, что этого хотел народ; мы знаем, что Х — именно то, что хотел народ, потому, что Х произошло»{94}.

Проблема микро-макро

Циркулярность, очевидная в большинстве объяснений с позиций здравого смысла, крайне важна, ибо берет начало в ключевой интеллектуальной проблеме науки об обществе — в так называемой проблеме микро-макро. Дело в том, что результаты и последствия определенных событий, которые стремятся объяснить социологи, по природе своей — «макро». Иными словами, они включают одновременно массу людей. Картины, книги и знаменитости могут быть либо популярными, либо непопулярными только в той мере, в какой ими интересуется народ. Фирмы, рынки, правительства и прочие формы политической и экономической организации требуют соблюдения своих правил множеством участников, иначе ничего не произойдет. Различные культурные институты — например, институт брака, — социальные нормы и даже правовые принципы релевантны только в той мере, в какой их считают таковыми множество людей. В то же время все эти результаты определяются микродействиями отдельных принимающих решения личностей, о которых мы говорили в предыдущей главе. Так как же выходит, что из группы людей получается нечто большее, чем просто группа людей? Откуда, другими словами, возникают семьи, фирмы, рынки, культуры и общества и почему они проявляют присущие им особые черты? В этом-то и заключается суть проблемы микро-макро.

Оказывается, нечто похожее на нее наблюдается в любой области естественных наук, где для этого явления используется понятие «эмергентности». Как выходит, что из совокупности атомов возникает молекула? Что из совокупности молекул возникает аминокислота? Что из совокупности аминокислот и других химических соединений возникает живая клетка? Что из совокупности живых клеток возникают сложные органы — такие, как мозг? Что из совокупности органов возникает разумное существо, думающее о вечной душе? В этом свете социология — лишь вершина сложнейшей пирамиды, начинающейся с субатомных частиц и заканчивающейся мировым сообществом. На каждом ее уровне мы сталкиваемся, в сущности, с одной и той же задачей — как перебраться с одного «уровня» реальности на следующий?

С исторической точки зрения, наука сделала все возможное, чтобы избежать ответа на этот вопрос, предпочтя разделение труда по уровням. Физика, например, существует сама по себе — с собственным набором проблем, законов и закономерностей, химия — совершенно иной предмет с абсолютно иными проблемами, законами и закономерностями, биология — не похожа ни на первую, ни на вторую и есть нечто третье. И так далее, и тому подобное. Правила, применимые к разным уровням, должны согласовываться — не годится, чтобы химия нарушала принципы механики. Однако логически вывести законы для одного уровня из законов, управляющих другим, более низким, как правило, невозможно. Исчерпывающие знания о поведении отдельных нейронов, например, не помогут понять человеческую психологию, а отличное владение физикой элементарных частиц — химию синапсов{95}.

Впрочем, в вопросах, представляющих для ученых наибольший интерес, — от геномики[21] до охраны экосистем и каскадных аварий в энергосистемах — проблема эмергентности все чаще встает ребром. Увы, когда бы специалисты с ней ни столкнулись, она оказывается дьявольски сложной. Причина этого сама по себе неясна, однако многие ученые убеждены: ключ к ее разрешению заключается в понимании взаимодействия между частями, составляющими единое целое. Так, отдельные гены взаимодействуют друг с другом в сложных цепях активации и подавления, выражая фенотипические черты, не сводимые к свойствам какого-то одного гена. Отдельные растения и животные взаимодействуют друг с другом через отношения жертва-хищник, симбиоз, конкуренцию и сотрудничество, образуя экосистему, основные свойства которой невозможно понять с точки зрения какого-то одного вида. Отдельные электрогенераторы и подстанции связаны друг с другом высоковольтными кабелями, составляя динамическую систему, которая не может быть осмыслена в терминах любого одиночного ее компонента.

Социальные системы тоже изобилуют взаимодействиями: между индивидами, между индивидами и фирмами, между фирмами и другими фирмами, между индивидами, фирмами, рынками и правительством и т. д. На поведение отдельных людей влияет то, что делают, говорят и носят окружающие. На деятельность фирм — желания отдельных потребителей, продукция конкурентов и требования кредиторов. На состояние рынков — правительственное регулирование, действия отдельных фирм и даже отдельных людей (таких, как Уоррен Баффетт[22], например). Правительства испытывают на себе множественные влияния — от корпоративных лоббистов до обзоров общественного мнения и индексов фондовых рынков. В системах, которые изучает социология, взаимодействия принимают столь многочисленные формы и влекут за собой столь серьезные последствия, что наша версия эмергентности — проблема микро-макро, — пожалуй, сложнее и труднее, чем в любой другой дисциплине.

Впрочем, здравый смысл эту комплексность сглаживает. Если вы помните, проблема эмергентности заключается в том, что поведение целого не может быть легко соотнесено с поведением составляющих его частей. В естественных науках мы имплицитно признаем данную трудность, ибо никогда это не соотносим. Мы не говорим о геноме так, будто он ведет себя как отдельный ген; о мозге, будто он ведет себя как отдельный нейрон; об экосистеме, будто она ведет себя как отдельное существо. Это было бы просто смешно, верно? Когда речь идет о социальных явлениях, однако, мы говорим о «социальных акторах» — семьях, фирмах, рынках, политических партиях, демографических сегментах и национальных государствах — так, словно они ведут себя как составляющие их отдельные люди. Семьи «решают», куда отправиться в отпуск; фирмы «выбирают» те или иные деловые стратегии; политические партии «следуют» законодательной повестке дня. Аналогичным образом рекламодатели обращаются к «целевой аудитории», маклеры с Уолл-стрит[23] анализируют настроение «рынков», политики говорят о «воле народа», а историки уподобляют революцию лихорадке, охватившей «общество».

Разумеется, всем понятно, что корпорации, компании, политические партии и даже семьи в буквальном смысле не испытывают чувств, не формируют убеждений, не представляют себе будущее так, как это делают отдельные люди. В равной степени не склонны они и к тем психологическим странностям, предубеждениям и ошибкам, которые свойственны поведению обычного человека и которые мы обсуждали в предыдущей главе. Таким образом, мы знаем, что социальные акторы вовсе не «действуют» в буквальном смысле так же, как индивиды. Слово «поведение» здесь — лишь условное обозначение совокупных действий отдельных людей. Тем не менее говорить так, а не иначе столь естественно, что эта условность стала совершенно необходимой. Попробуйте-ка изложить историю Второй мировой войны, не упоминая о «действиях» союзников или фашистов. Попробуйте разобраться, что такое Интернет, не говоря о «поведении» таких крупных интернет-компаний, как Microsoft, Yahoo! или Google. Попробуйте проанализировать дискуссию о реформе здравоохранения в США, не затрагивая демократов, республиканцев и «группы с особыми интересами». Визитной карточкой Маргарет Тэтчер стало высказывание «Такой вещи, как общество, не существует. Есть только отдельные мужчины и женщины, и есть семьи»{96}. Но попытайся мы применить доктрину Тэтчер к объяснению мира, мы даже не знали бы, с чего начать.

В социальной науке философская позиция Тэтчер известна под названием методологического индивидуализма{97}. Последний утверждает: если не удалось объяснить некое социальное явление — будто то популярность «Моны Лизы» или связь между процентными ставками и экономическим ростом — исключительно с позиции мыслей, поступков и намерений отдельных людей, его не удалось объяснить вообще{98}. Согласно социологу Стивену Луксу, методологический индивидуализм предполагает, что «общество состоит из людей. Группы состоят из людей. Институты состоят из людей, правил и ролей. Правила соблюдают (или не соблюдают) люди, и роли играют люди. Кроме того, существуют традиции, обычаи, идеологии, системы родства, языки: так люди действуют, думают и говорят». Таким образом, всю деятельность человека и общества следует рассматривать с точки зрения отдельных людей. Объяснения, опирающиеся на репрезентативных агентов — фирмы, рынки и правительства, — удобны, однако не позволяют, как выразился философ Джон Уоткинс, «зрить в корень»{99}.

К сожалению, все попытки предложить объяснения, о которых говорили методологические индивидуалисты и которые позволили бы вникнуть в самую суть, неизбежно наталкивались на проблему микро-макро. Как следствие, на практике социологи обращаются к так называемому репрезентативному агенту — вымышленному индивиду, чьи решения представляют поведение целого коллектива. Рассмотрим простой, но значимый пример. Экономика состоит из многих тысяч фирм и миллионов отдельных людей — все они принимают решения о том, что покупать, что продавать и во что инвестировать. Результат всей этой деятельности — так называемые экономические (деловые) циклы, то есть периодические колебания уровня деловой активности от подъема до спада. Понимание динамики подобного цикла является одной из ключевых задач макроэкономики, ибо она влияет на стратегию совладания с такими явлениями, как рецессии. Между тем математические модели, которыми руководствуются экономисты, совершенно не отражают всю громадную сложность экономики — да и не ставят перед собой такую задачу. Они определяют одну-единственную «репрезентативную фирму» и выясняют, как она, располагая данными о состоянии остальной экономики, распределит свои ресурсы. Грубо говоря, реакция этой фирмы затем интерпретируется как реакция экономики в целом{100}.

Пренебрегая взаимодействиями между всеми индивидуальными акторами, репрезентативный агент крайне упрощает анализ делового цикла. Фактически предполагается, что если у экономистов имеется хорошая модель поведения индивидов, то они располагают и хорошей моделью состояния экономики. Исключая сложность, однако, подход репрезентативного агента успешно игнорирует и проблему микро-макро — самую суть того, что в первую очередь и делает макроэкономические явления таковыми. Собственно, по этой причине экономист Йозеф Шумпетер, часто считающийся основоположником методологического индивидуализма, подверг данный подход резкой критике, определив его как несовершенный и вводящий в заблуждение{101}.

На практике, однако, методологический индивидуализм проиграл сражение так называемому индивидуализму репрезентативному — и не только в экономике. Возьмите любой труд по истории, социологии или политологии, посвященный таким макроявлениям, как класс, раса, бизнес, война, благосостояние, инновация, политика, законодательство или правительство, и вы обнаружите там целый мир, населенный репрезентативными агентами{102}. В социальной науке их использование настолько обычно и распространено, что подмена реального коллектива фиктивным индивидом происходит, как правило, без соответствующего уведомления — так фокусник сует кролика в шляпу, пока зрители смотрят в другую сторону. Впрочем, как бы это ни делалось, репрезентативный индивид всегда был, есть и будет лишь удобной фикцией, не более того. Как бы мы ни рядили его в математику и прочее, объяснения с позиций репрезентативного агента имеют тот же изъян, что и с позиций здравого смысла. И первые, и вторые беспрерывно переключаются между различными типами акторов — идет ли речь об индивидах или о фирмах и рынках, — ни на секунду не позволяя задуматься о том, что же все-таки потерялось по дороге.

Модель массовых беспорядков Грановеттера

Социолог Марк Грановеттер пролил свет на вышеизложенную проблему с помощью очень простой математической модели толпы, готовой учинить беспорядки. Допустим, сотня студентов собралась на городской площади, протестуя против увеличения платы за обучение. Молодые люди разгневаны не только новыми политическими мерами, но и собственным бессилием повлиять на процессы. Существует вероятность, что ситуация выйдет из-под контроля. Впрочем, будучи образованными, цивилизованными людьми, они прекрасно понимают: рассуждение и диалог предпочтительнее насилия. Проще говоря, каждый человек в толпе разрывается между двумя инстинктами: один велит ему крушить все, что попадет под руку, другой — сохранять спокойствие. Каждый — сознательно или нет — должен сделать выбор. Причем между насилием и мирным протестом участники колеблются отнюдь не независимо друг от друга: по крайней мере отчасти результат является следствием их реакции на поведение окружающих. Чем больше людей занято в беспорядках, тем выше вероятность, что их действия привлекут внимание политиков, и тем меньше шансы, что кого-то накажут. Кроме того, массовые беспорядки обладают собственной примитивной энергетикой: они не только способны подорвать жесткие социальные устои, запрещающие прибегать к физическому разрушению, но и искажают психологическую оценку риска. В их ходе даже самые рассудительные люди зачастую теряют над собой контроль. Следовательно, выбор между спокойствием и буйством определяется простым правилом: чем больше окружающих бесчинствуют, тем выше вероятность, что к ним присоединится данный конкретный человек.

Впрочем, в этой толпе, как и везде, разные люди склонны к насилию в разной степени. Возможно, те, чье финансовое положение в результате новой политики пострадает меньше, не очень-то жаждут попасть за решетку всего за пару громких высказываний. Другие убеждены, что насилие — увы! — является действенным политическим приемом. Третьи могут испытывать неприязнь к политикам, полицейским или обществу в принципе и рады любому предлогу побушевать. Четвертые просто безумнее остальных. Каковы бы ни были причины — а они могут быть такими сложными и многочисленными, какими вы только можете их вообразить, — каждый человек в толпе имеет некий «порог». Порог — это количество людей, уже принимающих участие в беспорядках, которого достаточно для присоединения к ним этого человека. В противном же случае он останется в стороне. У одних людей — «подстрекателей» — порог очень низкий. У кого-то — например, президента студенческого общества — очень высокий. Так или иначе, каждый имеет некий порог социального влияния, и, если он будет превышен, индивид перейдет от спокойствия к насилию. Хотя это весьма забавный способ характеризовать человеческое поведение, описание толпы с точки зрения порогов отдельных людей имеет одно важное преимущество. Дело в том, что распределение порогов в толпе — от безумцев («я буду бунтовать, даже если больше никто не будет») до убежденных пацифистов («я не буду бунтовать, даже если все остальные будут») — отражает все, что нужно знать о популяции для прогнозирования ее поведения.

Для иллюстрации дальнейшего развития событий Грановеттер предложил очень простое распределение порогов, в котором каждый из 100 человек обладал своим уникальным значением. Иными словами, первый участник имел нулевой порог, второму нужен был один человек, третьему два и так далее — вплоть до самого закоренелого консерватора, который примкнет к беспорядкам лишь после того, как к ним присоединятся остальные 99. Что же произойдет? Сначала ни с того ни с сего мистер Безумие — студент с нулевым порогом — начнет швыряться всем, что попадет ему под руку. Затем к нему присоединится его товарищ с порогом 1 (которому нужен только один человек, чтобы принять участие в беспорядках). Вместе эти двое подстрекателей вовлекут третьего — парня с порогом 2. Этого окажется достаточно, чтобы к ним присоединился четвертый, за ним — пятый и. Ну, вы поняли: в соответствии с данным конкретным распределением порогов в итоге вся толпа примет участие в беспорядках. Да здравствует хаос!

Допустим, однако, что в некоем соседнем городе по той же самой причине собралась точно такая же толпа. Как бы невероятно это ни звучало, вообразим, что в ней пороги распределились так же, как и в первой, за одним маленьким исключением: если в первой каждый имел уникальный порог, то в этой порога 3 нет ни у кого, зато у двоих — 4. Для стороннего наблюдателя это различие настолько пустяковое, что практически не заметно. Мы знаем о нем только лишь потому, что в данном случае играем роль бога, однако ни один существующий психологический тест, ни одна известная статистическая модель не в состоянии выявить различие в этих двух толпах. Как же поведет себя толпа № 2? Все начнется точно так же: мистер Безумие становится зачинщиком, к нему присоединяется его товарищ, затем парень с порогом 2. И тут — стоп! Порога 3 нет ни у кого. У двух следующих студентов, наиболее склонных к участию в беспорядках, порог — 4. В итоге мы имеем всего трех дебоширов. На этом потенциальный бунт и закончится.

Наконец, представьте, что в этих двух городах увидят сторонние наблюдатели. В А — настоящие массовые беспорядки с битьем витрин и переворачиванием автомобилей. А в Б — несколько неотесанных парней, подстрекающих мирную толпу. Если бы наблюдатели затем сравнили свои записи, они непременно постарались бы разобраться, чем же все-таки различались люди или обстоятельства в этих двух случаях. То ли студенты из города А были озлобленнее и отчаяннее сверстников из города Б, то ли магазины были хуже защищены, то ли полиция вела себя более агрессивно. А может, там оказался особенно красноречивый оратор. Подобные объяснения подсказывает нам здравый смысл. Естественно, какое-то различие между толпами есть, иначе как объяснить столь разный исход? В действительности же мы знаем: кроме порогов нескольких человек, ни люди, ни обстоятельства ничем не различались. Ни одно статистическое испытание не смогло бы дифференцировать две популяции. И ни одна модель репрезентативного агента не смогла бы предсказать различные исходы. Последняя, конечно, объяснила бы повороты событий, наблюдаемых в городах А и Б, при условии наличия различий в средних показателях особенностей двух толп. В нашем же случае они были почти одинаковыми.

Данная проблема напоминает ту, с которой столкнулись студенты, стараясь объяснить разные показатели донорства органов в Австрии и Германии. Увы, кажущееся сходство обманчиво. Тогда, если вы помните, мои ученики тщились понять различие с точки зрения рациональных мотивов, тогда как в реальности все сводилось к умолчанию. Другими словами, во всем виновата неверная модель индивидуального поведения. Как я упоминал в предыдущей главе, заполучить верную труднее, чем кажется, — проблема фреймов только и ждет, как бы подставить нам ножку. Впрочем, в случае с донорством ситуация гораздо проще: стоит понять важность умолчания, как становится ясно, почему так сильно различаются рейтинги. А вот в массовых беспорядках Грановеттера сама модель индивидуального поведения значения не имеет, ибо две популяции неразличимы. Чтобы понять, почему события развивались по-разному, необходимо учесть взаимодействия между индивидами. Что, в свою очередь, требует прослеживания всей цепи индивидуальных решений, каждое из которых принималось на основе предыдущих. Вот она, проблема микро-макро, в полной силе. Стоит попытаться ее обойти (например, вместо поведения коллектива подставить — любого! — репрезентативного агента), как мгновенно ускользает вся суть происходящего.

Кумулятивное преимущество

Если «модель массовых беспорядков» Грановеттера верна, она четко показывает границы того, что можно понять о поведении коллектива, опираясь исключительно на поведение отдельных людей. И все-таки модель чрезвычайно — до смешного — проста и во всех отношениях может оказаться ошибочной. Если речь идет о рынках — будь то книги, мобильные телефоны или пенсионные программы, — часто имеет смысл довериться специалистам, которые все давным-давно выяснили и просчитали за нас, и попросить их совета. Если ваш друг или местный диджей любит определенную музыкальную группу, о ней скоро узнаете и вы. Если он непрерывно слушает ее (например, в длинной поездке) или «крутит» на вашей любимой радиостанции, она быстро понравится и вам{103}. Если ваши друзья влияют на то, какие телевизионные передачи вы смотрите, какую музыку слушаете или какие книги читаете, то это происходит не только потому, что вы доверяете их вкусу, но и потому, что беседа о них и ссылки на известные вам культурные явления доставляют определенное удовольствие.

Все вышеизложенные примеры включают ту или иную форму социального влияния. Однако если здесь нам приходится выбирать из многочисленных потенциальных вариантов, то в модели Грановеттера речь идет всего о двух крайностях — принять участие в беспорядках или нет. Также не совсем очевидно, что способ, каким мы влияем друг на друга в реальном мире, хотя бы отдаленно напоминает предложенное Грановеттером правило порога. Скорее, мы плаваем в громадном океане, где крошечные влияния-течения влекут нас то в одну, то в другую сторону. Порой они не связаны между собой и могут сводить друг друга на нет. Порой наша внутренняя реакция — на песни, в которые мы мгновенно влюбляемся, или книги, о которых спешим рассказать друзьям, — оказывается очень сильной, и мы делаем то, что хотим, вне зависимости от мнения окружающих. А порой бывает и так, что мы негативно относимся к предпочтениям других людей, тем самым стремясь выделиться из их массы{104}. В идеале нам бы очень хотелось разобраться, каким образом сочетаются все эти отдельные влияния. Однако как это сделать, имея в своем распоряжении лишь простые модели наподобие грановеттеровской, совершенно неясно.

Более того, если неизвестно, чему конкретно в теоретической модели не следует доверять, непонятно, насколько серьезно следует воспринимать сделанные на ее основе выводы. Например, ученые, изучавшие вариации модели Грановеттера, обнаружили: когда одним нравится то, что нравится другим, различия в популярности этой вещи определяются так называемым кумулятивным преимуществом, или эффектом «богатые богатеют, бедные беднеют»{105}. Если, скажем, книга или песня в этих моделях становится чуточку популярнее остальных, то она наверняка станет еще популярнее. Таким образом, даже крошечные случайные колебания склонны со временем увеличиваться, в конечном счете приводя к потенциально огромным различиям. Это явление очень похоже на знаменитый «эффект бабочки» из теории хаоса, согласно которому взмах крыла бабочки в Китае спустя месяцы может вызвать ураган на другом конце света.

Если этому верить, кумулятивное преимущество в корне подрывает наши объяснения успеха или провала на культурных рынках. Подсказанное здравым смыслом, если вы помните, сосредоточено на самой вещи — песне, артисте или компании — и приписывает успех исключительно ее характерным особенностям. Допустим, неким чудесным образом историю можно было бы повторять много раз. Тогда объяснения, где единственно важными являются собственные характерные качества, подразумевают: один и то же результат будет постоянно сохраняться. Кумулятивное преимущество, напротив, предполагает, что даже в идентичных вселенных с одинаковым набором людей, объектов и вкусов первое место в культуре и на рынках займут разные вещи. «Мона Лиза» была бы популярной в этом мире, а в какой-то другой версии истории являлась бы лишь одним из многих шедевров — ее нынешнее место занимала бы другая картина, о которой никто из нас никогда и слыхом не слыхивал. Аналогичным образом успех Гарри Поттера, сети Facebook и «Мальчишника в Вегасе» определялся бы не только некими их качествами, но и самым что ни на есть счастливым случаем.

В реальной жизни, разумеется, мы имеем в своем распоряжении только один мир — тот, в котором живем. Поэтому сравнить «разные миры», как того требуют модели, попросту невозможно. Следовательно, заявлением, будто согласно некоей симуляционной модели «Гарри Поттер» — не такой уж и особенный, каковым его все считают, фанатов книги не переубедишь. Здравый смысл подсказывает нам, что он просто обязан быть особенным — даже если около полудюжины издателей детских книг, получивших в свое время данную рукопись, поначалу этого и не знали. Почему? Да потому, что книгу купили более 300 миллионов человек. Поскольку же любая модель всегда предполагает различного рода упрощения, мы скорее усомнимся в ней, нежели в собственном здравом смысле.

Именно по этой причине несколько лет назад мы с коллегами Мэттью Салгаником и Питером Доддсом решили испробовать другой подход. Постановив отказаться от компьютерных моделей, мы задумали провести контролируемые, похожие на лабораторные эксперименты, в которых реальные люди принимали бы в большей или меньшей степени те же решения, которые они принимают в повседневной жизни. Путем случайного распределения участников по группам с различными экспериментальными условиями нам бы удалось воссоздать воображаемую в компьютерах ситуацию «многих миров». В одних ситуациях испытуемые располагали бы информацией о поведении других и на свое усмотрение поддавались бы (или не поддавались) их влиянию. В других сведения о решениях остальных участников были бы недоступны, и испытуемые действовали бы независимо друг от друга. Сравнив результаты, мы смогли бы непосредственно измерить воздействие социального влияния на коллективные действия. В частности, параллельное ведение нескольких таких «миров» позволило бы установить, какая доля успеха песен (мы выбрали музыку) зависит от их собственных качеств, а какая определяется кумулятивным преимуществом.

Увы, скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается. Провести подобный эксперимент куда легче на словах, чем на деле. Типы психологических тестирований, о которых я говорил в предыдущей главе, позволяют измерять влияние различных окружений на принятие решений. Поскольку каждый «прогон» включает лишь одного человека (максимум нескольких), проведение всего эксперимента целиком требует от нескольких дюжин до нескольких сотен испытуемых. Как правило, ими оказываются студенты, привлекающиеся за мизерную плату или за зачет. Задача, которую задумали мы, однако, предполагала наблюдение за сочетанием этих влияний на уровне индивида, что в итоге приводило к различиям на уровне целого коллектива. В сущности, мы замыслили исследовать в лаборатории проблему микро-макро. Но для этого требовалось бы набрать сотни людей для каждого «прогона». А последних предстояло провести великое множество — причем каждый требовал бы абсолютно иного набора участников. Даже для одного-единственного эксперимента, таким образом, нам потребовались бы тысячи подопытных, а если вести речь о нескольких, позволяющих изучить разные условия, — то десятки тысяч.

В 1969 году социолог Моррис Зелдич в статье с провокационным названием «Можно ли исследовать армию в лаборатории?»[24] затронул в точности ту же самую проблему. Тогда он пришел к выводу, что нельзя — во всяком случае, не буквально. Поэтому, утверждал он, социологи должны сосредоточиться на изучении малых групп, а затем, опираясь на теорию, переносить полученные данные на большие. То есть «макросоциология», равно как и макроэкономика, не может быть экспериментальной дисциплиной в принципе{106} — хотя бы вследствие невозможности проведения соответствующих экспериментов{107}. Год 1969-й, однако, ознаменовался изобретением Интернета. С тех пор в мире произошли такие изменения, какие Зелдичу и не снились. Сотни миллионов социально и экономически активных людей теперь путешествуют онлайн — а значит, настало время пересмотреть вышеупомянутый вопрос{108}. Наверное, решили мы, исследовать армию в лаборатории все-таки можно — только эта лаборатория должна быть виртуальной.

Экспериментальная социология

Так мы и сделали. С помощью нашего программиста, молодого венгра по имени Питер Хаусель, и нескольких друзей из Bolt Media — одной из первых социальных сетей для подростков — мы начали интернет-эксперимент. Так как последний подразумевал эмуляцию музыкального «рынка», мы назвали его «Музыкальная лаборатория». Bolt любезно согласилась рекламировать его на своем сайте, и в течение нескольких недель около 14 тысяч пользователей сети щелкнули кнопкой мыши на баннер и согласились участвовать в опыте. Как только они попадали на наш сайт, их просили прослушать, оценить и, по желанию, загрузить песни неизвестных музыкальных групп. Одним участникам были видны только названия песен, другим — названия и количество загрузок. Молодых людей из последней категории — категории «социального влияния» — мы в случайном порядке распределяли по восьми параллельным «мирам», и они могли видеть количество загрузок, осуществленных только участниками из их «мира». Таким образом, в мире № 1 песня «She said» группы Parker Theory могла занимать первое место, а в мире № 4 — 10-е, уступив первенство песне «Lockdown» группы 52 Metro{109}.

Порядковый номер мира ничего не значил — во всех них в момент начала эксперимента количество загрузок равнялось нулю. Но поскольку различные миры были тщательно разделены, они в итоге могли развиваться отдельно друг от друга. Данное обстоятельство позволило нам непосредственно изучать эффекты социального влияния, рассматривая их под двумя разными углами. Во-первых, если люди знают, что им нравится вне зависимости от мнения окружающих, различий между независимым миром и мирами «социального влияния» быть не должно. Другими словами, одни и те же песни должны загружаться примерно одним и тем же количеством пользователей. Во-вторых, на каких бы основаниях люди ни принимали решение о том, что им нравится, если популярность зависит исключительно от качеств самих песен, первые места во всех мирах должны занимать одни и те же композиции. И наоборот, если люди не принимают решения независимо и налицо кумулятивное преимущество, различные миры «социального влияния» будут разительно отличаться друг от друга.

Мы обнаружили следующее. Располагая информацией о том, что именно загружали другие, участники действительно больше склонялись к выбору тех же песен. Во всех мирах «социального влияния» популярные композиции оказались более популярны (а непопулярные — менее популярны), чем в независимых мирах. Вместе с тем, однако, как и подразумевала теория кумулятивного преимущества, в разных мирах «хитами» становились разные песни. Другими словами, введение социального влияния в принятие решения повышало не только неодинаковость, но и непредсказуемость. Как нельзя узнать, какое число выпадет, изучив поверхность пары игральных костей, так, собирая больше сведений о песнях, нельзя исключить и эту непредсказуемость. Скорее она внутренне присуща динамике рынка — как и предполагает модель кумулятивного преимущества.

В среднем «хорошие» песни (то есть популярные в независимом мире) занимали в рейтинге более высокие места, чем «плохие». Это явно свидетельствовало о том, что подсказываемая здравым смыслом связь между качеством и успехом в принципе верна. Самые лучшие композиции никогда не опускались на низшие позиции, а самые плохие никогда не поднимались на верхние. Тем не менее даже лучшие песни иногда не выигрывали, а вот худшие могли занимать весьма и весьма достойные места. Что же касается «середнячков», то для большинства песен, которые оказались не лучшими и не худшими, возможен был любой результат. Например, песня «Lockdown» группы 52 Metro в рейтинге качества располагалась на 26-й строке из 48 возможных: это, однако, не помешало ей занять первое место в одном из миров «социального влияния» и 40-е — в другом. Средний результат любой отдельно взятой песни, таким образом, значим только при условии небольших вариаций от мира к миру. Впрочем, именно они и оказались громадными. Например, когда мы изменили формат сайта, расположив песни не в случайном порядке, а в виде рейтингового списка, обнаружилось: таким образом мы можем повысить эффективную силу социального сигнала, тем самым увеличивая и неодинаковость, и непредсказуемость. В данном эксперименте «сильного влияния» случайные колебания при определении результата в любом отдельно взятом мире играли большую роль, чем различия в качестве. В общем-то, шансы песни, входящей в пятерку лучших с точки зрения качества, попасть в топ-5 с точки зрения популярности равнялись 50:50.

Многие наблюдатели истолковали полученные нами данные как доказательство капризности и непостоянства музыкальных вкусов подростков — а то и вовсе бессодержательности современной поп-музыки. Однако в принципе эксперимент мог касаться любого выбора, который мы делаем в социальных условиях: за кого голосуем, что думаем об однополых браках, какой телефон покупаем, к какой социальной сети присоединяемся, какую одежду носим на работу или как выплачиваем кредиты. Во многих случаях разработать план таких экспериментов крайне сложно, поэтому мы и выбрали музыку. Люди любят слушать ее и привыкли скачивать из сети. Следовательно, создав сайт якобы для загрузки музыкальных файлов, мы могли провести эксперимент, который был не только дешев (нам не пришлось платить испытуемым), но и достаточно близок к «естественному» окружению. В конечном счете, главное — это предоставление подопытным выбора между альтернативными вариантами, а также то, что на выбор одних влиял выбор других. Участие в нашем эксперименте приняли в основном подростки. Но ведь в 2003 году именно они и пользовались социальными сетями в наибольшей степени. Опять-таки, ничего особенного в них нет, в этом мы убедились в следующей версии эксперимента — со взрослыми. Как и следовало ожидать, последние имели иные предпочтения, нежели подростки, и потому средние показатели популярности песен слегка изменились. Тем не менее взрослые оказались подвержены влиянию друг друга в не меньшей степени — мы наблюдали все те же неодинаковость и непредсказуемость{110}.

Результаты эксперимента «Музыкальная лаборатория», таким образом, отлично согласовывались с основной идеей модели массовых беспорядков Грановеттера. А именно: в условиях влияния поведения одних людей на поведение других схожие группы могут вести себя совершенно по-разному. Это наблюдение не кажется чем-то из ряда вон выходящим? Возможно. Но оно в корне подрывает все объяснения, построенные на основе здравого смысла. А ведь именно им мы и руководствуемся, отвечая на вопросы, почему одно популярно, а другое нет. Почему социальные нормы диктуют делать это и не делать то? Почему мы верим в то, во что верим? Объяснения с позиций здравого смысла минуют проблему объединения решений отдельных людей в поведение коллектива, просто-напросто подменяя последний репрезентативным индивидом. А поскольку, по нашему глубочайшему убеждению, мы точно знаем, почему отдельные люди поступают так, а не иначе, как только происходит некое событие, всегда можно заявить, будто именно этого хотел фиктивный индивид — «народ», «рынок», да что угодно.

Путем детального изучения проблемы микро-макро такие эксперименты, как «Музыкальная лаборатория», обнажают всю несостоятельность репрезентативного индивида. Можно знать каждую подробность о поведении отдельных нейронов в головном мозге и по-прежнему изумляться возникновению в нем сознания. Можно знать все на свете о людях в данной конкретной популяции — их симпатии, антипатии, опыт, мнения, убеждения, надежды и мечты — и быть не в состоянии спрогнозировать большую часть их коллективного поведения. Объяснения результатов некоего социального процесса с точки зрения предпочтений вымышленного репрезентативного индивида, таким образом, предполагают не только циркулярное рассуждение, но и сильное преувеличение нашей способности — даже в ретроспекции! — устанавливать причину и следствие.

Например, если спросить 500 миллионов человек, которые в настоящий момент зарегистрированы на Facebook, хотели ли они в 2004 году разместить свои профили онлайн и делиться новостями с сотнями друзей и знакомых, многие из них, скорее всего, ответят, что нет, — и, вероятно, не солгут. Никто, другими словами, не сидел и не ждал, когда же наконец изобретут Facebook, чтобы мгновенно к ней присоединиться. Скорее, вначале по им одним известным причинам зарегистрировались лишь единицы. Только тогда — благодаря тем приятным впечатлениям, которые они получали от использования сервиса в своем первоначальном виде, но главное, эмоциям, которые вызывали они друг у друга в ходе общения, — к сети начали присоединяться и другие. За ними — третьи, четвертые, и так далее, и так далее. Пока не стало так, как есть сейчас.

Я не говорю, что Facebook за все эти годы не предприняла множества умных шагов или не заслуживает своего успеха. Скорее, суть в том, что объяснения, которые мы даем ее популярности, менее информативны, чем кажутся. Facebook, иными словами, присущ ряд определенных качеств — точно так же, как книгам о Гарри Поттере или картине «Мона Лиза». Все они популярны. Однако из этого вовсе не следует, что эти качества обусловили их успех или что мы можем уяснить причины того или иного коллективного социального явления, просто наблюдая за его результатом. В конечном счете сказать, почему «Мона Лиза» является самой известной картиной в мире, почему книги о Гарри Поттере разошлись тиражом более 350 млн экземпляров или почему Facebook привлекла более 500 млн пользователей, может статься, вообще невозможно. В результате единственное честное объяснение, пожалуй, дал издатель бестселлера Лин Трасс «Казнить нельзя помиловать»[25]. Когда его попросили объяснить успех книги, он ответил: «Она хорошо продавалась потому, что ее покупала уйма народу».

Едва ли стоит удивляться тому, что многим такой вывод не по душе. Большинство готово признать: мнение других людей действительно влияет на их решения — по крайней мере иногда. Но одно дело — признавать, что время от времени поступки окружающих толкают нас в ту или иную сторону, и совсем другое — соглашаться, что иногда объяснить наблюдаемые явления (будь то популярность автора или компании, неожиданные изменения в социальных нормах или внезапный крах кажущегося непоколебимым политического режима) просто не в наших силах. На случай, если объяснить те или иные результаты их особыми качествами или обстоятельствами не получается, у нас всегда есть запасной вариант: как правило, мы тут же делаем вывод, что они были предопределены горсткой важных или влиятельных людей. Что ж, к этой теме мы и переходим.

Глава 4

Особенные люди

Сегодня, в эру MySpace, Facebook и тому подобного, в эру, когда социальные сети — явление совершенное обычное, с трудом верится, что сама идея появилась в рекламе пива Foster’s{111}. Однако еще совсем недавно — в середине 1990-х — исследование социальных сетей было относительно туманно. Его предпринимали лишь единицы: горстка математически одаренных социологов, задавшихся целью построить схемы социальных взаимодействий между индивидами{112}. В последние годы в этой области произошел настоящий прорыв. Быстродействующие компьютеры наряду с такими коммуникационными технологиями, как электронная почта, сотовые телефоны и сайты социальных сетей типа Facebook, сделали возможным регистрацию и анализ взаимодействий сотен миллионов человек. Сегодня тысячи ученых в сфере вычислительной техники, физиков, математиков и даже биологов считают себя «специалистами по сетям». И каждый день в структуре и динамике сетевых систем делаются новые открытия.

Шесть степеней разобщения

В 1995 году, когда я, будучи аспирантом в Корнуоллском университете, изучал синхронизацию сверчков, все это только предстояло в будущем. В то время концепция всеобщей гигантской социальной сети, позволяющей обмениваться информацией, идеями и влиянием, была относительно нова. А потому, когда однажды во время телефонного разговора отец спросил, слыхал ли я, что «любой человек находится лишь в шести рукопожатиях от президента США», я, естественно, отнес это заявление к области фольклора. И нельзя сказать, что при этом ошибался.

Так называемая проблема тесного мира привлекает человечество уже более 100 лет — с тех самых пор, как венгерский писатель Фридьеш Каринти[26] опубликовал короткий рассказ «Звенья цепи». Главный герой похваляется, будто может связаться с любым человеком на свете — лауреатом Нобелевской премии или рабочим на заводе Форда — посредством цепочки не более чем из пяти звеньев (то есть знакомых). 40 лет спустя в своей книге о градостроительстве «Жизнь и смерть больших американских городов» журналистка Джейн Джекобс описала похожую игру — «сообщения», — в которую после переезда в Нью-Йорк они с сестрой часто играли.

«Суть игры состояла в том, чтобы вообразить двух резко отличных друг от друга людей — например, охотника за головами с Соломоновых островов и сапожника из Рок-Айленда, штат Иллинойс, — и представить себе, что один должен передать другому устное сообщение. После этого каждая из нас молча изобретала правдоподобную — или, по крайней мере, мыслимую — цепочку людей, через которых сообщение могло быть передано. Выигрывала та, которой удавалось придумать более короткую».

Но насколько же длинны такие цепочки на самом деле? Наиболее простой способ ответить на этот вопрос — выявить все звенья, а затем подсчитать, со сколькими людьми вы свяжетесь в один «прием», в два и так далее — пока не переберете всех на свете. Во времена Джекобс это было невозможно, но в 2008 году двум специалистам по вычислительной технике из Microsoft Research удалось определить длину цепочек, соединяющих двух человек. Исследование проводилось с помощью программы мгновенного обмена сообщениями (Microsoft Instant Messenger), где быть «друзьями» означало находиться в списках приятелей друг друга{113}. Ученые обнаружили, что в среднем людей разделяли примерно семь шагов — удивительно близко к «шести рукопожатиям», о которых упоминал мой отец. И все же это не настоящий ответ на вопрос. Герои в игре Джекобс не имели доступа к сети и, следовательно, даже при наличии соответствующих компьютерных мощностей не могли вычислить пути так, как это сделали исследователи из Microsoft . Безусловно, они должны были использовать иной метод. Вот что пишет Джекобс:

«Охотник за головами мог бы поговорить с вождем своей деревни, тот — с торговцем, приехавшим за копрой, тот — с офицером с проплывавшего мимо австралийского патрульного судна, тот — с матросом, у которого в Мельбурне подошла очередь получить увольнительную на берег, и т. д. А на другом конце цепочки сапожник услышал бы сообщение от своего священника, тот — от мэра, тот — от сенатора штата, тот — от губернатора, и т. д. Вскоре почти для любых персонажей, каких мы могли выдумать, у нас имелся рутинный набор ближних звеньев, а вот с серединой цепочки иной раз было не так легко — пока мы не начали использовать миссис Рузвельт. С ее помощью вдруг оказалось возможным перескакивать через большие, многозвенные промежуточные этапы. У нее были необычные, невероятные знакомства. Мир очень сильно сузился»{114}.

Решение Джекобс кажется весьма вероятным. Мы так привыкли к миру иерархий — будь то внутри формальных организаций, в экономике или в обществе, — что социальные сети, конечно, тоже должны оказаться иерархическими. Во всяком случае, так подсказывает здравый смысл. Каринти рассуждал в том же духе, что и Джекобс. Только в качестве миссис Рузвельт в его рассказе выступает мистер Форд. «Цепочка контактов, связывающих меня с неизвестным клепальщиком в компании Форда… Клепальщик знает начальника цеха, который знает самого мистера Форда, который находится в хороших отношениях с генеральным директором издательской империи Херста. Потребуется всего лишь одно слово моего друга, чтобы отправить телеграмму издателю. Тот свяжется с Фордом, который свяжется с начальником цеха, который свяжется с клепальщиком, который соберет для меня новый автомобиль, если таковой мне понадобится». И с точки зрения Каринти, и с точки зрения Джекобс, сообщения должны двигаться снизу вверх (от периферии к вершине), а затем — снова вниз. Центральное же положение занимают такие фигуры, как миссис Рузвельт и Генри Форд.

Что интересно, в социальных сетях сообщения передаются совершенно иначе, о чем свидетельствуют результаты целого ряда экспериментов «тесного мира». Первое такое исследование вскоре после выхода в свет книги Джекобс провел не кто иной, как Стэнли Милграм — социальный психолог, чей эксперимент в метро я описывал в первой главе. Он набрал 300 человек: 200 — из города Омаха в штате Небраска и 100 — из предместий Бостона. Служить «целью» вызвался приятель Милграма, бостонский маклер. Так же, как и в игре Джекобс, участникам был известен конечный адресат, однако отсылать или передавать письма разрешалось только тем людям, которых они знали достаточно близко. Таким образом, каждый из них передавал письмо своему другу, тот — своему и так далее, пока либо кто-то не отказывался от участия, либо письмо не достигало цели. В итоге до бостонского адресата дошли 64 письма, причем в среднем цепочки состояли из шести звеньев. Так и появилось знаменитое выражение «шесть степеней разобщения», или «теория шести рукопожатий»{115}.

Хотя испытуемые Милграма нашли столь же короткие пути, о которых писали Каринти и Джекобс, им это удалось без привлечения всяких миссис Рузвельт. Обычные люди передавали сообщения другим обычным людям в одном и том же социальном слое, а не вверх и вниз по иерархии, как представляли себе Каринти и Джекобе. Не было никаких сложностей и с серединой цепочек, как опасалась Джейн. Основные трудности возникали уже после того, как сообщения подбирались близко к цели. Социальные сети, судя по всему, не очень похожи на социальную иерархию. Скорее они сродни игре в гольф. Когда вы далеки от цели, покрыть большие расстояния относительно легко: вы просто отсылаете сообщение кому-то, кто живет в соответствующей стране, оттуда — кому-то, кто живет в соответствующем городе, а оттуда — кому-то, кто вертится в соответствующих профессиональных кругах. Но стоит приблизиться к цели, как большие прыжки уже не помогают, и сообщения имеют тенденцию «скакать» вокруг да около, пока не попадут к кому-то, кто знает адресата лично.

Тем не менее Милграм обнаружил одну очень интересную особенность, касавшуюся вручителей. Из 64 конвертов, в итоге попавших к адресату, почти половину доставил один из трех человек, а половину этой половины (16) — один-единственный мистер Джейкобс, торговец одеждой, живший по соседству. Пораженный этой концентрацией писем в руках нескольких человек, Милграм назвал их «социометрическими звездами» и предположил, что они крайне важны для понимания явлений тесного мира{116}. Сам исследователь этими выводами и ограничился, однако 30 лет спустя в своем эссе «Six Degrees of Lois Weisberg» нью-йоркский писатель Малькольм Гладуэлл вспомнил мистера Джейкобса: «Некое, очень малое, число людей (таких, как миссис Вайсберг) связано с нами в несколько приемов, а мы все связаны с остальным миром через этих людей»{117}. Иными словами, хотя с точки зрения сети мистер Джейкобс и миссис Вайсберг «важны» не так, как миссис Рузвельт или мистер Форд, они по сути играют ту же роль. Поэтому-то таких людей нередко и называют «хабами» — по аналогии с узловыми аэропортами, которые нельзя миновать, если хочешь попасть из одной точки земного шара в другую.

Метафора с аэропортами весьма красноречива, однако она говорит скорее о том, как был бы организован мир, представься нам возможность перекроить его по своему усмотрению, а не о том, как он устроен в действительности. Задумайтесь на минутку: сравнение едва ли правдоподобно. У одних людей друзей, конечно, больше, чем у других. Но люди-то — не аэропорты. В отличие от чикагского О’Хара, при необходимости дополнительный самолет не подгонишь. Количество друзей не меняется так, как движение в аэропортах. Среднестатистический человек имеет от нескольких дюжин до нескольких сотен знакомых, а самые общительные из нас — порядка пары тысяч{118}. Разница существенная, но она даже отдаленно не сравнима с настоящим крупным аэропортом вроде О’Хара, пропускная способность которого в тысячи раз превышает возможности маленького аэропортика. Так как же получается, что «хабы» в социальных сетях действуют наподобие узловых аэропортов?

Вообще-то, как несколько лет назад обнаружили мы с коллегами Роби Мухамадом и Питером Доддсом, воспроизведя первоначальный эксперимент Милграма, они и не действуют. На этот раз, правда, вместо бумажных писем использовалась электронная почта, что позволило провести исследование в более крупных масштабах. Если у Милграма было 300 первоначальных отправителей в двух городах и одна-единственная цель в Бостоне, то мы имели более 20 тысяч цепочек и 18 целей в 13 разных странах. К тому моменту, когда эксперимент был закончен, цепочки прошли через 60 тысяч человек в 166 странах. Используя статистический анализ, более современный, чем был доступен Милграму, нам удалось оценить не только длину цепочек, в итоге достигших целей, но и выяснить, насколько длинными оказались бы прервавшиеся. Полученные данные оказались удивительно схожи с результатами Милграма — около половины всех цепочек должны были достичь цели за семь шагов или меньше{119}. Учитывая различия между двумя экспериментами — разные масштабы, технологии, отделяющие их друг от друга 40 лет, — столь внушительное совпадение полученных данных не только невероятно, но и является лишним доказательством того, что многие люди (хотя точно не все) действительно связаны друг с другом всего в несколько «рукопожатий».

В отличие от Милграма, однако, никаких «звезд» в процессе доставки мы не выявили. Количество «последних звеньев» почти равнялось числу цепочек. Кроме того, мы просили всех испытуемых обосновать их выбор следующего звена, но анализ их ответов не позволил обнаружить значимых свидетельств наличия «звезд» (или хабов). Выяснилось, что участники экспериментов тесного мира, как правило, не отправляют сообщения друзьям, обладающим самыми большими связями или самым высоким статусом. Они связываются либо с теми, кто, по их мнению, имеет нечто общее с адресатом (место проживания, схожий род деятельности и т. д.), либо с теми, кто скорее отправит сообщение дальше. Обычные люди не хуже экстраординарных личностей способны преодолевать границы между социальными уровнями, профессиональными кругами, нациями и районами. Приведу конкретный пример. Если вам нужно передать некое сообщение аспиранту из Новосибирска, едва ли вы обратитесь к человеку, который имеет множество друзей, постоянно ходит на всякие вечеринки или имеет связи с Белым Домом. Вы подумаете: а не знаете ли вы кого-нибудь из русских? Если нет, тогда, может быть, вы знаете кого-то из Восточной Европы или того, кто ездил туда, или учил русский язык, или живет в той же части города, где обосновались и восточноевропейские иммигранты. Миссис Рузвельт или Луиза Вайсберг, если уж на то пошло, действительно могут объединять людей. Но последние имеют в своем распоряжении и многие другие способы объединения. Именно эти другие, менее очевидные способы они и предпочитают использовать чаще всего — хотя бы потому, что тех очень много.

Суть в том, что взаимосвязи внутри настоящих социальных сетей гораздо сложнее и эгалитарнее, чем предполагали Джекобс и Милграм. Этот вывод теперь подтверждают множество экспериментов, эмпирических исследований и теоретических моделей{120}. Впрочем, невзирая на все эти доказательства, когда речь заходит о социальных сетях, нас по-прежнему привлекает идея о том, что объединяют всех некие «особенные люди» — будь то известные жены президентов или щедрые местные бизнесмены. Факты, похоже, не имеют никакого отношения к тому, почему мы так думаем. В конце концов, Джекобс написала свою книгу за многие годы до экспериментов Милграма и задолго до того, как удалось получить данные, подтверждающие ее теорию о миссис Рузвельт. Следовательно, откуда бы эта идея ни взялась, на фактах она основана не была. Судя по всему, она импонировала Джейн просто потому, что без такой горстки особенных людей, которые объединяют всех остальных, сложно придумать какое бы то ни было объяснение вообще. В итоге получается, что, исключив одну такую личность, мы обязательно отыщем другую. Если не миссис Рузвельт, тогда Луиза Вайсберг. А если не она, тогда мистер Джейкобс, продавец одежды. Ну уж если и не он, тогда точно наш друг Эд, который, похоже, знает всех на свете: «Это должен быть кто-то особенный! Так устроен мир».

Интуитивная притягательность объяснений происшедшего с помощью особенных людей не ограничивается проблемами сети. История «в лицах» толкует важные события с позиции действий нескольких ключевых лидеров. Сторонники теории заговоров наделяют тайных правительственных агентов или заговорщиков почти бесконечными способностями вмешиваться в жизнь общества. Дизайнеры верят, что продажи и модные тенденции определяют знаменитости. Советы директоров платят заоблачные суммы руководителям, чьи решения будут определять судьбу всей компании. Эпидемиологи беспокоятся, что «супер-распространители» могут вызвать целую эпидемию. А ряд недавно вышедших из печати книг славят могущество горстки влиятельных людей — лидеров мнений, а проще говоря, «властителей дум», способных создавать и уничтожать бренды, менять социальные нормы или иным образом формировать общественное мнение{121}. В своей книге «Переломный момент» Гладуэлл объясняет возникновение так называемых социальных эпидемий — от повальных увлечений и модных тенденций до смещения культурных норм и внезапного снижения уровня преступности — с точки зрения «закона малого числа». Как суперраспространители вызывают настоящую эпидемию, а великие личности определяют ход истории, так и этот закон утверждает, что социальные эпидемии «запускаются усилиями горстки неординарных людей». Например, обсуждая чудесное возрождение Hush Puppies в середине 1990-х, Гладуэлл пишет:

«…В случае с Hush Puppies остается большой тайной то, как эти туфли распространились от нескольких стиляг из центра Манхэттена и стали продаваться во всех торговых центрах страны. Какая образовалась связь между Ист-Виллидж и „средней Америкой“? Закон малого дает такой ответ: кто-то из этих неординарных людей узнал о модной тенденции и через свои социальные контакты, приложив энергию и энтузиазм, лично распространил молву о Hush Puppies — точно так же, как Гаэтан Дюга и Ньюшон Уилльямз распространили СПИД»{122}.

Выдвинутый Гладуэллом закон малого числа — настоящая находка для маркетологов, предпринимателей и общественных организаторов. Да для любого, кто по роду своей деятельности управляет и манипулирует поведением других. Легко понять почему. Если вам удастся отыскать этих особенных людей и повлиять на них, то их связи, энергия, энтузиазм и личность будут работать на вас. Звучит правдоподобно, однако, как это происходит со многими привлекательными идеями о человеческом поведении, закон малого числа — скорее дело восприятия, нежели реальности.

Гипотеза лидеров мнений

Виновник — все тот же здравый смысл. Как утверждают консультанты по маркетингу Эд Келлер и Джон Берри, «некоторые люди теснее связаны друг с другом, больше начитаны и лучше информированы. Да вы наверняка знаете это из собственного опыта. Принимая решение, в каком районе поселиться, как откладывать на пенсию или какой автомобиль или компьютер приобрести, вы не советуетесь абы с кем»{123}. Как описание особенностей нашего восприятия данное утверждение верно. Размышляя о собственных поступках, ища информацию или совет, мы действительно обращаемся к одним людям чаще, чем к другим. Но, как я уже упоминал в первой главе, наше восприятие собственного поведения очень далеко от реальности. Результаты ряда исследований, например, явно свидетельствуют о подсознательности социального влияния, возникающего из незаметных подсказок, которые мы получаем от друзей и соседей. То есть мы отнюдь не «прислушиваемся к ним» нарочно{124}. Кроме того, совершенно неясно, осознаем ли мы в таких случаях, что на нас вообще было оказано некое влияние. Служащие, скажем, могут влиять на начальство так же, как оно на них. Однако руководители едва ли определят подчиненных как источники влияния. Все просто: начальству положено воздействовать на служащих, а тем на него — нет. Другими словами, наше восприятие влияющего лица говорит о социальных и иерархических отношениях больше, чем влияние per se[27].

Одним из наиболее смущающих аспектов дискуссии о лидерах мнений являются разногласия о том, кто они такие вообще. Первоначально термин относился к «простым» людям, которые почему-то оказывали экстраординарное воздействие на друзей и соседей. На практике же мы называем лидерами мнений и таких медиагигантов, как Опра Уинфри, и цензоров вроде редактора журнала Vogue Анны Винтур, и знаменитых актеров и личностей, и популярных блогеров, и так далее, и так далее. Все они могут (или не могут) быть влиятельными, однако тип оказываемого воздействия сильно варьируется. Возможно, похвала Уинфри в адрес никому не известной книги существенно повысит шансы последней очутиться в списке бестселлеров. Даже если и так, то это скорее пример могущества средств массовой информации, а вовсе не «сарафанного радио». Аналогичным образом модный дизайнер мог сшить платье, в котором знаменитая актриса потом явилась на вручение премии «Оскар». Зачем? Да затем, что ее прибытие записывается, передается и комментируется все теми же СМИ. Когда популярный блогер выражает свое восхищение определенным продуктом, потенциально его мнение прочтут тысячи людей. Но сопоставимо ли его влияние тому, которое оказывается покровительством Опры, рекомендациями друга, или это нечто совершенно иное?

Даже если сузить проблему до непосредственного межличностного влияния, исключив средства массовой информации, знаменитостей и блогеров, измерить это воздействие намного сложнее, чем длину цепочек сообщений. Например, для демонстрации всего одного прецедента влияния между двумя друзьями, Анной и Биллом, необходимо убедиться, что каждый раз, когда первая приобретает новый продукт (или идею), второй склонен приобретать тот же продукт (или идею){125}. Отслеживание даже такого одного-единственного взаимоотношения уже представляет определенные трудности. А проследить взаимодействие многих людей одновременно и вовсе становится практически невозможным{126}. Поэтому вместо непосредственных наблюдений влияния как такового исследователи предложили изучение различных его заменителей — таких, как количество друзей и озвученных ими мнений, степень их осведомленности (заинтересованности) в том или ином вопросе, набранные баллы по ряду личностных тестов и т. д. И первое, и второе, и третье, конечно, измерить гораздо проще, чем само влияние{127}. Возможно, эти показатели и правда дают четкое представление о нем. Беда в том, что в основе каждого из них лежит некое допущение о самом механизме оказания воздействия, а правомерность этих допущений толком никогда не проверялась{128}. Вот и получается, что на практике никто точно не знает, кто лидером мнений является, а кто — нет.

Хотя эта неоднозначность и сбивает с толку, истинный источник проблемы — не в ней. Располагай мы идеальным инструментом для измерения воздействия, скорее всего, мы обнаружили бы, что одни люди действительно влиятельнее других. С другой стороны, кто-то выше ростом, а кто-то ниже, но едва ли маркетологам стоит беспокоиться об этом. Тогда почему их так волнуют лидеры мнений? Рассмотрим пример. В рамках многих исследований человек считается лидером общественного мнения, если по крайней мере трое его знакомых обратились к нему за советом. Идем дальше. В мире, где среднестатистический человек оказывает влияние только на одного другого человека, влияние на трех дает влиятельность 300 %. Согласитесь, разница существенная. Само по себе это, естественно, не решает такие проблемы, как генерирование успешного продукта, улучшение осведомленности о системе здравоохранения или повышение вероятности избрания определенного политического кандидата. Все это требует влияния на многие тысячи и даже миллионы человек. Поэтому, даже если каждый из наших лидеров мнений может влиять на трех обычных людей, ему надо еще отыскать и как-то воздействовать на миллионы, что явно идет вразрез с законом малого числа. Как выясняется, решение есть, но оно требует обращения к другой идее из теории сетей — к теории социального заражения.

Случайные лидеры мнений

Заражение — идея о том, что информация и, предположительно, влияние распространяются по сети точно так же, как инфекционное заболевание по системе физических контактов, — является одной из наиболее интригующих гипотез в науке о сетях{129}. Как следует из предыдущей главы, когда на каждого из нас влияют поступки и поведение окружающих, происходят удивительные вещи. Но заражение имеет важное значение и для неформальных лидеров мнений: оно подразумевает, что последний способен оказывать на других людей не только непосредственное влияние, но и косвенное — через соседей, соседей соседей и т. д. Именно через заражение и реализуется закон малого числа. Если соответствующие лидеры мнений способны запустить социальную эпидемию, тогда для оказания влияния на четыре миллиона человек потребуются всего лишь единицы. Это не просто хорошо — это здорово. А поскольку нахождение и влияние всего на нескольких человек очень отличаются от нахождения и воздействия на миллион, это качественно меняет саму природу влияния.

Что сие означает? То, что закон малого числа представляет собой не одну, а две гипотезы, слитые воедино. Согласно первой, одни люди влиятельнее других. А согласно второй, влияние этих людей многократно усиливается через некий процесс заражения, вызывающий социальные эпидемии{130}. Вот эту-то комбинацию утверждений мы с Питером Доддсом и вознамерились проверить в серии компьютерных симуляций несколько лет назад. Поскольку последние предполагали эксплицитные математические модели распространения влияния, от нас требовалось специфицировать все допущения, в описаниях лидеров мнений обычно остающиеся несформулированными. Как определить такого лидера? Кто на кого влияет? О каких типах выбора идет речь? И как на выбор одних оказывают влияние другие? Как я уже говорил, никто толком не знает ответы на эти вопросы. А значит, как и в любой ситуации моделирования, необходимо сделать ряд допущений, каждое из которых, разумеется, может оказаться ошибочным. Задавшись целью подойти к проблеме во всеоружии, мы рассматривали две очень разные модели: и первую, и вторую социологи и специалисты по маркетингу изучают вот уже несколько десятилетий.

Одна представляла собой версию модели массовых беспорядков Грановеттера из предыдущей главы. В отличие от нее, однако, где все в толпе наблюдали за всеми, в нашей модели взаимодействия между отдельными людьми определялись сетью, в рамках которой каждый человек мог наблюдать за относительно небольшим кругом друзей или знакомых. А другая являлась вариантом «модели Басса», названной так в честь специалиста по маркетингу, впервые предложившего ее в качестве модели адаптации продукта. Надо сказать, в реальности последняя неотличима от более старой модели, использовавшейся в математической эпидемиологии для исследований распространения биологических болезней. Таким образом, если согласно модели Грановеттера люди принимают нечто, когда его принимает определенная доля окружающих, то модель Басса рассматривает принятие как процесс заражения, осуществляемый через взаимодействие «чувствительных» и «зараженных» людей. Обе они похожи лишь на первый взгляд: в действительности же — в корне различны. А значит, изучение относительной важности лидеров мнений в них позволяет рассмотреть широкий диапазон вариантов{131}.

Какую бы модель мы ни взяли, в большинстве условий для запуска социальной эпидемии лидеры мнений оказывались действительно более эффективны, нежели обычные люди. Впрочем, относительное воздействие было намного меньшим, чем предполагал закон малого числа. Приведу пример. Допустим, количество людей, на которых оказывает влияние лидер мнений, в три раза превышает число тех, на кого оказывает влияние среднестатистический человек. Интуиция подсказывает, что при прочих равных косвенное воздействие лидера мнений также затронет в три раза больше людей. Другими словами, лидер мнений будет иметь, что называется, «мультипликационный эффект» три. Закон малого числа тем временем утверждает: эффект должен быть гораздо сильнее — то есть «эта диспропорция становится более выраженной»{132}. Мы же обнаружили, что мультипликационный эффект для такого типа лидеров был, как правило, меньше трех, иногда — гораздо меньше, а во многих случаях и вовсе отсутствовал.

И вот почему: когда влияние распространяется через некий процесс заражения, итоговый эффект, как правило, намного больше зависит от общей структуры сети, нежели от качеств самих людей. Как масштабы лесного пожара зависят от ветра, температуры, низкой влажности и наличия горючих материалов, так и социальные эпидемии требуют соблюдения определенных условий. Как выяснилось, это условие не имеет никакого отношения к горстке влиятельных людей. Как раз наоборот: все дело в наличии критической массы внушаемых людей, которые, в свою очередь, воздействуют на других внушаемых людей. Когда эта критическая масса присутствует, даже самый обычный человек способен запустить социальную эпидемию — так, одной искры будет достаточно, чтобы, когда на то есть все условия, вспыхнул лесной пожар. И наоборот, если такая масса отсутствует, даже самый влиятельный человек может рассчитывать лишь на маленький каскад, не более того. Отсюда вывод: какие бы свойства мы ни измеряли, пока не будет установлено, как потенциальный лидер мнений вписывается во всю сеть, неизвестно, насколько влиятельным он окажется.

В некотором отношении в этом нет ничего удивительного. Услышав о большом лесном пожаре, например, мы ведь не думаем, что в искре, которая его спровоцировала, было нечто особенное. Такая идея просто смешна. Но когда в социальном мире случается нечто особенное, мы тут же приходим к мысли: кто бы ни явился причиной, этот человек непременно должен быть особенным. Каждый большой каскад в наших симуляциях, разумеется, обязательно кто-то инициировал. И каким бы заурядным ни был этот человек раньше, он оказался подходящим под описание закона малого числа: «крошечный процент людей, которые выполняют большую часть работы». Впрочем, наши симуляции четко показали, что ничего особенного на самом деле в этих личностях не было — мы создали их такими. Большая часть работы выполнялась не ими, выступавшими в качестве триггеров, а более крупной критической массой людей, легко поддающихся влиянию. Это значит, что неформальный лидер, чьи энергия и связи могут превратить книгу в бестселлер или продукт в хит, в основном определяется случайным стечением обстоятельств. Это, так сказать, «случайный лидер»{133}.

«Рядовые лидеры» на Twitter

Как тут же было подмечено, этот вывод целиком и полностью основывался на компьютерных симуляциях. Последние представляли собой (в силу необходимости) крайне упрощенные версии реальности и предполагали большое количество допущений, любое из которых могло оказаться ложным. Они — полезные инструменты, способные дать уникальную информацию. Но в конечном счете эти симуляции больше похожи на умозрительные, чем на реальные эксперименты и потому лучше подходят для постановки новых вопросов, а не поиска ответов на уже существующие. Так, если мы хотим узнать, способны ли конкретные люди на стимулирование диффузии идей, информации и, в итоге, воздействия, — и если эти влиятельные люди существуют, какие свойства отличают их от «обычных», — эксперименты нужно проводить в реальном мире. Однако на практике изучать взаимоотношения между индивидуальными влияниями и воздействием в широких масштабах безумно сложно.

Главная загвоздка — в огромных массивах данных, большинство которых очень трудно собрать. Продемонстрировать, что один человек повлиял на другого, — уже проблематично. А если требуется установить их воздействие на более крупные популяции? Необходимо собрать сведения о целых цепочках влияния, в которых один человек влияет на другого, тот — на третьего, и т. д. Очень быстро речь пойдет о тысячах и даже миллионах взаимоотношений. И все это — чтобы отследить распространение одного-единственного фрагмента информации! А ведь в идеале хотелось бы исследовать многие подобные случаи. Для проверки такого вроде бы незамысловатого утверждения — «некоторые люди влиятельнее других, и каким-то образом это важно» — требуется громадный объем данных. Кстати, вот почему так называемые исследования диффузии столь долго окружали различные мифы: когда невозможно ничего доказать, всякий волен предложить любую правдоподобную историю, какая ему нравится. Ведь кто прав — неизвестно.

Впрочем, как и в случае с экспериментами типа «Музыкальной лаборатории», с развитием Интернета ситуация явно начала меняться к лучшему. Сегодня целый ряд новейших исследований диффузии в социальных сетях проводится в масштабе, просто немыслимом каких-то лет 10 назад. Записи в блогах распространяют сообщения и информацию по сетям блогеров. Странички фанатов — по Facebook . Голосовой сервис Instant Messenger — по сети друзей. А участники онлайн-игры Second Life распространяют жесты среди других игроков{134}. Вдохновленные этими исследованиями, мы с коллегами по Yahoo! Джейком Хофманом и Уинтером Мейсоном, а также Эйтеном Бакши, талантливым аспирантом Мичиганского университета, решили поискать лидеров общественного мнения в самой крупной коммуникационной сети, которую только смогли заполучить в свое распоряжение, — в Twitter.

Во многих отношениях Twitter идеально подходит для поиска неформальных лидеров. Во-первых, в отличие от Facebook, например, где люди связываются друг с другом по множеству причин, суть Twitter — в передаче информации «подписчикам», эксплицитно указывающим, что они читают ваши записи. Результирующий «график реципиентов», таким образом, отражает распространение информации по сети друзей и контактов. Во-вторых, эта сеть невероятно многообразна. Основную массу ее пользователей составляют простые люди, чьи подписчики — их настоящие друзья. Но есть здесь пользователи, записи которых читает уйма народа — это общественные деятели (блогеры, журналисты и знаменитости — Эштон Кэтчер, Шакил О’Нил, Опра Уинфри и другие), медиаорганизации (такие как CNN) и даже правительственные и некоммерческие организации (администрация Барака Обамы; Даунинг-стрит, 10[28]; Всемирный экономический форум). Подобное разнообразие позволило нам дать качественную оценку влияния обычных людей так же, как Опры, избежав ряда двусмысленностей, отличавших более ранние представления о лидерах общественного мнения.

Наконец, если одни твиты представляют собой новости о повседневной жизни тех, кто их пишет («Пью кофе в Starbucks на Бродвее! Замечательный день!»), то другие — миллионы — относятся либо к иному контенту (новости или смешные видео), либо к понятиям из внешнего мира (книги, фильмы и т. д.), о которых пользователи Twitter хотят выразить свое мнение. А поскольку формат сети ограничивает объем каждого сообщения 140 знаками, люди часто прибегают к «сокращателям ссылок», заменяющим длинный путаный адрес сайта короткой аккуратной записью вроде http://bit.ly/beRKJo. Преимущество этих укороченных URL в том, что они, по сути, приписывают свой уникальный код каждому сегменту контент-эфира на Twitter. Следовательно, когда пользователь делится интересным твитом, мы можем увидеть, от кого он исходил первоначально, и проследить цепочки диффузии по графику подписчиков.

В общей сложности в течение двух месяцев в конце 2009 года нам удалось отследить более 39 млн таких «событий» диффузии, инициированных более чем 1,6 млн пользователей. Для каждого события мы посчитали количество ретвитов обсуждаемого URL: сперва непосредственными подписчиками пользователя-инициатора («сида»), потом их подписчиками, потом подписчиками их подписчиков, и так далее — в итоге проследив весь каскад ретвитов, запущенных одним-единственным первоначальным твитом. Как показано на схеме ниже, одни каскады были широкими и плоскими, другие — узкими и глубокими. Третьи — очень большими, со сложной структурой: некоторое время они оставались маленькими, а затем вдруг начинали резко увеличиваться. Впрочем, большинство каскадов — примерно 98 % — не распространялись вообще.

Каскады на Twitter.

Последнее наблюдение крайне важно. Как мы будем подробно обсуждать в следующей главе, стремясь понять, почему некоторые вещи «распространяются как зараза» — загруженные миллионы раз видео с YouTube или смешные послания, циркулирующие по электронной почте или Facebook, — грубейшей ошибкой будет учитывать лишь те немногие из них, которые действительно стали популярными. В большинстве ситуаций изучать можно только «успехи», ибо никто просто-напросто не дает себе труд отслеживать неудачи. Поэтому последние имеют тенденцию очень быстро исчезать в мусорной корзине истории. В сети Twitter, однако, мы можем проследить каждое событие — маленькое или большое. Это, в свою очередь, позволяет установить, кто именно влиятелен, насколько он влиятельнее обычного человека и возможно ли выявить различия между ними так, чтобы это можно было использовать на практике.

Мы старались сымитировать поведение гипотетического маркетолога — то есть, используя знания о свойствах и прошлом поведении примерно миллиона человек, попытаться предсказать, насколько влиятельным каждый из них окажется в будущем. Основываясь на этих прогнозах, маркетолог мог затем «профинансировать» некую группу людей, чтобы она опубликовала необходимую ему информацию, сгенерировав серию каскадов. Чем точнее он мог предсказать величину каскада, инициированного каждым конкретным человеком, тем эффективнее определялся бюджет для спонсируемых твитов.

Проведение такого эксперимента на практике по-прежнему очень трудновыполнимо, поэтому мы сделали все возможное для максимального приближения к реальности. В частности, использовали уже собранные данные, разделив их на две половины: первый месяц стал «историей», а второй — «будущим». Затем мы вложили все наши «исторические» данные в статистическую модель — включая количество подписчиков у каждого пользователя, подписчиков их подписчиков, частоту твитов после регистрации, а также успешность вызывания каскадов в течение этого периода. Потом мы использовали эту модель для предсказания влиятельности каждого пользователя в наших «будущих» данных, а в конце сравнили результаты с тем, что произошло на самом деле.

Если вкратце, то мы обнаружили следующее: прогнозы индивидуального уровня крайне ненадежны. В среднем пользователи с большим количеством подписчиков, успешнее вызывавшие каскады ретвитов в прошлом, действительно имели больше шансов оказаться успешными и в будущем. Но в отдельных случаях наблюдались резкие случайные колебания. Так же как с «Моной Лизой» в предыдущей главе, на каждого человека, проявлявшего качества успешного лидера мнений, приходилось много других людей с теми же самыми качествами, которые, однако, каскадов не вызывали. Не являлась эта неопределенность и следствием нашей неспособности измерить надлежащие качества (в реальности у нас было больше данных, чем обычно бывает у маркетолога) или сделать это аккуратно. Скорее, проблема, как и в случае с вышеописанными симуляциями, заключалась в том, что большая часть факторов, управляющих успешной диффузией, зависит от вещей, находящихся за пределами контроля отдельных сидов. О чем говорит этот результат? Маркетинговые стратегии, фокусирующиеся на горстке «особенных» людей, ненадежны. А значит, оптимальным для маркетологов является подход «портфеля», подразумевающий направленность на большое количество потенциальных лидеров мнений и эксплуатацию их среднего эффекта, что позволяет устранить случайность на уровне индивида.

Будучи многообещающим в теории, подход портфеля ставит вопрос об эффективности затрат или, другими словами, рентабельности. Согласно недавно опубликованной в New York Times статье, например, звезда телевизионного реалити-шоу Ким Кардашьян за твит с упоминанием продукции спонсоров получала 10 тысяч долларов. В то время у нее было больше миллиона подписчиков. Выходит, платить выгоднее ей, а не обычным пользователям со всего-то парой сотен подписчиков. С другой стороны, последние наверняка согласятся упомянуть о некоем продукте за гораздо меньшую сумму. Итак, если более «видные» люди «стоят» дороже, на кого же ориентироваться специалистам по маркетингу: на относительно небольшое количество более влиятельных и «дорогих» или на большое — менее влиятельных и дешевых? А еще лучше — как добиться оптимального баланса?

Прежде всего, ответ на этот вопрос будет зависеть от того, сколько пользователи Twitter захотят получать за свои твиты — если они вообще согласятся на это. Единственный способ сие узнать — попробовать по-настоящему. Мы же провели ряд умозрительных экспериментов, позволивших, во-первых, проверить широкий спектр вероятных допущений, каждое из которых соответствовало разной гипотетической устной маркетинговой кампании, а во-вторых, измерить «доход на инвестиции», используя ту же статистическую модель, что и раньше. Результаты удивили даже нас: будучи действительно влиятельнее обычных людей, кимы кардашьяны стоили настолько дороже, что не оправдывали затрат. С точки зрения распространения информации, наиболее рентабельными оказались «рядовые лидеры мнений» — то есть, люди, чье влияние было средним или даже ниже среднего.

И снова — порочный круг

Прежде чем вы броситесь избавляться от акций Ким Кардашьян, должен подчеркнуть: мы не проводили этот эксперимент в действительности — только вообразили. Хотя мы и изучали данные из реального мира, а не компьютерную симуляцию, наши статистические модели включали множество различных допущений. Пусть нашему гипотетическому маркетологу удалось убедить несколько тысяч «рядовых лидеров» высказаться о том или ином продукте. Однако совершенно неясно, отреагируют ли на это подписчики так же благосклонно, как на нормальные твиты. Как знает всякий, чьи друзья пытались продать им что-то на Amway, в коммерческих предложениях, включенных в личную коммуникацию, есть щекотливый момент. С другой стороны, если подписчиков Ким Кардашьян это не смутит, то в реальной жизни ее найм окажется гораздо эффективнее, чем в нашем исследовании. И, наконец, очень может статься, выбранный нами способ измерения влияния — количество ретвитов — ошибочен. Мы измеряли последние потому, что только их и могли измерить, — это лучше, чем вообще ничего. Но главное, конечно, — количество людей, которые кликают на тот или иной материал, жертвуют деньги на благотворительность или покупают тот или иной товар. Возможно, подписчики Кардашьян прислушиваются к ее твитам, не обязательно делясь ими со своими друзьями, — в таком случае мы, опять-таки, недооценили степень ее воздействия на людей.

А может, и нет. В конце концов, мы просто не знаем, кто действительно влиятелен и на что способны такие лидеры мнений — как этих людей ни определи. Пока не станет возможным измерение воздействия относительно неких важных для нас последствий, пока не будут проведены эксперименты в реальном мире, позволяющие измерить влияние разных людей, к данным любых исследований (включая и наше) следует подходить скептически. Тем не менее во всех вышеизложенных результатах, полученных в ходе экспериментов «тесного мира», симуляционных исследований распределения влияния в сетях и исследования Twitter, должны вызвать серьезные сомнения утверждения, рассматривающие социальную эпидемию как результат деятельности горстки особенных людей. В первую очередь это касается закона малого числа. Скорее, все три исследования — каждое по-своему — свидетельствуют о том, что влияние гораздо эгалитарнее.

Признаться, неясно даже, правомерно ли вообще думать о социальном изменении как о социальной эпидемии. Хотя в ходе изучения Twitter нам и удалось обнаружить, что подобные эпидемии действительно имеют место, они все-таки оказались невероятно редки. Из 40 млн событий лишь несколько дюжин вызвали хотя бы тысячу ретвитов — и только одно или два добрались до 10 тысяч. В сети из десятков миллионов пользователей 10 тысяч ретвитов — не так уж и много, но даже этого почти невозможно достичь. На практике, таким образом, лучше, наверное, вообще забыть о больших каскадах и вместо них попытаться генерировать много-много маленьких. А для этой цели отлично подойдут «рядовые лидеры». Они не делают ничего сверхъестественного, поэтому понадобится большое их количество. Зато это устранит большую часть случайностей. Что, в свою очередь, обеспечит постоянный положительный эффект.

Наконец, каковы бы ни были результаты, эти исследования помогают выявить основной недостаток мышления с позиций здравого смысла. Парадоксально, но закон малого числа выставляется как противоречащий интуиции, хотя на самом деле мы привыкли мыслить категориями особенных людей. Они выполняют основную работу? Разумеется. Это представление для нас совершенно естественно. Нам кажется, что, признав важность межличностного влияния и социальных сетей, мы вышли за рамки тавтологического утверждения «Х произошел потому, что этого хотел народ». Но что скажет наша интуиция, попытайся мы представить, как связаны между собой миллионы человек внутри сложной сети — или еще хуже: как распространяется влияние по этой сети? Путем сосредоточения всей деятельности в руках нескольких человек аргументация «особенных людей» (например, закон малого числа) сводит проблему понимания зависимости результатов от структуры сети к более простой проблеме понимания мотивации особенных людей. Как и всякое объяснение, подсказанное здравым смыслом, это тоже звучит разумно и вполне может оказаться верным. Однако, утверждая, что «Х произошло потому, что несколько особенных людей заставили его произойти», мы, по сути, просто заменили одно тавтологическое утверждение другим.

Глава 5

Оказывается, прошлое — не такой уж хороший учитель

Суть предыдущих трех глав сводится к тому, что объяснения, построенные на здравом смысле, — вовсе и не объяснения. Это просто тавтологии, примеры циркулярных рассуждений. Учителя подделывают ответы учеников на итоговом тестировании потому, что у них появился стимул это делать. «Мона Лиза» — самая известная картина в мире, так как ей присущи все качества «Моны Лизы». Автолюбители перестали покупать неэкономичные внедорожники потому, что так диктуют социальные нормы. А горстка особенных людей возродила былую славу бренда Hush Puppies, начав покупать его обувь раньше остальных. Возможно, эти утверждения верны, однако вся их суть сводится к одному: случилось то, что случилось. Следовательно, истинными объяснениями они не являются.

Самое же любопытное вот в чем: несмотря на очевидность внутренней циркулярности, присущей объяснениям с позиций здравого смысла, что именно в них ошибочно — неясно. В конце концов, в естественных науках мы тоже не всегда знаем, почему происходит то или иное явление, однако, как правило, это удается выяснить с помощью лабораторных экспериментов или наблюдений за систематическими закономерностями. Почему же мы не можем точно таким же образом извлекать уроки из прошлого? Иными словами, думать об истории как о ряде экспериментов, в которых определенные общие законы причинно-следственной связи определяют наблюдаемые нами последствия? Разве путем систематического совмещения наблюдаемых закономерностей мы не можем вывести эти законы так, как мы это делаем в естествознании?{135} Представьте, например, что битва за внимание между величайшими произведениями искусства — это эксперимент, нацеленный на выявление признаков великого искусства. Пусть вплоть до XX века никто и не подозревал, что «Мона Лиза» собирается стать самой знаменитой картиной в мире. Теперь-то мы провели эксперимент и знаем это. Можно по-прежнему не понимать, что именно в «Моне Лизе» делает ее уникально великой, но у нас, по крайней мере, есть хоть какие-то данные. Другими словами, даже если объяснения, подсказанные здравым смыслом, отличает тенденция путать то, что произошло, с тем, почему это произошло, разве мы, как экспериментаторы, не делаем все возможное?{136}

В некотором смысле, ответ — да. Скорее всего, мы действительно делаем все возможное — и при соответствующих обстоятельствах вариант с наблюдениями и опытом вполне сносно работает. Но вот в чем загвоздка: для заключения о том, что «А вызывает Б», нужно провести эксперимент много раз. Допустим, А — новое лекарство, снижающее уровень «плохого» холестерина, а Б — шансы пациента заработать болезнь сердца в течение следующих 10 лет. Если производитель может доказать, что вероятность болезни сердца у пациента, принимающего лекарство А, существенно ниже, чем у пациента, его не принимающего, ему разрешено утверждать и то, что А предотвращает болезнь сердца. В противном случае утверждать это производитель не имеет права. Но, поскольку любой конкретный человек может либо принимать препарат, либо не принимать, единственный способ доказать, что лекарство вызывает некий эффект, — это провести эксперимент много раз. Испытание препарата, таким образом, требует множества участников, в произвольном порядке распределенных по двум группам: получающих и не получающих лекарство. Оказываемый эффект затем измеряют как разницу в результатах между «лечебными» и «контрольными» группами — причем чем меньше эффект, тем крупнее должно быть испытание. Только тогда удастся исключить случайные совпадения.

В повседневных ситуациях принятия решений, когда мы снова и снова сталкиваемся с более или менее схожими обстоятельствами, возможна достаточно точная имитация условий клинических испытаний. Например, каждый день мы можем возвращаться домой с работы разными дорогами, выходить из офиса в разное время. Повторяя эти вариации много раз и предполагая, что уличное движение в разные дни примерно одинаково, можно миновать все сложные взаимоотношения причины и следствия: достаточно просто понаблюдать, какой маршрут в среднем занимает меньше всего времени. Аналогичным образом обстоят дела и с основанной на опыте профессиональной компетенцией — будь то в медицине, инженерии или военном деле: в ходе занятий учащиеся многократно сталкиваются с ситуациями, максимально приближенными к тем, в которых они окажутся после получения диплома{137}.

История случается лишь однажды

Учитывая, насколько хорошо данный квазиэкспериментальный подход зарекомендовал себя в повседневных ситуациях и в профессиональном образовании, не удивительно, что, объясняя с позиций здравого смысла поведение рынка, популярность произведений искусства, успехи и неудачи отдельных людей, фирм и даже исторических сил, мы рассуждаем точно так же. Теперь-то вы, наверное, уже понимаете, к чему это ведет. В политике и планировании каждая ситуация в некоем важном отношении отличается от того, что происходило ранее. Следовательно, тот или иной эксперимент можно провести лишь единожды. На определенном уровне данная проблема очевидна — никто ведь не думает, что войну в Ираке можно сравнить с войной во Вьетнаме или даже в Афганистане. Поэтому мы с осторожностью переносим выводы с одной на другую. Аналогичным образом, никому и в голову не придет, что, изучив успех «Моны Лизы», можно многое понять об удачах и провалах современных художников. А вот следующий момент очевиден гораздо меньше: поскольку мы можем провести каждый эксперимент только один раз, «сделанные на его основе выводы» — хотя бы о самом эксперименте — могут оказаться гораздо менее информативными, чем кажутся.

Например, действительно ли так называемая «большая волна»[29] в Ираке осенью 2007 года явилась причиной снижения уровня насилия, наблюдавшегося летом 2008-го? Интуиция подсказывает, что так и было. Более того: «большая волна» была разработана специально для вызывания такого эффекта. Комбинация интенциональности (преднамеренности) и сроков говорит в пользу причинности — равно как и часто цитируемые заявления администрации, явно искавшей повод погордиться. Однако в период с осени 2007-го до лета 2008 года произошли и многие другие события. Группировка Ансар ас-Сунна, видя еще большую угрозу от основных террористических организаций (типа «Аль-Каиды»), чем от американских солдат, решила сотрудничать со своими оккупантами. Росло недовольство и среди шиитских формирований — самое главное, в войске Махди Моктады ас-Садра. Иракская армия, полиция и правительство, получив наконец возможность справиться с боевиками, принялись отвоевывать свои позиции. Не только «большая волна», но и любой из этих факторов могли вызвать снижение уровня насилия. Или, возможно, дело оказалось в какой-то их комбинации. Или в чем-то вообще ином. Как нам узнать?

Один из способов — «проигрывать» историю много раз. Столько, сколько мы это делали в эксперименте «Музыкальная лаборатория». И наблюдать за происходящим как при наличии фактора «большой волны», так и без него. Если во всех этих альтернативных версиях истории в первом случае насилие уменьшается, а во втором — нет, тогда с определенной долей уверенности можно утверждать, что этот процесс по крайней мере отчасти вызван «большой волной». Если же большую часть времени уровень насилия остается прежним или, наоборот, уменьшается вне зависимости от наличия или отсутствия «большой волны», значит, такое снижение точно вызвала не она. В реальности, разумеется, данный эксперимент был проведен лишь однажды, поэтому мы никогда не сможем увидеть все другие его версии, которые могли бы (или не могли) разворачиваться иначе. Как в таковом в этом нет ничего страшного — во всяком случае, ничего, что мы могли бы изменить. Но отсутствие «контрфактических» версий истории оказывает любопытный эффект на наше восприятие одной-единственной фактической: мы склонны воспринимать ее как неизбежную.

Эта, как ее называют психологи, тенденция к детерминизму[30] связана с хорошо известным явлением ошибки хиндсайта или суждения задним числом — то есть склонности после того, как результат стал известен, думать: «Так мы и знали!» В разнообразных лабораторных экспериментах участников просили сделать прогнозы о будущих событиях, а после того как последние происходили, интервьюировали людей повторно. Вспоминая свои прогнозы, испытуемые всякий раз переоценивали прежнюю уверенность в тех, что оказались правильными, и недооценивали — в ошибочных{138}. Тенденция к детерминизму (так называемый «пресмыкающийся детерминизм»), однако, несколько отличается от ошибки хиндсайта и более обманчива. Склонность к суждениям задним числом, оказывается, можно легко компенсировать — напомнить человеку, о чем он говорил до того, как узнал ответ. Или попросить записывать свои прогнозы. Но даже если мы точно помним собственную неуверенность в будущем — и даже если признаем, что тот или иной поворот событий застал нас врасплох, — то по-прежнему расцениваем результат как неизбежный. Забегая вперед, например, можно сказать: «большая волна» с одинаковой вероятностью могла как вызвать снижение насилия, так и не иметь к нему ни малейшего отношения. Но стоит нам узнать, что первый вариант таки имел место, тут же становится неважно, знали мы раньше о том, что это должно произойти, или нет (ошибка хиндсайта). Раз это произошло, убеждены мы, значит, это должно было произойти{139}.

Склонность к избирательности

Тенденция к детерминизму подразумевает недостаточное внимание к событиям, которые могли произойти, но не произошли. Впрочем, не уделяем мы его и большей части случившегося. Привлекают наше внимание и вызывают стремление объяснить только те события, которые кажутся нам интересными. Мы замечаем, что опоздали на поезд, но не задумываемся обо всех тех случаях, когда приходим вовремя. Мы замечаем, что встретили в аэропорту знакомого, но ни о чем не вспоминаем, когда встреча не происходит. Мы замечаем, что благодаря некоему управляющему показатели доходности его фонда превышают индекс S&P 500 10 лет кряду, что у баскетболиста — «горячая рука», а у бейсболиста отличный удар, но ничего не видим при отсутствии столь экстраординарных показателей. Мы замечаем появление нового тренда и феноменальный успех компании, но не обращаем внимания, когда потенциальные тренды или новые компании исчезают, даже не успев запечатлеться в общественном сознании.

Равно как и склонность акцентировать произошедшее в ущерб не случившемуся, предвзятое отношение к «интересным» вещам совершенно понятно. С какой такой стати мы должны задумываться о неинтересном? Тем не менее эта предвзятость усугубляет тенденцию предлагать версии, «объясняющие» лишь часть данных. Если мы хотим выяснить, почему одни люди богаты или почему некоторые компании успешны, разумно найти таковых и определить их общие качества. Беда в том, что небогатый человек и неуспешная фирма, оказывается, обладают рядом тех же самых качеств. Единственный способ определить разницу между одними и другими — изучить оба типа и постараться выявить систематические различия. Однако, поскольку нас интересует только успех, интересоваться отсутствием такового кажется бессмысленным — или неинтересным. В результате мы связываем определенные качества с успехом, хотя на самом деле они в равной степени связаны и с провалом.

Проблема «избирательности» стоит особенно остро, когда события, на которые мы обращаем внимание, происходят лишь изредка. Например, когда борт 903 авиакомпании Western Airlines врезался в грузовик, стоявший на заброшенной полосе в Мехико-Сити, 31 октября 1979 года, следователи быстро определили пять содействовавших этому факторов. Во-первых, и пилот и штурман были уставшими — за последние сутки каждый поспал всего по нескольку часов. Во-вторых, случилось недопонимание между экипажем и авиадиспетчером, приказавшим самолету ориентироваться на неиспользуемую полосу, а затем сместиться на другую, активную. В-третьих, недопонимание усугублялось плохой радиосвязью, не позволившей вовремя прояснить путаницу. В-четвертых, аэропорт был окутан густым туманом, скрывавшим от пилота и грузовик, и активную полосу. И, в-пятых, во время захода на посадку авиадиспетчер запутался — вероятно, вследствие стрессовой ситуации — и решил, что освещена заброшенная полоса.

Как объясняет психолог Робин Дауэс в своем отчете о той авиакатастрофе, следствие заключило: хотя ни один из этих факторов — усталость, недопонимание, плохая радиосвязь, погода и стресс — не вызвали аварию сами по себе, их комбинация оказалась фатальной. Довольно разумный вывод, согласующийся с объяснениями авиакатастроф в общем. Но, как указывает ученый, те же самые пять факторов присутствуют и во многих, многих других случаях, когда самолеты не разбиваются. Если бы вместо выяснения причин задним числом мы бы собирали сведения о каждом отдельном полете и считали все разы, когда имела место некая комбинация усталости, недопонимания, плохой радиосвязи, погоды и стресса, то, весьма вероятно, оказалось бы, что большинство таких полетов не закончились авариями{140}.

Различие между двумя вышеизложенными подходами представлено на рисунке ниже. На левой панели мы видим пять факторов риска, определенные следствием по борту 903, и соответствующие исходы. Один из этих исходов — действительно крушение, в других же случаях полет пройдет нормально. Другими словами, мы бы назвали эти факторы «обязательными, но недостаточными». Они обязательны в том смысле, что без них крушение крайне маловероятно. Но при этом сам факт их наличия не означает ни неизбежности крушения, ни его высокой вероятности. Однако, если авария все-таки произошла, наше видение мира смещается к правой панели. Исчезли все «не-крушения» (мы теперь пытаемся объяснить не их, а саму катастрофу) и все стрелки от факторов к ним. В результате один и тот же набор событий, который в левой панели гарантией катастрофы не являлся, теперь, похоже, стал таковой.

Благодаря тщательным расследованиям всех авиакатастроф и установлению приведших к ним обстоятельств они случаются относительно нечасто. Что, конечно, хорошо. Однако эта редкость пагубно сказывается на нашем представлении о том, почему крушения случаются тогда, когда они случаются. То же справедливо и в отношении других редких событий — таких, как стрельба в школе, теракты и обвалы фондовых рынков. Большинство стреляющих в школах, например, — это подростки, имеющие напряженные взаимоотношения с родителями, насмотревшиеся сцен насилия в фильмах и видеоиграх, отдалившиеся от сверстников и вбившие себе в голову мысль о мести. Но ведь о том же самом говорят буквально тысячи подростков, которые никому не причиняют вреда{141}! Аналогичным образом так называемый системный сбой, из-за которого 23-летний нигериец Умар Фарук Абдулмуталлаб едва не взорвал авиалайнер, приземлившийся в Детройте в канун Рождества 2009 года, включал ошибки и недосмотры — с подобным разведка и службы внутренней безопасности, должно быть, сталкиваются тысячи раз в год, но это, как правило, ни к каким страшным последствиям не приводит. И, наконец, на каждый день, в который на фондовом рынке случается резкий спад, приходятся тысячи дней, когда те же самые обстоятельства не вызывают ничего экстраординарного.

Воображаемые причины

В совокупности, тенденция к детерминизму и склонность к избирательности ведут к тому, что объяснения с позиций здравого смысла подвержены так называемой «post hoc[31] ошибке». Она связана с фундаментальным требованием причинно-следственной связи: для того чтобы А являлось причиной Б, А должно предшествовать Б. Если бильярдный шар покатится до того, как по нему ударили другим шаром, значит, это вызвано чем-то иным. И наоборот, если мы ощущаем дуновение ветра и только потом видим, как начинают колыхаться ветви дерева, то с уверенностью заключаем: причиной движения стал ветер. Все это замечательно. Но из того, что А предшествует Б, вовсе не следует, что А обязательно является причиной Б. Если вы слышите пение птицы или видите, как кошка крадется вдоль стены, а потом замечаете, как начинают колыхаться ветви, то едва ли сделаете вывод, будто двигаться их заставили кошка или птица. Это очевидно, и в физическом мире у нас имеется предостаточно теорий о том, как все устроено. С их помощью мы и отсортировываем вероятное от невероятного. Но когда дело доходит до социальных явлений, здравый смысл удивительно ловко заставляет казаться возможным целое множество потенциальных причин. Как следствие, стоит нам столкнуться с некой последовательностью событий, как мы спешим установить между ними причинно-следственную связь, совершенно не обращая внимания на то, подтверждается она фактами или нет.

«Закон малого числа», обсуждавшийся в предыдущей главе, есть воплощение post hoc ошибки. Когда бы ни случилось нечто любопытное — будь то неожиданный бестселлер или ошеломляющий успех актера или продукта, — всегда кто-то будет первым. Именно этот человек и покажется влиятельным. Книга Малкольма Гладуэлла «Переломный момент» изобилует историями об интересных людях, якобы сыгравших решающие роли в истории. Пол Ревир и его знаменитая полуночная скачка из Бостона в Лексингтон, поставившая на ноги отряды местного ополчения и положившая начало американской революции. Гаэтан Дюга, неразборчивый в половых связях бортпроводник канадской авиакомпании, получивший известность как «нулевой пациент» американской эпидемии ВИЧ. Луиза Вайсберг, героиня одноименной статьи Малкольма Гладуэлла, знавшая всех и каждого и имевшая дар объединять людей. И горстка стиляг из Ист-Виллидж[32], ради веселья щеголявших в туфлях Hush Puppies и в итоге возродивших былую славу всеми забытого бренда.

Все это, бесспорно, увлекательные и поучительные истории. Читая их, трудно не согласиться с Гладуэллом: когда происходит нечто столь удивительное и драматичное, как яростная оборона Лексингтона минитменами 17 апреля 1775 года, кто-то особенный — типа Пола Ревира — непременно должен был этому поспособствовать. Объяснение Гладуэлла тем убедительнее, что он рассказывает об Уильяме Дозе — другом всаднике, который также попытался предупредить повстанцев, но поехал иным, нежели Ревир, путем. В итоге отряды местного ополчения по дороге Ревира на следующий же день оказались в полной боевой готовности, а вот жители таких городков, как Уолтэм, которые посетил Доз, похоже, узнали о маневрах британских войск слишком поздно. Поскольку Ревир ехал по одной дороге, а Доз по другой, разница в результатах, следовательно, может быть приписана различиям между двумя этими людьми. Все дело в том, что Ревир был объединителем, а Доз — нет{142}.

Впрочем, Гладуэлл не учитывает, что в этих двух поездках отличались и многие другие факторы. Разные маршруты, города и люди, которые, услышав новость, принимали разные решения о том, кого будить. В отличие от Уильяма Доза, Пол Ревир вполне мог быть удивительной и харизматической личностью. Не спорю. Однако в ту ночь произошло столько всего, что объяснять результаты некими внутренними качествами двух мужчин — все равно что приписывать успех «Моны Лизы» ее особенностям, а снижение уровня насилия в суннитском треугольнике в Ираке в 2008 году — «большой волне». Скорее личности, подобные Ревиру, post factum кажущиеся влиятельными, больше похожи на «случайных лидеров», которых мы с Питером Доддсом обнаружили в наших симуляциях, — на тех, чья особая роль зависит от сочетания других факторов.

Чтобы проиллюстрировать, насколько легко post hoc ошибка генерирует случайных «влиятелей», рассмотрим эпидемию атипичной пневмонии, случившуюся в Гонконге в начале 2003 года. В ходе следствия было установлено, что один-единственный пациент — молодой человек, приехавший в Гонконг на поезде с материкового Китая и впоследствии попавший в больницу принца Уэльского, — лично заразил 50 человек. В итоге это привело к 156 случаям заболевания только в одной больнице. Эта вспышка привела ко второй мощной вспышке — за пределами больницы, что, в свою очередь, вызвало эпидемию, распространившуюся на Канаду и другие страны. Основываясь на подобных примерах, все больше эпидемиологов приходят к выводу: итоговая серьезность эпидемии несоразмерным образом зависит от действий так называемых суперраспространителей — людей, подобных Дюга или пациенту больницы принца Уэльского{143}.

Но насколько особенны эти люди в действительности? В истории с атипичной пневмонией источником проблемы явился неверно диагностированный случай обычной пневмонии. Вместе того чтобы, как сделал бы любой нормальный врач, изолировать пациента, зараженного неизвестным респираторным вирусом, его поместили в общую палату с плохой вентиляцией. Но это еще полбеды. Поскольку диагноз был «пневмония», в легкие больного поместили аппарат принудительной вентиляции, который лишь усугубил распространение вируса. В результате условия в переполненной палате привели к тому, что заразились несколько медработников, а также другие пациенты. Это событие, бесспорно, оказалось важным для распространения болезни — по крайней мере, локально. Однако действительной причиной стал не столько сам пациент, сколько особенности его лечения. До этого никакие сведения о больном не могли вызвать подозрений в том, что в нем есть нечто особенное, ибо ничего особенного в нем и правда не было.

Сосредоточение на «суперраспространителях», а не на обстоятельствах, приведших к распространению вируса, было бы грубой ошибкой даже после вспышки в больнице принца Уэльского. Следующая крупная вспышка атипичной пневмонии произошла вскоре после этого — в жилом многоквартирном доме в Гонконге, Amoy Gardens. На этот раз главный виновник, заразившийся в больнице, где проходил лечение почек, заработал диарею. К несчастью, водопроводная система здания была неисправна, и инфекция распространилась на 300 других человек, хотя никто из жертв в одной комнате с больным не находился. Следовательно, какие бы выводы о «суперраспространителях» мы ни сделали путем изучения особых качеств пациента в больнице принца Уэльского, они были практически бесполезны в случае с Amoy Gardens. В обеих ситуациях так называемые «суперраспространители» оказались просто случайными побочными продуктами других, более сложных обстоятельств.

Мы никогда не узнаем, что произошло бы в Лексингтоне 17 июля 1775 года, если бы Пол Ревир и Уильям Доз поменялись маршрутами. Вполне возможно, все обернулось бы точно так же — за исключением того, что в истории сохранилось бы имя второго, а не первого. Как ко вспышкам атипичной пневмонии в больнице принца Уэльского и здании Amoy Gardens привела сложная комбинация причин, так и победа в Лексингтоне зависела от решений и взаимодействия тысяч людей, не говоря уж о других превратностях судьбы. Другими словами, несмотря на желание приписать тот или иной результат одному-единствен-ному особенному человеку, мы должны понимать: такой соблазн возникает не потому, что так есть на самом деле, а потому, что нам очень хочется, чтобы так было.

Проблема воображаемых причин отнюдь не ограничивается объяснениями об особенных людях — хотя эту ошибку совершить очень легко. Здравый смысл и история постоянно создают иллюзию причины и следствия там, где их не существует. С одной стороны, здравый смысл — отличный генератор вероятных причин, таких как особенные люди, качества или обстоятельства. А с другой — история любезно выбрасывает большую часть данных, оставляя лишь крошечную нить событий, которой мы и стараемся дать надлежащее объяснение. Нам кажется, будто здравый смысл подсказывает, почему что-то случилось. Неправда. Он лишь говорит, что именно произошло.

Когда история становится историей

Неспособность отличить «почему» от «что» представляет серьезную проблему для любого, кто надеется извлечь уроки из прошлого. Впрочем, мы хотя бы точно знаем, что произошло, — хотя порой и не понимаем почему. История является буквальным описанием прошлых событий — это самый что ни на есть здравый смысл. И все же, как утверждал философ Исайя Берлин, описания, которые историки дают делам минувших дней, очень мало говорили бы людям, принимавшим в них непосредственное участие.

Эту проблему Исайя Берлин иллюстрирует сценой битвы при Бородино из романа «Война и мир» Льва Толстого. Пьер Безухов бесцельно бродит по полю боя. Он потерян, он жаждет увидеть детально спланированную операцию, сражение, какое описывают историки и художники. И не видит. Вокруг царит обыкновенное смятение, а происходящее есть вереница отдельных случаев, истоки и последствия которых в целом не доступны ни отслеживанию, ни прогнозу. Разрозненные группы событий сменяют друг друга, не следуя никакому очевидному порядку{144}.

Историк может возразить: мол, Безухов просто не мог наблюдать всю битву целиком. А может, не мог сопоставить в уме все кусочки увиденного. Получается, единственным различием между взглядами историка и Безухова является то, что первый располагает временем для сбора воедино информации от многих отдельных участников, ни один из которых не являлся свидетелем всей картины в целом. С этой точки зрения понять события в момент их свершения действительно трудно, а подчас вообще невозможно. Выходит, проблема эта — исключительно практическая и сводится к скорости, с которой человек осуществляет сбор и синтез данных. Если это так, Безухов должен был знать, что происходило в битве при Бородино, — если не на практике, то хотя бы в принципе.

Представим на мгновение, что мы можем решить эту практическую «закавыку», и вообразим себе некое истинно паноптическое существо, способное наблюдать одновременно каждый объект, действие, мысль и намерение битвы у Толстого или в любом другом событии. Точно такое гипотетическое существо — «Идеального Хроникера» — предложил философ Артур Данто. Если заменить им Безухова, возникает вопрос: что бы увидел Хроникер? Для начала, он имел бы уйму преимуществ перед несчастным Пьером. Он мог бы наблюдать не только каждое действие каждого солдата, но и все остальное происходящее в мире. Будучи вечным, Идеальный Хроникер знал бы все, что случилось до того момента. Он мог бы синтезировать все известные ему данные и даже сделать выводы о том, к чему это может привести. То бишь обладал бы гораздо более полной информацией и бесконечно большей способностью обрабатывать ее, чем любой смертный историк.

Как это ни удивительно, но, невзирая на все свои преимущества, Идеальный Хроникер столкнулся бы, в сущности, с той же проблемой, что и Безухов: он не смог бы описать происходящее так, как это делают историки. И вот почему. Когда последние описывает прошлое, они неизменно опираются на то, что Данто называет «нарративами» — предложениями, описывающими произошедшее в любой отдельно взятой временной точке с позиции полученных позже знаний. Рассмотрим следующее высказывание: «Однажды около года назад Боб сажал в саду розы». Такие предложения Данто называет «нормальными» — то есть они описывают лишь происходящее в данный конкретный момент. Теперь слегка видоизменим его: «Однажды около года назад Боб сажал в саду свои розы-победительницы». Это нарративное предложение, ибо оно имплицитно относится к событию — победе роз на выставке, — произошедшему не во время посадки цветов.

Различие между двумя предложениями кажется несущественным. Однако, как указывает Данто, только первое — нормальное — имело бы смысл для участников событий в момент их свершения. Иными словами, Боб мог бы сказать: «Я сажаю розы». Или даже: «Я сажаю розы, и они выиграют на выставке». Но было бы очень странно, если бы он сказал: «Я сажаю свои розы-победительницы» до того, как они действительно завоевали первое место. Дело в том, что если первые два утверждения включают прогнозы о будущем — во-первых, корни, которые Боб закапывает в землю, превратятся в роскошные розовые кусты и расцветут, а во-вторых, он намерен отвезти их на выставку и думает, что они победят, — то третье несколько отличается: оно предполагает предвидение всевозможных специфических событий, которые окрасят события настоящего после того, как они произойдут. Боб мог бы так сказать, будь он прорицателем — человеком, который видит будущее настолько ясно, что может говорить о текущем моменте, словно смотрит на него из будущего.

Основная мысль Данто в том, что даже всезнающему гипотетическому Идеальному Хроникеру нарративы недоступны. Ему известны все события, которые происходят сейчас, и все, которые к ним привели. Он может сделать выводы о том, чем это все может закончиться. Но что он не может — так это предвидеть будущее. Он не может рассматривать происходящее сейчас в свете грядущих событий. Видя, как начинают сближаться английские и французские корабли в Ла-Манше в 1337 году, Идеальный Хроникер мог бы заметить, что назревает какая-то война, но он не мог бы записать: «Сегодня началась Столетняя война». В то время не была известна не только степень конфликта между двумя странами, но и сам термин «Столетняя война» был предложен через много-много лет после того, как она закончилась, — как условное обозначение серии перемежающихся конфликтов, имевших место в период с 1337 до 1453 года. Аналогичным образом, когда Ньютон опубликовал свои «Начала», Идеальный Хроникер мог бы сказать, что это — самый крупный вклад в небесную механику. И даже предсказать, что он приведет к революции в естествознании. Но утверждать, будто Ньютон заложил фундамент для современной науки или сыграл ключевую роль в наступлении эпохи Просвещения, было бы за пределами его возможностей. Эти нарративы могут быть произнесены лишь после того, как соответствующие события уже произойдут.

На первый взгляд, вышесказанное — всего лишь тривиальный спор по поводу семантики. Разумеется, даже если Идеальный Хроникер не мог употребить те же самые слова, что и современные историки, он по-прежнему не хуже их мог воспринимать суть текущих событий. Однако, согласно Данто, исторические описания происходящего невозможны без нарративов — именно они и есть sine qua non исторических объяснений. Данное отличие — ключевое, ибо большинство исторических документов, как правило, подразумевают независимый и беспристрастный рассказ «исключительно» о том, что случилось. Тем не менее, как утверждают и Берлин, и Данто, буквальные описания произошедшего не только невозможны, но и не отвечают самой цели исторического объяснения, заключающейся не столько в воспроизведении событий прошлого, сколько в объяснении, почему они были важны. Единственный способ узнать, что важно и почему, — это увидеть конечный результат. К сожалению, такой информацией по определению не может обладать никто — даже столь одаренное существо, как Идеальный Хроникер. А значит, события в момент их свершения — это еще не история. И не потому, что их участники слишком заняты или сбиты с толку, но потому, что смысл происходящего становится известен гораздо-гораздо позже, когда будут известны и оценены последствия{145}. Да и становится ли вообще? Как выясняется, даже этот невинный вопрос для объяснений с позиций здравого смысла представляет определенные проблемы.

Никогда не говори «никогда»

В классическом фильме «Буч Кэссиди и Сандэнс Кид» Буч, Сандэнс и Этта решают сбежать из Америки в Боливию, где, по словам Буча, золото само выкапывается из земли. После долгого и шикарного путешествия на борту парохода они оказываются на пыльном дворе, полном кур и свиней. Вдалеке маячат два стареньких каменных домишки. Сандэнс Кид — в ярости, даже Этта выглядит расстроенной. «В Боливии за свои деньги можно получить намного больше», — жизнерадостно утверждает Буч. «Да что у них есть такого, что захотелось бы купить?» — кривится Кид. Разумеется, мы знаем: скоро все утрясется. И, конечно, после нескольких любопытных случаев недопонимания с местными жителями так оно и выходит. Но мы также знаем и то, что в итоге история закончится слезами. Взведя курки, Буч и Сандэнс выглядывают из своего убежища. Раздается гром выстрелов. Так навсегда они и застынут в облаке дыма в последнем красно-коричневом кадре.

Итак, было решение отправиться в Боливию удачным или нет? Интуиция подсказывает, что нет. Буч и Кид были приговорены изначально, поэтому-то о них и сняли целый фильм. Но теперь мы знаем: такому образу мышления свойственен «пресмыкающийся детерминизм». То есть склонность полагать: раз мы знаем, что все закончилось плохо, то все и должно было завершиться именно так. Чтобы избежать этой ошибки, необходимо «проиграть» историю много раз и сравнить различные потенциальные «результаты» всех вариантов решений. Но вот в чем вопрос: в какой именно момент надлежит приступать к сравнению? Сначала бегство из Америки казалось великолепной идеей — бандиты спасались от верной смерти в руках шерифа Лефорса и его помощника. Путешествовали они весело. Но позже решение показалось ужасной ошибкой — из всех мест, куда можно было сбежать, они выбрали эту богом забытую пустошь. Потом ситуация изменилась: Буч и Кид зарабатывали уйму денег, грабя банки в маленьких городках. Значит, идея хорошая. И, наконец, когда настал срок расплаты, решение опять могло показаться ошибочным. Даже награди вы их даром предвидения — хотя мы уже знаем, что это невозможно, — они пришли бы к очень разным выводам о правильности своего выбора. Все зависит от того, в какой временной точке будущего они захотели бы дать ему оценку. Так в какой момент нужно это делать?

Очевидно, что в узких рамках киносюжета самое подходящее время оценить все — конец картины. Однако в реальной жизни ситуация гораздо более неоднозначна. Как герои фильма или рассказа не знают, когда наступит конец, так и мы не в курсе, когда фильм нашей собственной жизни доберется до своего финального эпизода. А даже если бы и знали, то, лежа на смертном одре, едва ли занимались бы анализом своих решений. Да и тогда ни о какой уверенности относительно значимости собственных достижений не могло бы идти речи. Когда Ахиллес шел на Трою, он знал величину ставки — его жизнь в обмен на вечную славу.

Обычно же выбор гораздо менее однозначен. Сегодняшнее промедление может стать завтрашним ценным уроком. А вчерашняя «миссия выполнена» обернуться нынешней болезненной иронией. Возможно, позже выяснится, что картина, которую мы купили на рынке, написана древним мастером. Возможно, наше управление семейной фирмой будет омрачено неким этическим скандалом, о котором мы не знали. Возможно, наши дети многого достигнут и припишут свой успех урокам, которые преподали им мы. А возможно, мы неосознанно подтолкнем их к неверному выбору профессии и разрушим их надежду на настоящее счастье. Решения, кажущиеся несущественными в момент их принятия, однажды могут стать крайне важными. А те, которые выглядят очень серьезными, впоследствии нередко оказываются малозначительными. Что ж, поживем — увидим. А может, и не увидим, ибо оценка подчас зависит не только от нас самих.

Следовательно, само понятие четко определенного результата — момента, когда мы можем оценить последствия того или иного действия, — есть лишь удобная фикция. В реальности события, на которые мы вешаем ярлык «результат», никогда не являются конечными рубежами. Скорее, это искусственно определенные контрольные точки — точно так же, как конец фильма есть искусственное завершение того, что в реальности продолжалось бы дальше. Таким образом, выводы будут зависеть от того, когда мы решим «завершить» тот или иной процесс. Допустим, мы наблюдаем за одной очень успешной компанией и хотим повторить ее успех. Как это сделать? Здравый смысл (вместе с рядом бестселлеров) предлагает следующее: изучить ее, выявить ключевые этапы успеха, а затем воспроизвести эти практики и качества в собственной организации. Но что, если я скажу вам: годом позже та же самая компания потеряет 90 % своей рыночной стоимости, генеральный директор будет уволен, а деловая пресса, сейчас превозносящая ее до небес, перемоет ей все косточки? Прислушавшись к здравому смыслу, вы наверняка поищете какую-нибудь иную модель успеха. Но как вы узнаете, что произойдет через год? А еще через год?

Подобные проблемы возникают в мире бизнеса постоянно. В конце 1990-х, например, компания Cisco systems — производитель маршрутизаторов и коммутаторов — была звездой Силиконовой долины и малой Уолл-стрит. Пользуясь скромным успехом на заре интернет-эпохи, в марте 2000 года она стала самой дорогой компанией в мире с суммарной рыночной стоимостью более 500 млрд долларов. Естественно, деловая пресса сошла с ума — журнал Fortune окрестил Cisco «новой компьютерной супердержавой» и провозгласил ее генерального директора Джона Чэмберса лучшим в этой должности в информационной эре. В 2001 году, однако, акции Cisco — равно как и акции других технологических и интернет-компаний — резко упали. В апреле 2001-го они стоили 14 долларов, снизившись более чем на 80 % по сравнению с наивысшей отметкой в 80 долларов, зафиксированной всего годом ранее. Та же деловая пресса, что не скупилась на похвалу, теперь разносила стратегию, деятельность и руководство компании в пух и прах. Значит, все это было надувательством? В то время казалось, что да, — и не одна статья была посвящена тому, как фирма, казавшаяся столь успешной, могла оказаться столь ущербной. Однако не стоит торопиться: к концу 2007 года цена акций возросла почти вдвое, составив 33 доллара, и Cisco — под руководством все того же генерального директора — вновь стала приносить неплохую прибыль{146}.

Так что же такое Cisco на самом деле? Грандиозная компания, какой она считалась в конце 1990-х, или карточный домик, каким казалась в 2001-м? А может, ни то, ни другое? Анализируя курс акций с 2007 года, точно сказать нельзя. В начале 2009 года — в самый разгар финансового кризиса — акции Cisco вновь упали до 14 долларов. Но к 2010-му поднялись до 24. Никто не знает, сколько они будут стоить через год или через 10 лет. Впрочем, существует вероятность, что деловая пресса обязательно отыщет какую-нибудь историю, «объясняющую» все взлеты и падения компании и подводящую аккурат к той самой цене, которая будет наблюдаться в момент написания статьи. К сожалению, эти новые объяснения будет отличать тот же изъян, что и все предыдущие, — история-то на самом деле не «закончилась». Более того, она не «заканчивается» никогда. Всегда что-то случается после, и это что-то, как правило, изменяет наше восприятие текущей ситуации — равно как и наше восприятие результатов, которые мы уже объяснили{147}. Примечательно, но мы умудряемся начисто переписывать свои прежние объяснения, не испытывая ни малейшего дискомфорта. Причем каждый раз мы совершенно уверены: вот сейчас — как раз самое подходящее время для оценки результата. И все-таки, как явствует из примера Cisco (не говоря уж о бесчисленном множестве других случаев в сферах бизнеса, политики и планирования), оснований так думать нет.

Кто лучше рассказал, тот и выиграл

Иначе говоря, выводы, построенные на здравом смысле, не являются ни объяснениями, ни даже настоящими описаниями — по крайней мере, не в том смысле, в каком мы себе это представляем. Скорее это рассказы — хорошие, концентрирующиеся на том, что интересно, и сглаживающие или опускающие все несущественные подробности. Они редко касаются дел, которые могли произойти, но не произошли. Такие рассказы усиливают драматизм, путем сосредоточения основного описания вокруг нескольких событий и действующих лиц помогая определить, какие из них значимы или существенны. Они приуменьшают множественность причин и подчеркивают важность ключевых событий и действующих лиц, требующих особого внимания. Рассказы, как правило, акцентируют простой, линейный детерминизм в ущерб сложности, случайному стечению обстоятельств и неоднозначности. В большинстве своем им положено иметь начало, середину и конец, где все, включая героев, порядок изложения и манеру описания, должно иметь смысл.

Хороший рассказ настолько убедителен, что, даже оценивая объяснение «научно» — то есть на основе того, насколько полно учитываются данные, — мы не можем не судить о нем с точки зрения его свойств как повествования{148}. В ряде экспериментов, например, психологи обнаружили, что простые объяснения расцениваются как более правдоподобные, а сложные как менее — не потому, что первые объясняют больше, но скорее просто потому, что они проще. В рамках одного исследования, скажем, перед испытуемыми стоял выбор между несколькими объяснениями вымышленного набора симптомов. Большинство выбрало вариант, включающий только одно заболевание, предпочтя его тому, который состоял из двух, — хотя комбинация двух заболеваний статистически в два раза вероятнее{149}. Как это ни парадоксально, но объяснения воспринимаются более вероятными или валидными, если включают информативные подробности. Последнее справедливо даже в тех случаях, когда дополнительные сведения либо нерелевантны, либо снижают саму правдоподобность объяснения. В одном опыте, например, студентам предлагали описания двух вымышленных личностей — Билла и Линды. Испытуемые систематически предпочитали более подробные истории: о том, что Билл был бухгалтером и играл джаз, а не просто играл джаз, и что Линда была феминисткой и работала в банке, а не просто работала в банке, — хотя менее подробные описания логически являлись более вероятными{150}. Объяснения, поданные грамотно, кажутся более правдоподобными, чем представленные плохо, — даже когда сами рассказы идентичны. Те, которые правдоподобны с точки зрения интуиции, расцениваются как более вероятные, чем те, что ей противоречат (хотя, как мы знаем из романов Агаты Кристи, наиболее правдоподобное объяснение часто оказывается неверным). И, наконец, люди больше уверены в своем суждении при наличии некоего ему объяснения — хотя порой они понятия не имеют, какова вероятность верности этого объяснения{151}.

Разумеется, научные объяснения — не исключение. Зачастую и они начинаются как рассказы — и, следовательно, имеют некоторые из тех же свойств. Все формы объяснений начинаются как некое повествование, ибо данный способ передачи информации для нас — самый естественный{152}. Ключевым отличием науки от рассказа, однако, является то, что в ней мы проводим эксперименты, проверяющие наши «повествования». Если они «не работают», мы модифицируем их. Но история происходит лишь однажды, и невозможность эффективного исследования исключает как раз тот самый тип доказательств, который необходим для выявления истинной взаимосвязи причин и следствий. В отсутствие экспериментов, таким образом, наши повествования ничем не ограничены. В процессе мы выбрасываем большую часть имеющихся фактов — потому что они либо не интересны, либо не вписываются в наш рассказ. Ожидание, что история подчиняется стандартам научного объяснения, таким образом, не только не соответствует реальности, но и в корне неверно. Пытаться втиснуть ее изложение в жесткие рамки науки, заключает Берлин, — «это все равно, что требовать от нее противоречить собственной сущности»{153}.

Вышесказанное не представляло бы проблемы, используй мы свои рассказы исключительно для развлечения. Если бы утверждения о том, что «„большая волна“ привела к снижению уровня насилия в Ираке» или что «стиляги возродили былую популярность Hush Puppies», воспринимались лишь как удобный краткий отчет о сложной и неоднозначной реальности, то было бы совершенно не важно, правда это или нет. Но поскольку эти отчеты поверхностно напоминают научные теории, мы расцениваем их как имеющие тот же потенциал — использоваться для выявления генерализуемых причинно-следственных взаимоотношений. Пытаясь разобраться, почему определенная книга стала бестселлером, мы имплицитно задаемся вопросом о том, как книги становятся бестселлерами вообще и, таким образом, как этот опыт может быть воспроизведен другими авторами или издателями. Изучая причины возникновения очередного жилищного пузыря или терактов 11 сентября, мы стремимся узнать что-то такое, что надеемся применить в будущем — для улучшения национальной безопасности, стабильности финансовых рынков, да хотя бы просто-напросто собственного понимания мира. Одним словом, когда бы мы ни старались что-то узнать о прошлом, мы всегда стараемся что-то узнать из него — связь, нашедшая имплицитное выражение в изречении знаменитого философа Джорджа Сантаяны: «Кто не помнит своего прошлого, обречен пережить его снова».

Эта путаница между рассказами и теориями затрагивает самую суть проблемы использования здравого смысла как способа понимания окружающего мира. Мы говорим так, словно просто пытаемся разобраться в случившемся в прошлом. Но в следующую же секунду применяем «урок» к планам или политике, которые намереваемся проводить в будущем. Переключение между рассказыванием и построением теорий происходит столь легко и инстинктивно, что большую часть времени мы его даже не осознаем. Но при этом упускаем из вида главное: и первое, и второе есть фундаментально различные виды деятельности с различными целями и правилами доказывания. Потому не удивительно, что на основе объяснений, выбранных из повествовательных качеств, верно спрогнозировать будущие тенденции практически невозможно. Ха! Именно для этого мы их и используем. Осознание границ того, что мы можем объяснять в прошлом, должно проливать свет на то, что мы можем предсказывать в будущем. А поскольку прогнозирование является столь важным для планирования, выбора стратегии, менеджмента, маркетинга и всех других вопросов, которые мы будем обсуждать далее, к нему мы и переходим.

Глава 6

Мечта о точных прогнозах

Люди обожают делать прогнозы — будь то движение звезд, колебания цен на фондовом рынке или модный в следующем сезоне цвет. Стоит взять любую газету, как мгновенно натыкаешься на уйму предсказаний. Собственно, их так много, что мы их даже не замечаем. В качестве примера рассмотрим одну газетную статью, выбранную более или менее случайно в New York Times. Материал, опубликованный летом 2009 года, был посвящен тенденциям в розничной торговле и содержал не менее 10 прогнозов относительно предстоящего школьного сезона. Например, согласно одному из цитируемых источников — Национальной розничной федерации, — средняя семья с детьми школьного возраста должна была потратить в этом году «примерно на 8 % меньше, чем в прошлом». Исследовательская фирма ShopperTrack утверждала, что поток покупателей снизится на 10 %. А президент консалтинговой компании Customer Growth Partners уверял, что это «будет худший школьный сезон за много, много лет»{154}.

Все три прогноза явно делались авторитетными источниками и были сформулированы достаточно четко, чтобы впоследствии оказаться либо верными, либо неверными. Но так ли это на самом деле? Признаться, понятия не имею. New York Times не публикует статистики по точности предсказаний, содержащихся на ее страницах, — равно как не делают этого и большинство исследовательских компаний, их предоставляющих. Я вполне уверен, что автор статьи осенью не очень-то беспокоилась о том, сбылось ли все то, о чем она писала. Да от нее этого и не ждали. Тот текст — лишь один из тысяч публикуемых каждый день. И многие из них точно так же изобилуют разнообразными прогнозами, ни один из которых позже фактически не проверяют на точность. Как ни странно, наша готовность делать заявления о будущем уравновешивается только нашим же нежеланием нести за них ответственность.

В середине 1980-х психолог Филип Тетлок заметил похожую черту в поведении тогдашних политических экспертов. Преисполнившись решимости добиться того, чтобы они отвечали за свои слова, исследователь провел удивительный эксперимент, длившийся более 20 лет. Для начала он убедил 284 политических эксперта сделать по сотне прогнозов о множестве возможных будущих событий — от результатов выборов до вероятности возникновения вооруженного конфликта между двумя странами. Специалисты должны были указать, какой из двух вариантов они считают более правдоподобным, а затем оценить предполагаемую точность своих прогнозов. Те, что были сделаны с большой долей уверенности, оказываясь верными, набирали больше баллов — но и теряли больше очков при ошибке. Собрав предсказания, Тетлок преспокойно ждал, когда произойдет то или иное событие, а затем подсчитывал результаты. 20 лет спустя он опубликовал полученные данные — они оказались поразительны! По своей точности прогнозы экспертов лишь ненамного превосходили случайное угадывание, зато уступали даже наипростейшим статистическим моделям. Однако самое интересное заключалось в том, что наилучших результатов эксперты добились, прогнозируя события, находившиеся вне их компетенции{155}!

Результаты Тетлока часто интерпретируются как свидетельство «бессмысленности» так называемых экспертов — и в этом, несомненно, есть доля правды. Что касается прогнозов, они оказались не лучше наших с вами. Но ведь и не хуже! Во времена моей молодости, например, многие верили, что будущее — это летающие автомобили, космические города и уйма свободного времени. Вместо этого мы ездим по перегруженным шоссе на машинах с двигателями внутреннего сгорания, терпим бесконечные неувязки в аэропортах и работаем больше времени, чем раньше. Между тем веб-поиск, мобильные телефоны, компьютеры и онлайн-торговля — технологии, оказавшие громадное влияние на нашу жизнь, — взялись практически из ниоткуда. Примерно тогда же, когда Тетлок начал свой эксперимент, специалист по менеджменту Стивен Шнаарс попытался дать количественную оценку точности прогнозов о тенденциях в развитии техники. Он просмотрел огромное количество книг, журналов и промышленных отчетов, а также записал сотни предположений, сделанных в 1970-х годах. 80 % из них — были они сделаны экспертами или нет — оказались, неверны{156}.

Впрочем, ошибочными, как правило, оказываются долгосрочные предсказания не только социальных или технологических тенденций. Издатели, продюсеры и маркетологи — опытные, заинтересованные профессионалы, имеющие на руках акции собственных компаний, — при вычислении того, какие книги, фильмы и продукты станут будущими хитами, испытывают точно такие же трудности, что и политические эксперты, прогнозирующие следующую революцию. На самом деле история культурных рынков изобилует примерами будущих блокбастеров — Элвис, «Звездные войны», «Сайнфелд»[33], «Гарри Поттер», «Американский идол»[34], — которые издатели и киностудии «проморгали», сделав ставки на то, что в итоге обернулось полным провалом{157}. Будь то наиболее зрелищные финансовые катастрофы последних лет (Long Term Capital Management в 1998 году, Enron в 2001-м, WorldCom в 2002-м, едва не случившийся обвал всей финансовой системы в 2008-м) или истории потрясающего успеха (невероятная популярность Google и Facebook), поражает одно: никто, казалось, не имел ни малейшего представления о том, что именно должно было вот-вот случиться. В сентябре 2008 года, например, когда крах банка Lehman Brothers был уже неминуем, представители министерства финансов и федерального резерва — финансовые эксперты, обладающие, наверное, самой полной и достоверной информацией на свете, — не смогли предвосхитить последовавшее за его банкротством замораживание мировых кредитных рынков. И, наоборот, в конце 1990-х основатели Google Сергей Брин и Ларри Пейдж попытались продать компанию за 1,6 млн долларов. К счастью для них, никто не заинтересовался, а ее рыночная стоимость теперь составляет более 160 млрд, что в 100 тысяч раз превысило сумму, в которую они — да и многие другие — оценили Google всего несколько лет назад{158}.

Вышеизложенные результаты явно свидетельствуют о том, что мы с вами не очень-то сильны в прогнозировании. Однако это не совсем так. В действительности существует уйма предположений, которые мы можем делать достаточно хорошо. Спорим, я сумею отлично предсказать погоду в Санта-Фе, Нью-Мексико. Вернее, я буду прав более чем в 80 % случаев. Как бы впечатляюще это ни звучало, учитывая печальные результаты экспертов в эксперименте Тетлока, моя способность предсказывать погоду в Санта-Фе не позволит мне устроиться на работу в метеорологическое бюро. Дело в том, что в этом городе солнце светит примерно 300 дней в году, поэтому из 365 заявлений о том, что завтра будет солнечно, верными окажутся 300. И думать не надо! Аналогичным образом любой может предположить, что в следующие 10 лет США не вступят в войну с Канадой или что солнце будет по-прежнему всходить на востоке. Скорее всего, так и произойдет, хотя едва ли это кого-нибудь впечатлит. Другими словами, беда не в том, что мы делаем прогнозы хорошо или плохо, а в том, что мы плохо делаем те прогнозы, которые нам бы больше всего хотелось делать хорошо.

Демон Лапласа

В некотором смысле эта проблема восходит к самому Ньютону. Опираясь на свои три закона механики и закон всемирного тяготения, он умудрился вывести не только законы планетарного движения Кеплера, но и вычислить время приливов и отливов, траектории летящих тел, а также разобраться в поистине удивительном множестве других природных явлений{159}. Это было уникальное научное достижение, показавшее, чего можно достичь с помощью математических законов. Движения планет, время приливов и отливов. То, что их можно предсказать, — невероятно! Однако, кроме разве что вибраций электронов или времени, за которое свет пройдет определенное расстояние, такие вещи — одни из наиболее предсказуемых явлений в природе. Увы, поскольку за прогнозирование этих явлений математики и естествоведы взялись в первую очередь и поскольку их ждал столь ошеломляющий успех, заманчивый вывод, будто все остальное устроено точно так же, напрашивался сам собой. Ньютон писал: «Рассуждая подобным же образом, было бы желательно вывести из начал механики и остальные явления природы, ибо многое заставляет меня предполагать, что все они обусловливаются некоторыми силами, с коими частицы тел, вследствие причин, покуда неизвестных, или стремятся друг к другу и сцепляются в правильные фигуры, или же взаимно отталкиваются и удаляются друг от друга»[35].

Век спустя французский математик и астроном Пьер-Симон Лаплас[36] довел мысль Ньютона до ее логической крайности, заявив, по сути, что ньютоновская механика сводит прогнозирование будущего — даже будущего вселенной — к простым расчетам. Лаплас придумал некий «разум», которому были известны все силы, «приводящие природу в движение, а также положения всех тел, из которых природа состоит». И далее «для такого разума не было бы ничего неясного, и будущее существовало бы в его глазах точно так же, как прошлое».

Этот воображаемый «разум» в итоге получил название «демон Лапласа» и с тех пор таится у границ человеческого видения будущего. Среди философов он вызвал ожесточенные споры: сведя прогнозирование будущего к механическим действиям, он, казалось, похитил у человечества свободную волю. Как выяснилось, однако, волноваться об этом не стоило. Начиная со второго закона термодинамики вплоть до квантовой механики и, наконец, теории хаоса представление о Вселенной как о некоем часовом механизме рушится уже больше столетия{160}. Впрочем, это не означает, что сама идея канула в Лету. Несмотря на дискуссию о свободной воле, было что-то невероятно притягательное в концепции использования законов природы (при условии их применения к соответствующим данным, конечно) для прогнозирования будущего. Люди, разумеется, предсказывали его с момента зарождения цивилизации. Однако, в отличие от них, Лаплас не опирался ни на магические силы, ни на собственные особые познания. Все зависело от научных законов, которыми в принципе мог овладеть каждый. Таким образом, прогнозирование, некогда являвшееся прерогативой оракулов и мистиков, пришло в объективную, рациональную область современной науки.

При этом, однако, демон успешно затушевывал ключевое различие между двумя типами процессов, которые я для удобства буду называть «простыми» и «сложными»{161}. Простые системы — это те, в которых та или иная модель может охватить все или почти все вариации наблюдаемого. Колебания маятника и орбиты спутников в этом смысле просты, хотя смоделировать или спрогнозировать их довольно сложно. Как это ни парадоксально, но часто наиболее сложные модели — предсказывающие траектории межпланетных космических зондов или определяющие местоположение устройств GPS — основаны на относительно простых процессах. Основными уравнениями движения, управляющими орбитой спутника связи или подъемной силой крыла самолета, может овладеть любой старшеклассник. Но, поскольку различие в результатах, полученных с помощью хорошей и очень хорошей моделей, подчас бывает огромным, настоящие модели — используемые инженерами для создания спутниковой системы навигации и «Боинга-747» — учитывают всевозможные крошечные коррекции. Поэтому-то они в итоге и оказываются гораздо более сложными.

Когда в 1999 году запущенный NASA Mars Climate Orbiter вспыхнул и развалился в марсианской атмосфере, неудачу приписали простой ошибке в программировании (вместо метрических использовались единицы британской системы): спутник вышел на орбиту на высоте примерно 60 км от поверхности Марса вместо надлежавших 140. Если учесть, что, прежде чем попасть туда, он должен был преодолеть более 50 млн км, величина ошибки кажется незначительной. И все же именно она решила исход запуска: вместо триумфального успеха NASA ждал постыдный провал. Выходит, даже для таких «простых» систем, как небесная механика, самые совершенные модели представляют собой лишь сносные репрезентации реальности и являются необходимыми для достижения хотя бы посредственных результатов.

Комплексные системы — совсем другая песня. Никто точно не знает, что именно делает сложную систему «сложной», но обычно считается, что это зависит от нелинейного взаимодействия многих независимых компонентов. Экономика США, например, есть продукт действий миллионов человек, а также сотен тысяч компаний, тысяч государственных учреждений и бесчисленного множества других внешних и внутренних факторов — от погоды в Техасе до процентных ставок в Китае. Моделирование траектории ее развития, следовательно, не похоже на моделирование траектории полета ракеты. В сложных системах крошечные нарушения в одной части могут повлечь за собой изменения в другой — «эффект бабочки» из теории хаоса, упоминавшийся во второй главе в ходе обсуждения кумулятивного преимущества и непредсказуемости. Если каждый крошечный фактор в сложной системе может привести к непредсказуемым последствиям, то что может спрогнозировать модель? Только это. В результате модели сложных систем, как правило, довольно просты — и не потому, что они хорошо работают, а потому, что незначительные улучшения едва ли помогут делу, если нельзя исправить грубейшие ошибки. Экономисты, например, могут только мечтать о прогнозировании уровня безработицы в следующем году с той же точностью, каковая привела к гибели Mars Climate Orbiter. Беда, однако, не столько в том, что плохи именно эти модели, сколько в том, что плохи все модели сложных систем{162}.

Почти все, о чем мы говорили, — от воздействия маркетинговой кампании до последствий некой экономической политики и корпоративных результатов — относится к категории сложных систем. Стоит людям собраться вместе — будь то общественные мероприятия, толпы болельщиков, фирмы, добровольческие организации, рынки, политические партии и даже целые общества, — как они начинают оказывать влияние на мышление и поведение друг друга: взаимодействуют, делятся информацией, распространяют слухи, дают советы и рекомендации, сравнивают себя с друзьями, поощряют и наказывают, учатся на чужом опыте, влияют на представления о том, что хорошо, плохо, дешево, дорого, правильно и неправильно. Как я уже говорил во второй главе, именно эти взаимодействия и делают социальные системы «социальными». Именно они превращают некую совокупность людей в нечто большее. И именно эти взаимодействия и порождают громадную сложность.

Будущее не такое, как прошлое

Различие между простыми и сложными системами важно, ибо они предусматривают разные типы прогнозов. В первых можно предсказать: нечто действительно случится с большой долей уверенности — например, когда в следующий раз вернется комета Галлея или на какую орбиту выйдет данный конкретный спутник. Во вторых же, напротив, лучшее, на что мы можем надеяться, — верно предсказать вероятность того, что нечто произойдет{163}. На первый взгляд звучит почти одинаково, однако здесь есть фундаментальное различие. Представьте, что вы подбрасываете монетку. Поскольку это событие случайное, лучшее, что можно сделать, — предсказать, что в среднем в 50 % случаев выпадет решка. Правило, гласящее, что «в 50 % случаев выпадает решка, а в 50 % — орел», на самом деле идеально точное: и то, и другое в среднем действительно выпадают именно с вероятностью 50 %. Но даже зная это, верно предсказать результат одного-единственного броска монеты чаще, чем в 50 % случаев, невозможно — какую бы стратегию мы ни выбрали{164}.

Сложные системы не так случайны, как подбрасывания монеты, однако на практике установить, в чем же заключается различие, крайне сложно. Как показал эксперимент «Музыкальная лаборатория», описанный во второй главе, можно узнать все о каждом участнике рынка — задать тысячи вопросов, проследить за каждым действием, да хоть просканировать мозги, — но в лучшем случае удастся предсказать лишь вероятность победы данной конкретной песни в данном конкретном виртуальном мире. В среднем у одних песен она выше, чем у других. Однако в любом отдельно взятом мире крошечные случайные колебания усиливают взаимодействия между индивидами, что в итоге приводит к совершенно непредсказуемым результатам.

Если вы когда-нибудь пробовали бросить игральную кость так, чтобы она покатилась в точности как в прошлый раз, — например, держали ее в том же положении, прикладывали ту же силу, выполняли те же движения, — то знаете, как быстро меняются даже кажущиеся идентичными первоначальные условия. Физические законы, управляющие броском кости, сами по себе не случайны. Но крошечные ошибки множатся так быстро, что отличие каждого нового броска от всех предыдущих фактически непредсказуемо. Сложные системы непрогнозируемы так же, как результаты броска игральной кости, — и в основном по той же причине. Как бы тщательно ни были измерены первоначальные условия, в лучшем случае удастся предсказать лишь вероятность того или иного результата.

Погода — классический пример сложной системы, по поводу которой мы обожаем делать прогнозы. Касательно самого ближайшего будущего — обычно это следующие 48 часов — они весьма точны или, как говорят метеорологи, «надежны». Иными словами, из всех дней, когда метеорологическая служба утверждает, что вероятность дождя составляет 60 %, дождь идет примерно в 60 % из них{165}. Так почему же люди жалуются на неточность прогнозов погоды? Причина не в том, что они ненадежны — хотя, возможно, могли бы сбываться чаще, чем сейчас, — а в том, что эта надежность — вовсе не та точность, которой бы нам хотелось. Мы не хотим знать ни о каких 60 %. Мы хотим знать, что именно произойдет завтра. А завтра дождь либо будет, либо нет. Поэтому, когда мы слышим заявление: «Вероятность того, что завтра пойдет дождь, составляет 60 %», мы делаем вывод: скорее всего, завтра дождь будет. И когда в половине случаев дождь не идет, а мы тащим на работу зонт, большинство из нас, естественно, заключает: метеорологи сами не знают, о чем говорят.

* * *

Размышлять о будущем с точки зрения его вероятности достаточно трудно даже в случаях с прогнозом погоды или с подбрасыванием монеты — когда снова и снова происходят более или менее одинаковые события. Но если речь идет о чем-то, случающемся лишь раз в жизни — таких событиях, как начало войны, выборы президента или колледжа, — уловить различие между самим результатом и его вероятностью практически невозможно. Что означает сказанная в 2008 году накануне президентских выборов в США фраза «Вероятность победы Барака Обамы составляет 90 %»? Что он выиграл бы в девяти из десяти попыток? Конечно, нет, ведь выборы пройдут один-единственный раз, и, в отличие от последовательных бросков монеты, любая попытка их повторения — скажем, на следующих выборах, — не сравнится с этой. Давайте переведем фразу на язык пари. Чтобы выиграть 10 долларов в случае избрания Обамы, надо поставить 9, а в случае его поражения можно получить 10 долларов, поставив всего один? Но откуда нам знать, какова вероятность выигрыша, если подобное пари заключалось лишь однажды? Если ответ вам не ясен, то вы не одиноки — математики тоже не могут прийти к единому мнению о том, что значит приписывать вероятность единичному событию{166}. А если уж даже они ломают головы над смыслом заявления «вероятность того, что завтра пойдет дождь, составляет 60 %», то что же говорить о нас, обычных людях?

Трудности, с которыми мы сталкиваемся, размышляя о будущем как о наборе вероятностей, являются обратной стороной того, каким именно образом мы извлекаем уроки из прошлого. Как вы помните из предыдущей главы, глядя назад, мы видим лишь последовательность неких эпизодов. Вчера шел дождь, три года назад Барак Обама был избран президентом Соединенных Штатов и так далее. Но в какой-то момент мы понимаем, что события могли разыграться иначе. Однако, сколько ни напоминай себе о том, что все могло сложиться по-другому, то, что произошло, — произошло. Не в 40 % случаев и не в 60 %, а в 100 %. Значит, когда мы думаем о будущем, нас в основном интересует то, что действительно случится. Следовательно, чтобы сделать прогноз, необходимо учесть весь спектр возможных альтернативных вариантов. Очень может статься, нам даже удастся определить, какие из них более вероятны, а какие — менее. Но в конце концов наступит только одно будущее — и нам очень хочется знать, какое именно.

Различие между нашим видением прошлого и будущего в графической форме представлено ниже. На рисунке показано, как со временем изменяется курс акций некой вымышленной компании. Глядя в прошлое из настоящего, мы видим его историю, следующую по уникальной кривой. Смотря из настоящего в будущее, все, что мы можем предположить об этом курсе, — вероятность его снижения в рамках определенного диапазона. Мои коллеги по Yahoo! Дэвид Пеннок и Дэн Нильсон написали специальное приложение, генерирующее похожие картинки путем анализа стоимости акционерных опционов. Поскольку ценность последних зависит от стоимости лежащих в их основе акций, текущие цены могут интерпретироваться как прогнозы о стоимости акций на день погашения опционов. То есть цену опционов можно использовать для выявления различных «конвертов вероятности» — как те, что показаны на рисунке. Например, внутренний конверт показывает диапазон цен, внутри которого стоимость акций может упасть с 20 %-ной вероятностью, тогда как в рамках внешнего конверта эта вероятность составляет 40 %.

Прошлый vs. будущий курс акций пока не определен.

Мы также знаем, однако, что позже стоимость акций станет известна — «будущая» траектория, обозначенная пунктиром. В тот момент «облако» вероятностей, определенных конвертом, заменит единая точная цена, подобная тем, которые мы видим в прошлом. Зная это, весьма соблазнительно предположить, что будущая траектория — пусть пока неизвестная — в некотором смысле предопределена. Но такая мысль будет ошибочной. Пока будущее не наступило, все, что мы можем сказать о дальнейшем курсе акций, — с определенной вероятностью он будет находиться в определенном диапазоне. Дело не в том, что он и в самом деле лежит в этом диапазоне (только мы не знаем, где именно). Дело в том, что будущая стоимость акций вообще существует только как диапазон возможностей. Другими словами, неопределенность относительно будущего не есть то же самое, что неопределенное будущее. Первое — это просто отсутствие информации (что-то, чего мы не знаем), тогда как второе подразумевает, что информация недоступна в принципе. Первое — это упорядоченная вселенная демона Лапласа, в которой, если мы постараемся и окажемся достаточно умны, сможем прогнозировать будущее. Второе — по сути своей случайный мир, где лучшее, на что можно надеяться, — это лишь предсказание вероятности неких событий.

Прогнозирование того, что прогнозировать

Различие между прогнозированием самих результатов и прогнозированием их вероятности является фундаментальным и должно изменить представление о том, какие типы предсказаний нам доступны. Увы, способ, при помощи которого мы делаем выводы из прошлого, ставит перед нами очередную проблему — еще более алогичную: мы не можем знать заранее, какой результат следует прогнозировать в первую очередь. По правде говоря, как ранее уже «произошло» бесчисленное множество событий, так и в любой момент настоящего можно сделать бесконечное множество предположений. Но как мы не интересуемся почти всеми этими прошлыми событиями, так не думаем и почти обо всех потенциальных предсказаниях. Все, что нам нужно, — это очень небольшое количество прогнозов, которые, будь мы способны делать их правильно, могли бы значительно изменить ход событий. Если бы сотрудники авиационной службы безопасности спрогнозировали угон самолетов вооруженными канцелярскими ножами террористами — чтобы направить их в башни Всемирного торгового центра и Пентагон, — они бы предприняли соответствующие превентивные меры (усиление двери кабины пилотов или ужесточение процедуры досмотра в аэропорту). Если бы в конце 1970-х инвесторы знали, что крошечная молодая компания под названием Microsoft однажды превратится в настоящего колосса в сфере программного обеспечения, они бы сколотили на ней целое состояние.

При взгляде в прошлое из настоящего кажется, будто предсказать эти события все-таки было можно. При этом мы недооцениваем тот факт, что ретроспекция показывает, во-первых, гораздо больше, чем результаты прогнозов, которые мы могли сделать в прошлом, а во-вторых, какие предсказания следовало делать вообще. Откуда нам было знать, что в ноябре 1963 года во время визита Кеннеди в Даллас следует опасаться не отравленной пищи, а выстрелов? Откуда нам было знать, что 11 сентября 2011 года именно крепость дверей кабины пилотов, а не натасканные на взрывчатку собаки являлась ключом к предотвращению угона самолетов? Откуда нам было знать, что именно эти угнанные самолеты, а вовсе не бомбы и не нервно-паралитический газ в метро представляют для США основную террористическую угрозу? Откуда нам было знать, что интернет-поисковики станут зарабатывать деньги на рекламе, а не воспользуются какой-нибудь иной моделью ведения бизнеса? Откуда нам было знать, что следует интересоваться монетизацией поисковых машин, а не контентом сайтов, электронной коммерцией или чем-либо другим?

В сущности, данная проблема — это обратная сторона аргумента Данто, о котором мы говорили в предыдущей главе: что именно релевантно, станет известно лишь позднее. Иными словами, типы прогнозов, к которым мы больше всего стремимся, требуют знания о том, какие события из тех, что могут произойти в будущем, окажутся релевантными для того, чтобы обратить на них внимание уже в настоящем. Казалось бы, мы должны быть способны делать это точно так же, как Идеальный Хроникер должен был констатировать происходящее. Но, попытайся мы предсказать все, что только может случиться, просто утонули бы в море возможностей. Стоит ли беспокоиться о том, в какое время приезжает мусороуборочная машина сегодня вечером? Наверное, нет. С другой стороны, если наша собака срывается с поводка и выбегает на улицу именно в этот момент, нам бы очень хотелось знать об этом до того, как мы вышли гулять. Стоит ли прогнозировать отмену завтрашнего рейса? Опять-таки, наверное, нет. Но если нас посадят на другой самолет, который в итоге разобьется, или мы будем сидеть рядом с человеком, с которым однажды сыграем свадьбу, то это событие покажется нам чрезвычайно значимым.

Проблема релевантности фундаментальна и не может быть исключена более четким алгоритмом. В своей книге о прогнозировании политолог и «ясновидящий» Брюс Буэно де Мескита, например, расхваливает потенциал теории игр для прогнозирования результатов сложных политических переговоров{167}. После всего вышесказанного о сложных системах едва ли его компьютерные модели действительно способны предсказывать то, что, по его словам, могут. Впрочем, пока оставим это. Сейчас нас интересует, что они могли бы спрогнозировать, если бы работали идеально. В качестве примера возьмем его утверждение, будто они успешно предсказали результат соглашения, подписанного в 1993 году в Осло Израилем и тогдашней Организацией освобождения Палестины. В то время это казалось настоящим подвигом. Но алгоритм не позволил предсказать, что то соглашение, по сути, было всего лишь миражом, временным проблеском надежды, который быстро угас. Дальнейшие события четко показывают: результат переговоров в Осло — не самый важный результат, который стоило предсказывать.

Разумеется, модели Буэно де Мескита не были предназначены для таких типов прогнозов. Но в этом-то и заключается смысл: предмет предсказания так же важен, как и его точность. Глядя назад в прошлое, мы не сожалеем, что не предсказали ни курс акций Google в 1999 году, ни количество дней, требующихся американским солдатам, чтобы добраться до Багдада в ходе войны в Персидском заливе. Бесспорно, это ценные прогнозы, и мы вполне могли бы их сделать. Но в какой-то момент стало бы ясно: верны они или нет, по сути, совершенно не имеет значения, ибо не очень-то они и важны. Зато нам бы хотелось предсказать, что за несколько лет курс акций Google превысит отметку в 500 долларов. Зная это в день их выхода на рынок ценных бумаг, мы могли бы инвестировать в них и разбогатеть. Нам бы очень хотелось предвидеть резню, последовавшую за свержением Саддама Хусейна и роспуском его службы безопасности, — тогда мы могли бы применить иную стратегию, а то и вовсе избежать всего этого кошмара.

Даже когда речь идет о более приземленных типах прогнозов — как потребители отреагируют на тот или иной цвет или дизайн, станут ли доктора уделять больше времени профилактике, если их компенсация будет зависеть от здоровья пациентов, а не от количества и стоимости прописываемых процедур, — проблема остается той же. На первый взгляд, такие предсказания делать легче, чем о следующей грандиозной кампании или крупном конфликте между цивилизациями. Но стоит задуматься о том, почему эти прогнозы так важны, как тут же приходится делать новые — на этот раз о влиянии предсказаний, которые мы делаем сейчас. Например, нас интересует реакция потребителя на цвет не из-за озабоченности ею как таковой — мы хотим, чтобы наш продукт был успешен, и думаем, что цвет в этом играет не последнюю роль. Аналогичным образом важна реакция докторов на поощрение. Во-первых, мы хотим контролировать цены в сфере здравоохранения, а во-вторых, разработать систему, которая обеспечит доступ к лечению для всех и при этом не обанкротит всю страну. Если прогнозы не помогают добиться серьезных результатов, тогда они не представляет ценности. Опять-таки, нас интересует то, что действительно важно, но, к сожалению, как раз эти самые значимые предсказания будущего мы сделать не в состоянии.

Черные лебеди и другие «события»

Нигде проблема прогнозирования не стоит более остро, нежели в случаях так называемых черных лебедей. Этот термин был предложен Нассимом Талебом и относится к событиям — изобретению печатного станка, штурму Бастилии или террористической атаке на Всемирный торговый центр, — которые происходят редко, но оказывают огромное влияние на всю последующую историю. Что же делает некое происшествие «черным лебедем»? Вот тут-то и начинается путаница. Обычно мы говорим о «событиях» так, словно они отдельны и независимы друг от друга и, следовательно, в некотором роде схожи с природными катаклизмами. Как мы описываем землетрясения, лавины и ураганы с точки зрения их силы и масштабов, так и различным «происшествиям» может быть придана та или иная степень важности. Однако, как выясняется, многие природные явления характеризуются не «нормальным», а сильно скошенным распределением. Рост людей, например, отличается нормальным распределением: у среднестатистического американца он составляет примерно 175 см — в сущности, никогда не встречаются взрослые ростом в полметра или в 3,5 м. Землетрясения наряду с лавинами, ураганами и лесными пожарами, напротив, характеризуются распределением с медленно убывающим «хвостом». То есть большинство из них — относительно небольшие и привлекают мало внимания, и лишь немногие — очень крупные.

Предполагать, будто исторические события также отличаются распределением с медленно убывающим «хвостом» (в котором и находятся «черные лебеди» Талеба), безусловно, крайне заманчиво. Одни ураганы больше других, и одни исторические события «больше» других. Однако, как объясняет социолог Уильям Сьюэлл, это вовсе не одно и то же. Скорее, происшествия в историческом смысле приобретают свою значимость через трансформации, вызываемые ими в более широких социальных устройствах. Для иллюстрации Сьюэлл обращается к взятию Бастилии 14 июля 1789 года — событию, несомненно, удовлетворяющему определению «черных лебедей» Талеба. Тем не менее, как указывает ученый, оно представляло собой не просто очередность сражений, произошедших в Париже 14 июля. В те дни имело место и множество других событий — таких, как штурм Дома Инвалидов. Причем последний мог казаться куда более важным с военной точки зрения{168}. Скорее, оно включало весь период между 14 июля и 23 июля, в течение которого король пытался подавить восстание в столице, а Национальная ассамблея в Версале спорила: то ли ей осудить насилие, то ли счесть его выражением воли народа{169}. Лишь после того, как король отозвал войска с окраин города и, раскаиваясь, вернулся в Париж, Ассамблея заявила о себе, и падение Бастилии стало «событием» в историческом смысле.

Впрочем, и здесь достаточно сложно поставить точку, ибо, разумеется, единственная причина, почему нас вообще интересует Бастилия, — это последствия ее взятия. К ним относятся сама Французская революция и, как следствие, трансформация понятия власти как права короля, помазанника божьего, которое передается по наследству, в право, присущее всему народу. Это событие включало не только штурм Бастилии. И даже не штурм Бастилии и дни до 23 июля. Сюда следует отнести и их отголоски. Например, странная массовая паника, часто называемая «великим страхом», охватившая провинции на следующей неделе. Или знаменитое законодательное собрание, длившееся всю ночь 4 августа и фактически уничтожившее весь социальный и политический порядок старого режима{170}.

Чем подробнее вы хотите объяснить «черного лебедя» вроде штурма Бастилии, тем шире должны быть границы самого «происшествия». Это справедливо не только для политических событий, но и для «технологических черных лебедей» — таких, как компьютеры, Интернет и лазер. Например, второй из них, возможно, и является «черным лебедем», но что это означает? Что изобретение сетей с пакетной коммутацией — «черный лебедь»? Или что «черный лебедь» — это превращение первоначальной сети в нечто большее, в итоге приведшее к возникновению ARPANET, а впоследствии и штуки под названием «Интернет»? Являлся ли Интернет физической инфраструктурой, на основе которой строились другие технологические инновации — такие, как веб и IP-телефония? Или же эти технологии, в свою очередь, привели к появлению новых бизнес-моделей и способов социального взаимодействия? По-видимому, статус «черного лебедя» Интернету придают все эти достижения в совокупности. Но тогда он — вообще не вещь. Скорее, это условное обозначение целого исторического периода и всех произошедших в его рамках взаимосвязанных технологических, экономических и социальных изменений.

По большей части то же касается и приобретающих статус «черного лебедя» природных катаклизмов. Ураган «Катрина», например, был, бесспорно, большим, но не самым крупным в истории и даже не самым крупным в то лето. Следовательно, то, что сделало его «черным лебедем», имело отношение не к нему самому, а к его последствиям: прорыв дамбы, затопление большей части города, медленное и неэффективное реагирование на чрезвычайную ситуацию, ненужные страдания и унижение тысяч жителей, 1800 погибших, сотни тысяч эвакуированных. Отказ большей части населения вернуться в Новый Орлеан, нанесший урон экономике города. Впечатление, сложившееся в общественном сознании, о череде событий как о чудовищной катастрофе, усугубляемой скрытой расовой и классовой дискриминацией. Некомпетентность администрации и равнодушное отношение власть имущих и привилегированных к слабым и уязвимым. Упоминая об урагане «Катрина» как о «черном лебеде», мы говорим в основном не о нем самом, а обо всем комплексе событий, развернувшихся вокруг него, — наряду со сложными сериями социальных, культурных и политических последствий.

Прогнозирование «черных лебедей» в корне отличается от предсказывания таких событий, как авиакатастрофы или изменения уровня занятости населения. Последний тип событий, может статься, вообще невозможно прогнозировать точно — и нам придется довольствоваться вычислением не самих результатов, а их вероятности. Однако в этом случае хотя бы заранее знаешь, что именно пытаешься узнать. «Черные лебеди», напротив, могут быть распознаны только в ретроспективе, ибо лишь тогда возможен синтез всех элементов истории и снабжение их аккуратными ярлыками. Прогнозирование «черных лебедей», следовательно, требует от нас видения не только будущего результата, который мы прогнозируем, но и следующей после этого ситуации, поскольку лишь тогда станет известна его истинная важность. Выходит, такие прогнозы — на самом деле и не прогнозы вовсе. Это пророчества — то есть речь здесь идет о способности предвидеть не только то, что случится, но и каково будет значение этого{171}.

Тем не менее стоит нам узнать о «черных лебедях», как мы искренне сокрушаемся, что не смогли их спрогнозировать: здравый смысл-то подсказывает, что в этом не должно быть ничего невозможного. На самом же деле — а это явствует из предыдущей главы, в которой обсуждалось, как, объясняя прошлое с точки зрения здравого смысла, мы путаем повествование с теорией, — думая о будущем с точки зрения интуиции, мы путаем прогнозы с пророчествами. Глядя в прошлое, мы видим лишь те события, которые произошли, и не видим те, которые могли случиться, но не случились. Как результат, руководствуясь в своих объяснениях здравым смыслом, мы часто принимаем за причину и следствие то, что на самом деле — просто череда происшествий. Соответственно, думая о будущем, мы воображаем его как уникальную нить событий, которая пока нам просто неизвестна. В реальности же никаких подобных нитей не существует. Скорее, будущее похоже на клубок, в котором у каждой ниточки есть определенный шанс быть вытянутой — и в лучшем случае мы можем оценить вероятность вытягивания различных ниточек. Но поскольку мы знаем, что в определенный момент будущего все эти вероятности сольются в одну-единственную нить, то, естественно, желаем сосредоточиться на той единственной, которая и окажется важной.

Аналогичным образом, смотря в прошлое из настоящего, мы точно знаем, что именно подразумевается под произошедшими «событиями», и с легкостью можем сказать, какие из них важны. Как уникальность прошлого заставляет нас верить в уникальность будущего, так и очевидность минувших событий внушает уверенность в возможности предвидения, какие события окажутся важными в будущем. При этом не учитывается, что такой взгляд на прошлое есть продукт коллективного повествования — профессиональных историков, журналистов, экспертов, политических лидеров и других лиц, формирующих общественное мнение, — целью которого является нахождение смысла в том, «что произошло». Только тогда, когда рассказ закончен, мы можем сказать, каковы были релевантные происшествия. Следовательно, прогнозирование важности событий требует предсказания не только их самих, но и результата социального процесса, который придает им смысл.

От здравого смысла к нездравому

Когда речь идет о повседневных делах, ничто из вышеизложенного не может вызвать серьезных проблем. Как я говорил во введении, здравый смысл крайне хорош в придании смысла конкретной ситуации. А поскольку повседневные решения и обстоятельства фактически разбиты на множество маленьких фрагментов, с каждым из которых мы справляемся отдельно, вовсе не обязательно, чтобы мешанина из правил, фактов, мнений, убеждений и инстинктов, на которые опирается здравый смысл, представляла собой когерентное целое. Не очень-то и важно, что, рассуждая с позиций здравого смысла, мы думаем, будто поняли причины произошедшего, тогда как на самом деле просто описали его. Не имеет значения и то, что согласно здравому смыслу мы можем делать те прогнозы, которые в действительности делать не можем. К тому времени, как наступит будущее, мы уже забудем о большинстве прогнозов, которые могли сделать, а потому нас не беспокоит тот факт, что большая их часть оказалась неверной или попросту нерелевантной. Когда мы соберемся разобраться в произошедшем, история уже замнет большую часть «неудобных» фактов, предоставив нам свободу рассказывать о том, что осталось. Выходит, мы можем перепрыгивать от одного дня и от одного наблюдения к другому, непрерывно заменяя хаос реальности успокаивающей фикцией объяснений, построенных на здравом смысле. Для повседневной жизни это очень даже хорошо, ибо ошибки, которые мы неизбежно совершаем, не влекут за собой никаких серьезных последствий.

К таковым приводит опора на здравый смысл при разработке планов в сфере государственной политики, корпоративных стратегий и бизнеса. По самой своей природе внешняя политика и планы экономического развития оказывают влияние на большое количество людей на протяжении длительных периодов времени — следовательно, они должны быть эффективны во множестве различных специфических контекстов. По самой своей природе успешность маркетинговых планов и планов в области здравоохранения зависит как от установления верной причинно-следственной связи, так и от разграничения научного объяснения и простого повествования. Стратегические планы корпораций или политических партий подразумевают прогнозирование будущего и, следовательно, должны дифференцировать реальные прогнозы и несбыточные. Наконец, все эти планы влекут за собой достаточно серьезные последствия — финансовые, политические или социальные, — а потому возникает вопрос: существует ли лучший, не здравый способ планирования? К преимуществам не здравого смысла и его роли в прогнозировании, планировании, социальной справедливости и даже в науке об обществе мы теперь и переходим.

Часть II Нездравый смысл

Глава 7

Самые лучшие планы

Суть всей предыдущей главы сводится к следующему: типы прогнозов, которые, согласно здравому смыслу, мы должны уметь делать, на самом деле невозможны. Причин этому две. Во-первых, здравый смысл говорит нам, что будущее только одно, и наше стремление его спрогнозировать вполне естественно. Тем не менее в сложных системах, составляющих большую часть социальной и экономической жизни, лучшее, на что следует надеяться, — это дать надежную оценку вероятности, с которой могут произойти определенные типы событий. Во-вторых, здравый смысл требует, чтобы мы игнорировали множество неинтересных, несущественных вещей, а прогнозировали только те результаты, которые действительно важны. В реальности, однако, предугадать, какие события окажутся в будущем существенными, нельзя даже теоретически. Еще хуже обстоит дело с «черными лебедями». Именно их мы больше всего хотели бы уметь предсказывать. Хотя это даже не события, а скорее, условные обозначения целых пластов истории — «Великая французская революция», «Интернет», «ураган „Катрина“», «мировой финансовый кризис». Прогнозирование «черных лебедей», таким образом, вдвойне безнадежно, ибо, пока продолжается история, непонятно даже то, что вообще следует прогнозировать.

Это отрезвляет. С другой стороны, невозможность делать те прогнозы, которые хотелось бы, вовсе не означает, что мы не можем предсказывать вообще ничего. Как скажет вам любой игрок в покер, простым подсчетом никогда не догадаешься, какая карта попадется следующей. Зато, если вы лучше противника знаете, какова вероятность выигрыша, вам со временем таки удастся сколотить неплохое состояньице, ибо вы станете делать соответствующие ставки и выигрывать больше, чем проигрывать{172}. Даже когда речь идет о результатах и последствиях, которые вообще нельзя спрогнозировать с той или иной степенью надежности, само знание границ возможного в состоянии сослужить добрую службу — а именно заставить нас изменить сам способ планирования. Так какие типы прогнозов нам все-таки доступны? Как сделать их максимально точными? Как, с учетом невозможности определенных их типов, изменить подход к планированию — в политике, бизнесе, маркетинге, менеджменте — и каким он должен быть? На первый взгляд эти вопросы очень далеки от проблем и головоломок, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Но только на первый взгляд. Они касаются фирм, в которых мы работаем, экономики в целом, событий, о которых мы читаем каждый день в газетах, — а значит, они затрагивают нас всех.

Что мы можем прогнозировать?

Несколько упрощая, все события в мире подразделяются на два типа — конформирующие некой стабильной исторической модели и не конформирующие ей. Надежные прогнозы можно делать только о первом типе. Как говорилось в предыдущей главе, даже в этом случае предсказание конкретного результата невозможно — равно как и прогнозирование результата броска игральной кости. С другой стороны, коль скоро мы можем собрать достаточное количество данных о прошлом, то в состоянии и весьма достойно спрогнозировать пусть не сам результат, но хотя бы его вероятность. К счастью, во многих случаях этого вполне достаточно.

Каждый год, например, все мы рискуем подхватить грипп. Лучшее, что можно предсказать, — в любом отдельно взятом сезоне у нас есть некоторая вероятность заболеть. Поскольку людей так много, а уровень заболеваемости год от года остается относительно неизменным, фармацевтические компании неплохо представляют, сколько вакцин от гриппа им необходимо доставить в определенный уголок земного шара в тот или иной месяц. Аналогичным образом существенно варьируется и вероятность непогашения кредитов людьми даже с одинаковым материальным положением. Все зависит от того, что происходит в их жизнях. Однако банки могут на удивление точно спрогнозировать совокупный уровень невыплат — путем изучения ряда социально-экономических, демографических и поведенческих переменных. Интернет-компании все чаще прибегают к целым массивам данных о просмотренных веб-страницах — для вычисления вероятности того, что данный конкретный пользователь кликнет на данный конкретный результат поиска, благосклонно отреагирует на некий новостной материал или прислушается к определенной рекомендации. Как пишет политолог Ян Эйрес в своей книге «Super Crunchers», предсказания подобного рода завоевывают все большую популярность в таких областях с большими базами данных, как финансы, здравоохранение и электронная коммерция. Скромные прибыли, связанные с построенными на этих данных прогнозами, здесь часто могут суммироваться миллионы или даже миллиарды раз (в некоторых случаях — каждый день), что в итоге дает существенную прибыль{173}.

Впрочем, в бизнесе, правительстве и планировании существует много областей, которые опираются на предположения, не вписывающиеся в эту модель. Например, когда издатель решает, какую сумму предложить потенциальному автору в качестве аванса, он фактически делает прогноз о будущих продажах заявленной книги. С одной стороны, чем больше экземпляров будет продано, тем выше будет авторский гонорар и тем большим должен оказаться аванс — чтобы автор не подписал контракт в другом месте. С другой стороны, если издатель переоценит успешность будущей книги и переплатит автору, это, безусловно, будет хорошо для последнего, но плохо для первого. Когда киностудия решает дать зеленый свет тому или иному фильму, она, по сути, вычисляет будущие кассовые сборы и уже на основе этого определяет, сколько может потратить на воплощение проекта в жизнь и последующее продвижение его на рынке. Аналогичным образом обстоят дела с фармацевтическими компаниями. Приняв решение о начале клинических испытаний нового препарата, они основывают огромные расходы на некоем прогнозе о вероятности успеха этих испытаний и об итоговой величине спроса на исследуемое лекарство.

Получается, все упомянутые сферы деятельности зависят от прогнозов — существенно более сложных, чем предсказание уровня заболеваемости гриппом в Северной Америке этой зимой или вероятности того, что данный пользователь щелкнет мышью по данному онлайн-объявлению. Как правило, когда издатель предлагает аванс за книгу, до ее публикации остается один-два года. Следовательно, вычисление должно касаться не только качества и типа самой книги, но и состояния рынка на момент ее выхода из печати, рецензий и множества других относящихся к делу факторов. Точно так же прогнозы о кинофильмах, новых лекарствах и других типах деловых проектов и научно-технических разработок являются, по сути, прогнозами о сложных, многогранных процессах, длящихся в течение нескольких месяцев или лет. Но это — полбеды. Поскольку ответственные лица принимают решения лишь единицами за год, они лишены даже возможности компенсировать эту неопределенность большим количеством прогнозов.

Тем не менее даже в этих случаях принимающие решения специалисты могут опереться на данные прошедших периодов. Издатели — проследить, насколько хорошо раскупались книги определенного типа. Киностудии — изучить кассовые сборы похожих фильмов, прибыли от продаж DVD и сопутствующих товаров. Фармацевтические компании — оценить востребованность и стоимость аналогичных лекарств на рынке. Маркетологи — проследить успех сравнимых продуктов, а издатели журналов — реализацию через газетные киоски предыдущих изданий. Кроме того, ответственные лица имеют в своем распоряжении и множество других данных — включая маркетинговые исследования, внутренние оценки обсуждаемого проекта и собственные знания промышленности в целом. Следовательно, если в период между принятием решения о запуске проекта и его итоговой реализацией не произойдет никаких глобальных изменений, можно говорить о более или менее надежных прогнозах. Но как их делать?

Рынки, толпы и модели

Одним из методов, завоевывающим сегодня всю большую популярность, является так называемый рынок предсказаний. Его участники покупают и продают особые ценные бумаги, конечная стоимость которых соответствует прогнозируемой вероятности того или иного результата. Например, за день до президентских выборов инвестор мог заплатить 92 цента за контракт на Айовском электронном рынке — одной из старейших и наиболее известных площадок предсказаний — и в случае победы Барака Обамы заработать один доллар. Участники рынка просто покупают и продают контракты по определенной цене. Впрочем, стоимость, по сути, является отражением их коллективных убеждений. В нашем случае накануне президентских выборов они позволили спрогнозировать, что вероятность победы Барака Обамы составляла 92 %.

Такие площадки используют феномен, которой писатель еженедельника New Yorker Джеймс Шуровьески называет «мудростью толпы», — понятие, согласно которому, хотя отдельные люди и склонны делать крайне неверные прогнозы, при суммировании всех оценок ошибки исключаются сами собой. Многие такие рынки требуют, чтобы их участники ставили настоящие деньги. Значит, люди, обладающие определенными познаниями в некой отдельно взятой сфере, более склонны принимать в них участие, нежели те, кто таких знаний не имеет. Что примечательно, не важно, кто располагает релевантной информацией — один эксперт, большое количество не-экспертов или любая их комбинация. По идее, сюда должны включаться все их мнения — пропорционально величине ставки каждого. Теоретически, никто не должен быть способен систематически превосходить правильно организованный рынок предсказаний. В противном случае человек бы на этом нажился, однако сам этот факт немедленно привел бы к изменению цен{174}.

Потенциал рынков предсказаний в использовании коллективной мудрости взбудоражил в равной степени как профессиональных экономистов, так и специалистов по планированию. Вообразите, например, что до недавних событий с ВР был бы создан рынок прогнозирования возможности аварии при глубоководном бурении в Мексиканском заливе. Возможно, инсайдеры (например, инженеры ВР ) могли бы принять в нем участие, сделав достоянием общественности то, что они знали о рисках, на которые шла их компания. Возможно, тогда руководство последней имело бы более ясное представление об этих угрозах и предприняло бы решительные меры до того, как катастрофа произошла. Вероятно, ее удалось бы предотвратить. Сторонники рынков предсказаний склонны делать утверждения именно подобного типа, а значит, интерес к ним совершенно оправдан. В последнее время такие площадки создавались для вычисления вероятности успеха новых товаров, кассовых сборов новых фильмов, результатов спортивных соревнований и так далее, и так далее.

На практике, однако, рынки предсказаний гораздо сложнее, чем в теории. Во время президентской кампании 2008 года, например, на одной из наиболее популярных таких площадок — InTrade — наблюдалась серия странных колебаний, когда некто начал делать очень большие ставки на Джона Маккейна. Это привело к возникновению резких скачков в прогнозировании победы последнего. Никто не знал, кто за этим стоял, но подозревали, что это был сторонник Маккейна или даже член его команды. Манипулированием рыночными ценами он или она пытались создать впечатление, будто надежный источник указывал на избрание Маккейна, таким образом пытаясь повлиять на общественность с целью создания самовыполняющегося пророчества. Но это не сработало. Резкие скачки были быстро снивелированы другими трейдерами, и таинственный игрок в итоге потерял деньги. Следовательно, рынок функционировал, по сути, так, как и должен был. Тем не менее этот случай позволил выявить потенциальное слабое место теории, предполагающей, будто рациональные трейдеры не станут терять деньги специально. Если же цель участника заключается в манипулировании восприятием людей вне рынка (например, средств массовой информации) и если суммы относительно небольшие (десятки тысяч долларов по сравнению со, скажем, десятками миллионов, тратящимися на телерекламу), тогда убытки не будут иметь значения — в этом случае не ясно, какой вообще сигнал посылает рынок{175}.

Все эти проблемы вынудили ряд скептиков утверждать, будто рынки предсказаний не обязательно должны превосходить другие, менее сложные методы — такие, как опросы общественного мнения, которыми на практике труднее манипулировать. Впрочем, оценке относительной эффективности последних было уделено так мало внимания, что наверняка ничего утверждать нельзя{176}. Чтобы решить этот вопрос, мои коллеги из Yahoo! Research провели систематическое сравнение различных методов прогнозирования. Рассматриваемые предсказания касались результатов матчей Национальной футбольной лиги. Сперва мы провели опрос общественного мнения по каждой из 14–16 игр, проходивших в выходные в течение сезона 2009 года. В его рамках респондентов просили указать, во-первых, вероятность победы принимающей команды, а во-вторых, степень уверенности в своем прогнозе. Кроме того, те же вопросы мы предложили посетителям Probability Sports — веб-сайта, где участники выигрывают денежные призы, правильно предсказав исход спортивных соревнований. Затем мы сравнили результаты этих двух опросов с прогнозами Vegas sports betting market — одного из старейших и наиболее популярных рынков пари в мире, — а также другой известной площадки предсказаний под названием Tradesports . И, наконец, мы сопоставили прогнозы рынков и опросов с вычислениями двух простых статистических моделей. Первая опиралась исключительно на статистическую вероятность победы принимающей команды (та выигрывала в 58 % матчей), тогда как вторая учитывала статистику побед и поражений обеих клубов. Таким образом, мы провели шестистороннее сравнение различных методов прогнозирования — двух статистических моделей, двух рынков и двух опросов общественного мнения{177}.

Учитывая то, насколько разными были эти методы, полученные данные поражали: качество прогнозов оказалось одинаковым! Справедливости ради, два рынка дали чуть более точные прогнозы, чем другие методы, что согласуется с вышеприведенным теоретическим аргументом. При этом наилучший из них — рынок Vegas Market — дал примерно на 3 % более верное предсказание, чем наихудший — модель, всегда ставящую на 58 %-ную вероятность победы принимающей команды. Остальные методы заняли места где-то посередине. Кстати, модель, учитывавшая статистику побед и поражений обеих команд, оказалась весьма близка к Vegas Market : в случае использования обоих методов прогнозирования фактического расхождения в количестве очков, набранных этими клубами, величина средней ошибки их прогнозов отличалась бы менее чем на одну десятую. С одной стороны, если вы ставите на результаты сотен или тысяч игр, такие крошечные различия — это различия между выигрышем и проигрышем энной суммы денег. А с другой — агрегированная мудрость тысяч участников рынка, коллективно посвящающих бесчисленное количество часов анализу грядущих матчей в стремлении найти хоть какую-нибудь полезную информацию, лишь немногим лучше простой статистической модели, опирающейся на средние статистические показатели.

Когда мы впервые рассказали о полученных результатах специалистам по рынкам предсказаний, они решили, что эти данные, должно быть, отражают некую специфическую особенность американского футбола. Мол, в Национальной футбольной лиге есть множество правил — «потолок» зарплат, драфты и прочее, — обеспечивающих максимально возможное равенство команд. Да и американский футбол — такая игра, в которой результат подчас зависит от случайных действий. Например, ресивер кончиками пальцев ловит отчаянный пас защитника и в последние секунды добывает своей команде победу. Футбольные матчи, другими словами, включают немалую долю непредсказуемости — пожалуй, это и делает их столь захватывающими. В таком случае, наверное, не стоит удивляться тому, что вся информация и «анализ», генерируемые специалистами по американскому футболу, каждую неделю заваливающими болельщиков прогнозами, не очень-то помогают (хотя сами-то знатоки, должно быть, этому удивляются). Чтобы их убедить, настаивали наши коллеги, следует обнаружить похожие результаты в другой области, в которой соотношение сигнал-шум гораздо выше, чем в футболе.

Ладно, что насчет бейсбола? Любители этой игры гордятся своим почти фанатичным вниманием к каждой измеряемой ее детали — от среднего процента отбитых мячей до ротации питчеров. На самом деле вся область исследования — «сабер-метрика» — развилась специально для анализа бейсбольной статистики. Появился даже особый журнал — Baseball Research Journal. Можно подумать, в бейсболе по сравнению с американским футболом рынки предсказаний — с их гораздо большим потенциалом учета различных типов информации — обязательно с большим отрывом превзойдут чрезмерно упрощенные статистические модели. Но и это, оказывается, тоже неправда. Мы сравнили прогнозы результатов почти 20 тысяч игр Большой лиги с 1999 по 2006 год, сделанные лас-вегасскими рынками спортивных пари, с предсказаниями простой статистической модели, основанной лишь на преимуществе принимающей команды и статистике недавних побед и поражений обоих клубов. На этот раз различие между ними оказалось еще меньшим — практически незаметным. Другими словами, несмотря на всю статистику и анализы, на отсутствие значимых потолков зарплат и результирующей концентрации суперзвезд в таких командах, как New York Yankees и Boston Red Sox, исходы бейсбольных баталий еще более случайны, чем футбольные матчи.

Со временем выяснилось, что точно так же обстоят дела и с другими типами событий, которые, как утверждается, прогнозируют рынки предсказаний, — от кассовых сборов художественных фильмов в дни премьеры до результатов президентских выборов. Они происходят без каких-либо правил или условий, делающих спорт конкурентным и, следовательно, непредсказуемым. Существует уйма релевантной информации, использование которой позволило бы рынкам предсказаний добиться результатов, во много раз превосходящих данные простой модели или опроса мнений относительно несведущих респондентов. И тем не менее, когда мы сравнили Hollywood Stock Exchange — один из наиболее популярных рынков предсказаний, знаменитый своими точными прогнозами{178}, — с простой статистической моделью, предсказания первого оказались лишь немногим вернее{179}. В отдельном исследовании результатов пяти президентских выборов в Соединенных Штатах в период с 1988 по 2004 год{180} политологи Роберт Эриксон и Кристофер Лизен обнаружили, что простая статистическая коррекция обыкновенных опросов общественного мнения по эффективности превосходила даже хваленый Iowa Election Market .

Не доверяй никому, особенно себе

Что же происходит? Мы не совсем уверены, но подозреваем: удивительно схожие результаты применения разных методов представляют собой обратную сторону головоломки с прогнозированием из предыдущей главы. С одной стороны, когда дело доходит до сложных систем — включают они спортивные соревнования, выборы или кино-аудиторию, — существуют строгие границы того, насколько точно мы можем предсказать будущие события. С другой, кажется, что даже относительно простые методы позволяют достаточно близко подобраться к границе возможного. По аналогии, если вам дали игральную кость со смещенным центром тяжести, за несколько дюжин бросков вы догадаетесь, какой стороной она падает чаще всего, — после чего можете смело на это спорить. В остальных случаях даже наиболее совершенные методы (например, изучение кости под микроскопом для выявления всех крошечных трещинок и неровностей на ее поверхности или построение сложной компьютерной симуляции) улучшить прогноз не очень-то помогут.

То же, как мы обнаружили, касается и футбольных матчей: одного-единственного фрагмента информации — принимающая команда выигрывает в 58 % случаев — достаточно, чтобы повысить точность прогнозирования результата по сравнению со случайной догадкой. Существенно помогает и второе простое соображение: команда с лучшей статистикой побед и поражений должна иметь небольшое преимущество. Все же прочие дополнительные данные — как себя вел защитник в предыдущем матче, травмы, проблемы с подружкой у фулбэка — в лучшем случае улучшат прогноз на йоту. Почему? Потому что в сложных системах существует некий предел в предсказании результатов, и первые два фрагмента информации — это фактически все, что нужно для его достижения. Прогнозы в сложных системах, другими словами, подчиняются закону убывающей отдачи.

Разумеется, существуют обстоятельства, при которых важны даже очень незначительные улучшения в точности прогноза. Например, в сфере онлайн-рекламы или торговли акциями с высокой периодичностью можно выдавать миллионы и даже миллиарды прогнозов каждый день — и ставкой будут крупные суммы денег. В этих случаях усилия и затраты, связанные с использованием наиболее совершенных методов, позволяющих учитывать даже самые незаметные тенденции, скорее всего, оправданы. Во всех же других сферах бизнеса (от съемки фильмов до издания книг и разработки новых технологий), где в год делаются несколько дюжин — максимум сотен — прогнозов и где они обычно являются лишь одним из многочисленных аспектов процесса принятия решения, добиться той же степени точности удается с помощью относительно простых методов.

Исключение здесь, которым пользоваться не следует, — руководствоваться мнением одного-единственного человека. Особенно своим собственным. Дело в том, что мы отлично вычленяем факторы, релевантные для данной конкретной проблемы, но совершенно не умеем оценивать их важность друг относительно друга. Например, прогнозируя кассовые сборы в дни премьеры фильма, вы можете счесть крайне релевантными такие переменные, как общий и маркетинговый бюджеты, количество экранов, на которых этот фильм будет показан, а также предварительные рейтинги критиков, — и будете правы{181}. Но какой вес будет иметь плохая рецензия по сравнению с дополнительными 10 миллионами долларов маркетингового бюджета? Неясно. Неясна и роль интернет — и печатной рекламы по сравнению с мнением друзей.

Думаете, в таких типах суждений должны быть хороши эксперты? Как показал в своем эксперименте Тетлок, количественные прогнозы они делали не лучше неспециалистов — а то и хуже{182}. Основная проблема с опорой на экспертов, однако, состоит не в том, что они заметно хуже не-экспертов, а в том, что, поскольку они специалисты, мы склонны консультироваться только с одним из них за раз{183}. Гораздо разумнее узнать многие отдельные мнения — экспертов или не-экспертов — и вычислить среднее{184}. Грубо говоря, это и позволяют делать рынки предсказаний — равно как и опросы общественного мнения. При всех своих «прибамбасах» первые дают прогнозы чуть точнее вторых, но разница между ними гораздо менее существенна, чем польза от простого усреднения множества мнений. И наоборот, на основе статистических данных можно непосредственно оценить относительную важность различных предикторов — что и делает статистическая модель. Искусная, конечно, работает чуть лучше простой, но различие, опять-таки, незначительно{185}. В конце концов, как модели, так и толпа выполняют, по сути, одно и то же. Во-первых, для выявления релевантных прогнозу факторов они опираются на некую версию человеческого суждения, а во-вторых, оценивают и взвешивают относительную важность каждого из этих факторов. Как сказал однажды психолог Робин Дауэс, «весь фокус в том, чтобы знать, на какие переменные смотреть, и уметь их складывать»{186}.

Вместо того чтобы выискивать некий идеальный метод, гораздо целесообразнее просто определить, какие предсказания могут быть сделаны с минимальной ошибкой, а какие нет. При прочих равных, например, чем больше времени отделяет прогноз результата от самого события, тем большей окажется неточность. Все просто: какие методы ни используй, спрогнозировать потенциальный кассовый сбор фильма на стадии одобрения проекта гораздо труднее, чем за неделю или две до его премьеры. Кроме того, одни вычисления даются легче других, и с этим ничего не поделаешь. Как быть? Можно использовать любой из нескольких методов — или даже все вместе, как сделали это мы в исследовании рынков предсказаний, — и следить за их эффективностью в течение некоторого времени. Как я упоминал в начале предыдущей главы, отслеживание прогнозов не приходит само собой: мы делаем множество оных, но редко проверяем, насколько часто они оказываются верными. А ведь это — самое главное! Лишь установив степень точности, характеризующей те или иные предсказания, можно определить, какое значение следует им придавать{187}.

Когда будущее не такое, как прошлое

Как ни старайся, основное ограничение всех без исключения методов прогнозирования заключается в следующем: они надежны, только если в будущем случатся события того же типа, что и в прошлом, и с той же средней частотой{188}. Вне финансовых кризисов кредитные компании могут весьма точно спрогнозировать уровни невыплаты кредитов. Поведение отдельных людей сложно и непредсказуемо, но эти показатели на нынешней неделе, по сути, те же, что и на прошлой, — а значит, модели здесь работают достаточно хорошо. Но, как указывает ряд критиков прогнозирующего моделирования, многие события, интересующие нас больше всего, — начало финансового кризиса, возникновение революционной новой технологии, крах диктатуры или резкое снижение уровня преступности — интересны как раз потому, что они не такие, как в прошлом. В этих ситуациях опора на статистические данные приводит к серьезным проблемам.

Оглядываясь назад: модели, использовавшиеся многими банками для ценоопределения ипотечных деривативов до финансового кризиса 2008 года, — как печально известные ОДО[37] — чересчур сильно опирались на данные из недавнего прошлого, в течение которого цены на жилье только росли. Как результат, и аналитики и трейдеры существенно занизили вероятность общенационального снижения цен на недвижимость и, как следствие, крайне недооценили риск невыплат ипотечных кредитов и конфискации имущества{189}. В ретроспективе кажется, будто рынки предсказаний могли бы лучше предвосхитить кризис, чем все «спецы по анализу», сидящие в банках. Но кто бы участвовал в этих рынках? Да все те же самые люди — наряду с политиками, чиновниками и другими финансовыми специалистами, которые также не смогли предвидеть кризис. А значит, едва ли мудрость толпы что-нибудь изменила бы. Вполне возможно, именно она и втравила нас в эту историю. И если модели, рынки и толпы не могут предсказать таких «черных лебедей», как финансовый кризис, тогда как, черт возьми, их можем предвосхитить мы?

Вторая беда методов, опирающихся на статистические данные, в том, что крупные стратегические решения принимаются не столь уж часто — и это существенно ограничивает применение такого подхода. С точки зрения истории, очень может быть, что большинство войн заканчиваются плохо, а большинство корпоративных слияний себя не оправдывают. Но также верно и то, что некоторые войны необходимы и что некоторые слияния удаются. Как правило, заранее сказать, в чем отличие, практически невозможно. Вот если бы речь шла о миллионах или даже сотнях таких пари, тогда прибегать к статистическим вероятностям, конечно, имело бы смысл. При принятии же решения о том, вступать или не вступать стране в войну или рассматривать ли возможность слияния, имеется только одна попытка. Даже если бы удалось измерить вероятности успеха, разница между 60 и 40 % оказалась бы не столь уж значима.

В отличие от случаев, когда статистические модели и мудрость толпы работают хорошо, результат одноразовых решений предвосхитить так же трудно, как и «черных лебедей». Тем не менее такие типы решений должны приниматься постоянно, и именно они влекут за собой наибольшее количество последствий. Существует ли способ улучшить эту ситуацию? К сожалению, ответ не очевиден. В течение последнего времени был испробован ряд подходов, но ни один из них не дал желаемых результатов. Отчасти это объясняется трудностью их корректной имплементации. Основная же проблема была затронута в предыдущей главе: любое будущее характеризуется неким уровнем неопределенности, с которым мы ничего не можем поделать. Именно это и приводит к ошибкам даже в самых лучших планах.

Стратегический парадокс

Как ни странно, организации, на практике реализующие вроде бы самые лучшие методы стратегического планирования, а также обладающие ясностью видения и способностью к решительным действиям, как раз и наиболее склонны к совершению ошибок. Стратегический консультант и писатель Майк Рейнор называет это «стратегическим парадоксом». В своей одноименной книге он рассматривает случай с видеомагнитофоном Betamax компании Sony, который, как известно, уступил более дешевой, но менее качественной технологии VHS, разработанной фирмой Matsushita{190}. Согласно общепринятой точке зрения, провал Sony был двойным. Во-первых, она сделала ставку на качество изображения в ущерб длительности воспроизведения — таким образом отдав VHS преимущество записи полнометражных фильмов. А во-вторых, Betamax разрабатывался как независимый формат, тогда как VHS был «открыт», то есть подразумевал конкуренцию между производителями, что в итоге вело к снижению цен. В условиях быстрого развития рынка видеопроката VHS начал выходить вперед, в итоге заняв лидирующие позиции — благодаря процессу кумулятивного преимущества. Чем больше людей покупали видеомагнитофоны формата VHS, тем больше магазинов продавали записи в формате VHS.

И наоборот. Как следствие — почти полное насыщение рынка форматом VHS и унизительное поражение Sony .

Чего, однако, не учитывает расхожее мнение, так это того, что Sony рассматривала видеомагнитофон отнюдь не как устройство для воспроизведения взятых напрокат фильмов. Согласно ее ожиданиям, потребители должны были использовать эту технику для записи телепередач и их просмотра в свободное время. Учитывая взрыв популярности цифровых видеорекордеров, которые теперь используются именно для этой цели, такое видение будущего уже не кажется безумием. И, если уж на то пошло, высокое качество картинки Betamax вполне оправдало бы более высокую стоимость, тогда как короткое время записи могло оказаться несущественным{191}. О том, насколько быстро станет развиваться рынок видеопроката, не имели представления ни Sony, ни Matsushita — первый подобный опыт в исполнении компании CTI (Пало-Альто, Калифорния) с треском провалился. Так или иначе, когда стало ясно, что видеомагнитофоны будут использоваться в основном для домашнего просмотра фильмов, а не для записи телепрограмм, было уже слишком поздно. Sony сделала все возможное для исправления курса и быстро представила новую версию Betamax — BII . Последняя позволила увеличить время записи, тем самым сведя на нет первоначальное преимущество Matsushita. Но тщетно. Как только VHS завоевал ведущее положение на рынке, преодолеть результирующие сетевые эффекты стало уже невозможно. Провал Sony, другими словами, являлся не стратегическим промахом вообще, а скорее результатом смещения потребительского спроса, который произошел гораздо быстрее, чем кто-либо мог предвидеть.

Вскоре после фиаско Betamax Sony опять сделала ставку на записывающую технологию — теперь на проигрыватели MiniDisc . Преисполнившись решимости не совершить ту же ошибку дважды, компания сделала все возможное, чтобы извлечь соответствующие уроки, — убедилась, что на мини-диски можно было записывать целые альбомы. Кроме того, памятуя о важности дистрибуции контента, определившей исход видеовойны, обзавелась собственным репозитарием Sony Music . Будучи выпущенными на рынок в начале 1990-х годов, минидиски имели явное техническое преимущество над довольно успешным CD-форматом: они могли как воспроизводить, так и записывать музыку. А поскольку имели при этом меньший размер и были более устойчивы к толчкам, то лучше походили для портативных устройств. Записываемые же CD-диски, напротив, требовали совершенно новых устройств, которые в то время были крайне дороги.

По всем разумным меркам, мини-диски должны были иметь оглушительный успех. Но они провалились. Что случилось? Интернет. Цены на носители резко упали: отныне люди могли хранить целые библиотеки музыки в своих персональных компьютерах. Высокоскоростной Интернет позволил обмениваться файлами. Множились веб-сайты для поиска и загрузки музыки. Причем бурное развитие Интернета определялось отнюдь не музыкальной индустрией: в частности, Sony была не единственной компанией, не сумевшей предвосхитить громадное влияние Интернета на производство, дистрибуцию и потребление музыки. Никто не смог. Sony действительно сделала все возможное, чтобы извлечь уроки из прошлого, — но все равно «пролетела». Виной всему — силы, неподвластные прогнозированию и контролю.

Что удивительно, компания, «сделавшая все правильно», — это Apple с ее комбинацией проигрывателя iPod и магазина iTunes . В ретроспективе эта стратегия кажется дальновидной: и аналитики, и потребители в один голос расхваливают приверженность Apple дизайну и качеству. Самое смешное, что iPod — как раз тот продукт, который, судя по урокам Betamax, не говоря уж о собственном опыте Apple на рынке персональных компьютеров, должен был провалиться. Он большой и дорогой. В его основе лежит закрытая архитектура, которую Apple отказалась лицензировать. Он работает на специализированном программном обеспечении и не пользуется поддержкой основных контент-провайдеров. Все, что, согласно общепринятой точке зрения, привело Betamax к краху, — да и не только оно — было воспроизведено в iPod. И он добился поразительного успеха. Да, Apple изготовила великий продукт. Но и Sony — тоже. Да, Apple смотрела вперед и сделала все возможное, чтобы понять, куда дуют технологические ветры. Но и Sony — тоже. И да, как только Apple сделала свой выбор, она придерживалась его и добилась результатов. Но то же самое делала и Sony. Единственное ключевое различие, по мнению Рейнора, заключалось в том, что решение Sony, в отличие от решения Apple, оказалось просто неверным{192}.

Это и есть стратегический парадокс. Основная причина, по которой стратегия компании потерпела неудачу, как утверждает Рейнор, не в плохой стратегии, а в отличной стратегии, которая просто оказалась неверной. Плохая характеризуется отсутствием видения, сбивчивым руководством и неадекватным исполнением. Это точно не ведет к успеху, но и не гарантирует полный провал. Скорее компания добьется средненьких результатов. Хорошая же, напротив, отличается ясностью видения, смелым лидерством и предельно точным исполнением. При надлежащем применении она может привести к потрясающему успеху — как это случилось у Apple с iPod. Но может — и к грандиозному провалу. Следовательно, результат хорошей стратегии полностью зависит от верности видения дальнейшего развития. Но, как я писал в предыдущей главе, знать это заранее не просто трудно — это невозможно.

Стратегическая гибкость

Решение стратегического парадокса, утверждает Рейнор, заключается в следующем. Во-первых, необходимо открыто признать существование неких границ того, что может быть спрогнозировано, а во-вторых, разработать методы планирования, учитывающие эти границы. В частности, рекомендует он, соответствующие специалисты должны найти способ интеграции так называемой стратегической неопределенности — неопределенности будущего своего бизнеса — в сам процесс планирования. Решение Рейнора представляет собой вариант более старого метода — «сценарного планирования», разработанного Германом Каном из корпорации Rand в 1950-х годах в помощь стратегам холодной войны{193}. Основная идея здесь заключается в создании так называемых «подробных, спекулятивных, тщательно продуманных нарративов будущей истории» (цитата стратегического консультанта Чарльза Перроттета){194}. Что немаловажно, планировщики пытаются набросать большой диапазон этих гипотетических будущих — причем главной целью является не столько определение наиболее вероятного сценария, сколько подвергание сомнению несформулированных допущений, лежащих в основе существующих стратегий.

В начале 1970-х, например, экономист и стратег Пьер Вак возглавил команду Royal Dutch/Shell, использовавшую сценарное планирование для проверки выдвинутых высшим руководством предположений о будущем успехе поисков новых нефтяных месторождений, политической стабильности Среднего Запада и появлении альтернативных источников энергии. Хотя основные сценарии были созданы в относительно спокойные годы, задолго до нефтяных потрясений конца 1970-х и последующего взлета ОПЕК (событий, четко попадающих в категорию «черных лебедей»), позже Вак утверждал, что в одном из его сценариев главные тенденции таки были предвосхищены. В результате компания смогла не только лучше подготовиться к использованию появившихся возможностей, но и избежать потенциальных подводных камней{195}.

Обрисовав эти сценарии, утверждает Рейнор, специалисты по планированию должны сформулировать не одну стратегию, а скорее, целый их портфель, в котором каждая из них оптимизирована для данного конкретного сценария. Примечательно, что для создания такого портфеля необходимо отделить ключевые (общие для всех этих стратегий) элементы от элементов условных, характерных только для одной или нескольких стратегий. Управление стратегической неопределенностью, таким образом, заключается в создании «стратегической гибкости» — путем построения стратегий вокруг ключевых элементов и хеджирования условных элементов в различные стратегические опционы через инвестиции. Вернемся к примеру с Betamax . С одной стороны, Sony ожидала, что основным назначением видеомагнитофонов станет запись телепередач. А с другой — эксперимент CTI в некотором роде свидетельствовал о том, что превалирующим использованием может стать домашний просмотр кинофильмов. Столкнувшись с этими возможностями, Sony применила традиционный подход — она вычислила, который из этих результатов более вероятен, и затем с учетом этого оптимизировала свою стратегию. Гибкость же, напротив, привела бы компанию к идентификации элементов (которые работали бы вне зависимости от того, как бы разворачивались события в будущем), а впоследствии — к устранению остаточной неопределенности путем разработки моделей высокого и низкого качества для продажи в разных ценовых категориях.

Подход Рейнора к управлению неопределенностью с помощью стратегической гибкости, безусловно, интригует. Однако этот процесс требует больших временных затрат — на разработку сценариев, определение ключевых и условных элементов, хеджирование стратегических рисков и так далее, — что отвлекает внимание от более приземленных, но не менее важных дел управления компанией. Согласно Рейнору, беда большинства фирм в том, что их руководство (совет директоров и высшие должностные лица) тратит слишком много времени на контролирование и оптимизацию существующих стратегий — так называемый «операционный менеджмент» — и недостаточно продумывает стратегическую неопределенность. Фактически Рейнор утверждает: оно должно посвящать все свое время управлению последней, оставляя операционное планирование главам подразделений. По его словам, «совет директоров и генеральный директор организации не должны быть в первую очередь заняты заботами о краткосрочных результатах. Их задача — создавать стратегические опции для операционных подразделений организации»{196}.

Такое радикальное предложение оправдывается тем, что единственный способ адекватно управлять стратегической неопределенностью — делать это постоянно. «Как только организация закончит процесс построения сценариев, разработки оптимальных стратегий, идентификации и приобретения желаемого портфеля стратегических опций, самое время начать все сначала». И если стратегическое планирование действительно является таким замкнутым кругом, понятно, что лучше всего им заниматься высшему руководству. Тем не менее сложно представить, чтобы оно вдруг отказалось от того типа планирования, благодаря которому и стало-то таковым, превратившись в некий мозговой центр. Кроме того, едва ли акционеры и даже служащие потерпят генерального директора, который не печется ни об исполнении стратегии, ни о результатах деятельности компании{197}. Это не значит, что Рейнор не прав, — он может быть и прав. Просто его предложения не были приняты на вооружение корпоративной Америкой.

От прогноза к реакции

Даже если высшее руководство в качестве своей первоочередной задачи действительно определит стратегический менеджмент, как предлагал Рейнор, не факт, что это сработает. Рассмотрим пример Хьюстонской компании нефтепромыслового оборудования, которая в 1980 году занималась сценарным планированием. Как показано на рисунке ниже, план включал три различных сценария, которые, по мнению организации, отражали весь спектр возможного будущего, что позволило спрогнозировать соответствующие объемы производства. К сожалению, действительное будущее в этот конверт вероятностей не попало. В итоге, использовала компания сценарное планирование или нет, она оказалась совершенно неподготовленной к образовавшейся ситуации. Вполне возможно, из-за сценарного планирования она попала даже в худшее положение. Хотя это планирование и выполнило свою первоочередную задачу — поставило под сомнение первоначальные допущения, — оно, однако, повысило уверенность компании в том, что был рассмотрен весь возможный спектр сценариев. Чего на самом деле, разумеется, не произошло и что, таким образом, сделало ее еще более беззащитной перед неожиданностями, чем раньше{198}.

Неверное сценарное планирование (Бек, 1983)

Возможно, сей неудовлетворительный результат явился следствием плохого исполнения сценарного планирования, а не фундаментальным ограничением самого метода{199}. Но откуда фирме в самый разгар анализа сценария знать, что она не совершает ту же ошибку, что и производитель нефтепромыслового оборудования? Конечно, можно было бы отнестись к рынку домашнего видео более серьезно, но Sony подкосила скорость его развития. Каким образом компания могла ее предсказать? Неясно. Когда разрабатывали мини-диск, как можно было предвидеть сложную комбинацию технологических, экономических и культурных изменений, произошедших почти одновременно с развитием Интернета? И это неясно. Рейнор пишет: «Все, что могло для Sony пойти не так, действительно пошло не так. Но дело не только в этом. Все, что пошло не так, должно было пойти не так, дабы уничтожить блестяще продуманную и исполненную стратегию»{200}. Допустим, помочь могла бы большая гибкость последней. Но сколько нужно этой гибкости, чтобы, во-первых, обеспечить необходимое хеджирование, не лишив себя способности реализовывать какую бы то ни было стратегию вообще? И это тоже неясно! Следовательно, основная проблема стратегической гибкости как подхода к планированию — в сущности, та же самая, для решения которой она и применяется: тенденции, формирующие данную конкретную промышленность, задним числом всегда кажутся очевидными. Глядя в прошлое, очень просто убедить себя: мол, столкнись мы со стратегическим решением «тогда», могли бы свести перечень возможных будущих до небольшого количества — включая, разумеется, то, которое в итоге произойдет. Всматриваясь же в будущее, мы видим миллиарды потенциальных тенденций, любая из которых может оказаться решающей, но большинство из которых станут мимолетными или нерелевантными. Откуда нам знать, какая есть какая? А не зная, что релевантно, насколько широкий спектр возможностей следует рассматривать? Такие методы, как сценарное планирование, подразумевают продумывание этих вопросов на систематической основе, а акцент на стратегической гибкости позволяет управлять выявленной сценариями неопределенностью. Впрочем, как ни крути, стратегическое планирование включает прогнозирование, а последнее упирается в ключевую проблему «пророчеств», которую мы обсуждали в предыдущей главе. Если вы помните, то, что важно, становится известно лишь по прошествии времени. Выход — переосмыслить всю философию планирования в целом, делая меньший акцент на предвосхищение будущего (или даже множественных будущих) и обращая больше внимания на настоящее.

Глава 8

Мера всех вещей

Из всех прорицателей немногие делают предсказания с большей уверенностью и одновременно несут за них меньшую ответственность, чем те, кто прогнозирует модные тренды. Из года в год различные фирмы, работающие в сферах дизайна, производства, продаж и комментирования обуви, одежды и аксессуаров, буквально завалены прогнозами о том, что могло бы стать, может стать, должно стать или точно станет следующей сенсацией. Тот факт, что эти предсказания почти никогда не проверяются на точность, что очень многие тенденции непредвиденны и что объяснения им даются как ad-hoc, так и post-hoc, похоже, не оказывает ни малейшего влияния на извечное самомнение «судей» моды. К счастью, хотя бы одна успешная модная компания не обращает внимания на все это.

Речь о Zara, испанском одежном ритейлере, со своим новым подходом к удовлетворению потребительского спроса не сходившем со страниц деловой прессы в течение 10 лет. Вместо попыток предвосхитить, что клиенты купят в следующем сезоне, Zara, в сущности, открыто признает: она понятия не имеет об этом, предпочитая так называемую стратегию «измеряй и реагируй». Заключается последняя в следующем. Во-первых, агенты Zara прочесывают магазины, бывают в центре города и других многолюдных местах и наблюдают, что люди уже носят. Это позволяет им генерировать множество идей о том, что может сработать. Во-вторых, имея в своем распоряжении эти и другие источники вдохновения, компания создает громадный портфель стилей, тканей и цветов. Каждая комбинация первоначально выпускается только маленькой партией, которая отправляется в магазины, где затем можно отследить, что продается, а что — нет. И, наконец, Zara отличается очень гибкой системой производства и дистрибуции, способной быстро реагировать на информацию, исходящую непосредственно от потребителей: от непродающихся стилей отказываются, а производство хорошо расходящихся — увеличивают. В итоге компания разрабатывает, производит, доставляет и продает новую одежду по всему миру всего за какие-то две недели — поразительное достижение для любого, кто хоть раз томился в ожидании дизайнерской вещички{201}.

За 10 лет до того, как пример Zara стали рассматривать в школах бизнеса, теоретик менеджмента Генри Минцберг предвосхитил ее подход, предложив так называемую концепцию эмер-гентной стратегии. Раздумывая над проблемой, упомянутой в предыдущей главе, — о том, что традиционное стратегическое планирование неизменно требует прогнозов о будущем и, следовательно, ведет к неизбежным ошибкам, — Минцберг рекомендовал планировщикам меньше полагаться на прогнозы долгосрочных стратегических тенденций и больше уделять внимания оперативному реагированию на текущие изменения{202}. Вместо того чтобы пытаться подогнать мир под собственное предвзятое представление о порядке, им следует научиться больше узнавать о его состоянии (и о том, что действительно работает), а затем, как Zara, реагировать на него как можно быстрее{203}. Цель специалистов по планированию, другими словами, заключается не в «правоте» относительно того, что сработает в будущем, а в выяснении того, что работает сейчас. Эффективное реагирование в таком случае сводится к отбрасыванию неработающих альтернатив — не важно, насколько многообещающими они могли казаться раньше, — и направлению ресурсов либо на уже существующие успешные варианты, либо на разработку новых.

Сплиты, толпы и кефаль

Особенно очевидны преимущества стратегии «измеряй и реагируй» над традиционным планированием в мире онлайн-игр, где комбинация дешевого развития, большого количества пользователей и быстрых циклов обратной связи допускает многие варианты тестирования, оценки эффективности и измерения в реальном времени буквально всего и вся. До того как в 2009 году Yahoo! запустила свою новую домашнюю страницу, компания тратила месяцы на сплит-тестирование каждого элемента дизайна. Около 100 млн человек установили Yahoo! в качестве своей домашней страницы. Это обуславливает большое количество трафика к другим сайтам Yahoo ! так что любые изменения следует производить с крайней осторожностью. В течение всего процесса переоформления — когда бы команда разработчиков ни выдавала идею нового элемента дизайна — выбирался крошечный процент пользователей, имевших возможность просматривать версию страницы, содержащую эту модификацию. Затем, комбинируя их пожелания с такими наблюдаемыми показателями, как время нахождения людей на данной странице и интересующие их предметы, и сравнивая это с реакцией обычных пользователей, команда домашней страницы могла оценить, положительный или отрицательный эффект производит новый элемент{204}. Таким образом компания могла узнать, что сработает, а что нет в реальном времени и аудитории.

Сегодня сплит-тестирование является стандартной процедурой в таких крупнейших веб-компаниях, как Google, Yahoo! и Amazon, использующих его для оптимизации размещения рекламы, выбора контента, поисковых результатов, рекомендаций, ценообразования и даже оформления страниц. Ряд молодых компаний начали предлагать рекламодателям автоматизированные сервисы, из множества потенциальных рекламных объявлений отбирающие наиболее эффективные — причем этот показатель измеряется количеством переходов по баннерам в реальном времени{205}. Впрочем, философия планирования «измеряй и реагируй» не ограничивается выяснением того, как потребители будут реагировать на предоставленные им варианты. Этот процесс может подключать пользователя и к созданию контента. В мире средств массовой информации этот подход воплотился в то, что соучредитель Huffington Post Иона Перретти называет «правилом кефали» — по аналогии с пресловутой прической «Mullet», когда спереди волосы пострижены очень коротко, а сзади длинно (буквально: «дело впереди, тусовка сзади»)[38].

Все начинается с традиционного представления о генерируемом пользователями контенте как о потенциальной золотой жиле для медиакомпаний. Во-первых, они могут сильно увеличить количество, скажем, информационного материала. А во-вторых, и это главное, пользователи получают возможность участвовать в обсуждении, что изменяет саму природу опыта — от чистого потребления до участия. А это ведет к повышению вовлеченности и лояльности. Впрочем, как часто случается с настоящими золотыми жилами, некоторая доля пользовательского контента — ерунда. Любой, кто читал комментарии в популярном блоге или на новостном сайте, подтвердит: многие из них — чепуха, а некоторые — откровенно гадкие. Так или иначе, это вовсе не тот контент, который хотели бы видеть рекламодатели. Модерирование комментариев, бесспорно, может решить эту проблему. Однако оно приводит к отчуждению пользователей, отвергающих любой контроль и желающих видеть свои замечания неотфильтрованными. Подобный контроль, впрочем, не подходит уже только из-за масштабов. Как быстро обнаружил Huffington Post, горстка редакторов физически не успевает прочитывать сотни ежедневных публикаций, появляющихся в блогах. Решение — «правило кефали»: позволить «саду цвесть» лишь на последних страницах, где конкретную информацию увидят немногие. И только потом селективно продвигать материал с задних страниц на первые, держа под жестким редакционным контролем только их{206}.

«Правило кефали» является примером так называемого краудсорсинга. Этот термин для описания процесса привлечения к малым работам потенциально большого количества исполнителей{207} в 2006 году в статье, опубликованной на страницах журнала Wired, предложил Джефф Хауи. Онлайн-журналистика все больше использует модель краудсорсинга — причем не только для генерирования общественной активности вокруг новостей, но и для создания самих материалов, а порой и для принятия решения о том, какие темы освещать в первую очередь. Huffington Post, например, использует тысячи неоплачиваемых блогеров, создающих контент либо из страсти к теме, о которой повествуют, либо для извлечения иной выгоды из публикаций на популярном новостном портале. Другие сайты — такие, как Examiner.com, — содержат армии авторов, пишущих об интересующих их специфических темах. Им платят за постраничный просмотр. Наконец, сайты типа Upshot и Associated Content, принадлежащие Yahoo! не только привлекают к работе широкую общественность, но и отслеживают поисковые запросы и другие показатели текущего интереса толпы, на основе чего принимают решение, о каких темах писать{208}.

Идея измерения интереса аудитории и реагирования на него в условиях, приближенных к реальному времени, начинает выходить за рамки ориентированного на отдачу мира средств массовой информации. Например, кабельный канал Bravo регулярно запускает новые телевизионные реалити-шоу на основе уже существующих — путем отслеживания онлайн-популярности различных героев. Новые шоу могут быстро и по относительно низкой цене запускаться, а в случае провала канал так же мгновенно может их закрыть{209}. Следуя похожему принципу, Cheezburger Network — собрание почти 50 веб-сайтов, представляющих дурацкие фото- и видеоматериалы со смешными заголовками, способен открыть новый сайт в течение недели после выявления новой тенденции и так же быстро забыть о нем{210}. Buzzfeed — платформа для запуска «заразных медиа» — отслеживает сотни потенциальных «хитов» и продвигает только те, которые вызывают у пользователей явный интерес{211}.

Какими бы яркими они ни были, эти примеры краудсорсинга работают только для медиасайтов. Последние уже привлекают миллионы посетителей и потому в режиме реального времени автоматически генерируют информацию о том, что людям нравится, а что нет. Таким образом, если вы не Bravo, Cheezburger или Buzzfeed — если вы просто какая-то скучная компания, выпускающая аксессуарчики, или поздравительные открытки, или что там еще, — какая вам польза от потенциала толпы? К счастью, такие сервисы краудсорсинга, как Amazon’s Mechanical Turk (мы с Уинтером Мейсоном использовали его для проведения экспериментов, обсуждавшихся в первой главе), могут использоваться для проведения быстрых и недорогих маркетинговых исследований. Не знаете, как назвать свою следующую книгу? Вместо того чтобы перебирать идеи с редактором, можно провести быстрый опрос на Mechanical Turk и за несколько часов и всего каких-то 10 долларов получить тысячу мнений. А еще лучше — попросить пользователей предложить свои варианты и устроить голосование. Хотите узнать мнение о дизайне нового продукта? Загрузите картинки на Mechanical Turk и, опять-таки, устройте голосование. Желаете получить независимую оценку результатов вашего поисковика? Снимите ярлыки и забросьте результаты на Mechanical Turk : пусть решают настоящие веб-пользователи. Ломаете голову, предвзяты ли средства массовой информации по отношению к вашему кандидату? Наскребите несколько сотен заметок из Интернета и вывесите их на Mechanical Turk : пусть люди оценят негативное или положительное отношение. И все это — всего лишь за выходные{212}.

Несомненно, Mechanical Turk наряду с другими потенциальными решениями краудсорсинга имеет определенные ограничения — наиболее очевидными являются репрезентативность и надежность пользователей этих сервисов. Многие считают странным чье-то согласие работать за гроши и, следовательно, могут заподозрить, что либо эти люди не репрезентативны общей популяции, либо не принимают свое занятие всерьез. Такое беспокойство, конечно, небеспочвенно. Однако по мере взросления сообщества на Mechanical Turk, по мере того как исследователи узнают о нем все больше и больше, возникающие проблемы все чаще поддаются разрешению. Здешние посетители, например, намного более разнообразны и репрезентативны, чем думают некоторые. Ряд недавних опросов показал, что их надежность сравнима с показателями «экспертов». Наконец, даже в тех случаях, когда она низкая (что иногда бывает), ее часто можно повысить такими простыми приемами, как получение независимых рейтингов для каждого сегмента контента от нескольких пользователей и их усреднение{213}.

Прогнозирование настоящего

На более высоком уровне веб как целое может рассматриваться и в качестве формы краудсорсинга.

Сотни миллионов человек все чаще обращаются к поисковикам за информацией, посвящая как никогда много времени просмотру новостных, развлекательных, туристических или торговых сайтов, — и все больше делятся контентом со своими друзьями через такие социальные сети, как Facebook или Twitter. В принципе сведение воедино данных обо всей этой активности позволяет в режиме реального времени создать картину мира, каким он видится через интересы, проблемы и намерения глобальной популяции пользователей Интернет. Например, подсчитав количество поисковых запросов таких терминов, как «грипп» и «вакцина против гриппа», исследователи Google и Yahoo! смогли оценить количество заболевших — причем их оценки оказались довольно близки к цифрам, сообщенным Центром контроля и профилактики заболеваемости{214}. Facebook публикует индекс «валового национального счастья», основанный на обновлениях информации пользователями{215}, тогда как Yahoo! составляет ежегодный список наиболее частых поисковых запросов, служащий грубым путеводителем по культурному zeitgeist{216}. В ближайшем будущем, безусловно, станет возможным совмещение таких поисковых запросов и обновлений, а также твитов в сети Twitter, регистраций на Foursquare и многих других источников информации. Это позволит получить более специфичные показатели, отражающие, скажем, особенности торговли недвижимостью, темпы сбыта автомобилей или загруженность гостиниц — не только на национальном, но и на локальном уровнях{217}.

При условии надлежащей разработки и выверки подобные показатели позволяют компаниям и правительствам в равной степени как измерять предпочтения и настроения соответствующих аудиторий, так и реагировать на них. Главный экономист Google Хэл Вэриан называет это «прогнозированием настоящего». В некоторых случаях толпу можно использовать даже для прогнозирования ближайшего будущего. Например, потребители, собирающиеся приобрести новый фотоаппарат, могут искать информацию, чтобы сравнить модели. Любители кино могут интересоваться датой премьеры фильма или адресами кинотеатров, в котором он пойдет. А люди, планирующие отпуск, могут искать места и смотреть цены на авиаперевозки или номера в отелях. В таком случае, агрегируя количество поисковых запросов, связанных с историей продаж, хождением в кино или путешествиями, можно сделать краткосрочные прогнозы относительно интересующего вас экономического, культурного или политического поведения.

Исследователи пытаются определить тип поведения, который поддается прогнозированию на основе поисковых запросов, а также точность этих предсказаний и период, в рамках которого они возможны. Например, мы с коллегами из Yahoo! недавно изучали применимость количества поисковых запросов при прогнозировании кассовых сборов с премьеры запланированных на следующие выходные художественных фильмов, объема продаж за первый месяц новых видеоигр и рейтинга «горячей сотни» популярных песен Billboard . Все эти вычисления были сделаны за неделю до самих событий, так что мы не говорим о долгосрочных прогнозах — как явствует из предыдущей главы, оные сделать намного труднее. Тем не менее лучшее представление об интересе аудитории за неделю до события могло существенно повлиять на решение киностудии или дистрибьютора, на скольких экранах и в каких регионах запустить тот или иной фильм{218}.

Мы обнаружили, что преимущество, которое дает использование поисковых запросов по сравнению с другими методами прогнозирования (например, на скольких экранах должен выйти тот или иной фильм), маленькое, но значимое. Действительно (и об этом уже говорилось в предыдущей главе), простые модели, основанные на статистических данных, — пожалуй, самые надежные. То же справедливо и в отношении информации, связанной с поисковыми запросами. С другой стороны, существует множество способов повышения точности прогнозов — с помощью поиска и других веб-данных. Иногда, например, доступ к надежным источникам статистики просто отсутствует — возможно, вы запускаете новую игру, непохожую на предыдущие, или вы не имеете доступа к цифрам, отражающим продажи ваших конкурентов. А иногда, как я уже говорил, будущее — не такое, как прошлое. Бывает, скажем, что обычно устойчивые экономические показатели вдруг становятся крайне нестабильными, а постоянно растущие цены на недвижимость резко падают. В этих ситуациях методы прогнозирования, основанные на статистических данных, дадут плохие результаты. Если статистика недоступна или просто неинформативна, доступ к коллективному сознанию в реальном времени — как отражено поисковыми запросами — может здорово помочь делу.

В целом потенциал Интернета в реализации стратегий «измеряй и реагируй» — радостное известие для предпринимателей, ученых и политиков. Однако не следует забывать, что этот принцип не ограничивается веб-технологиями — тому пример не имеющая никакого к ним отношения компания Zara. Суть в том, что появление новых возможностей измерения должно повлечь за собой изменение традиционного подхода к планированию. Вместо того чтобы прогнозировать, как потребители поведут себя в будущем, и придумывать способы, как заставить их реагировать определенным образом — будь то рекламное объявление, продукт или политический курс, — мы можем непосредственно измерить их реакцию на целый спектр возможностей и сделать соответствующие выводы. Другими словами, переход от «прогнозируй и контролируй» к «измеряй и реагируй» — не просто технологический (хотя технология нужна), но психологический. Только признав, что будущее нам пока неизвестно, мы становимся открыты его познанию{219}.

Не просто измеряй: экспериментируй

Во многих обстоятельствах само по себе улучшение способности измерять не дает то, что нам нужно знать. Например, один мой коллега недавно беседовал с руководителем финансовой службы некой крупной американской корпорации. Последний признался, что за предыдущий год его компания потратила около 400 млн долларов на «рекламу бренда». Не конкретных товара или услуги — только «бренда». Насколько же эффективно были потрачены эти деньги? Респондент пожаловался, что не знает правильную цифру — то ли 400 млн, то ли ноль. Давайте-ка задумаемся об этом. Руководитель финансовой службы не говорил, что 400 млн не были эффективными, — он просто сказал, что не имеет представления, насколько эффективны они были. Очень может статься, не потрать компания на рекламу бренда ни цента, ничего бы не изменилось. И, наоборот, отказ потратить деньги мог бы обернуться настоящей катастрофой. Он просто не знал.

На первый взгляд, 400 млн — слишком большая сумма для того, чтобы понятия не иметь, куда она девалась. Однако в реальности это капля в море. Каждый год американские корпорации в совокупности тратят около 500 млрд долларов на маркетинг. И нет причин думать, будто этот человек чем-то отличается от руководителей финансовых служб других компаний. Более честный — быть может. Но не более или менее уверенный. Следовательно, тот же самый вопрос мы должны задавать обо всех 500 млрд. Насколько сильное влияние на поведение потребителей они оказывают в действительности? Имеет кто-нибудь хоть малейшее представление? Если настаивать, рекламодатели часто цитируют Джона Ванамейкера[39]: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, не приносит пользы. Я просто не знаю, какая именно это половина». Это замечание актуально и всегда вызывает смех. Но чего многие люди не понимают, так это того, что Ванамейкер произнес эту фразу почти 100 лет назад — примерно в то же самое время, когда Эйнштейн опубликовал свою теорию относительности. Как же так получилось, что, несмотря на невероятные научные и технические достижения со времен Ванамейкера — пенициллин, атомную бомбу, ДНК, лазеры, космические полеты, суперкомпьютеры, Интернет, — его недоумение остается столь же релевантным сегодня, как и тогда?

Дело точно не в том, что рекламодатели не научились производить измерения лучше и точнее. Наряду с их собственными электронными базами данных по продажам, независимыми рейтинговыми агентствами (такими как Nielsen или Comscore ) и недавним увлечением онлайн-данными по кликам, можно измерить много других переменных — причем в гораздо большем разрешении, чем это делал Ванамейкер. Пожалуй, мир рекламы располагает настолько огромным количеством данных, что сам не знает, как их использовать. Реальная беда в том, что рекламодатели хотят знать, является ли их реклама причиной повышения продаж, но, к сожалению, измеряют, как правило, лишь корреляцию между двумя этими фактами.

Компании часто определяют размеры своих бюджетов на следующий год как функцию предвосхищаемого объема продаж либо повышают свои затраты в течение пиковых периодов шопинга (например, праздников). Обе эти стратегии совершенно разумны. Однако и первая, и вторая ведут к корреляции рекламы и продаж вне зависимости от эффективности первой{220}.

В теории, разумеется, каждый «знает», что корреляция и каузация — разные вещи. Но на практике их так легко спутать, что мы грешим этим постоянно. Если садимся на диету и начинаем худеть, очень соблазнительно сделать вывод, что снижение веса обусловила диета. Но ведь когда люди садятся на нее, они, как правило, меняют и весь прежний образ жизни — например, больше занимаются спортом, больше спят, да просто уделяют больше внимания своему питанию. Любое из этих изменений — или, что более вероятно, некая их комбинация — может быть ответственно за потерю веса так же, как и определенный рацион. Но раз уж мы сосредоточились на диете, то, конечно, дело исключительно в ней, и никакие иные факторы тут вовсе ни при чем. Аналогичным образом любая рекламная кампания проводится на фоне множества других изменяющихся факторов — таким образом, никогда нельзя знать наверняка, действительно ли соответствующее поведение потребителей вызвано рекламой, а не чем-то иным. Тем не менее, если фирмы тратят деньги на рекламу, после чего увеличиваются продажи, узнаваемость бренда и прочее — фактически любая переменная, которую будет угодно измерить, — логично предположить, что вызван этот рост именно рекламой.

Такое рассуждение, по сути, и есть в точности та самая post-hoc ошибка, которую мы обсуждали в четвертой главе. Оттуда же мы знаем, что единственное решение — это провести эксперимент, в котором «лечение» (будь то диета или рекламная кампания) применяется в одних случаях и не применяется в других. Если интересующее событие (потеря веса, увеличение продаж и т. д.) в «экспериментальной» группе наблюдается существенно чаще, чем в «контрольной», можно сделать вывод: именно оно и вызывает эффект. В противном случае такого утверждать нельзя. Эта концепция очень проста, но именно благодаря ей за последние несколько веков наука достигла столь потрясающего прогресса. В медицине, если вы помните, лекарство может быть одобрено Федеральным управлением по контролю качества продуктов питания и лекарственных препаратов только после клинических испытаний, в ходе которых одни подопытные используют препарат, а другие либо не получают ничего, либо плацебо. Только если людям, принимавшим лекарство, становится лучше чаще, чем тем, которые его не принимали, фармацевтической компании разрешается утверждать, что препарат эффективен.

Точно так же должны рассуждать и рекламодатели. Как и в медицине, без экспериментов здесь невозможно установить причинно-следственную связь и, следовательно, измерить настоящую отдачу от инвестиций в рекламу{221}. Допустим, выпуск нового продукта сопровождается рекламной кампанией, и он продается, как горячие пирожки. Разумеется, можно вычислить отдачу от инвестиций, основываясь на том, сколько было потрачено денег и каким получился уровень продаж. Именно это обычно и делается. А что, если бы товар стал хитом и продавался бы так же хорошо без всякой рекламы вообще? Тогда ясно, что деньги потрачены впустую. И наоборот: что, если иной рекламный ход дал бы в два раза больше продаж за ту же цену? Опять-таки, в относительном смысле предпринятая кампания дала плохую отдачу по инвестициям, хотя и «сработала».

Более того, без экспериментов крайне сложно установить, какая доля очевидного эффекта рекламы объясняется предрасположенностью видевшего ее человека. Часто замечают, например, что спонсорские ссылки в поисковиках, которые вы видите с правой стороны страницы, дают гораздо лучшие результаты, чем объявления, отображаемые на большинстве других вебстраниц. Но почему? В основном тип спонсорских ссылок, которые вы видите, очень сильно зависит от того, что вы ищете. Люди, запрашивающие «карта Visa», скорее всего, обнаружат рекламу компаний, продающих кредитные карты, а те, кто запрашивает «Ботокс», — объявления косметологов. Однако и те и другие заинтересованы в предмете этих объявлений больше, чем остальные пользователи. А значит, то, что кто-то кликнувший на рекламу «карта Visa» впоследствии закажет ее себе, может быть лишь отчасти поставлено в заслугу самому объявлению: ведь этот конкретный потребитель так или иначе собирался приобрести ее.

Это очевидно, но, по обыкновению, неверно истолковывается рекламодателями{222}. В реальности последние часто делают ставку на тех потребителей, которые с большей вероятностью купят их товары — потому что они либо делали это раньше (например, Pampers ), либо покупали товары той же категории (например, у конкурентов Pampers), либо их качества или обстоятельства скоро вынудят их сделать это (например, молодая пара, ожидающая ребенка). Прицельная реклама такого типа нередко считается квинтэссенцией научного подхода. Но, опять-таки, по крайней мере некоторые из указанных потребителей — возможно, даже многие — все равно купили бы тот или иной товар. Следовательно, реклама на них никак не подействовала — как и на тех, кто видел ее, но не заинтересовался. С этой точки зрения единственные значимые рекламные объявления — те, которые оказывают влияние на маргинального потребителя. То есть на такого, который в итоге купит продукт, хотя не сделал бы этого, если бы рекламы не видел. А единственный способ определить степень воздействия на маргинального потребителя — провести эксперимент, в котором решения о том, кто видит объявление и кто не видит, принимаются на случайной основе.

«Полевые» испытания

Основное возражение против таких типов опытов сводится к тому, что проведение их на практике весьма сложно. Если вы поставите рекламный щит у дороги или разместите объявление в журнале, узнать, кто его заметит, практически невозможно — сами потребители часто не обращают на них внимания. Кроме того, вероятно, человек, увидевший данное объявление, в некоем важном аспекте отличается от того, кто его не видел. Определенные типы людей, как правило, читают определенные типы журналов, ездят на работу по определенным дорогам и, быть может, купили бы ваш продукт вне зависимости от того, замечали они вашу рекламу или нет. Следовательно, какой бы эффект вы ни исследовали, исключить другие причины весьма проблематично. В любом случае само измерение уже представляет определенные трудности. Потребители могут совершить покупку через несколько дней, если не недель, — к тому времени связь между увиденным объявлением и соответствующим действием потеряется.

Возражения, безусловно, разумные. Однако сегодня почти все их можно отклонить. Это и продемонстрировали в ходе своего новаторского «полевого исследования», включавшего 1,6 млн клиентов крупного ритейлера, одновременно являвшихся и активными пользователями Yahoo ! трое моих коллег по этой компании — Дэвид Рейли, Тейлор Шрайнер и Рэндалл Льюис. Они распределили участников следующим образом: 1,3 млн человек, попавших в «экспериментальную группу», при посещении оперируемых Yahoo! веб-сайтов видели рекламу магазина, а оставшиеся 30 тысяч из «контрольной группы» — нет. Поскольку распределение испытуемых по группам производилось случайным образом, различия в поведении между ними должны были быть обусловлены самой рекламой. А поскольку все участники эксперимента находились в базе данных ритейлера, ее влияние можно было измерить с точки зрения их текущего покупательского поведения — вплоть до нескольких недель после завершения рекламной кампании{223}.

Используя этот метод, исследователи установили: за короткий промежуток времени дополнительные доходы, полученные благодаря рекламе, в четыре раза превысили стоимость кампании — и, возможно, со временем вырастут еще больше. В целом, заключили они, рекламная кампания оказалась эффективна — безусловно, хорошие новости как для Yahoo ! так и для ритейлера. С другой стороны, почти весь эффект ограничивался пожилыми потребителями — рекламные объявления оказались в основном неэффективными для людей моложе 40 лет. На первый взгляд, плохие новости. Однако на это можно взглянуть и с другой стороны: неработоспособность чего-то есть первый шаг к выяснению того, что работает. Например, рекламодатель мог бы поэкспериментировать со множеством различных подходов к привлечению молодых людей — включая различные форматы, стили и даже типы стимулов и предложений. Возможно, что-то сработает — и было бы неплохо выяснить, что именно, причем на систематической основе.

Но, допустим, ни одна из этих попыток не оказалась эффективной. Возможно, рассматриваемый бренд просто не импонирует определенной популяции или же люди не реагируют на онлайн-рекламу вообще. Даже тогда, однако, рекламодатель может хотя бы прекратить тратить деньги впустую, высвободив ресурсы для сосредоточения на тех, кто легче поддается влиянию. В любом случае, единственный способ повысить эффективность маркетинга — знать, что работает, а что нет. Эксперименты, таким образом, должны рассматриваться не как дающие (или не дающие) четкий «ответ», а скорее как часть непрерывного процесса познания, встроенного во всю рекламную деятельность.

Маленькое, но растущее сообщество исследователей полагает, что та же ментальность должна применяться и к планированию в бизнесе и политике — как онлайн, так и офлайн{224}. В недавно опубликованной в журнале MIT Sloan Management Review статье профессоров Массачусетского технологического университета Эрика Бринйолфссона и Майкла Шрага утверждается, что появление новых технологий отслеживания изобретений, продаж и других деловых параметров — будь то выкладка ссылок на поисковой странице, размещение продуктов на полке в магазине или подробности специального почтового предложения — влечет за собой новую эру контролируемых экспериментов в бизнесе{225}. Они даже цитируют Гари Лавмана, генерального директора сети казино Harrah’s: «Есть два способа быть уволенным из Harrah’s: украсть у компании или не включить нужную контрольную группу в наш бизнес-эксперимент». Кому-то может показаться странным, что владельцы казино — впереди планеты всей с точки зрения научно обоснованной деловой практики. Однако установка на рутинное включение экспериментального контроля может принести пользу и в других сферах бизнеса{226}.

Сегодня «полевые» опыты начинают проникать даже в наиболее консервативные области экономики и политики. Ученые из Poverty Action Lab Массачусетского технологического университета, например, провели более сотни исследований действенности различных программ помощи нуждающимся — в основном в сферах здравоохранения, образования, сбережений и кредитования{227}. Политологи оценили влияние рекламы и телефонной агитации на явку избирателей, а газет — на политические мнения{228}. Специалисты же по экономике труда провели многочисленные исследования эффективности различных вариантов заработной платы, а также влияния обратной связи на качество выполнения работы{229}. Как правило, этих ученых интересуют весьма специфичные вещи. Должны ли гуманитарные организации раздавать москитные сетки безвозмездно или требовать за них плату? Как сотрудники реагируют на фиксированную и сдельную оплату труда? Помогает ли предложенный план сбережений скопить большую сумму? Тем не менее для менеджеров и специалистов по планированию будут полезны ответы даже на самые скромные вопросы. Кроме того, «полевые» эксперименты могут осуществляться и в более крупных масштабах. Например, аналитик государственной политики Рэндалл О’Тул отстаивает идею их проведения Службой национальных парков. Применяя разные способы управления в разных парках (Йеллоустоун, Йосмит, Гласье и др.), последняя могла бы измерить эффективность каждого из них и выявить наиболее оптимальные{230}.

Важность локального знания

Разумеется, провести эксперимент не всегда возможно. США не могут вступить в войну с половиной Ирака и остаться в мире с другой его половиной, чтобы посмотреть, какая стратегия лучше сработает. Компания не может устроить ребрендинг одной своей половины или только для половины потребителей{231}. Иными словами, в сферах государственного управления и бизнеса решения должны приниматься быстро: если мы будем сидеть и продумывать всевозможные последствия каждого из них, ничто и с места не сдвинется. Это академики и исследователи могут позволить себе обсуждать тонкости взаимосвязи причин и следствий, а политикам и руководителям компаний надлежит действовать. Причем, сколько бы они ни думали, едва ли им когда-либо удастся достичь определенной уверенности в своих поступках. В нашем мире первое правило — от добра добра не ищут, или, как любили напоминать нам инструкторы в академии, иногда даже плохой план лучше, чем вообще никакого плана.

Что ж, справедливо. Во многих ситуациях все, что можно сделать, — это действительно лишь выбрать план действий, который, как нам кажется, имеет больше шансов на успех, и придерживаться его. К сожалению, комбинация власти и необходимости часто вынуждает планировщиков полагаться на свои инстинкты больше, нежели они имеют на то право, — и это нередко приводит к катастрофическим последствиям. Как я упоминал во введении, конец XIX и начало XX века ознаменовались всеобъемлющим оптимизмом среди инженеров, архитекторов, ученых и правительственных технократов. Все они полагали, будто проблемы общества можно решить таким же образом, как и в науке и технике в эпоху Просвещения, а затем и промышленной революции. Но, как писал политолог Джеймс Скотт, этот оптимизм был основан на ошибочном убеждении, будто интуиция планировщиков является точным и надежным руководством в решении социальных проблем.

Согласно Скотту, основной изъян философии «высокого модернизма» в том, что, акцентируясь на жестких моделях причинно-следственных связей, она недооценивает важность локального, контекстно зависимого знания. Как утверждает ученый, применение общих правил к сложному миру «приводит к практическим неудачам и социальному разочарованию»{232}. Единственное спасение, пишет он, в том, что планы должны учитывать «огромное множество практических навыков и приобретенных сведений о постоянно изменяющемся природном и человеческом окружении»{233}. Такой тип знаний, кроме всего прочего, сложно свести к универсальным принципам, поскольку «контексты, в которых он применяется, настолько сложны и неповторимы, что формальные процедуры принятия рационального решения становятся невозможными»{234}. Другими словами, всякий план должен основываться на локальных знаниях об особенностях конкретной ситуации, в которой он будет реализован.

Аргумент Скотта в пользу локального знания много лет назад предвосхитил экономист Фридрих Хайек. В своей знаменитой статье «The use of knowledge in society» он утверждал: планирование, по сути, есть дело агрегирования знаний. Распределение ресурсов требовало понимания того, кто в чем и как сильно нуждался. Однако, согласно Хайеку, агрегирование этих знаний по всей экономике, включающей сотни миллионов человек, одним-единственным центральным планировщиком невозможно — каким бы умным он ни был и какими бы наилучшими побуждениями он ни руководствовался. Тем не менее каждый день рынки агрегируют всю эту информацию — без какого бы то ни было надзора или руководства. Если, например, кто-то где-то изобретает новый способ применения железа, который делает использование последнего более выгодным, этот человек заплатит за него больше, чем кто-либо другой. Поскольку агрегированный спрос пошел вверх, при прочих равных условиях поднимутся и цены. Люди, менее эффективно использующие железо, будут покупать меньшее его количество, а использующие более эффективные технологии — больше. Не нужно понимать, почему цены пошли вверх или кому вдруг понадобилось больше металла, — на самом деле о процессе вообще ничего не нужно знать. Скорее, «невидимая рука» рынка автоматически распределяет ограниченное количество железа между теми, кто сумеет его использовать наилучшим образом.

Статья Хайека часто выставляется сторонниками свободного рынка как доказательство того, что предлагаемые государством решения всегда хуже рыночных. Безусловно, в некоторых случаях так оно и есть. Например, политика «ограничения и торговли квотами», направленная на снижение промышленных выбросов углерода, эксплицитно основывалась на рассуждениях этого экономиста. Вместо того чтобы навязывать бизнесу способы сокращения выбросов — как было бы в случае правительственной регуляции, — следовало просто назначить цену за углерод, ограничив общее количество выбросов для всей экономики в целом. Пусть каждое отдельно взятое предприятие само решает, как лучше поступить. Одни компании найдут способы сократить потребление энергии, другие перейдут на альтернативные ее источники, третьи прибегнут к методам очистки. Наконец, ряд фирм предпочтут заплатить за привилегию сохранить существующий объем выбросов, покупая квоты у тех, кто согласился его сократить. Причем стоимость квот будет зависеть от общего состояния спроса и предложения — точно так же, как и на других рынках{235}.

Такие основанные на рынке механизмы, как «ограничение и торговля квотами», похоже, действительно имеют больше шансов на успех, чем централизованные государственные решения. Однако они — отнюдь не единственный способ использовать локальное знание. Да и не обязательно самый лучший. Критики подобной политики, например, указывают, что рынки квот на выбросы углерода непременно распространят всевозможные сложные деривативы — как те, что в 2008 году поставили на колени финансовую систему. Причем последствия могут подорвать саму цель этого подхода. Надежнее, утверждают они, увеличить стоимость углерода путем обложения его налогом. Это по-прежнему будет являться стимулом для сокращения выбросов — но с одновременным предоставлением свободы в выборе оптимального способа и без всех издержек и сложностей рынка.

Другим нерыночным подходом к использованию локального знания, в последнее время становящимся все более популярным среди правительств и учреждений, является конкурс. Вместо того чтобы отдавать ресурсы заранее выбранным реципиентам, механизм финансирования переворачивается с ног на голову: любой может работать над проблемой, однако вознаграждаются только те решения, которые удовлетворяют заранее поставленным целям. С некоторых пор конкурсы стали привлекать пристальное внимание — из-за невероятного количества творческих решений, которое удается извлечь из относительно малых призовых фондов. Агентство DARPA, например, сумело приспособить коллективную креативность дюжин университетских исследовательских лабораторий для изготовления самоуправляемого автомобиля-робота. Но при этом в качестве приза предложило всего несколько миллионов долларов — намного меньше, чем потребовалось бы для финансирования того же объема работ традиционными исследовательскими грантами. Аналогичным образом за 10 млн долларов, предложенных фондом X Prize в рамках конкурса Ansari X Prize на лучший космический корабль многоразового использования, удалось провести исследования общей стоимостью более 100 млн. А Netflix — крупная фирма по прокату DVD — заполучила наиболее талантливых компьютерщиков, и те помогли ей улучшить алгоритм рекомендации фильмов клиентам всего за один миллион долларов.

Вдохновившись этими примерами (наряду с «открытыми инновационными» компаниями — такими, как Innocentive, — проводящими сотни конкурсов в инженерии, компьютерной науке, математике, химии, естественных науках, физических науках и бизнесе), правительства задумались: а нельзя ли использовать такой подход для решения труднейших проблем в политике? Скажем, в прошлом году администрация Барака Обамы повергла в шок всю систему образования, объявив так называемую Гонку за первенство — по сути, соревнование среди штатов за ресурсы. Последние распределялись на основе планов, которые должны подавать сами штаты. Эти документы оценивались по множеству параметров — таких, как успехи учащихся, отчетность преподавателей и особенности трудовых договоров. В основном последующие дебаты вокруг «Гонки» касались ее акцента на качестве преподавания как основной детерминанте успешного обучения и на стандартизованном тестировании как способе его измерения. Однако, невзирая на критику, «Гонка» остается интересным экспериментом по одной простой причине: как и политика «ограничения и торговли квотами на промышленные выбросы», она определяет «решение» только на высшем уровне, оставляя детали на усмотрение штатам{236}.

Не изобретай велосипед

И основанные на рынке решения, и конкурсы — идеи, безусловно, хорошие. Однако централизованные государственные аппараты могут извлечь пользу из локальных знаний не только этими способами. В основе качественно иного подхода лежит следующее наблюдение: в любой возмущенной системе часто бывают моменты, когда конструктивные решения специфических проблем предлагают отдельные люди или группы (которых специалисты по маркетингу Чип и Дэн Хит в своей книге «Switch» называют «яркими пятнами»){237}. Изначально подход «ярких пятен» был разработан специалистом по питанию, профессором университета Тафтса Марианом Цейтлиным. Он заметил, что, согласно ряду исследований особенностей детского питания в бедной среде, внутри любого сообщества одни дети питаются лучше других. Проанализировав эти естественные истории успеха — разное поведение матерей, рацион и время кормления, — Цейтлин понял одно. Матерей можно научить лучше заботиться о своих детях с помощью «доморощенных» решений, которые уже существуют в их сообществах{238}. Впоследствии подход «ярких пятен» успешно применялся в развивающихся странах и даже в США, где практика мытья рук, поначалу принятая лишь в горстке больниц, затем распространилась на всю медицинскую систему. Кстати, это привело к резкому снижению бактериальных инфекций — основной причине предотвратимых больничных смертей{239}.

Подход «ярких пятен» похож на методику использования существующих ресурсов, предложенную политологом Чарльзом Сейблом{240}. Эта философия, завоевывающая все большую популярность в процессе экономического развития, была взята за основу знаменитой системы производства компании Toyota, а затем перенята не только автомобилестроителями, но и другими областями промышленности и культуры. Идея заключается в том, что производственные системы должны отвечать принципу «точно вовремя» — то есть, если одна часть системы дает сбой, то вся она должна быть остановлена до устранения неполадки. На первый взгляд это нелогично (и действительно, это едва не привело Toyota к краху — по крайней мере однажды{241}). Однако главное преимущество такого подхода в том, что он вынуждает организации, во-первых, решать проблемы быстро и энергично, а во-вторых, прослеживать их «первоисточники». Этот процесс часто требует выхода за рамки непосредственной причины поломки, что позволяет понять, как изъяны в одной части системы могут привести к неполадкам в другой. И, наконец, в-третьих, он вынуждает либо искать решения среди уже существующих, либо приспосабливать идеи из смежных сфер деятельности (так называемый сравнительный анализ, бенчмаркинг). Все три вышеизложенные практики — выявление места неполадки, прослеживание ее причин до первоисточников и поиск решений вовне — могут привести к переходу организации от решения сложных проблем централизованным путем к поиску уже существующих решений в широкой сети партнеров{242}.

Как подход «ярких пятен», так и методика использования существующих ресурсов фокусируются на конкретных решениях местных проблем и направлены на идентификацию уже найденных решений в данной конкретной области. Впрочем, вторая из них идет дальше: она подразумевает выявление не только того, что уже работает, но и того, что может работать при условии устранения определенных препятствий, ограничений и проблем в других частях системы. Потенциальный недостаток этой методики состоит в том, что она требует от сотрудников сильной мотивации к решению проблем по мере их возникновения. Встает резонный вопрос: а можно ли эту модель перенести из конкурентных условий промышленности в мир экономического развития или государственной политики? Как указывает Сейбл, сегодня существует множество примеров успешности местных предпринимателей — это и производители обуви в бразильском Риу-Гранди-ду-Сул, и виноделы в аргентинском Мендозе, и производители футбольных мячей в пакистанском Сиялкоте. Хотя они и не следовали диктуемому рынком лозунгу «Государство — прочь с дороги!», тем не менее процветали. Разве можно рассматривать их как исключения из правила? Едва ли{243}.

Необходимо подчеркнуть, что и подход «ярких пятен», и методика использования существующих ресурсов имеют нечто общее: они требуют изменения мировоззрения планировщиков. Во-первых, те должны понимать: какова бы ни была проблема — разработка более питательного рациона в бедных деревнях, снижение уровня инфицирования в больницах или повышение конкурентоспособности местной промышленности, — всегда существует вероятность, что кто-то уже нашел решение и желает поделиться им с другими. А во-вторых, раз уж не нужно выдумывать выход из каждой ситуации самостоятельно, планировщики должны посвящать больше ресурсов нахождению существующих решений и более широкому распространению данной практики{244}.

Планирование и здравый смысл

В сущности, об этом же говорили такие мыслители, как Скотт и Хайек. По их мнению, планировщики должны руководствоваться знаниями и мотивацией местных субъектов деятельности, а не своими собственными. Другими словами, они должны научиться поступать так же, как те, кого Истерли называет «искателями». По его словам, «планировщик уверен, что уже знает ответ; он мыслит о бедности как о технической проблеме, которую решит легко и сразу. Искатель же признает, что не знает ответов заранее; он полагает, что бедность — это сложная комбинация политических, социальных, исторических, институциональных и технологических факторов, и надеется найти решения отдельных проблем методом проб и ошибок. Планировщик убежден: чтобы диктовать свои решения, не обязательно владеть ситуацией изнутри. Искатель, наоборот, верит, что знаниями, необходимыми для нахождения оптимального выхода, располагают только инсайдеры и что большинство решений должны быть „доморощенными“»{245}. Как бы там ни было, цель планирования должна заключаться в выявлении знаний, общепринятых в той группе людей, на которых разрабатываемый план окажет влияние, и в соответствующем реагировании на них.

Сколь различными они бы внешне ни казались, все эти подходы к планированию (наряду с эмергентной стратегией Минцберга, «правилом кефали» Перетти, краудсорсингом, прогнозированием настоящего и «полевыми» экспериментами) — фактически лишь вариации одной и той же общей стратегии «измеряй и реагируй». Иногда измерению подлежат знания местных субъектов деятельности, а когда-то — клики мышкой или поисковые запросы. Бывает, достаточно просто собрать данные, а в другой раз — провести рандомизированный эксперимент. Иногда надлежащая реакция — это перераспределить ресурсы, например, с одной программы, темы или рекламной кампании на другую, а иногда — расширить чужое решение. На самом деле способов измерять и реагировать на разные проблемы столько же, сколько есть их самих. Не существует ни одного универсального подхода. Однако у них есть и нечто общее. Все они требуют от специалистов по планированию — будь то политики, старающиеся снизить уровень бедности, или рекламодатели, запускающие новую кампанию, — отказаться от разработки планов исключительно на основе собственных интуиции и опыта. Иными словами, намерения проваливаются не потому, что специалисты по планированию игнорируют здравый смысл, а потому, что, рассуждая о поведении сильно отличающихся от них людей, они опираются на свой собственный здравый смысл.

На первый взгляд, не попасться в эту ловушку легко. Но это не так. Когда бы мы ни задавались вопросом, почему все случилось так, как случилось, или почему люди поступают так, а не иначе, мы всегда найдем какой-нибудь правдоподобный ответ. Наши же собственные суждения могут убедить нас настолько, что, к какому бы прогнозу или объяснению мы ни пришли, они покажутся нам очевидными. Нас всегда будет так и подмывать думать, будто мы знаем, как люди отреагируют на новый продукт, речь политика или закон о налогах. «Это никогда не сработает, — непременно скажем мы, — потому что люди не любят такие вещи». Или: «Никто не купится на это явное мошенничество». Или: «Такой налог пагубно отразится на усердии служащих и инвестициях в экономику». Ничего с этим не поделаешь: мы можем подавить собственную интуицию не больше, чем заставить остановиться свое сердце. Единственное, что мы можем, однако, — это помнить: в вопросах деловых стратегий, государственной политики, маркетинговых кампаний и дизайна вебсайтов следует с подозрением относиться к подсказкам здравого смысла, а вместо него руководствоваться тем, что можно точно измерить.

Здравый смысл ненадежен не только в тех случаях, когда речь заходит о планировании и политике. Он обманывает нас и в отношении многих философских вопросов об обществе — как мы определяем вину или как приписываем успех, — где измерение бывает невозможным. В этих обстоятельствах наша интуиция тут же выдаст мгновенный ответ. Ничего с этим не поделаешь, но мы хотя бы можем отнестись к ситуации с подозрением. Осознание же границ здравого смысла только улучшит наши представления об окружающем мире.

Глава 9

Справедливость и правосудие

В субботу 5 августа 2001 года Джозеф Грей, нью-йоркский полицейский с 15-летним стажем, решил немного развлечься. После ночной смены в 72-м участке в Бруклине они с приятелями договорились не расходиться и выпить по глотку пива. Незадолго до полудня, когда несколько глотков превратилось в несколько банок, кто-то предложил отправиться в ближайший стриптиз-бар. Офицеру Грею, судя по всему, там понравилось: он провел за барной стойкой весь день и вечер, хотя его спутники давно ушли. Учитывая, что позже ему предстояло вернуться на работу, вел он себя весьма странно. Впрочем, скорее всего, Грей собирался появиться в участке за несколько часов до начала своей смены и отоспаться. Как бы там ни было, к тому времени, как он забрался в свой бордовый минивэн марки Ford, Джозеф успел выпить от 12 до 18 банок пива. Это много с точки зрения любого человека — и уж тем более достаточно, чтобы содержание алкоголя в его крови почти в два раза превысило допустимую норму.

Что случилось дальше — не совсем ясно. Однако, согласно материалам дела, офицер Грей, двигавшийся на север по Третьей авеню, проехал на запрещающий сигнал светофора. Не очень хорошо, но, вероятно, не так уж страшно. В любой другой субботний вечер ему бы это запросто сошло с рук — он преспокойно добрался бы до Стейтен-Айленда[40], где по дороге в участок собирался захватить одного из своих товарищей. Но в тот день ему не повезло. Равно не повезло и 24-летней Марии Херрере, ее четырехлетнему сыну Энди и 16-летней сестре, которые в тот момент переходили улицу. Офицер Грей сбил насмерть всех троих, протащив тельце мальчика под передним крылом почти половину квартала. По словам очевидцев, когда он наконец остановился и вышел из машины, глаза его были остекленевшие, язык заплетался, и он все бормотал: «Почему они переходили? Почему?» Но на этом кошмар не закончился. Мария Херрера находилась на девятом месяце беременности. Ее неродившийся ребенок с помощью кесарева сечения был извлечен в лютеранском медицинском центре, и доктора отчаянно боролись за его жизнь. Увы, они потерпели поражение. Через 12 часов после смерти матери умер и малыш, оставив своего отца Виктора Херреру одного на всем белом свете.

Почти два года спустя верховный суд штата приговорил Грея к максимальному наказанию — от 5 до 15 лет лишения свободы за непреднамеренное убийство четырех человек. Джозеф молил судью о снисхождении: он утверждал, что «за всю свою жизнь не сделал ничего, что могло бы навредить другим людям». В суд пришло более сотни писем, свидетельствующих о его порядочности. Судья Фельдман, однако, не проявил сочувствия, заметив, что езда на полуторатонном автомобиле в состоянии опьянения «сродни размахиванию заряженным пистолетом в комнате, где полно народу». 4000 членов общины, к которой принадлежали Херрера, подписали петицию с требованием максимального срока. Все они поддержали решение судьи. Многие считали, что Грей еще легко отделался. В том числе и Виктор Херрера. «Джозеф Грей, вам и пятнадцати лет будет мало, — заявил он в зале суда. — Однажды наступит день, когда вы выйдете из тюрьмы. Тогда вы по-прежнему сможете увидеть свою семью. У меня же не осталось никого. Вы убили все, что у меня было»{246}.

Следя за тем, как разворачивались события, и читая о них много лет спустя, невозможно не ощутить горе и гнев родственников погибших в этой трагедии. Как заметил Виктор Херрера в беседе с одним журналистом, бог дал ему семью, о которой он мечтал, а потом один пьяный и безответственный тип в одно мгновение отнял ее у него. Это ужасная мысль, и Херрера имел все права ненавидеть человека, разрушившего его жизнь. Тем не менее, когда я читаю о последствиях этого несчастного случая — массовых протестах у полицейского участка, осуждении со стороны соседей и политических деятелей, возмущении общины и, разумеется, о самом приговоре, — не могу не думать о том, что бы случилось, окажись Джозеф Грей на том перекрестке мгновением позже. Естественно, никакой аварии бы не произошло, и Мария Херрера с сестрой и сынишкой преспокойно пошли бы дальше. Несколько недель спустя она родила бы второго сына, прожила бы долгую и счастливую жизнь и никогда бы не вспомнила о мини-вэне, несшемся в тот летний вечер по Третьей авеню. Джозеф Грей заехал бы на Стейтен-Айленд за своим коллегой, тот сел бы за руль, и они вместе вернулись бы в Бруклин. Даже если бы Грей и получил выговор от начальства, на следующий день он поехал бы домой к своей жене и трем детишкам и продолжал бы свое тихое, неприметное существование.

Не все хорошо, что хорошо кончается

Ладно, я знаю, что вы думаете. Даже если то, что Грей разъезжал по городу в состоянии опьянения, не сделало аварию неизбежной, это тем не менее повысило вероятность неблагополучного исхода. Следовательно, с точки зрения подобного поведения наказание, которое он получил, оправдано. Но ведь преступления подобного рода совершаются постоянно. Каждый день полицейские — не говоря уж об общественных деятелях, родителях и других людях — выпивают и садятся за руль. Некоторые из них напиваются так же, как Джозеф в ту ночь, другие так же безответственно водят машину. Большинство не попадаются, но даже те немногие, кого ловят, редко отправляются в тюрьму. Никто не подвергается наказанию и публичному позору, выпавшим на долю Грея. Его называли убийцей, чудовищем. Но что же такого особенного было в действиях Джозефа? Что заставило его казаться гораздо хуже всех остальных? Какими бы достойными порицания и даже преступными, на ваш взгляд, ни являлись его действия в тот вечер, они не стали бы лучше, выйди он из бара на минуту раньше, загорись зеленый сигнал светофора, задержись или поторопись Мария Херрера при виде его машины. И наоборот, даже если вы подписываетесь под логикой судьи Фельдмана (все, кто водит автомобиль в пьяном виде по улицам города, являются потенциальными убийцами матерей и детей), сложно представить, как всякого человека, слегка переборщившего с выпивкой — или держащего в руках мобильный телефон, — приговаривают к 15 годам тюрьмы только лишь потому, что он мог кого-нибудь убить.

Важность именно результата — самый что ни на есть здравый смысл. Если причинен сильный вред, осуждение больше. А если вреда причинено не было, мы осуждаем меньше. Все хорошо, что хорошо кончается, не правда ли? Что ж, может, да, а может, нет. Сразу оговорюсь: я не делаю никаких выводов о том, получил ли Джозеф Грей справедливый срок и заслужил ли он провести следующие 15 лет своей жизни в тюрьме. Не настаиваю я и на том, что все выпившие водители должны считаться убийцами. Хочу сказать одно: трагедия настолько сильно исказила наши представления о правосудии и справедливости, что неизбежно возникает логическая головоломка. С одной стороны, кажется возмутительным не наказать человека, убившего мать и двух детей, по всей строгости закона. Но, с другой, разве справедливо относиться ко всем прочим порядочным и честным людям, выпившим перед дорогой домой, как к преступникам и убийцам? И тем не менее разница между этими двумя ситуациями заключается лишь в том, что в одной из них рука Судьбы дрогнула.

Вполне возможно, с этим противоречием нам придется смириться. Как давно утверждает институциональная социология, формальные правила, официально регулирующие поведение в организациях и даже в целых обществах, редко применяются на практике. Да и, вероятно, невозможно следовать им всем постоянно и в полном объеме{247}. Настоящий мир человеческих взаимоотношений слишком сложен и неоднозначен, чтобы им мог управлять тот или иной предопределенный набор правил и норм. А следовательно, как жить — каждый решает по своему усмотрению. И в вопросах о том, что разумно и приемлемо в данной конкретной ситуации, каждый руководствуется собственным здравым смыслом. Большую часть времени это отлично работает. Проблемы решаются, и люди учатся на своих ошибках без вовлечения регулирующих и судебных органов. Но иногда нарушение столь вопиюще, что возникает необходимость в применении закона и официальном наказании провинившегося. Если подходить к этому с точки зрения отдельных случаев, использование закона может казаться произвольным и даже несправедливым — по тем же самым причинам, которые мы только что обсудили. А значит, вопрос «жертвы» («Почему я?») совершенно резонен. Впрочем, законы и правила служат более крупной социальной цели: они налагают универсальные ограничения для приемлемого поведения. Чтобы общество функционировало, не обязательно разбирать все нарушения одно за другим, последовательно и планомерно — достаточно предотвратить определенные типы антиобщественного поведения угрозой наказания.

С этой, социологической точки зрения совершенно логично, что, даже если некоторым безответственным типам и удается выйти сухими из воды, общество время от времени все равно нуждается в нарушителях — чтобы держать под контролем остальных. Сигналом к действию выступает причинение вреда. Впрочем, то, что социологический и здравый смыслы в данном конкретном случае каким-то образом привели к одному решению, вовсе не означает, будто они свидетельствуют об одном и том же или никогда не противоречат друг другу. Из этого социологического аргумента вовсе не следует, что, согласно здравому смыслу, делать больший акцент на результатах в ущерб процессам верно, — это всего лишь допустимая ошибка с точки зрения достижения определенных социальных целей. К тому же типу рассуждений прибегнул и Оливер Уэнделл Холмс[41], отстаивая идею свободу слова. Не потому, что он сражался за права людей per se[42], но потому что верил: позволение каждому открыто озвучивать свое мнение служит важнейшей цели создания сильного, прогрессивного и самоуправляемого общества. Следовательно, даже если мы в конце концов и согласимся, что парадокс, возникающий в ситуациях, подобных произошедшей с Джозефом Греем, — весьма приемлемая плата за управляемое общество, то это не означает, будто мы должны всегда игнорировать роль случая в определении результатов. И все же мы это делаем. Выносим ли мы вердикт по тому или иному преступлению, составляем мнение о чьей-то карьере, оцениваем некое произведение искусства, анализируем стратегию компании или судим о некоем общественном порядке, нашу оценку неизменно — и порой сильно — искажает знание результата. Это справедливо даже тогда, когда последний обусловлен в основном простым стечением обстоятельств.

Эффект ореола

Такая проблема связана с тем, что специалист по менеджменту Фил Розенцвейг определяет как «эффект ореола». Так в социальной психологии называется склонность распространять оценку одной черты человека (скажем, высокий рост или миловидность) на суждения о других его чертах — таких, как интеллект или характер. Приятная внешность вовсе не означает, что человек умен. И тем не менее в ряде лабораторных экспериментов испытуемые неизменно считали красивых людей умнее несимпатичных, хотя у них не было ровным счетом никаких оснований судить об интеллекте ни одних, ни других{248}. Неспроста Джон Адамс[43] однажды съязвил: мол, Джордж Вашингтон — прирожденный лидер, потому что он всегда был самым высоким{249}.

Согласно Розенцвейгу, та же тенденция проявляется и в якобы бесстрастных рациональных оценках корпоративных стратегий, руководства и исполнения. Успешные компании неизменно характеризуются дальновидными стратегиями, сильным руководством и тщательным исполнением, а неудачливые — той или иной комбинацией ошибочной стратегии, плохого руководства и халтурного исполнения. Как утверждает Розенцвейг, фирмы, которым свойственны резкие скачки в успешности, получают противоречивые оценки даже тогда, когда следуют одной и той же стратегии тем же образом и под тем же руководством как в хорошие, так и в сложные времена{250}. Если в начале интернет-эпохи Cisco Systems была примером для подражания, то спустя каких-то несколько лет она превратилась в настоящую «страшилку». За шесть лет до своего краха в 2001 году Enron была окрещена журналом Fortune «самой прогрессивной компанией Америки», а New York Times провозгласила передовым ритейлера дешевой одежды Steve and Barry’s, о котором я упоминал ранее{251}, за несколько месяцев до его банкротства. Розенцвейг пришел к следующему выводу: во всех этих случаях оценки больше зависят от кажущейся успешности, нежели от реальной деятельности компании.

Справедливости ради, видимость успеха Enron отчасти обусловливал явный обман. Если бы наблюдателям стало известно о том, что происходило в действительности, возможно, они проявили бы осторожность. Более подробная информация также могла предупредить людей о скрытых проблемах в Steve and Barry’s и даже в Cisco. Но, как утверждает Розенцвейг, лучшая информированность сама по себе не является защитой от эффекта ореола. В одном из первых экспериментов, например, группы участников просили произвести финансовый анализ деятельности вымышленной фирмы и оценить, насколько хорошо их команда функционировала по таким показателям, как групповая сплоченность, коммуникация и мотивация. Затем исследователи проанализировали качество выполнения задания. Группы, получившие за работу высокие баллы, обычно считали себя более сплоченными, целеустремленными и т. д., чем группы, получившие низкие баллы. Единственная проблема состояла в том, что баллы эти выставлялись экспериментаторами произвольно — никакого различия в качестве выполнения анализа между группами, получившими высокие и низкие оценки, на самом деле не было. Скорее, дело не в том, что хорошо функционирующие команды дают лучшие результаты, а в том, что видимость последних дает иллюзию хорошей функциональности. И помните: эти оценки были предложены не внешними наблюдателями, которые могли не обладать соответствующей внутренней информацией, а самими членами команд{252}. Эффект ореола, таким образом, переворачивает основанный на здравом смысле подход к деятельности с ног на голову. Скорее, не качество процесса определяет качество результата, а наблюдаемый характер второго определяет наше восприятие первого.

Свести на нет эффект ореола трудно, ибо если в оценке процесса нельзя полагаться на результат этого процесса, то непонятно, что вообще брать за основу. В сущности, дело не в ошибочности оценки процессов с точки зрения результатов, а в ее ненадежности с точки зрения одного-единственного результата. Если бы нам повезло и мы смогли бы испробовать разные планы — по многу раз каждый, — то, наблюдая за успехами и неудачами, нам бы удалось определить их качество. Однако в случаях, когда мы можем испробовать план всего один-единственный раз, лучший способ избежать эффекта ореола — сосредоточиться на оценке и оптимизации своей деятельности во время ее осуществления{253}. Приемы планирования — такие, как анализ сценария и стратегическая гибкость, которые я обсуждал в шестой главе, — могут помочь организациям вскрыть сомнительные допущения и избежать очевидных ошибок, а рынки предсказаний и опросы общественного мнения — применить коллективный интеллект сотрудников к оцениванию качества планов до того, как станет известен результат. И наоборот, краудсорсинг, «полевые» эксперименты и использование существующих ресурсов, обсуждавшиеся в предыдущей главе, позволяют выяснить, что работает, а что нет, — и приспособиться к этому «на ходу». Совершенствуя процессы разработки и реализации планов, все эти методы направлены на повышение вероятности успеха. Но они не могут и не должны его гарантировать. В любом отдельно взятом случае, таким образом, не следует забывать: хороший план может провалиться, а плохой удаться — просто благодаря случаю. И, следовательно, нужно постараться судить о нем не только по известным результатам, но и по его качествам.

Талант против везения

Даже когда речь идет об измерении индивидуальных достижений — и то легко попасться на эффект ореола. Примером может служить наше возмущение по поводу вознаграждений в области финансов. Причина этого, если вы помните, кроется не в больших доходах банковских служащих — это мы знали и раньше, — а в том, что они получают много денег, хотя допускают чудовищные ошибки. Несомненно, в так называемой плате за провал есть нечто особенно противное. Впрочем, это проявление более глубинной проблемы всей концепции оплаты по результатам — проблемы, которая вращается вокруг эффекта ореола. Рассмотрим, например, всех сотрудников финансового сектора, заработавших большие деньги для своих работодателей и, как следствие, получивших в 2009 году право на крупные бонусы. Заслужили ли они их? В конце концов, не они ведь все испортили, так почему их надо наказывать за глупость других? Как сказал один из получивших бонус сотрудников AIG[44], «я заработал эти деньги и не имею никакого отношения к убыткам, которые понесла AIG»{254}. Кроме того, с прагматической точки зрения при отсутствии соответствующих вознаграждений, твердят руководители, служащие, очень может быть, уйдут в другие компании. Как сказал тот же сотрудник AIG, «им нужно было, чтобы мы остались, — мы по-прежнему приносили много денег, но и могли уйти со всей своей клиентской базой к любому конкуренту или вовсе „прикрыть лавочку“, да еще и прибыль получить». Звучит разумно, но это опять-таки эффект ореола. Даже если средства массовой информации и общественность поносят одних банкиров — принесших «плохие» прибыли, — мы продолжаем верить, что финансисты, принесшие «хорошие» прибыли, заслуживают бонусов. Но ведь и те, и другие играют в одну игру.

Проведем следующий умозрительный эксперимент. Каждый год вы бросаете монетку. Если выпадает решка — у вас «хороший» год, если орел — «плохой». Давайте представим, что «плохие» годы — действительно плохие. То есть вы приносите своему работодателю огромные убытки. Зато в «хорошие» — равно огромную прибыль. Возьмем довольно строгую модель оплаты по результатам. В «плохие» годы вы не получаете ничего — без обмана, никаких гарантированных бонусов и акционерных опционов по заниженной цене. Зато в «хорошие» получаете очень щедрый бонус — скажем, 10 млн долларов. На первый взгляд, это справедливо — вы получаете деньги только при условии хороших результатов. Но если подумать, со временем прибыль, которую вы приносите работодателю, по сути, сводится на нет убытками, но ваше среднее вознаграждение тем не менее составляет очень симпатичные 5 млн в год. Наш друг в AIG, конечно, не думает, что кидает монетки, и, следовательно, моя аналогия, по его мнению, в корне неверна. Он искренне полагает, что его успех обусловлен навыками, опытом, тяжким трудом, но только не везением, а также что его коллеги допустили те ошибки в суждениях, которых удалось избежать ему. Но, разумеется, то же говорили его коллеги год или два назад, когда ждали огромных прибылей, оказавшихся иллюзорными. Так почему же мы должны верить ему больше, чем им? Ближе к делу: можно ли создать схемы оплаты по результатам, вознаграждающие только реальные достижения?

Одним из подходов, пользующихся сегодня все большей популярностью, являются бонусы, по сути, удерживаемые работодателем в течение нескольких лет. Идея в том, что если результаты на самом деле случайны, как случаен бросок монеты, тогда вознаграждения, базирующиеся на итогах многолетней работы, должны сводить определенную долю случайности на нет. Например, если я вкладываю средства в активы, стоимость которых резко повысилась в этом году и стремительно упала в следующем, и бонус основывается на оценке моей деятельности в течение трехлетнего периода, я его не получу. Разумно. Но, как недавно показал очередной пузырь на рынке недвижимости, ложные предположения иногда годами кажутся верными. Так, хотя увеличение периода удержания бонуса уменьшает роль везения в определении итогов, полностью оно ее не исключает. Наряду с усреднением результатов деятельности в течение расширенного периода существует и другой способ дифференциации таланта и везения — индексирование деятельности относительно группы коллег. Например, трейдер, работающий с определенным классом активов — скажем, с процентными свопами, — получает бонус только при условии превышения им показателей всех коллег в той же области{255}.

Отсрочка бонусов и индексация результатов деятельности коллег — неплохие идеи, но и они могут не решить более глубинную проблему дифференциации везения и таланта. В качестве примера рассмотрим случай Билла Миллера, легендарного управляющего инвестиционного фонда Value Trust, показатели доходности которого превышали индекс S&P 500 15 лет кряду — такое не удавалось больше никому. Успех Миллера кажется классическим примером победы таланта над везением: он действительно превосходил коллег год за годом, добившись поистине выдающихся, невероятных результатов по всем параметрам. Более того, как отметил стратег по инвестициям Майкл Мобуссин, полоса успеха такой длины среди управляющих фондами — даже если бы они все имели одинаковые шансы превзойти рынок в любой отдельно взятый год — крайне маловероятна{256}. Когда же рекордная полоса достижений Миллера закончилась, результаты его деятельности с 2006 по 2008 годы привели к тому, что усредненный 10-летний показатель Билла оказался ниже индекса S&P . Возникает вопрос: Миллер — блестящий инвестор, которому просто не повезло, или, наоборот, заурядный, чья дефектная стратегия чудом проработала столь долгое время?

Проблема в том, что сказать наверняка, судя только по статистике успехов и неудач, невозможно{257}. Как объяснял Майкл Рейнор, рассматривая деловые стратегии на примере видеовойны Sony и Matsushita, описанной в седьмой главе, стратегии инвестирования могут быть успешны или неуспешны на протяжении нескольких лет подряд по причинам, не имеющим отношения к навыкам и зависящим исключительно от везения. Естественно, удачей это выглядеть не будет. Но нельзя быть уверенным, что любое предложенное объяснение этого успеха не есть очередное проявление эффекта ореола.

Дабы убедиться, что мы не просто попадаем под эффект ореола, требуется совершенная иная мерка деятельности — оценивающая навыки человека непосредственно, а не путем выведения их из результатов, которые могут быть определены силами, не подчиняющимися его контролю. Миллера часто сравнивали с Джо Димаджио[45], знаменитым своей поразительной серией из 56 игр в 1940–1941 годах. В некоторых отношениях их ситуации аналогичны. Например, как объяснили Стив Строгац и Сэм Арбесман, в истории бейсбола весьма вероятно, что кто-нибудь когда-нибудь выиграет 56 последовательных игр{258}. Но в случае с Димаджио мы также знаем, что средний процент отбитых им в течение этого периода мячей составлял 0,409{259}. То есть, хотя в его ситуации и имелся некий элемент удачи, навыки Джо гарантировали ему «везение» больше, чем большинству других игроков{260}.

В идеале хорошо бы иметь эквивалент процента отбитых мячей для измерения достижений и в остальных профессиях. Однако вне спорта, к сожалению, такую статистику собрать непросто{261}. Беда в том, что результаты в спорте — как индивидуальные (выходы на биту в бейсболе, количество филд-голов в американском футболе или процент дальних бросков в баскетболе), так и коллективные (количество очков, заработанных командой за игру) — повторяются много раз в обстоятельствах, близких к идентичным. За один сезон у бейсболиста может быть до 600 выходов на биту, а за всю карьеру — несколько тысяч, каждый из которых, грубо говоря, представляет собой независимый тест его навыков. Даже если речь идет о более эфемерных навыках — например, о выдающейся позиционной игре, — непосредственно измерить которые гораздо труднее, но которые по-прежнему помогают команде победить, мы располагаем почти сотней матчей каждый сезон. Все их мы можем просмотреть и понаблюдать, какой вклад вносит данный конкретный игрок в результаты команды{262}. Поначалу кажется, будто для управляющих фондами превышение индекса S&P 500 в течение года — довольно хороший эквивалент процента отбитых мячей. И действительно: топ-менеджеры с длительной полосой успеха превосходят индекс S&P 500 чаще. Согласно этому критерию, однако, в течение 40-летней карьеры управляющему фондом представится всего 40 «выходов на биту» — такого количества данных просто недостаточно для надежной оценки его деятельности{263}.

Эффект Матфея

Финансы во многих отношениях — еще не самое страшное: наличие таких индексов, как S&P 500, обеспечивает хотя бы общепринятые точки отсчета, относительно которых измеряются результаты деятельности отдельных инвесторов. В бизнесе, политике или индустрии развлечений, однако, единая мерка для оценки индивидуальных способностей отсутствует вообще, а независимых «показателей», относительно которых можно производить измерения, еще меньше. Что особенно важно, серийные достижения обычно не являются независимыми демонстрациями навыков и способностей в том смысле, как, скажем, независима каждая из побед Роджера Федерера в профессиональном теннисе. Можно предположить, что репутация спортсмена пугает противников, предоставляя ему психологическую фору, или что турнирная сетка составлена таким образом, что лучшие игроки встречаются друг с другом только в последних раундах. И то, и другое может рассматриваться как преимущество, вытекающее из предыдущих успехов. Тем не менее каждый раз, когда Федерер выходит на корт, он должен выиграть в более или менее тех же обстоятельствах, что и в первый раз. Никто ведь не думает, что ему следует предоставить, скажем, дополнительную подачу, или право опровергать судью, или любое другое преимущество только лишь потому, что он так часто побеждал в прошлом. Аналогичным образом, было бы странно начислить команде дополнительные очки в начале второй игры плей-офф Национальной баскетбольной ассоциации только за то, что она выиграла первый из семи матчей этого раунда. Одним словом, в спорте мы придаем огромное значение равенству стартовых условий для всех.

Большая часть жизни, однако, характеризуется тем, что социолог Роберт Мертон назвал эффектом Матфея — в честь библейского Матфея, говорившего: «Ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет». Матфей имел в виду только богатство (отсюда фраза «богатые богатеют, бедные беднеют»), однако, согласно Мертону, то же правило применимо к успеху вообще. Иными словами, победы в начале карьеры дают определенные структурные преимущества, которые в свою очередь повышают вероятность последующих успехов вне зависимости от способностей человека. Младшие научные сотрудники, получившие работу в лучших университетах, как правило, имеют меньше педагогической нагрузки, привлекают лучших аспирантов и легче добиваются грантов и публикации своих статей, чем их коллеги из второстепенных вузов. В итоге два человека, работающие в одной области и характеризовавшиеся сопоставимыми способностями в начале карьеры, через пять-десять лет добьются совершенно разных результатов. И только лишь потому, что их наняли разные институты! И чем дальше, тем глубже будет разделяющая их пропасть. Но и это еще не все. Успешные ученые, как правило, получают львиную долю признания за все, к чему ни приложат руку. Например, когда они пишут статью в соавторстве с никому не известными аспирантами, именно последние порой выполняют большую часть работы или подают ключевые идеи. Как только кого-то признали «звездой», он получает не только больше ресурсов и возможностей сотрудничества (что обеспечивает наилучшие результаты), но и более чем заслуженную долю при знания{264}.

Мертон писал о карьере в науке, однако те же самые процессы действуют и в большинстве других профессий. Успех ведет к известности и признанию, которые, в свою очередь, дают больше возможностей преуспеть, больше ресурсов и большую вероятность того, что последующие ваши удачи заметят и припишут именно вам. Отделить эффекты такого аккумулированного преимущества от различий во врожденных способностях (таланте) или упорном труде весьма сложно. Впрочем, в ряде исследований ученые обнаружили: как бы старательно ни была отобрана группа людей со схожим потенциалом, со временем их состояния станут разительно отличаться, что в основе своей согласуется с теорией Мертона{265}. Например, известно, что студенты, закончившие колледжи в период экономического спада, зарабатывают в среднем меньше тех, кто закончил их во время экономического подъема. Само по себе это не кажется странным. Однако суть в том, что это различие применимо не только к годам самой рецессии, но и аккумулируется с десятилетиями. Поскольку год выпуска, безусловно, не имеет ничего общего с врожденным талантом, устойчивость таких эффектов является четким свидетельством вездесущности эффекта Матфея.

Как правило, нам не очень-то импонирует мысль о том, что мир устроен именно так. Живя в меритократическом обществе, мы хотим верить, что успешные люди более талантливы или более трудолюбивы, чем их менее удачливые коллеги. В крайнем случае они должны эффективнее использовать представляющиеся им возможности. Когда бы мы ни пытались понять, почему та или иная книга стала бестселлером, когда бы мы ни пытались объяснить, почему тот или иной человек богат или успешен, здравый смысл подсказывает нам: результат определяется некими «внутренними качествами» самого объекта или человека. Бестселлер должен быть хоть чем-то хорош, иначе «люди не стали бы его покупать». Состоятельный человек должен обладать некими способностями, иначе «он не был бы богат». Впрочем, эффекты ореола и Матфея учат нас, что эти основанные на здравом смысле общепринятые объяснения в корне ошибочны. Возможно, некомпетентные люди действительно редко преуспевают, а выдающийся талант редко дает плачевные результаты — но лишь немногие из нас попадают в эти крайности. Для большинства комбинация случайного стечения обстоятельств и кумулятивного преимущества означает, что относительно обычные люди могут добиться либо очень хороших, либо очень плохих, либо средних результатов. А поскольку мы всегда можем рассказать историю, которая правдоподобным образом «объясняет» чей-то успех, то всегда можно убедить себя, будто результат, свидетелем которого мы стали, — продукт врожденного таланта. Соответственно, столь излюбленный циниками вопрос «Если вы такой умный, почему такой бедный?» неправилен. Причин две. Во-первых — и это очевидно, — хотя бы некоторых одаренных людей интересуют не только материальные блага, но и иные вознаграждения. А во-вторых, талант есть талант, а успех — это успех, и последний не всегда отражает первый{266}.

Ничто из вышесказанного не означает, разумеется, будто люди, продукты, идеи и компании имеют одинаковые качества. Нам по-прежнему следует верить, что качество должно вести к успеху. Суть в том, что талант должен быть очевиден сам по себе. Для понимания того, что Роджер Федерер — великий теннисист, вовсе не обязательно знать, что он — первая ракетка мира. Это и так видно. Аналогичным образом: если все знающие Билла Миллера соглашаются, что он — исключительно умный и вдумчивый инвестор, значит, так оно, наверное, и есть. Как подчеркивал сам Миллер, статистика, подобная его 15-летней полосе успеха, является как артефактом, так и индикатором таланта{267}. Не следует также оценивать последний на основе совокупного успеха всей карьеры, ибо и он может быть сведен на нет одним-единственным промахом. Как это ни печально, лучший способ оценить его — просто наблюдать за инвестициями{268}. Вывод, к которому мы в итоге придем, будет или не будет коррелировать со статистикой его успехов и неудач. Однако в тех случаях, когда мы судим о таланте не с позиции того, на что человек действительно способен, а с точки зрения социальных критериев успеха — призов, богатства, титулов, — мы сами себя обманываем.

Миф о корпоративном спасителе

Если отделить талант от успеха трудно, то что говорить о ситуациях, когда результаты измеряются не в терминах отдельных действий (таких, как портфель инвестбанкира), а в деятельности всей организации? Сложно вдвойне. Давайте на мгновение покинем финансистов и зададимся менее модным вопросом: в какой мере Стив Джобс, основатель и генеральный директор Apple, Inc., причастен к недавнему успеху своей фирмы? Согласно общепринятой точке зрения, это в основном его заслуга. И на то есть свои причины. С тех пор как в конце 1990-х он возглавил компанию, которую они со Стивом Возняком основали в 1976 году в одном из гаражей Силиконовой долины, ей сопутствовала только удача: она начала быстро развиваться, выпустив целую серию «хитов» — iMac, iPod и iPhone. К концу 2009 года Apple обошла всех в своей области примерно на 150 %{269}, а в мае 2010 года нагнала Microsoft, в итоге став самой дорогой технологической компанией в мире. В течение всего этого периода Джобс не получал ни зарплату, ни бонусы — все его состояние заключалось в ценных бумагах Apple{270}.

Убедительно, не правда ли? Да и список успехов Apple слишком длинен для того, чтобы являться следствием случайного стечения обстоятельств. Тем не менее, поскольку история компании может произойти лишь единожды, полностью исключить эффект ореола нельзя. Например, как утверждал Майкл Рейнор — автор книги «Стратегический парадокс», которую я обсуждал в шестой главе, — стратегия iPod включала ряд элементов, которые запросто могли привести к провалу, как это произошло с iPhone. Генеральный директор Microsoft Стив Балмер с иронией отзывался об идее, будто потребители согласятся заплатить 500 долларов за телефон без клавиатуры, покупка которого к тому же подразумевала еще и приобретение двухлетнего контракта с AT&T. Хотя это соображение весьма разумно, сегодня оно выглядит смешным. Оба продукта кажутся гениальными — но лишь потому что в конечном счете оказались успешными. Провались они, мы не говорили бы о блестящей стратегии и руководстве Джобса, которые просто не сработали. Скорее, мы бы обвинили его в высокомерии и нежелании учитывать требования рынка. Как и все объяснения успешности (или неуспешности) данной конкретной стратегии с точки зрения известного результата, расхожее мнение относительно недавнего успеха Apple подвержено эффекту ореола.

Из общепринятой точки зрения на Apple вытекает еще одна потенциальная проблема, никак не связанная с эффектом ореола. Речь идет о нашей склонности приписывать львиную долю успеха всей корпорации, в которой работают сотни тысяч талантливых инженеров, дизайнеров и менеджеров, одному-единственному человеку. Как и все объяснения, основанные на здравом смысле, утверждение, будто Джобс является незаменимым архитектором успеха Apple, кажется совершенно правдоподобным. Во-первых, именно с его возвращением компания начала выходить из кризиса после 10 лет забвения в 1986–1996 годах. Во-вторых, Джобс знаменит своей репутацией крайне требовательного управленца, неизменно сфокусированного на инновациях, дизайне и инженерном совершенстве. Разве это не подтверждает явную связь с успехом Apple? Наконец, столь крупные компании нуждаются в нацеленности многих людей на решение единой, общей задачи — а это по плечу только сильному лидеру. Поскольку такая роль по определению уникальна, лидер тоже кажется уникальным. А значит, приписывание ему в заслугу львиной доли успеха компании совершенно оправданно.

Возможно, Стив Джобс на самом деле является таким человеком — sine qua non корпорации Apple. Но, если так, он в корпоративной жизни — скорее исключение, нежели правило. Как пишет в своей книге «В поисках корпоративного спасителя»[46] социолог и профессор гарвардской школы бизнеса Ракеш Кура-на, результаты деятельности компаний обычно определяются в меньшей степени действиями генеральных директоров и в большей — внешними, неподвластными отдельным руководителям факторами (такими, как состояние промышленности или экономики в целом){271}. Курана приходит к следующему выводу: основанные на здравом смысле расхожие объяснения успеха строятся на могуществе вдохновленных лидеров не в силу определенных фактов, а потому, что без таких фигур понять механизмы функционирования большого, сложного единства практически невозможно. Наша потребность рассматривать успех компании сквозь призму одного влиятельного человека, объясняет исследователь, — это результат комбинации психологической предвзятости и культурных убеждений (особенно в таких культурах, как США, где столь ценятся индивидуальные достижения). Средства массовой информации объяснениям, базирующимся на социальных, экономических и политических силах, тоже предпочитают простые нарративы, сконцентрированные на человеке. Получается, толкования, акцентирующие роль особенных людей в развитии невероятно сложных организаций и событий, не только импонируют нам самим, но и окружают нас со всех сторон{272}.

Это мировоззрение подкрепляют и особые механизмы отбора руководителей корпораций. В отличие от обычных рынков, характеризующихся большим количеством покупателей и продавцов, открытыми ценами и высокой степенью взаимозаменимости, рынок труда генеральных директоров отличается небольшим количеством участников (многие из которых социально или профессионально уже связаны друг с другом) и почти полностью оперирует вне поля зрения общественности. Результат — нечто похожее на самовыполняющееся пророчество. Советы директоров, аналитики и пресса убеждены: лишь определенные ключевые люди могут принимать «верные» решения. Следовательно, количество кандидатур сводится к единицам. Такая искусственная скудность, в свою очередь, позволяет избранным добиваться крайне щедрых пакетов вознаграждений, которые затем выставляются в качестве аргументов того, что кандидата якобы оценила вовсе не горстка единомышленников, а «рынок». Наконец, компания либо добьется успеха (и в этом случае был явно выбран правильный лидер), либо нет (то есть совет директоров совершил ошибку и теперь занят поиском нового руководителя). Иногда «провальный» гендиректор уходит с огромными компенсациями — эти-то случаи и привлекают внимание. С точки зрения Ракеша Курана, однако, возмущение, часто вызываемое оплатой за провал, не только маскирует более глубинные проблемы оценки деятельности, которые я обсуждал выше, но и подкрепляет ошибочное представление, будто достижения компании вообще могут быть приписаны одному-единственному человеку — пусть даже ее топ-менеджеру{273}. Если бы советы директоров подвергли сомнению саму идею незаменимого генерального и если конкурсы на эту должность были бы открыты большему количеству кандидатов, то договориться о таких экстравагантных пакетах вознаграждений было бы гораздо, гораздо труднее{274}.

Человек и общество

Пускай мы не можем ответить на вопросы, как отличить успех от таланта, а вклады отдельных людей — от достижений коллектива, уже сама их постановка может изменить наши представления о справедливости и правосудии в обществе в целом. Эта проблема — хоть и в несколько иной формулировке — была поднята в известной дискуссии о справедливом обществе, развернувшейся между двумя политическими философами Джоном Ролзом и Робертом Нозиком. Будучи приверженцем либертаризма, последний полагал: люди, по сути, получают то, что заработали, — а значит, никто не имеет права это отнять, даже если в результате возникает сильное социальное неравенство. Первый, напротив, спрашивал, в каком обществе каждый из нас хотел бы жить, если бы мы заранее не были уверены в том, на каком социальноэкономическом уровне окажемся. Любой разумный человек, рассуждал Ролз, предпочтет эгалитарное общество (в котором самым бедным живется как можно лучше) тому, в котором горстка людей очень богата, а многие очень бедны: ведь шансы оказаться в числе богачей крайне малы{275}.

Нозик счел аргумент Ролза о том, что если не все, то хотя бы часть достижений индивида принадлежит обществу, глубоко тревожным. Если человек не вправе оставлять себе продукты собственного таланта и труда, рассуждал Роберт, то он, по сути, вынужден работать на кого-то еще против своей воли и, следовательно, не полностью «принадлежит» себе. Налогообложение наряду со всеми прочими попытками перераспределения богатств, продолжал Нозик, есть функциональный эквивалент рабства и как таковое с нравственной точки зрения неприемлемо, какие бы выгоды ни сулило другим. Этот аргумент импонировал многим — причем не только философским обоснованием снижения налогов. Рассуждения о том, что будет считаться справедливым в гипотетическом «естественном состоянии», согласовывались с объяснениями индивидуальных успехов и неудач с точки зрения здравого смысла. Иными словами, если некто тратит время и силы на постройку каноэ, никто не имеет право отнять у него эту лодку — даже если это означает, что человек, у которого каноэ нет, будет страдать или погибнет. То есть индивидуальные достижения есть продукт исключительно индивидуальных же усилий и навыков.

Если говорить о естественном состоянии, Нозик, возможно, и прав. Суть же аргументации Ролза сводится к тому, что мы живем вовсе не в таком мире, а в высокоразвитом обществе. И в нем несоразмерно большие вознаграждения могут выпасть на долю людей, которые — так уж получилось — обладают определенными качествами и которым — а это, наверное, самое главное — представились соответствующие возможности. В США, например, два спортсмена с одинаковым уровнем подготовки (оба — мастера международного класса), будучи пловцом и баскетболистом, вероятно, добьются разного уровня признания и благосостояния. И это будет зависеть отнюдь не от их собственных достоинств или недостатков. Аналогичным образом два в равной степени одаренных ребенка, один из которых родился в обеспеченной, образованной и социально престижной семье, а другой — в бедной, социально изолированной, с низким уровнем образования, имеют разные шансы добиться успеха в жизни{276}. Наконец, даже случайные различия в возможностях, возникающие в начале карьеры, часто аккумулируются (эффект Матфея), что в итоге ведет к еще большим расхождениям в дальнейшей жизни. Согласно Ролзу, поскольку неравенство, по сути, определяется случайностями (говорим ли мы о рождении, таланте или возможностях), справедливое общество — то, в котором их последствия минимизированы.

Это утверждение часто понимается неверно: якобы неравенство нежелательно само по себе. Однако ученый имел в виду вовсе не это! Допущение возможности того, что благодаря усердному труду и применению собственных талантов человек может добиться большего, чем его соратники, безусловно, полезно для общества в целом. Точно так же считают и сторонники либертаризма. В мире Ролза люди вольны делать то, что хотят, и имеют полнейшее право брать все, что им причитается в соответствии с правилами игры. И если последние предусматривают большие доходы у бейсболистов, а не у пловцов, и у инвестбанкиров, а не у учителей, — значит, быть посему. Мысль Ролза в том, что правила игры должны выбираться исходя из их удовлетворения социальным, а не индивидуальным целям. Сотрудники банков, другими словами, имеют право на все, что они способны вытянуть из своих работодателей, но не могут претендовать на экономическую систему, в которой финансовый сектор гораздо прибыльнее любого другого.

Из этого аргумента следует, что дискуссия по поводу индивидуального вознаграждения не должна проводиться на уровне отдельных людей. Если банковские служащие и в самом деле зарабатывают слишком много, регулировка индивидуальной оплаты, предлагаемая самим финансовым сектором, не является оптимальным решением, и ввязываться в нее не следует. Скорее, банковское дело должно в принципе стать менее прибыльным. Этого можно добиться, например, ограничив суммы, которые могут заимствовать банки и хедж-фонды с целью улучшения своих портфелей, или обязав их торговать внебиржевыми деривативами на биржах. Финансовый сектор может возразить: мол, улучшение портфелей и кастомизация выгодны не только банкам, но и их клиентам, а значит, и всей экономике в целом. К таким заявлениям — хотя они и корыстны, — возможно, следует прислушаться. Однако если повышенный риск для экономической системы перевешивает ожидаемые прибыли, тогда изменение правил оправдано. Мы можем сколько угодно спорить о том, хороша или плоха для общества меньшая прибыльность банковского дела, но именно об этом и следует спорить. А не о том, «заслуживает» ли тот или иной человек своего десятимиллионного бонуса. Либертаристские рассуждения о том, что справедливо и несправедливо, просто неуместны, ибо в естественном состоянии никто десятимиллионных бонусов и не получает.

Аналогично, рассуждая о так называемом перераспределении богатств, мы совершаем грубую ошибку: существующее распределение считается естественным состоянием вещей, а некая предложенная политика представляется неестественной и потому — нравственно нежелательным отклонением. В реальности, однако, любое распределение богатств отражает особый набор принятых обществом решений. Они касаются большей ценности одних навыков и меньшей — других, взимания налогов или запрета одних видов деятельности вкупе с субсидированием и поощрением других, соблюдения одних правил и игнорирования и нарушения других. Все это может иметь существенные последствия для определения того, кто станет богатым, а кто — нет. Примером служат недавние откровения об эксплицитных и имплицитных правительственных субсидиях многонациональным нефтяным компаниям и учреждениям, предоставляющим кредиты студентам{277}. Впрочем, ничего «естественного» в этих решениях нет. Все они — продукт как экономической рациональности и социальной желательности, так и исторической случайности, политической целесообразности и корпоративного лоббирования. Если какой-нибудь политический деятель, президент или конгресс пытаются изменить некоторые из этих решений — скажем, путем смещения налоговой нагрузки с рабочего класса на очень богатых, обложения налогом не доходов, а расходов или прекращения субсидирования определенных отраслей промышленности, — тогда можно порассуждать о том, действительно ли предложенные изменения имеют смысл. Противиться же им исключительно на том основании, что из-за них распределение богатств каким-то образом станет менее естественным, просто неразумно.

Размер имеет значение

Справедливое отношение общества к своим членам касается не только наград, но и ответственности. Например, в последнее время много писалось о том, должны ли банки и другие финансовые фирмы, представляющие собой серьезный системный риск, вообще иметь право на существование{278}. Большая часть дискуссии касалась характера этой опасности, а также того, какое именно качество финансового учреждения — размер, взаимосвязанность или нечто другое — определяет степень угрозы, которую создаст его крах для остальной экономики{279}. Решить эти вопросы крайне важно — хотя бы только для того, чтобы лучше понять, как измерять системный риск, и — хочется надеяться — ограничить его посредством грамотного регулирования. Впрочем, вполне может оказаться, что гарантировать надежность и стабильность любой сложной взаимосвязанной системы невозможно{280}. Сети электропередач, как правило, способны выдержать отказ отдельных линий и генераторов, но иногда кажущаяся простой неполадка каскадирует по всей системе. В итоге будут выведены из строя сотни электростанций и затронуты миллионы потребителей — как случалось несколько раз за последние годы в США, Европе и Бразилии{281}. Временами ломаются даже наиболее совершенные детища инженерии — такие, как ядерные реакторы, самолеты коммерческой авиации и космические челноки, разработанные для максимизации безопасности. Последствия бывают катастрофическими. Даже Интернет, крайне устойчивый ко всевозможным физическим неполадкам, весьма уязвим для целого ряда нефизических угроз — включая массовый спам, «червяков», ботов и DDoS-атак. Судя по всему, как только система достигает определенного уровня сложности, исключить вероятность неполадки становится просто невозможно{282}. Если так, нам нужны не только более современные инструменты оценки системного риска, но и более совершенный способ реагирования на него.

В качестве примера рассмотрим реакцию банковского сообщества на предложение администрации Барака Обамы обложить налогами определенные операционные прибыли — в качестве способа возмещения денег налогоплательщиков{283}. С точки зрения банков, они вернули их — причем с процентами. Таким образом, в соответствии с законом от них ничего больше нельзя требовать. Но представьте на мгновение, какова была бы прибыль банков в 2009 году без нескольких сотен миллиардов долларов, которые они получили от правительственных фондов и из которых извлекали выгоду как непосредственно, так и косвенно. Знать наверняка мы, конечно, не можем, ибо не проводили такой эксперимент. Но можем сделать кое-какие прикидки. AIG, например, вообще бы не существовало, а ее различные партнеры (включая Goldman Sachs) недосчитались бы нескольких десятков миллиардов долларов, поступавших через AIG. Citigroup вполне могла бы рухнуть; Merrill Lynch, Bear Stearns и Lehman Brothers попросту исчезли бы, а не слились с другими банками.

Учитывая все вышесказанное, в 2009 году банковская система могла потерять десятки миллиардов долларов — хотя в действительности она их заработала, — и тысячи банкиров, в реальности получивших бонусы, были бы уволены. Теперь представьте, что осенью 2008 года руководителям Goldman Sachs, J. P. Morgan, Citigroup и им подобных предложили бы выбор между миром «системной поддержки», в котором им гарантировалась государственная помощь, и «свободным» миром, где они были бы предоставлены судьбе. Забудьте на мгновение о последовавшей бы за этим экономической разрухе и задумайтесь: какой долей своих будущих компенсаций банки согласились бы пожертвовать в обмен на гарантию от банкротства? Опять-таки, вопрос чисто гипотетический. Однако когда на чаше весов находится выживание, можно с уверенностью утверждать: они согласились бы отдать больше, чем взяли.

То, что банки и их союзники вместо этого умудрились выставить себя жертвами удушающей правительственной интервенции и вышедшего из-под контроля политического популизма, — не более чем проявления непорядочности и лицемерия. Дело не только в том, что они извлекали прибыль как из прямых займов, так и из других правительственных щедрот{284}. Настоящая причина — приверженность определенной философии. Когда все хорошо, банки позиционируют себя как независимые рискующие единства, имеющие право пожинать плоды собственного тяжкого труда. А вот во время кризиса они выставляют себя всего лишь ключевыми элементами более крупной системы, для которой их крах представляет экзистенциальную угрозу. Будет ли это утверждение правдой, поскольку они слишком большие, или слишком взаимосвязаны, или по любой другой причине, — не важно. Суть в том, что они должны придерживаться либо позиций либертаризма и пожинать плоды как собственных успехов, так и неудач, либо позиций Ролза и отдавать должное системе, которая о них заботится. В любом случае, менять философии по своему усмотрению — недопустимо.

Неся бремена друг друга[47]

В своей недавно вышедшей книге «Justice» философ Майкл Сандел высказывает похожее соображение. Все вопросы справедливости и правосудия, утверждает он, должны разрешаться в свете нашей зависимости друг от друга — от друзей, семьи, коллег и одноклассников, а также от сообществ, общества, национальной и этнической принадлежности и даже от далеких предков. Мы гордимся достижениями «наших» людей, защищаем их и приходим им на помощь, когда это необходимо. Мы чувствуем, что обязаны быть преданными им по одной-единственной причине — мы связаны с ними и ждем от них того же. Поэтому не удивительно, что социальные сети играют ключевую роль в нашей жизни: они объединяют нас с ресурсами, предоставляют информацию и поддержку, а также облегчают взаимодействие — на основе обоюдного доверия и предполагаемого уважения. Мы настолько интегрированы в сети социальных отношений, что вообразить себя вне них безумно трудно.

До сих пор никаких противоречий не возникает. Даже Маргарет Тэтчер, заявившая, что «такой вещи, как общество, не существует», признавала: семья важна точно так же, как отдельные люди. Сандел же утверждает, что социальные сети модифицируют само понятие индивидуальной свободы — причем весьма неожиданным образом. Что бы мы себе ни воображали, мы никогда не бываем полностью свободны — да и не хотим этого. Связи же, придающие смысл нашей жизни, вместе с тем ограничивают нас — но именно эти ограничения и придают смысл происходящему. С позиции Сандела, рассуждать о справедливости или о правосудии исключительно с точки зрения индивидуальной свободы так же бессмысленно, как и по аналогии с неким воображаемым естественным состоянием. Ни то, ни другое не является точной репрезентацией мира, в котором мы живем. Нравится нам это или нет, понятия правосудия и справедливости должны учитывать напряжение, существующее между отдельным человеком и обществом в целом. Увы, это легче сказать, чем сделать. Сандел, например, утверждает, что человек не может гордиться своим наследием как американец, не стыдясь при этом истории рабства. Согласно приверженцам либертаризма, столь отвратительные деяния совершали не они, а их предки — значит, им-то извиняться не за что. Между тем, разумеется, они гордятся своей историей и будут жить скорее в этой стране, чем в любой другой.

С точки зрения этого философа, нельзя по своему усмотрению то отождествлять себя со своими предками, то абстрагироваться от них. Либо вы часть этого расширенного сообщества (и тогда наравне со всеми делите как убытки, так и прибыли), либо нет (в этом случае вас не касается ни одно, ни другое).

Утверждение Сандела о том, что наши индивидуальные действия неразделимо вплетены в сети социальных отношений, влияет на рассуждения не только о справедливости и правосудии, но и о нравственности и добродетели. Согласно Санделу, человек не может определить, что справедливо, не оценив при этом нравственный статус конкурирующих утверждений. А это, в свою очередь, требует разрешения вопроса о нравственной цели социальных институтов. Мы не можем решить, правильны ли или справедливы ли однополые браки, не определив сперва, в чем вообще заключается смысл брака. Мы не можем решить, справедливы ли критерии приема в определенный университет, не установив сначала, какова цель этого университета. Мы не можем решить, уместно ли вознаграждение банкиров, не выяснив перед этим, что именно банки должны делать для общества. В этом отношении точка зрения Сандела восходит к древней философии Аристотеля. Последний также полагал, что вопросы правосудия требуют размышления о цели. Но если, по нему, цель определялась вне социальной системы — скажем, божественным промыслом, — то Сандел придерживается иной точки зрения. Цель для него — это коллективное решение членов общества. Таким образом, философ делает вывод: справедливое общество — не то, которое судит споры между отдельными людьми с нравственно нейтральных позиций, а то, которое способствует дискуссиям о надлежащей нравственной позиции. Как признает Сандел, это очень сложно, и над этим постоянно надо работать, но другого выхода он не видит.

Что особо интересно в аргументах Сандела — по крайней мере для социолога, — так это то, насколько они социологические. Социологи, например, давно полагают, что значение индивидуального действия может быть понято только в контексте переплетающихся сетей взаимоотношений — так называемой включенности{285}. Более того, утверждение Сандела (о том, что ценности, на основе которых мы судим о справедливости, есть исключительно продукт общества) отражает идею, выдвинутую социологами еще в 1960-х годах. Последняя подразумевала, что социальная реальность формируется самим обществом и, следовательно, не является навязанной нам неким внешним миром{286}. Как ни удивительно, из аргумента Сандела, таким образом, следует, что фундаментальные вопросы политической философии являются также вопросами и социологическими.

Так как же нам на них ответить? Один из вариантов — подход, предлагаемый Санделом. Именно так к ним в основном подходили и подходят социологи. Однако опора лишь на интуицию предполагает определенные ограничения. Конечно, можно утверждать — и в последнее время так делали многие, — что банки, чьи действия ведут к системному риску, должны нести ответственность за него. Каким образом? Либо покупать страховку «системного риска», либо повышать свои резервы. Однако без четкого понимания такой угрозы определить рискованность того или иного действия и, соответственно, размер штрафа невозможно. Одно дело — указать, что, оценивая некий процесс, мы слишком акцентируемся на результате и приписываем чересчур важное значение в его определении «особенным людям». И совсем другое — предложить лучший подход к оценке деятельности и пониманию того, как в действительности функционируют сложные социальные системы (такие, как компании, рынки и общества). Как бы ни были важны размышления над этими вопросами, просто рассуждать о них — недостаточно. И вот тут-то самое время задуматься: что же в состоянии предложить наука об обществе — если вообще что-то может?

Глава 10

Подлинная цель познания

Вотще за Богом смертные следят.

На самого себя направь ты взгляд[48].

Александр Поуп. «Опыт о человеке»

Когда в 1732 году Александр Поуп издал свой «Опыт о человеке», мир виделся совсем не таким, как сегодня. «Опыт» был написан всего через несколько десятилетий после «Начал» — шедевра Исаака Ньютона, раскрывшего математические принципы планетарного движения. Мыслители тогда все еще пытались осознать неслыханную для того времени мысль о том, что законы, управляющие движением обычных предметов здесь, на Земле, — те же самые, которые управляют и небесными телами. Фактически люди по-прежнему бились над выражением любых физических законов в виде математических уравнений — с тем чтобы затем последние можно было использовать для невероятно точного прогнозирования всего на свете: от завтрашнего прилива до возвращения далеких комет. Какое удивительное, должно быть, это было время! Вселенная, так долго являвшаяся неразрешимой загадкой, казалось, вдруг сдалась под натиском разума одного-единственного человека. По словами Поупа{287},

Был этот мир глубокой тьмой окутан.

Да будет свет! И вот явился Ньютон[49].

В течение следующих трех веков объем знаний человечества неуклонно рос, тайны раскрывались одна за другой. Результаты поразительны. Сегодня у нас есть теории Вселенной, восходящие к моменту Большого взрыва, и телескопы, пронизывающие галактики. Мы запустили космические зонды за пределы Солнечной системы и побывали на Луне. Мы создали бомбы, способные сровнять с землей целый город, и ракеты, которые могут влететь в окно. Мы измерили Землю с предельной точностью и поняли, что творится у нее внутри. Мы строим огромные здания и мосты, меняем очертания рек, гор и даже морских береговых линий. Мы придумали часы, которые отсчитывают миллиардные доли секунды. Наши компьютеры с такой скоростью обрабатывают информацию, что времени, за которое они переберут все слова, когда-либо написанные человеком, не хватит, чтобы вручную записать хотя бы одно из них. В точных науках, похоже, мы можем заставить ангелов танцевать на острие иглы.

Совершенно очевидно, что наука об обществе сильно отстала. Однако из этого наблюдения очень легко сделать неверные выводы. Недавно мне напомнил об этой проблеме коллега-физик. Перелопатив уйму трудов по социологии, он пришел к следующему заключению: главная проблема этой дисциплины в том, что она не открыла никаких столь же общих и точных законов человеческого поведения, как те, к которым он привык в физике. Вместо этого, показалось ему, социология — просто бесконечное нагромождение особых случаев, когда кто-то один делает что-то одно по какой-то одной причине один раз, и кто-то другой делает что-то другое по какой-то другой причине в другой раз. Будучи физиком до мозга костей, мой друг нашел это отсутствие закономерного поведения особенно огорчительным. В конце концов, сложно представить, чтобы любой крупный прорыв в физике мог произойти без знания законов Ньютона, применимых во все времена и во всяком пространстве. Они были настолько неотъемлемыми от достижений естественных наук, что со временем стали ассоциироваться с самой идеей науки. Неспособность социологов предложить нечто хотя бы отдаленно похожее, по его мнению, конечно, означала одно: социальная наука не заслуживает считаться таковой вообще.

Везет же физикам!

Как выясняется, склонность судить о социологии по стандартам физики отнюдь не нова: она восходит к философу Огюсту Конту[50], жившему в XIX веке и считающемуся основоположником социологической науки. По его глубокому убеждению, социология, которую он называл «социальной физикой», однажды займет свое место рядом с математикой, астрономией, физикой, химией и биологией как одна из шести фундаментальных наук, описывающих всю реальность. Она, полагал Конт, должна стать единой «всеобъемлющей теорией» человеческого опыта, обязательно охватывающей другие науки и расширяющей их, что позволит дать надлежащее объяснение культурам, институтам, экономике, политике, всему на свете, — иными словами, той самой универсальной теорией, которую искал мой друг-физик. Конт так и не сформулировал последнюю во всех подробностях, однако его философия позитивизма — идея о том, что социальные объекты и силы можно описывать и анализировать так же, как физические, — заложила фундамент для всех великих теорий, возникших позже.

Одна из первых была предложена вскоре после смерти Конта современником Дарвина философом Гербертом Спенсером[51]. Он развил концепцию, согласно которой общество — это организм, в котором индивиды уподоблены клеткам, социальные институты играют роль органов, а социальное развитие определяется неким аналогом естественного отбора. Именно Спенсеру, а вовсе не Дарвину принадлежит фраза о «выживании сильнейших». Его специфические идеи быстро отвергли, сочтя их наивными. А вот основное философское утверждение — общества организованы так, а не иначе, чтобы служить некой холистической функции, — наряду с позитивизмом Конта сохранилось и оказало влияние на мышление такого крупного социолога, как Эмиль Дюркгейм[52]. Последний, кстати, по-прежнему считается одной из ключевых фигур этой дисциплины.

Апофеозом «большого» теоретизирования, однако, явились работы гарвардского социолога Талкотта Парсонса[53], написанные в середине XX столетия. Он предложил теоретическое направление, ставшее известным под названием структурного функционализма. Согласно Парсонсу, социальные институты состоят из сетей взаимосвязанных ролей, играемых индивидами с рациональной мотивацией. В то же время действия людей ограничиваются социальными нормами, законами и другими механизмами контроля, закодированными в институтах, частью которых эти индивиды являются{288}. Путем тщательной, исчерпывающей классификации всех функций различных типов поведения, а также разнообразных социальных и культурных структур, в которых они имеют место, Парсонс замахнулся на то, чтобы описать — не больше и не меньше — все общество целиком. Это было величайшее предприятие, и имя Талкотта до сих пор находится в списке наиболее выдающихся социальных теоретиков всех времен. Увы, с ним произошло то же, что и с Контом, а затем и со Спенсером: не успели высохнуть чернила на «общей теории», как критики разнесли ее в пух и прах. Его идея индивидуального действия, в сущности, постулировала лишь то, что «люди делают то или иное, потому что хотят»{289}. Она на самом деле вообще не являлась «теорией» — это был только «набор понятий и определений»{290}. И она была настолько сложной, что никто не мог ее понять{291}.

Оглядываясь на крушение теории Парсонса несколькими годами позже, социолог Роберт Мертон, чья работа по эффекту Матфея обсуждалась мной в предыдущей главе, сделал вывод: социологи слишком уж поспешили сымитировать теоретические успехи физиков. Не то чтобы ученый не разделял зависти, которую последние могли возбудить в других. По его словам, «многие социологи воспринимают достижения физики как образец для самооценки. Они пытаются сравнить свои бицепсы с мускулами старших братьев. Им тоже хочется, чтобы с ними считались. Но когда выясняется, что у них нет ни крепкого телосложения, ни убийственной силы удара, некоторые впадают в отчаяние. И начинают задаваться вопросом: а действительно ли возможна наука об обществе, если мы не создадим универсальную систему социологии?»[54]. По мнению Мертона, «при такой точке зрения не учитывалось, что физику XX столетия отделяют от социологии ХХ столетия миллиарды человеко-часов непрерывного, организованного и совокупного исследования». Только после того, как Коперник, Браге и целый сонм других потратили века на скрупулезные наблюдения, такие астрономы, как Кеплер, смогли вывести в физике математические закономерности, объяснившие унаследованные данные. И только тогда один такой гений, как Ньютон, смог свести эти закономерности к настоящим законам. Социальные теоретики, о которых писал Мертон, напротив, пошли другим путем: они сначала предложили всю систему мысли и лишь потом задумались о том, что же именно им надо измерять{292}. «Вероятно, — сожалел Мертон, — социология еще не готова к появлению своего Эйнштейна, поскольку еще не нашла своего Кеплера, — не говоря уж о своем Ньютоне, Лапласе, Гиббсе, Максвелле или Планке»{293}.

По убеждению Мертона, социологи должны сосредоточиться на «теориях среднего уровня» — то есть достаточно общих для того, чтобы объяснять больше, чем изолированные явления, но достаточно специфичных, чтобы говорить нечто конкретное и полезное. Например, согласно «теории относительной депривации», люди чувствуют себя угнетенными обстоятельствами ввиду того, что их беды превосходят беды окружающих. Если ваш дом сгорел при пожаре, вы безутешны, но если весь город стерт с лица земли землетрясением и тысячи ваших соседей погибли, вы рады, что выжили. С одной стороны, это не совсем общая теория, поскольку она прогнозирует реакцию исключительно на превратности судьбы. Но, с другой, не совсем уж она и специфичная, ибо применима к несчастьям вообще. Аналогичным образом, согласно «теории набора ролей» каждый человек играет не только множественные роли — учитель в школе, отец дома и т. д., — но каждая из них сама по себе является совокупностью взаимоотношений: учителя с учениками, с коллегами, с директором школы. Опять-таки, эта теория весьма специфичная — она ничего не говорит о рынках, правительствах и других важных чертах социального мира. Но вместе с тем и достаточно общая, так как применима к людям всех типов.

Был Мертон прав или нет, отстаивая теории среднего уровня, не имеет большого значения, ибо они никогда не захватывали воображение ученых так, как общие. Спустя всего год после публикации критической статьи Мертона экономист Джон Харсани, в 1994 году получивший Нобелевскую премию в области экономики за работу по теории игр, заявил: теория рационального выбора — идея о принятии решений, которую мы рассматривали в первой главе, — готова предоставить ту самую универсальность, которая, по мнению Мертона, была крайне преждевременной{294}. Так начался новый цикл: теоретики рационального выбора проводили параллели между собственными усилиями и ньютоновской механикой{295}, а критики выдвигали те же возражения, что и первые — в адрес теорий парсонского типа{296}. Естественно, теория рационального выбора оказалась неспособной достичь своих первоначальных амбициозных целей, однако это вовсе не избавило социологию от зависти к физике. Судя по жалобе моего коллеги-физика, дела обстояли как раз наоборот: даже если сами социологи наконец устали от больших идей, целое поколение физиков только и ждало, чтобы прийти им на смену{297}.

Учитывая невероятную сложность человеческого поведения, такой подход к социологии кажется в некотором роде безумием. Как я уже говорил в первой главе, индивидуальное поведение осложнено дюжинами психологических ошибок, многие из которых оперируют вне нашего осознания и взаимодействуют. Ну, как именно они взаимодействуют, пока не известно. И, как я говорил в третьей главе, когда люди взаимодействуют друг с другом, логически вывести их коллективное поведение из индивидуальных качеств и стимулов может оказаться просто невозможным — даже если о каждом участнике известно все на свете. Учитывая, что реальная сложность социального мира — включая не только людей и группы, но и бесчисленное множество рынков, правительств, фирм и других институтов, которые мы для себя создали, — настолько велика (я не описал и сотой доли ее), разве кому-нибудь вообще придет в голову, что можно записать набор правил, которые все это объяснят?

Отвечу так. Поскольку социологи-теоретики, как ни странно, тоже люди, они совершают ту же ошибку, что и планировщики, политические деятели, специалисты по маркетингу и бизнес-стратеги. А именно — колоссально недооценивают сложность того, что пытаются делать. И точно так же сколько бы раз планировщики, политические деятели и так далее ни терпели неудачи, всегда найдется кто-то, уверенный, будто это не так уж сложно — в конце концов-то, это ж не «высшая математика». Иначе говоря, если большая часть предлагаемого социологией отвечает здравому смыслу, это не только потому, что любое человеческое поведение становится очевидным, коль скоро вы знаете ответ. Отчасти проблема в том, что социологи, равно как и все остальные, участвуют в социальной жизни и, следовательно, уверены, что с помощью обычных размышлений могут понять, почему люди делают то, а не это. Потому и не удивительно, что социологические объяснения грешат множеством тех же слабых мест — таких, как наивные утверждения рациональности, репрезентативные индивиды, особенные люди и объяснения задним числом, — какие характерны и для объяснений, подсказанных здравым смыслом.

Измерение неизмеряемого

Решить эту проблему, как давным-давно заметил коллега Пола Лазарсфельда Сэмуэль Стауффер, можно: социологии следует меньше зависеть от здравого смысла и больше от того, что он называл «нездравым смыслом»{298}. Увы, отказаться от рассуждений с позиций первого не так-то просто. Беда в том, что на протяжении почти всей своей истории наука об обществе просто не могла измерить элементы социальных явлений так, как мы это делаем с физическими или биологическими. «Социальные» явления, как я уже говорил, включают большие популяции людей, взаимодействующих друг с другом и оказывающих влияние друг на друга (а также на создаваемые ими организации и правительства), которые трудно наблюдать непосредственно — не говоря уж о том, чтобы поместить в лабораторию{299}. Столкнувшись с этой ситуацией, социологи сделали лучшее из возможного: они измеряли то, что было доступно измерению, а пробелы заполняли с помощью теорий и интуиции{300}.

В последнее время, однако, мир начал меняться, и, возможно, ряд этих исторических ограничений в социологии наконец-то будет преодолен. Коммуникационные технологии — такие как электронная почта, сотовые телефоны и мгновенные сообщения — теперь имплицитно очерчивают социальные сети и потоки информации между миллиардами людей. Онлайновые сообщества — такие, как Facebook, Twitter, Wikipedia и World of Warcraft — обеспечивают взаимодействие между пользователями, одновременно способствуя новым типам социальной активности и регистрируя ее. Сайты «краудсорсинга» — например, Mechanical Turk на Amazon — все чаще используются в качестве «виртуальных лабораторий», где исследователи проводят эксперименты по психологии и поведенческой экономике{301}. А веб-поиск, онлайновые средства массовой информации и электронная торговля дают возможность лучше понять намерения и поступки людей во всем мире. Наблюдение за их действиями и взаимодействиями ставит ряд серьезных вопросов о правах и приватности, поэтому тут требуется надлежащая осторожность{302}. И все же эти технологии демонстрируют огромный научный потенциал, позволив нам впервые в истории в реальном времени наблюдать поведение больших групп и даже целых обществ.

Например, исследование «Музыкальная лаборатория», которое я обсуждал в третьей главе и которое показало роль социального влияния в определении успеха, включало почти 30 тысяч участников. 50 лет назад, возможно, кто-нибудь и придумал бы такой эксперимент — тогда социальные психологи только начинали изучение влияния и группового принятия решений{303}, но до недавнего времени проведение его было логистически невозможно по одной-единственной причине: втиснуть столько народа в обыкновенную лабораторию просто нереально. Аналогичным образом исследование «лидеров мнений» на Twitter, которое я обсуждал в четвертой главе, должно было ответить на остававшийся без ответа на протяжении нескольких десятилетий вопрос, являются ли причиной распространения информации особенные люди. Чтобы понять это, однако, потребовалось отслеживание распространения около 40 млн URL во всей сети Twitter на протяжении двух месяцев. До появления социальных сетей (Twitter, Facebook) подобный уровень разрешения — отслеживание движения информации от человека к человеку внутри сети — был невозможен и немыслим в масштабах миллионов таких событий{304}.

Другие описанные мной исследования (такие, как эксперимент «тесного мира» из пятой главы) были возможны и до изобретения Интернета — однако не в том масштабе, в котором их провели в итоге. Эксперимент Милграма, например, включал всего 300 участников, отправлявших бумажные письма одному адресату в Бостоне. Опыт, основанный на электронной почте, который мы с коллегами провели в 2002 году, включал более 60 тысяч участников, направляющих сообщения одной из 18 целей, находившихся в 13 разных странах. В его ходе цепочки сообщений прошли через 160 разных стран — таким образом, несмотря на все свои недостатки, исследование стало грубым тестом гипотезы «тесного мира» на истинно глобальной основе. Аналогичным образом «полевой» эксперимент Дэвида Рейли и Рэндалла Льюиса по эффективности рекламы, описанный в девятой главе, был похож на те, которые проводились в прошлом{305}, — но с 1,6 млн участников оказался во много раз крупнее. Подобный размах впечатляет уже одной своей осуществимостью. Важен он и с научной точки зрения — порой изучаемые эффекты хоть и реальны, но очень малы, а значит, для выделения из постороннего шума требуется очень большое их количество{306}.

Рыбак рыбака

Другой тип исследований, провести который до недавнего времени было невозможно, касается явления, широко наблюдаемого в социальной жизни и известного в социологии как «принцип гомофилии» — идеи о том, что рыбак рыбака видит издалека. Куда бы социологи уже несколько десятилетий ни бросали взгляд, везде друзья, супруги, коллеги и приятели в отношении целого ряда свойств — таких, как раса, возраст, пол, доход, образование и даже мнения — оказывались больше похожими друг на друга, чем незнакомцы{307}. Но откуда же берется это сходство? На первый взгляд ответ очевиден: люди склонны формировать связи с похожими на себя, поскольку, правильно это или нет, именно с этими людьми они предпочитают проводить свое время{308}. Такое объяснение построено на здравом смысле и упускает из виду то, как именно мы выбираем себе друзей. А выбираем мы их среди тех, с кем встречаемся, — то есть в основном это наши коллеги, члены организаций, к которым мы принадлежим, люди, которым нас представили общие знакомые. Мало того, доказано, что многие из этих социальных окружений изначально отличаются высокой однородностью — или гомогенностью — с точки зрения расы, пола, возраста и уровня образования. Как результат, не исключено, что наблюдаемое сходство связано с психологическими предпочтениями меньше, нежели с ограниченными возможностями, которые предоставляет жизнь{309}.

Подобные проблемы имеют крайне важное значение, ибо они оказывают влияние на столь противоречивые вопросы, как расовая сегрегация и аффирмативное действие. Уладить дело с данными, однако, крайне трудно: распутывание различных причинно-следственных связей требует наблюдения за отдельными людьми, сетями и группами на протяжении длительных периодов времени{310}. С исторической точки зрения, раньше такие типы данных как раз и не были доступны ни социологам, ни кому бы то ни было еще. Коммуникационные технологии вроде электронной почты, однако, явно способны изменить ситуацию к лучшему. Поскольку электронные письма по большей части представляют собой реальные взаимоотношения, обмен ими можно использовать для наблюдения за лежащими в их основе социальными сетями. А поскольку почтовые серверы способны регистрировать взаимодействия между миллионами людей и сохранять их в течение долгого времени, становится возможным весьма точное воссоздание развития даже очень больших сетей. Прибавьте к этой информации данные, методично собираемые о своих членах компаниями, университетами и прочими организациями, — и вот общая картина уже начинает проявляться во всей своей полноте.

Недавно мы с моим бывшим аспирантом Георгием Коссинцом применили такой подход к изучению источников гомофилии у студентов, профессоров и прочих служащих университетского сообщества. Как и в предыдущих исследованиях, мы обнаружили: знакомые — то есть люди, регулярно обменивающиеся электронными письмами, — оказались существенно более схожими по ряду таких параметров, как возраст, пол, научная специализация и так далее, чем незнакомцы. Кроме того (как то и подсказывает здравый смысл), похожие, но пока не знакомые люди имели больше шансов установить связь друг с другом, чем не похожие, а уже близкие (либо вследствие наличия у них общих знакомых, либо по принадлежности к одной группе) оказались больше схожи друг с другом, чем никак между собой не связанные. Стоило объяснить эффект близости, как большинство предубеждений относительно связей похожих людей исчезли. Мы сделали следующий вывод: хотя люди в нашем сообществе действительно предпочитали похожих на себя, эта преференция изначально была относительно слабой. Со временем она увеличивалась, в итоге создавая видимость намного более сильных предпочтений{311}.

Другие вопросы, имеющие отношение к гомофилии, могли быть изучены и до изобретения Интернета — однако эти исследования оказались бы слишком дорогими, сложными и медленными. Например, политологи и социологи давно беспокоились о том, что американцы — по выбору или по обстоятельствам — все больше общаются с похожими на них соседями и знакомыми. Если это так, тенденция весьма проблематична. Ведь обратной стороной гомогенных социальных кругов является большая раздробленность общества, в котором расхождение во мнениях ведет к политическому конфликту скорее, нежели к обмену идеями между равными партнерами{312}. Но вот в чем вопрос: а существует ли такая тенденция на самом деле? Политологи, как правило, единодушны: Конгресс США сегодня поляризован как никогда прежде — да и средства массовой информации не отстают. Тем не менее исследования разделения среди обычных граждан дали противоречивые результаты. Одни свидетельствуют о резком его усилении, тогда как другие указывают на то, что за последние несколько десятилетий уровни согласия мало изменились{313}. Почему же так? Возможно, наши друзья в действительности соглашаются с нами гораздо реже, чем нам кажется. Следовательно, большая часть поляризации скорее воспринимаема, нежели реальна{314}. Увы, проверить эту гипотезу просто в теории, но сложно на практике. Допустим, нужно измерить, насколько реальная степень согласия между друзьями соответствует их представлениям о ней. Для этого у каждой пары А и Б нужно поинтересоваться, что А думает о том или ином вопросе, что о нем думает Б и что, по мнению А, думает Б. Поскольку существует масса таких вопросов и опросить необходимо множество пар, задача выходит чрезвычайно трудоемкой. Кроме того, предстоит не только выяснить, кто является друзьями каждого респондента, но еще и разыскать их{315}.

В сети Facebook все относительно открыто — каждый уже назвал своих друзей. Подсчитав количество общих знакомых, можно дифференцировать различные степени дружбы{316}. Кроме того, в 2007 году Facebook запустила платформу, позволяющую сторонним программистам писать собственные приложения и затем размещать их в сети. В результате появилось Friend Sense — приложение, написанное всего за несколько недель в начале 2008 года моими коллегами по Yahoo! Шэрадом Гоэлом и Уинтером Мейсоном. В его рамках пользователей спрашивали, что они думают по ряду социальных и экономических вопросов и что, по их мнению, думают их друзья. По стандартам Facebook, успех этой затеи оказался весьма умеренным — ею воспользовалось около 1500 человек, что дало примерно 100 тысяч вопросов. Однако по стандартам сетевых обзоров это довольно много. При использовании традиционных методов интервьюирования планирование, финансирование и проведение исследования подобного масштаба заняло бы пару лет и стоило бы пару сотен тысяч долларов (в основном чтобы заплатить исследователям). С Facebook мы потратили несколько тысяч долларов на рекламу и собрали все данные за несколько недель.

Согласно полученным нами результатам, друзья действительно были больше похожи, чем незнакомцы, а близкие друзья и приятели, которые, скажем, беседуют о политике, — больше, чем случайные знакомые. То же подразумевает и принцип гомофилии. Но люди неизменно полагают, что их друзья — будь они близкие или нет — больше похожи на них, чем есть на самом деле. В частности, наши респонденты редко угадывали, когда их друзья — даже близкие, с которыми они обсуждали политику, — с ними не соглашались. О количестве ошибавшихся недвусмысленно говорил целый ряд сообщений, полученных нами от участников Friend Sense . Последние часто приходили в ужас от того, как их воспринимали друзья и возлюбленные. «Да как тебе вообще могло прийти в голову, что я так думаю?» — нередко возмущались они. Бывало и так, что испытуемым задавали вопрос о ком-то, с кем они якобы хорошо знакомы, и те вдруг понимали, что не знают ответ — хотя такие вопросы образованные, политически сознательные друзья уж точно должны были обсуждать{317}.

Следовательно, если беседы о политике лишь незначительно улучшают нашу способность выявлять моменты, когда друзья с нами не согласны, тогда о чем именно мы говорим? Точнее, в отсутствие специфической информации о том, что на самом деле думают наши друзья по конкретным вопросам, на каких таких основаниях мы догадываемся об их мнении? Проведя серию дополнительных анализов, мы сделали вывод: сомневаясь (а это случается намного чаще, чем нам бы хотелось), мы угадываем позиции собеседников, во-первых, используя простые стереотипы («мои друзья в основном левые либералы, значит, они отстаивают типичные для левых либералов позиции»), а во-вторых, «проецируя» на них собственное мнение{318}. Последнее открытие потенциально важно, ибо начиная с Лазарсфельда и социологи и маркетологи полагают: изменения политических мнений в большей степени определяются «сарафанным радио», нежели услышанным или прочитанным в средствах массовой информации. Но если, думая об убеждениях своих друзей, мы на самом деле видим лишь отражение собственных убеждений, то возникает вопрос о степени влияния, оказываемого на нас окружающими. Friend sense, к сожалению, не позволял ответить на вопросы о последнем. Однако сегодня на Facebook уже проводятся исследования влияния, так что, надеемся, результат не заставит себя долго ждать{319}.

Бесспорно, использование в качестве заменителей «реальных» социальных связей данных, извлекаемых как из электронных писем, так и из списков друзей на Facebook, вызывает всевозможные трудности. Откуда нам знать, например, какой тип взаимоотношений подразумевается под связью на Facebook или какая доля общения между двумя людьми отражена в их переписке? Я могу отправлять множество писем своим коллегам каждый день, а моей маме — только один или два раза в неделю, но одно это наблюдение мало что говорит о природе и относительной важности таких взаимоотношений. Для одних взаимодействий я могу использовать электронную почту, тогда как для других предпочту сотовый телефон, Facebook или личную встречу. Даже когда я использую одни и те же средства коммуникации с разными людьми, одни связи могут быть более значимыми, чем другие. Исходя из одной лишь частоты коммуникаций, таким образом, можно сделать не так уж много выводов. Кроме того, совершенно не ясно, какие взаимоотношения должны нас интересовать в первую очередь. Для некоторых целей — таких, как оценка эффективности работы в команде — главными являются связи между ее членами, тогда как для других — как, скажем, для взаимоотношений, влияющих на религиозные или политические убеждения, — они могут оказаться совершенно нерелевантными. Чтобы выяснить, насколько быстро распространяются слухи, важно лишь то, с кем человек общался последние несколько дней. Если же речь идет об информации, распространяемой исключительно через сети доверия, единственно важными связями будут длящиеся долгие годы.

Существует множество подобных вопросов, пока остающихся без ответа и в настоящий момент ограничивающих возможность делать из электронных данных значимые социологические выводы. Сколько бы мы их ни насобирали, количество само по себе — точно не панацея. Тем не менее несколько лет назад эти вопросы (равно как и многие другие) мы не могли даже сформулировать. Одно то, что мы их задаем, — уже шаг на пути к ответу на них. Несмотря на все свои недостатки, таким образом, доступность эмпирических данных — наряду с возможностью проведения экспериментов в немыслимых ранее масштабах — позволяет социологам выйти за рамки кабинетных умозаключений и окунуться в мир, где коллективное поведение можно измерить, понять, а то и спрогнозировать так, как давно привыкли делать в других областях науки{320}.

Этот сложный, сложный мир

Неясно, куда этот новый подход к социальной науке нас заведет, но едва ли это будут те простые универсальные законы, о которых мечтали Конт и Парсонс. Впрочем, этого и не должно быть, ибо социальный мир просто-напросто не управляется ни одним из них. В отличие от силы тяготения, которая работает одинаково во все времена и во всех местах, гомофилия возникает отчасти из психологических предпочтений, а отчасти — из структурных ограничений. В отличие от массы и ускорения, которые определяются однозначно, влияние иногда концентрируется, а иногда распределяется, тогда как успех обусловливает сложнейшая комбинация индивидуальных выборов, социальных ограничений и случайности. В отличие от физических сил, сложение которых определяет их действие на массу, качество и эффективность работы зависят как от как внутренних мотивов, так и от внешних стимулов. В отличие от физической реальности, которая существует с нами или без нас, социальную «реальность» нельзя отделить от нашего ее восприятия, где последнее управляется как нашими собственными психологическими склонностями и ошибками, так и внешне наблюдаемыми качествами.

Социальный мир, другими словами, гораздо запутаннее и сложнее физического — и чем больше мы узнаем о нем, тем сложнее и запутаннее он кажется. Скорее всего, наука социология никогда не будет походить на физику. Или даже на биологию. Но это нормально. То, что физика пережила столь грандиозный успех в силу небольшого количества очень общих законов, вовсе не означает, что это — единственный способ движения науки вперед. В биологии ведь тоже нет универсальных законов, однако ни она, ни медицина не стоят на месте. Конечно, сама суть науки заключается отнюдь не в некоей конкретной форме, а в следовании научным процедурам (построение теорий, наблюдение и экспериментирование), которые планомерно, шаг за шагом лишают мир его тайн. И конечно, цель всех этих процедур — вовсе не в открытии законов того или иного типа, но в понимании, как все устроено, в решении конкретных вопросов. Следовательно, чем меньше мы стремимся найти в науке об обществе общие, универсальные правила, чем больше следуем научному методу. И чем больше сосредоточиваемся на решении актуальных проблем, тем большего в итоге достигнем.

Но на решение каких именно проблем можно надеяться? Точнее — возвращаясь к вопросу, который я поднимал во введении, — что такое могут обнаружить социологи, чего не в состоянии сообразить любой умный, образованный человек? Разумеется, всякий мыслящий индивидуум с помощью самоанализа может додуматься, что на нас всех влияют мнения семьи и друзей, что контекст важен и что все относительно. Конечно, такой человек и без социологии знает, что суждения и представления окружающих крайне важны и что людей волнуют не только деньги. Мгновение самонаблюдения, и становится совершенно ясно: успех — это лишь отчасти везение, пророчества могут исполняться, и даже самые лучшие планы подчиняются закону непредвиденных последствий. Всякий мыслящий человек знает, конечно, что будущее непредсказуемо и что прошлые достижения не являются гарантией будущей прибыли. Он знает, что люди предвзяты и иногда нерациональны, что политические системы часто непоследовательны и полны противоречий, что судьба иногда властвует над материей и что простые объяснения могут затушевывать сложные истины. Люди даже могут знать — или, по крайней мере, слышать об этом и верить в это, — что все связаны друг с другом в шесть «рукопожатий». Иначе говоря, когда субъектом выступает человеческое поведение, и в самом деле трудно придумать хоть одно социологическое открытие, которое не показалось бы очевидным, хотя прийти к нему могло быть очень и очень трудно{321}.

Неочевидно, однако, то, как все эти «очевидные» вещи сочетаются друг с другом. Мы знаем, например, что люди влияют друг на друга. И видим, что ставшие хитами фильмы, книги и песни во много раз успешнее других. Но мы не понимаем, как силы социального влияния, оперирующие на уровне индивида, управляют (и управляют ли?) неравенством и непредсказуемостью в масштабе целых рынков. Мы знаем, что участники социальных сетей склонны образовывать относительно гомогенные группы, но не имеем понятия, чем это вызвано: психологическими предпочтениями или структурными ограничениями. Так же точно неочевидно, что именно из-за этого локального кластеринга — а не вопреки ему — люди путешествуют по очень большим сетям, в итоге добираясь до незнакомцев за небольшое количество шагов. В какой-то момент мы признаем, что будущее непредсказуемо, но мы не знаем, сколько всего можно более или менее точно спрогнозировать путем более тщательного продумывания возможностей, а что останется случайным, как результат броска игральной кости. Еще туманнее то, как баланс между предсказуемостью и непредсказуемостью должен изменить типы стратегий, которые мы разрабатываем для подготовки к будущим последствиям, или типы объяснений, которые мы предлагаем наблюдаемым событиям и явлениям{322}.

В решении таких вот головоломок наука об обществе может продвинуться гораздо дальше, чем мы со своими здравым смыслом и интуицией. Но, главное, по мере их решения наверняка выяснится, что во многих из них действуют схожие механизмы, а значит, мы сможем наконец подобраться к тем самым теориям «среднего уровня», о которых говорил Мертон в 1960-х годах. О чем мы можем узнать путем изучения социального влияния на культурных рынках, что также скажет нам нечто полезное о взаимоотношениях между финансовыми стимулами и индивидуальными достижениями? Как, например, можем мы связать знания о различиях между реальным и воспринимаемым сходством в политических убеждениях с данными об источниках сходства в социальных сетях? Что они могут сказать нам о социальном влиянии и коллективном поведении? И как нам связать сетевой поиск, социальное влияние, принятие решений, стимулы, достижения, мнения и поляризацию с такими ключевыми вопросами науки об обществе, как неравенство, социальная справедливость и экономическая политика?

Пока неясно, можем ли мы это вообще. К тому же вовсе не обязательно, что теории среднего уровня — единственно верный подход. Возможно, «полевые» эксперименты и методика использования существующих ресурсов дадут лучшие результаты. С их помощью мы в состоянии «отмотать пленку назад» и продемонстрировать, что работает, а что нет, — даже если точные механизмы причины и следствия останутся нераскрытыми. На самом деле нам, вероятно, следует взять на вооружение оба этих подхода: они позволят рассматривать поведение людей и окружающий мир одновременно под разными углами. Это огромный труд? Да. Но, как 40 лет назад заметил Мертон, мы уже проделывали это — сначала в физике, потом в биологии, а затем в медицине. Если говорить о современности, то геномика, сформировавшаяся более 50 лет назад (с открытием ДНК), обещала медицине гораздо больше, чем могла дать, но тем не менее это никого не остановило: попытки найти новые методы лечения продолжались, продолжаются и будут продолжаться{323}. Почему же более эффективные «лекарства» для снижения бедности, ускорения экономического развития и повышения уровня государственного образования должны заслуживать меньшего?

Наконец — и, должно быть, это самое главное, — мы больше не имеем права утверждать, будто прогресс в социальных науках невозможен вследствие отсутствия у них необходимых инструментов. Как изобретение телескопа произвело революцию в исследовании неба, а микроскопа — в медицине, сделав неизмеряемое измеряемым, так и технологические достижения в сфере мобильной и интернет-коммуникаций обладают потенциалом произвести революцию в нашем понимании себя и своих взаимодействий. Мертон был прав: социальная наука еще не нашла своего Кеплера. Но спустя 300 лет после заявления Александра Поупа о том, что истинная цель познания заключена не в небесах, а в нас самих, мы наконец-то нашли свой телескоп{324}.

Так пусть революция начнется!

Литература

Абрахам М. Офлайн-эффект онлайн-рекламы // Harvard Business Review — Россия. — 2008. — Ноябрь.

Ариели Д. Предсказуемая иррациональность. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2010. — 296 с.

Аш C. Влияние группового давления на модификацию и искажение суждений // Пайнс Э., Маслач К. Практикум по социальной психологии. — СПб.: Питер, 2000. — C. 210–225.

Беккер Г. С. Человеческое поведение: экономический подход. — М.: ГУ ВШЭ, 2003. — 672 с.

Бергер П. Л., Лукман Т. Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания. — М.: Медиум, 1995. — 323 с.

Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. — М.: Юнити-Дана, 2005. — 848 с.

Гелб Л. Правила власти. Как здравый смысл может спасти американскую внешнюю политику. — М.: Прогресс-Традиция, 2010. — 312 с.

Гилберт Д. Спотыкаясь о счастье. — СПб.: Питер, 2008. — 288 с.

Гирц К. Здравый смысл как культурная система // Неприкосновенный запас. — 2007. — № 4 (54).

Гладуэлл М. Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам. — М.: Альпина Паблишерз, 2010. — 256 с.

Глейк Дж. Хаос. Создание новой науки. — М.: Амфора, 2001. — 398 с.

Голдштейн Д., Джонсон Э., Херрман А., Хейтман М. Молчать о главном: помогите людям сделать правильный выбор // Harvard Business Review — Россия. — 2009. — Апрель.

Грановеттер М. Экономическое действие и социальная структура: проблема укорененности // Западная экономическая социология. Хрестоматия современной классики. — М.: РОССПЭН, 2004. — C. 131–158.

Данто А. Аналитическая философия истории. — М.: Идея-Пресс, 2002. — 292 с.

Джекобс Дж. Смерть и жизнь больших американских городов. — М.: Новое издательство, 2011. — 460 с.

Джемс У. Прагматизм. Новое название для некоторых старых методов мышления. Популярные лекции по философии. — СПб.: Шиповникъ, 1910. — 244 с.

Кейвз Р. Контракты между искусством и коммерцией // Экономика современной культуры и творчества: сборник статей / Сост. Мень Е. Е. — М.: Прагматика культуры, 2006.

Киндлбергер Ч., Алибер Р. Мировые финансовые кризисы. Мании, паники и крахи. — СПб.: Питер, 2010. — 544 с.

Левитт С., Дабнер C. Дж. Фрикономика. — М.: Вильямс, 2007. — 288 с.

Макдональд Л., Робинсон П. Колоссальный крах здравого смысла. История банкротства банка Lehman Brothers глазами инсайдера. — М.: Юнайтед Пресс, 2010. — 344 с.

Маккей Ч. Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы. — М.: Альпина, 1998. — 334 с.

Маркус Г. Несовершенный человек. Случайность эволюции мозга и ее последствия. — М.: Альпина нон-фикшн, 2011. — 256 с.

Мейер М. Оценка эффективности бизнеса. Что будет после balanced scorecard? — М.: Вершина, 2004. — 272 с.

Мертон Р. О социологических теориях среднего уровня // Социальная теория и социальная структура. — М.: АСТ, 2006. — C. 64-105.

Мертон Р. Структура влияния: локальный и космополитический типы влиятельных людей // Социальная теория и социальная структура. — М.: АСТ, 2006. — C. 562–605.

Милграм C. Эксперимент в социальной психологии. — СПб.: Питер, 2001. — 336 с.

Нозик Р. Анархия, государство и утопия. — М.: ИРИСЭН, 2008. — 424 с.

Рейнор М. Стратегический парадокс. — М.: Юрайт, 2009. — 396 с.

Розен Э. Анатомия слухов. Маркетинговые приемы. — СПб.: Питер, 2006. — 240 с.

Розенцвейг Ф. Эффект ореола. — М.: BestBusinessBooks, 2008. — 256 с.

Ролз Дж. Теория справедливости. — СПб.: ЛКИ, 2010. — 536 с.

Сакс Дж. Конец бедности. Экономические возможности нашего времени. — М.: Издательство Института Гайдара, 2011. — 440 с.

Сассун Д. Леонардо и история Моны Лизы. — СПб.: Человек, 2008. — 352 с.

Сибрук Дж. Nobrow. Культура маркетинга. Маркетинг культуры. — М.: Ad Marginem, 2005. — 304 с.

Скотт Дж. Благими намерениями государства. — М.: Университетская книга, 2011. — 568 с.

Талеб Н. Одураченные случайностью. О скрытой роли шанса в бизнесе и в жизни. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011. — 320 с.

Талеб Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. — М.: Колибри, 2009. — 528 с.

Уоттс Д., Хаскин C. Маркетинг в мире неопределенности // Harvard Business Review — Россия. — 2006. — Октябрь.

Фердоуз К., Льюис М., Мачука Х. Скорострельный бизнес: феномен Zara // Harvard Business Review — Россия. — 2006. — Январь-февраль.

Фестингер Л. Теория когнитивного диссонанса. — СПб.: Ювента, 1999. — 320 с.

Фишхофф Б. Обреченным необходимо изучать прошлое: эвристики и предубеждения в ретроспективе // Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения. — Х.: Гуманитарный Центр, 2005. — C. 383–403.

Харфорд Т. Экономист под прикрытием. — М.: BestBusinessBooks, 2009. — 264 с.

Херцберг Ф. Как пробудить рвение к работе // Harvard Business Review — Россия. — 2005. — Август.

Шуровьески Дж. Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство. — М.: Вильямс, 2007. — 304 с.

Abe, S. & N. Suzuki. 2004. «Scale-free network of earthquakes». Euro-physics Letters 65 (4):581-6.

Abraham, M. M. & L. M. Lodish. 1990. «Getting the most out of advertising and promotion». Harvard Business Review 68 (3):50.

Abramowitz, Alan & Kyle L. Saunders. 2008. «Is polarization a myth?» Journal of Politics 70 (2^542-55.

Adamic, Lada A. & Eytan Adar. 2005. «How to search a social networks». Social Networks 27 (3):187–203.

Adar, Eytan & Lada Adamic, A. 2005. «Tracking information epidemics in blogspace». Paper read at 2005 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, Sept. 19–22, Compiegne University of Technology, France.

Adler, Moshe. 1985. «Stardom and Talent». American Economic Review 75 (1):208-12.

Alicke, M. D. & O. Govorun. 2005. «The better-than-average effect». The self in social judgment: 85-106.

Alterman, E. 2008. «Out of print: The death and life of the American newspaper». The New Yorker .

Anderson, P. W. 1972. «More is different». Science 177 (4047^393-6.

Andreozzi, Luciano. 2004. «A Note on Paradoxes in Economics». Kyklos 57 (1):3-20.

Aral, S., L. Muchnik & A. Sundararajan. 2009. «Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks». Proceedings of the National Academy of Sciences 106 (51^21544.

Arango, Tim. 2010. «How the AOL-Time Warner Merger Went So Wrong». New York Times, Jan 10.

Arbesman, S. & S. H. Strogatz. 2008. «A Monte Carlo Approach to Joe DiMaggio and Streaks in Baseball». In http://arxiv.org/abs/0807.5082 [2008].

Arceneaux, K. & D. Nickerson. 2009. «Who Is Mobilized to Vote? A Re-Analysis of 11 Field Experiments». American Journal of Political Science 53 (1):1-16.

Ariely, Dan, George Loewenstein & Drazen Prelec. 2003. «Co-herent Arbitrariness: Stable Demand Curves Without Stable Preferences». Quarterly Journal of Economics 118 (1):73-105.

Armstrong, J. S. 1985. «Long-Range Forecasting: From Crystal Ball to Computer». John Wiley and Sons. New York.

Arrow, Kenneth J., Robert Forsythe, Michael Gorham, Robert Hahn, Robin Hanson, John O. Ledyard, Saul Levmore, Robert Litan, Paul Milgrom, Forrest D. Nelson, George R. Neumann, Marco Ottaviani, Thomas C. Schelling, Robert J. Shiller, Vernon L. Smith, Erik Snowberg, Cass R. Sunstein, Paul C. Tetlock, Philip E. Tetlock, Hal R. Varian, Justin Wolfers & Eric Zitzewitz. 2008. «The Promise of Prediction Markets». Science 320 (5878^877-8.

Arthur, W. Brian. 1989. «Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events». The Economic Journal 99 (394^116-31.

Ayres, I. 2008. «Super crunchers: why thinking-by-numbers is the new way to be smart». Bantam.

Baker, George P. 1992. «Incentive Contracts and Performance Measurement». The Journal of Political Economy 100 (3^598–614.

Baker, S. 2009. The numerati. Mariner Books.

Bakshy, Eytan, Brian Karrer & Lada Adamic, A. 2009. «Social Influence and the Diffusion of User-Created Content». Paper read at 10th ACM Conference on Electronic Commerce, July 6-10, at Stanford, California.

Baldassari, Delia & Peter S. Bearman. 2007. «Dynamics of political polarization». American Sociological Review 72 (5^784–811.

Baldassari, Delia & Andrew Gelman. 2008. «Partisans without constraint: Political polarization and trends in American public opinion». American Journal of Sociology 114 (2^408-46.

Bandiera, O., I. Barankay & I. Rasul. 2009. «Team Incentives: Evidence from a Field Experiment». Unpublished manuscript.

Barbera, R. 2009. «The cost of capitalism: understanding market mayhem and stabilizing our economic future». McGraw-Hill.

Bargh, J. A., & T. L. Chartrand. 1999. «The unbearable automaticity of being». American Psychologist 54 (7^462-79.

Bargh, J. A., M. Chen & L. Burrows. 1996. «Automaticity of social behavior: Direct effects of trait construct and stereotype activation on ac-tion». Journal of Personality and Social Psychology 71:230-44.

Barnes, Brooks. 2009. «Audiences Laughed to Forget Troubles». New York Times, Dec 29.

Bass, Frank M. 1969. «A New Product Growth for Model Consumer Durables». Management Science 15 (5^215-27.

Bassetti, S., W. E. Bischoff & R. J. Sherertz. 2005. «Are SARS superspreaders cloud adults». Emerging Infectious Diseases (serial on the Internet).

Beck, P. W. 1983. «Forecasts: opiates for decision makers». Paper read at the Third International Symposium on Forecasting, Philadelphia, PA, USA.

Becker, Gary S. & Kevin M. Murphy. 2000. «Social Economics: Market Behavior in a Social Environment». Cambridge, MA: The Belknap Press of Harvard University Press.

Becker, Howard. 1945. «Interpretive Sociology and Constructive Typology». In Twentieth century sociology, ed. G. Gurvitch and W. E. Moore: Philosophical Library.

Becker, Howard S. 1998. «Tricks of the Trade: How to Think about Your Research while You’re Doing it». Chicago: University of Chicago Press.

Bengston, William F. & John W. Hazzard. 1990. «The Assimilation of Sociology in Common Sense: Some Implications for Teaching». Teaching Sociology 18 (1):39–45.

Berger, Jonah & Grinne Fitzsimons. 2008. «Dogs on the Street, Pumas on Your Feet: How Cues in the Environment Influence Product Evaluation and Choice». Journal of Marketing Research (JMR) 45 (1):1-14.

Berger, Jonah & Chip Heath. 2007. «Where Consumers Diverge from Others: Identity Signaling and Product Domains». Journal of Consumer Research 34 (2):121-34.

Berlin, Isaiah. 1960. «History and Theory: The Concept of Scientific History». History and Theory 1 (1):1-31.

Berman, E. 2009. «Radical, Religious, and Violent: The New Economics of Terrorism». Mit Pr.

Bernard, H. R., E. C. Johnsen, P. D. Killworth & S. Robinson. 1989. «Estimating the size of an average personal network and of an event population». In The Small World, ed. M. Kochen. Norwood, NJ: Ablex Publishing.

Bernard, H. R., E. C. Johnsen, P. D. Killworth & S. Robinson. 1991. «Estimating the size of an average personal network and of an event population: Some empirical results». Social Science Research 20:109-21.

Bernard, H. R., P. D. Killworth, D. Kronenfeld & L. Sailer. 1984. «The Problem of Informant Accuracy: The Validity of Retrospective Data». Annual Review of Anthropology 13:495–517.

Bernard, Tara S. 2010. «A Toolkit for Women Seeking a Raise». New York Times, May 14.

Bertrand, Marianne, Dean S. Karlan, Sendhil Mullainathan, Eldar Shafir & Jonathan Zinman. 2010. «What’s Advertising Content Worth? Evidence From a Consumer Credit Marketing Field Experiment». Quarterly Journal of Economics .

Bettman, James R., Mary Frances Luce & John W. Payne. 1998. «Constructive Consumer Choice Processes». Journal of Consumer Research 25 (3):187–217.

Bielby, W. T. & D. D. Bielby. 1994. «All Hits Are Flukes»: Institutionalized Decision Making and the Rhetoric of Network Prime-Time Program Development. American Journal of Sociology 99 (5^1287-313.

Bishop, Bill. 2008. «The Big Sort: Why the Clustering of Like-Minded America Is Tearing Us Apart». New York: Houghton Mifflin.

Bishop, C. M. 2006. «Pattern recognition and machine learning». Springer New York.

Black, Donald. 1979. «Common Sense in the Sociology of Law». American Sociological Review 44 (1):18–27.

Blass, T. 2009. «The man who shocked the world: The life and legacy of Stanley Milgram». Public Affairs.

Bollen, J., A. Pepe & H. Mao. 2009. «Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena». Arxiv preprint arXiv: 0911.1583.

Bond, S. D., K. A. Carlson, M. G. Meloy, J. E. Russo & R. J. Tanner. 2007. «Information distortion in the evaluation of a single option». Organizational Behavior and Human Decision Processes 102 (2^240-54.

Booher-Jennings, Jennifer. 2005. «Below the Bubble: „Educational Triage“ and the Texas Accountability System». American Educational Research Journal 42 (2):231-68.

Booher-Jennings, Jennifer. 2006. «Rationing Education». The Washington Post, Oct 5.

Boudon, Raymond. 1988a. «Common Sense and the Human Sciences». International Sociology 3 (1):1-22.

Boudon, Raymond. 1988b. «Will Sociology Ever be a „Normal Science?“». Theory and Society 17 (5):747-71.

Boudon, Raymond. 1998. «Limitations of Rational Choice Theory». American Journal of Sociology 104 (3):817-28.

Bowles, Samuel, Ernst Fehr & Herbert Gintis. 2003. «Strong Reciprocity May Evolve With or Without Group Selection». Theoretical Primatol-ogy Project Newsletter, 11 December 2003.

Brauers, J. & M. Weber. 1988. «A new method of scenario analysis for strategic planning». Journal of forecasting 7 (1^31–47.

Brill, Steven. 2009. «What’s a Bailed-Out Banker Really Worth?». New York Times Magazine, December 29.

Brill, Steven. 2010. «The Teachers’ Unions’ Last Stand». New York Times Magazine, May 23, 32–47.

Brooker, Katrina. 2010. «City’s Creator, Alone With His Regrets». New York Times, Jan 2.

Brown, B. B. 1968. «Delphi process: A methodology used for the elicitation of opinions of experts». Santa Monica, CA, Rand Corporation.

Brynjolfsson, Erik & Michael Shrage. 2009. «The New, Faster Face of Innovation». MIT Sloan Management Review.

Buchanan, James. 1989. «Rational Choice Models in the Social Sciences». In Explorations into Constitutional Economics, ed. R. D. Tol-lison and V. J. Vanberg. College Station, TX: Texam A&M University Press.

Bumiller, Elizsabeth. 2010. «Top Defense Officials Seek to End ‘Don’t Ask, Don’t Tell’». New York Times, Feb 2.

Burson-Marsteller. 2001. The e-fluentials. New York: Burson-Marsteller.

Cairns, Huntington. 1945. «Sociology and The Social Science». In Twentieth century sociology, ed. G. Gurvitch and W. E. Moore. New York: Philosophical Library.

Camerer, C. F., G. Loewenstein & M. Rabin. 2003. Advances in Behavioral Economics. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Carlson, J. M. & J. Doyle. 2002. «Complexity and robustness». Proceedings of the National Academy of Sciences 99:2538.

Carter, Bill. 2006. «Desperate Networks». New York: Doubleday.

Cassidy, J. 2009. «How Markets Fail: The Logic of Economic Calami-ties». Farrar, Straus and Giroux.

Chapman, Gretchen B. & Eric J. Johnson. 1994. «The limits of anchoring». Journal of Behavioral Decision Making 7 (4^223-42.

Choi, H. & H. Varian. «Predicting the present with Google trends 2008» [cited. Available from http://www.google.com/googleblogs/pdfs/ google_predicting_the_present.pdf.

Christakis, Nicholas A. & James H. Fowler. 2009. «Connected: The Surprising Power of Social Networks and How They Shape Our Lives». New York: Little Brown.

Clark, Kenneth. 1973. «Mona Lisa». The Burlington Magazine 115 (840):144-51.

Clauset, A.& N. Eagle. 2007. «Persistence and periodicity in a dynamic proximity network».

Clifford, Stephanie. 2010. «We’ll Make You a Star (if the Web Agrees)». New York Times, June 4.

Cohen-Cole, Ethan & Jason M. Fletcher. 2008a. «Are All Health Outcomes ‘Contagious’? Detecting Implausible Social Network Effects in Acne, Height, and Headaches». In SSRN Working Paper.

Cohen-Cole, Ethan & Jason M. Fletcher. 2008b. «Is obesity contagious? Social networks vs. environmental factors in the obesity epidemic». Journal of Health Economics 27 (5^1382-7.

Cohn, J. 2007. «Sick: the untold story of America’s health care crisis — and the people who pay the price». HarperCollins Publishers.

Coleman, James S. & Thomas J Fararo. 1992. «Rational Choice Theory: Advocacy and Critique». Sage.

Coleman, James Samuel. 1993. «The Impact of Gary Becker’s Work on Sociology». Acta Sociologica 36:169-78.

Collins, H. 2007. «Bicycling on the moon: Collective tacit knowledge and somatic-limit tacit knowledge». Organization Studies 28 (2):257.

Cook, Karen S., Richard M. Emerson, Mary R. Gillmore & Toshio Yamagishi. 1983. «The Distribution of Power in Exchange Networks: Theory and Experimental Results». American Journal of Sociology 89:275–305.

Cook, Karen S., Linda D. Molm & Toshio Yamagishi. 1993. «Ex-change Relations and Exchange Networks: Recent Developments in Social Exchange Theory». In Theoretical Research Programs: Studies in Theory Growth, ed. J. Berger and M. Zelditch. Stanford, CA: Stanford University Press.

Corbusier, Le. 1923. «Towards a new architecture». Trans. F. Etchells. New York: Dover. First published as Vers une Architecture .

Cortes, C., D. Pregibon & C. Volinsky. 2003. «Computational methods for dynamic graphs». Journal of Computational and Graphical Statistics 12 (4):950-70.

Cox, Gary W. 1999. «The empirical content of rational choice theory: A reply to Green and Shapiro». Journal of Theoretical Politics 11 (2):147-69.

Cutting, J. E. 2003. «Gustave Caillebotte, French impressionism, and mere exposure». Psychonomic Bulletin & Review 10 (2^319.

Dawes, R. M. 2002. «Everyday irrationality: How pseudo-scientists, lunatics, and the rest of us systematically fail to think rationally». West-view Pr.

Dawes, Robyn. 1979. «The robust beauty of improper linear models in decision making». American Psychologist 34 (7^571-82.

De Choudhury, Munmun, Jake M. Hofman, Winter A. Mason & Duncan J. Watts. 2010. «Inferring relevant social networks from interpersonal communication». Paper read at 19th International World Wide Web Conference at Raleigh, NC.

De Mesquita, B. B. 2009. «The Predictioneer’’s Game: Using the Logic of Brazen Self-Interest to See and Shape the Future». Random House.

De Vany, Arthur. 2004. «Hollywood Economics: How Extreme Uncertainty Shapes the Film Industry». London: Routledge.

De Vany, Arthur & W. David Walls. 1996. «Bose-Einstein Dynamics and Adaptive Contracting in the Motion Picture Industry». The Economic Journal 106 (439):1493-514.

Dennett, Daniel C. 1984. «Cognitive wheels: The frame problem of AI». In Minds, Machines and Evolution, ed. C. Hookaway. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

DiMaggio, Paul, John Evans & Bethany Bryson. 1996. «Have American’s social attitudes become more polarized?». American Journal of Sociology 102 (3):690–755.

DiPrete, Thomas A. & Gregory M. Eirich. 2006. «Cumulative Advantage as a Mechanism for Inequality: A Review of Theoretical and Empirical Developments». Annual Review of Sociology 32 (1^271-97.

Dobbin, Frank. 1994. «Cultural Models of Organization: The Social Construction of Rational Organizing Principles». In The Sociology of Culture: Emerging Theoretical Perspectives, ed. D. Crane. Oxford: Basil Blackwell.

Dodds, P. S. & C. M. Danforth. 2009. «Measuring the Happiness of Large-Scale Written Expression: Songs, Blogs, and Presidents». Journal of Happiness Studies : 1-16.

Dodds, P. S., R. Muhamad & D. J. Watts. 2003. «An experimental study of search in global social networks». Science 301 (5634^827-9.

Duesenberry, James. 1960. «Comment on „An economic analysis of fertility“». In Demographic and Economic Change in Developed Countries: A Conference of the Universities, ed. N. B. o. E. Research. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Dunning, D., J. A. Meyerowitz & A. D. Holzberg. 1989. «Ambiguity and Self-Evaluation: The Role of Idiosyncratic Trait Definitions in Self-Serving Assessments of Ability». Journal of Personality and Social Psychology 57 (6):1082-90.

Eagle, N., A. Pentland & D. Lazer. 2007. «Inferring social network structure using mobile phone data». PNAS .

Easterly, William. 2006. «The White Man’s Burden: Why The West’s Efforts to Aid The Rest Have Done So Much Ill and So Little Good». New York: Penguin.

Elster, Jon. 1993. «Some Unresolved Problems in the Theory of Rational Behavior». Acta Sociologica 36:179-90.

Elster, Jon. 2009. «Reason and Rationality». Princeton, NJ: Princeton University Press.

Erikson, Robert S. & Christopher Wlezien. 2008. «Are Political Markets Really Superior to Polls as Election Predictors?». Public Opinion Quarterly 72 (2^190–215.

Farmer, Mary K. 1992. «On the Need to Make a Better Job of Justifying Rational Choice Theory». Rationality and Society 4 (4^411-20.

Fehr, Ernst & U. Fischbacher. 2003. «The nature of human altruism». Nature 425:785-91.

Fehr, Ernst & Simon Gachter. 2000. «Cooperation and Punishment in Public Goods Experiments». The American Economic Review 90 (4^980-94.

Fehr, Ernst & Simon Gachter. 2002. «Altruistic punishment in humans». Nature 415:137-40.

Feld, Scott L. 1981. «The focused organization of social ties». American Journal of Sociology 86 (5^1015-35.

Fiorina, Morris P., Samuel J. Abrams & Jeremy C. Pope. 2005. «Culture Wars? The Myth of a Polarized America». New York: Pearson Longman.

Fisher, M. 2009. «Rocket Science Retailing: The 2006 Philip McCord Morse Lecture». Operations Research 57 (3^527-40.

Fodor, Jerry. 2006. «How the mind works: what we still don’t know». Daedalus 135 (3):86–94.

Frank, R. H. 2007. «The economic naturalist: In search of explanations for everyday enigmas». Perseus Books Group.

Freeman, L. C. 2004. «The development of social network analysis». Empirical Press Vancouver, British Columbia.

Friedman, Jeffrey, ed. 1996. «The Rational Choice Controversy: Economic Models of Politics Reconsidered». New Haven, CT: Yale University Press.

Frist, Bill, Mark McCellan, James P. Pinkerton, Charles Kolb & Newt Gingrich. 2010. «How the G.O.P. Can Fix Health Care». New York Times, Feb 21.

Gabel, Jon R. 2009. «Congress’s Health Care Numbers Don’t Add Up». New York Times, Aug 25.

Gawande, A. 2008. «Better: A surgeon’s notes on performance». Profile.

Gelman, Andrew, David Park, Boris Shor, Joseph Bafumi & Jeronimo Cortina. 2008. «Red State, Blue State, Rich State, Poor State:

Why Americans Vote the Way They Do». Princeton, NJ: Princeton University Press.

Gerber, A. S., D. Karlan & D. Bergan. 2009. «Does the media matter? A field experiment measuring the effect of newspapers on voting behavior and political opinions». American Economic Journal: Applied Economics 1 (2):35–52.

Gigerenzer, G. 2007. «Gut feelings: The intelligence of the unconscious». Viking.

Gigerenzer, Gerd, Peter M. Todd & ABC Research Group. 1999. «Simple Heuristics that make us Smart». Edited by S. Rich. New York: Oxford University Press.

Gilovich, Thomas, Dale Griffin & Daniel Kahneman, eds. 2002. «Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment». Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Ginsberg, J., M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski & L. Brilliant. 2008. «Detecting influenza epidemics using search engine query data». Nature 457 (7232^1012-4.

Giuliani, E., R. Rabellotti & M. P. van Dijk. 2005. «Clusters facing competition: The importance of external linkages». Ashgate Pub Co.

Gladwell, M. 1999. «Six degrees of Lois Weisberg». The New Yorker 11:52–63.

Glenn, David. 2009. «Senator Proposes an End to Federal Support for Political Science». Chronicle of Higher Education, Oct 7.

Gneezy, U., G. Loewenstein & N. Mazar. 2009. «Large Stakes and Big Mistakes». Review of Economic Studies 76 (2^451-69.

Goel, Sharad, Sebastien Lahaie, Jake Hofman, David M. Pen-nock & Duncan J. Watts. 2010a. «What can search predict?» Paper read at 19th International World Wide Web Conference April 26–30, at Raleigh, North Carolina.

Goel, Sharad, Winter Mason & Duncan J. Watts. 2010b. «Per-ceived and Real Attitude Similarity in Social Networks». Journal of Personality and Social Psychology Forthcoming.

Goel, Sharad, Roby Muhamad & Duncan J. Watts. 2009. «Social search in „Small-World“ experiments». In Proceedings of the 18th international conference on World wide web. Madrid, Spain: ACM.

Goel, Sharad, Daniel Reeves, David M. Pennock & Duncan J. Watts. 2010c. «Prediction Without Markets». In 11th ACM Confernece on Electronic Commerce (submitted ). Harvard University: Association of Computing Machinery.

Goldthorpe, John H. 1998. «Rational Action Theory for Sociology». The British Journal of Sociology 49 (2^167-92.

Green, Donald P. & Ian Shapiro. 1994. «Pathologies of Rational Choice Theory». New Haven, CT: Yale University Press.

Green, Donald P. & Ian Shapiro. 2005. «Revisiting the Pathologies of Rational Choice». In The Flight From Reality in the Human Sciences, ed. I. Shapiro. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Griffin, Dale, Wendy Liu & Uzma Khan. 2005. «A New Look at Constructed Choice Processes». Marketing Letters V16 (3):321.

Gurerk, Ozgur, Bernd Irlenbusch & Bettina Rockenbach. 2006. «The Competitive Advantage of Sanctioning Institutions». Science 312 (5770):108-11.

Hall, Brian & Jeffrey B. Liebman. 1997. «Are CEOs Really Paid Like Bureaucrats?» SSRN.

Harding, D. J., C. Fox & J. D. Mehta. 2002. «Studying rare events through qualitative case studies: Lessons from a study of rampage school shootings». Sociological Methods & Research 31 (2):174.

Harmon-Jones, Eddie & Judson Mills, eds. 1999. «Cognitive Dissonance: Progress on a Pivotal Theory in Social Psychology». Washington, DC: American Psychological Association.

Harsanyi, John C. 1969. «Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories». World Politics 21 (4):513-38.

Heath, C. & D. Heath. 2010. «Switch: How to change things when change is hard». Broadway Business.

Helper, Susan, John Paul MacDuffie & Charles F. Sabel. 2000. «Pragmatic Collaborations: Advancing Knowledge while Controlling Oppor-tunism». Ind. Corp. Change 9:443-83.

Henrich, Joseph, Robert Boyd, Samuel Bowles, Colin Camerer, Ernst Fehr, Herbert Gintis & Richard McElreath. 2001. «In Search of Homo Economicus: Behavioral Experiments in 15 Small-Scale Societies». American Economic Review 91 (2):73-8.

Herszenhorn, David M. 2009. «Plan to Change Student Lending Sets Up a Fight». New York Times, April 12.

Hodgson, Geoffrey M. 2007. «Institutions and Individuals: Interaction and Evolution». Organization Studies 28 (1^95-116.

Holmstrom, Bengt & Paul Milgrom. 1991. «Multitask Principal-Agent Analyses: Incentive Contracts, Asset Ownership, and Job Design». Journal of Law, Economics, & Organization 7:24–52.

Hoorens, V. 1993. «Self-enhancement and Superiority Biases in Social Comparison». European Review of Social Psychology 4 (1):113-39.

Howard, P. K. 1997. «The death of common sense». Warner Books.

Howe, J. 2006. «The rise of crowdsourcing». Wired Magazine 14 (6):1–4.

Howe, Jeff. 2008. «Crowdsourcing: Why the Power of the Crowd Is Driving the Future of Business». New York: Crown Business.

Hu, Y., L. M. Lodish & A. M. Krieger. 2007. «An analysis of real world TV advertising tests: A 15-year update». Journal of advertising research 47 (3):341.

Huckfeldt, Robert, Paul E. Johnson & John Sprague. 2004. «Po-litical Disagreement: The Survival of Disagreement with Communication Networks». Cambridge, UK.: Cambridge University Press.

Huckfeldt, Robert & John Sprague. 1987. «Networks in context: The social flow of political information». American Political Science Review 81 (4):1197-216.

Ijiri, Yuji & Herbert A. Simon. 1975. «Some Distributions Associated with Bose-Einstein Statistics». Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 72 (5^1654-7.

Kadlec, Dan. 2010. «Attack of the Math Brats». Time, 36-9.

Katz, Elihu & Paul Felix Lazarsfeld. 1955. «Personal influence; the part played by people in the flow of mass communications». Glencoe, Ill., Free Press.

Keller, Ed & Jon Berry. 2003. «The Influentials: One American in Ten Tells the Other Nine How to Vote, Where to Eat, and What to Buy». New York, NY: Free Press.

Khurana, Rakesh. 2002. «Searching for a Corporate Savior: The Irrational Quest of Charismatic CEO’s». Princeton, NJ: Princeton University Press.

Kirman, Alan D. 1992. «Whom or What Does the Representative Individual Represent?». Journal of Economic Perspectives 6 (2^117-36.

Kiser, Edgar & Michael Hechter. 1998. «The Debate on Historical Sociology: Rational Choice Theory and Its Critics». American Journal of Sociology 104 (3)785-816.

Kittur, Aniket, Ed H. Chi & Bongwon Suh. 2008. «Crowdsourcing user studies with Mechanical Turk». Proceedings of the twenty-sixth annual SIGCHI conference on Human factors in computing systems.

Klar, Y. & E. E. Giladi. 1999. «Are most people happier than their peers, or are they just happy?». Personality and Social Psychology Bulletin 25 (5):586.

Klein, Lisl. 2006. «Applied social science: is it just common sense?». Human Relations 59 (8^1155-72.

Kleinberg, J. M. 2000a. «Navigation in a small world — It is easier to find short chains between points in some networks than others». Nature 406 (6798):845.

Kleinberg, Jon M. 2000b. «The small-world phenomenon: An algorithmic perspective». Paper read at Proceedings of the 32nd Annual ACM Symposium on Theory of Computing, at New York.

Kleinfeld, J. S. 2002. «The small world problem». Society 39 (2):61-6.

Knee, Jonathan A., Bruce C. Greenwald & Ava Seave. 2009. «The Curse of the Mogul: What’s Wrong with the World’s Leading Media Companies». New York: Portfolio.

Kocieniewski, David. 2010. «As Oil Industry Fights a Tax, It Reaps Subsidies». New York Times, July 3.

Kohn, Alfie. 1993. «Why Incentive Plans Cannot Work». Harvard Business Review (September-October):54–63.

Kossinets, Gueorgi & Duncan J. Watts. 2006. «Empirical Analysis of an Evolving Social Network». Science 311 (5757):88–90.

Krueger, J. & R. W. Clement. 1994. «The truly false consensus effect: An ineradicable and egocentric bias in social perception». Journal of Personality and Social Psychology 67:596.

Krueger, J. I. 2007. «From social projection to social behaviour». European Review of Social Psychology 18 (1):1-35.

Kuran, Timur. 1991. «Now Out of Never: The Element of Surprise in the East European Revolution of 1989». World Politics 44 (17–48).

Landsburg, S. E. 1993. «The armchair economist: economics and everyday life». Free Press.

Landsburg, S. E. 2007. «More sex is safer sex». Simon and Schuster.

Laumann, Edward O. 1969. «Friends of Urban Men: An Assessment of Accuracy in Reporting Their Socioeconomic Attributes, Mutual Choice, and Attitude Agreement». Sociometry 32 (1^54–69.

Lawless, John. 2005. «The Interview: Nigel Newton: Is there Life After Harry Potter? You Bet Your Hogwarts There Is». Independent July 3.

Layman, G. C., T. M. Carsey & J. M. Horowitz. 2006. «Party polarization in American politics: Characteristics, causes, and consequences».

Lazarsfeld, Paul F. 1949. «The American Soldier — An Expository Review». Public Opinion Quarterly 13 (3):377–404.

Lazarsfeld, Paul & Robert Merton. 1954. «Friendship as Social process: a substantive and methodological analysis». In Freedom and Control in Modern Society, ed. M. Berger, T. Abel and C. Page. New York: Van Nostrand.

Lazear, E. P. 2000. «Performance pay and productivity». American Economic Review 90 (5^1346-61.

Lazer, D., A. Pentland, L. Adamic, S. Aral, A. L. Barabasi, D. Brewer, N. Christakis, N. Contractor, J. Fowler & M. Gut-mann. 2009. «Social Science: Computational Social Science». Science 323 (5915):721.

Leonhardt, David. 2009. «Medical Malpractice System Breeds More Waste». New York Times, Sep 22.

Leonhardt, David. 2010. «Saving Energy, and Its Cost». New York Times, June 15.

Lerner, J. 2009. «Boulevard of Broken Dreams: Why Public Efforts to Boost Entrepreneurship and Venture Capital Have Failed — and What to Do About It». Princeton University Press.

Leskovec, Jure & Eric Horvitz. 2008. «Planetary-Scale Views on a Large Instant-Messaging Network». Paper read at 17th International World Wide Web Conference, April 21–25, 2008, at Beijing, China.

Lewis, R. & D. Reiley. 2009. «Retail advertising works: Measuring the effects of advertising on sales via a controlled experiment on Yahoo». Working paper, Yahoo.

Lodish, L. M., M. Abraham, S. Kalmenson, J. Livelsberger, B. Lubetkin, B. Richardson & M. E. Stevens. 1995a. «How TV advertising works: A meta-analysis of 389 real world split cable TV advertising experi-ments». Journal of Marketing Research.125-39.

Lodish, L. M., M. M. Abraham, J. Livelsberger, B. Lubetkin, B. Richardson & M. E. Stevens. 1995b. «A summary of fifty-five in-market experimental estimates of the long-term effect of TV advertising». Marketing Science 14 (3):133-40.

Lohmann, Susanne. 1994. «The Dynamics of Informational Cascades: The Monday Demonstrations in Leipzig, East Germany, 1989-91». World Politics 47 (1):42-101.

Lombrozo, T. 2006. «The structure and function of explanations». Trends in cognitive sciences 10 (10):464-70.

Lombrozo, T. 2007. «Simplicity and probability in causal explanation». Cognitive psychology 55 (3^232-57.

Lukes, Steven. 1968. «Methodological Individualism Reconsidered». The British Journal of Sociology 19 (2^119-29.

Luo, Michael. 2004. «Excuse Me. May I Have Your Seat?». New York Times, September 14.

Lyons, Russell. 2010. «The spread of evidence-poor medicine via flawed social-network analysis». Indiana University.

Makridakis, Spyros & Michele Hibon. 2000. «The M3-Competi-tion: results, conclusions and implications». International Journal of Forecasting 16:451-76.

Makridakis, Spyros, Michele Hibon & Claus Moser. 1979. «Accu-racy of Forecasting: An Empirical Investigation». Journal of the Royal Statistical Society. Series A 142 (2^97-145.

Makridakis, Spyros, Robin M. Hogarth & Anil Gaba. 2009a. «Dance with Chance: Making Luck Work for You». One World.

Makridakis, Spyros, Robin M. Hogarth & Anil Gaba. 2009b. «Forecasting and uncertainty in the economic and business world». In press.

Malmgren, R. D., J. M. Hofman, L. A. N. Amaral & D. J. Watts.

2009. «Characterizing individual communication patterns». Paper read at 15th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, at Paris.

Mandel, N. & E. J. Johnson. 2002. «When Web pages influence choice: Effects of visual primes on experts and novices». International Journal of Forecasting Journal of Consumer Research 29 (2^235-45.

Marra, Alexandre R, Luciana Reis Guastelli, Carla Manuela Pereira de Araujo, Jorge L. Saraiva dos Santos, Luiz Carlos R. Lamblet, Moacyr Silva Jr, Gisele de Lima, Ruy Guilherme Rodrigues Cal, Angela Tavares Paes, Miguel Cendoroglo Neto, Lu-ciana Barbosa, Michael B. Edmond & Oscar Fernando Pavao dos Santos. 2010. «Positive Deviance: A New Strategy for Improving Hand Hygiene Compliance». Infection Control and Hospital Epidemiology 31 (1):12–20.

Marsh, D. R., D. G. Schroeder, K. A. Dearden, J. Sternin & M. Sternin. 2004. «The power of positive deviance». BMJ 329 (7475):1177.

Mason, W. & D. J. Watts. 2009. «Financial incentives and the performance of crowds». Proceedings of the ACM SIGKDD Workshop on Human Computation :77–85.

Masuda, N., N. Konno & K. Aihara. 2004. «Transmission of severe acute respiratory syndrome in dynamical small-world networks». Physical Review E 69 (3).

Mathisen, James A. 1989. «A Further Look at „Common Sense“ in Introductory Sociology». Teaching Sociology 17 (3^307-15.

Mayhew, Bruce H. 1980. «Structuralism versus Individualism: Part 1, Shadowboxing in the Dark». Social Forces 59 (2^335-75.

McCormick, T., M. J. Salganik & T. Zheng. 2008. «How many people do you know? Efficiently estimating personal network size». Working paper.

McCotter, T. 2008. «Hitting Streaks Don’t Obey Your Rules». New York Times .

McDonald, Ian. 2005. «Bill Miller Dishes On His Streak and His Strategy». Wall Street Journal, Jan 6.

McFadden, Daniel. 1999. «Rationality for Economists?». Journal of Risk and Uncertainty 19 (1–3^73-105.

McPherson, Miller J. & Lynn Smith-Lovin. 1987. «Homophily in voluntary organizations: Status distance and the composition of face-to-face groups». American Sociological Review 52:370-9.

McPherson, Miller, Lynn Smith-Lovin & James M Cook. 2001. «Birds of a Feather: Homophily in Social Networks». Annual Review of Sociology 27:415-44.

Mearian, Lucas. 2009. «CDC adopts new, near real-time flu tracking system». Computer World, Nov 5.

Mervis, Jeffrey. 2006. «Senate Panel Chair Asks Why NSF Funds Social Sciences». Science, 12 May 2006, 829.

Milgram, S. 1969. «Obedience to Authority». New York: Harper and Row.

Milgram, S. & J. Sabini. 1983. «On maintaining social norms: A field experiment in the subway». In Advances in Environmental Psychology, ed. A. Baum, J. E. Singer and S. Valins. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Millett, S. M. 2003. «The future of scenarios: challenges and opportunities». Strategy & Leadership 31 (2):16–24.

Minsky, M. 2006. «The emotion machine». Simon & Schuster New York.

Mintzberg, H. 2000. «The rise and fall of strategic planning». Pearson Education.

Mitchell, M. 2009. «Complexity: a guided tour». Oxford University Press, USA.

Moyo, D. 2009. «Dead aid: why aid is not working and how there is another way for Africa». Lane, Allen.

Murphy, Kevin J. 1998. «Executive Compensation». SSRN.

Neilsen. 2009. «Global Faces and Networked Places: A Neilsen report on Social Networking’s New Global Footprint».

Nickerson, R. S. 1998. «Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises». Review of General Psychology 2:175–220.

Nishiguchi, Toshihiro & Alexandre Beaudet. 2000. «Fractal Design: Self-organizing Links in Supply Chain». In Knowledge Creation: A New Source of Value, ed. G. Von Krogh, I. Nonaka and T. Nishiguchi. London: MacMillan.

North, A. C., D. J. Hargreaves & J. McKendrick. 1997. «In-store music affects product choice». Nature 390:132.

Norton, Michael I., Jeana H. Frost & Dan Ariely. 2007. «Less is more: the lure of ambiguity, or why familiarity breeds contempt». Journal of Personality and Social Psychology 92 (1^97-105.

O’Toole, R. 2007. «Best-laid plans: how government planning harms your quality of life, your pocketbook, and your future». Cato Inst.

Onnela, J. P., J. Saramaki, J. Hyvonen, G. Szabo, D. Lazer, K. Kaski, J. Kertesz & A. L. Barabsi. 2007. «Structure and tie strengths in mobile communication networks». Proceedings of the National Academy of Sciences 104 (18^7332.

Parish, James Robert. 2006. «Fiasco: A History of Hollywood’s Iconic Flops». Hoboken, NJ: John Wiley.

Payne, J. W., J. R. Bettman & E. J. Johnson. 1992. «Behavioral Decision Research: A Constructive Processing Perspective». Annual Review of Psychology 43 (1^87-131.

Perrottet, C. M. & M. Charles. 1996. «Scenarios for the Future». Management Review 85 (1):43-6.

Perrow, C. 1984. «Normal accidents».

Plosser, C. I. 1989. «Understanding real business cycles». The Journal of Economic Perspectives 3 (3):51–77.

Polgreen, Philip M, Yiling Chen, David M. Pennock & Forrest D. Nelson. 2008. «Using Internet Searches for Influenza Surveillance». Clinical Infectious Diseases 47 (11):1443-8.

Pollack, Andrew. 2010. «Awaiting the Genome Payoff». New York Times, June 14.

Prendergast, C. 1999. «The provision of incentives in firms». Journal of Economic Literature 37 (1):7-63.

Quadagno, Jill & Stan J. Knapp. 1992. «Have Historical Sociologists Forsaken Theory? Thoughts on the History/Theory Relationship». Sociological Methods & Research 20 (4^481–507.

Ramirez, Anthony & Jennifer Medina. 2004. «Seeking a Favor, and Finding It, Among the Strangers on a Train». New York Times, September 14.

Rampell, Catherine. 2010. «Stiffening Political Backbones for Fiscal Discipline». New York Times, Feb 12.

Ravitch, D. 2010. «The Death and Life of the Great American School System». New York: Basic Books.

Reid, T. R. 2009. «The Healing of America: A Global Quest for Better, Cheaper, and Fairer Health Care». New York: Penguin.

Reinhart, C. M. & K. Rogoff. 2009. «This Time It’s Different: Eight Hundred Years of Financial Folly». Princeton, NJ: Princeton University Press, forthcoming.

Rescher, Nicholas. 2005. «Common-Sense: A New Look at Old Tradition». Milwaukee, WI: Marquette University Press.

Rice, Andrew. 2010. «Putting a Price on Words». New York Times Magazine, May 10.

Robbins, Jordan M. & Joachim I. Krueger. 2005. «Social projection to ingroups and outgroups: A review and meta-analysis». Personality and Social Psychology Review 9:32–47.

Roese, Neal J. & James M. Olson. 1996. «Counterfactuals, Causal Attributions, and the Hindsight Bias: A Conceptual Integration». Journal of Experimental Social Psychology 32 (3^197–227.

Rosenbloom, Stephanie. 2009. «Retailers see slowing sales in key season». New York Times.

Sabel, Charles F. 2007. «Bootstrapping Development». In On Capitalism, ed. V. Nee and R. Swedberg. Palo Alto, CA: Stanford University Press.

Saldovnik, Alan, Jennifer O’Day & George Bohrnstedt. 2007. «No Child Left Behind and the Reduction of the Achievement Gap: Sociological Perspectives on Federal Educational Policy». Routledge.

Salganik, Matthew J., Peter Sheridan Dodds & Duncan J. Watts. 2006. «Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market». Science 311 (5762^854-6.

Salganik, Matthew J. & Duncan J. Watts. 2009a. «Social Influence: The Puzzling Nature of Success in Cultural Markets». In The Oxford Handbook of Analytical Sociology, ed. P. Hedstrom and P. Bearman. Oxford, UK: Oxford University Press.

Salganik, Matthew & Duncan J. Watts. 2009b. «Web-Based Experiments for the Study of Collective Social Dynamics in Cultural Markets». Topics in Cognitive Science 1 439-68.

Sandel, M. J. 2009. «Justice: What’s the Right Thing to Do?» New York: Farrar Straus & Giroux.

Schacter, Daniel L. 2001. «The Seven Sins of Memory: How the Mind Forgets and Remembers». Boston, MA: Houghton Mifflin.

Schnaars, Steven P. 1989. «Megamistakes: Forecasting and the Myth of Rapid Technological Change». Free Press.

Schoemaker, P. J. H. 1991. «When and how to use scenario planning: a heuristic approach with illustration». Journal of forecasting 10 (6^549-64.

Schumpeter, Joseph. 1909. «On the concept of social value». Quarterly Journal of Economics 23 (2^213-32.

Schwarz, N. 2004. «Metacognitive experiences in consumer judgment and decision making». Journal of Consumer Psychology 14 (4^332-48.

Segal, David. 2010. «It’s Complicated: Making Sense of Complexity». New York Times, April 30.

Sethi, Rajiv & Muhamet Yildiz. 2009. «Public Disagreement». In MIT Department of Economics Working Paper Series Cambridge, MA.

Sewell, William H. 1996. «Historical Events as Transformations of Structures: Inventing Revolution at the Bastille». Theory and Society 25 (6):841-81.

Shalizi, C. & A. C. Thomas. 2010. «Homophily and Contagion Are Ge-nerically Confounded in Observational Social Network Studies».

Sheng, V. S., F. Provost & P. G. Ipeirotis. 2008. «Get another label? Improving data quality and data mining using multiple, noisy labelers».

Sherden, William A. 1998. «The Fortune Sellers: The Big Business of Buying and Selling Predictions». New York: Wiley.

Sherif, Muzafer. 1937. «An experimental approach to the study of attitudes». Sociometry 1:90-8.

Shneiderman, B. 2008. «Science 2.0». Science 319 (5868^1349-50.

Small, M., P. L. Shi & C. K. Tse. 2004. «Plausible models for propagation of the SARS virus». Ieice Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E87A (9^2379-86.

Snow, Rion, Brendan O’Connor, Daniel Jurafsky & Andrew Y. Ng. 2008. «Cheap and Fast — But is it Good? Evaluating Non-Expert Annotations for Natural Language Tasks». In Empirical Methods in Natural Language Processing. Honolulu, Hawaii: Association for Computational Linguistics.

Somers, Margaret R. 1998. «We’re No Angels: Realism, Rational Choice, and Relationality in Social Science». American Journal of Sociology 104 (3):722-84.

Sorkin, Andrew Ross. 2009. «Too Big to Fail: The Inside Story of How Wall Street and Washington Fought to Save the Financial System from Crisis and Themselves». New York: Viking Adult.

Staw, B. M. 1975. «Attribution of the „causes“ of performance: A general alternative interpretation of cross-sectional research on organizations». Organizational Behavior & Human Performance 13 (3):414-32.

Stouffer, Samuel A. 1947. «Sociology and Common Sense: Discus-sion». American Sociological Review 12 (1):11-2.

Sun, Eric Sun, Itamar Rosenn, Cameron A. Marlow & Thomas M. Lento. 2009. «Gesundheit! Modeling Contagion through Facebook News Feed». Paper read at International Conference on Weblogs and Social Media, at San Jose, CA.

Sunstein, Cass R. 2005. «Group Judgements: Statistical Means, Deliberation, and Information Markets». New York Law Review 80 (3):962-1049.

Svenson, O. 1981. «Are we all less risky and more skillful than our fellow drivers?». Acta Psychologica 47 (2):143-8.

Taylor, Carl C. 1947. «Sociology and Common Sense». American Sociological Review 12 (1):1–9.

Tetlock, Philip E. 2005. «Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?» Princeton, NJ: Princeton University Press.

Thaler, Richard H. & Cass R. Sunstein. 2008. «Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness». New Haven, CT: Yale University Press.

Thompson, Clive. 2010. «What is I.B.M.’s Watson?». New York Times Magazine, June 20, 30–45.

Tomlinson, Brian & Clive Cockram. 2003. «SARS: Experience at Prince of Wales Hospital, Hong Kong». The Lancet 361 (9368^1486-7.

Tuchman, B. W. 1985. «The march of folly: From Troy to Vietnam». Ballantine Books.

Tucker, Nicholas. 1999. «The rise and rise of Harry Potter». Children’s Literature in Education 30 (4):221-34.

Tversky, Amos & Daniel Kahneman. 1974. «Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases». Science 185 (4157):1124-31.

Tyler, J. R., D. M. Wilkinson & B. A. Huberman. 2003. «Email as spectroscopy: automated discovery of community structure within organiza-tions». In Communities and Technologies, ed. M. Huysman, E. Wenger and V. Wulf. Deventer, The Netherlands: Kluwer.

Tziralis, George & Ilias Tatsiopoulos. 2006. «Prediction Markets: An extended literature review». Journal of Prediction Markets 1 (1).

Wack, P. 1985a. «Scenarios: shooting the rapids». Harvard Business Review 63 (6):139-50.

Wack, Pierre. 1985b. «Scenarios: Uncharted Waters Ahead». Harvard Business Review 63.

Wade, Nicholas. 2010. «A Decade Later, Genetic Map Yields Few New Cures». New York Times, June 12.

Wadler, Joyce. 2010. «The No Lock People». New York Times, Jan 13.

Wasserman, N., B. Anand & N. Nohria. 2010. «When Does Leadership Matter?» In Handbook of Leadership Theory and Practice, ed. N. Nohria and R. Khurana. Cambridge, MA: Harvard Business Press.

Watts, D. J., P. S. Dodds & M. E. J. Newman. 2002. «Identity and search in social networks». Science 296 (5571^1302-5.

Watts, D. J. & S. H. Strogatz. 1998. «Collective dynamics of „small-world“ networks». Nature 393 (6684^440-2.

Watts, Duncan J. 1999. «Small Worlds: The Dynamics of Networks Between Order and Randomness». Princeton: Princeton University Press.

Watts, Duncan J. 2003. «Six Degrees: The Science of A Connected Age». New York: W. W. Norton.

Watts, Duncan J. 2007. «A 21st Century Science». Nature 445:489.

Watts, Duncan J. & Peter Sheridan Dodds. 2007. «Influentials, networks, and public opinion formation». Journal of Consumer Research 34:441-58.

Weaver, Warren. 1961. «A quarter century in the natural sciences». Public Health Reports 76:57–65.

Weimann, Gabriel. 1994. «The Influentials: People Who Influence People». Albany, NY: State University of New York Press.

Whitford, Josh. 2002. «Pragmatism and the Untenable Dualism of Means and Ends: Why Rational Choice Theory Does Not Deserve Paradigmatic Privilege». Theory and Society 31 (3^325-63.

Wolfers, Justin & Eric Zitzewitz. 2004. «Prediction Markets». The Journal of Economic Perspectives 18 (2):107-26.

Wortman, Jenna. 2010. «Once Just a Site With Funny Cat Pictures, and Now a Web Empire». New York Times, June 13.

Wright, G. & P. Goodwin. 2009. «Decision making and planning under low levels of predictability: Enhancing the scenario method». International Journal of Forecasting 25 (4^813-25.

Zelditch, Morris. 1969. «Can you really study an army in the labora-tory». A sociological reader on complex organizations : 528-39.

Zheng, T., M. J. Salganik & A. Gelman. 2006. «How many people do you know in prison? Using overdispersion in count data to estimate social structure in networks». Journal of the American Statistical Association 101 (474):409.

Zuckerman, E. W. & J. T. Jost. 2001. «What Makes You Think You’re so Popular? Self-Evaluation Maintenance and the Subjective Side of the „Friendship Paradox“». Social Psychology Quarterly 64 (3):207-23.

Комментарии

1

См. Уоттс Д. (Watts D.) «Small Worlds: The Dynamics of Networks Between Order and Randomness» (1999).

2

Сложности, отличающей современные финансовую систему, войну и политику, посвящена, например, статья Дэвида Сигала (David Segal) «It’s Complicated: Making Sense of Complexity» (2010).

3

Подробнее о выдвинутом Кей Бейли Хатчинсон предложении можно прочитать в статье Джеффри Мервиса (Jeffrey Mervis) «Senate Panel Chair Asks Why NSF Funds Social Sciences» (2006).

4

См. Гленн Д. (Glenn D.) «Senator Proposes an End to Federal Support for Political Science» (2009).

5

См. Лазарсфельд П. (Lazarsfeld P.) «The American Soldier — An Expository Review» (1949).

6

Пример такого образа мышления приводят Фрист (Frist) с соавторами в статье «How the G.O.P. Can Fix Health Care» (2010).

7

Результаты исследования обсуждаются в статье Свенсона О. (Svenson O.) «Are we all less risky and more skillful than our fellow drivers?» (1981).

8

Другие примеры иллюзии собственного превосходства (иначе, эффекта Лейк-Уобегона) можно найти в статьях: Хуренс В. (Hoorens V.) «Self-enhancement and Superiority Biases in Social Comparison» (1993); Клар Й., Гилади Э. (Klar Y., Giladi E.) «Are most people happier than their peers, or are they just happy?» (1999); Даннинг Д. и др. (Dunning D. et al.) «Ambiguity and Self-Evaluation: The Role of Idiosyncratic Trait Definitions in Self-Serving Assessments of Ability» (1989); Цукерман Э., Джост Дж. (Zuckerman E., Jost J.) «What Makes You Think You’re so Popular? Self-Evaluation Maintenance and the Subjective Side of the» Friendship Paradox (2001).

9

Результаты исследования изложены в статье Элика М. и Говорун О. (Alicke M. & Govorun O.) «The better-than-average effect» (2005).

10

См. Милграм C. (Milgram S.) «Obedience to authority» (1969). Увлекательный отчет о жизни Стэнли Милграма и его исследованиях представлен в книге Томаса Бласса (Thomas Blass) «The man who shocked the world: The life and legacy of Stanley Milgram» (2009).

11

О своих чувствах Стэнли Милграм впервые рассказал в интервью журналу Psychology Today (1974); его реакция упоминается и у Томаса Бласса (Thomas Blass). Подробнейшему описанию эксперимента в метро посвящена статья Милграма C. и Сабини Дж. (Milgram S. & Sabini J.) «On maintaining social norms: A field experiment in the subway»(1983); позже этот материал вошел в книгу Стэнли Милграма «Эксперимент в социальной психологии» (2001). 30 лет спустя два корреспондента газеты New York Times взялись повторить опыт Милграма. Они столкнулись с тем же самым недоумением, даже гневом со стороны пассажиров и крайним собственным дискомфортом. См. Луо М. (Luo M.) «Excuse Me. May I Have Your Seat?» (2004), Рамирес Э., Медина Дж. (Ramirez A., Medina J.) «Seeking a Favor, and Finding It, Among the Strangers on a Train» (2004).

12

Хотя основные свойства и ограничения здравого смысла в плановом порядке обсуждаются во вводных учебниках по социологии (согласно Джеймсу Мэтисену (James Mathisen), около половины изученных им социологических текстов содержали ссылки на здравый смысл), в научных журналах данная тема освещается редко. Различные точки зрения социологов на проблему здравого смысла представлены в статьях Тейлора К. (Taylor C.) «Sociology and Common Sense» (1947); Стауффера C. (Stouffer S.) «Sociology and Common Sense: Discussion» (1947); Лазарсфельда П. (Lazarsfeld P.) «The American Soldier — An Expository Review» (1949); Блэка Д. (Black D.) «Common Sense in the Sociology of Law» (1979); Будона Р. (Boudon R.) «Common Sense and the Human Sciences» (1988a); Мэтисена Дж. (Mathisen J.) «A Further Look at „Common Sense“ in Introductory Sociology» (1989); Бенгстона У., Хаззарда Дж. (Bengston W., Hazzard J.) «The Assimilation of Sociology in Common Sense: Some Implications for Teaching» (1990); Доббина Ф. (Dobbin F.) «Cultural Models of Organization: The Social Construction of Rational Organizing Principles» (1994); Клайна Л. (Klein L.) «Applied social science: is it just common sense?» (2006). Экономистов здравый смысл интересует еще меньше, чем социологов. Тем не менее ряд любопытных замечаний по социальной vs. физической интуиции приведен в статье Лучано Андреоцци (Luciano Andreozzi) «A Note on Paradoxes in Economics» (2004).

13

Проблема роли здравого смысла в понимании окружающего мира представляет огромный интерес для философии, хотя мнения философов о том, какое значение следует ему придавать, расходятся. Вкратце суть дискуссии сводится к фундаментальной надежности самого опыта; иными словами, когда допустимо принимать нечто — предмет, опыт или наблюдение — как данность, а когда надлежит усомниться в собственных ощущениях. Одна крайность — позиция радикальных скептиков, утверждавших, что поскольку всякий опыт проходит сквозь фильтр сознания, то ничто не может приниматься без доказательств, как представляющее тот или иной тип объективной реальности. Другая крайность — точка зрения таких представителей шотландского реализма, как Томас Рид. Согласно последним, любая естественная философия обязана принимать мир «таким, каков он есть». Аналогичная позиция была обозначена в Америке в начале XIX века школой прагматизма — в частности, Чарльзом Сандерсом Пирсом, подчеркивавшим необходимость сочетания абстрактного научного знания и обыденного опыта. См. статьи Решера Н. (Rescher N.) «Common-Sense: A New Look at Old Tradition» (2005) и Мэтисена Дж. (Mathisen J.) «A Further Look at „Common Sense“ in Introductory Sociology» (1989), где изложены основные вехи истории проблемы здравого смысла в философии, а также труд Уильяма Джемса «Прагматизм» (1910), в котором рассматривается связь между здравым смыслом и философским мышлением.

14

Тейлор К. (Taylor C.) «Sociology and Common Sense» (1947, с. 1).

15

Степень, в которой социология относится (или должна относиться) к «научным» знаниям, вызывает горячие споры среди специалистов (см. Будон Р. (Boudon R.) «Will Sociology Ever be a „Normal Science?“», 1988b). Тем не менее большинство социологов наверняка признают желательность как определенной степени логической непротиворечивости теоретических суждений, так и некой межконтекстной унификации (см. Мертон Р. «О социологических теориях среднего уровня», 2006).

16

Философ и психолог Уильям Джемс также акцентировал внимание на практическом характере здравого смысла, определяя его как «ряд необычайно удачных гипотез… с помощью которых наших предки с незапамятных времен сумели объединить и упорядочить разрозненную массу своих непосредственных переживаний и пришли в такое удовлетворительное для обычных практических целей состояние равновесия с окружающим миром.» (Дж. У. Прагматизм. — 1910. — С. 120).

17

Необходимо отметить, что рассуждения с позиций здравого смысла явно поддерживаются некими «резервными системами», действующими наподобие общих принципов. Таким образом, в случаях, когда вследствие некоего непредвиденного обстоятельства общеизвестное правило совладания с конкретной ситуацией не срабатывает, мы, нисколько не смутившись, обращаемся к правилу более общему, коим далее и руководствуемся. Впрочем, попытки формализовать данные резервные системы, предпринимаемые прежде всего в исследованиях искусственного интеллекта, до сих пор заканчивались неудачей (см. Деннетт Д. (Dennett D.) «Cognitive wheels: The frame problem of AI», 1984). Следовательно, как бы они ни работали, они не имеют ничего общего с логической структурой, характерной для естественных наук и математики.

18

Обсуждение проблемы здравого смысла и искусственного интеллекта см. Мински М. (Minsky M.) «The emotion machine» (2006).

19

Одной из мантр экономической теории является представление о людях как об эгоистичных и рациональных, для максимизации собственной выгоды хладнокровно анализирующих все ситуации без исключения. Поскольку предполагается, что рационален любой человек, он должен учитывать, что все остальные люди анализируют ситуации столь же беспристрастно, как и он, — и соответственно планировать свои действия. Отсюда головоломка: рациональный человек предложит один доллар. Почему? Есть две причины. Во-первых, его интересует исключительно собственное материальное благополучие, а значит, он стремится оставить себе как можно больше. Во-вторых, он знает, что партнер — тоже рационален и, следовательно, понимая, что один доллар лучше, чем совсем ничего, согласится на предложение. В реальности, конечно, люди так не поступают.

20

Суть и результаты кросскультурного исследования игры «ультиматум» изложены в статье Хенрика Дж. и др. (Henrich J. et al.) «In Search of Homo Economicus: Behavioral Experiments in 15 Small-Scale Societies» (2001). Обзор результатов проведения игры «ультиматум» в промышленных странах представлен у Кэмерера К., Левенштейна Г. и Рэбина М. (Camerer C., Loewenstein G. & Rabin M. «Advances in Behavioral Economics», 2003).

21

Другим следствием культурной укорененности здравого смысла является то, что «факты» — самоочевидные, неприкрашенные описания объективной реальности — часто представляют собой ценностные суждения, зависящие от других, казалось бы, несвязанных особенностей социально-культурного ландшафта. В качестве примера рассмотрим следующее утверждение: «Полиция скорее отреагирует на тяжкие преступления, чем на менее серьезные правонарушения». Согласно проведенным по данной теме эмпирическим исследованиям, так оно и есть и так подсказывает здравый смысл. Тем не менее, как отмечает социолог Дональд Блэк, сам факт реагирования полиции заставляет потерпевших считать преступления, жертвами которых они стали, «серьезными». С этой точки зрения тяжесть содеянного определяется не только его характером — грабеж, кража, нападение и т. д., — но и положением людей, к заявлениям которых полиция склонна прислушиваться больше всего. Согласно Блэку, последние, как правило, образованные специалисты, живущие в дорогих районах. А значит, кажущееся на первый взгляд простым описанием реальности — тяжкое преступление привлекает внимание полиции — по сути есть ценностное суждение о том, что считается серьезным. Это в свою очередь зависит от других особенностей окружающего мира — таких, как социальное и экономическое неравенство, которые вроде бы не имеют никакого отношения к рассматриваемому «факту». Обсуждение проблемы смешения фактов и ценностей можно найти в статье Дональда Блэка (Donald Black) «Common Sense in the Sociology of Law» (1979). О том же самом — хотя и в несколько иных выражениях — пишет Говард Беккер (Howard Becker, «Tricks of the Trade: How to Think about Your Research while You’re Doing it», 1998, с. 133–134). «Фактические» утверждения об индивидуальных особенностях (рост, интеллект и т. д.), замечает он, есть всегда реляционные суждения, зависящие от социальной структуры. Например, в одном контексте человек может казаться «высоким», а в другом — «низким». Тот, кто плохо рисует, не считается «умственно отсталым» — в отличие от того, кто плохо считает или читает. Наконец, в книге «Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания» (1995) П. Бергер и Т. Лукман выдвигают более общую теорию превращения субъективных, подчас произвольных порядков, практик и убеждений в «факты» посредством социального конструирования.

22

См. статью Коллинза Г. (Collins H.) «Bicycling on the moon: Collective tacit knowledge and somatic-limit tacit knowledge» (2007).

23

См. Гирц К. «Здравый смысл как культурная система» (2007).

24

Рассказ о людях «без замков» см. Уодлер Дж. (Wadler J.) «The No Lock People» (2010).

25

См. Гирц К. «Здравый смысл как культурная система» (2007).

26

Реакции на расхождение во мнениях, а также наша загадочная — по крайней мере для экономиста — неспособность достичь консенсуса рассматриваются Сети Р. и Йилдизом М. (Sethi R. & Yildiz M.) в их работе «Public Disagreement» (2009).

27

В своей статье «Top Defense Officials Seek to End ‘Don’t Ask, Don’t Tell» (2010) Элизабет Бумиллер (Elizabeth Bumiller) цитирует адмирала Майка Маллена, выступившего перед Комитетом Сената США с заявлением об отмене закона «не спрашивай, не говори».

28

Необходимо отметить, что люди, имеющие прямое отношение к политике, — государственные деятели, политические обозреватели, партийные работники — действительно занимают четкую либо либеральную, либо консервативную позицию. Так, Конгресс, например, гораздо более поляризован вдоль оси либерализм-консерватизм, нежели общая популяция (см. Лейман Дж. и др. (Layman G. et al.) «Party polarization in American politics: characteristics, causes, and consequences», 2006). Проблема взаимосвязи политических убеждений отдельных людей подробно рассматривается в статье Балдассари Д., Гелмана Э. (Baldassari D., Gelman A.) «Partisans without constraint: Political polarization and trends in American public opinion» (2008). Описание распространенных заблуждений о политических убеждениях и поведении избирателей можно найти в работе Гелмана Э. и др. (Gelman A. et al.) «Red State, Blue State, Rich State, Poor State: Why Americans Vote the Way They Do» (2008).

29

Корбюзье Ле (Corbusier Le) «Towards a new architecture» (1923, с. 61).

30

См. Скотт Дж. «Благими намерениями государства» (2011).

31

Подробное рассмотрение неудач в планировании экономического развития (Африки, в частности) представлено в книге Уильяма Истерли (William Easterly) «The White Man‘s Burden: Why The West’s Efforts to Aid The Rest Have Done So Much Ill and So Little Good» (2006). Крайне пессимистических взглядов на помощь африканским странам придерживается Дамбиса Мойо (Dambissa Moyo). В своей книге «Dead aid: why aid is not working and how there is another way for Africa» (2009) она утверждает, что иностранная помощь в действительности принесла не благо, а вред. Альтернативная, более обнадеживающая точка зрения изложена в книге Джеффри Сакса «Конец бедности. Экономические возможности нашего времени» (2011).

32

Джекобс Дж. «Смерть и жизнь больших американских городов» (2011, с. 17).

33

О том, как популярные, здравые программы (акцент на тестировании и выборе), в сущности, подорвали всю систему государственного образования в США, можно прочитать в книге Равич Д. (Ravitch D.) «The Death and Life of the Great American School System» (2010).

34

Анализу стоимости здравоохранения, а также рассмотрению возможных альтернативных моделей посвящены работы Кона Дж. (Cohn J.) «Sick: the untold story of America‘s health care crisis — and the people who pay the price» (2007) и Рейда Т. (Reid T.) «The Healing of America: A Global Quest for Better, Cheaper, and Fairer Health Care» (2009).

35

Подробное описание лесного хозяйства, градостроительства и других неудач государственного планирования и регулирования представлено в книге Рэндала О’Тула (Randal O‘Toole) «Best-laid plans: how government planning harms your quality of life, your pocketbook, and your future» (2007).

36

Обсуждение неожиданных последствий государственного регулирования, а также многочисленные примеры на эту тему можно найти в книге Говарда П. (Howard P.) «The death of common sense» (1997).

37

Ряд интересных замечаний относительно нациестроительства и политической интерференции предлагает Уильям Истерли (William Easterly) в своей книге «The White Man’s Burden: Why The West’s Efforts to Aid The Rest Have Done So Much Ill and So Little Good» (2006); язвительный и подробный отчет о войне во Вьетнаме представлен в книге Барбары Тукман (Barbara Tuchman) «The march of folly: From Troy to Vietnam» (1985). Альтернативной точки зрения на американскую внешнюю политику придерживается Лесли Гелб (см. «Правила власти. Как здравый смысл может спасти американскую внешнюю политику», 2010).

38

Цена финансовых кризисов обсуждается в книгах Роберта Барберы (Robert Barbera) «The cost of capitalism: understanding market mayhem and stabilizing our economic future» (2009) и Джона Кэссиди (John Cassidy) «How Markets Fail: The Logic of Economic Calamities» (2009).

39

Обзор методов и неудач стратегического планирования представлен в книгах Генри Минцберга (Henry Mintzberg) «The rise and fall of strategic planning» (2000) и Майкла Рейнора «Стратегический парадокс» (2009). О том, что медиамагнатам тоже свойственно ошибаться, пишут Ни, Гринуолд и Сив (Knee J., Greenwald B. & Seave A. «The Curse of the Mogul: What’s Wrong with the World’s Leading Media Companies», 2009). Действиям руководства крупного инвестиционного банка, ускорившим наступление последнего финансового кризиса, посвящена книга Лоуренса Макдональда и Патрика Робинсона «Колоссальный крах здравого смысла. История банкротства банка Lehman Brothers глазами инсайдера» (2010). Заслуживает внимания и ряд газетных материалов, проливших свет на неудачное слияние двух медиагигантов — AOL и Time Warner (см. статью Тима Аранго (Tim Arango) «How the AOL — Time Warner Merger Went So Wrong», 2010), и буйное, но в конечном счете обреченное развитие Citigroup (см. статью Катрины Брукер (Katrina Brooker) «City’s Creator, Alone With His Regrets», 2010).

40

Подробности финансовых кризисов, случавшихся на всем протяжении истории, см. в: Маккей Ч. «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы» (1998), Киндлбергер Ч. «Мировые финансовые кризисы. Мании, паники и крахи» (2010), Рейнхарт К., Рогофф К. (Reinhart C., Rogoff K.) «This Time It’s Different: Eight Hundred Years of Financial Folly» (2009).

41

Более ста лет назад о том же писал Уильям Джемс (см. «Прагматизм», 1910, с. 119).

42

Описание исследования влияния выбора по умолчанию на показатели донорства органов можно найти в статье Эрика Дж. Джонсона и Дэниела Гольдштейна (Eric J. Johnson & Daniel Goldstein) «Do defaults save lives?» (Science, 302, 1338–1338, 2003). Необходимо отметить, что показатели выраженного согласия отличались от показателей официально оформленного, так как последние часто зависели от ряда других факторов (например, от одобрения членов семьи). Различие в окончательных показателях донорства органов в действительности было гораздо меньшим — около 16 %. Однако сути дела это не меняет.

43

Цитата взята из статьи Дьюзенберри Дж. (Duesenberry J.) «Comment on „An economic analysis of fertility“» (1960); также ее можно найти и у самого Беккера. См. Беккер Г., Мерфи К. (Becker G., Murphy K.) «Social Economics: Market Behavior in a Social Environment» (2000, с. 22).

44

Взаимосвязь между сотрудничеством и наказанием рассматривается в следующих статьях: Фер Э., Фишбахер Ю. (Fehr E., Fischbacher U.) «The nature of human altruism» (2003); Фер Э., Гэчтер C. (Fehr E., Gachter S.) «Altruistic punishment in humans» (2002), «Cooperation and Punishment in Public Goods Experiments» (2000); Баулз C. и др. (Bowles S. et al.) «Strong Reciprocity May Evolve With or Without Group Selection» (2003); Гюрерк О. и др. (Gurerk O. et al.) «Competitive Advantage of Sanctioning Institutions» (2006).

45

В социологии дискуссия о том, что называется «теорией рационального выбора», продолжается без малого 20 лет. Начало ей положила написанная в 1992 году Джеймсом Коулманом (James Coleman) и Томасом Фараро (Thomas Fararo) книга «Rational Choice Theory: Advocacy and Critique», в которой были изложены позиции обеих сторон. Позже дискуссия переместилась на страницы таких журналов, как American Journal of Sociology: (Кисер Э., Хечтер М. (Kiser E., Hechter M.) «The Debate on Historical Sociology: Rational Choice Theory and Its Critics», 1998; Сомерс М. (Somers M.) «We’re No Angels: Realism, Rational Choice, and Relationality in Social Science», 1998; Будон Р. (Boudon R.) «Limitations of Rational Choice Theory», 1998) и Sociological Methods and Research (Квадано Дж., Напп C. (Quadagno J., Knapp S.) «Have Historical Sociologists Forsaken Theory? Thoughts on the History/Theory Relationship», 1992). В то же время похожий спор развернулся и в политологии, а инициировала его публикация Дональда Грина (Donald Green) и Яна Шапиро (Ian Shapiro) «Pathologies of Rational Choice Theory» (1994). Реакция сторонников теории рационального выбора на критические замечания Грина и Шапиро, а также ответ последних на возражения первых представлены в книге Джеффри Фридмана (Jeffrey Friedman) «The Rational Choice Controversy: Economic Models of Politics Reconsidered» (1996). Ряд интересных комментариев предлагают в своих статьях Элстер (Elster J. «Some Unresolved Problems in the Theory of Rational Behavior», 1993), Голдторп (Goldthorpe J. «Rational Action Theory for Sociology», 1998) и Уитфорд (Whitford J. «Pragmatism and the Untenable Dualism of Means and Ends: Why Rational Choice Theory Does Not Deserve Paradigmatic Privilege», 2002).

46

В своей статье «Rationality for Economists?» (1999) Дэниел Макфаден (Daniel McFadden) с невероятным изяществом проводит параллели и указывает на различия между человеком экономическим (Chicago man, по аналогии с представителями чикагской школы) и точкой зрения на рациональность мыслителей XIX века, достигшей своего апофеоза в трудах Вебера.

47

Джон Элстер (Jon Elster), например, определяет рационального актора как «человека, имеющего достаточные основания для своих действий». «Эти основания, — пишет он, — есть убеждения и желания, в свете которых действие представляется целесообразным…» («Reason and Rationality», 2009, с. 2).

48

«Ядру» теории рационального выбора посвящена статья Кисера Э. и Хечтера М. (Kiser E. & Hechter M.) «The Debate on Historical Sociology: Rational Choice Theory and Its Critics» (1998). Также см. Кокс Г. (Cox G.) «The empirical content of rational choice theory: A reply to Green and Shapiro» (1999) и Фармер М. (Farmer M.) «On the Need to Make a Better Job of Justifying Rational Choice Theory» (1992).

49

Труды, посвященные потенциалу теории рационального выбора в объяснении человеческого поведения, включают: Харсани Дж. (Harsanyi J.) «Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories» (1969); Беккер Г. «Человеческое поведение: экономический подход» (2003); Буканан Дж. (Buchanan J.) «Rational Choice Models in the Social Sciences» (1989); Коулман Дж. (Coleman J.) «The Impact of Gary Becker’s Work on Sociology» (1993)

50

См. Левитт C. и Дабнер C. «Фрикономика» (2007).

51

Другие примеры того, как экономисты объясняют человеческое поведение с точки зрения рациональности, можно найти в книге Хартфорда Т. «Экономист под прикрытием» (2006), а также в трудах Лэндсберга С. (Landsburg S.) «The armchair economist: economics and everyday life» (1993), «More sex is safer sex» (2007) и Фрэнка Р. (Frank R.) «The economic naturalist: In search of explanations for everyday enigmas» (2007).

52

Всеобъемлющий характер рациональности обсуждается Буэно де Мескита (Bueno de Mesquita) в книге «The Predictioneer’s Game: Using the Logic of Brazen Self-Interest to See and Shape the Future» (2009, с. 15–19). Более скептически настроен Поппер (Popper).

53

В сущности, Вебер определял рациональное поведение как доступное пониманию. Тогда как Джеймс Коулман (James Coleman), один из основателей теории рационального выбора, писал: «Сама концепция рационального действия есть концепция действия, которое „понятно“, действия, о котором не нужно задавать вопросов» («Individual interests and collective action», 2009). В этой связи Джон Голдторп (John Goldthorpe) делает одно любопытное замечание: пока мы не будем четко представлять себе, что значит вести себя рационально, неясно, как следует говорить о поведении иррациональном или нерациональном (см. «Rational Action Theory for Sociology», 1998, с. 184–185). Следовательно, даже если оно и не объясняет весь спектр человеческих поступков, рациональное действие тем не менее должно иметь «приоритет» над другими теориями.

54

Экономическому анализу терроризма посвящена книга Бермана Э. (Berman E.) «Radical, Religious, and Violent: The New Economics of Terrorism» (2009).

55

См. статью Дэвида Леонардта (David Leonhardt) «Medical Malpractice System Breeds More Waste» (2009).

56

Дальнейшее обсуждение и примеры умолчаний см. Гольдштейн Д. и др. «Молчать о главном: помогите людям сделать правильный выбор» (2009), Талер Р., Санштейн К. (Thaler R., Sunstein C.) «Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness» (2008).

57

Обзор литературы, посвященной эвристикам, склонностям и предубеждениям, а также основные находки в этой области представлены в книге «Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment» под редакцией Гиловича Т., Гриффина Д. и Канемана Д. (Gilovich T., Griffin D. & Kahneman D., 2002). О смежном, но отдельном подходе «быстрых и экономных эвристик» можно прочитать в книге Гигеренцера Г. и др. (Gigerenzer G. et al.) «Simple Heuristics that make us Smart» (1999). Поведенческой экономике посвящен труд Кэмерера К. и др. (Camerer C. et al.) «Advances in Behavioral Economics» (2003). Кроме того, в последнее время был издан и ряд популярных книг. См. Гилберт Д. «Спотыкаясь о счастье» (2008), Ариели Д. «Предсказуемая иррациональность» (2010), Талер Р., Санштейн К. (Thaler R., Sunstein C.) «Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness» (2008), Маркус Г. «Несовершенный человек. Случайность эволюции мозга и ее последствия» (2011), Гигеренцер Г. (Gigerenzer G.) «Gut feelings: The intelligence of the unconscious» (2007).

58

Подробности исследования см. Норт Э. и др. (North A. et al.) «In-store music affects product choice» (1997).

59

Эти и другие примеры прайминга см. Бергер Дж., Фитцсимонс Г. (Berger J., Fitzsimons G.) «Dogs on the Street, Pumas on Your Feet: How Cues in the Environment Influence Product Evaluation and Choice» (2008); Мандел Н., Джонсон Э. (Mandel N., Johnson E.) «When Web pages influence choice: Effects of visual primes on experts and novices» (2002); Барг Дж. и др. (Bargh J. et al.) «Automaticity of social behavior: Direct effects of trait construct and stereotype activation on action» (1996).

60

Обсуждение и примеры привязки и приспособления см. Чапман Г., Джонсон Э. (Chapman G., Johnson E.) «The limits of anchoring» (1994); Ариели Д. и др. (Ariely D. et al.) «Coherent Arbitrariness: Stable Demand Curves Without Stable Preferences» (2003); Тверски А., Канеман Д. (Tversky A., Kahneman D.) «Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases» (1974).

61

Примеры фрейминга см. Гриффин Д. и др. (Griffin D. et al.) «A New Look at Constructed Choice Processes» (2005); Беттман Дж. и др. (Bettman J. et al.) «Constructive Consumer Choice Processes» (1998).

62

Так называемым конструктивным предпочтениям посвящена статья Пейна Дж., Беттмана Дж. и Джонсона Э. (Payne J., Bettman J. & Johnson E.) «Behavioral Decision Research: A Constructive Processing Perspective» (1992).

63

«Предубеждения доступности» см. Тверски А., Канеман Д. (Tversky A., Kahneman D.) «Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases» (1974).

64

Обсуждение «презентизма» см.: Гилберт Д. «Спотыкаясь о счастье» (2008).

65

Более подробную информацию о роли беглости можно найти в статьях Барга Дж., Чартранда Т. (Bargh J., Chartrand T.) «The unbearable automaticity of being» (1999) и Шварца Н. (Schwarz N.) «Metacognitive experiences in consumer judgment and decision making» (2004).

66

Склонности к подтверждению посвящена статья Никкерсона Р. (Nickerson R.) «Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises» (1998). Также см. статью Бонда C. и др. (Bond S. et al.) «Information distortion in the evaluation of a single option» (2007), где она рассматривается в свете оценки товаров широкого потребления.

67

В противоположность мотивированным умозаключениям, Маркус определяет склонность к подтверждению как «естественно вытекающую из нашего стремления замечать данные, соответствующие нашим представлениям» (Маркус Г. «Несовершенный человек. Случайность эволюции мозга и ее последствия» (2011, глава 3).

68

Это явление также тесно связано с явлением когнитивного диссонанса. См. Фестингер Л. (Festinger L.) «Теория когнитивного диссонанса» (1999); Хармон-Джонс Э., Миллс Дж. (Harmon-Jones E., Mills J.) «Cognitive Dissonance: Progress on a Pivotal Theory in Social Psychology» (1999). Когнитивный диссонанс подразумевает, что люди активно стараются примирить конфликтующие убеждения («машина, которую я только что купил, стоила дороже, чем я могу себе позволить» vs. «машина, которую я только что купил, просто шикарна») путем избирательного внимания к информации, подтверждающей одно и дискредитирующей другое.

69

Деннетт Д. (Dennett D.) «Cognitive wheels: The frame problem of AI» (1984).

70

Как пишет философ Джерри Фодор (Jerry Fodor) в статье «How the mind works: what we still don’t know» (2006), основная проблема вытекает из «локальности» вычислительного процесса, подразумевающего — по крайней мере, так считается сегодня — принятие ряда параметров и условий как данных, некие операции с входной информацией и генерирование результата. В случае теории рационального выбора, например, «параметры и условия» могут быть описаны функцией полезности, а «операция» — представлять собой некую процедуру оптимизации. Однако человек способен представить себе и другие условия и операции, включая эвристики, привычки и прочие нерациональные подходы к решению задач. Суть в следующем: о каком бы типе вычислительного процесса ни шла речь, начинать необходимо с определенного набора допущений о факторах, релевантных для данной конкретной ситуации. Решение не может быть найдено локальным образом. Исходя, например, из некоего независимого набора допущений о том, что релевантно для самого вычисления, мы недалеко уйдем: сама-то проблема (что релевантно для этого вычисления?), хотя и в иной своей версии, остается по-прежнему нерешенной. Разумеется, можно бесконечно повторять данный процесс — в надежде, что однажды он завершится в какой-то четко определенной точке. Вообще-то, если один за другим «сложить в корзину» потенциально релевантных факторов все известные подробности и понятия, то глобальная задача по определению превратится в локальную. К сожалению, этот подход если и увенчается успехом, то лишь ценой невообразимой сложности самого вычисления.

71

Проблему фреймов в области искусственного интеллекта в увлекательной и поучительной форме рассматривает Дэниел Деннетт (Daniel Dennett) в статье «Cognitive wheels: The frame problem of AI» (1984).

72

Применение статистических моделей в сфере распознавания образов и искусственного интеллекта сегодня называют машинным обучением (Бишоп К. (Bishop C.) «Pattern recognition and machine learning», 2006). О компьютере, который играет в Jeopardy (русский аналог — «Своя игра»), пишет Клайв Томпсон (Clive Thompson) в своей статье «What is I.B.M.’s Watson?» (2010).

73

См. Гилберт Д. «Спотыкаясь о счастье» (2008). Памяти также посвящены книги Дэниела Шактера (Daniel Schacter) «The Seven Sins of Memory: How the Mind Forgets and Remembers» (2001) и Гари Маркуса «Несовершенный человек. Случайность эволюции мозга и ее последствия» (2011). Как замечает Говард Беккер (Howard Becker), приписывать испытуемым определенные мотивы, точки зрения и намерения, когда непосредственные доказательства их отсутствуют, свойственно даже социологам («Tricks of the Trade: How to Think about Your Research while You’re Doing it», 1998, с. 14).

74

Другие примеры ошибок, наблюдавшихся в воспоминаниях респондентов о собственных прошлых поступках и опыте, можно найти в статье Бернарда Г. и др. (Bernard H. et al.) «The Problem of Informant Accuracy: The Validity of Retrospective Data» (1984).

75

Примеры свойственной людям переоценки предполагаемого счастья и недооценки предполагаемого огорчения приводят в своих книгах Дэн Ариели («Предсказуемая иррациональность», 2010) и Дэниел Гилберт («Спотыкаясь о счастье», 2008).

76

См. статью Нортона М., Фроста Дж. и Ариели Д. (Norton M., Frost J. & Ariely D.) «Less is more: the lure of ambiguity, or why familiarity breeds contempt» (2007).

77

См. Холл Б., Либман Дж. (Hall B., Liebman J.) «Are CEOs Really Paid Like Bureaucrats?» (1997); Мерфи К. (Murphy K.) «Executive Compensation» (1998).

78

Mechanical Turk («Механический турок») получил свое название в честь шахматного автомата, изобретенного в XIX веке и известного победой над Наполеоном. Конечно, шахматист был всего лишь розыгрышем — на самом деле внутри сидел человек, который и делал все ходы, — но в этом-то и смысл. Задачи, представленные на Mechanical Turk, относительно просты для человека и удивительно сложны для компьютеров — феномен, который основатель Amazon Джефф Безос называет «искусственным искусственным интеллектом». Mechanical Turk посвящена статья Хауи Дж. (Howe J.) «The rise of crowdsourcing» (2006). О том, как Безос придумал фразу «искусственный искусственный интеллект», можно прочитать здесь: http://www.nytimes. com/2007/03/25/business/yourmoney/25Stream.html?_r=1.

79

Множество интересных сведений о Mechanical Turk можно найти по адресу: http://behind-the-enemy-lines.blogspot.com.

80

Более подробно эксперимент описан в статье Мейсона У. и Уоттса Д. (Mason W. & Watts D.) «Financial incentives and the performance of crowds» (2009).

81

В целом женщины зарабатывают на 25 % процентов меньше мужчин. По большей части такая разница объясняется различным выбором мужчин и женщин. Например, последние чаще выбирают более низкооплачиваемую работу, берут отпуск по уходу за ребенком и т. д. Но даже если учесть все эти вариации и учитывать только тех мужчин и женщин, которые занимают сравнимые должности при сравнимых обстоятельствах, разница в оплате труда составляет примерно 9 %. Подробности можно найти в статье Тары Бернард (Tara Bernard) «A Toolkit for Women Seeking a Raise» (2010), а также по адресу: http://www.iwpr.org/pdf/C350.pdf.

82

Исследования «многозадачности» см. Прендергаст К. (Prendergast C.) «The provision of incentives in firms» (1999); Холмстром Б., Милгром П. (Holmstrom B., Milgrom P.) «Multitask Principal-Agent Analyses: Incentive Contracts, Asset Ownership, and Job Design» (1991); Бейкер Дж. (Baker J.) «Incentive Contracts and Performance Measurement» (1992). Проблеме давления посвящена статья Гнизи У. и др. (Gneezy W. et al.) «Large Stakes and Big Mistakes» (2009). Ряд общих критических замечаний касательно материального поощрения предлагают Херцберг Ф. («Как пробудить рвение к работе», 2005) и ^н Э. (Kohn A. «Why Incentive Plans Cannot Work», 1993).

83

Левитт С., Дабнер C. «Фрикономика» (2007, глава 2).

84

О неожиданных последствиях закона «Ни одного отстающего ребенка» можно прочитать в книге Салдовника А., О’Дей Дж. и Борнштедта Дж. (Saldovnik A., O’Day J. & Bornstedt G.) «No Child Left Behind and the Reduction of the Achievement Gap: Sociological Perspectives on Federal Educational Policy» (2007). Практику разделения учащихся на три категории с последующим упором на «сильных», предполагающую повышение проходных баллов, но не затрагивающую само качество образования, обсуждает Дженнифер Буэр-Дженнингс (Jennifer Booher-Jennings) в двух своих статьях «Below the Bubble: „Educational Triage“ and the Texas Accountability System» (2005) и «Rationing Education» (2006). В книге «Оценка эффективности бизнеса. Что будет после balanced scorecard?» (2004) Маршал Мейер рассматривает основные трудности, связанные с вознаграждением и оценкой деятельности.

85

См. Рэмпелл К. (Rampell C.) «Stiffening Political Backbones for Fiscal Discipline» (2010).

86

Наиболее ярыми сторонниками этой точки зрения являются Дональд Грин (Donald Green) и Ян Шапиро (Ian Shapiro). В своей книге «Pathologies of Rational Choice Theory» (1994) они пишут: «Все — от сознательного вычисления до „культурной инерции“ — согласуется с тем или иным вариантом теории рационального выбора. Суть наших разногласий сводится к простой семантике, а теория рационального выбора есть не что иное, как бездонное вместилище для всех правдоподобных утверждений, выдвигаемых антропологами, социологами и социальными психологами».

87

Статистику по посетителям см. http://www.nytimes.com/2005/04/06/arts/ design/06lisa.html?_r=1. Другие интересные подробности, касающиеся картины «Мона Лиза», представлены в Википедии: http://en.wikipedia.org/wiki/ Mona_Lisa.

88

Кларк К. (Clark K.) «Mona Lisa» (1973, с. 150).

89

Захватывающую и удивительную историю «Моны Лизы» см. в: Сассун Д. «Леонардо и история Моны Лизы» (2008).

90

Полный текст статьи см. в: Такер Н. (Tucker N.) «The rise and rise of Harry Potter» (1999).

91

См. «Global Faces and Networked Places: A Neilsen report on Social Networking’s New Global Footprint» (2009).

92

См. Барнс Б. (Barnes B.) «Audiences Laughed to Forget Troubles» (2009).

93

Статью об изменениях в поведении потребителей после рецессии можно найти на сайте http://www.nytimes.com/2009/08/29/business/economy/29consumer. html?ref=business.

94

То же отмечали Брюс Мейхью (Mayhew B. «Structuralism versus Individualism: Part 1, Shadowboxing in the Dark», 1980) и Фрэнк Доббин (Dobbin F. «Cultural Models of Organization: The Social Construction of Rational Organizing Principles», 1994).

95

Об этом давным-давно писал физик Филипп Андерсон (Philip Anderson) в своей знаменитой статье «More is Different» (1972).

96

Полный текст цитаты: «Думаю, сегодня слишком многим людям дали понять, что, возникни у них та или иная проблема, решать ее должно государство. „У меня нет денег. Я получу субсидию“. „У меня нет дома, государство обязано меня приютить“. Люди перекладывают свои проблемы на плечи общества. А знаете, такой вещи, как общество, вообще не существует. Есть только отдельные мужчины и женщины, и есть семьи. Любое правительство действует только через людей, а те должны в первую очередь заботиться о себе. Это наш долг — сначала заботиться о себе и только потом о соседе. Люди больше думают о своих правах, но забывают об обязанностях. Сначала обязанности, права — потом» (Маргарет Тэтчер в интервью британскому журналу Women’s Own, октябрь 31, 1987).

97

Необходимо отметить, что слово «индивидуализм» имеет множество различных значений. Все зависит от контекста употребления. Политический индивидуализм, например, представляет собой философию, согласно которой благополучие общества следует измерять с точки зрения благополучия составляющих его индивидов. Кроме того, индивидуализм по-разному рассматривался в разные эпохи и в разных культурах: французские мыслители XIX века считали его оказывающим разлагающее влияние на социум, а немецкие философы того же периода превозносили ценность счастья отдельного человека (см. Лукс C. (Lukes S.), 1971). Настоящее обсуждение, однако, касается исключительно индивидуализма методологического, который, в отличие от прочих, определяет не мнение о том, каким должно быть само общество, а скорее подход к пониманию общественных явлений.

98

Впервые определение методологическому индивидуализму дал в начале XX века австрийский экономист Йозеф Шумпетер, хотя сама идея зародилась гораздо раньше. Восходя к философии Томаса Гоббса, она пользовалась определенной популярностью среди мыслителей эпохи Просвещения, так как замечательно согласовывалась с их теориями рационального действия (см. Лукс C. (Lukes S.) «Methodological Individualism Reconsidered», 1968).

99

Интеллектуальные истоки методологического индивидуализма, а также резкая критика его логических оснований представлены в статьях Стивена Лукса (Steven Lukes) «Methodological Individualism Reconsidered» (1968) и Джеффри Ходжсона (Geoffrey Hodgson) «Institutions and Individuals: Interaction and Evolution» (2007). Что любопытно, двух ученых разделяют четыре десятилетия, однако за это время мало что изменилось.

100

Я упрощаю, но лишь самую малость. Хотя первые модели экономических циклов допускали только одного репрезентативного агента, современные позволяют учитывать уже множество их — и каждый представляет различные секторы экономики (см. Плоссер К. (Plosser C.) «Understanding real business cycles», 1989). Тем не менее у всех этих моделей есть один недостаток: субъектами выступают не реальные люди и даже не фирмы, учитывающие, что делают другие люди и компании, а репрезентативные агенты, принимающие решения за всю популяцию.

101

Идее репрезентативного индивида был посвящен ряд великолепных критических материалов. Особого упоминания в данной связи заслуживает статья экономиста Алана Кирмана (Alan Kirman) «Whom or What Does the Representative Individual Represent?» (1992). Несмотря на то что критика так хорошо известна, она тем не менее практически не оказала влияния на социологию. Это лишний раз подтверждает тот факт, что проблемой микро-макро обычно просто пренебрегают.

102

Даже сторонники теории рационального выбора — равно как и остальные, являющиеся наследниками методологического индивидуализма, — на практике преспокойно применяют принцип максимизации полезности не только к отдельным людям, но и к таким социальным акторам, как целые жилые дома, фирмы, профсоюзы, «элиты» и правительственные организации. Согласно Гари Коксу (Gary Cox), например, «многие специалисты считают „рациональным выбором“ любой аргумент, принимающий акторов и их цели в качестве базовых элементов и объясняющий, как стремление данных акторов к поставленным целям ведет к возникновению систематических тенденций в наблюдаемом поведении» («The empirical content of rational choice theory: A reply to Green and Shapiro», 1999, с. 151). «Акторы», о которых идет речь, однако, не обязательно являются отдельными людьми. Фактически Кокс в качестве образцов теории рационального выбора приводит как модели индивидуального поведения (например, явка избирателей), так и модели, в которых основным актором выступают целые коллективные единства (скажем, «элиты» или «правительственные коалиции»). Причем он явно не замечает, что в разных моделях рассматриваются разные типы акторов. Впрочем, суть не в оплошности самого Кокса — вероятно, точно такая же путаница с понятием актора будет иметь место в любом обзоре теории рационального выбора (см. Беккер Г. «Человеческое поведение: экономический подход», 2003, с. 31). Дело в том, что приверженцы теории рационального выбора не столько считают такие вопросы, как кто или что является актором и требуют ли различные типы акторов различного к себе отношения, неинтересными, сколько вообще не считают их вопросами как таковыми.

103

Эффект «простого нахождения в поле зрения» рассматривается в статьях Каттинга Дж. (Cutting J.) «Gustave Caillebotte, French impressionism, and mere exposure» (2003) и Шварца Н. (Schwarz N.) «Metacognitive experiences in consumer judgment and decision making» (2004).

104

Проблеме дифференциации посвящена статья Джона Бергера и Чипа Хита (John Berger & Chip Heath) «Where Consumers Diverge from Others: Identity Signaling and Product Domains» (2007).

105

См. следующие работы: Ийири Ю., Саймон Г. (Ijiri Y., Simon H.) «Some Distributions Associated with Bose-Einstein Statistics» (1975); Адлер М. (Adler M.) «Stardom and Talent» (1985); Артур Б. (Arthur B.) «Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events» (1989); Де Вейни А., Уоллс Д. (De Vany A., Walls D.) «Bose-Einstein Dynamics and Adaptive Contracting in the Motion Picture Industry» (1996); Де Вейни А. (De Vany A.) «Hollywood Economics: How Extreme Uncertainty Shapes the Film Industry» (2004).

106

«Обмен данными в сети» — единственная область социологии, в которой проводятся лабораторные эксперименты, хотя эти сети, как правило, включают всего четыре-пять пользователей (см. Кук К. и др. (Cook K. et al.) «The Distribution of Power in Exchange Networks: Theory and Experimental Results», 1983; Кук К. и др. (Cook K. et al.) «Exchange Relations and Exchange Networks: Recent Developments in Social Exchange Theory», 1993). Исследуя кооперацию в поведенческой экономике, политологии и социологии, также подразумевают проведение экспериментов, однако и здесь используются малые группы (см. Фер Э., Фишбахер У. (Fehr E., Fischbacher U.) «The nature of human altruism», 2003). Самая большая группа, обычно изучаемая в таких экспериментах, включает 12 человек (исследования суда присяжных).

107

См. Зелдич М. (Zelditch M.) «Can you really study an army in the laboratory» (1969).

108

За тот же самый период достижения в области изучения социальных сетей и сложных систем четко показали: ряд явлений, представляющих интерес для социологов (распространение слухов, изменения социальных норм или возникновение неравенства в отношении богатства или успеха), в малых группах не наблюдаются и, следовательно, могут быть поняты в результате их изучения не более чем в результате изучения поведения отдельных людей в психологической лаборатории.

109

Подробному описанию эксперимента «Музыкальная лаборатория» посвящена статья Салганика М., Доддса П. и Уоттса Д. (Salganick M., Dodds P. & Watts D.) «Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market» (2006).

110

Дополнительную информацию об эксперименте «Музыкальная лаборатория», а также подробности контрольных исследований можно найти в статьях Мэттью Салганика и Дункана Уоттса (Matthew Salganick & Duncan Watts) «Web-Based Experiments for the Study of Collective Social Dynamics in Cultural Markets.» (2009b) и «Social Influence: The Puzzling Nature of Success in Cultural Markets» (2009a).

111

См.: http://www.youtube.com/watch?v=nPgSa9djYU8.

112

Об истории анализа социальных сетей, первоначально получившего название «социометрии», можно прочитать в книге Линтона Фримана (Linton Freeman) «The development of social network analysis» (2004).

113

Подробности исследования сети Microsoft Instant Messenger изложены в докладе Лескович Дж. и Хорвица Э. (Leskovec J. & Horvitz E.) «Planetary-Scale Views on a Large Instant-Messaging Network» (2008).

114

Джекобс Дж. «Смерть и жизнь больших американских городов» (2011, с. 145–146).

115

Выражение «шесть степеней разобщения» принадлежит не Милграму. В 1990 году драматург Джон Гуэр написал одноименную пьесу (в России известна под названием «Шесть степеней отчуждения») и, объясняя ее название, ссылался не на Милграма, а на Гульельмо Маркони — итальянского изобретателя, придумавшего беспроводной телеграф. По имеющимся сведениям, последний заявил, что с помощью телеграфа каждый человек сможет связаться со всеми остальными в шесть приемов. Согласно многочисленным источникам в Интернете (см., например, http://www.megastarmedia.us/ mediawiki/index.php/Six_degrees_of_separation), Маркони сделал это заявление в 1909 году в ходе своей нобелевской лекции. К сожалению, это не так. В самой речи (см. http://nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/1909/ marconi-lecture.html) нет никаких упоминаний о данной концепции; не удалось мне найти источник цитаты Маркони и в его работах. Хотя происхождение фразы остается неизвестным, Милграму принадлежала честь первому подкрепить ее фактами.

116

Согласно мнению целого ряда критиков, полученные Милграмом результаты были не столь убедительны и неопровержимы, как это преподносилось (см. Клайнфелд Дж. (Kleinfeld J.) «The small world problem», 2002). В частности, из 300 первоначальных цепей треть начиналась в самом Бостоне. Другую треть инициировали люди, проживавшие в Омахе, но являвшиеся инвесторами на фондовом рынке — в то время это было невозможно без доступа к маклеру. Поскольку адресатом в эксперименте выступал маклер из Бостона, неудивительно, что он получил эти письма. Отсюда следует, что наиболее убедительными доказательствами гипотезы тесного мира могут считаться 96 цепей, инициированных выбранными наугад жителями Омахи. Из них цели достигли только 17. В свете данных погрешностей следует с осторожностью подходить к оценке роли таких людей, как мистер Джейкоба Последний вполне мог оказаться всего-навсего статистической случайностью. И действительно, сам Милграм утверждал только то, что «сосредоточение коммуникационных цепей в руках нескольких обычных людей является важным свойством тесного мира, требующим теоретического обоснования».

117

См. Гладуэлл М. «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам» (2010).

118

Естественно, количество друзей, которое, по вашему мнению, имеет тот или иной человек, зависит от самого определения дружбы. Данное понятие всегда было неоднозначным, а сегодня, в эпоху сайтов социальных сетей, где можно «подружиться» с совершенно неизвестными людьми, — и подавно. В результате то, что можно назвать «истинной» дружбой, стало трудно отличить от простого «знакомства», которое, в свою очередь, слилось с еще более эфемерным понятием «одностороннего знакомства» (то есть «я слышал о тебе, но ты меня не знаешь») и, наконец, всеобъемлющим «я видел твой профиль и хочу с тобой дружить». Последнее означает так мало, что ему трудно даже дать название. Как следствие, хотя некоторые люди на MySpace имеют миллион «друзей», стоит применить к ним даже самое широкое определение дружбы (например, знание друг друга по имени), как эта цифра резко снижается до нескольких тысяч или даже сотен. Что особенно любопытно, такой диапазон остается неизменным с конца 1980-х, когда были проведены первые исследования в этой области. См. Маккормик Т. и др. (McCormick T. et al.) «How many people do you know? Efficiently estimating personal network size» (2008); Бернард Г. и др. (Bernard H. et al.) «Estimating the size of an average personal network and of an event population» (1989); Зенг Т. и др. (Zheng T. et al.) «How many people do you know in prison? Using overdispersion in count data to estimate social structure in networks» (2006).

119

Что касается длин цепей в экспериментах тесного мира, то здесь есть ряд нюансов. Последние привели к некоторой путанице относительно того, какие выводы можно и нельзя сделать на основе полученных данных. Во всех подробностях эксперимент описан в статье Доддса П., Мухамада Р. и Уоттса Д. (Dodds P., Muhamad R. & Watts D.) «An experimental study of search in global social networks» (2003). Обсуждение результатов исследования, а также детальный анализ длин цепей см. в: Гоэл Ш., Мухамад Р., Уоттс Д. (Goel S., Muhamad R.,Watts D.) «Social search in „Small-World“ experiments» (2009).

120

Возможности поиска в социальных сетях см. в: Уоттс Д., Строгац C. (Watts D., Strogatz S.) «Collective dynamics of ‘‘small-world’’ networks» (1998); Клайнберг Дж. (Kleinberg J.) «Navigation in a small world — It is easier to find short chains between points in some networks than others» (2000a), «The small-world phenomenon: An algorithmic perspective» (2000b); Уоттс Д., Доддс П., Ньюман М. (Watts D., Dodds P., Newman M.) «Identity and search in social networks» (2002); Уоттс Д. (Watts D.) «Six Degrees: The Science of A Connected Age» (2003, глава 5); Доддс П., Мухамад Р., Уоттс Д. (Dodds P., Muhamand R., Watts D.) «An experimental study of search in global social networks» (2003); Адамик Л., Адар Э. (Adamic L., Adar E.) «How to search a social networks» (2005).

121

Влиятельных людей называют по-разному: лидеры мнений, влиятели, активисты, светлые головы, хабы, объединители, альфа-мамы и даже «страстные потребители». Не все эти термины означают в точности одно и то же, однако все они относятся к одной и той же базовой концепции, согласно которой небольшое количество особенных людей оказывает сильное влияние на мнения, убеждения и потребительские привычки большого количества «рядовых» граждан. См. Кац Э., Лазарсфельд П. (Katz E., Lazarsfeld P.) «Personal influence; the part played by people in the flow of mass communications» (1955); Мертон Р. «Структура влияния: локальный и космополитический типы влиятельных людей» (1968b); Уэйманн Г. (Weimann G.) «The Influentials: People Who Influence People» (1994); Келлер Э. и Берри Дж. (Keller E., Berry J.) «The Influentials: One American in Ten Tells the Other Nine How to Vote, Where to Eat, and What to Buy» (2003); Rand (2004); Burson-Marsteller «The e-fluentials» (2001); Розен Э. «Анатомия слухов. Маркетинговые приемы» (2006); Гладуэлл М. «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам» (2000). Согласно Эду Келлеру и Джону Берри, «один американец из десяти говорит девяти другим, как они должны голосовать, где питаться и что покупать». Фактически они делают вывод, что «лишь немногим важным трендам удается завоевать широкую аудиторию, миновав лидеров мнений на ранних стадиях; последние же могут мгновенно положить конец потенциальному тренду» («The Influentials: One American in Ten Tells the Other Nine How to Vote, Where to Eat, and What to Buy», 2003, с. 21–22). Этой же точки зрения придерживается и PR-агентство Burson-Marsteller: «Масштабное влияние этой могущественной группы мужчин и женщин может создать или уничтожить бренд, оказать поддержку в вопросах бизнеса или лишить ее, а также помочь разобраться в событиях по мере их развития». Похоже, все, что нужно, — это найти таких людей и повлиять на них. А посему «лидеры мнений стали ‘‘святым Граалем’’ для современных маркетологов» (см. Rand, 2004).

122

Гладуэлл М. «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам» (2010, с. 41–42).

123

Келлер Э., Берри Дж. (Keller E., Berry J.) «The Influentials: One American in Ten Tells the Other Nine How to Vote, Where to Eat, and What to Buy» (2003, с. 15).

124

См. Кристакис Н., Фаулер Дж. (Christakis N., Fowler J.) «Connected: The Surprising Power of Social Networks and How They Shape Our Lives» (2009); Салганик М. и др. (Salganik M. et al.) «Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market» (2006).

125

Впрочем, даже в этом случае нельзя быть уверенным на 100 %. Если А и Б — друзья, то у них, скорее всего, общие вкусы, они смотрят одни и те же телепередачи и, следовательно, получают одну и ту же информацию. Выходит, то, что на первый взгляд кажется влиянием, на самом деле объясняется гомофилией. Отсюда вывод: если каждый раз, когда Б приобретает то же, что и А, мы приписываем это влиянию последнего, то наверняка здорово переоцениваем его воздействие. К счастью, ряд довольно простых статистических методов позволяет контролировать наиболее очевидные источники гомофилии, тем самым отделяя эффект дружбы от других возможных причин. Стоит отметить, однако, что никогда нельзя быть уверенным в исключении всего необходимого. Вопрос гомофилии и влияния рассматривается в статье Арала C. и др. (Aral S. et al.) «Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks» (2009); также см. Бакши Э. и др. (Bakshy E. et al.) «Social Influence and the Diffusion of User-Created Content» (2009); Коэн-Коул И., Флэтчер Дж. (Cohen-Cole E., Fletcher J.) «Are All Health Outcomes ‘‘Contagious’’? Detecting Implausible Social Network Effects in Acne, Height, and Headaches» и «Is obesity contagious? Social networks vs. environmental factors in the obesity epidemic» (2008a и 2008b соответственно).

126

Более подробно тема личного влияния и лидеров мнений освещается в книге Элиу Каца и Пола Лазарсфельда (Elihu Katz & Paul Lazarsfeld) «Personal influence; the part played by people in the flow of mass communications» (1955); там же можно прочитать и о сложностях, связанных с измерением влияния.

127

Обсуждение «заменителей» влияния см. в: Уэйманн Г. (Weimann G.) «The Influentials: People Who Influence People» (1994).

128

Впрочем, это еще полбеды. Согласно одному критерию, лидером мнений может быть пользующийся популярностью капитан школьной команды, другому — компьютерный фанат, знающий о компьютерах все на свете, третьему — лидер дискутирующей команды. Так какой же критерий взять за основу? По-видимому, «смотря по обстоятельствам». К сожалению, теории, которая бы их уточняла, не существует. Для проверки, насколько точно измеряемые показатели отражают фактическое влияние, не было проведено практически ни одного исследования или эксперимента.

129

Процесс заражения в социальных сетях увлекательнейшим образом изложен в книге Николаса Кристакиса и Джеймса Фаулера (Nicholas Christakis &James Fowler) «Connected: The Surprising Power of Social Networks and How They Shape Our Lives» (2009). Критика методологии представлена в статьях Арала C. и др. (Aral S. et al.) «Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks» (2009); Шализи К., Томаса Э. (Shalizi C., Thomas A.) «Homophily and Contagion Are Generically Confounded in Observational Social Network Studies» (2010); а также Лайонса Р. (Lyons R.) «The spread of evidence-poor medicine via flawed social-network analysis» (2010).

130

Связь между лидерами мнений и заражением наиболее очевидна в предложенной Гладуэллом аналогии с «социальной эпидемией», однако похожая связь подразумевается во всей литературе, посвященной влиятельным людям. Эверет Роджерс (Everett Rogers, 1995, с. 281) утверждает, что «поведение лидеров мнений очень важно для определения темпа восприятия инновации в системе. В действительности кривая диффузии имеет S-образную форму, потому что, как только лидер воспримет инновацию и расскажет о ней другим, количество последователей за единицу времени резко возрастает». Эд Келлер (Ed Keller) и Берри (Jon Berry), в сущности, говорят то же самое: лидеров мнений, утверждают они, «можно сравнить с центральными процессорами нации. Поскольку они знают многих и контактируют со многими в течение недели, возникает мощнейший мультипликационный эффект. Стоит им найти нечто, о чем им хочется поведать другим, как они молниеносно распространяют по сети соответствующую информацию» («The Influentials: One American in Ten Tells the Other Nine How to Vote, Where to Eat, and What to Buy», 2003, с. 29).

131

Более подробно модели описаны в статье Уоттса Д., Доддса П. (Watts D. & Dodds P.) «Influentials, networks, and public opinion formation» (2007). Модель Басса см.: Басс Ф. (Bass M.) «A New Product Growth for Model Consumer Durables» (1969).

132

Гладуэлл М. «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам» (2010, с. 38).

133

Кое-кто истолковал данный результат как утверждение, будто «лидеров мнений не существует», но мы имели в виду не это. Для начала, как я уже говорил, есть столько разных типов лидеров мнений, что исключить их всех — даже если бы перед нами и стояла такая задача — мы бы не смогли. Но ее мы перед собой и не ставили. Напротив, допускали существование лидеров и с помощью моделей стремились выяснить важность их роли в сравнении с обычными людьми. Другим заблуждением относительно статьи является якобы наше утверждение, будто «лидеры мнений не важны», — но и этого мы не говорили. Скорее обнаружили, что они едва ли играют роль, предполагаемую законом малого числа. Вопрос о возможности (или невозможности) выявления и использования лидеров мнений (как бы мы их ни определяли) по-прежнему остается открытым, хотя некая версия утверждения «лидеры мнений важны», пожалуй, истинна. Самое интересное — не в правильности или ложности гипотезы влиятельных людей, а в том, какой ее вариант может быть подкреплен эмпирическими данными.

134

См. Адар Э., Адамик Л. (Adar E., Adamic L.) «Tracking information epidemics in blogspace» (2005); Сан Э. и др. (Sun E. et al.) «Gesundheit! Modeling Contagion through Facebook News Feed» (2009); Бакши Э. и др. (Bakshy E. et al.) «Social Influence and the Diffusion of User-Created Content» (2009); Арал C. и др. (Aral S. et al.) «Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks» (2009).

135

На самом деле ряд историков и социологов недвусмысленно утверждали: история должна быть научной дисциплиной с собственными законами и методами их выведения. Обсуждение проблемы общих законов см.: Кисер Э., Хечтер М. (Kiser E., Hechter M.) «The Debate on Historical Sociology: Rational Choice Theory and Its Critics» (1998). Также см. Берлин И. (Berlin I.) «History and Theory: The Concept of Scientific History» (1965) и Данто А. «Аналитическая философия истории» (2002).

136

Именно такая процедура обновлений лежит в основе так называемого байесовского вывода, являющегося золотым стандартом включения наблюдаемых данных в наши уже существующие представления об окружающем мире.

137

О так называемом метисе — совокупности формальных процедур принятия решений, неформальных практических правил и развитого чутья, характеризующей деятельность опытных специалистов, — можно прочитать в книге Джеймса Скотта «Благими намерениями государства» (2011).

138

Более подробно о «пресмыкающемся детерминизме» и склонности к суждению задним числом (предубеждении ретроспективы) можно прочитать в классической статье Баруха Фишхоффа «Обреченным необходимо изучать прошлое: эвристики и предубеждения в ретроспективе» (2005).

139

Мнения философов и психологов о том, насколько сильна наша психологическая склонность к детерминизму, расходятся. Как указывают в своей статье «Counterfactuals, Causal Attributions, and the Hindsight Bias: A Conceptual Integration» Роз и Олсон (Roese N. & Olson J., 1996), людям и в самом деле свойственно контрфактическое мышление. Например, мы часто воображаем, как бы все обернулось, не случись некое событие, — то есть, расхожие представления о причинности скорее условны, нежели абсолютны. Следовательно, правильнее будет сформулировать проблему следующим образом: мы систематически придаем излишний вес вероятности произошедшего относительно контрфактических результатов. В контексте моих рассуждений этого будет достаточно.

140

Подробности крушения борта 903 и последующего расследования катастрофы см.: Дауэс Р. (Dawes R.) «Everyday irrationality: How pseudo-scientists, lunatics, and the rest of us systematically fail to think rationally» (2002, глава 7).

141

Интересные материалы о случаях стрельбы в школах собраны в книге Дауэса Р. (Dawes R.) «Everyday irrationality: How pseudo-scientists, lunatics, and the rest of us systematically fail to think rationally» (2002), а также в статье Хардинга Д. и др. (Harding D. et al.) «Studying rare events through qualitative case studies: Lessons from a study of rampage school shootings» (2002).

142

Гладуэлл М. «Переломный момент. Как незначительные изменения приводят к глобальным переменам» (2010, глава 2).

143

Подробности вспышек атипичной пневмонии в больнице принца Уэльского и многоквартирном комплексе Amoy Gardens изложены в статье Томлинсона Б. и Кокрама К. (Tomlinson B. & Cockram C.) «SARS: Experience at Prince of Wales Hospital, Hong Kong» (2003). Впоследствии для объяснения этих вспышек с точки зрения суперраспространителей были предложены различные теоретические модели. См. Смолл М. и др. (Small M. et al.) «Plausible models for propagation of the SARS virus» (2004); Бассетти C. и др. (Bassetti S. et al.) «Are SARS superspreaders cloud adults» (2005); Масуда Н. и др. (Masuda N. et al.) «Transmission of severe acute respiratory syndrome in dynamical small-world networks» (2004).

144

См. Берлин И. «Подлинная цель познания: избранные эссе» (М.: Канон+, 2002. — 798 с.)

145

Полную аргументацию см. Данто А. «Аналитическая философия истории» (2002).

146

История Cisco подробно изложена в книге Фила Розенцвейга «Эффект ореола» (2008).

147

Именно по этой причине история не является совокупностью ни статичных знаний, ни даже знаний, аккумулируемых прогрессивным образом, как это происходит в естественных науках, где каждое новое открытие строится на предшествующих знаниях. Скорее, история представляет собой непрерывное соревнование «повесток дня» и точек зрения, постоянно подвергаемых пересмотру вследствие либо появления новой информации, либо смещения интересов историков. Последнее часто определяется не эпохой, в которой произошли те или иные события, а эпохой, в которой живут сами исследователи.

148

Дауэс (Dawes) идет еще дальше. «При попытках включить вероятностную информацию в вероятностный вывод, — пишет он, — человеческая способность к познанию в отсутствие некого правдоподобного объяснения буквально парализуется. Отсюда — невозможность конформирования („дескриптивно“) стандартной модели ожидаемой полезности, ибо, в отсутствие релевантного объяснения, оправдывающего эту комбинацию, вероятности часто не поддаются комбинированию (эксплицитному или имплицитному)» («A message from psychologists to economists: mere predictability doesn’t matter like it should», 1999).

149

Подробное описание эксперимента предлагает в своей статье «Simplicity and probability in causal explanation» (2007) Т. Ломброзо (T. Lombrozo). Необходимо отметить, что в случаях, когда относительные вероятности разных объяснений излагались простым языком, испытуемые выбирали сложные объяснения гораздо чаще. В условиях реального мира, однако, данная эксплицитная информация редко бывает доступна.

150

Подробности см.: Тверски А., Канеман Д. (Tversky A., Kahneman D.) «Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases» (1983).

151

См. Ломброзо Т. (Lombrozo T.) «The structure and function of explanations» (2006) и «Simplicity and probability in causal explanation» (2007); Дауэс Р. (Dawes R.) «Everyday irrationality: How pseudo-scientists, lunatics, and the rest of us systematically fail to think rationally» (2002, с. 114); Берлин И. (Berlin I.) «History and Theory: The Concept of Scientific History» (1969, с. 48).

152

Предпочтение простых объяснений глубоко укоренено в философии науки. Знаменитый принцип «бритва Оккама», названный по имени английского логика XIV века Уильяма Оккама, гласит: «не следует множить сущее без необходимости». То есть не нужно прибегать к сложной теории там, где достаточно простой. Большинство ученых относятся к этому принципу чуть ли не с благоговением. Альберт Эйнштейн, например, говорил: «Все должно быть изложено так просто, как только возможно, но не проще». История естествознания, похоже, оправдывает столь трепетное отношение: она изобилует примерами того, как сложные, громоздкие теории отметались при появлении более простых, изящных формулировок. Хотя она же в равной степени изобилует и примерами того, как под грузом эмпирических данных простые и изящные формулировки постепенно становились все более сложными и тяжеловесными. Впрочем, именно в стремлении к экспланаторности (даже ценой теоретической элегантности и экономичности), наверное, и заключается главное достоинство научного метода.

153

Подробный анализ различий естествознания и истории, а также обоснование невозможности переделать последнюю по образу и подобию первого можно найти в книге Исайи Берлина (Isaiah Berlin) «History and Theory: The Concept of Scientific History» (1960).

154

Эта статья «Retailers see slowing sales in key season» была написана журналисткой Стефани Розенблум (Stephanie Rosenbloom) и напечатана на первой странице New York Times от 15 августа 2009 года.

155

Подробности см. Тетлок Ф. (Tetlock F.) «Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?» (2005). Непредсказуемость политических революций (в частности, событий 1989 года в Восточной Германии) обсуждается в статьях Тимура Курана (Timur Kuran) «Now Out of Never: The Element of Surprise in the East European Revolution of 1989» (1991) и Сьюзен Ломанн (Susanne Lohmann) «The Dynamics of Informational Cascades: The Monday Demonstrations in Leipzig, East Germany, 1989–1991» (1994). Ретроспективный взгляд на прогнозы стоимости программ медицинской помощи, сделанные бюджетным управлением Конгресса, предлагает Джон Гейбл (Jon Gable) в своей статье «Congress’s Health Care Numbers Don’t Add Up» (2009).

156

Анализ и интересные примеры см. Шнаарс C. (Schnaars S.) «Megamistakes: Forecasting and the Myth of Rapid Technological Change» (1989, с. 9–33). Дополнительные свидетельства позорной статистики прогнозов, сделанных футурологами, можно найти в книге Уильяма Шердена (William Sherden) «The Fortune Sellers: The Big Business of Buying and Selling Predictions» (1998).

157

Перечень предполагаемых блокбастеров, провалившихся в США (хотя некоторые из них — например, «Водный мир» — в итоге окупились благодаря иностранному прокату и продажам видеокассет и DVD-дисков), можно найти у Джеймса Пэриша (James Parish, «Fiasco: A History of Hollywood’s Iconic Flops», 2006). Ряд занимательных историй о катастрофических просчетах и промахах СМИ предлагают в своих книгах Сибрук Дж. («Nobrow. Культура маркетинга. Маркетинг культуры», 2005) и Билл Картер (Bill Carter, «Desperate Networks», 2006). Джонн Лолесс (John Lawless, «The Interview: Nigel Newton: Is there Life After Harry Potter? You Bet Your Hogwarts There Is», 2005) раскрывает кое-какие интересные подробности решения издательства Bloomsbury’s приобрести (за 2500 фунтов стерлингов) права на книгу о Гарри Поттере. Общие сведения о производстве в сфере культуры представлены в статье Кейвза Р. «Контракты между искусством и коммерцией» (2006), а также в работе Билби У. и Билби Д. (Bielby W. & Bielby D.) «All Hits Are Flukes: Institutionalized Decision Making and the Rhetoric of Network PrimeTime Program Development» (1994).

158

Сейчас (то есть когда я пишу эти строки) рыночная стоимость Google составляет примерно 160 млрд долларов — при максимальных 220 млрд. Более подробные описания этих и других промахов с прогнозами см. Макридакис С., Хогарт Р., Габа А. (Makridakis S., Hogarth R., Gaba A.) «Dance with Chance: Making Luck Work for You» (2009a); Талеб Н. «Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости» (2007). Истории Long Term Capital Management посвящена книга Роджера Ловенстайна «Когда гений терпит поражение. Взлет и падение компании Long-Term Capital Management, или Как один небольшой банк создал дыру в триллион долларов» (М.: Олимп-Бизнес, 2006. — 416 с.).

159

Как это было со многими знаменитыми трудами, значение «Начал» может быть несколько преувеличено. О том, чего на самом деле достиг Ньютон и чего не достиг, можно прочитать по адресу http://plato.stanford.edu/entries/ newton-principia/.

160

Во всех подробностях непредсказуемость в сложных системах обсуждается в книгах «Хаоа Создание новой науки» Джеймса Глейка (James Gleick, 2001), «Six Degrees: The Science of A Connected Age» Дункана Уоттса (Duncan Watts, 2003) и «Complexity: a guided tour» Мелани Митчелл (Melanie Mitchell, 2009).

161

Разделение всех процессов на две общие категории есть чрезвычайное упрощение реальности, ибо «сложность» процесса не является свойством, которое мы поняли настолько хорошо, чтобы приписывать ему некий единый номер. К тому же налицо определенная произвольность, ибо до сих пор не существует четкого определения того, насколько сложным должен быть «сложный» процесс В своем замечательном эссе, опубликованном в 1958 году, Уоррен Уивер (Warren Weaver), тогдашний президент Фонда Рокфеллера, разграничил «дезорганизованную» и «организованную» сложность (см. «A quarter century in the natural sciences»). Первая характеризует системы, состоящие из очень большого количества независимых единиц, таких как молекулы газа. Основная мысль Уивера заключается в том, что к дезорганизованным сложным системам применимы те же типы инструментов, что и к простым, — пусть даже статистическим, а не детерминистским образом. Под организованной сложностью он понимает системы, которые не являются простыми и не обладают усредняющими особенностями дезорганизованных. Выходит, в рамках своей дихотомической классификации я смешал простые и дезорганизованные системы. Впрочем, несмотря на все свои различия, они очень схожи с точки зрения прогнозирования — а значит, данная путаница никак не повлияет на дальнейшие рассуждения.

162

Несколько иной точки зрения на прогнозирование в простых и сложных системах придерживается Дэвид Оррелл (David Orrell) в своей книге «The future of everything» (Thunder’s Mouth Press, 2007).

163

Хотя я говорю: мы можем спрогнозировать только среднюю вероятность того, что нечто произойдет, – эта формулировка недостаточно точна. Когда речь идет о прогнозировании сложных систем, правильнее будет сказать так: мы можем спрогнозировать особенности распределения результатов, характеризующих вероятность определенного класса событий. Например, мы могли бы предсказать вероятность того, что в определенный день пойдет дождь, что принимающая команда выиграет матч, что кассовые сборы некоего фильма превысят некие показатели. Или мы могли бы задаться вопросом, с каким счетом выиграет принимающая команда, каковы будут предполагаемые кассовые сборы определенного типа фильмов и какова будет величина ожидаемых отклонений от средних показателей. Как бы там ни было, все эти прогнозы касаются «среднего» – то есть они могут быть выражены как ожидание некой статистики распределения результатов.

164

С игральной костью со смещенным центром тяжести дела обстоят еще хуже: верно угадать, сколько очков выпадет, удается максимум один раз из шести — то есть менее чем в 17 % попыток. Следовательно, в реальной жизни, где диапазон возможных результатов гораздо, гораздо шире — попробуйте-ка, например, вычислить следующий бестселлер, — 20 % верных прогнозов вполне может оказаться пределом возможного. Беда в том, что, если мы оказываемся правы в 20 % случаев, значит, в 80 % мы ошибаемся — а это звучит не очень-то хорошо.

165

См. http://www.cimms.ou.edu/~doswell/probability/Probability.html. В своей книге «The future of everything» (2007) Дэвис Оррелл (Davis Orrell) также рассматривает проблему предсказания погоды; однако в основном его интересуют долгосрочные прогнозы, которые гораздо менее надежны.

166

Сторонники частотного метода настаивают, что утверждения о вероятностях относятся к соответствующей доле имеющих место определенных результатов и, следовательно, применимы только к тем событиям, которые в принципе могут повторяться без конца (например, подбрасывание монеты). «Фактологическая» точка зрения, напротив, подразумевает несущественность повторяемости событий.

167

Подробности см. де Мескита Б. (de Mesquita B.) «The Predictioneer’s Game: Using the Logic of Brazen Self-Interest to See and Shape the Future» (2009).

168

11 июля король Людовик XVI отправил в отставку пользовавшегося популярностью министра Неккера, в результате чего за два дня до штурма Бастилии по Парижу прокатилась волна демонстраций и беспорядков. Но лишь когда толпа ворвалась в Дом Инвалидов и захватила от 30 до 40 тысяч мушкетов, кто-то предложил отправиться к Бастилии, чтобы добыть необходимую амуницию. Подробности см. Сьюэлл У. (Sewell W.) «Historical Events as Transformations of Structures: Inventing Revolution at the Bastille», 1996, с. 848–850).

169

Если бы толпа парижан разбушевалась чуть больше, она запросто растерзала бы не только начальника гарнизона, но и всех караульных — акт насилия и убийства, который Ассамблея, бесспорно, не могла упустить из виду.

170

Все подробности штурма Бастилии, а также окружавшие его события в той последовательности, в которой они происходили, изложены в статье Уильяма Сьюэлла (William Sewell) «Historical Events as Transformations of Structures: Inventing Revolution at the Bastille» (1996, с. 871–878).

171

Почти то же утверждает Нассим Талеб: чтобы спрогнозировать изобретение штуки, которая сегодня зовется Интернетом, нужно было знать все о том, каким образом она будет использоваться после того, как ее изобретут. Талеб пишет: «Чтобы предсказать будущее, необходимо учитывать и те новшества, которые там появятся. Если вы знаете, что в будущем сделаете открытие, то вы его уже почти сделали» (Талеб Н. «Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости», 2009, с. 282).

172

Что любопытно, в своей статье «Attack of the Math Brats», недавно опубликованной в Time Magazine, Дэн Кадлек (Dan Kadlec) пишет о возникновении «новой породы» игроков в покер, которые на крупных профессиональных турнирах руководствуются статистическим анализом миллионов онлайн-игр (см. «Attack of the Math Brats», 2010).

173

Подробности см. Эйрес Я. (Ayres I.) «Super crunchers: why thinking-by-numbers is the new way to be smart» (2008). Другие примеры см. Бейкер C. (Baker S.) «The numerati» (2009).

174

Дополнительную информацию по рынкам предсказаний можно найти в следующих статьях: Эрроу К. и др. (Arrow K. et al.) «The Promise of Prediction Markets» (2008); Уолферс Дж., Зитцевич Э. (Wolfers J., Zitzevitz E.) «Prediction Markets» (2004); Циралис Дж., Татсиопулос И. (Tziralis G., Tatsiopoulos I.) «Prediction Markets: An extended literature review» (2006); Санштейн К. (Sunstein C.) «Group Judgments: Statistical Means, Deliberation, and Information Markets» (2005). Мудрость толпы (общий обзор) см. Шуровьески Дж. «Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство» (2007).

175

Подробности о манипуляциях InTrade можно прочитать по адресу: http:// online.wsj.com/article/SB122283114935193363.html.

176

В одной из недавних публикаций в своем блоге Ян Эйрес (Ian Ayres, автор «Supercrunchers») называет относительные результаты рынков предсказаний «одним из величайших неразрешенных вопросов прогностической аналитики» (http://freakonomics.blogs.nytimes.com/2009/12/23/prediction-markets-vs-super-crunching-which-can-better-predict-how-justice-kennedy-will-vote/).

177

Необходимо отметить, что для каждого метода нам удалось собрать разное количество данных. Так, опросы общественного мнения проводились в 2008–2009 годах, данные по Vegas Market были доступны за прошедшие 30 лет, а последние прогнозы Tradesports были сделаны в ноябре 2008-го, после чего эта площадка прекратила свое существование. Разумеется, мы не могли сравнивать все шесть методов в течение некоего определенного промежутка времени. Тем не менее в рамках любого заданного интервала было возможно сопоставление нескольких из них. Подробности см. Гоэл Ш. и др. (Goel S. et al.) «Prediction Without Markets» (2010c).

178

Hollywood Stock Exchange и другие рынки предсказаний подробно описывает Касс Санштейн (Cass Sunstein) в статье «Group Judgments: Statistical Means, Deliberation, and Information Markets» (2005).

179

В данном случае модель основывалась на количестве экранов, на которых должен был пойти фильм, а также количестве людей, ищущих его на Yahoo! за неделю до премьеры. Подробности см. Гоэл Ш. и др. (Goel S. et al.) «What can search predict?» (2010a).

180

Сравнение опросов общественного мнения и Iowa Election Market см. Эриксон Р., Лезиен К. (Erikson R., Wlezien C.) «Are Political Markets Really Superior to Polls as Election Predictors?» (2008).

181

Кто-то может счесть релевантными для кассовых сборов и такие факторы, как режиссер, знаменитые актеры, сценарист и так далее. Эти особенности вполне можно включить в прогностическую модель, однако они едва ли обладают значимой ценностью: их вклад почти полностью объясняется бюджетом фильма (ибо картины со знаменитыми актерами и режиссерами, как правило, имеют больший бюджет).

182

Не знать ничего — тоже плохо, ибо без определенных познаний в конкретной области не ясно, о чем вообще строить догадки. В качестве примера возьмем проведенное Тетлоком исследование экспертных прогнозов. Ему было уделено пристальное внимание, однако большая его часть была направлена на неудовлетворительные результаты, показанные специалистами. Последние, если вы помните, делали более точные предсказания в области, находящейся вне их компетенции. Но ведь Тетлок также обнаружил, что прогнозы, сделанные неподготовленными испытуемыми (в данном случае студентами университетов), оказались гораздо менее точными, чем прогнозы экспертов. Следовательно, толковать результаты этого исследования надлежит следующим образом: дело не в том, что мнения экспертов оказались не точнее предсказаний неспециалистов, а в том, что человек, имеющий даже самое общее представление о предмете (но все-таки имеющий его), может превзойти человека с большими познаниями в данной области. Подробности см. Тетлок Ф. (Tetlock F.) «Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?» (2005).

183

Как ни странно, беда экспертов не в том, что они знают слишком мало, а в том, что они знают как раз слишком много. Как следствие, они подводят под свои догадки тщательно продуманную логическую базу. Благодаря этому их суждения звучат более авторитетно, однако они отнюдь не более точны, чем мнения неспециалистов. О том, как рассуждают эксперты, можно прочитать в статье Пейна Дж., Беттмана Дж. и Джонсона Э. (Payne J., Bettman J. & Johnson E.) «Behavioral Decision Research: A Constructive Processing Perspective» (1992).

184

Альтернативный подход, разработанный корпорацией RAND в 19501960-х годах, получил название дельфийского метода. Он подразумевает сбор экспертных оценок в несколько туров, что в итоге ведет к некоему консенсусу. Подробности см. Браун Б. (Brown B.) «Delphi process: A methodology used for the elicitation of opinions of experts» (1968).

185

В целой серии исследований Спирос Макридакис и его коллеги показали, что в прогнозировании экономического временного ряда простые модели почти так же точны, как и сложные. См. Макридакис С., Хибон М. (Makridakis S., Hibon M.) «The M3-Competition: results, conclusions and implications» (2000), Макридакис C. и др. (Makridakis S. et al.) «Accuracy of Forecasting: An Empirical Investigation» (1979), Макридакис C. и др. (Makridakis S. et al.) «Forecasting and uncertainty in the economic and business world» (2009b). То же утверждает и Дж. C. Армстронг (J. S. Armstrong) своей книге «Long-Range Forecasting: From Crystal Ball to Computer. John Wiley and Sons» (1985)

186

Обсуждение простых линейных моделей и их применение в принятии решений см.: Дауэс Р. (Dawes R.) «The robust beauty of improper linear models in decision making» (1979).

187

В своей книге «Think Twice: Harnessing the Power of Counterintuition» (Harvard Business School Press, 2009, главы 1 и 3) Майкл Мобуссин (Michael Mauboussin) учит, как улучшить точность прогнозов и не попасться в ловушку.

188

Самый простой случай — когда распределение вероятностей стационарно, то есть его свойства со временем остаются прежними. Более общая версия допускает изменения распределения — при условии, что они следуют прогнозируемой траектории. Например, средняя цена на недвижимость постепенно и неуклонно растет. Однако и в том, и в другом случае прошлое рассматривается в качестве надежного предиктора будущего.

189

Возможно, если бы модели включали данные за более длительный период времени — не за 10, а за 100 лет, например, — они могли бы точнее уловить вероятность крупного, стремительного общенационального спада. Однако в течение этого периода времени изменению подверглось так много аспектов экономики, что установить релевантность большой части этих данных крайне сложно. Вероятно, именно поэтому банки приняли решение ограничить временной интервал своей статистики именно так, а не иначе.

190

См. Рейнор М. «Стратегический парадокс» (2009, глава 2).

191

В действительности Sony рассматривала возможность партнерства с Matsushita. Однако ввиду низкого качества продукции последней отказалась от этого плана. В итоге Sony сделала ставку на качество, а Matsushita — на низкую стоимость. Обе эти стратегии были совершенно разумны и имели все шансы на успех.

192

Рейнор пишет: «Стратегии Sony в отношении Betamax и MiniDisc имели все составляющие успеха, но так его и не достигли. Причиной этих неудач было, проще говоря, невезение: стратегические решения, которые приняла Sony, были совершенно разумными; они просто оказались неверными» («Стратегический парадокс», 2009, с. 65).

193

О возникновении и развитии сценарного планирования можно прочитать в статье Миллетта C. (Millet S.) «The future of scenarios: challenges and opportunities» (2003). Теоретические основы — см. Брауэрс Дж. и Вебер М. (Brauers J. & Weber M.) «A new method of scenario analysis for strategic planning» (1988); Шумейкер П. (Schoemaker P.) «When and how to use scenario planning: a heuristic approach with illustration» (1991); Перроттет Ч. и Чарльз М. (Perrottet C. & Charles M.) «Scenarios for the Future» (1996).

194

См. Перроттет Ч. (Perrottet C.) «Scenarios for the Future» (1996, с. 45). В этом отношении, сценарное планирование напоминает то, что C. Макридакис, Р. Хогарт и А. Габа называют «мышлением в будущем перфектном времени» (Makridakis S., Hogarth R., Gaba A. «Dance with Chance: Making Luck Work for You», 2009a).

195

См. Вак П. (Wack P.) «Scenarios: shooting the rapids» (1985a) и «Scenarios: Uncharted Waters Ahead» (1985b).

196

Согласно Рейнору, существуют три типа руководства: функциональные менеджеры должны заниматься оптимизацией повседневных задач, руководство операционных подразделений — гарантировать исполнение существующей стратегии, а верхушка иерархии — сконцентрироваться на управлении стратегической неопределенностью. («Стратегический парадокс», 2009, с. 147).

197

В одной статье, недавно опубликованной в New York Times и посвященной генеральному директору компании Ford, говорилось: «Чего Ford делать не станет — так это снова менять направление. По крайней мере, не при мистере Маллали. По его заверениям, он — а вместе с ним и 200 тысяч сотрудников компании — не отступится от принятой „точки зрения“ на будущее автомобильной промышленности. В этом-то и заключается суть стратегии, заявляет мистер Маллали. Определенная точка зрения на будущее и соответствующие ей решения. Худшее, что можно сделать, — это не придерживаться никакой конкретной точки зрения и не принимать никаких решений» (NYT Jan 9, 2010).

198

Хотя данный пример был впервые приведен Беком (Beck P.) в его докладе «Forecasts: opiates for decision makers» (1983), я опирался на анализ Шумейкера (Schoemaker P.) («When and how to use scenario planning: a heuristic approach with illustration», 1991).

199

Согласно Шумейкеру (Schoemaker), в данном случае сценарное планирование постигла неудача вследствие «неспособности компании распознать, что резкий скачок 1980–1982 годов является скорее исключением… Более глубокий анализ позволил бы выявить совокупность особых обстоятельств (например, высокие цены на нефть, налоговые стимулы бурения, благоприятные процентные ставки и пр.), лежащих в основе этого временного подъема. Качественное сценарное планирование должно выходить за рамки спадов и подъемов» («When and how to use scenario planning: a heuristic approach with illustration», 1991, с. 552).

200

См. Рейнор М. «Стратегический парадокс» (2009, с. 56).

201

Подробности управления цепочками поставок Zara см. в исследовании кейса компании, проведенном Harvard Business Review (2004, с. 69–70). Также см. Кумар Н., Лингури C. (Kumar N., Linguri S., London Business School, http:// www.ecch.com/casesearch/product_details.cfm?id=63919).

202

Необходимо отметить, что Минцберг отличал стратегическое планирование от «операционного», направленного на краткосрочную оптимизацию существующих процедур. Модели, не годящиеся для первого, хорошо работают со вторым — именно для него они первоначально и разрабатывались, и именно их успех в этом контексте, как полагает Минцберг, и побудил планировщиков перепрофилировать их для стратегического планирования. Проблема, таким образом, заключается не в том, что планирование невозможно вообще (как невозможно прогнозирование вообще), а в том, что определенные типы планов надежны, а другие — нет, и что планировщики должны четко знать, в чем кроется их различие.

203

Концепция эмергентного планирования Минцберга схожа с концепцией Стивена Рейнора, так как оба отстаивают создание множественных опций. Однако если стратегии Рейнора, по сути, представляют собой стратегии хеджирования, то реактивные стратегии, наподобие тех, что предлагает Минцберг, подразумевают одновременное применение разных подходов и последующее измерение реакции, что в реальном времени гораздо предпочтительнее.

204

См. http://www.nytimes.com/2008/10/19/business/19ping.html.

205

О молодых компаниях, подменяющих дизайнерский инстинкт количественными показателями результативности, можно прочитать по адресу: http:// www.nytimes.com/2009/05/31/business/media/31ad.html?sq=put%20ad%20 on%20web%20count%20clicks%20revise&st=Search&scp=1&pagewanted=all.

206

Описание «правила кефали» Перретти предлагает в своей статье Эрик Олтерман (Eric Altermann, 2008). О применении этого же подхода в онлайн-сообществах, создаваемых вокруг брендов, и связанного с ним компромисса между контролем и инсайтом можно прочитать по адресу: http://sloanreview. mit.edu/business-insight/articles/2009/3/5138/the-fans-know-best/.

207

См. Хауи Дж. (Howe J.) «Crowdsourcing: Why the Power of the Crowd Is Driving the Future of Business» (2008), «The rise of crowdsourcing» (2006).

208

Примеры новейших тенденций в онлайн-журналистике приводит Эндрю Райс (Andrew Rice) в своей статье «Putting a Price on Words» (2010).

209

См. Клиффорд C. (Clifford S.) «We’ll Make You a Star (if the Web Agrees)» (2010).

210

См. Уортман Дж. (Wortman J.) «Once Just a Site With Funny Cat Pictures, and Now a Web Empire» (2010).

211

Перретти, сооснователь Huffington Post, является основателем и BuzzFeed. (Открою секрет: я служу научным консультантом в BuzzFeed.) Интервью Перретти о «заразных медиа» и BuzzFeed можно прочитать по адресу: http://bit. ly/9EAbjR.

212

О том, для чего и как краудсорсинг применяется сегодня, можно прочитать по адресу: http://blog.doloreslabs.com.

213

Демографические характеристики и мотивации пользователей сервиса Mechanical Turk см. у Ипейротис П. (Ipeirotis P.). Исследованиям надежности Mechanical Turk посвящены статьи Киттура А. и др. (Kittur A. et al.) «Crowdsourcing user studies with Mechanical Turk» (2008) и Сноу Р. и др. (Snow R. et al.) «Cheap and Fast — But is it Good? Evaluating Non-Expert Annotations for Natural Language Tasks» (2008). Оригинальный метод повышения надежности предлагают Шенг, Провост и Ипейротис (Sheng V., Provost F., Ipeirotis P.) в своей статье «Get another label? Improving data quality and data mining using multiple, noisy labelers» (2008).

214

Подробности исследований гриппа см. Полгрин Ф. и др. (Polgreen F. et al.) «Using Internet Searches for Influenza Surveillance» (2008); Гинсберг Дж. и др. (Ginsberg J. et al.) «Detecting influenza epidemics using search engine query data» (2008). Недавно Центр контроля и профилактики заболеваемости сократил задержки в отчетности (Mearian, 2009), что лишило онлайн-статистику преимущества.

215

Индекс счастья Facebook доступен по адресу: http://www.facebook.com/#/ note.php?note_id=211874218858&id=8394258414&ref=mf. Похожие индексы были выведены на основе слов песен и записей в блогах (см. Доддс П., Дэнфорт К. (Dodds P., Danfort C.) «Measuring the Happiness of Large-Scale Written Expression: Songs, Blogs, and Presidents», 2009), а также обновлений на Twitter (см. Боллен Дж. и др. (Bollen J. et al.) «Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena», 2009).

216

Подборку наиболее популярных поисковых запросов за 2009 год можно найти по адресу: http://yearinreview.yahoo.com/2009. Facebook, как и Twitter, опирается на статусные обновления (http://www.facebook.com/#/note. php?note_id=211874218858&id=8394258414&ref=mf). Отмечалось (http:// www.collisiondetection.net/mt/archives/2010/01/the_problem_wit.php), что эти списки часто дают весьма банальные результаты. Возможно, интереснее и целесообразнее было бы ограничиться более специфическими субпопуляциями по интересам для отдельно взятых пользователей — например, друзей. К счастью, произвести подобные модификации относительно легко. Следовательно, тот факт, что темы, вызывающие наибольший интерес, — самые обычные, а то и вовсе банальные, гораздо менее важен, чем возможность отражения коллективных интересов определенной популяции.

217

Примеры «прогнозирования настоящего» с использованием поисковых трендов (статистики поисковых запросов) приводят Чой и Вариан (Choi H., Varian H. «Predicting the present with Google trends», 2008).

218

См. Ш. Гоэл и др. (Goel S. et al.) «What can search predict?» (2010a).

219

Несколько лет назад мы со Стивом Хаскером уже писали об этом подходе к планированию в маркетинге (см. «Маркетинг в мире неопределенности», 2006).

220

Взаимосвязь продаж и рекламы, по сути, есть хрестоматийный пример того, что экономисты называют «проблемой эндогенности» (см. Берндт Э. «Практика эконометрики: классика и современность», 2005).

221

Было время, когда контролируемые эксперименты такого типа пользовались особой популярностью среди рекламодателей. Проводят их и сейчас — особенно в сфере почтовой рекламы. В частности, Леонард Лодиш и его коллеги провели серию экспериментов с использованием расщепленных ТВ-кабелей. См. Абрахам М., Лодиш Л. (Abraham M., Lodish L.) «Getting the most out of advertising and promotion» (1990); Лодиш Л. и др. (Lodish l. et al.) «How TV advertising works: A meta-analysis of 389 real world split cable TV advertising experiments» (1995a); Лодиш Л. и др. (Lodish L. et al.) «A summary of fifty-five in-market experimental estimates of the long-term effect of TV advertising» (1995b); Й. Ху и др. (Hu Y. et al.) «An analysis of real world TV advertising tests: A 15-year update» (2007). О рекламном эксперименте с почтовой рассылкой можно прочитать в статье Бертранд М. и др. (Bertrand M. et al.) «What‘s Advertising Content Worth? Evidence From a Consumer Credit Marketing Field Experiment» (2010). Что любопытно, практика рутинного включения контрольных групп в рекламные кампании (это касается телерекламы, устной рекламы и даже рекламы брендов) так и не прижилась, и сегодня ею обычно пренебрегают, предпочитая модные статистические модели «маркетинг-микс» (http://en.wikipedia.org/wiki/Marketing_mix_modeling).

222

См. статью члена Гарвардской школы бизнеса, президента и генерального директора Comscore М. Абрахама (M. Abraham, 2008). Что любопытно, автор являлся одним из коллег Лодиша (Lodish), проводившего эксперименты с использованием расщепленных ТВ-кабелей.

223

Анонимность участников поддерживалась на всем протяжении эксперимента — с помощью независимого сервиса, позволявшего сочетать данные пользователей Yahoo! и клиентов фирмы без ведома исследователей. Подробности см. Льюис Р., Рейли Д. (Lewis R., Reiley D.) «Retail advertising works: Measuring the effects of advertising on sales via a controlled experiment on Yahoo» (2009).

224

Далеко не все являются сторонниками экспериментального подхода, нередко обвиняемого в недостатке внешней валидности. То, что работает в данном конкретном месте, настолько специфично для него, что установление причинноследственной связи на основе результатов исследования бессмысленно, ибо не может быть применено нигде больше. На первый взгляд, возражение весьма разумное. Однако, по мнению сторонников экспериментального подхода, выход есть, и заключается он в проведении еще большего количества опытов. Это позволит выяснить, какие выводы поддаются генерализации, а какие нет. Как бы там ни было, внимание к локальным вариациям должно являться аргументом в пользу проведения экспериментов — взамен таких подходов, как опора на чутье планировщика или формальные теоретические модели.

225

См. Бринйолфссон Э., Шраг М. (Brynjolfsson E., Shrage M.) «The New, Faster Face of Innovation» (2009). Универсальные магазины давно экспериментируют с выкладкой продукции. В разных магазинах они по-разному размещали одни и те же товары и цены на них, а затем выясняли, какое расположение способствует максимальным продажам. Сегодня, когда буквально все изделия имеют собственные штрихкоды, а многие содержат и RFID-метки, можно отследить непроданный товар и измерить разницу в различных магазинах и регионах, а также в зависимости от времени суток или года. Согласно Маршалу Фишеру (Marshall Fisher) из Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете, в розничной торговле, похоже, наступает эпоха «высшей математики» («Rocket Science Retailing: The 2006 Philip McCord Morse Lecture», 2009).

226

То же утверждает и Дэн Ариели (см. «Предсказуемая иррациональность», 2010).

227

Более подробную информацию о MIT Poverty Action Lab можно найти по адресу http://www.povertyactionlab.org.

228

Примеры «полевых» экспериментов, проведенных политологами, можно найти в статье Арсено К. и Никерсона Д. (Arceneaux K. & Nickerson D.) «Who Is Mobilized to Vote? A Re-Analysis of 11 Field Experiments» (2009), а также в материале Гербера Э. и др. (Gerber A. et al.) «Does the media matter? A field experiment measuring the effect of newspapers on voting behavior and political opinions» (2009).

229

Примеры «полевых» экспериментов, проведенных специалистами по экономике труда, представлены в статьях Лейзира Э. (Lazear E.) «Performance pay and productivity» (2000) и Бандиера О. и др. (Bandiera O. et al.) «Team Incentives: Evidence from a Field Experiment» (2009).

230

См. О’Тул Р. (O’Toole R.) «Best-laid plans: how government planning harms your quality of life, your pocketbook, and your future» (2007, с. 342). В своей статье, посвященной управлению ресурсами общего пользования, Элинор Остром пишет: «Все предложения должны рассматриваться как эксперименты» (см. Elinor Ostrom, 1999, с. 497). Множество примеров приводит и Ян Эйрес (Ian Ayers) в своей книге «Supercrunchers» (2008, глава 3).

231

Охват экспериментальных методов ограничивается и этическими соображениями. Например, министерство образования могло произвольно распределить учащихся по разным школам. С одной стороны, это, скорее всего, стало бы наилучшим способом выявления действительно эффективных стратегий. Но, с другой, это было бы неэтично по отношению к тем, кто попадет в плохие школы. С точки зрения этики нельзя: а) вынуждать человека переживать то, что, возможно, способно причинить ему вред, и б) отказывать ему в том, что, возможно, способно принести ему пользу. Все вышесказанное существенно ограничивает диапазон вмешательств.

232

Скотт Дж. «Благими намерениями государства» (2011, глава 9).

233

Скотт Дж. «Благими намерениями государства» (2011, глава 9).

234

Скотт Дж. «Благими намерениями государства» (2011, глава 9).

235

Плюсы политики ограничения и торговли квотами изложены в статье Дэвида Леонхардта (David Leonhardt) «Saving Energy, and Its Cost» (2010).

236

Увлекательный журналистский отчет о «Гонке за первенство» см. Брилл C. (Brill S.) «The Teachers‘ Unions‘ Last Stand» (2010). Ряд критических замечаний о стандартизированных тестах как показателях успехов учащихся и качестве преподавания можно найти в статье Буер-Дженнингс Дж. (Booher-Jennings J.) «Below the Bubble: „Educational Triage“ and the Texas Accountability System» (2005) и книге Равич Д. (Ravitch D.) «The Death and Life of the Great American School System» (2010).

237

См. книгу Чипа Хита и Дэна Хита (Chip Heath & Dan Heath) «Switch: How to change things when change is hard» (2010).

238

Подход положительной девиации подробно изложен в статье Д. Марша и др. (Marsh D. et al.) «The power of positive deviance» (2004). Примеры положительной девиации можно найти по адресу: http://www.positivedeviance.org/.

239

История о мытье рук заимствована из статьи Артура Гаванда (Arthur Gawande) «Better: A surgeon’s notes on performance» (2008, с. 13–28), где описывается эксперимент, проведенный в Питсбурге. По-прежнему неясно, предупреждает автор, сохранятся ли эти первоначальные результаты в дальнейшем и могут ли они быть перенесены на другие больницы. Тем не менее контролируемый эксперимент Марра А. и др. (см. Marra A. et al. «Positive Deviance: A New Strategy for Improving Hand Hygiene Compliance», 2010) наводит на мысль о том, что это вполне возможно.

240

Описание методики использования существующих ресурсов см. Сейбл Ч. «Bootstrapping Development» (2007).

241

О том, как принцип «точно вовремя» едва не привел Toyota к краху, и о том, как ей удалось восстановиться, можно прочитать в книге Дункана Уоттса (Duncan Watts) «Six Degrees: The Science of A Connected Age» (2003, глава 9). Первоисточник см. Нисигуси Т., Боде А. (Nishiguchi T., Beaudet A.) «Fractal Design: Self-organizing Links in Supply Chain» (2000).

242

О том, как принципы системы производства Toyota были переняты американскими компаниями, можно прочитать в статье Хелпер С., Макдаффи Дж. и Сейбла Ч. (Helper S., MacDuffie J. & Sabel C.) «Pragmatic Collaborations: Advancing Knowledge while Controlling Opportunism» (2000).

243

О том, что способствует успешности промышленных кластеров, см. Сейбл Ч. (Sabel C.) «Bootstrapping Development» (2007). Ряд конкретных примеров приведен в книге «Clusters facing competition: The importance of external linkages» под редакцией Джулиани Э. и др. (Giuliani E. et al., 2005). А Лернер (Lerner) делает весьма настораживающие выводы из попыток государства стимулировать инновации (см. «Boulevard of Broken Dreams: Why Public Efforts to Boost Entrepreneurship and Venture Capital Have Failed — and What to Do About It», 2009).

244

Разумеется, генерализация локальных решений требует учета контекста, в котором они использовались. То, что некая практика мытья рук работает в одной больнице, вовсе не означает, что так же будет и в других, где могут превалировать иные комбинации ресурсов, ограничений, проблем, пациентов и культурных установок. Мы не всегда знаем, допустимо ли применять некое решение более широко, — фактически именно эта непредсказуемость и мешает чиновникам и администраторам улаживать возникающие вопросы. И тем не менее она должна являться центром плана.

245

См. Истерли У. (Easterly W.) «The White Man‘s Burden: Why The West’s Efforts to Aid The Rest Have Done So Much Ill and So Little Good» (2006, с. 6).

246

Позже Херрера предъявил иск городу, и в 2006 году ему было выплачено полтора миллиона долларов компенсации. Три других офицера, фигурировавших в деле, были уволены. Дисциплинарному взысканию подверглись в общей сложности 17 сотрудников 72-го полицейского участка, включая его начальника. Комиссар полиции Керик начал расследование деятельности ночной смены, известной своей распущенностью и отсутствием строгого надзора. Равнодушными не остались и мэр Нью-Йорка Рудольф Джулиани, и его преемник Майкл Блумберг, и даже губернатор штата Джордж Патаки. Юридический статус не-родившегося ребенка явился предметом жарких споров между медицинским экспертом («поскольку малыш не жил независимо от матери, то его смерть не может считаться отдельным пунктом обвинения») и окружным обвинителем, утверждавшим обратное. В общей сложности с момента появления первых сообщений о несчастном случае и до урегулирования судебного процесса газета New York Times опубликовала около 40 посвященных этой трагедии статей.

247

Обсуждение взаимосвязи между рациональными организующими принципами и реальным функционированием настоящих социальных организаций см. Доббин Ф. (Dobbin F.) «Cultural Models of Organization: The Social Construction of Rational Organizing Principles» (1994).

248

Первым эффект ореола заметил и описал известный психолог Эдвард Торндайк (1920). Обзор психологической литературы, посвященной этому явлению, см. Купер (Cooper, 1981).

249

«George Washington reconsidered» под редакцией Дона Хиггинботема (Don Higginbotham, 2006, с. 216).

250

См. книгу Фила Розенцвейга «Эффект ореола» (2008).

251

Историю Steve and Barry’s см. http://www.nytimes.com/2008/05/01/ fashion/01STEVE.html?_r=2&scp=5&sq=steve%20and%20barry%27s&st= cse&oref=slogin, а также http://dealbook.blogs.nytimes.com/2008/07/09/steve-barrys-files-for-bankruptcy/?scp=1&sq=steve%20and%20barry%27s&st=cse.

252

Другие примеры ошибки атрибуции можно найти в книге Фила Розенцвейга «Эффект ореола» (2008). Подробности обсуждаемого Розенцвейгом эксперимента см. Сто В. (Staw B.) «Attribution of the „causes“ of performance: A general alternative interpretation of cross-sectional research on organizations» (1975).

253

В качестве примера проведем простой умозрительный эксперимент, в котором будем сравнивать «хороший» процесс (Х) с «плохим» (П). Допустим, исключительно ради наглядности, что вероятность успеха Х составляет 60 %, а П — 40 %. Если, по вашему мнению, разница невелика, вообразите две рулетки, на которых выпадает красное в 60 и 40 % случаев. Таким образом, ставя на красное и черное, можно легко и быстро сколотить целое состояние. Аналогичным образом, неплоха стратегия зарабатывания денег на финансовых рынках посредством небольших ставок — при условии одинакового размера приобретаемых и теряемых сумм в 60 и 40 % случаев соответственно. Теперь представим, что, в отличие от рулетки — процесса, который может повторяться много раз, — наши процессы соответствуют альтернативным корпоративным стратегиям или политикам в сфере образования. Поскольку такой эксперимент можно провести лишь единожды, вероятности распределятся следующим образом:

Вероятность [Х приводит к успеху, П заканчивается неудачей] =

= 0,6 * (1–0,4) = 0,36

Вероятность [П приводит к успеху, Х заканчивается неудачей] =

= 0,4 * (1–0,6) = 0,16

Вероятность [и П, и Х успешны] = 0,6 * 0,4 = 0,24 Вероятность [и П, и Х неудачны] = (1–0,6) * (1–0,4) = 0,24 Другими словами, скорее Х окажется по крайней мере не хуже П, чем наоборот, что соответствует нашим ожиданиям. Однако только в одном случае из трех Х приведет к успеху, тогда как П — к неудаче. Почти в половине случаев фактически обе стратегии дают одинаковые (плохие или хорошие) результаты, а в одном случае из шести П приведет к успеху там, где Х это не удастся. Из вероятности почти в две трети следует, что, когда плохие и хорошие процессы осуществляются бок о бок, результаты не являются точным отражением их различий.

254

Брилл C. (Brill S.) «What’s a Bailed-Out Banker Really Worth?» (2009).

255

Реализация такой системы на практике представляет определенные трудности. Если, скажем, некий банкир будет превосходить своих коллег пять лет кряду, бонусы получат, скорее всего, намного меньше человек. Любая же система, которая грозит сокращением вознаграждений большинству участников, будет непопулярна. Мониторинг результатов деятельности — тоже дело весьма сложное и щекотливое, поскольку и сами сотрудники, и их работодатели склонны завышать оценки. Например, в статье, посвященной руководству AIG («What’s a Bailed-Out Banker Really Worth?», 2009), Стивен Брилл (Steven Brill) замечает: когда Кеннет Фейнберг пристально изучил вознаграждения руководящих работников семи крупнейших банков, те попытались оправдать свои пакеты, заявив, что все 136 топ-менеджеров находились в высших 25 % соответствующих групп — результат с точки зрения статистики маловероятный даже для самых успешных организаций, не говоря уж о прочих.

256

Такое различие крайне важно. Часто считается, что в любой достаточно крупной группе руководителей фондов кто-то всегда будет успешен много лет кряду, даже если удача в любой отдельно взятый год определяется броском монеты. Однако, как отметил Майкл Мобуссин, подбрасывание монеты — не совсем точная метафора, порой вводящая в заблуждение. Поскольку результаты деятельности управляемых фондов оцениваются после выплат и поскольку общий их портфель не обязательно отражает индекс S&P 500, нет причин полагать, будто 50 % фондов должны «превзойти рынок» в любой отдельно взятый год. На самом деле за 15-летний период успехов Миллера фактические проценты варьировались от 7,9 % (в 1997 году) до 67,1 % (в 2005-м). Учитывая эти эмпирические показатели, вероятность повторения такой полосы составляет 1 к 2,3 млн (см. Мобуссин М. (Mauboussin M.), 2006, с. 50).

257

См. Талеб Н. «Одураченные случайностью. О скрытой роли шанса в бизнесе и в жизни» (2011).

258

Проведя соответствующие симуляции (см. Arbesman S., Strogatz S. «A Monte Carlo Approach to Joe DiMaggio and Streaks in Baseball», 2008), Арбесман и Строгац установили, что вероятность рекордных достижений в 56 играх подряд составляет от 20 до 50 %. Что любопытно, Димаджио не являлся наиболее вероятной кандидатурой, а значит, в его случае успех определялся не только навыком, но и везением. В своей статье «Hitting Streaks Don’t Obey Your Rules» (2008) Т. Маккоттер (T. McCotter) показывает, что длительные полосы успеха случаются гораздо чаще, чем должны были бы при константности среднего процента отбитых мячей, как предполагают Арбесман и Строгац. Хотя они дают разные вероятности полосы успеха, обе модели согласуются с тем, что надлежащей меркой результатов должен выступать средний процент отбитых мячей, а не сама полоса успеха.

259

См. http://www.baseball-almanac.com/feats/feats3.shtml.

260

Стивен О. Гулд (Stephen J. Gould) писал: «Конечно, Димаджио немножко повезло. Но ведь так оно всегда и бывает». См. Мобуссин М. (Mauboussin M., 2010).

261

Разумеется, и в спорте не всегда удается достичь консенсуса относительно того, что является надежной мерой таланта. Если в стометровке все совершенно ясно, то в бейсболе дела обстоят гораздо хуже. Болельщики постоянно спорят о том, какая статистика — процент отбитых подач или слаггинга, количество аутов или набранных очков — должна считаться наиболее показательной. Майкл Мобуссин (Michael Mauboussin, 2010), например, утверждает, что количество страйк-аутов надежнее, чем процент отбитых подач. Каковы бы ни были верные показатели, суть в том, что спорт предполагает относительно большое число «попыток» при относительно сравнимых обстоятельствах.

262

Пример оценки эффективности игрока с точки зрения его вклада в статистику побед и поражений команды см.: http://www.nytimes.com/2009/02/15/ magazine/15Battier-t.html?scp=1&sq=basketball&st=nyt.

263

Разумеется, мы могли бы искусственно увеличить количество ориентирных точек — например, путем оценки результатов деятельности не за год, а за день или за неделю. Однако такие измерения больше подвержены искажениям, а значит, едва ли целесообразны.

264

Первоисточник см. Мертон Р. «Социальная теория и социальная структура» (2006). О том, как случайные процессы объясняют стойкие различия в прибыльности различных компаний и организаций, см. Денрелл Дж. (Denrell J., 2004).

265

Обзор литературы, посвященной кумулятивному преимуществу и неравенству, предлагают Дипрет и Эйрих (DiPrete T., Eirich G.) «Cumulative Advantage as a Mechanism for Inequality: A Review of Theoretical and Empirical Developments» (2006).

266

Как ни странно, чем дальше отстоит мера успеха от непосредственной меры таланта, тем сильнее становится эффект ореола. Пока ваше утверждение о собственном таланте строится на том, что вы лично сделали нечто очень хорошо, всегда найдется кто-то готовый усомниться в том, насколько хорошо это было сделано в действительности и насколько это было целесообразно делать вообще. Но едва чьи-то достижения абстрагируются от их сущности — как случается, например, когда человек выигрывает ценные призы, получает признание или зарабатывает заоблачные суммы денег, — конкретные, индивидуальные мерки результатов замещаются ореолом. Успешный человек, бестселлер или популярная идея просто считаются обладающими соответствующим преимуществом, и их успех, по сути, становится «заместителем» этого преимущества. Более того, усомниться в нем не так-то просто. Если человек верит, что «Мона Лиза» — великое произведение искусства из-за факторов X, Y и Z, то компетентный диспутант мгновенно приведет собственные критерии или укажет на другие, более совершенные примеры. Но если человек верит, что «Мона Лиза» — великое произведение искусства просто потому, что она знаменита, то пусть наш докучливый диспутант выдвинет любые возражения, а мы все равно будем настаивать, что он не понимает сути. Какой бы информацией он ни располагал, утверждая, будто качества «Моны Лизы» не уникальны, мы сразу же заподозрим, что он нечто упустил из виду, ибо, конечно же, если бы картина не была такой особенной, она не была бы такой… ну, особенной.

267

Полный текст цитаты Миллера см. Макдональд Я. (McDonald I.) «Bill Miller Dishes On His Streak and His Strategy» (2005).

268

Подробности см. Мобуссин М. (Mauboussin M., 2010).

269

См. http://www.forbes.com/lists/2009/12/best-boss-09_Steven-P-Jobs_HEDB. html.

270

Попутно в 1986 году Джобс за 10 млн долларов купил у Джорджа Лукаса Pixar, а затем, 20 лет спустя после цепочки таких хитов, как «История игрушек» и «В поисках Немо», продал его компании Disney за 7,4 млрд, то есть в 740 раз дороже. Даже злополучная NeXT Computer — его самый громкий промах, — которая за все время своего существования не произвела ни единого успешного продукта, в итоге была приобретена Apple, а ее технология программного обеспечения легла в основу очень успешного Mac OSX . Состояние Джобса сегодня оценивается примерно в 5 млрд долларов, а сам он занимает 83-е место в рейтинге самых богатых американцев по версии журнала Forbes.

271

Иногда даже сами лидеры признаются в этом. Но, что любопытно, делают они это, как правило, только тогда, когда все идет плохо. Например, свидетельствуя перед Конгрессом в начале 2010 года, ни один из руководителей четырех крупнейших инвестиционных банков не взял на себя личную ответственность за деятельность своих организаций. Напротив, все они утверждали, будто сами явились жертвами разрушившего экономику «финансового цунами». Тем не менее в течение предшествовавших кризису лет, когда их банки «гребли деньги лопатой», те же самые люди не сочли нужным снизить себе бонусы на том основании, что если все зарабатывали деньги, то, значит, сами они не сделали ничего особенного. Подробности см. Ракеш Курана (Rakesh Khurana) «Searching for a Corporate Savior: The Irrational Quest of Charismatic CEO’s» (2002). Эмпирические результаты исследований лидерства представлены в статье Вассермана Н., Ананда Б. и Нохира Н. (Wasserman N., Anand B. & Nohir N.) «When Does Leadership Matter?» (2010).

272

Ракеш Курана пишет: «Мощные социальные, культурные и психологические силы заставляют людей верить в причинно-следственную связь, существующую между личностью руководителя и результатами деятельности корпорации. В США культурно обусловленная склонность к индивидуализму практически не позволяет учитывать влияние социальных, экономических и политических сил. Поэтому в объяснениях таких сложных событий, как войны и экономические циклы, силы, лежащие в их основе, по сути своей сводятся к персонификациям… Данный процесс преувеличения способности отдельных людей оказывать громадное влияние на сложные явления активно поддерживается средствами массовой информации, фиксирующими внимание общественности на личных характеристиках лидеров в ущерб серьезному анализу происходящего» (Khurana R. «Searching for a Corporate Savior: The Irrational Quest of Charismatic CEO’s», 2002, с. 23).

273

Фактически, даже если гендиректорам удается «выйти сухими из воды», это случается вовсе не по тем причинам, по которым бы хотелось. Когда в результате крупных скандалов в 2001 и 2002 годах рухнули Enron и Worldcom, их генеральные директора Джеффри Скиллинг и Берни Эбберс отрицали собственную осведомленность о происходившем. Я понятия не имею, правда это или нет, но их оправдания в ходе судебного разбирательства мне показались весьма правдоподобными. В компании, включающей несколько сотен служащих, один-единственный человек едва ли может иметь четкое представление о том, что в ней творится. А в этих двух корпорациях работали десятки тысяч сотрудников. У меня вызвало удивление не заявление о том, будто они не знали о мошенничестве (хотя они вполне могли о нем знать), а то, что незадолго до скандала они имели основания утверждать, будто успехи компании — их заслуга. Особый интерес для меня представляло то, что этот вопрос на суде так и не был поднят. Как раз наоборот: судьи, похоже, настолько верили в миф о всезнающем генеральном директоре, что были уверены в правдивости подсудимых.

274

Как быстро признали Курана и другие критики, их исследование не означает, будто в должности генерального директора успеха может достичь любой или что действия генерального директора сами по себе никакого значения не имеют. Вполне возможно, например, что топ-менеджер навлечет на компанию огромные убытки, приняв ужасные или безответственные решения. А поскольку избегать плохих постановлений не так-то просто, даже средние результаты требуют определенного опыта, интеллекта и лидерских качеств. Разумеется, не всякому хватит смекалки, дисциплины и энергии для такой работы. Многие генеральные директора — достойные восхищения люди, которые работают много, трудятся в стрессовых условиях и несут огромный груз ответственности. Поэтому совершенно разумно, что советы директоров выбирают кандидатов тщательно и вознаграждают их соответственно таланту и потраченному времени. Суть в другом: гендиректора не должны выбираться и получать вознаграждения лишь на том основании, что их индивидуальные достижения окажут более чем скромное влияние на будущие результаты деятельности их компаний.

275

См. Дж. Ролз «Теория справедливости» (2010), Нозик Р. «Анархия, государство и утопия» (2008), а также Сандел М. (Sandel M.) «Justice: What’s the Right Thing to Do?» (2009).

276

Эмпирические доказательства межпоколенной социальной мобильности предлагает Томас Дипрет (Thomas DiPrete, 2002).

277

См. Херзенхорн Д. (Herszenhorn D.) «Plan to Change Student Lending Sets Up a Fight» (2009), Кочиневски Д. (Kocieniewski D.) «As Oil Industry Fights a Tax, It Reaps Subsidies» (2010).

278

См. статьи Дункана Уоттса (Duncan Watts), опубликованные в журнале Harvard Business Review.

279

См. http://www.prospect.org/cs/articles?article=the_myth_of_too_big_to_fail, а также http://krugman.blogs.nytimes.com/2009/06/18/too-big-to-fail-fail.

280

Обсуждение системного риска в финансовых системах см.: Proceedings of the National Academy of Sciences.

281

Об одной такой каскадной аварии, произошедшей в 1996 году в западных штатах США, можно прочитать в книге Дункана Уоттса (Duncan Watts) «Six Degrees: The Science of A Connected Age» (2003, глава 1). Кроме того, подобные аварии случались в северо-восточных штатах США (2003 год), Италии (2003 год) и Бразилии (2009).

282

Примеры «нормальных аварий» в сложных организациях см. Перроу Ч. (Perow C.) «Normal accidents» (1984). Более технический подход к «хрупкой устойчивости» сложных систем — см. Карлсон Дж., Дойл Дж. (Carlson J., Doyle J.) «Complexity and robustness» (2002).

283

См. http://www.nytimes.com/2010/01/12/business/economy/12bailout.html? ref=business.

284

О том, какие выгоды извлек банк Goldman Sachs из множественных форм государственной поддержки, можно прочитать по адресу http://trueslant.com/ matttaibbi/2009/07/16/on-goldmans-giganto-profits.

285

См. Грановеттер М. «Экономическое действие и социальная структура: проблема укорененности» (2004).

286

См. Бергер П. и Лукман Т. «Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания» (1995).

287

Полный текст «Опыта о человеке» Александра Поупа доступен онлайн в рамках Project Gutenberg. См. http://www.gutenberg.org/etext/2428 (англ.) и http://lib.ru/POEZIQ/POUP/pope_opyt.txt (рус.).

288

Понятие рациональности, предложенное Парсонсом, восходит к Веберу. Последний, что любопытно, не был ни функционалистом, ни даже позитивистом. В действительности он отстаивал направление, позже ставшее известным под названием «интерпретативной» школы социологии, о чем явно говорит его утверждение, будто рациональное действие — это действие, доступное пониманию («verstehen») аналитика. Тем не менее труды Вебера были быстро подкреплены строго позитивистскими идеями, наиболее заметной из которых явилась теория рационального выбора. Это свидетельствует о том, насколько глубоко позитивизм внедрен во все формы науки, включая и социологию. Парсонс иногда считается антипозитивистом, однако и его идеи были в итоге инкорпорированы в позитивистские теории социального действия.

289

Мейхью Б. (Meyhew B.) «Structuralism versus Individualism: Part 1, Shadowboxing in the Dark» (1980, с. 353).

290

Харсани Дж. (Harsanyi J.) «Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories» (с. 514).

291

Коулман Дж., Фараро Т. (Coleman J., Fararo T.) «Rational Choice Theory: Advocacy and Critique» (1992, с. xvii).

292

К их чести будет сказано, многие социологи и до, и после Мертона критически относились к попыткам воспроизвести успех естествознания путем имитации скорее его формы, нежели методов. Еще в 1940-х годах современник Парсонса Хантингтон Кейрнс писал: «Мы не обладаем таким конспективным видением социальных наук, чтобы верить, будто находимся на той стадии анализа, когда можем с уверенностью выбирать базовые понятия, на которых будет воздвигнута интегрированная структура знаний» (Cairns H. «Sociology and The Social Science», 1945, с. 13). В последнее время критике была подвергнута теория рационального выбора — и в основном по тем же причинам. См. Квадано Дж., Напп C. (Quadagno J., Knapp S.) «Have Historical Sociologists Forsaken Theory? Thoughts on the History/Theory Relationship» (1992), Сомерс М. (Sommers M.) «We‘re No Angels: Realism, Rational Choice, and Relationality in Social Science» (1998).

293

См. Мертон Р. «О социологических теориях среднего уровня» (2006).

294

См. Харсани Дж. (Harsanyi J.) «Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories» (1969).

295

Харсани Дж. (Harsanyi J.) «Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories» (1969, с. 514).

296

Например, политологи Дональд Грин и Ян Шапиро определяли теорию рационального выбора как «бездонное вместилище для всех правдоподобных утверждений, выдвигаемых антропологами, социологами и социальными психологами» (Green D., Shapiro I. «Revisiting the Pathologies of Rational Choice», 2005). Дискуссия, однако, была весьма путанной. Согласно приверженцам рационального выбора, оценивать их идею как «теорию» вообще не правомерно. Скорее ее следует рассматривать как целое семейство теорий, объединенных исключительно акцентом на целенаправленное действие, являющееся причиной социальных результатов — в ущерб случайности, слепому подчинению и привычке. В этой связи см. Фармер М. (Farmer M.) «On the Need to Make a Better Job of Justifying Rational Choice Theory» (1992); Кисер Э., Хечтер М. (Kiser E., Hechter M.) «The Debate on Historical Sociology: Rational Choice Theory and Its Critics» (1998); Кокс Г. (Cox G.) «The empirical content of rational choice theory: A reply to Green and Shapiro» (1999). Пожалуй, это весьма точное определение того, во что со временем превратилась теория рационального выбора, хотя, что любопытно, ряд теоретиков включают в перечень рациональных стимулов даже привычку. См. Беккер Г., Мерфи К. (Becker G., Murphy K.) «Social Economics: Market Behavior in a Social Environment» (2000). Впрочем, это явно расходится с тем, как представляли себе теорию рационального выбора ее создатели. Джон Харсани (John Harsanyi), например, критиковал идею Парсонса как раз за то, что она не являлась теорией как таковой, ибо не позволяла делать логические выводы из набора аксиом — по его словам, «сама концепция социальной функции в коллективистском смысле приводит к неразрешимым проблемам дефиниции и эмпирической идентификации» («Rational-Choice Models of Political Behavior vs. Functionalist and Conformist Theories», 1969, с. 533). Трансформировалась ли теория рационального выбора впоследствии в нечто более реалистичное или нет — по сути, не важно. Главное, что изначально она задумывалась как общая теория — и в этом смысле оказалась не успешнее своих предшественниц.

297

На самом деле, как давным-давно заметил Г. Беккер («Человеческое поведение: экономический подход», 2003, с. 84), специалисты в области естественных наук не меньше социологов склонны к переоценке собственной способности конструировать прогностические модели человеческого поведения.

298

См. Стауффер C. (Stouffer S.) «Sociology and Common Sense: Discussion» (1947).

299

В социальных системах порой неясно даже то, что именно следует принимать за единицу анализа. Иногда это отдельные люди, осуществляющие «активную деятельность», а иногда — принимающие решения группы, компании или целые институты.

300

Необходимо отметить: не все социологи согласны с тем, что измерение представляет собой такую проблему, каковой вижу ее я. Согласно по крайней мере одной школе, социологические теории должны помочь нам разобраться в окружающем мире и предоставить язык, на котором мы сможем обсуждать его. Но они не должны быть направлены на прогнозирование или решение проблем, и, следовательно, их нельзя оценивать с точки зрения прагматики вообще. Если эта «интерпретативная» точка зрения на социологию верна, все позитивистское предприятие, которое началось с Конта, основано на фундаментально ошибочном понимании природы социальной науки — начиная с допущения о том, что она вообще должна считаться наукой. Социологам, таким образом, следует, во-первых, сосредоточиться на развитии «подходов» и «рамок» (способов мышления о мире, которые позволят им увидеть то, что иначе будет упущено), во-вторых, усомниться в том, что другие считают данностью, а в-третьих, забыть о том типе теорий, который знаком нам из физики. Именно этот подход к социологии и отстаивал в своей книге «Tricks of the Trade» Говард Беккер, на рецензию которой я наткнулся в 1998 году. И именно этот подход Джон Гриббин — рецензент-физик — очевидно, нашел возмутительным.

301

Множество примеров классических экспериментов в психологии представлены на сайте http://experimentalturk.wordpress.com.

302

Дискуссия о конфиденциальности имеет огромное значение и поднимает ряд вопросов, до сих пор остающихся без ответа. Во-первых, заполняя опросники, большинство людей подтверждают, что конфиденциальность крайне важна, хотя сами их действия часто говорят об обратном. Многие не только размещают в сети личную информацию о себе, никак не ограничивая доступ к ней, но и отказываются платить за сервисы, гарантирующие более высокий уровень безопасности. Возможно, такое расхождение между признаваемыми и демонстрируемыми предпочтениями объясняется тем, что люди просто не осознают возможные последствия своих действий. Впрочем, возможно, абстрактные вопросы о «конфиденциальности» значат для них меньше, чем конкретные нежелательные эффекты, имеющие место в специфических ситуациях. Вторая, более серьезная проблема заключается в том, что вне зависимости от того, как люди «действительно» относятся к раскрытию тех или иных сведений о себе, они почти наверняка не в силах оценить способность третьих лиц составлять информационные профили и логически выводить на их основе прочую, не подлежащую разглашению информацию.

303

Подробности их новаторских экспериментов см. Шериф М. (Sherif M.) «An experimental approach to the study of attitudes» (1937) и Аш C. «Влияние группового давления на модификацию и искажение суждений» (2000). Обсуждение исследований малых и больших групп см. в: Зелдич М. (Zeldich M.) «Can you really study an army in the laboratory» (1969).

304

Другие примеры отслеживания распространения информации в сетях см. в: Адар Э., Адамик Л. (Adar E., Adamic L.) «Tracking information epidemics in blogspace» (2005); Сан Э. и др. (Sun E. et al.) «Gesundheit! Modeling Contagion through Facebook News Feed» (2009); Бакши Э. и др. (Bakshy E. et al.) «Social Influence and the Diffusion of User-Created Content» (2009).

305

Подробности рандомизированных «полевых» экспериментов по эффективности рекламы, проведенных до появления Интернета, см. в: Абрахам М., Лодиш Л. (Abraham M., Lodish L.) «Getting the most out of advertising and promotion» (1990); Лодиш Л. и др. (Lodish L. et al.) «How TV advertising works: A meta-analysis of 389 real world split cable TV advertising experiments» (1995a); Лодиш Л. и др. (Lodish L. et al.) «A summary of fifty-five in-market experimental estimates of the long-term effect of TV advertising» (1995b).

306

Доказав свою концепцию, Рейли и Льюис начали целую серию похожих экспериментов — для универсальных магазинов, операторов связи, поставщиков финансовых услуг и так далее. Их целью было измерение различий между областями (различается ли эффективность рекламы телефонов и кредитных карт?), группами с разными демографическими характеристиками (действительно ли пожилые люди более подвержены влиянию рекламы, чем молодые?) и даже между специфическим оформлением и дизайном рекламных объявлений (какой фон лучше: голубой или белый?).

307

Первоначальное определение гомофилии см. Лазарсфельд П., Мертон Р. (Lazarsfeld P., Merton R.) «Friendship as Social process: a substantive and methodological analysis» (1954). Обзор литературы по данной теме см. Макферсон М. и др. (McPherson M. et al.) «Birds of a Feather: Homophily in Social Networks» (2001).

308

Известно, например, что большинство людей наиболее комфортно чувствуют себя в компании представителей своей расы, им легче общаться с людьми одинакового с ними уровня образования, благосостояния и жизненного опыта. Вполне возможно, отношения между людьми, придерживающимися одинаковых убеждений относительно таких важных вопросов, как политика или семья, станут ближе и продлятся дольше, чем между теми, кто имеет разные взгляды. Таким образом, можно заключить: модель взаимоотношений, наблюдаемых социологами в современном мире, есть прямое отражение внутренних психологических предпочтений людей, ее создавших.

309

См. Фелд C. (Feld S.) «The focused organization of social ties» (1981), а также Макферсон М. и Смит-Ловин Л. (McPherson M. & Smith-Lovin L.) «Homophily in voluntary organizations: Status distance and the composition of face-to-face groups» (1987).

310

Причина в том, что социальная структура не только формирует наш выбор, но и сама формируется им. Например, те, кого мы встретим в ближайшем будущем, отчасти определяются нашим социальным кругом и деятельностью. Если же говорить о более широких временных рамках, мы можем предпочитать одно другому именно из-за тех людей, которых надеемся встретить благодаря своему выбору. Смысл «социальных сетей» в мире бизнеса, например, заключается в установлении контактов с интересными людьми. Аналогично, стремление родителей отправить детей в «правильные» школы в меньшей степени связано с качеством образования, которое те получат, и в большей — с одноклассниками, с которыми те будут учиться. Разумеется, не всякий может попасть в Гарвард или получить приглашение на наиболее желанные социальные мероприятия. В долгосрочной перспективе, таким образом, положение человека в социальной структуре ограничивает не только круг тех, с кем он может познакомиться сейчас, но и выбор, который будет определять его положение в будущем. Утверждения об относительной важности индивидуальных предпочтений и социальной структуры неизменно упираются в вопрос причины и следствия, а потому разрешаются скорее идеологически, чем экспериментально. Те, кто верит в силу индивидуального выбора, настаивают: структура есть просто его следствие. А вот верящие в силу структуры утверждают, что выбор — это иллюзия.

311

Похожие результаты были представлены в другом исследовании гомофилии с использованием данных из сети Facebook (см. AJS).

312

Повод для беспокойства вызывает следующее. Если наши друзья будут придерживаться стройной системы взглядов на такие вопросы, как роль правительства, важность доступного здравоохранения, законность абортов и отношение к нелегальным иммигрантам, и если люди, не согласные в одном вопросе, будут склонны к несогласию по всем другим («либералы» мягки к преступникам, не возражают против налогов, разрешают аборты и предпочитают диктатуре сотрудничество Америки с другими державами, а «консерваторы» отстаивают противоположные позиции), результатом станет поляризованный мир, в котором разрозненные группы людей будут общаться только с теми, с кем они согласны. Это, в свою очередь, обусловит еще большее подкрепление уже существующих убеждений, а значит, будет только препятствовать конструктивному подходу к ним.

313

Результаты одних исследований свидетельствовали об усилении поляризации среди американцев (см. Абрамович А., Саундерс К. (Abramowitz A., Saunders K.) «Is polarization a myth?» (2008); Бишоп Б. (Bishop B.) «The Big Sort: Why the Clustering of Like-Minded America Is Tearing Us Apart» (2008)), тогда как других — о большей степени согласия. Кроме того, мнения об одном вопросе (скажем, об абортах) оказались на удивление не связанными с мнениями по другим (например, по владению оружием или об иммиграции). (см. Балдассари Д., Гелман Э. (Baldassari D., Gelman A.) «Partisans without constraint: Political polarization and trends in American public opinion», 2008; Гелман Э. и др. (Gelman A. et al.) «Red State, Blue State, Rich State, Poor State: Why Americans Vote the Way They Do», 2008; Димаджио П. и др. (DiMaggio P. et al.) «Have American’s social attitudes become more polarized?», 1996; Фиорина М. и др. (Fiorina M. et al.) «Culture Wars? The Myth of a Polarized America», 2005).

314

См. Балдассари Д., Бирман П. (Baldassari D., Bearman P.) «Dynamics of political polarization» (2007).

315

Невзирая на эти трудности, ряд исследований именно этого типа все-таки был проведен — сначала Эдвардом Ломанном (см. Laumann E. «Friends of Urban Men: An Assessment of Accuracy in Reporting Their Socioeconomic Attributes, Mutual Choice, and Attitude Agreement» (1969), а затем Робертом Хакфелдтом и его коллегами (см. Huckfeldt R. et al. «Political Disagreement: The Survival of Disagreement with Communication Networks», 2004; Huckfeldt R., Sprague J. «Newtorks in context: The social flow of political information», 1987).

316

Разумеется, Facebook не является идеальной репрезентацией сети друзей. Во-первых, здесь зарегистрированы далеко не все (может не оказаться ряда близких друзей), а во-вторых, в реальной жизни многие «друзья» очень часто бывают едва знакомы. Помочь дифференцировать истинную и иллюзорную дружбу может подсчет общих друзей. Однако и этот метод отнюдь не совершенен, ибо даже у случайных знакомых на Facebook нередко бывает много общих знакомых. Намного целесообразнее представляется наблюдение за частотой общения людей друг с другом. Немаловажное значение имеют и такие акты, как, например, чтение одних лент новостей, комментирование сообщений и т. д. К сожалению, эти данные обычно недоступны третьим лицам.

317

Подробности эксперимента «Friend Sense» изложены в статье Гоэла Ш., Мейсона У. и Уоттса Д. (Goel S., Mason W., Watts D.) «Perceived and Real Attitude Similarity in Social Networks» (2010b).

318

Проекция — хорошо изученный в психологии феномен. Однако измерить ее в социальных сетях довольно сложно — в основном по тем же причинам, которые препятствуют исследованиям сетей в целом. Обзор литературы, посвященной проекции, см.: Крюгер Й., Клемент Р. (Krueger J., Clement R.) «The truly false consensus effect: An ineradicable and egocentric bias in social perception» (1994); Крюгер Й. (Krueger J.) «From social projection to social behaviour» (2007); Роббинс Дж., Крюгер Й. (Robins J., Krueger J.) «Social projection to ingroups and outgroups: A review and meta-analysis» (2005).

319

Новейшие исследования влияния в сфере вирусного маркетинга см. Арал C. и др. (Aral S. et al.) «Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks».

320

Другие исследования, использовавшие данные электронной почты, см.: Тайлер Дж. и др. (Tyler J. et al.) «Email as spectroscopy: automated discovery of community structure within organizations» (2003); Кортес К. и др. (Cortes C. et al.) «Computational methods for dynamic graphs» (2003); Коссинетс Г., Уоттс Д. (Kossinets G., Watts D.) «Empirical Analysis of an Evolving Social Network» (2006); Малмгрен Р. и др. (Malmgren R. et al.) «Characterizing individual communication patterns» (2009); Де Шодури М. и др. (De Choudhury M. et al.) «Inferring relevant social networks from interpersonal communication» (2010); Клаузет Э., Игл Н. (Clauset A., Eagle N.) «Persistence and periodicity in a dynamic proximity network» (2007). Эксперименты с использованием данных сотовой связи см.: Игл Н. и др. (Eagle N. et al.) «Inferring social network structure using mobile phone data» (2007); Онелла Дж. и др. (Onella J. et al.) «Structure and tie strengths in mobile communication networks» (2007). Эксперименты с использованием IM-данных см. Лескович Дж., Хорвиц Э. (Lescovec J., Horvitz E.) «Planetary-Scale Views on a Large Instant-Messaging Network» (2008).

321

Осмелюсь утверждать, что, если нечто не кажется вам известным давным-давно, если оно представляется невероятным и необъяснимым даже при наличии некоего объяснения, скорее всего, оно вообще неверно или просто нерелевантно.

322

Разумеется, даже здесь полученные результаты могут показаться очевидными — в этом мы с Мэттью Салгаником лично убедились, опубликовав данные эксперимента «Музыкальная лаборатория». Одна журналистка написала нам письмо с просьбой разрешить ей упомянуть о нем в своей статье (она писала о результатах исследований, которые «могли показаться обывателю очевидными»). По ее глубочайшему убеждению, мы доказали, что «популярные песни стали таковыми, поскольку нравились многим людям». Это, разумеется, логическая тавтология, да и вовсе не об этом шла речь. Однако формулировка была настолько близка к сказанному нами, что ее ошибка вполне понятна. Если не говорить о риске быть неправильно понятым, именно определение этих неочевидных связей между очевидными наблюдениями и может заставить социологию наконец-то начать походить на настоящую науку.

323

Информацию о борьбе с раком см. в восхитительной серии статей под общим названием «Сорокалетняя война», опубликованной в New York Times. Задайте в поиске «сорок лет война рак» или зайдите на сайт http://bit.ly/c4bsc9. Геномике и ожидавшейся в этой связи революции в медицине посвящены статьи Николаса Уэйда (Nicholas Wade) «A Decade Later, Genetic Map Yields Few New Cures» (2010) и Эндрю Поллака (Andrew Pollack) «Awaiting the Genome Payoff» (2010).

324

Об этом писали как я сам (см. Watts D. «A 21st Century Science», 2007), так и ряд других ученых. См. Шнайдерман Б. (Shneiderman B.) «Science 2.0» (2008); Лейзер Д. и др. (Lazer et al.) «Social Science: Computational Social Science» (2009).

Примечания

1

Голдберг, Руб (1983–1970) — американский карикатурист, инженер и изобретатель. Известен серией мультфильмов и карикатур, в которых фигурируют чрезвычайно сложные, громоздкие и запутанные устройства, выполняющие очень простенькие функции. — Прим. пер.

2

Милграм, Стэнли (1933–1984) — известный американский социальный психолог. Считается одним из самых влиятельных психологов ХХ века. — Прим. пер.

3

Обязательное условие (лат.).

4

Гирц, Клиффорд (1926–2006) — американский антрополог и социолог, основатель интерпретативной антропологии, занимающейся изучением различных культур и воздействием концепции культуры на концепцию человека. Оказал определяющее влияние на развитие культурной антропологии США во второй половине ХХ века. — Прим. пер.

5

Пресс-секретарь президента США Рональда Рейгана Джеймс Брэди, тяжело раненный в 1981 году во время покушения на главу государства, является горячим сторонником правового регулирования продажи, владения и применения огнестрельного оружия в Америке. В 1993 году был принят закон Брэди по предотвращению насилия, совершаемого с помощью огнестрельного оружия; позже ФБР создало национальную систему моментальной проверки граждан. В настоящее время «Центр Брэди» является крупнейшей и наиболее влиятельной структурой, выступающей за ужесточение правил продажи оружия, и главным оппонентом Национальной Стрелковой Ассоциации. — Прим. пер.

6

В 1993 году в США был принят так называемый закон «не спрашивай, не говори», запрещавший служить в Вооруженных силах США гомосексуалистам, если они не скрывали своих сексуальных предпочтений, а также требовавший от командования не выяснять сексуальную ориентацию военнослужащих. Закон действовал 17 лет, после чего в декабре 2010 года был отменен. — Прим. пер.

7

Корбюзье Ле (1887–1965) — знаменитый французский архитектор, пионер модернизма, представитель архитектуры интернационального стиля. — Прим. пер.

8

Культовый мировой бренд, основанный в 1958 году и положивший начало производству повседневной комфортной обуви. — Прим. пер.

9

Безалкогольный напиток, упаковка и этикетка которого, как правило, выдержаны в зеленых тонах. — Прим. пер.

10

Деннетт Дэниел (род. 1945) — американский философ, директор Центра когнитивных исследований Университета Тафтса. — Прим. пер.

11

Фрейм — структура данных, описывающих фрагмент знаний человека о мире или представляющих стереотипную ситуацию. — Прим. пер.

12

Франциск I (1494–1547) — с 1515 года король Франции, чье царствование ознаменовалось расцветом французского Возрождения. — Прим. пер.

13

Кларк, Кеннет (1903–1983) — английский историк искусства, критик и лектор, один из выдающихся искусствоведов XX века. — Прим. пер.

14

Мурильо, Бартоломе Эстебан (1617–1682) — испанский живописец, глава севильской школы. — Прим. пер.

15

Корреджо, Антонио Аллегри (1489–1534) — знаменитый итальянский живописец эпохи Высокого Возрождения. — Прим. пер.

16

Веронезе, Паоло (1528–1588) — виднейший живописец венецианской школы, один из крупнейших представителей позднего итальянского Возрождения. — Прим. пер.

17

Грез, Жан-Батист (1725–1805) — французский живописец, глава сентиментально-морализующего направления во французской живописи второй половины XVIII века. — Прим. пер.

18

Прюдон, Пьер-Поль (1758–1823) — французский живописец и график. — Прим. пер.

19

Дюшан, Марсель (1887–1968) — французский и американский художник, теоретик искусства, стоявший у истоков дадаизма и сюрреализма.

Благодаря оригинальности своих идей считается одной из самых влиятельных фигур в искусстве ХХ века. — Прим. пер.

20

Культовая комедия режиссера Тодда Филлипса, в 2010 году получившая премию «Золотой глобус» в номинации «Лучший фильм — комедия». — Прим. пер.

21

Раздел молекулярной генетики, посвященный изучению генома и генов живых организмов. Как особое направление сформировался в 1990-х годах. — Прим. пер.

22

Баффетт Уоррен Эдвард (род. в 1930) — крупнейший и самый успешный в мире инвестор, состояние которого на 2010 год оценивается в 47 млрд долларов. — Прим. пер.

23

Небольшая улочка в центре Манхэттена, главной достопримечательностью которой является Нью-Йоркская фондовая биржа. — Прим. пер.

24

Оригинальное название: «Can you really study an army in a laboratory». К сожалению, данная статья на русский язык не переведена. — Прим. пер.

25

Оригинальное название: «Eats Shoots and Leaves». Книга посвящена истории и основным правилам английской пунктуации. Со времени выхода в свет в 2004 году была переведена на семь языков и завоевала огромную популярность во всем мире. На русском языке вышла в издательстве Р. Валент в 2006 году. — Прим. пер.

26

Каринти Фридьеш (1887–1938) — венгерский писатель, один из самых популярных авторов в Венгрии начала XX века. — Прим. пер.

27

Само по себе, как таковое (лат.).

28

Дом № 10 по Даунинг-стрит — резиденция премьер-министра Великобритании. — Прим. пер.

29

«Большая волна» — стратегия быстрого наращивания военной силы для борьбы с экстремистами и с последующим постепенным выводом войск. — Прим. пер.

30

Фишхофф Барух в книге «Обреченным необходимо изучать прошлое: эвристики и предубеждения в ретроспективе» пишет: «Подходящим названием для этой тенденции рассматривать исходы, о которых было сообщено как об относительно неизбежных, могло бы быть „пресмыкающийся детерминизм“ [creeping determinism], в отличие от философского детерминизма — сознательного убеждения, будто все, что происходит, должно случиться» (с. 390). Creeping — дословно: постепенно развивающийся, крадущийся, ползучий. В некоторых источниках термин creeping determinism переведен как «ретроспективный детерминизм». — Прим. пер.

31

Post hoc, ergo propter hoc — после этого, значит, по причине этого (лат.).

32

Район Нью-Йорка. — Прим. пер.

33

Популярный американский телесериал в жанре комедии положений (ситком), транслировавшийся по NBC c 1989 по 1998 год. В 2008 году журнал Entertainment Weekly поместил его на третье место в списке 100 лучших телешоу за последние 25 лет. — Прим. пер.

34

Музыкальное реалити-шоу на телеканале FOX. Российским аналогом является «Фабрика звезд» — Прим. пер.

35

Ньютон Исаак. Математические начала натуральной философии. — М.: Наука, 1989. — С. 3.

36

Лаплас, Пьер-Симон (1749–1827) — выдающийся французский физик, математик и астроном. Один из создателей теории вероятностей. — Прим. пер.

37

Обеспеченное долговое обязательство.

38

Данный вариант перевода «mullet strategy» взят из статьи «Социальные работники» (журнал «Коммерсантъ — Секрет фирмы». — 2007. — № 33 (216). — Август). Также встречается вариант «мулетная стратегия». Что любопытно, и первый, и второй далеки от идеальных: прическа Mullet не имела никакого отношения ни к кефали, ни к мулетам. В России она называлась либо «маллет» (хотя по-английски произносится действительно «муллет»), либо «рыба-мул». Что же касается фразы «business up front, party in the back» (букв. «дело впереди, вечеринка сзади»), здесь наличествует явная двойная метафора. Ближайшим русским аналогом является «Делу время, потехе час». В нашем случае имеется в виду, что первые страницы всегда посвящены «делу», они вылизаны, аккуратны и читаются первыми, а все остальное — то есть «посиделки» (нередко это пустой треп, практически не имеющий никакого отношения к теме) — сдвигается на последние страницы, до которых пользователи нередко просто не успевают добраться. — Прим. пер.

39

Ванамейкер, Джон (1838–1922) — легендарный американский коммерсант, революционер в торговле. Открыл первый универсам, первым применил ценники. Считается отцом современной рекламы. — Прим. пер.

40

Остров в Нью-Йорке, на котором расположен округ Ричмонд. — Прим. пер.

41

Холмс, Оливер Уэнделл (младший) (1841–1935) — американский юрист и правовед, многолетний член Верховного суда США. — Прим. пер.

42

Как таковые (лат.).

43

Адамс, Джон (1735–1826) — первый вице-президент (1789–1797) и второй президент США (1797–1801). — Прим. пер.

44

American International Group, Inc. (AIG) — крупнейшая американская страховая компания. Основана в 1919 году. — Прим. пер.

45

Димаджио (Ди Маджо), Джо (1914–1999) — американский бейсболист, один из выдающихся игроков за всю историю. Трехкратный обладатель звания «Самый полезный игрок». — Прим. пер.

46

Оригинальное название «Searching for a corporate savior». На русский язык пока не переведена. — Прим. пер.

47

Слегка видоизмененная строка из Послания к галатам святого апостола Павла: «Носите бремена друг друга, и таким образом исполните закон Христов» (Гал. 6: 2). — Прим. пер.

48

Перевод В. Микушевича. Имеется и другой вариант: «Итак, познай себя, о Боге не суди вовек; Познанья подлинная цель для человечества есть человек» (эпиграф к сборнику эссе И. Берлина. Подлинная цель познания: избранные эссе. — М.: Канон+, 2002).

49

Перевод C. Маршака.

50

Конт, Огюст (1798–1857) — выдающийся французский философ и социолог. Основоположник позитивизма. — Прим. пер.

51

Спенсер, Герберт (1820–1903) — британский философ и социолог, один из родоначальников эволюционизма. Его идеи пользовались популярностью в конце XIX века. Основатель органической школы в социологии. — Прим. пер.

52

Дюркгейм, Эмиль (1858–1917) — французский социолог-позитивист и философ, основатель французской социологической школы и структурнофункционального анализа, один из создателей социологии как самостоятельной науки. — Прим. пер.

53

Парсонс, Талкотт (1902–1979) — крупнейший американский социолог-теоретик, глава школы структурного функционализма, один из создателей современной теоретической социологии и социальной антропологии. — Прим. пер.

54

Мертон Р. Социальная теория и социальная структура. С. 14.

Content

Дункан Уоттс
Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос

Эта квантово-запутанная жизнь

Введение Социолог просит прощения

Часть I Здравый смысл

Глава 1 Миф о здравом смысле

Здравый смысл

У каждого свой

Некоторые оговорки

Злоупотребление здравым смыслом

Вездесущая интуиция

Как нас подводит здравый смысл

Глава 2 Размышления о мышлении

Решения, решения

Здравый смысл и рациональность

Мышление — немножко больше, чем мысль

Что важно?

Мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем

Глава 3 Мудрость (и безумие) толпы

Порочный круг или циркулярное рассуждение

Проблема микро-макро

Модель массовых беспорядков Грановеттера

Кумулятивное преимущество

Экспериментальная социология

Глава 4 Особенные люди

Шесть степеней разобщения

Гипотеза лидеров мнений

Случайные лидеры мнений

«Рядовые лидеры» на Twitter

И снова — порочный круг

Глава 5 Оказывается, прошлое — не такой уж хороший учитель

История случается лишь однажды

Склонность к избирательности

Воображаемые причины

Когда история становится историей

Никогда не говори «никогда»

Кто лучше рассказал, тот и выиграл

Глава 6 Мечта о точных прогнозах

Демон Лапласа

Будущее не такое, как прошлое

Прогнозирование того, что прогнозировать

Черные лебеди и другие «события»

От здравого смысла к нездравому

Часть II Нездравый смысл

Глава 7 Самые лучшие планы

Что мы можем прогнозировать?

Рынки, толпы и модели

Не доверяй никому, особенно себе

Когда будущее не такое, как прошлое

Стратегический парадокс

Стратегическая гибкость

От прогноза к реакции

Глава 8 Мера всех вещей

Сплиты, толпы и кефаль

Прогнозирование настоящего

Не просто измеряй: экспериментируй

«Полевые» испытания

Важность локального знания

Не изобретай велосипед

Планирование и здравый смысл

Глава 9 Справедливость и правосудие

Не все хорошо, что хорошо кончается

Эффект ореола

Талант против везения

Эффект Матфея

Миф о корпоративном спасителе

Человек и общество

Размер имеет значение

Неся бремена друг друга

Глава 10 Подлинная цель познания

Везет же физикам!

Измерение неизмеряемого

Рыбак рыбака

Этот сложный, сложный мир

Литература

Комментарии

Примечания