(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
