Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос

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