Ловушки мышления
Шрифт:
Эта стратегия не менее полезна и в более тонких ситуациях. Некоторые врачи, например, начали использовать методику, очень похожую на пробный эксперимент, чтобы помочь людям уменьшить тревогу по поводу решений, которые они принимают в личной и рабочей жизни. Психотерапевты Мэтью Маккей, Марта Дэвис и Патрик Фэннинг описали случай Пегги, «отличного секретаря юриста», которая ужасно боялась допустить ошибку в документах для старшего партнера {78} . Она часами выискивала и исправляла ошибки. Затем начинала беспокоиться, что ее исправления, возможно, случайно создали другие ошибки, поэтому снова начинала проверять. После долгого дня на работе она брала документы домой, проводя часы в попытке избавиться от возможных ошибок.
78
История Пегги взята из книги Мэтью Маккей, Марты Дэвис и Патрика Фэннинга «Как победить стресс и депрессию» (СПб.: Питер, 2011) (Matthew McKay, Martha Davis, and Patrick Fanning (2011), Thoughts and Feelings: Taking Control of Your Moods and Your Life, 4th ed. (Oakland, CA: New Harbinger Publications). Kindle location 1669/5148).
Для Пегги было немыслимо проверить документ один раз и остаться довольной. Ставки казались слишком высокими. Поэтому она вместе со своим врачом создала список экспериментов – дополнительных шагов, позволявших проверить опасения в реальных условиях и посмотреть, действительно ли небеса разверзнутся, если она несколько облегчит режим проверки. Если она переживет один небольшой эксперимент, то перейдет к следующему. Она наметила следующую последовательность:
1. Взять домой резюме дела для защитника и сделать три дополнительные проверки.
2. Взять домой резюме дела для защитника и сделать две дополнительные проверки.
3. Взять домой резюме дела для защитника и сделать одну дополнительную проверку.
4. Просидеть на работе на час дольше и оставить дело для защитника на работе. Никаких дополнительных проверок.
5. Оставить дело для защитника на работе и уйти домой вовремя. Никаких дополнительных проверок.
6. На каждом этапе она испытывала сильную тревогу, беспокоясь, как бы последствия ее решения не отразились на делах компании и на ее карьере. Но по окончании каждого этапа с удивлением обнаруживала, что ничего ужасного не случилось. Это давало ей достаточную уверенность для следующего шага. Закончив пятый этап, она действительно повысила свой уровень комфорта,
7. умышленно оставив одну пунктуационную ошибку;
8. умышленно оставив одну грамматическую ошибку;
9. умышленно оставив одну орфографическую ошибку.
По словам психотерапевтов, Пегги «обнаружила, что небольшие ошибки не привели к потерям клиентов и ее не выгнали. Никто даже не заметил этих ошибок».
В конце концов она облегчила свой обычный способ проверки, оставшись требовательной, но не навязчивой. Небольшие эксперименты позволили ей принимать более смелые решения.
ЗА ПОСЛЕДНИЕ НЕСКОЛЬКО ЛЕТ идея изучения вариантов посредством небольших экспериментов распространилась на разные области. Дизайнеры говорят об «опытных моделях»: вместо того чтобы тратить полгода на планирование идеального продукта, они быстро делают макет и вручают его потенциальному клиенту. Взаимодействие с реальным миром зажигает искры прозрения, которые приводят к следующей опытной модели, и таким образом разработка последовательно улучшается.
Руководители здравоохранения также советуют использовать «малые тесты перемен», вводя новые процессы или инновации в малом масштабе, чтобы увидеть, дают ли они измеримые результаты. Руководителям бизнеса Джим Коллинз и Мортен Хансен советуют стратегию, которую называют «сначала стрелять из ружей, затем из пушек» {79} : проводим небольшие эксперименты, а затем удваиваем те, которые дали наилучшие результаты (аналог метода «проведи учинг, а затем прыгай» компании National Instruments). И наконец, существует целая книга по учинг-философии, написанная Питером Симсом. Она называется «Мелкие ставки» [61] .
79
«Сначала стрелять из ружей, затем из пушек» – в своих исследованиях по компаниям, пережившим маркетинговые дислокации, Коллинз и Хансен обнаружили, что те компании, которые выживают, не делают больших ставок на инновации до тех пор, пока не проведут простые, недорогостоящие испытания; компании, потерпевшие неудачу, не менее склонны к «инновациям», но они делают ставку до тестирования и иногда оказываются в значительном проигрыше. Джим Коллинз и Мортен Хансен, «Великие по собственному выбору» (М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013) (Jim Collins and Morten T. Hansen (2011), Great by Choice: Uncertainty, Chaos, and Luck – Why Some Thrive (New York: HarperBusiness)); Питер Симс, «Мелкие ставки. Великую идею нельзя выдумать, но можно открыть» (М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012) (Peter Sims (2011), Little Bets: How Breakthrough Ideas Emerge from Small Discoveries (New York: Free Press)).
61
Издана на русском языке: Симс П. Мелкие ставки. Великую идею нельзя выдумать, но можно открыть. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012. Прим. ред.
Нам нравится термин учинг, но мы хотим, чтобы вы ясно поняли: по сути все говорят одно и то же – прежде чем нырнуть, попробуйте воду. Учитывая популярность этой концепции и явные преимущества маленьких ставок, которые оптимизируют большие решения, странно, почему учинг не осуществляется инстинктивно.
Ответ в том, что мы, как правило, до ужаса уверены в своей способности прогнозировать будущее. Стив, начинающий студент-фармацевт, не чувствует себя растерянным. Зачем ему тратить время на бесплатную стажировку, когда он уверен, что фармацевтика ему подходит? (Если через год он вылетит, то просто скажет: «Это мне не подошло», как будто такой исход нельзя было предвидеть.) Кишечник ведущего дизайнера просто знает, что продукт подходит. Идея быстрого создания «чернового прототипа» заставит хозяина кишечника закатить глаза: вы не создаете совершенную модель.
Склонность считать себя великим специалистом («просто я интуитивно это знаю») сидит внутри каждого из нас. Мы не хотим возиться с учингом, потому что думаем, что знаем, как будут разворачиваться события. Справедливости ради заметим: если мы действительно хорошо прогнозируем будущее, то учинг – пустая трата времени.
Таким образом, ключевым становится вопрос: хорошо ли мы прогнозируем?
2
В начале своей карьеры Фил Тетлок, профессор психологии и менеджмента Пенсильванского университета, работал в комитете Национального исследовательского совета, задачей которого было оценить роль социальных наук в спасении цивилизации от угрозы ядерной войны. Это происходило в 1984 году, во время первого срока Рональда Рейгана, который в речи 1983 года назвал Советский Союз «империей зла». По свидетельству Тетлока, политические эксперты считали: отношения между двумя странами находятся в «опасной близости к пропасти».
Но через год все изменилось. Генеральным секретарем коммунистической партии стал Михаил Горбачев, открывший эру радикальных реформ. За несколько коротких лет страх ядерной войны стал казаться абсурдным (коллеги даже дразнили Тетлока за тревожный отчет, представленный комитетом, говоря: «Итак, небеса все же не разверзлись»). К удивлению Тетлока, эксперты, пропустившие появление Горбачева, так никогда и не признали своих ошибок. Они говорили, что Америке повезло или что их предсказания ядерной катастрофы (которые Тетлок назвал «рискованным предположением, противоречащим фактам») «почти» сбылись.
Раздраженный Тетлок решил разработать методику, которая впервые заставила бы экспертов отвечать за свои слова {80} . Он нанял на работу 284 специалиста, зарабатывавших на жизнь «комментариями или советами по политическим или экономическим вопросам». Почти все они имели ученые степени, более половины были докторами философии [62] . Их мнениями постоянно интересовались, 61 % из них давали интервью средствам массовой информации.
80
Филип Тетлок, «Суждения политических экспертов: насколько они правильны? Как нам узнать?» (Philip E. Tetlock (2005), Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know? (Princeton, NJ: Princeton University Press)). Образец вопросов для прогнозирования экспертами взят со с. 246–247. Открытие «небо не падает» – анекдот из введения Тетлока со с. XIV. Научная статья с точным подзаголовком написана Колином Камерером и Эриком Джонсоном, «Парадокс процесса – качества экспертной оценки: как могут специалисты так много знать и так плохо предсказывать?» в книге «К вопросу об общей теории оценок: перспективы и ограничения» (Colin F. Camerer and Eric J. Johnson (1991), “The Process-Performance Paradox in Expert Judgment: How Can the Experts Know So Much and Predict So Badly?” in Toward a General Theory of Expertise: Prospects and Limits, ed. K. A. Ericsson and J. Smith (Cambridge, England: Cambridge University Press), pp. 195–217).
62
Ученая степень доктора философии присуждается в США специалистам, занимающимся науками, в России традиционно относящимися к другим областям (скажем, математика). Прим. ред.
Он попросил каждого сделать прогноз в своей области знаний. Экономистам задавали вопросы типа:
Учитывая экономические показатели, следует ли нам ожидать, что в течение двух ближайших лет темпы роста ВВП ускорятся, замедлятся или останутся примерно такими же?
Политологам задавали следующие вопросы:
Вы считаете, что после следующих выборов в США настоящее должностное лицо / партия [то есть демократы или республиканцы] потеряет контроль, сохранит контроль со снижением поддержки населения или сохранит контроль с повышением поддержки населения?
С точки зрения методики вопросы обычные – ничего более сложного, чем выбор из нескольких вариантов и заполнение опросника. Но Тетлок старался добиться предельной четкости формулировок, чтобы экспертам некуда было спрятаться в случае ошибки. Так, с середины 1980-х он начал понемногу собирать прогнозы. Когда он понял, какие это богатые и интересные данные, его энтузиазм возрос. К 2003 году он накопил 82 361 прогноз. Два года спустя он опубликовал свой блестящий анализ в книге под названием «Экспертное политическое мнение: насколько оно правильно? Как узнать?» (Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?).