Ученые Роберт Бойд и Питер Дж. Ричерсон — пионеры в изучении проблем передачи социальных норм. В своем исследовании они попытались выяснить, как группы приходят к коллективно полезным решениям. Наблюдая за поведением испытуемых, они создали ряд компьютерных моделей и попытались выяснить, какой из разных типов поведения лучше всего соответствует среде существования. Согласно этим моделям, каждый участник исследования мог примерить на себя тот или иной тип поведения и понаблюдать за результатами, а также проанализировать поведение другого человека, уже выбравшего для себя самый подходящий вариант. Бойд и Ричерсон установили, что самым выигрышным для всех вариантом является тот, в котором значительное число участников подражают другим. Но это верно лишь когда люди готовы прекратить подражание и самостоятельно учиться, если это сулит им значительные выгоды. Иными словами, если люди просто-напросто следуют за другими, не учитывая объективные обстоятельства, благополучие группы терпит крах. Разумное подражание может быть полезным группе (способствуя быстрому распространению полезных идей), но слепое копирование всегда губительно.

Отличить один вид подражания от другого — задача, разумеется, непростая, поскольку немногие бывают готовы признаться в своей чрезмерной доверчивости или подверженности "стадному эффекту". Очевидно, что разумное подражание характеризуется несколькими особенностями: во-первых, изначально широким спектром вариантов выбора и полнотой информации; во-вторых, готовностью, по крайней мере, некоторых людей доверять своим собственным суждениям больше, чем коллективному решению.

Существуют ли такие люди? На самом деле их больше, чем вы могли бы предположить. Прежде всего им свойственна чрезмерная самоуверенность: они склонны переоценивать свои способности, уровень познаний, свое искусство принимать решения. Причем, чем сложнее стоящая перед ними проблема, тем более они самонадеянны. В сфере принятия решений это чревато генерированием ошибочных суждений. Но общество в целом только выигрывает от наличия в нем самоуверенных индивидов, которые реже бывают втянуты в негативный информационный каскад, а порой способны даже прерывать такие каскады. Помните, что информационные каскады существуют благодаря людям, которые ценят общественную информацию выше собственной. Самоуверенным людям такое не свойственно. В большинстве случаев они игнорируют коллективную информацию и доверяют своей интуиции. Поступая так, они создают помехи сигналу, который получают все остальные, и ставит под сомнение непогрешимость общественной информации. У них появляются последователи, рискующие надеяться на себя, а не слепо следовать за толпой.

Стремление к подражанию свойственно отнюдь не только людям, избегающим риска. Например, в 1943 году социологи Брайс Райан и Нил Гросс опубликовали результаты исследования степени доверия фермеров штата Айова новому, более продуктивному сорту кукурузы, выведенному на основе гибридных семян. Их работа была признана самым влиятельным научным трудом по инновациям — Райан и Гросс обнаружили, что фермеры не стремились как можно полнее изучить преимущества нового сорта, хотя им предоставлялась подробная информация, в частности, о повышении урожайности на 20%. Они ждали, пока другие фермеры добьются успеха, чтобы потом последовать их примеру. Так подтверждается действие информационного каскада. Но даже узнав об успехе соседей, фермеры не спешили засевать все свои поля гибридными семенами. Сначала они испытывали семена на небольших экспериментальных участках. Только на своем опыте убедившись в эффективности нового вида, они полностью перешли на эти семена. Девять лет прошло с тех пор, как первый фермер засеял поле новой кукурузой, пока это нововведение поддержала половина фермеров региона. Согласитесь, это нельзя назвать поспешностью в принятии решений.

В увлекательном исследовании использования новых высокоурожайных сортов злаковых культур индийскими фермерами во время Зеленой Революции 1960-х годов Кайвана Мунши рассказывается о том, как по-разному принимали это решение фермеры, выращивавшие рис и пшеницу. По наблюдениям Мунши, в регионах, где основной культурой была пшеница, земельные условия были относительно одинаковы, и урожайность на разных фермах особо не отличалась. В результате фермеры, выращивавшие пшеницу, обращали пристальное внимание на соседей и принимали решение, ориентируясь на их урожаи. В регионах, где выращивали рис, напротив, земельные условия были весьма различны, а следовательно, и урожайность в соседних хозяйствах могла быть совершенно разной. В итоге, при принятии решений фермеры не слишком зависели друг от друга. Но зато они больше экспериментировали с семенами на собственной земле, прежде чем внедрить их в широкую практику. Что также показательно, даже фермеры, выращивающие пшеницу, не засевали новые сорта до тех пор, пока не становилось известно, какой урожай собирали те, кто засеял новые семена.

Выбор сорта кукурузы или пшеницы — возможно, самое важное решение, которое приходится принимать фермерам, поэтому не стоит удивляться, что они принимают такие решения самостоятельно, вместо того чтобы слепо подражать тем, кто испробует новые сорта раньше них. Далее мы сможем убедиться, что есть вещи, распространение которых более или менее подвержено каскадам. Например, появление в моде новых веяний управляется каскадами, поскольку, когда речь заходит о моде, то, что нравится вам, и то, что нравится другим, со всей очевидностью зависит одно от другого. Я люблю одеваться в таком-то стиле, но трудно себе представить, что стиль, который мне нравится, независим от того впечатления, которое я хочу произвести, т.е. от предпочтений окружающих. Подобные каскады характерны и для повседневной жизни. Например, мы смотрим телевизионные шоу, чтобы затем обсудить их с друзьями, так же, как и посещаем рестораны, ведь никто не любит обедать в пустых ресторанах. Никто не покупает iPod потому, что он есть у других людей, но в кинотеатры мы зачастую ходим исключительно по этой причине. Существование информационных каскадов приносит определенную пользу технологическим компаниям (в этом случае их называют полезными), поскольку первые пользователи распространяют хвалебные отзывы о преимуществах новой продукции и привлекают тем самым других потребителей. Ключевая мысль, которую я хочу донести до вас, очень проста, если не банальна: чем важнее решение, тем ниже вероятность возникновения каскада. По-видимому, это неплохо, поскольку чем важнее решение, тем выше вероятность, что коллективный вердикт группы окажется верным.

Информационные каскады интересны тем, что они являются методом сбора информации так же, как система голосования или рынок, причем методами довольно успешными. Во время экспериментов в учебных классах, где каскады легко моделируются и анализируются, группы выбирают лучший вариант в 80% случаев - этот показатель гораздо выше, чем потенциальный индивидуальный показатель каждого отдельного участника. Фундаментальная проблема каскадов в том, что люди принимают решения последовательно, а не вместе и сразу. На то есть веские причины: люди осторожны, одни скорее соглашаются на эксперименты, чем другие, разным бывает и финансовое положение. Но в целом все проблемы, которые могут быть вызваны каскадами, объясняются разной скоростью принятия решений. Если вы хотите усовершенствовать организацию или процесс принятия финансовых решений, лучший вариант — сделать все возможное, чтобы решения принимались одновременно, а не одно за другим.

Интересное доказательство этому можно найти в уже упомянутых мною экспериментах в учебных классах. Экономисты Анджела Ханг и Чарльз Плотт провели исследование, основанное на проверенном временем методе, когда студенты вслепую достают из ваз цветные стеклянные шарики. В данном случае перед участниками поставили две вазы. В вазе А было в два раза больше светлых шариков, чем темных, а в вазе Б — наоборот. Вначале участникам предложили по очереди вынимать по одному шарику и определять, что это была за ваза. При правильном ответе они зарабатывали пару долларов.