На рисунке 46 показан интересный результат эксперимента: первый цикл развития обеих популяций. Мы видим на нем ход развития популяций хищников и травоядных и средние значения прогнозов, сделанных всеми испытуемыми.

Рис. 46. Первый цикл эксперимента с переменными «хищники» и «травоядные» и со средними показателями прогнозов, которые испытуемые сделали для переменной «хищники»

Мы видим, что испытуемые в среднем недооценили прирост численности хищников, который поначалу шел по экспоненте. Однако, судя по результатам, о которых мы говорили в разделе «Кувшинки, рисовые зерна и СПИД», это вполне ожидаемо. Уровень недооценки также относительно низок; это объясняется тем, что испытуемые после каждого прогноза сразу получали информацию о верных значениях.

Мы также видим, что у испытуемых не было «ощущения», что прирост численности хищников когда-нибудь может закончиться. Более того, испытуемые в своих прогнозах оставались верны однажды появившейся тенденции и в критическом случае перехода от 7-го к 8-му циклу.

Ускорение прогнозируемых величин даже возрастает. В среднем с 5-го по 6-й цикл испытуемые предсказывают рост популяции хищников на 40 %, с 6-го по 7-й – на 42 %, с 7-го по 8-й – на 44 %. Если взглянуть на рисунок 46, то это ускорение прогнозов выглядит даже слишком понятным. Прогнозы расположены ниже фактических значений развития популяции хищников; испытуемые «подтягивают» свои прогнозы.

Поведение испытуемых при составлении прогнозов до наступления катастрофы можно истолковать при помощи простой модели. Их прогнозы можно синтезировать через приведенный ниже процесс.

Возьми начальное и конечное значения тех процессов, за которыми тебе уже доводилось наблюдать, и свяжи их между собой через прямую.

Экстраполируй эту прямую на конечное значение в тот момент времени, до которого нужно сделать прогноз.

Добавь или вычти величину, которая соответствует недооценке или переоценке в предыдущем прогнозе, и ты получишь значение прогноза.

Рис. 47. Прогноз, синтезированный на основе действия «линейная экстраполяция + компенсация погрешностей»

На рисунке 47 показан ход прогнозирования, синтезированный таким образом. Пунктиром обозначены изменения переменной «хищники». Тонкие линии – это экстраполяции, сделанные на основании последних двух наблюдаемых измеряемых величин тех переменных, изменения которых нужно было спрогнозировать. Разница между линейной экстраполяцией и треугольниками – это «ошибочные прибавления», то есть коррекция или дополнение линейных прогнозов по сравнению с ошибочным предсказанием в каждом предыдущем прогнозе. Мы видим, что синтезированная таким образом кривая прогнозов очень похожа на кривую фактических прогнозов.

Как показывает рисунок 46, испытуемые были совершенно сбиты с толку «внезапным» разворотом в значении переменной «хищники», точно так же, как это случилось с большинством биржевых игроков во время краха биржи в 1987 году. Однако для наших испытуемых это гораздо более удивительно, чем для биржевиков, поскольку обстоятельства жизни племени ксерерос были значительно более ясными и наглядными, чем положение на бирже.

После того как катастрофа дала о себе знать через внезапное торможение ускорения (цикл 8), испытуемые хоть и ожидали дальнейшего снижения, но все же были очень удивлены его скоростью (цикл 9).

Рис. 48. Результаты прогноза испытуемых, имевших и не имевших вариант «травоядные»

Еще более примечательным являются результаты, которые мы видим на рисунке 48. На нем изображено, как кривая средних значений прогнозов с рисунка 46 разделяется на две кривые: одна отмечает значения всех испытуемых, которые должны были предсказать только изменения в популяции хищников, вторая – значения всех испытуемых, которые должны были прогнозировать изменения и числа хищников, и поголовья травоядных.

Можно было бы предположить, что у тех испытуемых, кто постоянно получал наглядную информацию о падении численности травоядных, выводы при прогнозировании численности хищников окажутся более точными. Овец становится меньше, гиен – больше, и в какой-то момент гиены должны начать голодать! Испытуемым должно было быть ясно с 4-го по 5-й цикл, что численность травоядных снижается; а если оно снижается, то в конце концов это должно повлиять на охотничьи шансы хищников.

Когда эти выводы вообще были сделаны, они не повлияли на поведение испытуемых. Напротив, все выглядело так, будто испытуемые из группы «только хищники» были лучше тех, кто находился в группе «хищники и травоядные»: они зашли не так далеко за точку катастрофы. (Это статистически значимый эффект!)

Чем это можно объяснить? Тем, что для группы «хищники и травоядные» задание оказалось слишком сложным? Они ведь получали гораздо больше информации, чем группа «только хищники». Привело ли дополнительное задание – интегрировать оба процесса – к информационной перегрузке? И привела ли она, в свою очередь, к тому, что испытуемые были склонны оставаться негибкими в своем автоматизме? В противоположность им у менее нагруженных испытуемых из группы «только хищники» осталась способность предсказать замедление темпов роста переменной «хищники».

Как вы помните, еще одно условие эксперимента состояло в том, что половина испытуемых должна была графически отображать изменения переменных. В этом эксперименте задача преобразовывать распределенную во времени информацию в графическую оказала небольшое стимулирующее влияние. Те испытуемые, кто должен был отмечать прогнозы на диаграмме, не так сильно ошиблись во времени наступления первой катастрофы – то есть снижения переменной «хищники», – как те, кому не нужно было графически отображать данные. Похоже, что перенос временных значений в пространственные помогает, хоть в нашем случае и не очень сильно.

В этом эксперименте испытуемые не предчувствовали приближающуюся катастрофу в популяции хищников, то есть не предвидели обратного хода процесса. Дополнительная помощь в виде передачи информации о развитии переменных, от которых зависели прогнозы, а также в виде задания графически отображать ход процесса произвела лишь небольшой эффект.

Рис. 49. Действия при прогнозировании на протяжении всего эксперимента

Правда, оказалось, что испытуемые меняли свое поведение на основании опыта, полученного на первом этапе. Продолжение эксперимента на втором этапе показывает, что они улучшили свои действия. На рисунке 49 показаны средние значения прогнозов на протяжении всего эксперимента, то есть в 35 циклах. Мы видим, что на втором этапе испытуемые лучше прогнозировали изменения поголовья хищников; кроме того, второе снижение популяции хищников поразило их меньше, чем первое. В ходе эксперимента они явно развили бо́льшую чувствительность к происходящим изменениям.

То, что испытуемые улучшили свои результаты, может внушить оптимизм по части возможности научиться работать с временными переменными. Однако не следует забывать, что в этом эксперименте испытуемые работали в условиях, близких к оптимальным. Они должны были выполнять только одну задачу; их не отвлекали другими заданиями от составления прогнозов. Одна часть испытуемых получала сопутствующую информацию о развитии популяции травоядных. После каждого прогноза они получали обратную связь о совпадении или несовпадении прогноза с реальностью, а также реальные показатели изменений. Все эти условия совершенно невыполнимы в реальности. К примеру, читающий газету гражданин получает информацию об экономическом развитии, гибели лесов, распространении эпидемии и т. п. не беспрерывно, а с постоянными корректировками. Вдобавок к этому информация поступает небольшими порциями. Следует предположить, что по этой причине ему приходится гораздо труднее, чем нашим испытуемым, составить для себя адекватную картину тенденций в подобных процессах.