• Стадный эффект, или эффект группового давления. Оказывается, что если вы хотите выяснить мнение экспертов, то лучше опрашивать их по отдельности, а не всех вместе, поскольку в последнем случае возникает дополнительная погрешность. В 1951 г. психолог Соломон Эш предложил группе испытуемых (студентов) проверить их зрение (см. рис. 12.1). Когда он спрашивал каждого в отдельности, длина какой линии ближе всего к контрольному отрезку, то правильный выбор (отрезок С) сделали 99 % испытуемых. Одновременно Эш провел опыт: в комнате находились несколько человек, и каждого из них по очереди просили сделать этот выбор. Однако испытуемые не знали, что несколько первых опрашиваемых сами были участниками эксперимента и их проинструктировали выбрать линию А вместо С. После первого, заведомо неверного, ответа наступала очередь реального испытуемого. Если он слышал перед этим один ложный ответ, то только в 97 % случаев делал правильный выбор. Когда перед испытуемым ложный ответ давали двое или трое, действительные участники делали правильный выбор в 87 и 67 % случаев соответственно. Если же к неверным первым ответам добавлялось некое групповое поощрение (усиливая тем самым давление к проявлению конформизма) на случай, что все участники ответят правильно, только 53 % реальных респондентов выбирали нужную линию С.

• Изменение предпочтений. Как только люди начинают склоняться к одному варианту, они фактически меняют свои предпочтения по поводу дополнительной информации. Они настраиваются на те сведения, которые поддерживают их первоначальное решение. Это похоже на эффекты ореола святости и дурной славы, но в данном случае связано со сменой предпочтений в процессе принятия решения. Например, если менеджеры решили предпочесть проект А проекту В, а вы скажете им после того, как этот выбор сделан, что первый проект менее рискован, но на его реализацию уйдет больше времени, чем на второй, то вам ответят, что снизить риск для них всегда было важнее, чем сократить сроки реализации. А если вы доложите, что проект А более рискован, но на его реализацию уйдет меньше времени, то получите реплику: всегда считалось, что сократить сроки реализации важнее, чем снизить риск.

К счастью, подобные иррациональные эффекты человеческой способности к оценке всегда можно как-то нейтрализовать. Ряд решений этой проблемы предложил ведущий специалист по когнитивному искажению Джей Эдвард Руссо из Корнелльского университета. Например, для устранения эффекта изменения предпочтений Руссо предложил простую форму слепого перебора: прежде, чем приступить к оценке предлагаемых вариантов, эксперты должны были сформулировать и ранжировать свои предпочтения. Тогда никто уже не смог бы сказать позже, что всегда считал какой-то критерий важнейшим только для того, чтобы не менять свое первое решение.

Как и в случаях уже обсуждавшихся ранее ошибок эксперимента и смещений выборок, первое, что необходимо сделать, — признать само существование проблемы. Только подумайте о том, как перечисленные выше эффекты могут сказаться на экспертных оценках затрат на реализацию проекта, объемов будущих продаж, возможного роста производительности труда и т. п. Специалисты обычно не ощущают, что на их мнение повлияла не имеющая к делу информация, — ведь люди вообще редко осознают, что повинны в искажении. Всем нам хотелось бы думать, что мы не так интеллектуально лабильны, как объекты этих исследований, но лично я обнаружил, что наиболее внушаемы как раз те, кто уверен в непоколебимости своих суждений.

Значение систематизации: пример оценки эффективности деятельности

Казалось бы, декан факультета информатики и принятия решений Университета штата Иллинойс (Чикаго) должен предпочитать сложные количественные методы для оценки буквально любого объекта. И все же когда доктору Аркалгуду Рамапрасаду потребовалось измерить эффективность деятельности преподавателей факультета, он придумал довольно простой подход. «Раньше аттестационные комиссии копались в кучах бумаг, — говорит доктор Рам (он предпочитает, чтобы его называли так). — Члены комиссии усаживались за столом, заваленным личными делами преподавателей, и обсуждали их работу». Публикации, полученные гранты, сделанные каждым сотрудником предложения, присвоение профессиональных званий и степеней обсуждались в произвольном порядке и оценивались по пятибалльной шкале. Подобный бессистемный подход использовался для принятия таких важных решений, как повышение заработной платы профессорско-преподавательскому составу.

Доктор Рам понимал, что главным недостатком этой процедуры является неупорядоченность представляемой информации и что любое усовершенствование данного процесса, даже простая систематизация данных, может дать большой положительный эффект. Чтобы исправить положение, он проанализировал подаваемые на аттестацию сведения о работе преподавателей и представил их в виде большой матрицы. Каждая ее строка содержала данные об одном преподавателе, а каждый столбец показывал отдельную категорию профессиональных достижений (публикации, награды и т. д.).

Ученый даже не пытался далее формализовать анализ этих данных, он по-прежнему пользовался пятибалльной шкалой. Оценки эффективности в баллах основаны на консенсусе мнений членов аттестационной комиссии, а новый метод просто гарантирует, что они изучают одни и те же сведения. Мне этот метод показался слишком простым, и когда я предложил рассчитывать на основе этих данных какие-нибудь показатели, Рам ответил: «Когда информация представлена в таком явном виде, люди сразу обращают внимание на разницу между собой и своими коллегами, а это совсем не одно и то же, что попытка разобраться в неких условных показателях. Комиссия спорит о присваиваемых баллах, но не о предложенных к рассмотрению данных». Когда ранее ее членам приходилось анализировать разнородную информацию, в их оценки вкрадывалось больше ошибок.

Это еще один полезный пример конструктивного разностороннего подхода к измерению. Наверное, нашлись бы возражения против самой идеи оценивать результаты деятельности преподавателей на основании того, что новый метод принесет с собой новые ошибки и не решит проблему исключений. Не менее вероятно и то, что на самом деле критиков данного подхода беспокоит вероятность оказаться на последнем месте в случае использования подобного подхода. Но доктор Рам знает, что при всех своих недостатках новый метод измерения все же лучше того, что делалось до сих пор. Ведь неопределенность снижается, а значит, то, что он делает, — это измерение. Сегодня доктор Рам в соответствии с таксономией Стивенса (см. главу 3) может, по крайней мере, с определенной уверенностью сказать, что преподаватель А работает лучше преподавателя В. А если учесть, что эти оценки используются для принятия решений о продвижении по службе или повышении зарплаты, то большего и не требуется.

Моя единственная претензия к этому подходу — возможность (и это было бы нетрудно) использовать более аналитический метод расчета и тем самым усовершенствовать процедуру оценки. Доктор Рам не решил ни одну из обсуждавшихся нами проблем когнитивного искажения; он только устранил потенциальный информационный «шум» и погрешность, связанную с анализом разнородной информации о преподавателях. Вот почему я считаю, что систематизация данных — всего лишь необходимое условие применения других способов решения этих проблем.

На удивление простые линейные модели

Существует еще один метод, не самый теоретически обоснованный и даже не самый эффективный, но простой. Когда приходится формулировать суждения по аналогичным вопросам, рассчитывают взвешенные значения. Если сравнивают «деловые возможности», например варианты инвестиций в недвижимость, то можно определить несколько наиболее важных для вас факторов, оценить эти факторы для каждого варианта в баллах и объединить полученные результаты в некую агрегированную величину. Для инвестиций в недвижимость такими критериями могут быть желательное местоположение, затраты, возможный рост спроса на этот вид недвижимости, наличие залогов и т. д. Затем следует «взвесить» каждый фактор путем умножения его баллов на определенный весовой коэффициент и суммировать все результаты, чтобы получить общее значение.