Искусство замечать. Секреты наблюдательности истинных лидеров

Когда мы впервые представили данные нашего исследования ошибок эгоистичности в аудите в начале нового тысячелетия, психологи сказали следующее: «Мы знаем это, и знаем уже давно». Исследования в области психологии доказали, что люди, имеющее эгоистичный интерес в том, чтобы рассматривать данные под определенным углом, уже не могут сохранять независимость. Другими словами, мы обвинили аудиторов в том, что им не чуждо ничто человеческое. Между тем представители бухгалтерской профессии отнеслись к нашим результатам свысока, поскольку считали, что аудиторы полностью независимы. Среди них были служащие крупнейших бухгалтерских фирм, бухгалтерские работники из научной среды и, как показало их бездействие, регулирующие органы. Думаю, все они могли верить, что предвзятость возникает лишь намеренно, а аудиторы как честные люди обладают иммунитетом от пристрастности.

В корпоративном мире много плохих парней, намеренно преступавших закон. Среди них такие, как Бернард Мэдофф, Джеффри Скиллинг, Кеннет Лэй и Эндрю Фастоу. Но я искренне считаю, что более серьезный вред нанесли многие из нас – те, что ненамеренно совершали нечестные действия, наблюдали, как другие люди преступают нормы морали, и молчали об этом. СМИ привлекли внимание к истории падения Марка Хаузера и Дидерика Стапеля, однако в намеренной подтасовке данных было замечено лишь небольшое количество психологов. Но если подобное мошенничество происходит нечасто, мы не должны успокаиваться на том, что наши собственные работы полностью честны. В научных кругах рождается гораздо более важная история: ученые с самыми благими намерениями подрывают репутацию своей работы и, более того, всю научную область, не понимая, что они что-то делают не так.

Как представители общественных наук, проводящие количественные исследования, так и рецензируемые журналы используют определенный критерий, показывающий, является ли результат статистически значимым. Этот критерий заключается в том, что уровень значимости[7] должен оказаться меньше 0,05. Другими словами, вероятность того, что данный результат получился случайно, будет меньше 5 %. Ученые используют множество различных статистических методов проверки, но критерий р < 0,05 фигурирует в большей их части. Исследователи понимают, что результаты эксперимента должны удовлетворять критерию р < 0,05 – иначе не видать им публикации в ведущих научных журналах. Однако можно увеличить свои шансы на то, что уровень значимости будет меньше 0,05, в частности использовать так называемую степень свободы [9].

Представим себе, что у исследователя есть гипотеза, будто мужчины в целом склонны инвестировать более рискованно, чем женщины [10]. Контроль статистической значимости оправдан, если исследователь выбирает один способ проверки своей гипотезы и заранее решает, сколько мужчин и женщин будут участвовать в эксперименте. И вот вы приводите группу людей в лабораторию и попросите их принять инвестиционное решение: куда вкладывать деньги, в акции или облигации. Обнаружив, что мужчины более склонны выбирать акции, вы получите доказательства в пользу своей гипотезы. Но что если вы предложите участникам исследования акции и облигации с разной степенью риска? Как вы проверите следующее:

1) что мужчины чаще выбирают акции, а женщины – облигации;

2) что мужчины предпочитают акции с более высокой степенью риска, чем женщины;

3) что мужчины предпочитают облигации с более высокой степенью риска, чем женщины;

4) что мужчины в целом готовы пойти на более высокий уровень риска в своих инвестициях, по результатам испытаний тремя различными методами агрегирования, разработанными представителями науки о финансах (4а, 4б и 4в).

Теперь представьте себе, что в вашем эксперименте участвуют 15 мужчин и 15 женщин. Результаты склоняются в предсказанном вами направлении, однако они не соответствуют уровню значимости р < 0,05. Вы вновь проводите эксперимент с другими 15 женщинами и 15 мужчинами. Теперь результаты минимально значимы (уровень значимости колеблется между 0,1 и 0,05), поэтому вы проводите эксперимент еще раз – теперь с 20 мужчинами и 20 женщинами. Наконец, объединив результаты трех экспериментов, вы видите, что мужчины значительно чаще, чем женщины, выбирают инвестиции с большей степенью риска.

Основная идея этого гипотетического примера заключается в том, что исследователь может использовать множество разных выводов для проверки одной идеи; на языке ученых, он может собрать множество зависимых переменных. Если результаты полученного им массива данных близки к уровню значимости, ничто не мешает ему собрать дополнительную информацию – то есть несколько раз попытаться добиться, чтобы результат удовлетворял критерию р < 0,05. Кроме того, часть данных он может исключить (странные ответы, предполагающие, что участники не поняли задание), после того как вся информация собрана, и он видит, что это положительно повлияет на результаты.