Шум. Несовершенство человеческих суждений

Этот процесс ни в коей мере не интуитивный. Стоит отметить: как свидетельствуют примеры, скорректированный прогноз всегда будет более консервативен, нежели интуитивная оценка, и никогда не достигнет крайних значений, свойственных догадкам. Итоговый ответ будет ближе (а нередко намного ближе) к среднестатистическим значениям. Внося подобные поправки в свой прогноз, вы никогда не заявите, что теннисист, десять раз выигравший турниры серии «Большого шлема», выиграет еще десять раз. Точно так же вы воздержитесь от прогноза, что успешный стартап стоимостью миллиард долларов в итоге станет китом с оценкой активов в сотни раз выше сегодняшнего значения. Аналитик, применяющий принцип скорректированного прогноза, никогда не сделает ставку на подобные «всплески».

Проведя ретроспективный анализ, мы заметим, что скорректированные прогнозы порой неизбежно приводят к весьма заметным промахам. Другое дело, что прогнозы никогда не опираются на ретроспективу полностью. Следует помнить, что неожиданные всплески чрезвычайно редки по определению. Гораздо чаще встречается противоположная ошибка: предсказывая, что сегодняшний всплеск задаст новый уровень в будущем, мы видим, что в общем случае этого не происходит, и причина заключается в регрессии к среднему значению. Именно поэтому, ставя перед собой цель улучшить точность прогноза (то есть минимизировать среднеквадратическое отклонение), мы увидим, что скорректированный прогноз всегда даст фору прогнозу сравнительному, интуитивному.

Выражение признательности

Поблагодарить следует огромное количество людей. Линнеа Ганди, начальник нашего «штаба», оказывала нам серьезную помощь своими советами, поддерживала организацию процесса, заставляла нас улыбаться и вообще – руководила всем шоу. И не только: она внесла множество ценных предложений по содержанию рукописи – без нее книга не состоялась бы. Дэн Ловалло внес серьезный вклад в качестве соавтора одной из статей, которая послужила пищей для написания нашей книги. Наш агент – мудрый Джон Брокман – на каждом этапе излучал надежду и энтузиазм, и мы ему чрезвычайно признательны. Трейси Бихар, титульный редактор и хороший советчик, сделала книгу лучше в самых разных смыслах. Арабелла Пайк и Иэн Страус внесли неоценимые редакторские предложения.

Особую благодарность выражаем Орену Бар-Гиллу, Майе Бар-Гиллель, Максу Базерману, Тому Блейзеру, Дэвиду Будеску, Джереми Клифтону, Ансельму Даннекеру, Вере Деланей, Итиэлю Дрору, Анджеле Дакворт, Энни Дюк, Дэну Джилберту, Эдаму Гранту, Анупам Джене, Луису Каплоу, Гэри Кляйну, Джону Кляйнбергу, Натану Канселю, Келли Леонард, Дэниелу Левину, Саре Макланахан, Барбаре Меллерс, Джошу Миллеру, Сендхилу Мулленатану, Скотту Пейджу, Эрику Познеру, Люции Райх, Мэтью Салганику, Эдгару Шафиру, Тали Шарот, Филипу Тетлоку, Ричарду Тэлеру, Барбаре Тверски, Питру Убелю, Кристал Вэнг, Данкану Уоттсу и Каролине Уэбб, читавшим и комментировавшим наши главы в черновых вариантах. Некоторые из них прочли всю книгу еще до того, как она была издана. Огромное им спасибо за душевную щедрость и помощь.

Нам повезло – была возможность воспользоваться советами многих известных исследователей. Джулиан Пэррис оказал неоценимую помощь по многим вопросам, связанным со статистикой. Главы, посвященные самообучающимся алгоритмам, никогда не были бы написаны без поддержки Сендхила Мулленатана, Джона Кляйнберга, Йенса Людвига, Грегори Стоддарда и Хай Ченг. Обсуждение согласованности суждений состоялось благодаря Алексу Тодорову и его коллегам из Принстона – Джоэлу Мартинесу, Брэндону Лаббри и Стефану Удденбергу, а также Скотту Хайхаусу и Элисон Броудфут. Эти потрясающие команды ученых не только делились с нами своими находками, но еще и были столь любезны, что согласились провести для нас некоторые специальные исследования. Разумеется, любые разночтения и невольные ошибки – только на нашей совести. Также хотим поблагодарить Ласло Бока, Бо Каугилла, Джейсона Дейну, Дэна Голдштайна, Гарольда Голдштайна, Брайана Хоффмана, Алана Крюгера, Майкла Мобуссина, Эмили Патнэм-Хорштайн, Чарлза Шербаума, Анне-Лору Селье и Юичи Шоду за то, что делились с нами своим опытом.

Выражаем признательность целой армии исследователей, посвятивших экспериментам долгие годы. Среди них Шрейя Бхардвадж, Джози Фишер, Роит Гойал, Николь Грэбель, Эндрю Хайнрих, Меган Джонсон, Софи Мейта, Эли Нахмани, Уильям Райан, Эвелин Шу, Мэтт Саммерс и Ноам Цив-Криспель. В книге обсуждались некоторые темы, в которых нам недоставало практического опыта, и во многом благодаря замечательной работе этих ученых на ее страницах присутствует гораздо меньше искажений, чем могло бы, и гораздо меньше шума, который, в противном случае, вкрался бы в нашу рукопись.