Заблуждения толпы

Так, именно в этом университете проводились исследования механизмов принятия решений, которые привлекли внимание блестящего израильского ученого Амоса Тверски³⁵⁶. (Приятели подшучивали над его интеллектом: «Чем быстрее вы понимаете, что Тверски умнее вас, тем вы сами умнее»³⁵⁷.) Специалисты Мичиганского университета подобно многим нынешним экономистам считали, что мы, люди, – прирожденные и опытные статистики: мы без усилий усваиваем правила грамматики и синтаксиса – и столь же легко, проще говоря, интуитивно, постигаем премудрости статистики и теории вероятности.

Поначалу это допущение показалось Тверски разумным, но обсуждение вопроса с коллегой из Иерусалимского университета Даниелем Канеманом убедило его в обратном. На рубеже 1970 года двое ученых провели серию замечательных экспериментов, результаты которых оказались революционными как для экономистов, так и для психологов. Выяснилось, что люди в большинстве своем не обладают статистической, назовем ее так, интуицией; более того, она почти недоступна психологам, которые, казалось бы, должны развивать в себе это умение³⁵⁸. В классическом опыте Тверски и Канемана испытуемым предлагались следующие начальные условия:

«Стив очень застенчив и замкнут, он неизменно помогает окружающим, но мало интересуется их делами и тем, что происходит в мире. Кроткий и приверженный порядку, он ценит структуру и обращает внимание на детали».

Канеман и Тверски просили испытуемых угадать, кто такой Стив – фермер, продавец, авиапилот, библиотекарь или врач. Большинство отвечавших увидело в нем библиотекаря, поскольку приведенное выше описание лучше всего соответствует именно такому стереотипу. При этом фермеров на свете в двадцать раз больше, чем библиотекарей, а поскольку и среди фермеров попадаются застенчивые, Стив, куда вероятнее, окажется фермером, а не библиотекарем³⁵⁹.

Далее Канеман и Тверски приступили к описанию широкого набора систематических аналитических ошибок, допускаемых даже умнейшими людьми: это и игнорирование основных признаков (например, нежелание признавать, что фермеров на свете гораздо больше, чем библиотекарей), и непонимание того, что крупные выборки достовернее малых, и недооценка того, сколь охотно люди усматривают несуществующие шаблоны в случайных данных, и отказ мириться с тем, что отличное или скверное выполнение задачи обычно подразумевает нормализацию в ходе последовательных попыток, если перечислять лишь некоторые выводы [108]. Результаты исследования повергли Канемана и Тверски в глубокое уныние вследствие печального состояния человеческого разума:

«Пожалуй, удивляет неумение людей выводить из жизненного опыта такие фундаментальные статистические правила, как регрессия к среднему значению или влияние размера выборки на ее вариативность. Хотя каждый из нас при обычной жизни сталкивается с многочисленными примерами, из которых можно было бы вывести перечисленные правила, очень и очень немногие люди открывают для себя принципы выборки и регрессии самостоятельно»³⁶⁰.

Исследования Канемана и Тверски показали, что люди по своей природе подвержены когнитивной лени. Вместо того чтобы тщательно проанализировать, какая из пяти перечисленных профессий лучше всего подходит застенчивому Стиву, куда проще оперировать стереотипными ярлыками: по описанию Стив соответствует типажу библиотекаря, значит, он библиотекарь³⁶¹.

Актуальность выводов Канемана и Тверски для финансовых пузырей вполне очевидна. Вместо того чтобы пытаться выполнить трудоемкую оценку стоимости акций с высокой прогнозируемой прибылью – будь то акции компании Южных морей в 1720 году, RCA [109] в 1928 году, доткома Pets.com в 1999 году [110] или компании «Тесла» сегодня, – инвесторы опираются на простейшую эвристику: эта компания явно собирается изменить мир, а потому за ее акции стоит заплатить практически любую цену.