Сначала нам нужно продемонстрировать кое-какие слабости Системы 1. Давайте рассмотрим несколько новаторских исследований, которые показывают ограниченность оценочного суждения и интуиции даже у опытных людей.
• Профессор социологии Крис Снейдерс на основании информации о 5200 закупках компьютерного оборудования, сделанных голландскими компаниями, построил математическую модель, определяющую соответствие каждой сделки бюджету, своевременность поставки и удовлетворенность покупателей[104]. Затем он использовал эту модель, чтобы предсказать результаты ряда других сделок, совершенных в нескольких различных областях, после чего попросил группу менеджеров, специализирующихся на закупках именно этих вещей, дать прогнозы о том же наборе сделок. Со своей моделью Снейдерс обошел специалистов, даже тех, что считались профессионалами. Он также обнаружил, что опытные менеджеры в прогнозах не превзошли новичков и что в целом результаты экспертов в их собственной области не выглядели лучше, чем результаты в других отраслях.
• Профессор экономики Орли Ашенфельтер построил простую модель всего на четырех общедоступных переменных, касающихся погоды, чтобы успешно предсказывать качество бордоских вин и цену на них задолго до того, как они будут готовы к употреблению. Сложилось так, что на стоимость таких молодых вин существенно влияет мнение квалифицированных экспертов, но Ашенфельтер писал, что «одним из наиболее интересных моментов [в исследованиях вроде этого] является роль, которую оно играет… Есть подтверждения, что мнение экспертов не связано с основными качествами вина… Это естественным образом приводит нас к вопросу, ответа на который у нас нет, о том, что же определяет востребованность мнения экспертов»[105].
• Эрик работал с Линн Ву[106] (ныне профессором в Уортонской школе бизнеса) над созданием простой модели, предсказывающей объем продаж жилой недвижимости и цены на нее. Исследователи использовали данные Google Trends, в которых сообщалось, насколько часто в каждом из пятидесяти штатов США ежемесячно в поиске используют запросы вроде «агент по недвижимости», «ипотека», «цены на жилье» и тому подобное. Эрик и Ву использовали эту модель, чтобы предсказать будущие продажи жилья, и сравнивали свои прогнозы с теми, что публиковали эксперты из Национальной ассоциации риелторов. Когда появились результаты, оказалось, что модель превзошла экспертов на впечатляющие 23,6 процента. Это демонстрирует, какие возможности открывает статистика Google.
• Еще один проект Эрика был ближе к образованию; в нем разрабатывалась модель в стиле Moneyball[107] для научных кругов[108]. Он работал с Димитрисом Берцимасом, Джоном Зильберхольцем и Шахаром Райхманом (все из Массачусетского технологического института). Целью эксперимента было предсказать, кого зачислят в штат крупнейших университетов. Эрик и коллеги смотрели на данные по ранним публикациям и цитированию работ молодых ученых, а также использовали некоторые понятия теории сетей, чтобы увидеть, чьи труды оказываются самыми эффективными и имеют наибольшее влияние. Модель прогнозировала, какие ученые получат должность в сфере технологических исследований. Результат на 70 процентов совпал с реальными назначениями. В остальных 30 процентах в составленных алгоритмом списках оказались люди, которые в итоге написали больше статей в ведущие научные журналы и чаще цитировались, чем те, что получили должности.
• Исследование Шая Данцигера и его коллег показало, что израильские судьи чаще предоставляют условно-досрочное освобождение в начале дня и после обеденного перерыва[109]. А вот непосредственно перед обедом, когда они, вероятно, устали или у них снизился уровень сахара в крови, они чаще рекомендуют оставить заключенного в тюрьме. Другое исследование подтвердило, что на судебные решения часто влияют факторы, находящиеся за рамками рассматриваемого дела. Экономисты Озкан Эрен и Наджи Моджан выявили, что в одном штате США судьи, которые были выпускниками известного местного университета, выносили значительно более строгие приговоры сразу после того, как команда их альма-матер неожиданно проигрывала футбольный матч, и эти приговоры были необъяснимо более суровыми для чернокожих обвиняемых[110].
104
Chris Snijders, Frits Tazelaar, and Ronald Batenburg, “Electronic Decision Support for Procurement Management: Evidence on Whether Computers Can Make Better Procurement Decisions,”
105
Orley Ashenfelter, “Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wine,”
106
Lynn Wu and Erik Brynjolfsson, “The Future of Prediction: How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales,” in
107
Moneyball – использование статистических данных для достижения поставленных целей с ограниченными ресурсами. Слово было использовано в названии книги Майкла Льюиса о бейсболе (см.:
108
D. Bertsimas et al., “Tenure Analytics: Models for Predicting Research Impact,”
109
Shai Danziger, Jonathan Levav, and Liora Avnaim-Pesso, “Extraneous Factors in Judicial Decisions,”
110
Ozkan Eren and Naci Mocan,