Вот пример расчетов из автомобильной отрасли. Вам принадлежат два небольших торговых филиала с шестью продавцами в штате: продавцы автомобилей 1, 2 и 3 в филиале А и продавцы автомобилей 4, 5 и 6 в филиале Б. Продавец 1 в среднем продает одну машину в месяц, продавец 2 — две машины в месяц и так далее до лучшего продавца 6, который продает шесть машин в месяц. Вы легко можете подсчитать, что объем продаж филиала А в среднем составляет две машины, а филиала Б — 5. Затем вы переводите продавца 4 из филиала Б в филиал А. Что происходит? Теперь филиал А состоит из продавцов 1, 2, 3 и 4. Объем продаж за счет появления нового продавца в среднем возрастет с двух до двух с половиной машин. А филиал Б — это продавцы 5 и 6, за счет которых объем продаж увеличился до пяти с половиной автомобилей в месяц. Подобная перетасовка в целом ничего не меняет, но производит впечатление. Журналисты, инвесторы и акционеры должны быть начеку, когда получают информацию о росте средних показателей в различных региональных представительствах, отделах, о статьях расходов, линейках продукции и т. д.
Особо коварен феномен Уилла Роджерса в медицине. Опухоли, как правило, классифицируются в зависимости от стадии развития — с первой по четвертую, отсюда понятие стадиальная миграция (англ. stage migration). При небольших и поддающихся лечению опухолях говорят о первой стадии, при неоперабельных — о четвертой. Соответственно, шансы выжить для пациентов с первой стадией наиболее высокие, а для пациентов с четвертой — минимальные. Сейчас на рынке медицинских услуг ежегодно появляются новые методы диагностики. В результате их применения медики станут выявлять крохотные опухоли, которые они не могли обнаружить раньше. Как следствие, пациенты, считавшиеся (ошибочно) до момента выявления опухоли совершенно здоровыми, будут зачислены в категорию, соответствующую первой стадии развития опухоли, а вместе с тем вырастет средний показатель продолжительности жизни пациентов первой стадии. Прорыв в лечении? К сожалению, нет: stage migration в чистом виде.
Примечания к главе «Феномен Уилла Роджерса»
Если у тебя есть враг, предоставь ему информацию
Искаженная оценка информации
В своем коротком рассказе Del rigor en la ciencia[14], который состоит всего из одного абзаца, Хорхе Луис Борхес описывает одну страну, в которой развитие картографии достигло таких высот, что требованиям удовлетворяли только самые подробные карты. Таким образом, появилась карта в масштабе один к одному, то есть равная по величине самой стране. Очевидно, что такая карта не принесет практической пользы, поскольку она полностью дублирует действительность. Географическая карта Борхеса — это утрированная форма ментальной ошибки, которая носит название искаженная оценка информации (англ. information bias): заблуждение, что большее количество информации автоматически приводит к принятию правильных решений.
Как-то я искал в Берлине отель. Предварительно отобрав пять отелей, я остановился на том, который мне понравился с первого раза. И все же я не полностью доверился своему шестому чувству и захотел улучшить качество выбора, расширив информационный поиск. Я перелопатил десятки комментариев, оценок, отзывов на сайтах различных отелей, просмотрел бесчисленное множество фото- и видеоматериалов. Два часа спустя я остановился на том отеле, который приглянулся мне в самом начале. Лавина дополнительной информации не привела к принятию оптимального решения. Напротив, затраченное время в пересчете на деньги позволило бы мне не задумываясь остановиться в отеле Adlon Kempinski[15].
Исследователь Джонатан Барон задал медикам следующий вопрос: у некоего пациента присутствуют симптомы, которые с вероятностью 80% указывают на болезнь А. Если это не болезнь А, тогда речь идет либо о болезни Б, либо о болезни В. Каждая болезнь лечится по-своему. Все три заболевания примерно одинаково опасны, и лечение каждого из них сопровождается побочными эффектами. Будь вы врачом, какое лечение вы предложили бы выбрать? Логично, что вы сделаете ставку на болезнь А и предложите лечение А.
Предположим, существует такой диагностический тест, который в случае наличия болезни Б выдает положительный результат, а в случае наличия болезни В — отрицательный. Если все-таки у пациента болезнь А, то результаты теста в половине случаев будут положительные, а прочие — отрицательные. Вы бы стали рекомендовать этот тест? Большинству врачей тест понравился, хотя информацию, полученную благодаря этому тесту, нельзя назвать существенной. Предположим, результат теста положительный. Тогда, в отличие от заболевания Б, вероятность наличия заболевания А выше. Значит, информация, предоставленная тестом, полностью бесполезна для принятия решения.