Компании также часто участвуют в подобном социальном обучении, подражая успешным продуктам и технологиям других компаний. Например, в 2015 году компания Amazon выпустила Echo, интернет-ассистент для дома. Оно имело огромный успех, несмотря на опасения по поводу конфиденциальности. Год спустя Google выпустила удивительно похожий продукт под названием Google Home, а Apple сделала то же самое со своим Home Pod в 2017 году. Имитация - это быстрый и относительно безопасный способ выхода компаний на рынок. Вместо того чтобы вкладывать миллионы или миллиарды в передовую технологию, коммерческий успех которой неясен, компании могут просто скопировать и усовершенствовать проверенную рынком идею, что снижает вероятность провала. Однако откровенное подражание без попыток дифференциации (например, более низкой цены или новых функций) может навредить как компании-подражателю, поставив ее в невыгодное положение "опоздавшего", так и всему рынку в целом, препятствуя изобретению более совершенных технологий и продуктов.
Word-of-Mouth
Эвристика "из уст в уста" предполагает, что человек принимает решения на основе рекомендаций других людей, о чем говорилось в начале этой главы. Компании используют его для поиска хороших сотрудников и надежных деловых партнеров, соискатели - для отбора потенциальных работодателей, а потребители - для принятия решения о том, где пообедать и что купить. Чтобы быть успешным, "сарафанное радио" требует доверительных отношений и долгосрочной зависимости между тем, кто спрашивает, и тем, кто рекомендует. Оно перестает работать, когда этим доверием злоупотребляют, особенно когда рекомендатели преследуют иные цели, чем предоставление наиболее правдивой информации или подходящих альтернатив.
Мудрость толпы
В небольшой статье, опубликованной в журнале Nature, сэр Фрэнсис Гальтон сообщил о первом документально подтвержденном случае мудрости толпы. 20 Около 800 человек заключили пари на вес одетого быка на сельской ярмарке в Плимуте, Англия. Гальтон собрал все билеты со ставками и обнаружил, что среднее значение оценок всего на один фунт меньше реального веса.
Мудрость толпы: Оценка величины путем усреднения независимых суждений многих людей.
В основе "мудрости толпы" лежит закон больших чисел в статистике: чем больше выборка, тем ближе среднее значение выборки к истинному значению. Ключевым условием точности среднего суждения является независимость отдельных оценок. Если на них влияют другие - например, волевой лидер, - оценки не будут независимыми, и среднее значение может быть необъективным, как при групповом мышлении. В бизнесе лидеры слишком часто высказывают свое собственное мнение первыми, что влияет на то, что говорят (или даже думают) подчиненные, и делает "мудрость толпы" больше не экологически рациональной эвристикой. Чтобы избежать этого подводного камня, может быть полезна другая эвристика: сначала слушай, потом говори. Эта эвристика предназначена для лидеров, а не для подчиненных. Она делает возможным сбор плодов "мудрости толпы".
В эпоху Интернета и социальных сетей люди все чаще при выборе ресторанов, книг и многих других товаров опираются на пользовательские рейтинги , надеясь воспользоваться мудростью толпы. Если эти рейтинги составляются независимо и непредвзято, то они являются хорошим руководством к действию. Однако эти условия не всегда соблюдаются. Отчет за 2021 год показывает, что среди всех онлайн-отзывов, размещенных в 2020 году, 31 процент, по оценкам, был поддельным. 21 Одним из источников поддельных отзывов являются "бот-фермы", которые за определенную плату манипулируют рейтингами, звездами, лайками и сердечками.
Экологическая рациональность эвристики
Может ли быть так, что Элон Маск делает лучший выбор на основе одной причины, чем используя множество причин или целый центр оценки? Изучение экологической рациональности эвристик, основанных на одной причине, дает ответ на этот вопрос - и он утвердительный. Можно доказать, что существуют условия, при которых опора на одну причину так же хороша или даже лучше, чем рассмотрение большего количества информации. Условие доминирующей подсказки (о котором пойдет речь дальше) - одно из них. Однако изучение экологической рациональности также предписывает, когда другие классы эвристик должны быть успешными. Мы уже упоминали некоторые из этих условий. Здесь мы сосредоточимся на двух общих результатах. Первый показывает, что распределение весов подсказок служит ориентиром для выбора эвристик из набора адаптивных инструментов, а второй объясняет, почему простые эвристики могут предсказывать лучше, чем сложные модели в ситуациях неопределенности.