Мартин Реймонд - Потребители будущего. Кто они и как их понять Страница 12

Метеорологи старой школы были в сомнениях, но данные говорили сами за себя, поэтому синоптики просто представили их публике в качестве факта. Наступило 6 марта, и, как и предполагалось, пошел снег, но по меркам Штатов это было не страшнее обычного снегопада, при котором дети катаются на санках. Почему же компьютеры допустили ошибку? Они не могли справиться с вычислениями достаточно быстро или достаточно гибко, либо у них было слишком много данных, отклоняющихся от нормы, — коэффициентов, которые программисты сочли нерелевантными. Поэтому они сделали то, что делает большинство программ с линейной или округленной моделью прогноза, столкнувшись с большим количеством данных, — использовали умные алгоритмы, которые отбрасывают некоторые подробности, даже те, которые самым непосредственным образом могут повлиять на результат.

Это сглаживание, или алгоритмический прыжок, часто применяется в большинстве моделей прогнозирования в биологии, физике и химии, и поэтому мы перешли к более сложным адаптивным процессам и процессорам. Денежные рынки, однако, продолжают использовать эти модели, опираясь на экспертов, которые мыслят во многом так же — рационально, соответственно сглаживая выступающие углы, учитывая только логические факторы. Между тем, как показывают онлайн-игры и виртуальные фондовые биржи, новички, использующие эмоциональные и иррациональные, но зато более интуитивные и реалистичные подходы к предсказанию рыночных ситуаций, превосходят экспертов.

Голливудская биржа и Электронная биржа штата Айова (Биржа предсказаний) являются тому доказательством. Каждая обменивает предсказания на виртуальные ценные бумаги или игрушечные деньги, и каждая раз за разом оказывается более точной в предсказаниях о поведении рынка — какие звезды получат больше «Оскаров» или как будут обстоять дела с ценными бумагами, — чем их двойники в реальной жизни.

Похоже, что люди могут успешно работать вместе, используя интуицию, эмоции, собственные понятия о риске — в онлайне, если не хотят смущать друг друга, или же рядом с коллегами — с целью анализа рынков, основываясь на том, что дает им наблюдение и эмоциональное восприятие мира.

В 2001-м, например, Голливудская биржа настолько точнее предсказала вручение «Оскаров», чем специалисты от индустрии, что теперь студии платят ей за подробную информацию. Аналогично Биржа предсказаний теперь используется брокерами, инвесторами и растущим числом аналитиков с Уолл-стрит, чтобы получить более точное представление о том, когда могут случиться прорывы в ключевых областях сектора биотехнологий или лечении рака и СПИДа. В этом и заключается «экономика удовлетворения» — использовать иррациональное, эмоциональное и алогичное для создания развивающейся сети, внутри которой можно предсказывать и понимать людей и будущее.

Такие люди, как Эрик Бонабью (прогнозист консалтинговой компании ICosystem), именно это и делают — используют темперамент, чтобы объяснить, почему, например, большая часть ежегодных потерь французских и итальянских банковских систем приходится на август; почему небольшое увеличение числа покупателей приводит супермаркет к ухудшению продаж вина; почему микроскутеры становятся неотъемлемой городской транспортной игрушкой для поколения кофе-латте и Кархартта, в то время как мини-скутеры (или не менее странно выглядящие продукты вроде Sinclair C5) не имеют успеха?

Материал, с которым работают Бонабью и его коллеги, состоит, без сомнения, из нашей нелогичности, из наших мечтаний. Подобно игрокам Голливудской биржи, они также дают большую точность, чем традиционные модели, действующие сверху вниз, которые берут глобальные уравнения и структуры и применяют их к локальным ситуациям так, что большая картина накладывается на малую, сводя ее роль, по сути, к нулю, убирая ее влияние на результат.

Спонтанные модели действуют наоборот. Они берут микрофакторы и смотрят, какое влияние на макро те могут оказать. Таким образом, «спонтанность» — это система или философия, действующая снизу вверх, которая берет человека, отдельного индивидуума, и смотрит, как он может взаимодействовать с окружающими его людьми и каковы могут быть последствия такого взаимодействия.

Как показывают системы спонтанного моделирования и как обнаруживают экономисты спонтанности, рынки и тенденции не только сложны, но и противоречивы.

Представьте, например, шоссе в два ряда, заблокированное интенсивным движением. Логика подсказывает, что, если вы достроите еще один ряд с подходящими въездами и выездами, это ускорит движение (а с экономической точки зрения еще и даст больше прибыли городу в краткосрочной перспективе). Но Бонабью и его коллеги откажутся — и будут правы: движение станет еще интенсивнее, что приведет к еще большим пробкам и вызовет еще большее раздражение водителей.

Однако еще в 1968 году, до Бонабью и «экономики бабочек», проблему обнаружил немецкий инженер по исследованию операций, и с тех пор она известна как парадокс Браеса.

Это иррациональное, но вполне доступное для понимания следствие, которое нужно принять как норму, если вы собираетесь оставить поэтапную линейность прогнозов в прошлом и принять зеркальную иррациональность, которая позволит лучше разглядеть будущее и приспособиться к нему.

11. Как победить систему — запускать новые

Парадокс Браеса описывает взаимодействие, известное многим людям, и прежде всего тем, кто склонен к интуитивным озарениям. Если привлечь к какому-то явлению внимание в отрицательном или положительном ключе, то оно начинает происходить не реже, как можно было бы ожидать, а чаще. Особенно если пытаться его подавить или искоренить: скажем, наркоманию, курение или агрессивность на дорогах. Например, до того, как в 1993 году из-за расовой ненависти в Лондоне был убит чернокожий подросток Стивен Лоуренс, количество нападений по расовым мотивам составляло около 1149 в год, но после широкого освещения этого преступления в СМИ их стало 7790. Такая же закономерность прослеживается в статистике преступлений на сексуальной почве: в 1984 году их было 1500, но затем из-за освещения в СМИ, обсуждений в Палате общин и ряда сенсационных телепередач этот показатель значительно возрос. То же самое относится к жестокому обращению с детьми: когда общественность осознала эту проблему в 1984–1985 годы, количество новых и рецидивы ранее зарегистрированных правонарушений не только не уменьшилось, а выросло на 90 %!

Вполне по Браесу, когда в центре внимания оказывается существующий тренд или обнаруживается новый, это кажется непонятным, но только если применять стандартные способы изучения и истолкования культуры для прогноза реакции публики. Однако отбросив ошибочные предположения, будто такие вещи происходят сразу с большим числом людей, а потом захватывают всю культуру (сколько вирусных маркетеров или рекламных агентств замечают распространение трендов?), и согласившись, что все начинается на уровне отдельных людей, а затем распространяется вширь и переходит на более высокий уровень, можно лучше понять эти явления. Почему одно самоубийство влечет за собой целую волну других? Почему, когда определенная группа людей надевает линялые или дырявые джинсы, мы следуем их примеру? Почему при плохом состоянии экономики люди все равно тратят деньги?

Причина проста. Между людьми происходят те же процессы, что и между разными участками мозга, — устанавливаются взаимосвязи и взаимоотношения. Эти чувственные и эмоциональные сети опутывают и подчиняют нас, но как именно все происходит, остается неведомым.

Одни объясняют это «эффектом бабочки», другие — симбиотическим характером окружающих городских сетей (где любая идея распространяется повсеместно): ведь все мы связаны каким-то образом, а благодаря технологии между любыми двумя людьми на земле уже находится не пять посредников, как считалось раньше, а гораздо меньше. Во многих смыслах мы обладаем «мышлением улья» и интуицией; это начинают осознавать социобиологи, градостроители и экономисты, работающие с моделями иррациональных ожиданий.

Можно найти множество проявлений отмеченной закономерности: например, то, как в сырую, пасмурную погоду в саду собираются слизевики; как муравьи собирают еду и хоронят умерших собратьев; как распространяются вирусы; как передаются идеи; как городские районы, где расположены офисы, совместно образуют густые, согласно работающие «умные» сети. Оттуда начинают поступать сообщения, как должны работать чуткие компании и как можно образовывать сети, способствующие блестящим озарениям, или формировать «разведывательные отряды» для изучения потребителей.