Когда две головы действительно лучше, чем одна

Разнообразные рынки предсказаний, возникшие за последние десятилетия, такие как Intrade, Iowa Electronic Markets, Hollywood Stock Exchange, свидетельствуют о полезности аккумулирования множества мнений для предсказания, как поведет себя рынок ценных бумаг, кому достанется «Оскар» или кто станет следующим президентом. Эти рынки создавались на основе исследований, демонстрирующих, что вычисление среднестатистического значения прогнозов большим числом людей в отношении любой малопредсказуемой переменной: температуры в комнате, количества драже в банке, нового лауреата Нобелевской премии мира — приводит к показателю, который обычно точнее большинства индивидуальных оценок [26]. Пытаясь прогнозировать издержки, риски, выгоды, всегда хорошо знать мнение других людей.

Однако многие не понимают, что даже одно-единственное дополнительное мнение может заметно улучшить оценку или предсказание. Прежде чем мы поделимся результатами исследований по этой проблеме, представьте себе ситуацию. Допустим, кто-то попросил вас с другом оценить длину моста Золотые Ворота, цену дома, который собираются выставить на рынок, или потери в живой силе во время будущей военной кампании. Какое значение вы придадите оценке партнера, особенно если она отличается от вашей? Согласитесь ли вы просто усреднить ваши результаты? Или вы прикинете, какая оценка вероятнее всего окажется правильной (предположительно ваша), и наделите ее бо́льшим весом?

Если две оценки сравнительно близки, велик шанс, что обе будут либо больше, либо меньше правильного ответа. В этом случае усреднение оценок даст ошибку, которая не будет отличаться от средней погрешности каждой оценки. Но если ваши оценки сильно расходятся, скорее всего, они лежат на противоположных концах от истинного значения. В этом случае их усреднение даст меньшую ошибку, чем средняя погрешность отдельных результатов. Это можно утверждать с математической достоверностью. Если по отдельности вы оба промахнулись примерно одинаково в разных направлениях, после усреднения вы выиграете в точности. Но даже если один из вас изначально был близок к правильному значению, а другой далек и таким образом более близкий несколько потерял бы в точности, а более далекий сильно выиграл бы, средняя ошибка обеих оценок все равно снизится при усреднении. (Конечно, если бы вы договорились, чья оценка более обоснованна, то оба могли бы выиграть в точности, наделив эту оценку бо́льшим весом, — но мы знаем, что наивный реализм обычно затрудняет договоренность…)

Что происходит, когда людей попарно просят оценить разного рода показатели? Возможно, выслушав наш рассказ о наивном реализме, вы уже готовы прогнозировать ответ. Каждый участник пары, скорее всего, будет думать, что его оценки менее тенденциозны и более объективны, чем оценки другого. Как следствие, это приведет к взаимному нежеланию придавать значение оценкам другого, особенно когда результаты существенно расходятся. Но ведь именно в этом случае усреднение повысило бы точность!

Для проверки этой гипотезы и наглядной демонстрации ее следствий Ли с коллегами (Варда Либерман, Джулия Минсон и Крис Брайан) провели серию экспериментов: пары испытуемых должны были оценить значения некоторых неизвестных им показателей [27]. Часть исследований проводилась в Израиле и предполагала оценку распространенности политических позиций (доля одноклассников, считающих, что Израиль должен уступить Голанские высоты на мирных переговорах с Сирией) или демографических фактов (доля друзов в составе населения Израиля). Другие эксперименты проводились в США, в них участвовали люди с определенным уровнем компетенции (исполнители бальных танцев оценивали, какой балл им выставит жюри; юристы и студенты юрфака оценивали, какую сумму получат истцы в деле о компенсации ущерба).

В каждом эксперименте участники сначала давали собственную оценку. Затем, узнав прогноз напарника, делали дополнительное предположение, придавая прогнозу напарника сколь угодно большой или малый вес. В третьем раунде пару просили дать совместную оценку, на которой оба должны были сойтись. В каждом раунде за точность предлагалось финансовое вознаграждение.

Разумеется, никто не знал правильных ответов. В некоторых случаях участник имел основание предполагать, что его личная оценка более точна, в других — что более точна оценка напарника. Однако чаще всего участник не имел оснований считать одну из двух оценок лучше другой. Так или иначе участники, как правило, наделяли свои первоначальные оценки гораздо бóльшим весом, чем оценки партнеров. И дорого заплатили за это. Они справлялись хуже, чем если бы попросту вывели среднее арифметическое своего мнения и мнения напарника (так было проделано примерно в 10% случаев). Когда напарников все же заставляли прийти к единому мнению и дать общую оценку, точность их оценок в большинстве случаев повышалась.

Вывод очевиден: допущение, что мы оцениваем вещи точнее, чем другие люди, не уступающие нам в информированности и компетентности, не обходится даром. Тот, кто мудрее, старается сократить эти издержки путем совместного обсуждения, сближения позиций, а в случае сомнений — принятия компромиссного результата.