Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Некоторым людям не нравится подобный тип корректирования курса, и они ошибочно принимают его за признак слабости. Им кажется, что в таких действиях присутствует некий элемент мошенничества, как будто вы вместо научного анализа пытаетесь определить направление ветра с помощью поднятого вверх пальца{175}.
Критики обычно полагают, явно или косвенно, что политика в чем-то сходна с физикой или биологией, в которых соблюдаются фундаментальные законы, познаваемые по своей природе. (Кстати, один из наиболее часто критикующих меня людей – профессор нейробиологии из Принстона{176}.) Если же придерживаться подобных взглядов, то новая информация не имеет особенного значения; выборы должны двигаться по предсказуемой орбите, как комета, направляющаяся в сторону Земли.
Однако, в отличие от физики или биологии, прогнозирование на выборах напоминает, скорее, покер: мы можем наблюдать за поведением оппонента и улавливать те или иные подсказки, но мы не видим его карт. Пытаясь выкачать как можно больше из имеющейся ограниченной информации, мы должны быть готовы изменить свой прогноз по мере получения более новых и более качественных сведений. Неспособность изменить свой прогноз вследствие излишнего стыда говорит лишь об отсутствии у нас должной смелости.
Каждый «еж» представляет себе, как он создает смелый, дерзкий и нестандартный прогноз, радикально отличающийся от точки зрения, основанной на консенсусе.
Коллеги над ним смеются, и даже их золотые ретриверы начинают смотреть на него недоуменно. Однако затем предсказание вдруг оказывается глубоким, точным и несомненно правильным. Через два дня рассказ о нем появляется на первой полосе Wall Street Journal, а он сам – смелый и решительный первопроходец – сидит в гостевом кресле на шоу Джея Лино.
Время от времени делать такие прогнозы вполне нормально и правильно. Консенсус между экспертами может быть ошибкой – человек, который осмеливался бы предсказать коллапс Советского Союза, заслуживал бы огромной благодарности. Однако выступить с таким фантастическим сценарием довольно сложно. Хотя «лисы», и в том числе я сам, считают себя нонконформистами, мы все равно начинаем нервничать всякий раз, когда наши прогнозы радикально отличаются от творений конкурентов.
Существует довольно много свидетельств тому, что совокупные, или групповые, прогнозы являются более точными, чем индивидуальные (для разных дисциплин значения показателя могут находиться между 15 и 20 %). И это не всегда означает, что групповые прогнозы хороши (чуть позже в книге мы детально рассмотрим этот вопрос). Но это значит, что вы можете извлечь определенную пользу от изучения проблемы с разных точек зрения.
«“Лисы” часто прокручивают в голове то, на что способна лишь группа “ежей”», – рассказал мне Тэтлок. Он имеет в виду, что «лисы» выработали у себя способность имитировать процесс консенсуса. Вместо того чтобы задавать вопросы целой группе экспертов, они постоянно задают вопросы сами себе. Зачастую это означает, что они объединяют различные виды информации – так обычно делает группа людей с различными идеями об окружающем мире, – а не относятся к каждому факту как Святому Граалю (например, в прогнозах FiveThirtyEight часто совмещаются данные опросов с информацией о состоянии экономики, демографических сведений о штате и т. д.). Составители прогнозов, которым не удается следовать рекомендациям Тэтлока, часто вынуждены платить за это высокую цену.
В преддверии выборов 2000 г. экономист Дуглас Хиббс опубликовал модель прогнозирования и заявил, что при ее использовании можно невероятно точно предсказывать итоги президентских выборов, учитывая всего лишь две переменных. Одна из них была связана с экономическим ростом, а вторая – с военными потерями{177}. Хиббс сделал ряд смелых заявлений в стиле «ежа». Он сказал, что рейтинг одобрения деятельности президента (исторически считавшийся надежным индикатором возможности переизбрания) никак не улучшал его прогнозы. Не имели значения ни уровень инфляции, ни уровень безработицы. Не важны были и личности кандидатов – партия могла выдвинуть как идеолога типа Джорджа Макговерна, так и центриста и героя войны наподобие Дуайта Д. Эйхенхауэра. Хиббс утверждал, что вместо всех этих показателей главным критерием выступает довольно туманная экономическая переменная, названная им «реальным располагаемым доходом на душу населения».
Какие результаты показала эта модель? Она предсказала убедительную победу Ала Гора с перевесом в девять пунктов. Однако выборы после пересчета голосов во Флориде выиграл Джордж У. Буш. Гор доказал свою популярность, однако из модели следовало, что результат будет совершенно иным. Согласно ей, вероятность тех событий, которые произошли на самом деле, составляла лишь 1 к 80{178}.
Аналогичный подход был использован и в некоторых других моделях. Их создатели утверждали, что смогли свести столь сложный вопрос как президентские выборы, к формуле с двумя переменными (как ни странно, никто из авторов не использовал одни и те же две переменные). Некоторые из них показали еще более неточные результаты, чем метод Хиббса. В 2000 г. одна из этих моделей предсказала победу для Гора с перевесом в 19 пунктов, а шансы на реальный исход составили, согласно ей, всего один к миллиарду{179}.