Дэн Хиз - Ловушки мышления. Как принимать решения, о которых вы не пожалеете

При отсутствии крайних вариантов наши прожекторы будут привязываться к нашим «лучшим предположениям» о том, как развернется будущее, так же как инвесторы пытаются оценить «истинные» целевые цены акций компании.

Даже если мы делаем достаточно точный прогноз, исследования чрезмерной самоуверенности доказывают, что мы ошибаемся чаще, чем полагаем.

Будущее – не точка, а диапазон.

Как можно научиться охватывать нашими прожекторами более широкий ландшафт – узнавать крайние варианты будущих возможностей? Для этой цели психологи создали несколько простых инструментов. Попробуйте следующий мысленный эксперимент.

Какова вероятность того, что американец азиатского происхождения будет избран президентом Соединенных Штатов в ноябре 2020 года? {106}Запишите несколько причин, почему это может случиться.

Этот сценарий был взят из работы исследователей решений Эдварда Руссо и Пола Шумейкера. А теперь попробуйте провести вторую часть мысленного эксперимента. Она похожа на первую, но включает некий поворот. Обратите внимание, что вы почувствуете, размышляя:

Сейчас ноябрь 2020 года, и мы только что стали свидетелями исторического события: в Соединенных Штатах был избран первый президент азиатского происхождения. Подумайте обо всех причинах, почему это могло случиться.

Руссо и Шумейкер обнаружили: когда люди принимают второй стиль мышления, используя «предполагаемый ретроспективный взгляд», работающий в обратную сторону от определенного будущего, они лучше находят объяснения того, почему событие может произойти. Возможно, вы тоже с этим сталкивались. При втором сценарии мы чувствуем несколько бóльшую конкретность, что предполагает более твердые когнитивные точки опоры.

В оригинальном исследовании по предполагаемому ретроспективному взгляду исследователи дали участникам описание сотрудника, который только начал новую работу, а также краткий очерк компании и отрасли. Половине участников было предложено предположить правдоподобные причины, почему через шесть месяцев сотрудник может уволиться. В среднем каждый из них придумал по 3,5 причины.

Другой половине предложили использовать предполагаемый ретроспективный взгляд: представьте, что через шесть месяцев сотрудник уволился. Почему? В этой группе участники придумали по 4,4 причины на человека, то есть примерно на 25 % больше, чем первая группа, и их причины, как правило, были более конкретными и связанными с представленным сценарием. Создается впечатление, что предполагаемая ретроспектива стимулирует лучшее понимание, потому что заставляет нас заполнять пробелы между сегодняшним днем и определенным событием в будущем (в отличие от более скользкого процесса предположения события, которое может произойти или не произойти).

Психолог Гэри Кляйн, вдохновленный этим исследованием, разработал метод проверки решений, который называет «предсмертным» {107}. Посмертный анализ начинается после смерти, мы задаем вопрос: «Чем это было вызвано?» А при предсмертном анализе мы представляем себе будущую «смерть» проекта и спрашиваем: «Что его убило?» Команда, проводящая предсмертный анализ, начинает с предположения мрачного будущего: хорошо, с настоящего момента прошло 12 месяцев и наш проект потерпел полное фиаско. Он сдулся прямо у нас на глазах. Почему он провалился?

Каждый член команды за несколько минут записывает все предположительные причины неудачи проекта. Затем руководитель команды идет вокруг стола и просит каждого человека назвать одну причину, и так пока не назовут все. После того как всплыли все угрозы, команда проекта готовится к тому, что может ошибаться, и корректирует свои планы так, чтобы предотвратить как можно больше отрицательных сценариев. По сути, предсмертный анализ – способ нанести на график нижний показатель будущих возможностей и составить план, как их в конечном итоге избежать.

Разновидность предсмертной стратегии использовалась в кампании 100 000 Homes [80], которая боролась за предоставление жилища 100 000 бездомным людям {108}. Кампания, имевшая беспрецедентный масштаб, проводилась небольшой организацией из нескольких десятков человек, которая называлась Community Solutions. Лидером была Бекки Канис, женщина, сочетавшая страсть к активности с дисциплиной солдата, – она была выпускницей West Point [81]и девять лет прослужила офицером в армии.