Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

Теперь я понимаю (не уверен, что понимал это, когда играл), какие факторы вызывали у меня «тилт». Самым главным из них было ощущение просветления . Меня не особо беспокоило, когда ко мне не шла карта, и приходилось раз за разом отказываться от розыгрыша, я понимал, что это – статистическая особенность игры. Однако, когда мне казалось, что я играю особенно хорошо, – допустим, например, я чувствовал, что точно раскусил блеф оппонента, – а он затем ловил чудесную карту на ривере и побеждал, это могло легко вогнать меня в «тилт». Он забирал себе банк в тот самый момент, когда я думал, что уже выиграл.

Оказываясь в состоянии «тилта», я мог попасть под влияние достаточно извращенной мысли – я начинал играть так плохо, что заслуживал проигрыша. Фундаментальная причина, по которой игроки в покер впадают в «тилт», состоит в частой потере сбалансированности – в краткосрочной и даже среднесрочной перспективе их результаты не особенно коррелируют с их навыками. И, конечно же, положение дел нисколько не улучшает то обстоятельство, что у игроков чаще, чем нужно, возникает нереалистичная оценка уровня своих навыков. «Мы склонны полагаться на данные, которые поддерживают нашу теорию, – сказал мне Анджело. – А теория обычно выражается словами “Я лучше чем они”».

Общество в Соединенных Штатах ориентировано на результат. Если кто-то богат, знаменит или красив, мы склонны думать, что он заслуживает этого. Однако на практике эти факторы усиливают сами себя. Богатство предоставляет еще больше возможностей для того, чтобы зарабатывать деньги; известность позволяет стать более знаменитым, а изменение прически голливудской звезды может порой привести к изменению стандарта красоты.

Я не хочу, чтобы мои слова прозвучали как политическое заявление в пользу или против существующих способов перераспределения богатства или чего-нибудь подобного. Однако с эмпирической точки зрения успех определяется своеобразной комбинацией упорного труда, врожденного таланта, а также возможностей человека и среды – иными словами, определенной комбинации шума и сигнала. Жители США склонны уделять достаточно большое внимание сигналу, и, возможно, исключением будут случаи, когда дело касается их собственных проблем, и в этом случае они начинают винить во всем неудачливость. Мы можем оценивать степень успешности своих соседей размером их дома, однако не имеем ни малейшего представления о том, через какие трудности им пришлось пройти, чтобы его купить.

Когда дело касается предсказаний, мы еще сильнее ориентируемся на результаты. Инвестор, способный предсказать, в какой момент фондовый рынок достигнет дна, начинает превозноситься как гений (причем даже если он применял ошибочную статистическую модель и результат был случайно угадан). Принято считать, что спортивный менеджер, команда которого выигрывает ежегодный чемпионат США по бейсболу, более профессионален и талантлив (даже если статистический анализ показывает, что команда выиграла вопреки его действиям и решениям, а не благодаря им). И это же в полной мере относится и к покеру. Крис Манимейкер не вошел бы в историю, если бы про него говорили: «А вот какой-то невзрачный игрок, которому удалось поймать несколько удачных карт».

Иногда мы воспринимаем удачу в другом контексте, отмечая, что нам просто не повезло и наши предсказания не исполнились (хотя они изначально были плохими).

Кредитные рейтинговые агентства использовали некоторое подобие такого самоуспокоения, когда их некомпетентность сыграла свою роль в финансовом коллапсе. Однако подобно тому, как сигнал возникает в нашем восприятии чаще, чем в реальности, мы склонны уделять больше внимания успешным предсказаниям, а не навыкам, благодаря которым они возникли.

Отчасти эту проблему можно решить, более строго подходя к методам оценки предсказаний. Вопрос корректности прогноза часто может быть решен благодаря применению эмпирических методов; в некоторых областях долгосрочная перспектива наступает быстрее, чем в других. Однако другая часть решения – а иногда единственное решение для случаев, когда данные переполнены шумом, – состоит в том, чтобы сфокусироваться на процессе, а не на результатах. Если выборка предсказаний слишком захламлена шумом и не позволяет оценить качество прогнозиста, мы можем задаться вопросом, в какой степени он применяет в своей работе навыки и знания, которые, как мы знаем, хорошо коррелируют с прогнозированием успеха в долгосрочной перспективе (в каком-то смысле, мы сможем предсказывать, насколько хорошими будут его предсказания).