Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

• Изменение предпочтений. Как только люди начинают склоняться к одному варианту, они фактически меняют свои предпочтения по поводу дополнительной информации. Они настраиваются на те сведения, которые поддерживают их первоначальное решение. Это похоже на эффекты ореола святости и дурной славы, но в данном случае связано со сменой предпочтений в процессе принятия решения. Например, если менеджеры решили предпочесть проект А проекту В, а вы скажете им после того, как этот выбор сделан, что первый проект менее рискован, но на его реализацию уйдет больше времени, чем на второй, то вам ответят, что снизить риск для них всегда было важнее, чем сократить сроки реализации. А если вы доложите, что проект А более рискован, но на его реализацию уйдет меньше времени, то получите реплику: всегда считалось, что сократить сроки реализации важнее, чем снизить риск.

К счастью, подобные иррациональные эффекты человеческой способности к оценке всегда можно как-то нейтрализовать. Ряд решений этой проблемы предложил ведущий специалист по когнитивному искажению Джей Эдвард Руссо из Корнелльского университета. Например, для устранения эффекта изменения предпочтений Руссо предложил простую форму слепого перебора: прежде, чем приступить к оценке предлагаемых вариантов, эксперты должны были сформулировать и ранжировать свои предпочтения. Тогда никто уже не смог бы сказать позже, что всегда считал какой-то критерий важнейшим только для того, чтобы не менять свое первое решение.

Как и в случаях уже обсуждавшихся ранее ошибок эксперимента и смещений выборок, первое, что необходимо сделать, — признать само существование проблемы. Только подумайте о том, как перечисленные выше эффекты могут сказаться на экспертных оценках затрат на реализацию проекта, объемов будущих продаж, возможного роста производительности труда и т. п. Специалисты обычно не ощущают, что на их мнение повлияла не имеющая к делу информация, — ведь люди вообще редко осознают, что повинны в искажении. Всем нам хотелось бы думать, что мы не так интеллектуально лабильны, как объекты этих исследований, но лично я обнаружил, что наиболее внушаемы как раз те, кто уверен в непоколебимости своих суждений.

Казалось бы, декан факультета информатики и принятия решений Университета штата Иллинойс (Чикаго) должен предпочитать сложные количественные методы для оценки буквально любого объекта. И все же когда доктору Аркалгуду Рамапрасаду потребовалось измерить эффективность деятельности преподавателей факультета, он придумал довольно простой подход. «Раньше аттестационные комиссии копались в кучах бумаг, — говорит доктор Рам (он предпочитает, чтобы его называли так). — Члены комиссии усаживались за столом, заваленным личными делами преподавателей, и обсуждали их работу». Публикации, полученные гранты, сделанные каждым сотрудником предложения, присвоение профессиональных званий и степеней обсуждались в произвольном порядке и оценивались по пятибалльной шкале. Подобный бессистемный подход использовался для принятия таких важных решений, как повышение заработной платы профессорско-преподавательскому составу.

Доктор Рам понимал, что главным недостатком этой процедуры является неупорядоченность представляемой информации и что любое усовершенствование данного процесса, даже простая систематизация данных, может дать большой положительный эффект. Чтобы исправить положение, он проанализировал подаваемые на аттестацию сведения о работе преподавателей и представил их в виде большой матрицы. Каждая ее строка содержала данные об одном преподавателе, а каждый столбец показывал отдельную категорию профессиональных достижений (публикации, награды и т. д.).

Ученый даже не пытался далее формализовать анализ этих данных, он по-прежнему пользовался пятибалльной шкалой. Оценки эффективности в баллах основаны на консенсусе мнений членов аттестационной комиссии, а новый метод просто гарантирует, что они изучают одни и те же сведения. Мне этот метод показался слишком простым, и когда я предложил рассчитывать на основе этих данных какие-нибудь показатели, Рам ответил: «Когда информация представлена в таком явном виде, люди сразу обращают внимание на разницу между собой и своими коллегами, а это совсем не одно и то же, что попытка разобраться в неких условных показателях. Комиссия спорит о присваиваемых баллах, но не о предложенных к рассмотрению данных». Когда ранее ее членам приходилось анализировать разнородную информацию, в их оценки вкрадывалось больше ошибок.