Эксперимент

Несколько исследователей, изучив работу и самооценку аналитиков ценных бумаг, получили удивительные результаты, особенно в отношении эпистемической самонадеянности этих деятелей. Сравнивая их с метеорологами, прогнозирующими погоду, Тадеуш Тышка и Петр Зелонка констатируют, что аналитики предсказывают хуже, но при этом больше верят в собственное умение. Во всяком случае, им хватает апломба не снижать предела погрешности после откровенных провалов.

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Макридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — «научный метод», соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько «М-состязаний»; третье, и последнее из них, — М-3 — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: «Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми».

Так устроен мир – одни живые существа становятся подопытными, другие – ставят на них эксперименты. И правило это распространяется далеко за пределы науки.

Пол Слович предложил букмекерам отобрать из восьмидесяти восьми видов всевозможных статистических данных о прошлых скачках те, которые им кажутся наиболее полезными при подсчете шансов. Сначала букмекерам дали десять самых полезных параметров и попросили предсказать исход соревнования. Затем добавили еще десять параметров и снова попросили предсказать итог. Но дополнительная информация не прибавила результатам точности, зато заметно подняла уверенность участников в своей правоте. Итак, доказано: информация бывает вредна.