Читать онлайн «Потребители будущего. Кто они и как их понять». Страница 15

Мало кто из экономистов старой школы заводит об этом речь, ут–верждает Роберт Шиллер, чья книга Irrational Exuberance описывает головокружительные годы доткомов с середины до конца 1990-х как «иррациональный, самодвижущийся, самонадувающийся пузырь».

Пузырь и то, как он лопнул, увидели немногие, говорит Шиллер, потому что остальные продолжали смотреть «на данные, на числа, вместо того чтобы смотреть на эмоции, на психологию, на дух времени – ирраци–ональную движущую силу, преобладавшую тогда в культуре».

В этом и заключался феномен доткомов – в этом заключаются все рыночные и культурные сдвиги. Человеческое поведение. То, что застав–ляло американских и британских потребителей продолжать покупать в течение 2002 года, когда экономисты заявляли, что мы находимся в упадке после 11 сентября и впереди еще один экономический спад.

Но даже когда наступила рецессия, покупатели продолжали покупать, цены на дома продолжали расти, кредитные линии продолжали исполь–зоваться и расширяться по мере того, как потребители игнорировали информацию бизнес-изданий: дела плохи, пришло время сокращать рас–ходы. Почему? Потому что после 11 сентября, если люди беспокоились, они выражали свое беспокойство по-человечески понятным образом (только если вы человек, а не экономист), наслаждаясь, развлекаясь, живя сегодняшним днем, вместо того чтобы откладывать на завтраш–ний, до которого они могут не дожить. И это правильно, утверждает Шиллер: «Когда происходит значительное событие – это из-за того… что много факторов движется в одном направлении. Одно из моих за–мечаний к экономистам – они придают настолько большое значение точности, что, когда не могут с точностью учитывать множество раз–личных факторов, предпочитают сконцентрироваться на одном».

Пример из области финансового прогнозирования: особенно при попытках предсказать степень риска используется множество типов электронных таблиц, регрессионный анализ, или так называемые сис–темные динамические модели. Многие из них, вслед за ошибками таких финансовых организаций, как Daiwa, Sumitomo, Barings и Kidder Peabody, используются для проработки сценариев «а что, если… » – например, что произойдет с рынком, если, скажем, в системе окажется бухгалтер-жулик или мошенник либо произойдет ошибка в сложении или вычитании?

Также учитываются округленные коэффициенты – текущие фигуры в экономике, доходы с учетом инфляции на следующий год, ценность компании на фондовой бирже, ее позиция относительно конкурентов на рынке, сильные и слабые стороны ее инвесторов, сильные и слабые стороны конкурентов и так далее.

Очевидно, чем больше коэффициентов вы внесете, тем более точным получится результат, но сколько всего их нужно? Сколько требуется информации или данных (в противоположность знаниям)? И самое главное, что нам вводить? Подробности о погоде от синоптиков? О тен–денциях ежегодных отпусков? О трудовом стаже или служащих компа–нии? А как насчет их личной жизни, эмоционального состояния, куда они ходят за покупками, что они едят?

На этом месте неоклассические экономисты (или брокеры, если мы имеем дело с прогнозированием на фондовой бирже) нажмут кнопку «запустить программу» и пожалуются: «слишком много данных», многие из них «слишком иррациональны, слишком непоследовательны».

Считается, что в таких моделях прогнозирования следует придерживаться простоты, что линейность – это главное

Считается, что в таких моделях прогнозирования следует придерживаться простоты, что линейность —это главное. Что эти модели, если они рациональны и управляются экспертами, как-нибудь приведут к истине. Исключив из модели или программы человеческий аспект, вы также исключите то, что делает ее более-менее точной.

Синоптики сталкиваются с этим постоянно.

В США в марте 2001 года все говорили, что плохая погода неминуема, что ожидается снег, но не должно быть ничего похожего на бурю столетия, случившуюся в 1993-м, когда значительная часть Восточного побережья была парализована из-за трехфутовых сугробов. Однако самые мощные из погодных суперкомпьютеров предрекали худ–шее: в марте 2001-го объявлялись штормовые предупреждения, и экст–ренные службы готовились к снежной буре.

Метеорологи старой школы были в сомнениях, но данные говорили сами за себя, поэтому синоптики просто представили их публике в ка–честве факта. Наступило 6 марта, и, как и предполагалось, пошел снег, но по меркам Штатов это было не страшнее обычного снегопада, при котором дети катаются на санках. Почему же компьютеры допустили ошибку? Они не могли справиться с вычислениями достаточно быстро или достаточно гибко, либо у них было слишком много данных, откло–няющихся от нормы, – коэффициентов, которые программисты сочли нерелевантными. Поэтому они сделали то, что делает большинство про–грамм с линейной или округленной моделью прогноза, столкнувшись с большим количеством данных, – использовали умные алгоритмы, которые отбрасывают некоторые подробности, даже те, которые самым непосредственным образом могут повлиять на результат.

Это сглаживание, или алгоритмический прыжок, часто применяет–ся в большинстве моделей прогнозирования в биологии, физике и хи–мии, и поэтому мы перешли к более сложным адаптивным процессам и процессорам. Денежные рынки, однако, продолжают использовать эти модели, опираясь на экспертов, которые мыслят во многом так же – ра–ционально, соответственно сглаживая выступающие углы, учитывая только логические факторы. Между тем, как показывают онлайн-игры и виртуальные фондовые биржи, новички, использующие эмоциональные и иррациональные, но зато более интуитивные и реалистичные подходы к предсказанию рыночных ситуаций, превосходят экспертов.

Голливудская биржа и Электронная биржа штата Айова (Биржа пред–сказаний) являются тому доказательством. Каждая обменивает предска–зания на виртуальные ценные бумаги или игрушечные деньги, и каждая раз за разом оказывается более точной в предсказаниях о поведении рынка – какие звезды получат больше «Оскаров» или как будут обсто–ять дела с ценными бумагами, – чем их двойники в реальной жизни.

Похоже, что люди могут успешно работать вместе, используя инту–ицию, эмоции, собственные понятия о риске – в онлайне, если не хо–тят смущать друг друга, или же рядом с коллегами – с целью анализа рынков, основываясь на том, что дает им наблюдение и эмоциональное восприятие мира.

В 2001-м, например, Голливудская биржа настолько точнее предсказала вручение «Оскаров», чем специалисты от индустрии, что теперь студии платят ей за подробную информацию. Аналогично Биржа предсказаний теперь используется брокерами, инвесторами и растущим числом анали–тиков с Уолл-стрит, чтобы получить более точное представление о том, когда могут случиться прорывы в ключевых областях сектора биотех–нологий или лечении рака и СПИДа. В этом и заключается «экономика удовлетворения» – использовать иррациональное, эмоциональное и алогичное для создания развивающейся сети, внутри которой можно предсказывать и понимать людей и будущее.