Читать онлайн «Ловушки мышления. Как принимать решения, о которых вы не пожалеете». Страница 44

Настоящий ответ в том, что средние кассовые поступления от фильмов с Джоли в 1990-х составляли всего 13 миллионов долларов. «Лара Крофт: расхитительница гробниц» с кассовыми поступлениями 131 миллион долларов вышел после 2001 года. В целом исследователи обнаружили, что когда люди не учитывают крайние варианты, то выбирают диапазоны, ширина которых составляет лишь 45 % от оптимальной статистической модели. Но когда их попросили рассмотреть крайние варианты, то догадки улучшились до 70 %. А когда они вставили в середину лучшие предположения (что давало третий угол зрения), диапазоны улучшались до 96 % от оптимальной модели, не дотягивая до совершенства всего 4 %.

Когда мы думаем о крайних вариантах, то растягиваем свое ощущение на все имеющиеся возможности, и этот расширенный диапазон лучше отражает реальность. Пенсток и другие инвесторы используют расширенный диапазон, чтобы делать хорошие ставки на акции. Но мы, все остальные, не делаем ставки на исход – мы в нем живем. Поэтому мы должны быть готовы столкнуться с любым вариантом между двумя крайними, которые наметили.

Для подготовки к нижнему краю нам требуется эквивалент страховки. Если вы покупаете новый автомобиль, то увеличиваете сумму страхования, чтобы в случае столкновения могли бы его заменить (а вы подумали о том, как «застраховать» свои организации от разрушения вследствие приема нового сотрудника?). Для верхнего края нам нужен план борьбы с неожиданным успехом. Подумайте о дизайнере бутика, которая обнаружила, что ее продукт понравился Опре[79]. Будет ли она готова справиться с огромным повышением спроса? Когда мы оцениваем крайний вариант будущего, то ожидаем и планируем как лучшие, так и худшие результаты.

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.

При планировании кампании Канис и ее коллеги обратились за советом к таким экспертам, как Кристина Гюнтер-Мерфи, которая была руководителем аналогичной кампании в области здравоохранения, преследовавшей цель сохранить 100 000 жизней путем изменения медицинской практики (найдите человека, который решил ваши проблемы). Гюнтер-Мерфи предложила метод под названием «анализ видов и последствий отказов» (FMEA, failure mode and effect analysis), который предшествовал предсмертному анализу и десятилетиями использовался в военных и правительственных кругах.

При использовании FMEA члены команды изучали, что может пойти не так на каждом этапе. По поводу каждого потенциального сбоя они задавали два вопроса: «Насколько это правдоподобно?» и «Насколько серьезными будут последствия?» После оценки каждой переменной в баллах от 1 до 10 два соответствующих показателя перемножались. Чем выше итоговый показатель, тем серьезнее потенциальная неудача и тем серьезнее к ней следует относиться[82].

Весной 2010 года на встрече команды 100 000 Homes FMEA выявил ряд возможных камней преткновения. Один из них был особенно тревожным: что если наш подход нарушает законы о найме жилья?

Сотрудница по имени Бет Шандор описала сложную ситуацию в Лос-Анджелесе: разработчик отказался отдать предпочтение бездомному человеку в льготном доме, которым владел. У него был лист ожидания на квартиру, и он утверждал, что позволить бездомному пролезть в начало очереди – незаконное предпочтение, угрожающее получению федеральных субсидий.

Шандор ответила: бездомный заслуживает того, чтобы быстрее получить жилье, потому что иначе может умереть (приоритетом команды 100 000 Homes было обеспечить жильем наиболее уязвимых бездомных людей). Она сказала: «Посмотрите, у всех включенных в ваш лист ожидания имеется адрес. Если у них был адрес в течение пяти лет, когда они были включены в список, то они не самые нуждающиеся люди».

После того как Шандор поделилась своим опытом, другие тоже вспомнили похожие истории. Когда они проводили FMEA, жилищный вопрос оценивался как одна из самых высоких потенциальных угроз. Если домовладельцы не пошевелятся и быстро не разместят бездомных, кампания окажется в тяжелом положении. Группа провела мозговой штурм, как предотвратить эту проблему.

Одна женщина в команде знала адвоката – всенародно признанного эксперта по закону о запрещении дискриминации при сдаче жилья. Команда решила узнать его мнение. Он предупредил, что должен изучить дело и не может гарантировать, что его мнение окажется благоприятным. Тем не менее команда приняла решение продолжить, полагая: если она идет против закона, то лучше узнать об этом раньше, чем позже.