Страница:
Если вы регулярно пользуетесь интернетом, эти примеры эффективности Google вас не удивят. Мы привыкли ожидать от поисковой системы мгновенного ответа с нужной нам страницей в начале списка. Но все же давайте копнем немного глубже и попробуем разобраться в том, что же происходит в эти десятые доли секунды. Каждый раз Google пролистывает миллиарды веб-страниц и выбирает именно те, которые точнее соответствуют запросу пользователя. Суммарное время всех упомянутых мною поисков заняло примерно полторы минуты.
Google была создана в 1998 году, когда лидером бизнеса поисковых систем была Yahoo! a AltaVista и Lycos наступали ей на пятки. Но уже спустя два года самой популярной поисковой системой среди постоянных пользователей интернете стала Google – только потому, что она действует быстрее и предоставляет самые точные результаты поиска. Способ же, которым она этого добивается (пролистывая при каждом запросе три миллиарда веб-страниц), построен на мудрости толпы.
Создатели Google не раскрывают все детали своей технологии, но известно, что сердцевиной системы является алгоритм PageRank, который был описан основателями компании Сергеем Брином и Лоренсом Пейджем в теперь уже легендарной работе 1998 года The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. PageRank – это алгоритм (метод калькуляции), согласно которому все страницы в интернете сами решают, какие из них лучше соответствуют критериям заданного поиска. Вот как объясняет это сама Google: PageRank пользуется преимуществами уникальных демократических особенностей Сети, применяя в качестве инструмента организации поиска широчайшую структуру ссылок. По сути, Google интерпретирует ссылку страницы А на страницу Б как голос, отданный страницей А в пользу страницы Б. Google оценивает соответствие страницы критериям заданного пользователем поиска по числу полученных ею голосов. Однако Google учитывает не просто число голосов или ссылок; система анализирует также страницу, отдавшую голос. Голоса, отданные страницами, которые заслуживают доверия, оцениваются выше и помогают определить другие страницы как достаточно надежные.
В эти десятые доли секунды Google сканирует всю Всемирную сеть, чтобы решить, какая из ее страниц содержит наиболее полезную информацию, и страница, получившая большинство голосов, помещается на первое место в итоговом списке. И эта страница или стоящая в списке сразу за ней чаще всего оказывается именно той, в которой содержится самая ценная информация.
В настоящее время система Google – это республика, но не идеальная демократия. Как гласит описание, чем больше людей обращаются к странице, тем больше повлияет эта страница на окончательное решение. Заключительное голосование – это «взвешенное среднее» (так же, как курс акций или разброс результатов игр НФЛ), отличающееся от простого среднего, как в случае с оценкой веса каких-то предметов. Тем не менее крупные порталы, имеющие большее влияние на окончательный вердикт толпы, получают его лишь благодаря голосам, которые отдали им мелкие сайты. В противном случае релевантность поиска Google не оказалась бы столь высокой. Итак, и здесь правит толпа. Мудрость на вершине системы обеспечивается разумностью по всей ее вертикали.
Способ определить шансы Джорджа Буша на победу существует – это опросы общественного мнения. Если хотите узнать, как собираются голосовать люди, спросите у них. Опросы общественного мнения дают относительно точные результаты. В их основе лежит солидная методология, и они статистически скрупулезны. Но есть причина задуматься о том, не может ли рынок спортивных тотализаторов (который позволяет его участникам опираться на многие виды информации, включая опросы, но не ограничиваясь ими) предложить альтернативную конкуренцию институту Гэллапа. Именно поэтому появился Iowa Electronic Markets (IEM) («Электронный рынок штата Айова»).
IEM, основанный в 1988 году и управляемый бизнес-колледжем при Университете Айовы, представляет собой семейство рынков, прогнозирующих результаты выборов – президентских, в Конгресс, на пост губернатора и за рубежом. Открытый для всех потенциальных участников, IEM позволяет людям продавать и покупать фьючерсные контракты на основе их мнения о том, как выступит тот или иной кандидат на предстоящих выборах. Из всего многообразия предлагаемых IEM типов контрактов наиболее распространены два. Один основывается на прогнозах о победителе выборов. Например, в случае повторного голосования в Калифорнии в 2003 году вы могли бы приобрести контракт «победит Арнольд Шварценеггер», который, в случае победы Шварценеггера, принес бы вам один доллар. В противном случае вы бы ничего не получили. Цена, которую вы платите за подобный контракт, отражает мнение рынка о шансах кандидата на победу. Если контракт кандидата стоит 50 центов, значит, что его шансы на победу, по мнению рынка, составляют 50 %. Если контракт стоит 80 центов, его шансы на победу 80 % и т. д.
Другой основной вид контракта IEM прогнозирует, сколько процентов голосов избирателей получит кандидат в результате прямых выборов. В этом случае выплаты определяются процентом голосов: если вы купили контракт Джорджа Буша 2000 года, после завершения выборов вы получили бы 48 центов (он получил 48 % голосов).
Прогнозы IEM точны, ибо цены на эти контракты близки к их реальным значениям. Рынок предсказывает исход выборов на основе того, что фаворит всегда выиграет, а более сильные фавориты должны выиграть с большим отрывом. Точно так же на электоральном рынке – если бы Джордж Буш получил в итоге 49 % голосов в 2004 году, тогда цена контракта Джорджа Буша на предварительных выборах приблизилась бы к 49 центам.
И как справился с задачей IEM? Что ж, исследование эффективности IEM в ходе сорока девяти различных избирательных кампаний в период между 1988 и 2000 годами установило, что прогнозы IEM накануне выборов отклонялись в среднем всего на 1,37 % в случае президентских выборов, на 3,43 % – в случае других выборов в США и на 2,12 % – в случае выборов за рубежом. (Цифры в абсолютном выражении, и это означает: рынок ошибся бы, скажем, на 1,37 %, если бы предсказал, что Эл Гор получил бы 48,63 %, при том что в реальности он получил 50 %.) В целом IEM превзошел популярные национальные опросы общественного мнения и был точнее их уже за несколько месяцев до выборов. Например, в ходе подготовки к президентским выборам в период между 1988 и 2000 годами обнародовано 596 результатов различных опросов общественного мнения. В трех четвертях случаев цены на рынке IEM в дни, когда публиковались эти опросы, оказывались все более точными. Результаты таких опросов очень непостоянны, соотношение голосов сильно колеблется. Однако прогнозы IEM, несмотря на их изменчивость, значительно менее гибки, они имеют тенденцию к изменению только в ответ на новую информацию. Это делает их более надежным средством прогнозирования.
Особенность IEM в том, что он не так уж велик (в торгах никогда не участвовало более восьми трейдеров) и не отражает состав всего электората. В основном это мужчины, большинство из которых – жители Айовы (хотя эта диспропорция сокращается). Тем не менее участники этого рынка не предсказывают собственное поведение; их прогнозы для всей страны оказываются точнее, чем если бы вы спросили самих избирателей об их намерениях.
Успех IEM вдохновил на создание других аналогичных инструментов, включая Hollywood Stock Exchange (HSX) («Голливудская биржа»), позволяющую людям делать прогнозы о кассовых сборах, успешных премьерах и лауреатах премии «Оскар». HSX добилась своего главного успеха в марте 2000 года. Тогда группа из двенадцати репортеров из Wall Street Journal упорно осаждала членов Академии киноискусства и кинотехники, чтобы выяснить, как они голосуют; но встретила отпор. Президент Академии публично критиковал Journal за попытку опубликовать результаты еще до церемонии вручения «Оскара», и Академия призвала своих членов не общаться с репортерами. Но после того как Journal пообещал сохранить анонимность, некоторые члены Академии – 356 человек, или 6 % ее состава, – рассказали о том, как они заполнили свои бюллетени. В пятницу накануне церемонии Journal опубликовал свои результаты, предсказав победителей в шести основных номинациях «Оскара» – лучший фильм, лучший режиссер, лучшая мужская и лучшая женская роли, лучшая мужская роль второго плана и лучшая женская роль второго плана. И когда конверты вскрыли, прогнозы Journal (к ужасу руководства Академии) оказались поразительно близки к истине. Газета правильно назвала пятерых из шести номинантов. Тем не менее HSX справилась с задачей еще лучше, правильно угадав всех шестерых. В 2002 году биржа выступила, пожалуй, еще более впечатляюще, правильно назвав тридцать пять из сорока лауреатов «Оскара».
Прогнозы HSX в отношении кассовых сборов не так впечатляют и не так точны, как предвыборные прогнозы IEM. Однако Анита Элберс, профессор маркетинга Гарвардской школы бизнеса, сравнила прогнозы HSX с результатами прочих «предсказателей» Голливуда и обнаружила, что окончательная сумма, предсказанная HSX накануне премьеры фильма, – это единственный самый надежный прогноз кассовых сборов в премьерные выходные дни. В итоге владелец HSX – компания Cantor Index Holdings – продает теперь свою информацию голливудским студиям.
Интересной особенностью таких систем, как IEM и HSX, является то, что они успешно функционируют, обходятся малыми суммами или вообще их отсутствием. IEM – это рынок реальных денег, но самое большее, что вы можете инвестировать, это 500 долл., а средний трейдер имеет на счету всего 50 долл. В случае HSX пари заключается исключительно на виртуальные деньги. Мы предполагаем, что люди лучше концентрируются на решении, результаты которого сулят финансовую выгоду (этим, по нашему мнению, объясняется высокая точность прогнозов IEM). Но вот Дэвид Пеннок, аналитик компании Overture, пристально изучавший эти и подобные рынки, обнаружил – особенно в отношении самых активных трейдеров, – что статус и репутация обеспечивали достаточно инициативы, чтобы человек тратил серьезное количество времени и энергии на то, что, по сути, является всего лишь игрой.
По мере того как становятся явными преимущества рынков решений, диапазон охватываемых ими сфер жизни стремительно растет. На биржах NewsFutures и TradeSports в 2003 году люди могли заключать пари о том, будут ли предъявлены Кобу Брайанту обвинения в сексуальных домогательствах, будет ли обнаружено оружие массового поражение в Ираке, останется ли Ариэль Шарон у власти дольше Ясира Арафата. Эли Дахан, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, провел эксперимент, смоделировав рынок решений в учебных аудиториях, когда студенты покупали и продавали ценные бумаги, представляющие ассортимент потребительских товаров и услуг, включая внедорожники, путевки на лыжные курорты и электронных секретарей. (В условиях реального рынка стоимость такого рода ценных бумаг может зависеть от продаж конкретного внедорожника в первый год.) Прогнозы таких импровизированных рынков были удивительно похожи на выдаваемые традиционными маркетинговыми службами (при том что исследования в аудиториях намного дешевле). Тем временем осенью 2003 года Technology Review, издание Массачусетсского технологического института, создало сайт, получивший название Innovation Futures, и предложило пользователям спрогнозировать предстоящие технологические инновации. А Робин Хенсон, профессор экономики Университета Джорджа Мейсона, который одним из первых описал широчайшие возможности функционирования рынков решений, предложил, чтобы подобные рынки использовались для выбора направлений научных исследований, а также как инструмент, позволяющий государственным деятелям выбирать лучшие политические стратегии.
Некоторые из рынков решений в конечном счете окажутся мало востребованными: либо из-за того, что не смогут привлечь достаточного количества участников для создания разумных прогнозов, либо если с их помощью попытаются предсказывать непредсказуемое. Но если присутствует здравый смысл, главные характеристики группы участников (разнородность, независимость и децентрализация) гарантируют высочайшую точность решений. А поскольку такие рынки представляют собой относительно простое и быстродействующее средство преобразования многих различных мнений в единое коллективное суждение, у них есть шанс значительно улучшить те принципы, по которым многие организации вырабатывают решения и формируют будущее.
В этом смысле самая загадочная особенность рынков решений – то, как мало интереса проявляет к ним корпоративная Америка. Корпоративная стратегия – это главным образом сбор информации из многих разных источников, оценка вероятности потенциальных исходов, принятие решений перед лицом неясного будущего. Все это – задачи, которые вполне подвластны коллективному разуму в работе рынков решений. И все же компании по большей части остались равнодушными к этому источнику потенциально эксклюзивной информации и не желают совершенствовать процесс принятия решений, предполагающий обращение к коллективному разуму сотрудников. Ниже мы поговорим об истоках негативного отношения к идее «мудрой толпы», но сама по себе проблема достаточно проста: только потому, что коллективный разум реален, его необязательно будут эффективно использовать.
Рынок решений – это элегантный и великолепно сконструированный метод включения в работу коллективного разума. И здесь не так уж важен ход рассуждений каждого из участников или его принцип принятия решения. В этой главе мы рассмотрели ряд различных способов применения «общего решения» группы: биржевые курсы, гандикап, шансы на тотализаторе, компьютерные алгоритмы и фьючерсные контракты. Некоторые методы, похоже, работают лучше других, но в итоге фьючерсный рынок проницательнее, скажем, поисковой системы Google или тотализатора. Все это – попытки подключиться к мудрости толпы, и они удаются. Реальный ключ к эффективному коллективному разуму, как выясняется, состоит не столько в совершенствовании конкретного метода, сколько в соблюдении условий (разнородность, независимость и децентрализация). Как вы узнаете из последующих глав, это самая запутанная, но, пожалуй, и самая интересная сторона всей этой истории.
Вариантность: виляющие танцы, залив Свиней и цена разнородности
Все же Олдс не решился направить все усилия на реализацию единственной идеи. Вместо этого он в первый год существования компании создал одиннадцать различных прототипов, включая электромобили, в дополнение к автомобилям с паровыми и бензиновыми двигателями. Было очевидно, что такая стратегия обречена на провал. Однако в марте 1901 года Олдсу помогло несчастье. Его автомобилестроительный завод сгорел, и все автомобили были уничтожены пламенем. Все, кроме одного, оказавшегося возле выхода и достаточно легкого, чтобы один рабочий смог вытолкнуть его в безопасное место. Уцелевшая модель оказалась малозатратной, предназначенной, по замыслам Олдса, для продаж на широком рынке. Вскоре после пожара Олдс запустил эту модель в производство – эдакую безлошадную карету, которая заводилась при помощи рычага, расположенного возле сиденья, и управлялась Т-образным рулем. У автомобиля было две передние передачи и небольшой одноцилиндровый двигатель. Одним словом, дизайн этого автомобиля оставлял желать лучшего, но при цене в шестьсот долларов он был доступен многим американцам.
Будучи по профессии инженером, Олдс оказался еще и превосходным знатоком рынка. Он придумывал замысловатые рекламные трюки, например, отправил молодого водителя на «Олдсе» на автомобильную выставку на Манхэттене, куда тому пришлось добираться восемьсот миль по пересеченной местности, что, несомненно, привлекло внимание прессы и автомобильных торговцев. Одновременно Олдс продемонстрировал все еще скептически настроенной публике, что автомобиль – это уже не просто причуда. Он сам управлял «Олдсом» с форсированным двигателем на первых автогонках в Дейтона-Бич. В 1903 году его компания продала 4000 автомобилей – больше, чем любой другой американский автопроизводитель, а спустя еще два года было продано уже 6500 машин. Как выяснилось впоследствии, Олдс произвел первый в истории Соединенных Штатов Америки массовый автомобиль.
Олдс добился успеха, невзирая на жесточайшую конкуренцию. В то первое десятилетие двадцатого века производить машины пытались сотни компаний. И поскольку еще не было четкого представления о том, как же должен выглядеть автомобиль или какой у него должен быть двигатель, производители предлагали потребителям огромное разнообразие моделей, включая упомянутые уже автомобили с паровым двигателем или электродвигателем на батареях-аккумуляторах. Победа автомобилей с двигателем внутреннего сгорания не была еще предрешена. К примеру, когда в 1899 году Томас Эдисон изобрел автомобиль, работающий на аккумуляторах, один из мудрецов предсказывал, что «все Соединенные Штаты вскоре покроются сетью электрических подзаряжающих станций». В какой-то период времени треть легковых автомобилей в США были на электрической тяге. Самым выигрышным средством передвижения называли и автомобили на паровой тяге (немудрено – ведь в те времена поезда и пароходы работали исключительно на ней!). Кстати, в начале двадцатого столетия автомобили с паровыми двигателями выпускала почти сотня производителей, самым успешным из которых была компания Stanley Steamer. Она прославилась благодаря комфорту и скорости своего автомобиля: 127 миль в час в 1905 году казались немыслимыми.
К концу первого десятилетия двадцатого века число компаний – производителей автомобилей начало сокращаться. Проявились и недостатки существовавших моделей. Автомобили с электродвигателями не могли передвигаться на дальние расстояния без подзарядки. Оснащенные же паровыми двигателями подолгу разогревались. Решающим оказалось то, что производители автомобилей с бензиновыми двигателями стали первыми, кто инвестировал значительные средства в технологию массового производства и проложил себе дорогу на широкий рынок. Кроме того, Олдс оказался первым представителем автомобильной промышленности, который вместо изготовления деталей покупал их у разных производителей. Компания Cadillac впервые успешно применила стандартизированные компоненты, что сократило время и затраты на производство. А революционизировал индустрию автомобилестроения Форд, установив движущуюся сборочную линию. Компания Ford сделала ставку на производство одного типа автомобиля, как можно более дешевого, доступного широким массам. К началу Первой мировой войны в Америке все еще было больше ста компаний-автопроизводителей. Но более четырехсот автомобильных компаний самоликвидировались или были поглощены конкурентами, включая Olds Motor Works – ее купила компания General Motors.
Что касается Олдса, он так и не воспользовался ранними успехами своей компании, ибо покинул ее всего через несколько лет после раздора с сыновьями Сэмюэла Смита. Вскоре он основал новую автомобильную компанию, получившую название REO. Но, упустив момент, оказался лишь в начале пути, уже пройденного Генри Фордом. К началу Первой мировой войны последний производил половину всех автомобилей в Америке. Времена дискуссий о преимуществах паровых или электрических двигателей давно миновали, и автомобили уже не выпускались в пугающем разнообразии дизайна и размеров. Все уже знали, как выглядит легковая машина – как Model Т.
В целом истоки американской автоиндустрии ничем не примечательны. История большинства новых видов промышленности в Америке была похожей. В производстве железнодорожного транспорта, телевизоров, персональных компьютеров и, наконец, в возникновении интернета просматривается один и тот же сценарий. Во всех этих случаях зарождению нового направления сопутствует огромное количество альтернатив, многие из которых радикально отличаются друг от друга как по дизайну, так и по технологии. С течением времени рынок отделяет победителей от неудачников, по сути, предопределяя, какие технологии будут процветать, а какие исчезнут. Большинство компаний терпит неудачи, банкротство или поглощение другими фирмами. В конечном счете остаются несколько конкурентов, которые и контролируют большую часть рынка.
Этот путь разработки и распространения новых технологий длителен и сопряжен с разного рода издержками. И несмотря на опыт Google, нет гарантий победы действительно лучших технологий (поскольку толпа принимает решение не сразу, а постепенно). В чем же смысл описанного явления?
Чтобы получить ответ, обратимся к пчелиному рою. Пчелы весьма эффективны в поисках пропитания. Согласно Томасу Сили, автору книги The Wisdom of the Hive («Пчелиная мудрость»), типичный пчелиный рой собирает пыльцу в шести или даже больше километрах от улья, и, если имеется цветочная поляна в районе двух километров от улья, вероятность того, что пчелы найдут ее, превышает 50 %. Как это удается пчелам? Они не садятся в круг, чтобы обсудить, куда им направить пчел – сборщиц пыльцы. Прежде всего на исследование окружающей территории направляются пчелы-разведчицы. Обнаружив источник пыльцы, разведчица возвращается назад в улей и исполняет виляющий танец, интенсивность которого зависит от величины запасов найденного источника пищи. Виляющий танец привлекает пчел-сборщиц, которые следуют за первой, в то время как разведчицы, нашедшие худшие источники, привлекают меньшее число сборщиц, а в некоторых случаях вовсе не удостаиваются внимания других пчел. В итоге пчелы-сборщицы рассредоточиваются по различным источникам нектара практически в идеальном порядке, то есть они собирают столько пищи, сколько возможно. Это блестящее коллективное решение проблемы пропитания пчелиной колонии.
Примечателен способ реализации этого мудрого коллективного решения. Так, нет никакого предварительного рационального анализа, исследования всех вариантов и определения идеальной схемы сбора пыльцы. Пчелиный рой не способен на это, поскольку понятия не имеет о возможных вариантах (то есть месторасположении близлежащих цветочных полян). В отправлении во многих направлениях пчел-разведчиц скрыто ожидание того, что по крайней мере одна из разведчиц обнаружит отличную поляну, вернется и исполнит хороший танец, приглашая весь рой к источнику пищи.
Этот способ решения проблемы отличается от приведенных выше. В случае взвешивания быка, определения местоположения «Скорпиона», осуществления спортивных ставок или IEM задача группы состоит в выборе из заведомо определенных вариантов или решении проблемы с четко заданными условиями. В этих случаях участники группы могут привносить фрагменты дополнительной информации, чтобы справиться с проблемой; однако набор возможных решений предрешен. (Президентом станет Буш или Гор; первенство США по бейсболу выиграют «Янки» или «Марлины».) Такое задание, как поиск поляны с самыми богатыми пыльцой цветами, гораздо более сложно. Процесс усложняется в два раза: сначала предстоит найти возможные варианты, затем выбрать лучший из них.
На первой стадии этого процесса число возможных альтернатив столь обширно, что – в примере с пчелами – в поля следовало бы послать как можно больше разведчиц. По этой аналогии, Рэнсома Олдса и Генри Форда, а также многочисленных несостоявшихся автопромышленников, которые попытались и не сумели, можно считать пчелами-разведчицами. Они обнаружили (в данном случае – изобрели) источники пыльцы – автомобиль с двигателем внутреннего сгорания, массовое производство, движущуюся сборочную линию, – и потом толпа вынесла свой вердикт. Рекламные трюки Олдса можно расценить как своего рода эквивалент пчелиного виляющего танца.
Google была создана в 1998 году, когда лидером бизнеса поисковых систем была Yahoo! a AltaVista и Lycos наступали ей на пятки. Но уже спустя два года самой популярной поисковой системой среди постоянных пользователей интернете стала Google – только потому, что она действует быстрее и предоставляет самые точные результаты поиска. Способ же, которым она этого добивается (пролистывая при каждом запросе три миллиарда веб-страниц), построен на мудрости толпы.
Создатели Google не раскрывают все детали своей технологии, но известно, что сердцевиной системы является алгоритм PageRank, который был описан основателями компании Сергеем Брином и Лоренсом Пейджем в теперь уже легендарной работе 1998 года The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. PageRank – это алгоритм (метод калькуляции), согласно которому все страницы в интернете сами решают, какие из них лучше соответствуют критериям заданного поиска. Вот как объясняет это сама Google: PageRank пользуется преимуществами уникальных демократических особенностей Сети, применяя в качестве инструмента организации поиска широчайшую структуру ссылок. По сути, Google интерпретирует ссылку страницы А на страницу Б как голос, отданный страницей А в пользу страницы Б. Google оценивает соответствие страницы критериям заданного пользователем поиска по числу полученных ею голосов. Однако Google учитывает не просто число голосов или ссылок; система анализирует также страницу, отдавшую голос. Голоса, отданные страницами, которые заслуживают доверия, оцениваются выше и помогают определить другие страницы как достаточно надежные.
В эти десятые доли секунды Google сканирует всю Всемирную сеть, чтобы решить, какая из ее страниц содержит наиболее полезную информацию, и страница, получившая большинство голосов, помещается на первое место в итоговом списке. И эта страница или стоящая в списке сразу за ней чаще всего оказывается именно той, в которой содержится самая ценная информация.
В настоящее время система Google – это республика, но не идеальная демократия. Как гласит описание, чем больше людей обращаются к странице, тем больше повлияет эта страница на окончательное решение. Заключительное голосование – это «взвешенное среднее» (так же, как курс акций или разброс результатов игр НФЛ), отличающееся от простого среднего, как в случае с оценкой веса каких-то предметов. Тем не менее крупные порталы, имеющие большее влияние на окончательный вердикт толпы, получают его лишь благодаря голосам, которые отдали им мелкие сайты. В противном случае релевантность поиска Google не оказалась бы столь высокой. Итак, и здесь правит толпа. Мудрость на вершине системы обеспечивается разумностью по всей ее вертикали.
5
Если возможность делать ставки на результаты спортивных игр в итоге ведет к созданию механизма, успешно предсказывающего итоги состязаний, возникает закономерный вопрос: будут ли ставки на другие события так же успешны, если исход предскажет группа? Зачем ограничивать себя информацией о шансах команды Лос-Анджелеса против команды Сакраменто, если есть способ узнать, какова вероятность, скажем, у Джорджа Буша обойти на президентских выборах Джона Керри?Способ определить шансы Джорджа Буша на победу существует – это опросы общественного мнения. Если хотите узнать, как собираются голосовать люди, спросите у них. Опросы общественного мнения дают относительно точные результаты. В их основе лежит солидная методология, и они статистически скрупулезны. Но есть причина задуматься о том, не может ли рынок спортивных тотализаторов (который позволяет его участникам опираться на многие виды информации, включая опросы, но не ограничиваясь ими) предложить альтернативную конкуренцию институту Гэллапа. Именно поэтому появился Iowa Electronic Markets (IEM) («Электронный рынок штата Айова»).
IEM, основанный в 1988 году и управляемый бизнес-колледжем при Университете Айовы, представляет собой семейство рынков, прогнозирующих результаты выборов – президентских, в Конгресс, на пост губернатора и за рубежом. Открытый для всех потенциальных участников, IEM позволяет людям продавать и покупать фьючерсные контракты на основе их мнения о том, как выступит тот или иной кандидат на предстоящих выборах. Из всего многообразия предлагаемых IEM типов контрактов наиболее распространены два. Один основывается на прогнозах о победителе выборов. Например, в случае повторного голосования в Калифорнии в 2003 году вы могли бы приобрести контракт «победит Арнольд Шварценеггер», который, в случае победы Шварценеггера, принес бы вам один доллар. В противном случае вы бы ничего не получили. Цена, которую вы платите за подобный контракт, отражает мнение рынка о шансах кандидата на победу. Если контракт кандидата стоит 50 центов, значит, что его шансы на победу, по мнению рынка, составляют 50 %. Если контракт стоит 80 центов, его шансы на победу 80 % и т. д.
Другой основной вид контракта IEM прогнозирует, сколько процентов голосов избирателей получит кандидат в результате прямых выборов. В этом случае выплаты определяются процентом голосов: если вы купили контракт Джорджа Буша 2000 года, после завершения выборов вы получили бы 48 центов (он получил 48 % голосов).
Прогнозы IEM точны, ибо цены на эти контракты близки к их реальным значениям. Рынок предсказывает исход выборов на основе того, что фаворит всегда выиграет, а более сильные фавориты должны выиграть с большим отрывом. Точно так же на электоральном рынке – если бы Джордж Буш получил в итоге 49 % голосов в 2004 году, тогда цена контракта Джорджа Буша на предварительных выборах приблизилась бы к 49 центам.
И как справился с задачей IEM? Что ж, исследование эффективности IEM в ходе сорока девяти различных избирательных кампаний в период между 1988 и 2000 годами установило, что прогнозы IEM накануне выборов отклонялись в среднем всего на 1,37 % в случае президентских выборов, на 3,43 % – в случае других выборов в США и на 2,12 % – в случае выборов за рубежом. (Цифры в абсолютном выражении, и это означает: рынок ошибся бы, скажем, на 1,37 %, если бы предсказал, что Эл Гор получил бы 48,63 %, при том что в реальности он получил 50 %.) В целом IEM превзошел популярные национальные опросы общественного мнения и был точнее их уже за несколько месяцев до выборов. Например, в ходе подготовки к президентским выборам в период между 1988 и 2000 годами обнародовано 596 результатов различных опросов общественного мнения. В трех четвертях случаев цены на рынке IEM в дни, когда публиковались эти опросы, оказывались все более точными. Результаты таких опросов очень непостоянны, соотношение голосов сильно колеблется. Однако прогнозы IEM, несмотря на их изменчивость, значительно менее гибки, они имеют тенденцию к изменению только в ответ на новую информацию. Это делает их более надежным средством прогнозирования.
Особенность IEM в том, что он не так уж велик (в торгах никогда не участвовало более восьми трейдеров) и не отражает состав всего электората. В основном это мужчины, большинство из которых – жители Айовы (хотя эта диспропорция сокращается). Тем не менее участники этого рынка не предсказывают собственное поведение; их прогнозы для всей страны оказываются точнее, чем если бы вы спросили самих избирателей об их намерениях.
Успех IEM вдохновил на создание других аналогичных инструментов, включая Hollywood Stock Exchange (HSX) («Голливудская биржа»), позволяющую людям делать прогнозы о кассовых сборах, успешных премьерах и лауреатах премии «Оскар». HSX добилась своего главного успеха в марте 2000 года. Тогда группа из двенадцати репортеров из Wall Street Journal упорно осаждала членов Академии киноискусства и кинотехники, чтобы выяснить, как они голосуют; но встретила отпор. Президент Академии публично критиковал Journal за попытку опубликовать результаты еще до церемонии вручения «Оскара», и Академия призвала своих членов не общаться с репортерами. Но после того как Journal пообещал сохранить анонимность, некоторые члены Академии – 356 человек, или 6 % ее состава, – рассказали о том, как они заполнили свои бюллетени. В пятницу накануне церемонии Journal опубликовал свои результаты, предсказав победителей в шести основных номинациях «Оскара» – лучший фильм, лучший режиссер, лучшая мужская и лучшая женская роли, лучшая мужская роль второго плана и лучшая женская роль второго плана. И когда конверты вскрыли, прогнозы Journal (к ужасу руководства Академии) оказались поразительно близки к истине. Газета правильно назвала пятерых из шести номинантов. Тем не менее HSX справилась с задачей еще лучше, правильно угадав всех шестерых. В 2002 году биржа выступила, пожалуй, еще более впечатляюще, правильно назвав тридцать пять из сорока лауреатов «Оскара».
Прогнозы HSX в отношении кассовых сборов не так впечатляют и не так точны, как предвыборные прогнозы IEM. Однако Анита Элберс, профессор маркетинга Гарвардской школы бизнеса, сравнила прогнозы HSX с результатами прочих «предсказателей» Голливуда и обнаружила, что окончательная сумма, предсказанная HSX накануне премьеры фильма, – это единственный самый надежный прогноз кассовых сборов в премьерные выходные дни. В итоге владелец HSX – компания Cantor Index Holdings – продает теперь свою информацию голливудским студиям.
Интересной особенностью таких систем, как IEM и HSX, является то, что они успешно функционируют, обходятся малыми суммами или вообще их отсутствием. IEM – это рынок реальных денег, но самое большее, что вы можете инвестировать, это 500 долл., а средний трейдер имеет на счету всего 50 долл. В случае HSX пари заключается исключительно на виртуальные деньги. Мы предполагаем, что люди лучше концентрируются на решении, результаты которого сулят финансовую выгоду (этим, по нашему мнению, объясняется высокая точность прогнозов IEM). Но вот Дэвид Пеннок, аналитик компании Overture, пристально изучавший эти и подобные рынки, обнаружил – особенно в отношении самых активных трейдеров, – что статус и репутация обеспечивали достаточно инициативы, чтобы человек тратил серьезное количество времени и энергии на то, что, по сути, является всего лишь игрой.
По мере того как становятся явными преимущества рынков решений, диапазон охватываемых ими сфер жизни стремительно растет. На биржах NewsFutures и TradeSports в 2003 году люди могли заключать пари о том, будут ли предъявлены Кобу Брайанту обвинения в сексуальных домогательствах, будет ли обнаружено оружие массового поражение в Ираке, останется ли Ариэль Шарон у власти дольше Ясира Арафата. Эли Дахан, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, провел эксперимент, смоделировав рынок решений в учебных аудиториях, когда студенты покупали и продавали ценные бумаги, представляющие ассортимент потребительских товаров и услуг, включая внедорожники, путевки на лыжные курорты и электронных секретарей. (В условиях реального рынка стоимость такого рода ценных бумаг может зависеть от продаж конкретного внедорожника в первый год.) Прогнозы таких импровизированных рынков были удивительно похожи на выдаваемые традиционными маркетинговыми службами (при том что исследования в аудиториях намного дешевле). Тем временем осенью 2003 года Technology Review, издание Массачусетсского технологического института, создало сайт, получивший название Innovation Futures, и предложило пользователям спрогнозировать предстоящие технологические инновации. А Робин Хенсон, профессор экономики Университета Джорджа Мейсона, который одним из первых описал широчайшие возможности функционирования рынков решений, предложил, чтобы подобные рынки использовались для выбора направлений научных исследований, а также как инструмент, позволяющий государственным деятелям выбирать лучшие политические стратегии.
Некоторые из рынков решений в конечном счете окажутся мало востребованными: либо из-за того, что не смогут привлечь достаточного количества участников для создания разумных прогнозов, либо если с их помощью попытаются предсказывать непредсказуемое. Но если присутствует здравый смысл, главные характеристики группы участников (разнородность, независимость и децентрализация) гарантируют высочайшую точность решений. А поскольку такие рынки представляют собой относительно простое и быстродействующее средство преобразования многих различных мнений в единое коллективное суждение, у них есть шанс значительно улучшить те принципы, по которым многие организации вырабатывают решения и формируют будущее.
В этом смысле самая загадочная особенность рынков решений – то, как мало интереса проявляет к ним корпоративная Америка. Корпоративная стратегия – это главным образом сбор информации из многих разных источников, оценка вероятности потенциальных исходов, принятие решений перед лицом неясного будущего. Все это – задачи, которые вполне подвластны коллективному разуму в работе рынков решений. И все же компании по большей части остались равнодушными к этому источнику потенциально эксклюзивной информации и не желают совершенствовать процесс принятия решений, предполагающий обращение к коллективному разуму сотрудников. Ниже мы поговорим об истоках негативного отношения к идее «мудрой толпы», но сама по себе проблема достаточно проста: только потому, что коллективный разум реален, его необязательно будут эффективно использовать.
Рынок решений – это элегантный и великолепно сконструированный метод включения в работу коллективного разума. И здесь не так уж важен ход рассуждений каждого из участников или его принцип принятия решения. В этой главе мы рассмотрели ряд различных способов применения «общего решения» группы: биржевые курсы, гандикап, шансы на тотализаторе, компьютерные алгоритмы и фьючерсные контракты. Некоторые методы, похоже, работают лучше других, но в итоге фьючерсный рынок проницательнее, скажем, поисковой системы Google или тотализатора. Все это – попытки подключиться к мудрости толпы, и они удаются. Реальный ключ к эффективному коллективному разуму, как выясняется, состоит не столько в совершенствовании конкретного метода, сколько в соблюдении условий (разнородность, независимость и децентрализация). Как вы узнаете из последующих глав, это самая запутанная, но, пожалуй, и самая интересная сторона всей этой истории.
Вариантность: виляющие танцы, залив Свиней и цена разнородности
1
В 1899 году в городе Детройт, штат Мичиган, Рэнсом Э. Олдс открыл автомобильное предприятие Olds Motor Works. Олдс был в автомобильном бизнесе с середины 1880-х годов, когда построил свой первый трехколесный паровой экипаж. Но он никак не мог добиться успеха. Перейдя на выпуск автомобилей на бензиновом двигателе, Олдс в начале 1890-х годов открыл собственную компанию, но она разорилась, оставив своего владельца почти полным банкротом. По сути, компания Motor Works была основана только благодаря тому, что Рэнсом сумел убедить финансиста Самюэля Смита вложить в предприятие почти все свои средства. У Олдса появилась собственная компания, но также и босс, перед которым ему приходилось отчитываться. Между Смитом и Олдсом возникли разногласия: первый полагал, что компания должна обслуживать верхний эшелон рынка, выпуская большие, дорогие автомобили с соответствующими аксессуарами, в то время как Олдс настаивал на производстве машин для потребителей среднего класса. В 1900 году автомобильный рынок был мизерным – в тот год на дорогах не было и полутора тысяч автомобилей. Но было ясно, что такое революционное изобретение, как автомобиль, сможет завоевать массового потребителя, если отыщется способ сделать его стоимость общедоступной.Все же Олдс не решился направить все усилия на реализацию единственной идеи. Вместо этого он в первый год существования компании создал одиннадцать различных прототипов, включая электромобили, в дополнение к автомобилям с паровыми и бензиновыми двигателями. Было очевидно, что такая стратегия обречена на провал. Однако в марте 1901 года Олдсу помогло несчастье. Его автомобилестроительный завод сгорел, и все автомобили были уничтожены пламенем. Все, кроме одного, оказавшегося возле выхода и достаточно легкого, чтобы один рабочий смог вытолкнуть его в безопасное место. Уцелевшая модель оказалась малозатратной, предназначенной, по замыслам Олдса, для продаж на широком рынке. Вскоре после пожара Олдс запустил эту модель в производство – эдакую безлошадную карету, которая заводилась при помощи рычага, расположенного возле сиденья, и управлялась Т-образным рулем. У автомобиля было две передние передачи и небольшой одноцилиндровый двигатель. Одним словом, дизайн этого автомобиля оставлял желать лучшего, но при цене в шестьсот долларов он был доступен многим американцам.
Будучи по профессии инженером, Олдс оказался еще и превосходным знатоком рынка. Он придумывал замысловатые рекламные трюки, например, отправил молодого водителя на «Олдсе» на автомобильную выставку на Манхэттене, куда тому пришлось добираться восемьсот миль по пересеченной местности, что, несомненно, привлекло внимание прессы и автомобильных торговцев. Одновременно Олдс продемонстрировал все еще скептически настроенной публике, что автомобиль – это уже не просто причуда. Он сам управлял «Олдсом» с форсированным двигателем на первых автогонках в Дейтона-Бич. В 1903 году его компания продала 4000 автомобилей – больше, чем любой другой американский автопроизводитель, а спустя еще два года было продано уже 6500 машин. Как выяснилось впоследствии, Олдс произвел первый в истории Соединенных Штатов Америки массовый автомобиль.
Олдс добился успеха, невзирая на жесточайшую конкуренцию. В то первое десятилетие двадцатого века производить машины пытались сотни компаний. И поскольку еще не было четкого представления о том, как же должен выглядеть автомобиль или какой у него должен быть двигатель, производители предлагали потребителям огромное разнообразие моделей, включая упомянутые уже автомобили с паровым двигателем или электродвигателем на батареях-аккумуляторах. Победа автомобилей с двигателем внутреннего сгорания не была еще предрешена. К примеру, когда в 1899 году Томас Эдисон изобрел автомобиль, работающий на аккумуляторах, один из мудрецов предсказывал, что «все Соединенные Штаты вскоре покроются сетью электрических подзаряжающих станций». В какой-то период времени треть легковых автомобилей в США были на электрической тяге. Самым выигрышным средством передвижения называли и автомобили на паровой тяге (немудрено – ведь в те времена поезда и пароходы работали исключительно на ней!). Кстати, в начале двадцатого столетия автомобили с паровыми двигателями выпускала почти сотня производителей, самым успешным из которых была компания Stanley Steamer. Она прославилась благодаря комфорту и скорости своего автомобиля: 127 миль в час в 1905 году казались немыслимыми.
К концу первого десятилетия двадцатого века число компаний – производителей автомобилей начало сокращаться. Проявились и недостатки существовавших моделей. Автомобили с электродвигателями не могли передвигаться на дальние расстояния без подзарядки. Оснащенные же паровыми двигателями подолгу разогревались. Решающим оказалось то, что производители автомобилей с бензиновыми двигателями стали первыми, кто инвестировал значительные средства в технологию массового производства и проложил себе дорогу на широкий рынок. Кроме того, Олдс оказался первым представителем автомобильной промышленности, который вместо изготовления деталей покупал их у разных производителей. Компания Cadillac впервые успешно применила стандартизированные компоненты, что сократило время и затраты на производство. А революционизировал индустрию автомобилестроения Форд, установив движущуюся сборочную линию. Компания Ford сделала ставку на производство одного типа автомобиля, как можно более дешевого, доступного широким массам. К началу Первой мировой войны в Америке все еще было больше ста компаний-автопроизводителей. Но более четырехсот автомобильных компаний самоликвидировались или были поглощены конкурентами, включая Olds Motor Works – ее купила компания General Motors.
Что касается Олдса, он так и не воспользовался ранними успехами своей компании, ибо покинул ее всего через несколько лет после раздора с сыновьями Сэмюэла Смита. Вскоре он основал новую автомобильную компанию, получившую название REO. Но, упустив момент, оказался лишь в начале пути, уже пройденного Генри Фордом. К началу Первой мировой войны последний производил половину всех автомобилей в Америке. Времена дискуссий о преимуществах паровых или электрических двигателей давно миновали, и автомобили уже не выпускались в пугающем разнообразии дизайна и размеров. Все уже знали, как выглядит легковая машина – как Model Т.
В целом истоки американской автоиндустрии ничем не примечательны. История большинства новых видов промышленности в Америке была похожей. В производстве железнодорожного транспорта, телевизоров, персональных компьютеров и, наконец, в возникновении интернета просматривается один и тот же сценарий. Во всех этих случаях зарождению нового направления сопутствует огромное количество альтернатив, многие из которых радикально отличаются друг от друга как по дизайну, так и по технологии. С течением времени рынок отделяет победителей от неудачников, по сути, предопределяя, какие технологии будут процветать, а какие исчезнут. Большинство компаний терпит неудачи, банкротство или поглощение другими фирмами. В конечном счете остаются несколько конкурентов, которые и контролируют большую часть рынка.
Этот путь разработки и распространения новых технологий длителен и сопряжен с разного рода издержками. И несмотря на опыт Google, нет гарантий победы действительно лучших технологий (поскольку толпа принимает решение не сразу, а постепенно). В чем же смысл описанного явления?
Чтобы получить ответ, обратимся к пчелиному рою. Пчелы весьма эффективны в поисках пропитания. Согласно Томасу Сили, автору книги The Wisdom of the Hive («Пчелиная мудрость»), типичный пчелиный рой собирает пыльцу в шести или даже больше километрах от улья, и, если имеется цветочная поляна в районе двух километров от улья, вероятность того, что пчелы найдут ее, превышает 50 %. Как это удается пчелам? Они не садятся в круг, чтобы обсудить, куда им направить пчел – сборщиц пыльцы. Прежде всего на исследование окружающей территории направляются пчелы-разведчицы. Обнаружив источник пыльцы, разведчица возвращается назад в улей и исполняет виляющий танец, интенсивность которого зависит от величины запасов найденного источника пищи. Виляющий танец привлекает пчел-сборщиц, которые следуют за первой, в то время как разведчицы, нашедшие худшие источники, привлекают меньшее число сборщиц, а в некоторых случаях вовсе не удостаиваются внимания других пчел. В итоге пчелы-сборщицы рассредоточиваются по различным источникам нектара практически в идеальном порядке, то есть они собирают столько пищи, сколько возможно. Это блестящее коллективное решение проблемы пропитания пчелиной колонии.
Примечателен способ реализации этого мудрого коллективного решения. Так, нет никакого предварительного рационального анализа, исследования всех вариантов и определения идеальной схемы сбора пыльцы. Пчелиный рой не способен на это, поскольку понятия не имеет о возможных вариантах (то есть месторасположении близлежащих цветочных полян). В отправлении во многих направлениях пчел-разведчиц скрыто ожидание того, что по крайней мере одна из разведчиц обнаружит отличную поляну, вернется и исполнит хороший танец, приглашая весь рой к источнику пищи.
Этот способ решения проблемы отличается от приведенных выше. В случае взвешивания быка, определения местоположения «Скорпиона», осуществления спортивных ставок или IEM задача группы состоит в выборе из заведомо определенных вариантов или решении проблемы с четко заданными условиями. В этих случаях участники группы могут привносить фрагменты дополнительной информации, чтобы справиться с проблемой; однако набор возможных решений предрешен. (Президентом станет Буш или Гор; первенство США по бейсболу выиграют «Янки» или «Марлины».) Такое задание, как поиск поляны с самыми богатыми пыльцой цветами, гораздо более сложно. Процесс усложняется в два раза: сначала предстоит найти возможные варианты, затем выбрать лучший из них.
На первой стадии этого процесса число возможных альтернатив столь обширно, что – в примере с пчелами – в поля следовало бы послать как можно больше разведчиц. По этой аналогии, Рэнсома Олдса и Генри Форда, а также многочисленных несостоявшихся автопромышленников, которые попытались и не сумели, можно считать пчелами-разведчицами. Они обнаружили (в данном случае – изобрели) источники пыльцы – автомобиль с двигателем внутреннего сгорания, массовое производство, движущуюся сборочную линию, – и потом толпа вынесла свой вердикт. Рекламные трюки Олдса можно расценить как своего рода эквивалент пчелиного виляющего танца.