Нога, Ори және Гили үшін — ДК

Фантин және Лелия үшін — ОС

Саманта үшін — КРС

Мінсіз әлемде әрбір оқ нысананың дәл ортасына (ондыққа) тиюі керек еді.

1-СУРЕТ: Төрт команда

А командасының жағдайы осыған өте жақын. Команданың атқан оқтары нысана ортасына тығыз топтасқан, бұл мінсіз үлгіге жақын.

D командасы әрі бейімді, әрі шулы. В командасы сияқты, олардың оқтары нысанадан жүйелі түрде ауытқыған; С командасы сияқты, оқтары жан-жаққа шашырап кеткен.

Бірақ бұл кітап нысана көздеу туралы емес. Біздің тақырыбымыз — адам қателігі. Бейімділік пен шу — жүйелі ауытқу мен кездейсоқ шашыраңқылық — қателіктің әртүрлі құрамдас бөліктері. Нысаналар осы айырмашылықты айқын көрсетеді.

Ату алаңы — адамның пайымдауында, әсіресе адамдардың ұйымдар атынан қабылдайтын әртүрлі шешімдерінде не дұрыс болмауы мүмкін екендігінің метафорасы. Мұндай жағдайларда біз 1-суретте көрсетілген қателіктің екі түрін де кездестіреміз. Кейбір пайымдаулар бейімді келеді; олар нысанадан жүйелі түрде ауытқиды. Басқа пайымдаулар шулы болады, яғни бірдей шешімге келуі тиіс адамдар нысананың әр тұсынан шығады. Өкінішке орай, көптеген ұйымдар бейімділіктен де, шудан да зардап шегеді.

2-сурет бейімділік пен шудың арасындағы маңызды айырмашылықты көрсетеді. Онда егер сізге нысананың тек артқы жағы ғана көрсетілсе, яғни олардың қай нүктені көздегені белгісіз болса, ату алаңында не көретініңіз бейнеленген.

Нысананың артқы жағынан қарап, А немесе В командасының қайсысы ортаға жақынырақ екенін айта алмайсыз. Бірақ С және D командаларының шулы екенін, ал А және В командаларының олай емес екенін бір қарағаннан-ақ түсінуге болады. Шынында да, сіз шашыраңқылық туралы 1-суреттегідей ақпаратқа иесіз. Шудың жалпы қасиеті — нысана немесе бейімділік туралы ештеңе білмесеңіз де, оны тануға және өлшеуге болады.

2-СУРЕТ: Нысананың артқы жағына қарау

Дәрігерлер бір науқасқа әртүрлі диагноз қойғанда, науқастың нақты немен ауыратынын білмей-ақ, олардың арасындағы келіспеушілікті зерттей аламыз. Кино саласының басшылары фильмнің нарықтағы сұранысын бағалағанда, фильмнің қанша табыс тапқанын немесе тіпті оның түсірілген-түсірілмегенін білмей-ақ, олардың жауаптарындағы құбылмалылықты зерттей аламыз. Бір жағдайға қатысты пайымдаулардың қаншалықты алшақ екенін өлшеу үшін кімнің дұрыс екенін білудің қажеті жоқ. Шуды өлшеу үшін нысананың артқы жағына қарау жеткілікті.

Пайымдаудағы қателікті түсіну үшін біз бейімділікті де, шуды де түсінуіміз керек. Кейде, көріп отырғанымыздай, шу ең маңызды мәселе болып табылады. Бірақ адам қателігі туралы қоғамдық талқылауларда және бүкіл әлемдегі ұйымдарда шу сирек ескеріледі. Бейімділік — басты кейіпкер. Шу — сахна сыртындағы елеусіз қатысушы ғана. Бейімділік тақырыбы мыңдаған ғылыми мақалалар мен ондаған танымал кітаптарда талқыланған, бірақ олардың кейбірінде ғана шу мәселесі айтылады. Бұл кітап — сол тепе-теңдікті қалпына келтіруге бағытталған біздің әрекетіміз.

Нақты өмірдегі шешімдерде шудың мөлшері жиі өте жоғары болады. Дәлдік маңызды болып табылатын жағдайлардағы шудың алаңдатарлық деңгейіне бірнеше мысал:

Осы шулы жағдайлардың барлығы үлкен мұзтаудың көрініп тұрған бөлігі ғана. Адам пайымдауына қай жерде қарасаңыз да, шуды кездестіруіңіз әбден мүмкін. Пайымдауларымыздың сапасын арттыру үшін бізге бейімділікпен қатар шуды да жеңу керек.

Осы мақсатты ескере отырып, біз әр тарауды дәйексөз түріндегі бірнеше қысқа тұжырымдармен аяқтаймыз. Сіз бұл мәлімдемелерді сол күйінде қолдана аласыз немесе оларды денсаулық, қауіпсіздік, білім, ақша, жұмыс, ойын-сауық немесе басқа да маңызды мәселелерге бейімдей аласыз. Шу мәселесін түсіну және оны шешуге тырысу — бұл жалғасып жатқан жұмыс және ұжымдық іс. Бәріміздің де осы жұмысқа үлес қосуға мүмкіндігіміз бар. Бұл кітап біздің осы мүмкіндіктерді пайдалана алуымызға деген үмітпен жазылды.

Қылмыстық жаза кесудің драмасы өте жоғары, бірақ бізді жеке сектор да алаңдатады, мұнда да ставкалар жоғары болуы мүмкін. Мұны көрсету үшін 2-тарауда ірі сақтандыру компаниясына тоқталамыз. Онда андеррайтерлер (сақтандыру тәуекелін бағалаушылар) әлеуетті клиенттер үшін сақтандыру сыйлықақыларын белгілейді, ал шығындарды реттеушілер талаптардың құнын бағалауы керек. Сіз бұл тапсырмалар қарапайым және механикалық, ал әртүрлі мамандар шамамен бірдей соманы шығарады деп ойлауыңыз мүмкін. Біз бұл болжамды тексеру үшін мұқият әзірленген эксперимент — шу аудитін — жүргіздік. Нәтижелер бізді таңғалдырды, бірақ ең бастысы, олар компания басшылығын есеңгіретіп тастады. Біз білгеніміздей, шудың үлкен көлемі компанияға орасан зор шығын әкелуде. Біз бұл мысалды шудың үлкен экономикалық шығындарға әкелуі мүмкін екенін көрсету үшін қолданамыз.

Жауап іс түскен нақты судьяға, сырттағы ауа райының ыстық не суық болуына немесе жергілікті спорт командасының бір күн бұрын жеңген-жеңбегеніне байланысты болмауы керек. Бірдей қылмыс жасаған үш ұқсас адамның мүлдем әртүрлі жаза алуы масқара болар еді: біреуіне шартты жаза, екіншісіне екі жыл түрме, ал үшіншісіне он жыл түрме. Дегенмен, мұндай масқаралықты көптеген елдерден табуға болады — бұл тек өткен заманда ғана емес, бүгін де орын алуда.

Бүкіл әлемде судьялар тиісті жазаны анықтауда бұрыннан үлкен еркіндікке ие болды. Көптеген елдерде сарапшылар бұл еркіндікті қолдап, оны әділетті әрі ізгілікті деп санады. Олар қылмыстық жаза тек қылмысқа ғана емес, сонымен бірге сотталушының мінез-құлқы мен жағдайына байланысты көптеген факторларға негізделуі керек деп сендірді. Жеке ерекшеліктерге қарай жаза кесу басты талап болды. Егер судьялар ережелермен шектелсе, қылмыскерлерге адамгершілікке жатпайтын тұрғыдан қараған болар еді; олар өз жағдайларының егжей-тегжейіне назар аударуға құқылы бірегей тұлға ретінде қабылданбас еді. Көптеген адамдар үшін тиісті заңды процесс идеясының өзі соттың шексіз еркіндігін талап ететіндей көрінді.

1970-жылдары Франкельдің уәждері және оларды қуаттайтын эмпирикалық тұжырымдар қаза тапқан президент Джон Ф. Кеннедидің ағасы және АҚШ Сенатының ең ықпалды мүшелерінің бірі Эдвард М. Кеннедидің назарына ілікті. Кеннеди бұған қатты таңғалып, шошыды. 1975 жылдың өзінде-ақ ол үкім кесу реформасы туралы заң жобасын ұсынды; бірақ ол еш нәтиже бермеді. Бірақ Кеннеди қайтпады. Дәлелдерге сүйене отырып, ол жыл сайын сол заңнаманың қабылдануын талап етуді жалғастырды. 1984 жылы ол жеңіске жетті. Негізсіз құбылмалылық туралы дәлелдерге жауап бере отырып, Конгресс 1984 жылғы «Үкім кесуді реформалау туралы» заңды қабылдады.

Жаңа заң жүйедегі шуды «заң судьялар мен мерзімінен бұрын босату органдарына үкімдерді тағайындау және орындау үшін беретін шексіз дискрецияны» шектеу арқылы азайтуға бағытталды. Атап айтқанда, Конгресс мүшелері Нью-Йорк аймағында бірдей нақты істер бойынша жазалау шаралары үш жылдан жиырма жылға дейін созылуы мүмкін екендігі туралы тұжырымдарды келтіре отырып, «негізсіз кең» үкім алшақтығына сілтеме жасады. Судья Франкель ұсынғандай, заң АҚШ-тың Үкім кесу жөніндегі комиссиясын құрды, оның негізгі міндеті түсінікті болды: міндетті деп есептелетін және қылмыстық үкімдер үшін шектеулі ауқымды белгілейтін үкім кесу нұсқаулықтарын шығару.

Келесі жылы комиссия бұл нұсқаулықтарды бекітті, олар негізінен он мың нақты істі талдау арқылы ұқсас қылмыстар үшін орташа үкімдерге негізделді. Бұл процесске белсенді қатысқан Жоғарғы соттың судьясы Стивен Брейер комиссия ішіндегі шешілмейтін келіспеушіліктерге сілтеме жасай отырып, өткен тәжірибені пайдалануды қорғады: «Неліктен комиссия отырып, тарихты ғана алмай, бұл нәрсені шынымен рационализацияламады (ақылға қонымды етпеді)? Бұған қысқаша жауап: біздің қолымыздан келмеді. Себебі әр тарапта қарама-қарсы бағыттарды көрсететін өте жақсы уәждер бар... Барлық қылмыстарды жазалану дәрежесіне қарай рет-ретімен тізіп көріңіз... Содан кейін достарыңыздан нәтижелерді жинап, олардың барлығы сәйкес келетінін тексеріңіз. Мен сізге айтайын, олар сәйкес келмейді».

Нұсқаулықтарға сәйкес, судьялар үкім тағайындау үшін екі факторды ескеруі тиіс: қылмыс және айыпталушының қылмыстық тарихы. Қылмыстарға олардың ауырлығына байланысты қырық үш «құқық бұзушылық деңгейінің» бірі беріледі. Айыпталушының қылмыстық тарихы негізінен айыпталушының бұрынғы соттылықтарының саны мен ауырлығын білдіреді. Қылмыс пен қылмыстық тарих біріктірілгеннен кейін, нұсқаулықтар үкім кесудің салыстырмалы түрде тар ауқымын ұсынады, мұнда ауқымның жоғарғы шегі төменгі шегінен алты айдан немесе 25%-дан аспауы тиіс. Судьяларға ауырлататын немесе жеңілдететін жағдайлар ретінде қарастыратын нәрселеріне сілтеме жасай отырып, ауқымнан мүлдем шығуға рұқсат етіледі, бірақ бұл ауытқулар апелляциялық сотта негізделуі керек.

Нұсқаулықтар міндетті болғанымен, олар толығымен қатаң емес. Олар судья Франкель қалағандай деңгейге дейін барған жоқ. Олар судьяларға маневр жасау үшін айтарлықтай орын береді. Соған қарамастан, түрлі әдістерді қолданатын және әртүрлі тарихи кезеңдерге бағытталған бірнеше зерттеулер бірдей қорытындыға келеді: нұсқаулықтар шуды азайтты. Техникалық тілмен айтқанда, олар «үкім кесетін судьяның жеке басының кездейсоқтығына байланысты үкімдегі таза ауытқуды азайтты».

Ең егжей-тегжейлі зерттеу комиссияның өзінен келді. Онда 1985 жылғы (нұсқаулықтар күшіне енгенге дейінгі) банк тонау, кокаин тарату, героин тарату және банк қаражатын жымқыру істері бойынша үкімдер 1989 жылғы 19 қаңтар мен 1990 жылғы 30 қыркүйек аралығында шығарылған үкімдермен салыстырылды. Құқық бұзушылар нұсқаулықтар бойынша үкім кесуге қатысты деп есептелетін факторлар бойынша сәйкестендірілді. Әрбір құқық бұзушылық үшін судьялар арасындағы ауытқулар «Үкім кесуді реформалау туралы» заң іске асырылғаннан кейінгі кезеңде әлдеқайда аз болды.

Басқа бір зерттеуге сәйкес, судьялар арасындағы үкім ұзақтығының күтілетін айырмашылығы 1986 және 1987 жылдары 17% немесе 4,9 ай болған. Бұл көрсеткіш 1988 және 1993 жылдар аралығында 11% немесе 3,9 айға дейін төмендеді. Әртүрлі кезеңдерді қамтитын тәуелсіз зерттеу ұқсас жүктемесі бар судьялар арасындағы орташа үкімдердің айырмашылығы ретінде анықталатын судьялар арасындағы алшақтықтарды азайтуда ұқсас табыстар тапты.

Осы тұжырымдарға қарамастан, нұсқаулықтар қатты сынға ұшырады. Кейбір адамдар, соның ішінде көптеген судьялар кейбір үкімдер тым қатал деп есептеді — бұл шу туралы емес, біржақтылық туралы мәселе. Біздің мақсатымыз үшін көптеген судьялардан келген анағұрлым қызықты қарсылық: нұсқаулықтар мүлдем әділетсіз болды, өйткені олар судьяларға істің ерекшеліктерін тиісті түрде ескеруге тыйым салды. Шуды азайтудың құны шешімдерді қабылданбайтындай механикалық ету болды. Йель заң профессоры Кейт Стит пен федералды судья Хосе Кабранес «қажеттілік соқырлықта емес, түсінікте, әділдікте» деп жазды, бұл «тек жеке істің күрделілігін ескеретін шешімде ғана орын алуы мүмкін».

Бұл қарсылық нұсқаулықтарға қатаң қарсылықтар туғызды, олардың кейбірі заңға, басқалары саясатқа негізделді. Бұл қарсылықтар Жоғарғы сот 2005 жылы осы жерде жинақталған пікірталасқа мүлдем қатысы жоқ техникалық себептермен нұсқаулықтардың күшін жойғанға дейін сәтсіз болды. Сот шешімінің нәтижесінде нұсқаулықтар тек ұсыныс (консультативтік) сипатына ие болды. Айта кетерлігі, Жоғарғы сот шешімінен кейін федералды судьялардың көпшілігі әлдеқайда бақытты болды. Жетпіс бес пайызы ұсыныс режимін жөн көрді, ал тек 3 пайызы ғана міндетті режим жақсырақ деп есептеді.

Нұсқаулықтарды міндеттіліктен ұсынысқа өзгертудің салдары қандай болды? Гарвард заң профессоры Кристал Янг бұл сұрақты экспериментпен немесе сауалнамамен емес, төрт жүз мыңға жуық қылмыстық айыпталушыны қамтитын нақты үкімдердің ауқымды деректер жиынтығымен зерттеді. Оның негізгі тұжырымы — көптеген өлшемдер бойынша 2005 жылдан кейін судьялар арасындағы алшақтықтар айтарлықтай өсті. Нұсқаулықтар міндетті болған кезде, салыстырмалы түрде қатал судья үкім кескен айыпталушылар орташа судья үкім кескенге қарағанда 2,8 айға ұзағырақ жаза алған. Нұсқаулықтар тек ұсыныс сипатына ие болғанда, бұл алшақтық екі есеге артты. Осыдан қырық жыл бұрынғы судья Франкель сияқты Янг былай деп жазады: «менің тұжырымдарым әділдікке қатысты үлкен алаңдаушылық туғызады, өйткені тағайындалған судьяның жеке басы ұқсас қылмыстар үшін сотталған ұқсас құқық бұзушыларға жасалатын әртүрлі мәмілеге айтарлықтай үлес қосады».

Нұсқаулықтар ұсыныс сипатына ие болғаннан кейін, судьялар өздерінің үкім кесу шешімдерін жеке құндылықтарына негіздеуге көбірек бейім болды. Міндетті нұсқаулықтар шуды да, біржақтылықты да азайтады. Жоғарғы соттың шешімінен кейін афроамерикандық айыпталушылар мен дәл сол қылмыс үшін сотталған ақ нәсілді адамдардың үкімдері арасындағы алшақтық айтарлықтай өсті. Сонымен қатар, әйел судьялар ер судьяларға қарағанда өздерінің артқан дискрециясын жұмсақтық пайдасына қолдануға көбірек бейім болды. Демократиялық президенттер тағайындаған судьялар туралы да соны айтуға болады.

2002 жылы Франкель қайтыс болғаннан кейін үш жыл өткен соң, міндетті нұсқаулықтардың күшін жою оның қорқынышты түсіне ұқсас нәрсеге қайта оралуды тудырды: тәртіпсіз заң.

Судья Франкельдің үкім кесу нұсқаулықтары үшін күресі тарихы біз осы кітапта қарастыратын бірнеше негізгі ойларға шолу жасайды. Біріншіден, пайымдау қиын, өйткені әлем күрделі, белгісіз жер. Бұл күрделілік сот жүйесінде айқын көрінеді және кәсіби пайымдауды талап ететін басқа да көптеген жағдайларда орын алады. Жалпы алғанда, бұл жағдайларға дәрігерлер, медбикелер, заңгерлер, инженерлер, мұғалімдер, сәулетшілер, Голливуд басшылары, жалдау комиссияларының мүшелері, кітап баспагерлері, барлық деңгейдегі корпоративтік басшылар және спорт командаларының менеджерлері жасайтын пайымдаулар жатады. Пайымдау бар жерде келіспеушілік міндетті түрде болады.

Үшіншіден, шуды азайтуға болады. Франкель жақтаған және АҚШ-тың Үкім кесу жөніндегі комиссиясы жүзеге асырған тәсіл — ережелер мен нұсқаулықтар — шуды сәтті азайтатын бірнеше тәсілдердің бірі болып табылады. Басқа тәсілдер пайымдаудың басқа түрлеріне жақсырақ сәйкес келеді. Шуды азайту үшін қабылданған кейбір әдістер бір мезгілде біржақтылықты да азайта алады.

Төртіншіден, шуды азайту әрекеттері жиі қарсылықтар тудырып, елеулі қиындықтарға тап болады. Бұл мәселелер де шешілуі керек, әйтпесе шумен күрес сәтсіздікке ұшырайды.

«Эксперименттер судьялардың бірдей істер бойынша ұсынатын үкімдері арасында үлкен алшақтықтар бар екенін көрсетеді. Бұл құбылмалылық әділ болуы мүмкін емес. Айыпталушының үкімі істің кездейсоқ қай судьяға тағайындалғанына байланысты болмауы керек».

«Қылмыстық үкімдер судьяның тыңдау кезіндегі көңіл-күйіне немесе сырттағы температураға байланысты болмауы керек».

«Нұсқаулықтар — бұл мәселені шешудің бір жолы. Бірақ көптеген адамдарға олар ұнамайды, өйткені олар сот дискрециясын шектейді, ал бұл әділдік пен дәлдікті қамтамасыз ету үшін қажет болуы мүмкін. Өйткені әрбір іс бірегей емес пе? »

2-ТАРАУ

Шумен алғашқы кездесуіміз және бұл тақырыпқа алғашқы қызығушылығымыз қылмыстық сот төрелігі жүйесімен кездесу сияқты драмалық болған жоқ. Шын мәнінде, бұл кездесу екеуіміз жұмыс істейтін консалтингтік фирманы жалдаған сақтандыру компаниясына қатысты кездейсоқ жағдай болды.

Әрине, сақтандыру тақырыбы бәріне бірдей қызық емес. Бірақ біздің тұжырымдарымыз шулы шешімдерден көп нәрсені жоғалтуы мүмкін коммерциялық ұйымдағы шу мәселесінің ауқымын көрсетеді. Біздің сақтандыру компаниясымен тәжірибеміз бұл мәселенің неге соншалықты жиі байқалмайтынын және оған қатысты не істеуге болатынын түсіндіруге көмектеседі.

Сақтандыру компаниясының басшылары фирма атынан маңызды қаржылық шешімдер қабылдайтын адамдардың пайымдауларындағы жүйелілікті арттыру — шуды азайту — бойынша жұмыстың әлеуетті құндылығын бағалап жатты. Тұрақтылықтың қажет екендігімен бәрі келісті. Сондай-ақ, бұл пайымдаулар ешқашан толығымен тұрақты бола алмайтындығымен де бәрі келісті, өйткені олар бейресми және ішінара субъективті. Кейбір шудан қашып құтылу мүмкін емес.

Компанияның әрбір ірі филиалында бірнеше білікті андеррайтер бар. Баға ұсынысы сұралғанда, қол бос кез келген адам оны дайындауға тағайындалуы мүмкін. Іс жүзінде баға ұсынысын анықтайтын нақты андеррайтер лотерея арқылы таңдалады.

Енді сізге кеңседегі әріптестеріңізге де дәл осындай ақпарат берілгенін және олардың да сол тәуекелді бағалағанын айтты делік. Олардың кем дегенде жартысы $255,000-нан жоғары немесе $145,000-нан төмен сыйақы белгіледі дегенге сене аласыз ба? Бұл ойды қабылдау қиын. Расында да, біз шу аудиті туралы естіген және оның дұрыстығын мойындаған андеррайтерлер оның қорытындылары өздеріне жеке қатысты деп ешқашан шын жүректен сенген жоқ деп ойлаймыз.

OceanofPDF. com

Президент Барак Обама өз президенттігіндегі ең қиын шешімдердің біріне тап болды — ол бұрын-соңды мұндай жағдайды көрмеген және кейін де кездестірмеген еді. Ол ешқандай шекараны жаппау туралы шешім қабылдады. Оның орнына Батыс Африкаға үш мың адамды — медицина қызметкерлері мен сарбаздарды жіберді. Ол әрдайым үйлесімді жұмыс істей бермейтін әртүрлі халықаралық коалицияны басқарып, олардың ресурстары мен тәжірибесін мәселенің ошағында шешуге жұмылдырды.

Жеке өмірде жұмыс таңдау, үй сатып алу немесе үйлену туралы ұсыныс жасау сияқты шешімдер де осындай сипаттарға ие. Бұл сіздің алғашқы жұмысыңыз, үйіңіз немесе некеңіз болмаса да және сансыз адамдар бұрын осындай таңдауларға тап болса да, шешім сіз үшін бірегей болып көрінеді. Бизнесте де компания басшыларына бірегей болып көрінетін шешімдер жиі ұсынылады: ойын ережесін өзгертетін инновацияны енгізу керек пе, пандемия кезінде қызметті қаншалықты тоқтату қажет, шет елде кеңсе ашу керек пе немесе оларды реттеуге тырысатын үкіметке көну керек пе.

Жеке-дара және қайталанатын шешімдердің арасында нақты жік емес, үздіксіз байланыс бар деуге болады. Андеррайтерлер (сақтандыру тәуекелдерін бағалайтын мамандар) кейде әдеттегіден тыс жағдайларға тап болуы мүмкін. Керісінше, егер сіз өміріңізде төртінші рет үй сатып алсаңыз, үй алуды қайталанатын шешім деп санай бастауыңыз ықтимал. Бірақ төтенше мысалдар айырмашылықтың маңызды екенін анық көрсетеді. Соғысқа бару — бір бөлек, жылдық бюджетті қарау — мүлдем басқа нәрсе.

Жеке-дара шешімдер дәстүрлі түрде ірі ұйымдардағы қызметкерлердің күнделікті қабылдайтын қайталанатын пайымдауларынан бөлек қарастырылып келді. Әлеуметтанушылар қайталанатын шешімдермен айналысқанда, жоғары бәс тігілген жеке-дара шешімдер тарихшылар мен менеджмент гуруларының құзырында болды. Бұл екі түрлі шешімге деген көзқарастар да айтарлықтай ерекшеленді. Қайталанатын шешімдерді талдау көбінесе статистикалық бағытты ұстанады: әлеуметтанушылар заңдылықтарды анықтау, жүйелілікті табу және дәлдікті өлшеу үшін көптеген ұқсас шешімдерді бағалайды. Керісінше, жеке-дара шешімдерді талқылау әдетте себеп-салдарлық көзқарасты қолданады; олар өткенге көз жүгірту арқылы жүргізіледі және болған оқиғаның себептерін анықтауға бағытталады. Тарихи талдаулар, менеджменттегі сәттіліктер мен сәтсіздіктерді зерттеу (кейстер) сияқты, бірегей пайымдаудың қалай жасалғанын түсінуді мақсат етеді.

Дегенмен, жеке-дара шешімдер қайталанатын шешімдерде шу тудыратын факторлардан ада емес. Тирде С командасының (шулы команда) атқыштары мылтықтарының көздеуішін әртүрлі бағыттарға реттеуі мүмкін немесе олардың қолдары дірілдеуі ықтимал. Егер біз командадағы тек бірінші атқышты ғана бақыласақ, команданың қаншалықты шулы екенін білмейтін едік, бірақ шудың көздері бәрібір сонда қалады. Сол сияқты, сіз жеке-дара шешім қабылдағанда, сізбен бірдей құзыретті, мақсаттары мен құндылықтары бірдей басқа бір адам дәл сол деректерден дәл сондай қорытынды шығармауы мүмкін екенін елестетуіңіз керек. Және шешім қабылдаушы ретінде, егер жағдайдың немесе шешім қабылдау процесінің кейбір маңызды емес аспектілері басқаша болса, сіз де басқа шешім қабылдауыңыз мүмкін екенін түсінуіңіз керек.

Жеке-дара шешімге әсер ететін барлық факторларды ескеріңіз. Егер Эбола қаупін талдауға және әрекет ету жоспарларын дайындауға жауапты сарапшылардың білімі мен өмірлік тәжірибесі әртүрлі басқа адамдар болса, олардың Президент Обамаға ұсыныстары бірдей болар ма еді? Егер дәл сол фактілер сәл басқаша түрде ұсынылса, әңгіме дәл солай өрбір ме еді? Егер негізгі тұлғалардың көңіл-күйі басқаша болса немесе кездесу қарлы боран кезінде өтсе, соңғы шешім бірдей болар ма еді? Осы тұрғыдан алғанда, жеке-дара шешім алдын ала анықталғандай көрінбейді. Біз тіпті білмейтін көптеген факторларға байланысты шешімнің басқаша болуы әбден мүмкін еді.

Контрфактуалды ойлаудың тағы бір жаттығуы ретінде әртүрлі елдер мен аймақтардың COVID-19 дағдарысына қалай жауап бергенін қарастырыңыз. Тіпті вирус оларға шамамен бір уақытта және ұқсас түрде соққы берсе де, жауаптарда үлкен айырмашылықтар болды. Бұл өзгермелілік әртүрлі елдердің шешім қабылдауындағы шудың айқын дәлелі болып табылады. Бірақ егер індет тек бір елге ғана тисе ше? Онда біз ешқандай өзгермелілікті бақыламас едік. Бірақ біздің өзгермелілікті көре алмауымыз шешімді азырақ шулы етпес еді.

Бұл теориялық талқылау маңызды. Егер жеке-дара шешімдер қайталанатын шешімдер сияқты шулы болса, онда қайталанатын шешімдердегі шуды азайтатын стратегиялар жеке-дара шешімдердің сапасын да жақсартуы керек.

Бұл көрінгеннен гөрі интуицияға қайшы келетін нұсқау. Сізде бірегей шешім қабылдау қажеттілігі туындағанда, интуицияңыз оған "бірегей" ретінде қарауды талап етеді. Кейбіреулер тіпті ықтималдық ойлау ережелері белгісіздік жағдайында қабылданатын жеке-дара шешімдерге мүлдем қатысы жоқ және мұндай шешімдер түбегейлі басқа көзқарасты қажет етеді деп санайды.

«Есіңізде болсын: жеке-дара шешім — бұл тек бір рет қана қабылданатын қайталанатын шешім. »

«Сізді тұлға етіп қалыптастырған жеке тәжірибелеріңіз бұл шешімге шынымен қатысты емес. »

Өлшеу — күнделікті өмірде де, ғылымда да нысанға немесе оқиғаға шкала бойынша мән беру үшін аспапты пайдалану әрекеті. Сіз кілемнің ұзындығын рулетка көмегімен дюйммен өлшейсіз. Сіз температураны термометрге қарап Фаренгейт немесе Цельсий градусымен өлшейсіз.

Пайымдау жасау әрекеті де осыған ұқсас. Судьялар қылмыс үшін тиісті түрме мерзімін белгілегенде, олар шкала бойынша мән береді. Андеррайтерлер тәуекелді сақтандыру үшін ақшалай құнын белгілегенде немесе дәрігерлер диагноз қойғанда да солай істейді. (Шкала міндетті түрде сандық болуы шарт емес: «күмәнсіз кінәлі», «асқынған меланома» және «ота жасау ұсынылады» дегендер де пайымдаулар болып табылады. )

Біздің анықтамамыз бойынша, пайымдау — бұл бір сөзбен немесе сөз тіркесімен қорытындылауға болатын түйін. Егер барлау аналитигі режимнің тұрақсыз екендігі туралы қорытындыға әкелетін ұзақ есеп жазса, тек сол қорытынды ғана пайымдау болып табылады. Пайымдау, өлшеу сияқты, пайымдау жасаудың психикалық әрекетіне де, оның нәтижесіне де қатысты. Және біз кейде "судья" (judge) терминін сот жүйесіне ешқандай қатысы болмаса да, пайымдау жасайтын адамдарды сипаттау үшін техникалық термин ретінде қолданамыз.

Дәлдік мақсат болғанымен, бұл мақсатқа жетудегі кемелдікке тіпті ғылыми өлшеулерде де, пайымдауда да ешқашан қол жеткізілмейді. Әрқашан қандай да бір қателік болады, оның бір бөлігі — ауытқу (bias), ал бір бөлігі — шу.

Шу мен ауытқудың қателікке қалай ықпал ететінін сезіну үшін, біз сізді бір минуттан аз уақыт алатын ойын ойнауға шақырамыз.

Енді телефоныңызда жазылған айналым ұзақтықтарына қараңыз. (Телефонның өзі шудан ада емес еді, бірақ ондағы шу өте аз болды. ) Сіз айналымдардың бәрі дәл он секунд емес екенін және олардың айтарлықтай ауқымда өзгеретінін көресіз. Сіз дәл сол уақытты қайталауға тырыстыңыз, бірақ оны істей алмадыңыз. Сіз бақылай алмаған бұл өзгермелілік — шудың мысалы.

Бұл нәтиже таңғалдырмайды, өйткені шу физиология мен психологияда әмбебап құбылыс. Жеке тұлғалар арасындағы өзгермелілік — биологиялық заңдылық; бір бұршақ сабағындағы екі бұршақ ешқашан бірдей болмайды. Бір адамның ішінде де өзгермелілік болады. Жүрек соғысыңыз дәлме-дәл жүйелі емес. Сіз бір қимылды мінсіз дәлдікпен қайталай алмайсыз. Сондай-ақ, аудиолог (есту қабілетін тексеретін маман) есту қабілетіңізді тексергенде, сіз ешқашан естімейтін өте ақырын дыбыстар және әрқашан еститін қатты дыбыстар болады. Бірақ кейде еститін, кейде өткізіп алатын дыбыстар да болады.

Біз пайымдау мен өлшеу арасындағы ұқсастыққа көп сүйенеміз, өйткені ол қателіктегі шудың рөлін түсіндіруге көмектеседі. Болжамдық пайымдаулар жасайтын адамдар нысананың ортасын көздейтін атқышқа немесе бөлшектің нақты салмағын өлшеуге тырысатын физикке ұқсайды. Олардың пайымдауларындағы шу қателікті білдіреді. Қарапайым тілмен айтқанда, пайымдау нақты мәнді мақсат еткенде, екі түрлі пайымдаудың екеуі де бірдей дұрыс болуы мүмкін емес. Өлшеу құралдары сияқты, кейбір адамдар нақты тапсырмада басқаларға қарағанда көбірек қателік жібереді — бәлкім, дағдының немесе дайындықтың жетіспеушілігінен. Бірақ, өлшеу құралдары сияқты, пайымдау жасайтын адамдар да ешқашан мінсіз емес. Біз олардың қателіктерін түсініп, өлшеуіміз керек.

Әрине, кәсіби пайымдаулардың көбі уақыт аралығын өлшеуден әлдеқайда күрделі. 4-тарауда біз кәсіби пайымдаулардың әртүрлі түрлерін анықтап, олардың неге бағытталғанын зерттейміз. 5-тарауда қателікті қалай өлшеуге болатынын және жүйелік шудың оған қосқан үлесін қалай анықтауға болатынын талқылаймыз. 6-тарау жүйелік шуға тереңірек үңіліп, оның құрамдас бөліктерін, яғни шудың әртүрлі түрлерін анықтайды. 7-тарауда біз осы құрамдас бөліктердің бірін — жағдайлық шуды (occasion noise) қарастырамыз. Соңында, 8-тарауда топтардың пайымдаулардағы шуды қалай күшейтетінін көрсетеміз.

Осы тараулардан қарапайым қорытынды шығады: өлшеу құралы сияқты, адам санасы да мінсіз емес — ол ауытқулы (biased) әрі шулы (noisy). Неге және қаншалықты? Білейік.

Бұл кітап кең мағынадағы кәсіби пайымдаулар туралы және ол пайымдау жасайтын кез келген адамның құзыретті екенін және оны дұрыс жасауға тырысатынын негізге алады. Дегенмен, пайымдау ұғымының өзі пайымдаудың дұрыс екеніне ешқашан сенімді бола алмайтындығыңызды еріксіз мойындауды білдіреді.

Пайымдауда қаншалықты келіспеушіліктің қолайлы екендігінің өзі пайымдау шешімі болып табылады және мәселенің қиындығына байланысты болады. Пайымдау абсурд болған кезде келісімге келу оңай. Қарапайым алаяқтық ісі бойынша шығарған үкімдері қатты ерекшеленетін судьялар бір доллар айыппұл мен өмір бойына бас бостандығынан айырудың екеуі де негізсіз екенімен келіседі. Шарап байқауларындағы төрешілер қай шараптардың медаль алуы керектігі туралы қатты ерекшеленеді, бірақ көбінесе жарамсыз деп танылғандарға қатысты жиіркеніштерінде бірауыздан болады.

Пайымдау тәжірибесін әрі қарай талқыламас бұрын, біз сізден оны өзіңіз жасап көруді сұраймыз. Егер сіз бұл жаттығуды соңына дейін орындасаңыз, осы тараудың қалған бөлігін жақсырақ түсінесіз.

Майкл Гамбарди отыз жеті жаста. Ол он екі жыл бұрын Гарвард бизнес мектебін бітіргеннен бері бірнеше лауазымда жұмыс істеген. Бастапқыда ол екі стартаптың негізін қалаушы және инвестор болды, бірақ олар қаржылық қолдау таппай сәтсіздікке ұшырады. Кейін ол ірі сақтандыру компаниясына қосылып, тез арада Еуропа бойынша аймақтық операциялық директор лауазымына дейін көтерілді. Бұл қызметте ол шағымдарды уақтылы шешуде маңызды жақсартуды бастады және басқарды. Әріптестері мен қарамағындағылар оны тиімді, бірақ сонымен бірге өктем және дөрекі деп сипаттады, оның жұмыс істеген кезеңінде басшылардың ауысуы жиі болды. Әріптестері мен қарамағындағылар оның адалдығын және сәтсіздіктер үшін жауапкершілікті өз мойнына алуға дайын екенін растайды. Соңғы екі жылда ол бастапқыда банкроттық қаупі бар орта көлемдегі қаржы компаниясының бас директоры болып жұмыс істеді. Ол компанияны тұрақтандырды, онда онымен жұмыс істеу қиын болса да, ол сәтті басшы болып саналады. Ол басқа жұмысқа ауысуға мүдделі екенін білдірді. Одан бірнеше жыл бұрын сұхбат алған кадр мамандары оған креативтілігі мен қуаты үшін жоғары баға берді, бірақ оны тәкәппар және кейде қатыгез деп сипаттады.

Есіңізде болсын, Майкл — орташа табысты және бәсекелестік артып келе жатқан аймақтық қаржы фирмасының бас директоры лауазымына кандидат. Егер Майкл жұмысқа алынса, оның екі жылдан кейін әлі де өз орнында қалу ықтималдығы қандай? Әрі қарай оқымас бұрын 0-ден 100-ге дейінгі аралықта нақты бір санды шешіңіз. Қажет болса, сипаттаманы қайта оқыңыз.

Егер сіз бұл тапсырмаға байыпты қарасаңыз, оның қиын екенін байқаған боларсыз. Мұнда көптеген ақпарат бар, олардың көбі бір-біріне қайшы келетіндей көрінеді. Сізге пайымдау жасау үшін қажетті біртұтас әсерді қалыптастыру үшін күресуге тура келді. Ол әсерді қалыптастыру кезінде сіз маңызды болып көрінген кейбір егжей-тегжейлерге назар аудардыңыз және басқаларын елемедіңіз. Егер сізден таңдаған саныңызды түсіндіруді сұраса, сіз бірнеше маңызды фактілерді атар едіңіз, бірақ олар пайымдауыңызды толық негіздеу үшін жеткіліксіз болар еді.

Сіз өткен ойлау процесі біз «пайымдау» деп атайтын психикалық операцияның бірнеше ерекшеліктерін көрсетеді:

Гамбарди тапсырмасының тексерілмейтін сипаты сіздің оған деген көзқарасыңызды өзгертті ме? Мысалы, сіз өзіңізден Гамбардидің шынайы немесе ойдан шығарылған кейіпкер екенін сұрадыңыз ба? Мәтіннің соңында нәтиже белгілі бола ма деп ойландыңыз ба? Тіпті солай болған күннің өзінде, ол ақпарат сіз бетпе-бет келген сұрақтың жауабын бермейтіні туралы ойландыңыз ба? Сірә, жоқ, өйткені сұраққа жауап берген кезде бұл ойлар маңызды болып көрінбеді.

Тексерілу мүмкіндігі пайымдау тәжірибесін өзгертпейді. Белгілі бір дәрежеде сіз жауабы жақын арада белгілі болатын мәселе туралы көбірек ойлануыңыз мүмкін, өйткені қателігіңіздің ашылуынан қорқу зейініңізді жинақтайды. Керісінше, сіз абсурдтық деңгейдегі гипотетикалық мәселе туралы ойланудан бас тартуыңыз мүмкін («Егер Гамбардидің үш аяғы болса және ұша алса, ол жақсырақ бас директор болар ма еді? »). Бірақ, жалпы алғанда, сіз ақылға қонымды гипотетикалық мәселені шынайы мәселемен бірдей шешесіз. Бұл ұқсастық психологиялық зерттеулер үшін өте маңызды, олардың көбі ойдан шығарылған есептерді қолданады.

Нәтиже болмағандықтан — және сіз оның болатыны туралы өзіңізден сұрамаған да боларсыз — сіз сол нәтижеге қатысты қатені азайтуға тырысқан жоқсыз. Сіз пайымдауды дұрыс жасауға, яғни жауап ретінде ұсынуға жеткілікті сенімді болатын санға тоқталуға тырыстыңыз. Әрине, сіз төрт жерде алты жиырма төрт болатынына сенімді болғандай, бұл жауапқа толықтай сенімді болған жоқсыз. Сіз белгілі бір белгісіздікті сезіндіңіз (және біз көретініміздей, ол сіз ойлағаннан да көп болуы мүмкін). Бірақ белгілі бір сәтте сіз бұдан әрі алға баспайтыныңызды түсініп, бір жауапқа тоқтадыңыз.

Бұл ішкі сигналдың маңызды ерекшелігі — бірізділік сезімі пайымдау тәжірибесінің бір бөлігі болып табылады. Ол нақты нәтижеге байланысты емес. Соның нәтижесінде ішкі сигнал тексерілетін пайымдаулар сияқты тексерілмейтін пайымдаулар үшін де қолжетімді. Бұл Гамбарди сияқты ойдан шығарылған кейіпкер туралы пайымдау жасаудың неге шынайы әлем туралы пайымдау жасаумен бірдей сезілетінін түсіндіреді.

Тексерілу мүмкіндігі пайымдау процесі жүріп жатқан кезде оның тәжірибесін өзгертпейді. Дегенмен, ол оқиғадан кейінгі бағалауды өзгертеді.

Тексерілетін пайымдауларды объективті бақылаушы қателіктің қарапайым өлшемі бойынша бағалай алады: пайымдау мен нәтиже арасындағы айырмашылық. Егер синоптик бүгінгі ең жоғары температура Фаренгейт бойынша жетпіс градус болады десе, ал ол алпыс бес градус болса, синоптик плюс бес градус қате жіберді. Әлбетте, бұл тәсіл нақты нәтижесі жоқ Гамбарди мәселесі сияқты тексерілмейтін пайымдаулар үшін жұмыс істемейді. Онда жақсы пайымдауды не құрайтынын қалай шешеміз?

Пайымдау процесін бағалаудың бір жолы — бұл процесс көптеген жағдайларға қолданылғанда оның қалай жұмыс істейтінін бақылау. Мысалы, жергілікті сайлауда көптеген кандидаттардың жеңіске жету ықтималдығын белгілеген саяси болжамшыны алайық. Ол осы кандидаттардың жүзін «жеңіске жету ықтималдығы 70%» деп сипаттады. Егер олардың жетпісі соңында сайланса, бұл болжамшының ықтималдық шкаласын қолданудағы шеберлігінің жақсы көрсеткіші болып табылады. Бірде-бір ықтималдық пайымдауын дұрыс немесе бұрыс деп жариялау мүмкін болмаса да, пайымдаулар жиынтық ретінде тексеріледі. Сол сияқты, белгілі бір топқа қатысты біржақтылықты (bias) жағдайлардың едәуір саны бойынша статистикалық нәтижелерді зерттеу арқылы жақсырақ анықтауға болады.

Пайымдау процесі туралы қойылатын тағы бір сұрақ — оның логика принциптеріне немесе ықтималдықтар теориясына сәйкестігі. Пайымдаудың когнитивті біржақтылығы туралы көптеген зерттеулер осы бағытта жүргізілді.

Шешім қабылдау саласының ғалымдары бұл қайшылықты шешу үшін нақты кеңес береді: бір жағдайдың нәтижесіне емес, процеске назар аударыңыз. Дегенмен, біз бұл нақты өмірде стандартты тәжірибе емес екенін мойындаймыз. Мамандар әдетте олардың пайымдаулары тексерілетін нәтижелерге қаншалықты сәйкес келетініне қарай бағаланады, егер олардан пайымдауларында не нәрсеге ұмтылатынын сұрасаңыз, олар нақты сәйкестік деп жауап береді.

Қорыта айтқанда, адамдар әдетте тексерілетін пайымдауларда нәтижеге сәйкес келетін болжамға ұмтылады. Ал олардың тексерілу мүмкіндігіне қарамастан қол жеткізуге тырысатыны — жағдайдың фактілері мен пайымдау арасындағы бірізділік арқылы берілетін пайымдаудың аяқталғаны туралы ішкі сигнал. Ал нормативтік тұрғыдан алғанда, олар ұқсас жағдайлар жиынтығында ең жақсы нәтиже беретін пайымдау процесіне ұмтылуы керек.

Бағалаушы пайымдаудың басқа түрі бірнеше нұсқалар мен олардың арасындағы таңдауды қамтитын шешімдерде жасалады. Жұмысқа кандидаттарды таңдайтын менеджерлерді, стратегиялық нұсқаларды шешуі керек басқару командаларын немесе тіпті Африкадағы эпидемияға қалай әрекет ету керектігін таңдайтын президенттерді елестетіп көріңіз. Әрине, бұл шешімдердің барлығы мәлімет беретін болжамдық пайымдауларға негізделеді — мысалы, кандидат бірінші жылы өзін қалай көрсетеді, қор нарығы белгілі бір стратегиялық қадамға қалай жауап береді немесе эпидемия бақылаусыз қалса, қаншалықты тез таралады. Бірақ түпкілікті шешімдер әртүрлі нұсқалардың артықшылықтары мен кемшіліктері арасындағы таңдауды қажет етеді және бұл таңдаулар бағалаушы пайымдаулар арқылы шешіледі.

Болжамдық пайымдаулар сияқты, бағалаушы пайымдаулар да шектеулі келіспеушілік күтеді. Бірде-бір өзін құрметтейтін федералды судья: «Бұл маған ең ұнайтын жаза, әріптестерімнің басқаша ойлайтыны маған бәрібір», — деп айтпайды. Бірнеше стратегиялық нұсқаларды таңдайтын шешім қабылдаушылар бірдей ақпараты бар және мақсаттары бірдей әріптестері мен бақылаушылар олармен келіседі немесе тым қатты келіспейді деп күтеді. Бағалаушы пайымдаулар ішінара оларды жасаушылардың құндылықтары мен талғамдарына байланысты, бірақ олар тек талғам немесе пікір мәселесі емес.

Сол себепті болжамдық және бағалаушы пайымдаулар арасындағы шекара бұлдыр және пайымдау жасайтын адамдар оны жиі сезбейді. Үкім кесетін судьялар немесе эссе бағалайтын профессорлар өз тапсырмалары туралы терең ойланады және «дұрыс» жауапты табуға тырысады. Олар өз пайымдауларына және олардың негіздемелеріне сенімді болады. Мамандар өз пайымдаулары болжамдық («Бұл жаңа өнім қаншалықты жақсы сатылады? ») немесе бағалаушы («Осы жылы менің көмекшім өзін қалай көрсетті? ») болған кезде де өздерін бірдей сезінеді, бірдей әрекет етеді және өздерін ақтау үшін бірдей сөйлейді.

Болжамдық пайымдауларда шудың байқалуы әрқашан бірдеңенің дұрыс емес екенін білдіреді. Егер екі дәрігер диагноз бойынша келіспесе немесе екі болжамшы келесі тоқсандағы сатылымдар туралы келіспесе, олардың кем дегенде біреуі қателесуі керек. Қате олардың біреуінің біліктілігі төмен болғандықтан, сондықтан қателесу ықтималдығы жоғары болғандықтан немесе шудың басқа көзінен болуы мүмкін. Себебіне қарамастан, дұрыс пайымдау жасай алмау осы адамдардың диагноздары мен болжамдарына сенетіндер үшін ауыр зардаптарға әкелуі мүмкін.

Бағалаушы пайымдаулардағы шу басқа себеппен проблемалы болып табылады. Төрешілер алмастырылатын және кездейсоқ тағайындалады деп есептелетін кез келген жүйеде бір іс бойынша үлкен келіспеушіліктер әділдік пен бірізділік күтулерін бұзады. Егер бір айыпталушыға берілген үкімдерде үлкен айырмашылықтар болса, біз судья Франкель айыптаған «ерікті қатыгездіктер» саласындамыз. Тіпті жекеленген үкім кесудің құндылығына сенетін және ұрының жазасы бойынша келіспейтін судьялардың өзі пайымдауды лотереяға айналдыратын келіспеушілік деңгейінің проблемалы екенімен келіседі. Дәл осындай жағдай (драмалық деңгейі төмен болса да) бір эссеге мүлдем әртүрлі бағалар қойылғанда, бір мейрамханаға әртүрлі қауіпсіздік рейтингтері берілгенде немесе бір мәнерлеп сырғанаушыға әртүрлі ұпайлар берілгенде немесе депрессиядан зардап шегетін бір адам әлеуметтік мүгедектік бойынша жәрдемақы алып, ал дәл сондай жағдайдағы екінші адам ештеңе алмағанда орын алады.

Әділетсіздік шамалы ғана алаңдаушылық тудырған күннің өзінде, жүйелік шу басқа проблема тудырады. Бағалаушы пайымдаулар әсер ететін адамдар бұл пайымдаулар көрсететін құндылықтар жеке судьялардың емес, жүйенің құндылықтары болады деп күтеді. Егер ақауы бар ноутбукке шағымданған бір тұтынушы ақшасын толық қайтарып алса, ал екіншісі жай ғана кешірім алса; немесе компанияда бес жыл жұмыс істеген бір қызметкер лауазымын көтеруді сұрап, оған қол жеткізсе, ал жұмыс нәтижелері дәл сондай басқа қызметкерге сыпайы түрде бас тартылса, демек бірдеңе қатты дұрыс емес болғаны. Жүйелік шу — бұл бірізділіктің жоқтығы, ал бірізділіктің жоқтығы жүйенің беделіне нұқсан келтіреді.

Шуды өлшеу үшін бізге бір мәселе бойынша бірнеше пайымдау қажет. Бізге шынайы мәнді білудің қажеті жоқ. Кіріспедегі ату алаңы туралы оқиға көрсеткендей, нысананың артқы жағына қарағанда, ортасы (bull’s-eye) көрінбейді, бірақ біз оқтардың шашырауын көре аламыз. Барлық атқыштардың бір нысананы көздегенін білген бойда біз шуды өлшей аламыз. Шу аудиті осыны істейді. Егер біз барлық болжамшыларымыздан келесі тоқсандағы сатылымдарды бағалауды сұрасақ, олардың болжамдарындағы шашырау — бұл шу.

Біржақтылық пен шу арасындағы бұл айырмашылық пайымдауларды жақсартудың практикалық мақсаты үшін өте маңызды. Пайымдаулардың дұрыстығын тексере алмасақ та, оларды жақсарта аламыз деп айту парадоксалды болып көрінуі мүмкін. Бірақ біз жақсарта аламыз — егер шуды өлшеуден бастасақ. Пайымдаудың мақсаты тек дәлдік пе әлде құндылықтар арасындағы күрделі тепе-теңдік пе, соған қарамастан шу жағымсыз және жиі өлшенетін нәрсе. Шу өлшенгеннен кейін, 5-бөлімде талқылайтынымыздай, оны жиі азайтуға болады.

«Иә, бұл пайымдау мәселесі, бірақ кейбір пайымдаулар шындықтан соншалықты алыс, сондықтан олар қате».

«Сенін кандидаттар арасындағы таңдауың салмақты пайымдау емес, жай ғана талғамның көрінісі болды».

«Шешім қабылдау болжамдық та, бағалаушы да пайымдауларды қажет етеді».

Бірізді біржақтылықтың (bias) шығыны көп қателерге әкелуі мүмкін екені анық. Егер таразы салмағыңызға үнемі белгілі бір мөлшерді қосып көрсетсе, егер ынталы менеджер жобалардың аяқталу уақытын жүйелі түрде екі есе аз деп болжаса немесе жасқаншақ басшы жылдан жылға болашақ сатылымдар туралы тым пессимистік көзқараста болса, нәтижесінде көптеген елеулі қателіктер орын алады.

Біз енді шудың да шығыны көп қателерге әкелетінін көрдік. Егер менеджер көбінесе жобалар нақты уақытынан екі есе аз уақыт алады деп болжаса және кейде олар нақты уақытынан екі есе көп уақыт алады деп болжаса, менеджер «орташа алғанда» дұрыс айтады деудің пайдасы жоқ. Әртүрлі қателер бір-бірін жоймайды, олар жинақталады.

Сондықтан маңызды сұрақ — біржақтылық пен шу қателікке қалай және қаншалықты әсер етеді. Бұл тарау осы сұраққа жауап беруді мақсат етеді. Оның негізгі хабары қарапайым: кез келген түрдегі кәсіби пайымдауларда, мақсат дәлдік болған кезде, біржақтылық пен шу жалпы қатені есептеуде бірдей рөл атқарады. Кейбір жағдайларда негізгі үлесті біржақтылық қосады; басқа жағдайларда бұл шу болады (және бұл жағдайлар күткеннен де жиі кездеседі). Бірақ кез келген жағдайда, шуды азайту жалпы қателікке біржақтылықты дәл сондай мөлшерде азайтумен бірдей әсер етеді. Сол себепті шуды өлшеу және азайту біржақтылықты өлшеу және азайту сияқты жоғары басымдыққа ие болуы керек.

Бұл қорытынды ғылым мен статистикада жалпы қабылданған және ұзақ тарихы бар қатені өлшеудің ерекше тәсіліне негізделген. Бұл тарауда біз сол тарихқа шолу жасап, негізгі қисынды қысқаша баяндаймыз.

Көптеген сату болжамшыларын жұмысқа алатын GoodSell атты ірі бөлшек сауда компаниясын елестетіңіз. Олардың жұмысы — GoodSell-дің әртүрлі аймақтардағы нарық үлесін болжау. Мүмкін, шу тақырыбындағы кітапты оқығаннан кейін, GoodSell болжау бөлімінің басшысы Эми Симкин шу аудитін өткізген болар. Барлық болжамшылар бір аймақтағы нарық үлесі туралы тәуелсіз бағалаулар жасады.

3-суретте шу аудитінің (тым тегіс) нәтижелері көрсетілген. Эми болжамдардың қалыпты немесе Гаусс үлестірімі деп те аталатын таныс қоңырау тәрізді қисық бойымен таралғанын көре алады. Қоңырау қисығының шыңымен көрсетілген ең жиі кездесетін болжам — 44%. Эми сонымен қатар компанияның болжау жүйесінің өте шулы екенін көре алады: егер бәрі дәл болса, бірдей болуы тиіс болжамдар едәуір ауқымда ауытқиды.

Алғашқы шу аудитінен бір жыл өткен соң, болжамдаушылар болжағысы келген нәтиже белгілі болды. Нысаналы аймақтағы нарық үлесі 34% болып шықты. Енді біз әрбір болжамдаушының қателігін білеміз, бұл жай ғана болжам мен нақты нәтиже арасындағы айырмашылық. 34% болжамы үшін қателік — 0, 44% орташа болжамы үшін — 10%, ал 24% төмен болжамы үшін қателік — -10%.

4-сурет қателіктердің таралуын көрсетеді. Бұл 3-суреттегі болжамдардың таралуымен бірдей, тек әрбір болжамнан нақты мән (34%) шегерілген. Таралу формасы өзгерген жоқ және стандартты ауытқу (біздің шу өлшеміміз) әлі де 10%-ды құрайды.

3 және 4-суреттердің айырмашылығы нысанаға атылған оқтардың ізіне алдыңғы және артқы жағынан қараудың айырмашылығына ұқсас (кіріспені қараңыз). Ату кезіндегі шуды байқау үшін нысананың орнын білу қажет емес еді; сол сияқты, нақты нәтижені білу болжамдағы шу туралы бұрыннан белгілі нәрсеге ештеңе қоспайды.

Эми Симкин мен оның бастығы енді бұрын білмеген нәрсені — болжамдардағы жүйелі ауытқудың (bias) мөлшерін біледі. Жүйелі ауытқу — бұл қателіктердің орташа мәні, ол бұл жағдайда 10%-ға тең. Демек, бұл деректер жиынтығында жүйелі ауытқу мен шу сандық тұрғыдан бірдей болып шықты. (Түсінікті болу үшін айта кетейік, шу мен жүйелі ауытқудың бұл теңдігі жалпы ереже емес, бірақ олардың тең болуы олардың рөлін түсінуді жеңілдетеді. ) Болжамдаушылардың көпшілігі оптимистік қателік жасағанын көруге болады — яғни, олар қол жеткізілетін нарық үлесін асыра бағалады: олардың көпшілігі нөлдік қателік жолағының оң жағында қателесті. (Шын мәнінде, қалыпты таралу қасиеттерін пайдалана отырып, біз бұл жағдай болжамдардың 84%-ына қатысты екенін білеміз. )

Эмидің бастығы өз ризашылығын жасырмай, оның айтқаны дұрыс болғанын атап өтті. Болжамдарда жүйелі ауытқу өте көп болды! Шынында да, енді жүйелі ауытқуды азайту жақсы нәтиже беретіні анық. Бірақ Эми әлі де болса: "Осыдан бір жыл бұрын — және қазір де — шуды азайту дұрыс идея болар ма еді? " — деп ойлайды. Мұндай жақсартудың құны жүйелі ауытқуды азайтумен салыстырғанда қандай болар еді?

Гаустың жалпы қателікті өлшеуге қатысты дәлелдері бұл кітаптың ауқымынан тыс, және оның шешімі бірден түсінікті бола қоймайды. Неліктен қателіктердің квадратын пайдалану керек? Бұл идея ерікті, тіпті оғаш көрінуі мүмкін. Дегенмен, көріп отырғаныңыздай, ол сіз бөлісетін интуицияға негізделген.

Мұның себебін түсіну үшін, мүлдем басқа болып көрінетін, бірақ шын мәнінде дәл сондай мәселеге тоқталайық. Сізге сызғыш беріліп, сызықтың ұзындығын миллиметрге дейінгі дәлдікпен өлшеу тапсырылды делік. Сізге бес рет өлшеуге рұқсат берілген. Олар 5-суреттегі сызықта төмен қараған үшбұрыштармен көрсетілген.

Сізге түсінікті осы бағалау мәселесі мен бізді қызықтыратын жалпы қателікті өлшеу мәселесінің арасында тығыз байланыс бар. Олар, шын мәнінде, бір монетаның екі жағы. Себебі ең жақсы бағалау — қолжетімді өлшемдердің жалпы қателігін барынша азайтатын бағалау. Соған сәйкес, егер орташа мән ең жақсы бағалау деген интуицияңыз дұрыс болса, онда сіз жалпы қателікті өлшеу үшін қолданатын формула қателік минималды болатын мән ретінде арифметикалық орташаны беруі керек.

MSE-де дәл осы қасиет бар — және бұл қасиетке ие жалғыз жалпы қателік анықтамасы. 6-суретте біз сызықтың нақты ұзындығының он ықтимал бүтін мәні үшін бес өлшем жиынтығындағы MSE мәнін есептедік. Мысалы, егер нақты мән 971 болса, бес өлшемдегі қателіктер 0, 1, 2, 8 және 9 болар еді. Бұл қателіктердің квадраттарының қосындысы 150-ге, ал орташа мәні 30-ға тең. Бұл — кейбір өлшемдердің нақты мәннен алыс екенін көрсететін үлкен сан. MSE мәні 975-ке (орташа мәнге) жақындаған сайын азайып, сол нүктеден асқан соң қайтадан өсетінін көруге болады. Орташа мән біздің ең жақсы бағалауымыз болып табылады, өйткені ол жалпы қателікті барынша азайтатын мән.

Сондай-ақ, сіздің бағалауыңыз орташа мәннен алшақтаған сайын жалпы қателіктің жылдам өсетінін көруге болады. Мысалы, сіздің бағалауыңыз небәрі 3 миллиметрге, 976-дан 979-ға дейін өскенде, MSE екі есе артады. Бұл MSE-нің негізгі ерекшелігі: квадраттау үлкен қателіктерге кішілерге қарағанда әлдеқайда үлкен салмақ береді.

Енді Гаустың жалпы қателікті өлшеу формуласы неліктен орташа квадраттық қателік деп аталатынын және оның бағалау әдісі неліктен ең кіші квадраттар әдісі деп аталатынын түсіндіңіз. Қателіктерді квадраттау — оның орталық идеясы және ешқандай басқа формула "орташа мән — ең жақсы бағалау" деген интуицияңызға сәйкес келмейді.

Гаусс тәсілінің артықшылықтарын басқа математиктер тез мойындады. Гаусс MSE-ді (және басқа да математикалық жаңалықтарды) Еуропаның ең үздік астрономдары шеше алмаған жұмбақты шешу үшін қолданды: 1801 жылы күннің шұғыласына сіңіп жоғалып кетпес бұрын қысқа уақыт бойы ғана бақыланған Церера астероидын қайта табу. Астрономдар Церераның траекториясын бағалауға тырысты, бірақ олардың телескоптарының өлшеу қателігін есепке алу тәсілі қате болды және планета олардың нәтижелері көрсеткен жерде қайта пайда болмады. Гаусс олардың есептеулерін ең кіші квадраттар әдісін қолдана отырып қайта жасады. Астрономдар телескоптарын ол көрсеткен нүктеге бағыттағанда, олар Церераны тапты!

Түрлі саладағы ғалымдар ең кіші квадраттар әдісін тез қабылдады. Екі ғасырдан астам уақыт өтсе де, ол дәлдікке қол жеткізу мақсаты болып табылатын барлық жерде қателіктерді бағалаудың стандартты тәсілі болып қала береді. Қателіктерді олардың квадраты бойынша өлшеу статистика үшін өте маңызды. Барлық ғылыми салалардағы қосымшалардың басым көпшілігінде MSE басымдыққа ие. Көріп отырғанымыздай, бұл тәсілдің күтпеген салдарлары бар.

Жүйелі ауытқу мен шудың қателіктегі рөлін біз "қателік теңдеулері" деп атайтын екі өрнекпен оңай қорытындылауға болады. Бұл теңдеулердің біріншісі бір өлшемдегі қателікті сізге бұрыннан таныс екі компонентке жіктейді: жүйелі ауытқу (орташа қателік) және қалдық "шулы қателік". Шулы қателік — қателік жүйелі ауытқудан үлкен болғанда оң, ал кіші болғанда теріс болады. Шулы қателіктердің орташа мәні нөлге тең. Бірінші қателік теңдеуінде жаңа ештеңе жоқ.

Екінші қателік теңдеуі біз енгізген жалпы қателік өлшемі — MSE-нің жіктелуі болып табылады. Қарапайым алгебраның көмегімен MSE жүйелі ауытқу мен шудың квадраттарының қосындысына тең екенін көрсетуге болады. (Есіңізде болсын, шу — бұл өлшемдердің стандартты ауытқуы, ол шулы қателіктердің стандартты ауытқуымен бірдей. ) Сонымен:

Бұл теңдеудің формасы — екі квадраттың қосындысы — сізге мектептегі сүйікті Пифагор теоремасын еске түсіруі мүмкін. Есіңізде болса, тікбұрышты үшбұрышта екі кіші қабырғаның квадраттарының қосындысы ең ұзын қабырғаның (гипотенузаның) квадратына тең. Бұл қателік теңдеуін қарапайым визуализациялауға мүмкіндік береді, мұнда MSE, Жүйелі ауытқу² және Шу² тікбұрышты үшбұрыштың қабырғаларындағы үш шаршының аудандары болып табылады. 7-суретте MSE (күңгірт шаршының ауданы) басқа екі шаршының аудандарының қосындысына қалай тең болатыны көрсетілген. Сол жақ панельде жүйелі ауытқуға қарағанда шу көбірек; оң жақта жүйелі ауытқу шудан көп. Бірақ MSE бірдей және қателік теңдеуі екі жағдайда да орындалады.

Математикалық өрнек пен оның визуалды бейнесі көрсеткендей, жүйелі ауытқу мен шу қателік теңдеуінде бірдей рөл атқарады. Олар бір-біріне тәуелсіз және жалпы қателікті анықтауда бірдей салмаққа ие. (Кейінгі тарауларда шудың компоненттерін талдағанда да осындай квадраттар қосындысына жіктеуді қолданатынымызды ескеріңіз. )

Қателік теңдеуі Эми көтерген практикалық сұраққа жауап береді: шуды немесе жүйелі ауытқуды бірдей мөлшерге азайту жалпы қателікке қалай әсер етеді? Жауабы айқын: қателік теңдеуінде жүйелі ауытқу мен шу бір-бірін алмастыра алады және қайсысы азайтылғанына қарамастан, жалпы қателіктің кемуі бірдей болады. Жүйелі ауытқу мен шу тең болған 4-суретте (екеуі де 10%), олардың жалпы қателікке қосатын үлесі де тең.

Қателік теңдеуі сондай-ақ Эми Симкиннің шуды азайтуға тырысқан алғашқы талпынысын толықтай қолдайды. Шуды байқаған сайын, оны азайтуға жұмыс істеу керек! Теңдеу Эмидің бастығы "GoodSell болжамдардағы жүйелі ауытқуды өлшегенше күтуі керек" деп айтқанда қателескенін көрсетеді. Жалпы қателік тұрғысынан алғанда, шу мен жүйелі ауытқу тәуелсіз: шуды азайтудың пайдасы жүйелі ауытқудың мөлшеріне қарамастан бірдей.

Бұл ұғым интуицияға қайшы келеді, бірақ өте маңызды. Оны суреттеу үшін 8-суретте жүйелі ауытқу мен шуды бірдей мөлшерге азайтудың әсері көрсетілген. Екі панельде де не нәрсеге қол жеткізілгенін бағалау үшін қателіктердің бастапқы таралуы (4-суреттен) үзік сызықпен көрсетілген.

А панелінде Эмидің бастығының айтқаны болды деп есептейік: ол жүйелі ауытқудың қандай екенін анықтап, оны екі есе азайтудың жолын тапты (бәлкім, тым оптимистік болжамдаушыларға кері байланыс беру арқылы). Шу бойынша ештеңе жасалған жоқ. Жақсарту көрініп тұр: болжамдардың бүкіл таралуы нақты мәнге жақындады.

Б панелінде Эми жеңіп шықса не болатынын көрсетеміз. Жүйелі ауытқу өзгерген жоқ, бірақ шу екі есе азайды. Мұндағы парадокс — шуды азайту жағдайды нашарлатқан сияқты көрінеді. Болжамдар енді көбірек шоғырланған (шу азырақ), бірақ дәлірек емес (жүйелі ауытқу азайған жоқ). Бұрын болжамдардың 84%-ы нақты мәннің бір жағында болса, қазір барлығы дерлік (98%) нақты мәннен асып түсу бағытында қателеседі. Шуды азайту болжамдарды "дәлірек қате" еткен сияқты — бұл Эми күткен жақсарту емес!

Дегенмен, сыртқы көрініске қарамастан, жалпы қателік Б панелінде де А панеліндегідей мөлшерде азайды. Б панеліндегі нашарлау елесі жүйелі ауытқу туралы қате интуициядан туындайды. Жүйелі ауытқудың сәйкес өлшемі — оң және теріс қателіктердің теңсіздігі емес. Ол — қалыпты таралу қисығының шыңы мен нақты мән арасындағы қашықтық болып табылатын орташа қателік. Б панелінде бұл орташа қателік бастапқы жағдайдан өзгерген жоқ — ол әлі де 10%-ға тең, бірақ нашарлаған жоқ. Шынында да, жүйелі ауытқудың болуы енді анық байқалады, өйткені ол жалпы қателіктің үлкен бөлігін құрайды (50% емес, 80%). Бірақ бұл шудың азайғанына байланысты. Керісінше, А панелінде жүйелі ауытқу азайды, бірақ шу азайған жоқ. Түпкілікті нәтиже — екі панельде де MSE бірдей: шуды немесе жүйелі ауытқуды бірдей мөлшерге азайту MSE-ге бірдей әсер етеді.

Бұл мысал көрсеткендей, MSE болжамдық пайымдауларды бағалау туралы жалпы интуициямен қайшы келеді. MSE-ні азайту үшін сіз үлкен қателіктерден аулақ болуға назар аударуыңыз керек. Мысалы, ұзындықты өлшесеңіз, қателікті 11 см-ден 10 см-ге дейін азайтудың әсері, қателікті 1 см-ден 0-ге (дәл тигізуге) дейін азайту әсерінен 21 есе үлкен. Өкінішке орай, бұл мәселеде адамдардың интуициясы болуы керек нәрсенің кері бейнесі сияқты: адамдар нысанаға дәл тигізуге өте құмар және кішкентай қателіктерге өте сезімтал, бірақ олар екі үлкен қателіктің арасындағы айырмашылыққа мүлдем мән бермейді. Сіз өз мақсатыңызды нақты пайымдаулар жасау деп шын ниетпен сенсеңіз де, нәтижелерге эмоционалды реакцияңыз ғылым анықтаған дәлдікке қол жеткізумен үйлеспеуі мүмкін.

Әрине, мұндағы ең жақсы шешім — шуды да, жүйелі ауытқуды да азайту болар еді. Жүйелі ауытқу мен шу тәуелсіз болғандықтан, Эми Симкин мен оның бастығының бірін таңдаудың қажеті жоқ. Осыған байланысты, егер GoodSell шуды азайтуға шешім қабылдаса, шуды азайтудың жүйелі ауытқуды көрінетін (тіпті байқамау мүмкін емес) ету фактісі жақсы нәтиже беруі мүмкін. Шуды азайтуға қол жеткізу жүйелі ауытқуды азайтудың компания күн тәртібіндегі келесі мәселе болуын қамтамасыз етеді.

Жүйелі ауытқу шудан әлдеқайда үлкен болса, шуды азайту басымдығы азырақ болар еді. Бірақ GoodSell мысалы атап өтуге тұрарлық тағы бір сабақ береді. Бұл жеңілдетілген модельде біз шу мен жүйелі ауытқуды тең деп қабылдадық. Қателік теңдеуінің формасын ескерсек, олардың жалпы қателікке қосатын үлесі де тең: жүйелі ауытқу жалпы қателіктің 50%-ын құрайды, шу да 50%-ын құрайды. Дегенмен, атап өткеніміздей, болжамдаушылардың 84%-ы бір бағытта қателеседі. Шумен бірдей әсер ету үшін жүйелі ауытқудың осындай үлкен болуы қажет (жеті адамның алтауы бір бағытта қателеседі! ). Сондықтан біз жүйелі ауытқудан гөрі шу көбірек болатын жағдайларды жиі кездестіретінімізге таңғалмауымыз керек.

Біз қателік теңдеуінің қолданылуын бір жағдайға — GoodSell аумағының бір нақты аймағына қатысты көрсеттік. Әрине, шу аудитін бірден бірнеше жағдай бойынша жүргізу әрқашан дұрыс. Ештеңе өзгермейді. Қателік теңдеуі жеке жағдайларға қолданылады; ал жалпы теңдеу жағдайлар бойынша MSE, жүйелі ауытқудың квадраты және шудың квадратының орташа мәндерін алу арқылы шығарылады. Эми Симкин үшін бір немесе әртүрлі болжамдаушылардан бірнеше аймақ бойынша бірнеше болжам алу жақсырақ болар еді. Нәтижелерді орташаландыру оған GoodSell болжамдау жүйесіндегі жүйелі ауытқу мен шудың нақтырақ көрінісін берер еді.

Қателік теңдеуі — бұл кітаптың интеллектуалды негізі. Ол болжамдық пайымдаулардағы жүйелі шуды азайту мақсатының негіздемесін береді, бұл мақсат негізінен статистикалық жүйелі ауытқуды азайтумен бірдей маңызды. (Статистикалық жүйелі ауытқу — әлеуметтік кемсітушіліктің синонимі емес; бұл жай ғана пайымдаулар жиынтығындағы орташа қателік екенін ескеруіміз керек. )

Қателік теңдеуі және біз жасаған қорытындылар жалпы қателік өлшемі ретінде MSE-ді қолдануға негізделген. Бұл ереже таза болжамдық пайымдауларға, соның ішінде максималды дәлдікке (ең аз жүйелі ауытқу) және анықтыққа (ең аз шу) қол жеткізуді мақсат ететін болжамдар мен бағалауларға жарамды.

Мысалы, лифт шығаратын компания үшін лифттің максималды жүктемесін бағалаудағы қателіктердің салдары анық асимметриялы: аз бағалау шығынға әкеледі, бірақ артық бағалау апатты болуы мүмкін. Квадраттық қателік пойызға үлгеру үшін үйден қашан шығу керектігі туралы шешімге де қатысты емес. Бұл шешім үшін бір минутқа кешігудің немесе бес минутқа кешігудің салдары бірдей. Ал 2-тараудағы сақтандыру компаниясы полистердің бағасын белгілегенде немесе талаптардың құнын бағалағанда, екі бағыттағы қателіктер де шығын әкеледі, бірақ олардың шығындары баламалы деп санауға негіз жоқ.

Бұл мысалдар шешім қабылдаудағы болжамдық және бағалаушы пайымдаулардың рөлін нақтылау қажеттілігін көрсетеді. Жақсы шешім қабылдаудың кең таралған қағидасы — құндылықтарыңыз бен фактілеріңізді араластырмау керек. Жақсы шешім қабылдау үміттер мен қорқыныштардан немесе талғамдар мен құндылықтардан мүлдем әсер алмайтын объективті және дәл болжамдық пайымдауларға негізделуі тиіс. Лифт компаниясы үшін бірінші қадам әртүрлі инженерлік шешімдер кезінде лифттің максималды техникалық жүктемесін бейтарап есептеу болар еді. Қауіпсіздік тек екінші қадамда, бағалаушы пайымдау максималды сыйымдылықты орнату үшін қолайлы қауіпсіздік шегін анықтаған кезде басты мәселеге айналады. (Әрине, бұл таңдау фактілерге негізделген пайымдауларға, мысалы, сол қауіпсіздік шегінің шығындары мен пайдасына да байланысты болады. ) Сол сияқты, вокзалға қашан шығу керектігін шешудің бірінші қадамы әртүрлі жол жүру уақыттарының ықтималдықтарын объективті түрде анықтау болуы керек. Пойыздан қалып қою және вокзалда уақытты босқа өткізудің тиісті шығындары сіз қабылдағыңыз келетін тәуекелді таңдаған кезде ғана маңызды болады.

Осы логика әлдеқайда маңызды шешімдерге де қатысты. Әскери қолбасшы шабуыл бастау туралы шешім қабылдағанда көптеген жайттарды ескеруі керек, бірақ ол сенетін барлау мәліметтерінің көбі болжамдық пайымдау мәселесі болып табылады. Пандемия сияқты денсаулық сақтау дағдарысына жауап беретін үкімет түрлі нұсқалардың оң және теріс жақтарын саралауы тиіс, бірақ әрбір нұсқаның (соның ішінде ештеңе істемеу шешімінің) ықтимал салдары туралы дәл болжамдарсыз ешқандай бағалау мүмкін емес.

Алдыңғы тарауда бір жағдайды өлшеудегі немесе бағалаудағы өзгермелілік талқыланды. Біз бір жағдайға назар аударғанда, пайымдаудың барлық өзгермелілігі қате болып табылады, ал қатенің екі құрамдас бөлігі — ойысу мен шу. Әрине, біз зерттеп жатқан пайымдау жүйелері, соның ішінде соттар мен сақтандыру компаниялары, әртүрлі жағдайлармен жұмыс істеуге және оларды ажыратуға арналған. Егер федералды судьялар мен шағымдарды реттеушілер өздеріне келетін барлық істер бойынша бірдей шешім шығарса, олардың пайдасы аз болар еді. Түрлі істер бойынша пайымдаулардағы өзгермеліліктің көп бөлігі әдейі жасалады.

Дегенмен, бір іс бойынша пайымдаулардағы өзгермелілік әлі де қалаусыз — бұл жүйелік шу. Біз көрсететініміздей, бір адамдар бірнеше іс бойынша пайымдау жасайтын шу аудиті жүйелік шуды егжей-тегжейлі талдауға мүмкіндік береді.

Бірнеше істер арқылы шуды талдауды суреттеу үшін біз федералды судьялардың сот үкімдерін шығаруына қатысты ерекше егжей-тегжейлі шу аудитіне жүгінеміз. Талдау 1981 жылы бірінші тарауда сипатталған сот үкімдерін реформалау қозғалысының бөлігі ретінде жарияланды. Зерттеу тек сот үкімдеріне қатысты шешімдерге бағытталған, бірақ ол ұсынатын сабақтар жалпы сипатқа ие және басқа да кәсіби пайымдауларға қатысты. Шу аудитінің мақсаты — судья Френкель және басқалар жинаған шудың жарқын, бірақ эпизодтық айғақтарынан асып түсіп, «үкімдердегі сәйкессіздік дәрежесін» неғұрлым жүйелі түрде анықтау болды.

Зерттеу авторлары айыпталушы кінәлі деп танылып, үкім кесілуі тиіс он алты гипотетикалық істі әзірледі. Виньеткаларда (қысқа сипаттамаларда) қарақшылық немесе алаяқтық істері бейнеленген және олар алты басқа өлшем бойынша ерекшеленді, соның ішінде айыпталушы қылмыстың негізгі орындаушысы ма, әлде сыбайласы ма, оның соттылығы бар ма, (қарақшылық істері үшін) қару қолданылды ма және т. б.

Зерттеушілер 208 белсенді федералды судьядан тұратын ұлттық іріктеумен мұқият құрылымдалған сұхбаттар ұйымдастырды. Тоқсан минут ішінде судьяларға барлық он алты іс ұсынылып, үкім тағайындау сұралды.

Бұл зерттеуден не үйренуге болатынын түсіну үшін сізге визуализация жаттығуы пайдалы болады. Қылмыстар үшін А-дан Р-ға дейін белгіленген 16 бағаны және судьялар үшін 1-ден 208-ге дейін белгіленген 208 жолы бар үлкен кестені елестетіңіз. А1-ден Р208-ге дейінгі әрбір ұяшық нақты судьяның нақты іс бойынша тағайындаған түрме мерзімін көрсетеді. 9-суретте осы 3328 ұяшықты кестенің қандай болатыны көрсетілген. Шуды зерттеу үшін біз әрқайсысы жеке шу аудиті болып табылатын он алты бағанға назар аударғымыз келеді.

Нақты бір іс бойынша үкімнің «шынайы мәні» қандай екенін анықтаудың объективті жолы жоқ. Төменде біз әр іс бойынша 208 үкімнің орташа мәнін (орташа үкім) сол іс үшін «әділ» үкім ретінде қарастырамыз. 1-тарауда атап өткеніміздей, АҚШ-тың Сот үкімдерін шығару жөніндегі комиссиясы өткен істердегі орташа тәжірибені үкім шығару нұсқаулықтарын бекітудің негізі ретінде пайдаланғанда дәл осындай болжам жасады. Бұл белгі әр іс бойынша орташа пайымдауда нөлдік ойысу бар деп есептейді.

Біз іс жүзінде бұл болжамның қате екенін толық түсінеміз: кейбір істер бойынша орташа пайымдау басқа, өте ұқсас істер бойынша орташа пайымдаумен салыстырғанда, мысалы, нәсілдік кемсітушілікке байланысты бұрмаланған болуы әбден мүмкін. Істер бойынша ойысулардың дисперсиясы — кейбірі оң, кейбірі теріс — қателік пен әділетсіздіктің маңызды көзі болып табылады. Бір қызығы, бұл дисперсия жиі «ойысу» деп аталады. Біздің осы тараудағы және осы кітаптағы талдауымыз қателіктің ерекше көзі болып табылатын шуға бағытталған. Судья Френкель шудың әділетсіздігін баса айтты, бірақ ойысуға да (соның ішінде нәсілдік кемсітушілікке) назар аудартты. Сол сияқты, біздің шуға назар аударуымыз ортақ ойысуларды өлшеу мен олармен күресудің маңыздылығын төмендетпеуі тиіс.

Ыңғайлы болу үшін әр іс бойынша орташа үкім кестенің төменгі жолында көрсетілген. Істер қатаңдықтың арту ретімен орналасқан: А ісіндегі орташа үкім — 1 жыл; Р ісінде — 15,3 жыл. Барлық он алты іс бойынша орташа түрме мерзімі — 7 жыл.

Енді барлық судьялар әділдіктің мінсіз өлшеу құралдары болып табылатын және сот үкімдерін шығаруда шу жоқ мінсіз әлемді елестетіңіз. Мұндай әлемде 9-сурет қандай болар еді? Көрініп тұрғандай, А ісі бағанындағы барлық ұяшықтар бірдей болар еді, өйткені барлық судьялар А ісіндегі айыпталушыға тура бір жылдық бірдей үкім берер еді. Басқа барлық бағандарда да солай болар еді. Әр жолдағы сандар, әрине, әлі де өзгерер еді, өйткені істер әртүрлі. Бірақ әрбір жол өзінің үстіндегі және астындағы жолдармен бірдей болар еді. Істер арасындағы айырмашылықтар кестедегі өзгермеліліктің жалғыз көзі болар еді.

Өкінішке орай, федералдық әділет әлемі мінсіз емес. Судьялар бірдей емес және бағандар ішіндегі өзгермелілік үлкен, бұл әр іс бойынша пайымдаулардағы шуды көрсетеді. Үкімдерде болуы тиіс мөлшерден көп өзгермелілік бар және зерттеудің мақсаты — оны талдау.

Жоғарыда сипатталған, барлық істер әр судьядан бірдей жаза алатын мінсіз әлем суретінен бастаңыз. Әрбір баған — 208 бірдей сандардың тізбегі. Енді әр баған бойынша төмен түсіп, кейбір сандарды анда-санда өзгерту арқылы шу қосыңыз — кейде орташа үкімге түрме мерзімін қосып, кейде одан алып тастаңыз. Сіз жасаған өзгерістердің бәрі бірдей болмағандықтан, олар баған ішінде өзгермелілік тудырады. Бұл өзгермелілік — шу.

Орташа үкім 7,0 жыл болғанда судьялар арасындағы 3,8 жылдық орташа абсолюттік айырмашылық — алаңдатарлық және біздің ойымызша, қабылданбайтын нәтиже. Дегенмен, әділеттіліктің нақты іс жүзіндегі әкімшілендіруінде шудың бұдан да көп екеніне күмәндануға негізді себептер бар. Біріншіден, шу аудитіне қатысушылар жасанды істермен жұмыс істеді, оларды салыстыру ерекше оңай болды және олар бірінен соң бірі ұсынылды. Шынайы өмір жүйелілікті сақтау үшін мұншалықты қолдау көрсетпейді. Екіншіден, сот залындағы судьяларда мұндағыдан әлдеқайда көп ақпарат болады. Жаңа ақпарат, егер ол шешуші болмаса, судьялардың бір-бірінен ерекшеленуіне көбірек мүмкіндік береді. Осы себептерге байланысты біз нақты сот залдарында айыпталушылар кезігетін шудың мөлшері мұнда көргенімізден де көп деп күдіктенеміз.

Деңгейлік қателердегі өзгермелілік кез келген пайымдау тапсырмасында кездеседі. Мысал ретінде кейбір жетекшілер басқаларына қарағанда жомарт болатын жұмыс өнімділігін бағалауды, кейбір болжаушылар басқаларына қарағанда оптимистік болатын нарық үлесін болжауды немесе кейбір ортопедтер басқаларына қарағанда агрессивті болатын омыртқа отасына ұсыныстарды айтуға болады.

9-суреттегі әрбір жол бір судья тағайындаған үкімдерді көрсетеді. Кестенің ең оң жақ бағанында көрсетілген әрбір судья тағайындаған орташа үкім — судьяның қаталдық деңгейінің өлшемі. Белгілі болғандай, судьялар бұл өлшем бойынша айтарлықтай ерекшеленеді. Ең оң жақ бағандағы мәндердің стандартты ауытқуы 2,4 жыл болды. Бұл өзгермеліліктің әділдікке ешқандай қатысы жоқ. Керісінше, сіз күдіктенгеніңіздей, орташа үкімдердегі айырмашылықтар судьялардың басқа сипаттамаларының — олардың өткен жолының, өмірлік тәжірибесінің, саяси көзқарастарының, ойысуларының және т. б. — өзгермелілігін көрсетеді. Зерттеушілер судьялардың жалпы үкім шығаруға деген көзқарастарын тексерді — мысалы, олар үкім шығарудың негізгі мақсаты қабілетсіз ету (қылмыскерді қоғамнан оқшаулау), оңалту немесе тежеу деп санай ма. Олар оңалтуды негізгі мақсат деп санайтын судьялардың тежеуді немесе қабілетсіз етуді нұсқайтын судьяларға қарағанда қысқарақ түрме мерзімдерін және көбірек бақылау мерзімін тағайындауға бейім екенін анықтады. Бөлек қарастырғанда, Американың Оңтүстігінде орналасқан судьялар елдің басқа бөліктеріндегі әріптестеріне қарағанда айтарлықтай ұзағырақ үкімдер тағайындаған. Таңқаларлық емес, консервативті идеология да үкімдердің қаталдығымен байланысты болды.

Үлгілік шуды түсіну үшін 9-суретті қайта қарастырып, кездейсоқ таңдалған бір ұяшыққа — айталық, С3 ұяшығына назар аударыңыз. С ісіндегі орташа үкім бағанның төменгі жағында көрсетілген; көріп тұрғаныңыздай, ол 3,7 жыл. Енді 3-судьяның барлық істер бойынша берген орташа үкімін табу үшін ең оң жақ бағанға қараңыз. Ол 5,0 жыл, бұл жалпы орташа мәннен небәрі 2,0 жылға аз. Егер судьялардың қаталдығындағы өзгеріс 3-бағандағы шудың жалғыз көзі болса, сіз С3 ұяшығындағы үкім 3,7 − 2,0 = 1,7 жыл болады деп болжар едіңіз. Бірақ С3 ұяшығындағы нақты жазба — 4 жыл, бұл 3-судьяның сол іс бойынша үкім шығаруда ерекше қатал болғанын көрсетеді.

Сот үкімдерінің қарапайым аддитивті моделінің дұрыс еместігін растаудың оңай жолы бар. Кестеде әр бағанның төменгі жағындағы орташа үкімдер солдан оңға қарай тұрақты түрде өсетінін көре аласыз, бірақ жолдар ішінде бұл олай емес. Мысалы, 208-судья О ісіндегі айыпталушыға Р ісіндегі айыпталушыға қарағанда әлдеқайда жоғары үкім тағайындады. Егер жекелеген судьялар істерді өздері орынды деп санаған түрме мерзімі бойынша реттесе, олардың рейтингтері бірдей болмас еді.

Қылмыстық сот төрелігі контексінде істерге қатысты кейбір жеке реакциялар судьяның үкім шығарудағы жеке философиясын көрсетуі мүмкін. Басқа жауаптар судьяның өзі әрең сезінетін ассоциациялардан туындауы мүмкін, мысалы, оған ерекше жеккөрінішті қылмыскерді еске түсіретін немесе бәлкім қызына ұқсайтын айыпталушы. Шығу тегі қандай болса да, бұл үлгілер жай ғана кездейсоқтық емес: егер судья сол істі қайта көрсе, олар қайталанады деп күтеміз. Бірақ үлгілік шу іс жүзінде болжау қиын болғандықтан, ол сот үкімдерінің онсыз да болжап болмайтын лотереясына белгісіздік қосады. Зерттеу авторлары атап өткендей, «қылмыс/қылмыскер сипаттамаларының ықпалындағы судьялар арасындағы үлгілік айырмашылықтар» — «үкімдердегі сәйкессіздіктің қосымша түрі».

Сіз жүйелік шуды деңгейлік шу мен үлгілік шуға бөлу алдыңғы тараудағы қатені ойысу мен шуға бөлген қате теңдеуімен бірдей логикаға негізделгенін байқаған боларсыз. Бұл жолы теңдеуді келесідей жазуға болады:

Бұл өрнекті бастапқы Қате теңдеуі сияқты көрнекі түрде ұсынуға болады (10-сурет). Біз үшбұрыштың екі қабырғасын тең етіп көрсеттік. Себебі, сот үкімдерін зерттеуде үлгілік шу мен деңгейлік шу жүйелік шуға шамамен бірдей үлес қосады.

Үлгілік шу барлық жерде кездеседі. Дәрігерлер адамдарды ауруханаға жатқызу-жатқызбауды шешіп жатыр, компаниялар кімді жұмысқа алуды шешіп жатыр, заңгерлер қай істерді қозғауды шешіп жатыр немесе Голливуд басшылары қай телешоуларды шығаруды шешіп жатыр делік. Барлық осы жағдайларда әртүрлі бағалаушылар істердің әртүрлі рейтингтерін шығаратын үлгілік шу болады.

Біздің үлгілік шуды қарастыруымыз маңызды бір күрделілікті елеусіз қалдырды: кездейсоқ қатенің ықтимал үлесі.

Біз бұл зерттеуде сәттік шуды іс жүзінде елемедік және шу аудитіндегі судьялардың үкім шығарудағы ерекше үлгілерін тұрақты көзқарастарды білдіреді деп түсіндіруді таңдадық. Бұл болжам, әрине, оптимистік, бірақ бұл зерттеуде сәттік шу үлкен рөл атқармады деп сенуге тәуелсіз себептер бар. Оған қатысқан өте тәжірибелі судьялар өздерімен бірге құқық бұзушылықтар мен айыпталушылардың түрлі белгілерінің маңыздылығы туралы қалыптасқан идеялар жиынтығын әкелгені сөзсіз. Келесі тарауда біз сәттік шуды егжей-тегжейлі талқылаймыз және оны үлгілік шудың тұрақты құрамдас бөлігінен қалай бөлуге болатынын көрсетеміз.

Біз сот жүйесіндегі шу аудитін мысал ретінде пайдаландық, бірақ дәл осындай талдау кез келген шу аудитіне — бизнесте, медицинада, үкіметте немесе басқа жерде қолданыла алады. Деңгейлік шу да, үлгілік шу да (ол сәттік шуды қамтиды) жүйелік шуға үлес қосады және біз алға жылжыған сайын олармен қайта-қайта кездесетін боламыз.

Біз білмейміз, ол да білмейді. Ұлттық баскетбол қауымдастығында (NBA) ойыншылар әдетте өз әрекеттерінің төрттен үшін орындайды. Кейбір ойыншылар, әрине, басқаларға қарағанда жақсырақ, бірақ ешбір ойыншы 100% нәтиже көрсетпейді. Барлық уақыттың ең үздік шеберлері еркін лақтырудың 90%-дан сәл астамын орындайды. (Осы жолдар жазылып жатқан кезде, олар — Стефен «Стеф» Карри, Стив Нэш және Марк Прайс. ) Барлық уақыттағы ең нашар көрсеткіштер 50% шамасында. (Мысалы, ұлы Шакил О’Нил өз соққыларының шамамен 53%-ын ғана орындаған. ) Себет әрқашан дәл он фут биіктікте және он бес фут қашықтықта болса да, ал доптың салмағы әрқашан жиырма екі унция болса да, ұпай жинауға қажетті қимылдардың нақты тізбегін қайталау оңай емес. Өзгермелілік тек ойыншылар арасында ғана емес, бір ойыншының ішінде де күтіледі. Еркін лақтыру — бұл лотереяның бір түрі, егер лақтырушы Карри болса, О’Нилге қарағанда сәттілік мүмкіндігі әлдеқайда жоғары, бірақ бұл бәрібір лотерея болып қала береді.

Бұл өзгермелілік қайдан пайда болады? Айып сызығында тұрған ойыншыға сансыз факторлар әсер ететінін білеміз: ұзақ ойыннан қажу, есеп тығыз болғандағы психикалық қысым, өз алаңындағы жанкүйерлердің қолдауы немесе қарсылас команда жанкүйерлерінің ысқырығы. Егер Карри немесе Нэш сияқты біреу мүлт кетсе, біз осы түсіндірмелердің бірін алға тартамыз. Бірақ, шын мәнінде, бұл факторлардың нақты қандай рөл атқаратынын білуіміз екіталай. Лақтырушының нәтижесіндегі өзгермелілік — шудың бір түрі.

Ойымыздың өзгермелілігін бақылау оңай емес. Әрине, бәрімізде жаңа ақпаратсыз-ақ ойымызды өзгерткен кездер болды. Кеше түнде бізді күлкіге қарық қылған фильм енді орташа және есте қалмайтын болып көрінеді. Кеше біз қатал бағалаған адам енді кешірімге лайық сияқты көрінеді. Бұрын бізге ұнамаған немесе түсініксіз болған уәж енді маңызды болып көрінеді. Бірақ бұл мысалдар көрсеткендей, біз әдетте мұндай өзгерістерді салыстырмалы түрде шағын және негізінен субъективті мәселелермен байланыстырамыз.

Шын мәнінде, біздің пікіріміз ешбір айқын себепсіз өзгереді. Бұл жайт кәсіби сарапшылардың мұқият, салмақты шешімдеріне де қатысты. Мысалы, бір дәрігерге бір жағдайды екі рет көрсеткенде, одан айтарлықтай өзгеше диагноздар алу жиі кездеседі (22-тарауды қараңыз). АҚШ-тағы ірі шарап байқауында шарап сарапшылары бір шарапты екі рет дәмін татқанда, олар шараптардың тек 18%-ын ғана бірдей бағалаған (әдетте, ең нашарларын). Криминалист сарапшы бірдей саусақ іздерін бірнеше апта аралығымен екі рет тексергенде әртүрлі қорытындыға келуі мүмкін (20-тарауды қараңыз). Тәжірибелі бағдарламалық қамтамасыз ету кеңесшілері бір тапсырманы орындау уақыты туралы екі бөлек жағдайда айтарлықтай өзгеше бағалаулар бере алады. Қарапайым тілмен айтқанда, допты ешқашан екі рет бірдей лақтырмайтын баскетболшы сияқты, біз де бірдей фактілермен екі рет бетпе-бет келгенде әрқашан бірдей шешім шығармаймыз.

Жоғарыда айтылған эксперименттер сарапшылар танымайтын стимулдарды қолдану арқылы бұл мәселені айналып өтті. Шарап судьялары «соқыр» дәм татуға қатысты. Саусақ ізі сарапшыларына бұрын көрген іздері көрсетілді, ал бағдарламалық қамтамасыз ету сарапшыларынан бұрын орындаған тапсырмалары туралы сұралды — бірақ бұл бірнеше апта немесе айдан кейін және оларға бұрын тексерілген істер екені айтылмай жасалды.

Жағдайлық шудың бар екенін растаудың тағы бір, жанама жолы бар: үлкен деректерді және эконометрикалық әдістерді пайдалану. Бұрынғы кәсіби шешімдердің үлкен таңдамасы қолжетімді болғанда, талдаушылар бұл шешімдерге күннің уақыты немесе сыртқы температура сияқты жағдайға тән, қатысы жоқ факторлардың әсер еткен-етпегенін тексере алады. Мұндай қатысы жоқ факторлардың шешімдерге статистикалық маңызды әсері — жағдайлық шудың дәлелі. Шынайы айтсақ, жағдайлық шудың барлық бөгде көздерін табуға үміт жоқ, бірақ табылғандары бұл көздердің үлкен алуан түрлілігін көрсетеді. Егер біз жағдайлық шуды бақылайтын болсақ, оны тудыратын механизмдерді түсінуге тырысуымыз керек.

Екі зерттеуші Эдвард Вуль мен Гарольд Пашлер адамдардан осы сұраққа (және көптеген ұқсас сұрақтарға) бір емес, екі рет жауап беруді сұрау идеясын ұсынды. Сыналушыларға бірінші ретте қайтадан болжау керек болатыны айтылған жоқ. Вуль мен Пашлердің болжамы бойынша, екі жауаптың орташа мәні кез келген жеке жауапқа қарағанда дәлірек болады.

Деректер олардың дұрыстығын дәлелдеді. Жалпы алғанда, бірінші болжам екіншісіне қарағанда шындыққа жақынырақ болды, бірақ ең жақсы бағалау екі болжамды орташалау арқылы алынды.

Ұқсас нәтижелер жүздеген жағдайларда табылды. Әрине, егер сұрақтар соншалықты қиын болып, оған тек сарапшылар ғана жауапқа жақындай алса, көпшілік міндетті түрде өте дәл бола бермейді. Бірақ, мысалы, адамдардан мөлдір құтыдағы желей бұршақтарының санын болжауды, өз қаласындағы бір аптадан кейінгі температураны болжауды немесе штаттағы екі қаланың арақашықтығын бағалауды сұрағанда, көптеген адамдардың орташа жауабы шындыққа жақын болуы ықтимал. Себебі қарапайым статистикада: бірнеше тәуелсіз пайымдауларды (немесе өлшемдерді) орташалау жаңа пайымдау береді, ол жеке пайымдауларға қарағанда шуы азырақ, бірақ бейтараптығы (жүйелі қателігі) бірдей болады.

Бір адамның екі болжамын орташалау шешімдерді тәуелсіз екінші пікір іздеу сияқты жақсартпайды. Вуль мен Пашлер айтқандай: «Өзіңізге бір сұрақты екі рет қою арқылы басқа адамнан екінші пікір алғандағы пайданың шамамен 1/10 бөлігін ала аласыз». Бұл үлкен жақсару емес. Бірақ екінші болжам жасауды күте тұру арқылы әсерді әлдеқайда арттыруға болады. Вуль мен Пашлер өз сыналушыларына сол сұрақты қайта қоймас бұрын үш апта уақыт өткізгенде, пайда екінші пікір құнының үштен біріне дейін өсті. Ешқандай қосымша ақпаратты немесе сыртқы көмекті қажет етпейтін әдіс үшін жаман емес. Және бұл нәтиже шешім қабылдаушыларға арналған «ұйықтап тұрып, ертең таңертең қайта ойлан» деген ескі кеңеске негіздеме береді.

Вуль мен Пашлерден тәуелсіз, бірақ шамамен сол уақытта екі неміс зерттеушісі Стефан Герцог пен Ральф Хертвиг дәл осы принциптің басқаша жүзеге асырылуын ойлап тапты. Олар сыналушылардан жай ғана екінші бағалауды шығаруды сұраудың орнына, адамдарды — қисынды болса да — біріншіден барынша ерекшеленетін бағалау жасауға итермеледі. Бұл өтініш сыналушылардан бірінші рет ескермеген ақпарат туралы белсенді ойлануды талап етті. Қатысушыларға арналған нұсқаулықта былай делінген:

Шешім қабылдаушылар үшін Герцог пен Хертвиг қорытындылағандай, бұл процедуралар арасындағы қарапайым таңдау: егер сіз басқалардан тәуелсіз пікір ала алсаңыз, оны жасаңыз — бұл нағыз көпшілік даналығы сіздің пайымдауыңызды жақсартуы әбден мүмкін. Егер мүмкін болмаса, «ішкі көпшілік» құру үшін сол шешімді өзіңіз екінші рет жасаңыз. Сіз мұны біраз уақыт өткен соң — бірінші пікіріңізден алшақтаған соң — немесе мәселеге басқа көзқарас табу үшін өз-өзіңізге қарсы уәж айтуға белсенді тырысу арқылы жасай аласыз. Соңында, көпшіліктің түріне қарамастан, егер сізде бағалаулардың біріне көбірек салмақ салуға өте күшті себептер болмаса, ең жақсы нұсқа — оларды орташалау.

Практикалық кеңестерден басқа, бұл зерттеу бағыты пайымдау туралы маңызды түсінікті растайды. Вуль мен Пашлер айтқандай: «Сыналушының жауаптары оның барлық біліміне сүйене отырып детерминистік түрде таңдалмайды, керісінше ішкі ықтималдық таралуынан алынады». Бұл бақылау сіздің Америка Құрама Штаттарындағы әуежайлар туралы сұраққа жауап бергендегі тәжірибеңізді қайталайды: Сіздің бірінші жауабыңыз барлық біліміңізді немесе тіпті оның ең жақсы бөлігін қамтыған жоқ. Жауап сіздің ойыңыз тудыруы мүмкін ықтимал жауаптар бұлтындағы бір нүкте ғана болды. Бір адамның бір мәселе бойынша пайымдауларында біз бақылайтын өзгермелілік — бұл бірнеше жоғары мамандандырылған мәселелерде кездесетін кездейсоқтық емес: жағдайлық шу біздің барлық пайымдауларымызға әрқашан әсер етеді.

Көңіл-күйдің пайымдауға әсері көптеген психологиялық зерттеулердің нысаны болды. Адамдарды уақытша бақытты немесе мұңды ету және осы көңіл-күйлер тудырылғаннан кейін олардың пайымдаулары мен шешімдерінің өзгермелілігін өлшеу таңқаларлықтай оңай. Зерттеушілер мұны істеу үшін әртүрлі әдістерді қолданады. Мысалы, қатысушылардан кейде бақытты немесе мұңды естелікті еске түсіріп, абзац жазу сұралады. Кейде олар жай ғана күлкілі фильмнен немесе драмалық фильмнен алынған бейне үзіндіні көреді.

Бірнеше психолог көңіл-күй манипуляциясының әсерін зерттеуге ондаған жылдар жұмсады. Мүмкін, ең жемістісі — австралиялық психолог Джозеф Форгас. Ол көңіл-күй тақырыбында жүзге жуық ғылыми мақала жариялады.

Форгастың кейбір зерттеулері сіздің ойыңызды растайды: көңіл-күйі жақсы адамдар әдетте позитивті болады. Оларға мұңды естеліктерге қарағанда бақытты сәттерді еске түсіру оңайырақ, олар адамдарды көбірек қолдайды, жомарт және көмекшіл болады және т. б. Жағымсыз көңіл-күй қарама-қайшы әсер береді. Форгас жазғандай: «Көңіл-күйі жақсы адам достық ретінде қабылдайтын күлкіні, жағымсыз көңіл-күйдегі бақылаушы оғаш деп бағалауы мүмкін; ауа райын талқылау көңіл-күйі жақсы адамға салмақты көрінгенімен, көңіл-күйі нашар адамға іш пыстырарлық болып көрінуі мүмкін».

Мәселен, келіссөздер жүргізу кезінде жақсы көңіл-күй көмектеседі. Көңіл-күйі жақсы адамдар көбірек ынтымақтастық танытады және өзара сыйластық тудырады. Олар әдетте бақытсыз келіссөзшілерге қарағанда жақсы нәтижелерге қол жеткізеді. Әрине, сәтті келіссөздер де адамдарды бақытты етеді, бірақ бұл эксперименттерде көңіл-күй келіссөзде болып жатқан жағдайдан туындамайды; ол адамдар келіссөз жүргізбес бұрын тудырылады. Сондай-ақ, келіссөз барысында жақсы көңіл-күйден ашулы күйге ауысатын келіссөзшілер жиі жақсы нәтижелерге қол жеткізеді — бұл қырсық қарсыласпен кездескенде есте сақтайтын нәрсе!

Екінші жағынан, жақсы көңіл-күй біздің бірінші әсерімізді күмәнсіз қабылдауға бейім етеді. Форгастың зерттеулерінің бірінде қатысушылар автордың суреті тіркелген қысқаша философиялық эссені оқыды. Кейбір оқырмандар стереотипті философия профессорын — көзілдірік киген, орта жастағы ер адамды көрді. Басқалары жас әйелді көрді. Өздеріңіз болжағандай, бұл оқырмандардың стереотиптерге бейімділігін тексеру: адамдар эссені жас әйел жазды деп сенгеннен көрі, орта жастағы ер адамға телінген кезде жоғарырақ бағалай ма? Әрине, солай. Бірақ маңыздысы, жақсы көңіл-күй жағдайында айырмашылық үлкенірек болды. Көңіл-күйі көтеріңкі адамдар өздерінің бейтараптығына (bias) ойлау процесіне әсер етуге көбірек жол береді.

Әрине, кейбір адамдар басқаларға қарағанда «балшитка» көбірек бейім. Оларға «шынайы және мағыналы болып көрінетін, бірақ шын мәнінде бос мәлімдемелер» әсер етуі мүмкін. Бірақ бұл жерде де бұл сенгіштік тек тұрақты, өзгермейтін мінез-құлықтың функциясы емес. Жақсы көңіл-күйді тудыру адамдарды бос сөзге бейім және жалпы сенгіш етеді; олар алдауды байқауға немесе жаңылыстыратын ақпаратты анықтауға азырақ қабілетті болады. Керісінше, жаңылыстыратын ақпаратқа тап болған куәгерлер жаман көңіл-күйде болғанда, оны ескермеуге және жалған айғақтардан аулақ болуға жақсырақ қабілетті болады.

Тіпті моральдық пайымдауларға да көңіл-күй қатты әсер етеді. Бір зерттеуде зерттеушілер сыналушыларға моральдық философиядағы классикалық мәселе — «жаяу жүргіншілер көпірі» мәселесін ұсынды. Бұл ойша экспериментте бес адам бақылаудан шығып кеткен вагонетканың астында қалып өлуге шақ тұр. Сыналушылар өздерін вагонетка өтетін жаяу жүргіншілер көпірінде тұрмыз деп елестетуі керек. Олар ірі денелі адамды көпірден рельске итеріп жіберу туралы шешім қабылдауы керек, сонда оның денесі вагонетканы тоқтатады. Егер олар солай жасаса, ірі денелі адам өледі, бірақ бес адам аман қалады.

Бұл зерттеу топтардың қалай өзгеретіні және неге оларда шу көп болатыны туралы мәлімет береді (тағы да айта кетсек, ұқсас топтар өте әртүрлі пайымдаулар жасай алады, ал жекелеген топтардың шешімдері мүмкін болатын көптеген нұсқалардың бірі ғана болып шығады). Топ мүшелері көбінесе келісім, бейтараптық немесе қарсылық білдіру арқылы ерте берілген оң (немесе теріс) дауыстың функционалдық баламасын ұсыну мүмкіндігіне ие. Егер топ мүшесі бірден мақұлдау берсе, басқа мүшелерде де солай істеуге негіз пайда болады. Топтар белгілі бір өнімдерге, адамдарға, қозғалыстарға немесе идеяларға бет бұрғанда, бұл олардың ішкі құндылығынан емес, ерте берілген оң дауыстардың функционалдық баламасынан болуы мүмкін екендігінде күмән жоқ. Әрине, Мучниктің жеке зерттеуі өте үлкен топтарды қамтыды. Бірақ дәл осындай жағдай шағын топтарда да болуы мүмкін, тіпті одан да айқынырақ байқалады, өйткені қандай да бір жоспарды, өнімді немесе үкімді қолдап берілген алғашқы дауыс көбінесе басқаларға үлкен әсер етеді.

Енді үшінші адам Чарльзға назар аударайық. Артур да, Барбара да Томасты жұмысқа алғысы келетінін айтты, бірақ Чарльздың өзінде бар шектеулі ақпаратқа негізделген жеке пікірі бойынша, Томас бұл жұмысқа лайықты адам емес, ал Джули — ең жақсы үміткер. Чарльз осындай пікірде болса да, ол өзінің білетінін елемей, жай ғана Артур мен Барбараның соңынан еруі мүмкін. Егер солай болса, оның себебі Чарльздың қорқақтығында емес. Керісінше, ол сыпайы тыңдаушы болғандықтан. Ол Артур мен Барбараның өз таңдауларына негізі бар деп ойлауы мүмкін.

Егер Дэвид өзінің ақпараты оның алдындағылардың ақпаратынан шынымен жақсырақ деп ойламаса, ол олардың соңынан еріп, солай істейді. Егер ол солай істесе, Дэвид каскадтың ішінде. Шынында да, егер оның Артур, Барбара және Чарльздың қателесетініне өте күшті негіздері болса, ол қарсы тұрар еді. Бірақ ондай негіздер болмаса, ол олармен келісе салуы ықтимал.

Маңыздысы, Чарльз немесе Дэвидте Томас (немесе басқа үміткерлер) туралы Артур мен Барбара білмейтін ақпарат немесе түсініктер болуы мүмкін. Егер бұл бөлісілгенде, бұл жеке ақпарат Артурдың немесе Барбараның көзқарасын өзгертуі мүмкін еді. Егер Чарльз бен Дэвид бірінші сөйлегенде, олар тек үміткерлер туралы өз пікірлерін білдіріп қана қоймай, басқа қатысушылардың ойын өзгерте алатын ақпарат қосар еді. Бірақ олар соңынан сөйлегендіктен, олардың жеке ақпараты жеке күйінде қалуы әбден мүмкін.

Енді Эрика, Фрэнк және Джордж өз пікірлерін білдіреді деп күтілуде делік. Егер Артур, Барбара, Чарльз және Дэвид бұған дейін Томас ең жақсысы деп айтса, олардың әрқайсысы басқа таңдау жақсырақ болатынына негізді себептері болса да, дәл солай айтуы мүмкін. Әрине, егер бұл анық қате болса, олар қалыптасып жатқан консенсусқа қарсы шығуы мүмкін. Бірақ шешім анық болмаса ше? Бұл мысалдың мәні мынада: Артурдың алғашқы пайымдауы бірнеше адамның каскадқа қатысуына әкелетін процесті бастады, нәтижесінде топ бірауыздан Томасты таңдады — тіпті оны қолдайтындардың кейбіреуінде нақты пікір болмаса да және басқалары оны мүлдем ең жақсы таңдау деп есептемесе де.

Бұл мысал, әрине, өте жасанды. Бірақ кез келген түрдегі топтардың ішінде осыған ұқсас жағдай үнемі болып тұрады. Адамдар басқалардан үйренеді, егер алғашқы сөйлеушілерге бір нәрсе ұнаса немесе бір нәрсені істегісі келсе, басқалары келісуі мүмкін. Тым болмаса, егер олардың сенбеуге себебі болмаса және олардың қателесетіні туралы жақсы негізі болмаса, солай болады.

Адамдардың ақпараттық каскадтарға қатысуы міндетті түрде қисынсыз емес екенін ескеріңіз. Егер адамдар кімді жұмысқа алу керектігіне сенімсіз болса, басқалардың соңынан ергені ақылдылық болуы мүмкін. Бір пікірді бөлісетін адамдардың саны артқан сайын, оларға сену одан сайын қисынды көрінеді. Соған қарамастан, екі мәселе бар. Біріншіден, адамдар көпшіліктің көп бөлігі де каскадтың ішінде болуы мүмкін екенін және олардың өз бетінше тәуелсіз пайымдау жасамай жатқанын ескермейді. Үш, он немесе жиырма адамның қандай да бір тұжырымды қолдап отырғанын көргенде, біз олардың барлығы өз алдындағылардың соңынан еріп отырған дәрежесін жетерліктей бағаламауымыз мүмкін. Біз олардың ортақ келісімі тек бірнеше адамның бастапқы көзқарасын көрсетсе де, ұжымдық даналықты көрсетеді деп ойлауымыз мүмкін. Екіншіден, ақпараттық каскадтар адамдар тобын шынымен қорқынышты бағыттарға апаруы мүмкін. Өйткені, Артур Томас туралы қателескен болуы мүмкін.

Ақпарат, әрине, топ мүшелерінің бір-біріне әсер етуінің жалғыз себебі емес. Әлеуметтік қысым да маңызды рөл атқарады. Компанияда немесе үкіметте адамдар жағымсыз, ұрысқақ, ақылсыз немесе ақымақ болып көрінбеу үшін үндемеуі мүмкін. Олар «командалық ойыншы» болғысы келеді. Сондықтан олар басқалардың көзқарастары мен іс-әрекеттеріне ілеседі. Адамдар не дұрыс немесе не дұрыс болуы мүмкін екенін білемін деп ойлайды, бірақ соған қарамастан, топтың жақсы ықыласында қалу үшін топтың айқын консенсусымен немесе алғашқы сөйлеушілердің пікірлерімен келіседі.

Кішкене өзгерістермен, жұмысқа алу туралы жоғарыда айтылған оқиға дәл осылай өрбуі мүмкін, бұл адамдардың Томастың артықшылықтары туралы бір-бірінен үйренуінен емес, жағымсыз немесе күлкілі болып көрінгісі келмеуінен болады. Артурдың Томастың пайдасына айтқан ерте пайымдауы «көпшілікке ілесу» әсерін бастауы мүмкін, бұл соңында Эрикаға, Фрэнкке немесе Джорджға күшті әлеуметтік қысым жасайды, себебі қалғандарының бәрі Томасты қолдап қойды. Ақпараттық каскадтардағы сияқты, әлеуметтік қысым каскадтарында да адамдар өздерінен бұрын сөйлегендердің сенімін асыра сілтеп қабылдауы мүмкін. Егер адамдар Томасты қолдап жатса, олар мұны Томасты шынымен қалағандықтан емес, алғашқы немесе ықпалды сөйлеуші оны қолдағандықтан жасауы мүмкін. Соған қарамастан, топ мүшелері консенсусқа өз дауыстарын қосып, әлеуметтік қысым деңгейін арттыра түседі. Бұл компаниялар мен үкіметтік кеңселердегі таныс құбылыс және ол мүлдем қате пайымдауға деген сенімділікке және бірауыздан қолдауға әкелуі мүмкін.

Топтар арасында әлеуметтік әсерлер де шу тудырады. Егер біреу жиналысты компания бағытындағы үлкен өзгерісті қолдаудан бастаса, сол адам топтың бұл өзгерісті бірауыздан қолдауына әкелетін талқылауды бастауы мүмкін. Олардың келісімі сенімнің емес, әлеуметтік қысымның нәтижесі болуы мүмкін. Егер басқа біреу жиналысты басқа көзқарасты білдіруден бастаса немесе алғашқы сөйлеуші үндемеуге шешім қабылдаса, талқылау мүлдем басқа бағытқа кетер еді — және дәл сол себеппен. Өте ұқсас топтар әлеуметтік қысымның кесірінен әртүрлі нәтижелерге жетуі мүмкін.

Бірқатар эксперименттерде біз өнімнің жауапкершілігі туралы істерде жазалау өтемақысын тағайындайтын алқабилердің шешімдерін зерттедік. Әрбір алқабилер сотының шешімі — бұл компанияны жасаған қателігі үшін жазалауға және басқаларға сабақ болуға арналған ақшалай сома. (Біз бұл зерттеулерге оралып, оларды 15-тарауда толығырақ сипаттайтын боламыз). Біздің мақсатымыз үшін, мұнда шынайы әлемдегі ақылдасатын алқабилер мен «статистикалық алқабилерді» салыстыратын экспериментті қарастырыңыз. Біріншіден, біз зерттеуімізге қатысқан 899 адамға іс сценарийлерін ұсынып, олардан өздерінің ашу-ызасы мен жазалау ниетін білдіру үшін жеті дәрежелі шкаланы, ал ақшалай сыйақылар үшін доллар шкаласын (егер бар болса) пайдаланып, тәуелсіз пайымдаулар жасауды сұрадық. Содан кейін, компьютердің көмегімен біз осы жеке жауаптарды миллиондаған статистикалық алқабилерді, яғни виртуалды алты адамнан тұратын топтарды (кездейсоқ жиналған) жасау үшін пайдаландық. Әрбір статистикалық алқабилер тобында біз алты жеке пайымдаудың медианасын үкім ретінде алдық.

Біз бұл статистикалық алқабилердің пайымдаулары әлдеқайда дәйекті екенін анықтадық. Шу айтарлықтай азайды. Төмен шу — статистикалық біріктірудің механикалық әсері болды: тәуелсіз, жеке пайымдаулардағы шу оларды орташаландыру арқылы әрқашан азаяды.

Алайда, шынайы әлемдегі алқабилер статистикалық алқабилер емес; олар кездеседі және іс бойынша өз көзқарастарын талқылайды. Сіз ақылдасатын алқабилер шынымен де өздерінің орташа мүшелерінің пайымдауына келуге бейім бе деп ойлауыңыз мүмкін. Мұны анықтау үшін біз бірінші эксперименттен кейін тағы біреуін жүргіздік, оған үш мыңнан астам алқаби болуға құқылы азамат және бес жүзден астам алты адамнан тұратын алқабилер тобы қатысты.

Нәтижелер анық болды. Дәл сол істі қарастырғанда, ақылдасатын алқабилер статистикалық алқабилерге қарағанда әлдеқайда шулы болды — бұл әлеуметтік әсер шуының айқын көрінісі. Талқылау шуды арттыруға әсер етті.

Тағы бір қызықты тұжырым болды. Алты адамнан тұратын топтың орташа мүшесі орташа деңгейде ғана ашуланып, жұмсақ жазаны қолдағанда, ақылдасатын алқабилердің үкімі әдетте одан да жұмсақ болып шықты. Керісінше, алты адамнан тұратын топтың орташа мүшесі қатты ашуланып, қатаң жазалау ниетін білдіргенде, ақылдасатын алқабилер әдетте одан да қатты ашуланып, одан да қатаң шешімге келді. Ал бұл ашу-ыза ақшалай өтемақы ретінде көрсетілгенде, алқабилердің орташа мүшесі қолдаған сомадан жоғары ақшалай өтемақы тағайындауға жүйелі бейімділік байқалды. Шынында да, алқабилердің 27%-ы өздерінің ең қатал мүшесінің таңдауымен бірдей немесе одан да жоғары өтемақы таңдады. Ақылдасатын алқабилер статистикалық алқабилерге қарағанда шулы болып қана қоймай, сонымен қатар оларды құрайтын жеке адамдардың пікірлерін күшейтіп жіберді.

Топтық поляризацияның негізгі тұжырымын еске түсіріңіз: адамдар бір-бірімен сөйлескеннен кейін, олар әдетте бастапқы бейімділіктеріне сәйкес келетін неғұрлым шеткі нүктеге келеді. Біздің эксперимент осы әсерді көрсетеді. Ақылдасатын алқабилер (орташа мүшесі жұмсақ болғанда) үлкен жұмсақтыққа және (орташа мүшесі қатал болғанда) үлкен қаталдыққа ауысуды бастан кешірді. Сол сияқты, ақшалай жаза қолдануға бейім алқабилер өздерінің орташа мүшелері қолдағаннан да қатаң жазалар тағайындады.

Топтық поляризацияның түсіндірмелері, өз кезегінде, каскадтық әсерлердің түсіндірмелеріне ұқсас. Ақпарат маңызды рөл атқарады. Егер көптеген адамдар қатаң жазаны қолдаса, онда топ қатаң жазаны қолдайтын көптеген аргументтерді естиді — және керісінше аргументтер аз болады. Егер топ мүшелері бір-бірін тыңдаса, олар басым тенденция бағытына ауысып, топты біртұтас, сенімдірек және шеткі етеді. Егер адамдар топ ішіндегі өз беделіне мән берсе, олар басым тенденция бағытына ауысады, бұл да поляризацияны тудырады.

Топтық поляризация, әрине, қателіктер тудыруы мүмкін. Және ол жиі солай істейді. Бірақ біздің мұндағы негізгі назарымыз өзгермелілікте. Көріп отырғанымыздай, пайымдауларды біріктіру шуды азайтады және сол мақсаттар үшін пайымдаулар неғұрлым көп болса, соғұрлым жақсы. Міне, сондықтан статистикалық алқабилер жеке алқабилерге қарағанда азырақ шулы. Сонымен қатар, біз ақылдасатын алқабилердің статистикалық алқабилерден гөрі шулы екенін анықтадық. Ұқсас жағдайдағы топтардың әртүрлі нәтижелерге келуінің себебі көбінесе топтық поляризация болып табылады. Және нәтижесінде пайда болатын шу өте қатты болуы мүмкін.

Бизнесте, үкіметте және кез келген басқа жерде каскадтар мен поляризация бір мәселені қарастыратын топтар арасындағы үлкен алшақтыққа әкелуі мүмкін. Нәтижелердің бірнеше адамның — бірінші сөйлейтіндердің немесе ең үлкен ықпалы барлардың — пайымдауларына ықтимал тәуелділігі, жеке пайымдаулардың қаншалықты шулы болатынын зерттегеннен кейін ерекше алаңдаушылық тудыруы керек. Біз деңгейлік шу мен заңдылық шуы топ мүшелерінің пікірлері арасындағы айырмашылықтарды тиісті деңгейден (және біз күткеннен) үлкенірек ететінін көрдік. Сондай-ақ, жағдаяттық шу — шаршау, көңіл-күй, салыстыру нүктелері — бірінші сөйлеген адамның пайымдауына әсер етуі мүмкін екенін көрдік. Топтық динамика бұл шуды күшейте алады. Нәтижесінде, ақылдасатын топтар жеке пайымдауларды жай ғана орташаландыратын статистикалық топтарға қарағанда шулы болады.

Бизнес пен үкіметтегі көптеген маңызды шешімдер қандай да бір ақылдасу процесінен кейін қабылданатындықтан, бұл қауіпке сергек болу өте маңызды. Ұйымдар мен олардың басшылары өздерінің жеке мүшелерінің пайымдауларындағы шуды бақылау үшін шаралар қолдануы керек. Олар сондай-ақ ақылдасатын топтарды шуды күшейтпей, оны азайтатын жолмен басқаруы керек. Біз ұсынатын шуды азайту стратегиялары осы мақсатқа жетуге бағытталған.

9-тарауда кәсіби мамандар, машиналар және қарапайым ережелер жасаған болжамдардың дәлдігі салыстырылады. Бұл бәсекеде кәсіби мамандардың үшінші орынға ие болғанына таң қалмайсыз. 10-тарауда біз осы нәтиженің себептерін зерттейміз және шу адам пайымдауының төмендігінің негізгі факторы екенін көрсетеміз.

Корреляция коэффициенті туралы ойлаудың көптеген жолдары бар. Соның ішінде ең интуитивті түрі мынау: екі айнымалының арасындағы корреляция — бұл олардың ортақ детерминанттарының (анықтаушы факторларының) пайызы. Мысалы, қандай де бір қасиет толығымен генетикалық түрде анықталады деп елестетіңіз. Онда біз гендерінің 50%-ы ортақ туған бауырлар арасында осы қасиет бойынша 0,50 корреляцияны, ал гендерінің 25%-ы ортақ бөлелер (бірінші буын кузендер) арасында 0,25 корреляцияны күтер едік. Сондай-ақ бой ұзындығы мен аяқ киім өлшемі арасындағы 0,60 корреляцияны — бойды анықтайтын себептік факторлардың 60%-ы аяқ киім өлшемін де анықтайтынын білдіреді деп түсінуге болады.

Корреляция коэффициенті: . 00 Конкорданттық пайызы (PC): 50%

Корреляция коэффициенті: . 10 Конкорданттық пайызы (PC): 53%

Корреляция коэффициенті: . 20 Конкорданттық пайызы (PC): 56%

Корреляция коэффициенті: . 30 Конкорданттық пайызы (PC): 60%

Корреляция коэффициенті: . 40 Конкорданттық пайызы (PC): 63%

Корреляция коэффициенті: . 60 Конкорданттық пайызы (PC): 71%

Корреляция коэффициенті: . 80 Конкорданттық пайызы (PC): 79%

Корреляция коэффициенті: 1. 00 Конкорданттық пайызы (PC): 100%

Көптеген адамдарды адамдардың болашақ жұмыс өнімділігін — өздерінің және басқалардың — болжау қызықтырады. Сондықтан өнімділікті болжау кәсіби болжамдық пайымдаудың пайдалы мысалы болып табылады. Мысалы, ірі компаниядағы екі басқарушыны қарастырайық. Моника мен Натали жұмысқа қабылданған кезде мамандандырылған консалтингтік фирма тарапынан бағаланып, көшбасшылық, коммуникация, тұлғааралық дағдылар, жұмысқа қатысты техникалық дағдылар және келесі лауазымға деген мотивация бойынша 1-ден 10-ға дейінгі шкаламен ұпайлар алды (2-кесте). Сіздің міндетіңіз — олардың жұмысқа орналасқаннан кейін екі жыл өткендегі өнімділігін 1-ден 10-ға дейінгі шкала бойынша болжау.

Моника Көшбасшылық: 4 Коммуникация: 6 Тұлғааралық дағдылар: 4 Техникалық дағдылар: 8 Мотивация: 8 Сіздің болжамыңыз: ____

Натали Көшбасшылық: 8 Коммуникация: 10 Тұлғааралық дағдылар: 6 Техникалық дағдылар: 7 Мотивация: 6 Сіздің болжамыңыз: ____

Мұндай мәселеге тап болған адамдардың көбі әр жолға көз жүгіртіп, кейде ұпайлардың орташа мәнін ойша есептеп, тез шешім шығарады. Егер сіз солай жасаған болсаңыз, Натали мықтырақ кандидат және оның Моникадан айырмашылығы 1 немесе 2 ұпай деп қорытынды жасаған боларсыз.

Енді сіз болжау тапсырмасын экспериментке қатысушы ретінде орындадыңыз деп есептейік. Моника мен Натали бірнеше жыл бұрын жұмысқа алынған және бес бөлек өлшем бойынша бағаланған бірнеше жүз менеджерлердің дерекқорынан алынған. Сіз осы бағалауларды менеджерлердің жұмыстағы табысын болжау үшін пайдаландыңыз. Енді олардың жаңа рөлдеріндегі өнімділігі туралы бағалаулар қолжетімді болды. Бұл бағалаулар сіздің олардың әлеуеті туралы клиникалық пайымдауларыңызбен қаншалықты сәйкес келеді?

Стандартты статистикалық әдіс бұл сұрақтарға жауап береді. Қарастырылып отырған зерттеуде ол 0,32 (PC = 60%) деңгейіндегі оңтайлы корреляцияны береді. Бұл да өте жоғары емес, бірақ клиникалық болжамдардан айтарлықтай жоғары.

Моника мен Натали мысалында көрсетілген зерттеу клиникалық және механикалық болжамдарды салыстырудың көптеген мысалдарының бірі болды, олардың барлығы қарапайым құрылымға ие:

Адамдар клиникалық және механикалық болжаммен танысқанда, олар екеуінің қалай салыстырылатынын білгісі келеді. Адамның пайымдауы формуламен салыстырғанда қаншалықты жақсы?

Бұл сұрақ бұрын да қойылған, бірақ ол 1954 жылы Миннесота университетінің психология профессоры Пол Мил «Клиникалық және статистикалық болжам: теориялық талдау және дәлелдемелерге шолу» атты кітабын шығарғанда ғана үлкен назар аудартты. Мил академиялық табыс және психиатриялық болжам сияқты нәтижелер бойынша клиникалық пайымдау механикалық болжамға қарсы қойылған жиырма зерттеуді қарап шықты. Ол қарапайым механикалық ережелер әдетте адам пайымдауынан басым болады деген нық тұжырымға келді. Мил клиницистер мен басқа да мамандар өздерінің бірегей күші деп санайтын ақпаратты біріктіру қабілетінде өте әлсіз екенін анықтады.

Қарапайым модельдің тағы бір шектеуі — предиктордың 1 бірлікке артуы әрқашан бірдей әсер береді (және 2 бірлікке артудың жартысындай әсер етеді). Клиникалық түйсік бұл ережені жиі бұзады. Мысалы, егер сізге Наталидің коммуникация дағдылары бойынша алған мінсіз 10 ұпайы әсер етіп, бұл ұпай сіздің болжамыңызды күшейтуге тұрарлық деп шешсеңіз, сіз қарапайым модель жасамайтын нәрсені жасадыңыз. Салмақталған орташа формуласында 10 мен 9 ұпайдың арасындағы айырмашылық 7 мен 6 арасындағы айырмашылықпен бірдей болуы тиіс. Клиникалық пайымдау бұл ережеге бағынбайды. Оның орнына, ол бір контексте маңызды емес айырмашылық басқа контексте шешуші болуы мүмкін деген ортақ интуицияны көрсетеді. Біз ешқандай қарапайым модель сіздің Моника мен Натали туралы пайымдауларыңызды дәл қайталай алмайды деп ойлаймыз.

Өкінішке орай, бұл айырмашылық біздің ойлауымызда жоғалып кетеді. Егер сіз жағдайларды бағалау мен болжамдарды ажыратуда шатассаңыз, сіз жалғыз емессіз: мұны бәрі де шатастырады. Алайда, егер сіз өз болжамдарыңызға жағдайларды бағалаудағыдай сенімді болсаңыз, онда сіз валидтілік иллюзиясының құрбанысыз.

Клиницистер де валидтілік иллюзиясынан ада емес. Психологтардың Милдің «тұрақты қолданылатын қарапайым формулалар клиникалық пайымдаудан асып түседі» деген тұжырымына реакциясын елестетуге болады. Бұл реакция шок, сенімсіздік және клиникалық түйсіктің кереметтерін зерттеуге тырысқан «таяз» зерттеулерге деген менсінбеушіліктің қоспасы болды. Бұл реакцияны түсіну оңай: Милдің заңдылығы пайымдаудың субъективті тәжірибесіне қайшы келеді, ал көбіміз ғалымның айтқанынан қарағанда өз тәжірибемізге көбірек сенеміз.

Милдің өзі де өз тұжырымдарына екіұдай қарады. Оның есімі статистиканың клиникалық пайымдаудан басымдығымен байланысты болғандықтан, біз оны адамның ішкі түйсігін аяусыз сынаушы немесе қазіргі тілмен айтқанда «кванттардың» (сандық талдаушылардың) атасы ретінде елестетуіміз мүмкін. Бірақ бұл тек карикатура болар еді. Мил академиялық мансабынан бөлек, практик психоаналитик болды. Оның кабинетінде Фрейдтің суреті ілулі тұратын. Ол тек психологиядан ғана емес, философия мен құқықтан да дәріс берген, метафизика, дін, саясаттану, тіпті парапсихология туралы жазған энциклопедист-ғалым еді. (Ол «телепатияда бір нәрсе бар» деп табандылық танытқан). Бұл сипаттардың ешқайсысы қатал сандар маманының стереотипіне сәйкес келмейді. Мил клиницистерге жамандық тілеген жоқ — керісінше. Бірақ ол айтқандай, мәліметтерді біріктірудегі механикалық тәсілдің артықшылығы туралы дәлелдер «ауқымды және тұрақты» болды.

Милдің тұжырымы маңызды сұрақтар туғызады. Неліктен формула басым? Формула нені жақсырақ істейді? Негізінде, адамдардың нені нашар істейтінін сұраған дұрысырақ болар еді. Жауап: адамдар статистикалық модельдерден көп жағынан төмен. Олардың басты кемшіліктерінің бірі — олардың шулы (тұрақсыз) болуы.

Бұл қорытындыны қолдау үшін біз Орегон штатындағы шағын Юджин қаласында басталған қарапайым модельдер туралы зерттеулердің басқа ағымына жүгінеміз. Пол Хоффман академиялық ортаның баяулығына шыдамаған дәулетті әрі көреген психолог болды. Ол ғылыми-зерттеу институтын құрып, Юджинді адам пайымдауын зерттеудің әлемге әйгілі орталығына айналдырған бірнеше ерекше тиімді зерттеушілерді бір шаңырақ астына жинады.

Шындық моделін құру сияқты, сарапшының моделін құру да оңай. Ол үшін де дәл сол предикторлар қолданылады. Біздің бастапқы мысалымызда предикторлар — бұл менеджердің өнімділігінің бес рейтингі. Сондай-ақ дәл сол құрал — көптік регрессия қолданылады. Жалғыз айырмашылық — мақсатты айнымалыда. Нақты нәтижелерді болжаудың орнына, формула пайымдаулар жиынтығын болжау үшін қолданылады — мысалы, сіздің Моника, Натали және басқа менеджерлер туралы пайымдауларыңызды.

Алайда, сіз сызықтық формуланы іс жүзінде есептемесеңіз де, пайымдауларыңызды соны қолданғандай жасай аласыз. Бильярдтың кәсіби ойыншылары соққының механикасын сипаттайтын күрделі теңдеулерді шешіп жатқандай әрекет етеді, тіпті олар іс жүзінде ондай ештеңе істеп жатпаса да. Сол сияқты, сіз іс жүзінде әлдеқайда күрделі нәрсе жасасаңыз да, болжамдарды қарапайым формуланы қолданғандай шығара аласыз. Адамдардың не істейтінін ақылға қонымды дәлдікпен болжайтын «солай болғандай» (as-if) моделі, тіпті ол процесті сипаттау ретінде қате болса да пайдалы. Пайымдаудың қарапайым модельдеріне қатысты жағдай осындай. Пайымдауларды зерттеуге жасалған ауқымды шолу 237 зерттеуде сарапшының моделі мен сарапшының клиникалық пайымдаулары арасындағы орташа корреляция 0,80 (PC = 79%) болғанын анықтады. Бұл мінсіз болмаса да, «солай болғандай» теориясын қолдау үшін жеткілікті жоғары көрсеткіш.

Жауап сізді таң қалдыруы мүмкін. Модель болжамдар жасағанда дәлдік жоғалған жоқ. Ол жақсарды. Көп жағдайда модель өзі негізделген маманның өзінен де дәлірек болжам жасады. Көшірме түпнұсқадан жақсырақ болып шықты.

Бұл қорытынды көптеген салалардағы зерттеулермен расталды. Голдберг жұмысының ерте қайталануы магистратурадағы табысты болжауға қатысты болды. Зерттеушілер 98 қатысушыдан он көрсеткіш негізінде 90 студенттің орташа балын (GPA) болжауды сұрады. Осы болжамдар негізінде зерттеушілер әрбір қатысушының пайымдауларының сызықтық моделін құрды және қатысушылар мен олардың модельдерінің GPA-ды қаншалықты дәл болжағанын салыстырды. Барлық 98 қатысушы үшін модель қатысушының өзінен жақсырақ нәтиже көрсетті! Ондаған жылдар өткен соң, елу жылдық зерттеулерге жасалған шолу сарапшылардың модельдері олар модельдеген сарапшылардан үнемі асып түсетінін растады.

Голдбергтің тұжырымын түсіну үшін сіз бен сіздің моделіңіз арасындағы айырмашылықтардың себебін түсінуіміз керек. Сіздің нақты пайымдауларыңыз бен оларды болжайтын қарапайым модельдің нәтижелері арасындағы сәйкессіздіктерге не себеп болады?

Сіздің пайымдауларыңыздың статистикалық моделі оларда бар ақпаратқа ештеңе қоса алмайды. Модельдің бар қолынан келетіні — алып тастау және жеңілдету. Соның ішінде, сіздің пайымдауларыңыздың қарапайым моделі сіз тұрақты түрде ұстанатын ешқандай күрделі ережелерді көрсетпейді. Егер сіз коммуникация дағдыларының рейтингіндегі 10 мен 9 арасындағы айырмашылық 7 мен 6 арасындағыдан маңыздырақ деп ойласаңыз немесе барлық өлшемдер бойынша тұрақты 7 алған жан-жақты кандидатты айқын күшті және әлсіз жақтары бар, бірақ орташа балы сондай кандидаттан артық көрсеңіз — сіздің моделіңіз бұл күрделі ережелерді қайталамайды, тіпті сіз оларды мінсіз тұрақтылықпен қолдансаңыз да.

Пайымдауларыңыздан шуды алып тастау әрқашан болжам дәлдігінің жақсаруына әкеледі. Мысалы, сіздің болжамдарыңыз бен нәтиже арасындағы корреляция . 50 (PC = 67%) болсын, бірақ пайымдауларыңыздың дисперсиясының 50%-ы шудан тұрады делік. Егер сіздің пайымдауларыңыз — сіздің моделіңіз сияқты — шусыз болса, олардың дәл сол нәтижемен корреляциясы . 71-ге (PC = 75%) дейін көтерілер еді. Шуды азайту механикалық түрде болжамдық пайымдаудың валидтілігін арттырады.

Неліктен болжамның күрделі ережелері валидті түсініктерге негізделгендей көрінгенімен, дәлдікке зиян тигізеді? Біріншіден, адамдар ойлап тапқан көптеген күрделі ережелер жалпы алғанда шындыққа жанаспайды. Бірақ тағы бір мәселе бар: тіпті күрделі ережелер принципті түрде дұрыс болса да, олар сирек кездесетін жағдайларда ғана қолданылады. Мысалы, сіз «ерекше креативті үміткерлерді, тіпті басқа көрсеткіштері орташа болса да, жұмысқа алу керек» деген қорытындыға келдіңіз делік. Мәселе мынада: ерекше креативті үміткерлер, анықтамасы бойынша, өте сирек кездеседі. Креативтілікті бағалау сенімсіз болуы мүмкін болғандықтан, бұл метрика бойынша көптеген жоғары ұпайлар жай ғана сәттілік болуы мүмкін, ал шынайы креативті таланттар көбіне байқалмай қалады. «Креативтілердің» супержұлдызға айналатынын растайтын жұмыс нәтижесін бағалау да мінсіз емес. Екі жақтан да өлшеу қателіктері болжамдардың валидтілігін сөзсіз төмендетеді, ал сирек оқиғалар көбіне назардан тыс қалады. Шынайы нәзіктіктің артықшылықтары өлшеу қателіктерінің ішінде тез батып кетеді.

Ю мен Кунцел судьяларды өздерінің ең жақсы қарапайым моделімен емес, кездейсоқ сызықтық модельмен салыстыруды жөн көрді. Олар жеті болжаушы үшін он мың кездейсоқ салмақ жиынтығын жасап, жұмыс нәтижесін болжау үшін осы он мың кездейсоқ формуланы қолданды.

Олардың таңғаларлық тұжырымы мынадай болды: кез келген сызықтық модель, егер ол барлық жағдайларға бірдей қолданылса, бірдей ақпарат негізінде нәтижені болжауда адам-сарапшылардан асып түсуі ықтимал. Үш үлгінің бірінде он мың кездейсоқ салмақталған сызықтық модельдің 77%-ы адам-сарапшылардан жақсырақ нәтиже көрсетті. Қалған екі үлгіде кездейсоқ модельдердің 100%-ы адамдардан асып түсті. Немесе ашығын айтқанда, бұл зерттеуде сарапшылардан нашар жұмыс істейтін қарапайым модель жасау мүмкін емес болып шықты.

Бұл зерттеудің қорытындысы Голдбергтің судья моделі туралы жұмысынан алған қорытындымыздан да күштірек және бұл шынымен де экстремалды мысал. Бұл жағдайда адам-судьялар абсолюттік мәнде өте нашар нәтиже көрсетті, бұл тіпті қарапайым сызықтық модельдердің олардан неліктен озып кеткенін түсіндіруге көмектеседі. Әрине, кез келген модель кез келген адамды жеңеді деген қорытынды шығармауымыз керек. Дегенмен, қарапайым ережені механикалық түрде сақтау (Ю мен Кунцел оны «ойланбастан бірізділік» деп атайды) күрделі мәселеде пайымдауды айтарлықтай жақсарта алатыны — клиникалық болжамдардың валидтілігіне шудың тигізетін орасан зор әсерін көрсетеді.

Бұл қысқаша шолу шудың клиникалық пайымдауды қалай нашарлататынын көрсетті. Болжамдық пайымдауларда қарапайым формулалар — шындық модельдері, судья модельдері немесе тіпті кездейсоқ жасалған модельдер — адам сарапшыларын оңай басып озады. Бұл тұжырым шусыз әдістерді: ережелер мен алгоритмдерді қолдануды жақтайды, бұл келесі тараудың тақырыбы болмақ.

Жақында жасанды интеллект (AI), әсіресе машиналық оқыту технологиялары, машиналарға бұрын тек адамға тән деп саналған көптеген тапсырмаларды орындауға мүмкіндік берді. Машиналық оқыту алгоритмдері бет-әлпетті тани алады, тілдерді аударады және радиологиялық суреттерді оқиды. Олар мыңдаған жүргізушілерге бір уақытта қозғалыс бағыттарын жасау сияқты есептеу мәселелерін таңғаларлық жылдамдықпен және дәлдікпен шеше алады. Сондай-ақ олар қиын болжамдық тапсырмаларды орындайды: машиналық оқыту алгоритмдері АҚШ Жоғарғы Сотының шешімдерін болжайды, қай сотталушының кепілден қашып кетуі мүмкін екенін анықтайды және балаларды қорғау қызметіне түскен қоңыраулардың қайсысына әлеуметтік қызметкердің тез арада баруы керектігін бағалайды.

Іс жүзінде механикалық тәсілдердің көптеген түрлері, күлкілі дәрежедегі қарапайым ережелерден бастап ең күрделі және жұмбақ машиналық алгоритмдерге дейін, адам пайымдауынан асып түсе алады. Бұл басымдықтың негізгі себептерінің бірі — жалғыз себебі болмаса да — барлық механикалық тәсілдердің шусыз болуында.

Ережеге негізделген тәсілдердің әртүрлі түрлерін қарастыру және әр тәсілдің қай кезде және қандай жағдайларда құнды болатынын білу үшін біз саяхатымызды 9-тараудағы модельдерден бастаймыз: көптік регрессияға негізделген қарапайым модельдер (яғни, сызықтық регрессия модельдері). Осы бастапқы нүктеден біз күрделілік спектрінің екі қарама-қарсы бағыты бойынша жүреміз — алдымен шектен тыс қарапайымдылықты іздейміз, содан кейін үлкенірек күрделілікті қосамыз (11-сурет).

Робин Доус 1960 және 1970 жылдары пайымдауды зерттеген Юджиндегі (Орегон штаты) жұлдызды команданың тағы бір мүшесі болды. 1974 жылы Доус болжам тапсырмаларын оңайлатуда үлкен жетістікке жетті. Оның идеясы таңғаларлық, тіпті күпірлік сияқты көрінді: әрбір болжаушының нақты салмағын анықтау үшін көптік регрессияны қолданудың орнына, ол барлық болжаушыларға тең салмақ беруді ұсынды.

Тіпті бұрыс модельдерді жақтаушылардың өздері де бұл пікірдің қисынсыз және «статистикалық интуицияға қайшы» екенін мойындайды. Шынында да, Доус пен оның көмекшісі Бернард Корриган басында өз мақалаларын ғылыми журналдарда жариялауға көп күш жұмсады; редакторлар оларға сенбеді. Егер сіз алдыңғы тараудағы Моника мен Наталидің мысалын ойласаңыз, кейбір болжаушылардың басқалардан маңыздырақ екеніне сенетін шығарсыз. Мысалы, көптеген адамдар техникалық дағдылардан гөрі көшбасшылыққа көбірек салмақ берер еді. Қалайша қарапайым салмақталмаған орташа мән біреудің нәтижесін мұқият салмақталған орташа мәннен немесе сарапшының пайымдауынан жақсырақ болжай алады?

Бүгінде, Доустың жетістігінен көптеген жылдар өткен соң, оның замандастарын таңғалдырған статистикалық құбылыс жақсы зерттелген. Бұдан бұрын түсіндірілгендей, көптік регрессия квадраттық қателерді азайтатын «оңтайлы» салмақтарды есептейді. Бірақ көптік регрессия қатені түпнұсқа деректерде азайтады. Сондықтан формула деректердегі әрбір кездейсоқ ауытқуды болжау үшін өзін икемдейді. Мысалы, егер үлгіде техникалық дағдылары жоғары және сонымен бірге басқа байланыссыз себептермен өте жақсы нәтиже көрсеткен бірнеше менеджер болса, модель техникалық дағдының салмағын асыра көрсетеді.

Кросс-валидациядағы дәлдіктің жоғалуы түпнұсқа үлгі кішкентай болған кезде ең нашар болады, өйткені кішкентай үлгілерде кездейсоқ ауытқулар үлкенірек көрінеді. Доус атап өткен мәселе мынада: әлеуметтік ғылымдардағы зерттеулерде қолданылатын үлгілер әдетте өте кішкентай, сондықтан «оңтайлы» салмақтаудың артықшылығы жоғалады. Статист Ховард Вайнер тиісті салмақтарды бағалау туралы ғылыми мақаласының тақырыпшасында есте қаларлықтай айтқандай: «Бұл ештеңені өзгертпейді» (It Don’t Make No Nevermind). Немесе Доустың сөзімен айтсақ, «бізге өлшемдерімізден дәлірек модельдердің қажеті жоқ». Тең салмақты модельдер жақсы нәтиже береді, өйткені олар үлгі алудағы кездейсоқтықтарға сезімтал емес.

Доус жұмысының тікелей салдары кеңінен танымал болуға лайық: сіз болжағыңыз келетін нәтиже туралы алдын ала деректерсіз-ақ валидті статистикалық болжамдар жасай аласыз. Сізге қажет нәрсе — нәтижемен байланысты екеніне сенуге болатын болжаушылар жиынтығы.

Мысалы, 9-тараудағы мысалдағыдай, бірқатар өлшемдер бойынша бағаланған басқарушылардың жұмыс нәтижесін болжауыңыз керек делік. Сіз бұл ұпайлар маңызды қасиеттерді өлшейтініне сенесіз, бірақ әр ұпайдың нәтижені қаншалықты дәл болжайтыны туралы деректеріңіз жоқ. Сондай-ақ сізде менеджерлердің үлкен үлгісінің жұмысын бақылау үшін бірнеше жыл күту мүмкіндігі де жоқ. Дегенмен, сіз осы жеті ұпайды алып, оларды тең салмақтау үшін қажетті статистикалық жұмысты істеп, нәтижені болжам ретінде қолдана аласыз. Бұл тең салмақты модель қаншалықты жақсы болар еді? Оның нәтижемен корреляциясы . 25 (PC = 58%) болар еді, бұл клиникалық болжамдардан (r = . 15, PC = 55%) әлдеқайда жоғары және кросс-валидацияланған регрессиялық модельге өте ұқсас. Және ол сізде жоқ деректерді немесе күрделі есептеулерді қажет етпейді.

Доустың пайымдауды зерттеуші студенттер арасында мемге айналған сөзін қолдансақ, тең салмақтарда «төзімді сұлулық» бар. Осы идеяны енгізген іргелі мақаланың соңғы сөйлемі тағы бір ұтымды қорытынды ұсынды: «Бүкіл айла — қай айнымалыларды қарау керектігін шешуде және оларды қалай қосу керектігін білуде».

Бұл модельдер көптік регрессияның көптеген адамдарды таңғалдыратын ерекшелігіне негізделген. Мысалы, сіз нәтижені жақсы болжайтын екі көрсеткішті қолданасыз делік — олардың нәтижемен корреляциясы . 60 (PC = 71%) және . 55 (PC = 69%). Сондай-ақ екі болжаушы өзара . 50 корреляциясымен байланысты делік. Екі болжаушы оңтайлы біріктірілгенде болжамыңыз қаншалықты жақсы болады деп ойлайсыз? Жауап көңіл көншітпейді. Корреляция . 67 (PC = 73%) болады, бұл бұрынғыдан жоғары, бірақ айтарлықтай емес.

Бұл мысал жалпы ережені көрсетеді: екі немесе одан да көп өзара байланысты болжаушылардың комбинациясы олардың ішіндегі ең жақсысынан сәл ғана асып түседі. Өмірде болжаушылар дерлік әрқашан бір-бірімен байланысты болғандықтан, бұл статистикалық факт болжаушылардың аз санын қолданатын үнемді тәсілдерді қолдануды қолдайды. Есептеусіз немесе аз ғана есептеумен қолдануға болатын қарапайым ережелер кейбір жағдайларда көптеген болжаушыларды қолданатын модельдермен салыстырғанда таңғаларлық дәл болжамдар берді.

Зерттеушілер тобы 2020 жылы әртүрлі болжам мәселелеріне, соның ішінде кепілдік судьяларының сот процесін күтіп отырған сотталушыларды босату немесе қамауда ұстау туралы шешіміне үнемді тәсілді қолдану бойынша ауқымды жұмыс жариялады. Бұл шешім — сотталушының мінез-құлқын жанама болжау. Егер кепілдік негізсіз бас тартылса, ол адам жеке тұлғаға және қоғамға айтарлықтай шығын әкеліп, босқа қамауда отырады. Егер кепілдік қате адамға берілсе, ол сотқа дейін қашып кетуі немесе тіпті басқа қылмыс жасауы мүмкін.

Зерттеушілер жасаған модель сотталушының кепілден қашып кету ықтималдығын жоғары дәрежеде болжайтын екі ғана көрсеткішті қолданады: сотталушының жасы (ересек адамдардың қашу қаупі төмен) және бұрын жіберіп алған сот отырыстарының саны (бұрын сотқа келмегендер қайталауға бейім келеді). Модель бұл екі көрсеткішті қауіп ұпайы ретінде қолдануға болатын ұпайлар санына аударады. Сотталушының қаупін есептеу компьютерді, тіпті калькуляторды да қажет етпейді.

Нақты деректер жиынтығында тексерілгенде, бұл үнемді модель әлдеқайда көп айнымалыларды қолданатын статистикалық модельдер сияқты жақсы нәтиже көрсетті. Үнемді модель қашу қаупін болжауда дерлік барлық адам-судьялардан жақсырақ жұмыс істеді.

Дәл осындай үнемді тәсіл кішкентай бүтін сандармен (-3 пен +3 аралығында) салмақталған бес көрсеткішке дейін қолданыла отырып, маммографиялық деректерден ісіктің ауырлығын анықтау, жүрек ауруын диагностикалау және несиелік тәуекелді болжау сияқты әртүрлі тапсырмаларға қолданылды. Барлық осы тапсырмаларда үнемді ереже күрделірек регрессиялық модельдер сияқты жақсы нәтиже берді (бірақ әдетте машиналық оқыту сияқты жақсы емес).

Қарапайым ережелердің күшін көрсететін тағы бір демонстрацияда басқа зерттеушілер тобы ұқсас, бірақ бөлек сот мәселесін — рецидивизмді (қылмыстың қайталануын) болжауды зерттеді. Тек екі көрсеткішті қолдана отырып, олар сотталушының қауіп деңгейін бағалау үшін 137 айнымалыны қолданатын қолданыстағы құралдың валидтілігіне қол жеткізе алды. Бұл екі болжаушы (жасы және бұрынғы соттылығының саны) кепілдік моделінде қолданылатын екі фактормен тығыз байланысты және олардың қылмыстық мінез-құлықпен байланысы жақсы құжатталған.

Үнемді ережелердің тартымдылығы — олардың ашықтығы мен қолдануға оңайлығында. Сонымен қатар, бұл артықшылықтар күрделірек модельдермен салыстырғанда дәлдіктің салыстырмалы түрде аз шығынымен алынады.

Саяхатымыздың екінші бөлімінде енді күрделілік спектрінің қарама-қарсы бағытына қарай жүрейік. Егер біз әлдеқайда көп болжаушыларды қолдана алсақ, олардың әрқайсысы туралы көбірек деректер жинасақ, ешбір адам байқай алмайтын байланыс үлгілерін тапсақ және жақсырақ болжамға қол жеткізу үшін осы үлгілерді модельдесек ше? Бұл, негізінде, Жасанды интеллектінің (AI) берген уәдесі.

Қарапайым модельдерді қолданғанда, сынған аяқ принципі шешім қабылдаушылар үшін маңызды сабақ береді: ол оларға модельдің шешімін қашан жоққа шығару керектігін және қашан болмайтынын айтады. Егер сізде модель ескере алмайтын шешуші ақпарат болса, бұл — шынайы сынған аяқ және сіз модельдің ұсынысын жоққа шығаруыңыз керек. Екінші жағынан, сізде мұндай жеке ақпарат болмаса да, кейде модельдің ұсынысымен келіспей қаласыз. Мұндай жағдайларда модельді жоққа шығаруға деген құштарлығыңыз дәл сол болжаушыларға қолданып жатқан жеке патерніңізді көрсетеді. Бұл жеке патерн валидті емес болуы ықтимал болғандықтан, сіз модельдің жұмысына араласпауыңыз керек; сіздің араласуыңыз болжамның дәлдігін төмендетуі мүмкін.

Машиналық оқыту модельдерінің болжамдық тапсырмалардағы табысының бір себебі — олар осындай «сынған аяқтарды» — адам ойлай алғаннан да көп мөлшерде таба алуында. Көптеген жағдайлар туралы орасан зор деректер болса, киноға барушылардың мінез-құлқын бақылайтын модель, мысалы, әдеттегі кино күнінде ауруханаға барған адамдардың сол кеште фильм көруі екіталай екенін іс жүзінде біле алады. Осылайша сирек кездесетін оқиғалардың болжамын жақсарту адамның қадағалау қажеттілігін азайтады.

Екіншіден, деректер кейде күрделі ЖИ әдістеріне нақты үлгілерді анықтауға және қарапайым модельдің болжамдық қуатынан әлдеқайда асып түсуге мүмкіндік беретіндей бай болады. ЖИ осылайша табысқа жеткенде, бұл модельдердің адам пайымдауынан артықшылығы тек шудың жоқтығында ғана емес, сонымен қатар әлдеқайда көп ақпаратты пайдалану қабілетінде болып табылады.

«Деректер көп болған кезде, машиналық оқыту алгоритмдері адамдардан да, қарапайым модельдерден де жақсырақ жұмыс істейді. Бірақ тіпті ең қарапайым ережелер мен алгоритмдердің адам-судьялардан үлкен артықшылығы бар: олар шудан ада және болжаушылар туралы күрделі, әдетте жарамсыз түсініктерді қолдануға тырыспайды».

«Болжауымыз керек нәтиже туралы деректер жетіспейтіндіктен, біз неге тең салмақты модельді қолданбаймыз? Ол тиісті модель сияқты жақсы жұмыс істейді және әр жағдайды жеке қарастыратын адам пайымдауынан сөзсіз жақсырақ болады».

«Сіз модельдің болжамымен келіспейсіз. Мен түсінемін. Бірақ мұнда нақты «сынған аяқ» жағдайы бар ма, әлде сізге жай ғана болжам ұнамай тұр ма? »

«Әрине, алгоритм қателіктер жібереді. Бірақ егер адам-судьялар бұдан да көп қателіктер жіберсе, біз кімге сенуіміз керек? »

Тетлок үш жүзге жуық сарапшының болжамдарын зерттеді: олардың ішінде танымал журналистер, беделді академиктер және мемлекет басшыларының жоғары лауазымды кеңесшілері болды. Ол олардың саяси, экономикалық және әлеуметтік болжамдарының қаншалықты орындалғанын тексерді. Зерттеу жиырма жылға созылды; ұзақ мерзімді болжамдардың дұрыстығын білу үшін төзімділік қажет.

Тетлоктың басты тұжырымы мынадай болды: ірі саяси оқиғаларға қатысты болжам жасауда «сарапшы» деп аталатындар таңғаларлықтай дәрменсіз болып шықты. Кітаптағы: «Орташа статистикалық сарапшы дартс лақтырған шимпанземен бірдей дәлдік көрсетті», — деген өткір сөйлем оны әлемге танымал етті. Кітаптың негізгі ойын нақтырақ айтсақ: «саяси және экономикалық үрдістерге түсініктеме беру немесе кеңес беру» арқылы күн көретін сарапшылар жаңадан туындап жатқан жағдайларды «оқуда» журналистерден немесе «New York Times» газетінің зейінді оқырмандарынан артық емес еді. Әрине, сарапшылар керемет оқиғалар айтып бере алатын. Олар жағдайды талдап, оның қалай өрбитіні туралы әсерлі сурет салатын және телестудияларда өздерімен келіспейтіндердің қарсылықтарын үлкен сеніммен жоққа шығаратын. Бірақ олар шын мәнінде не болатынын білді ме? Неғайбыл.

Тетлок бұл қорытындыға оқиғаларды баяндау тәсілін ысырып тастау арқылы келді. Әр мәселе бойынша ол сарапшылардан үш ықтимал нәтиженің (статус-кво, бір нәрсенің көбеюі немесе азаюы) ықтималдығын анықтауды сұрады. Дартс лақтырған шимпанзе шындыққа қарамастан, бұл нәтижелердің әрқайсысын бірдей ықтималдықпен — үштен бірімен «таңдар» еді. Тетлоктың сарапшылары бұл өте төмен стандарттан әрең асты. Орташа алғанда, олар болған оқиғаларға болмағандарға қарағанда сәл жоғарырақ ықтималдық берді, бірақ олардың жұмысындағы ең басты ерекшелік — өз болжамдарына деген шектен тыс сенімділік болды. Әлемнің қалай жұмыс істейтіні туралы нақты теориялары бар пайымдаушылар ең сенімді және ең қате болжам жасаушылар болып шықты.

Тетлоктың тұжырымдары нақты оқиғалар туралы егжей-тегжейлі ұзақ мерзімді болжам жасау мүмкін емес екенін көрсетеді. Әлем — кішігірім оқиғалардың үлкен салдары болуы мүмкін бейберекет орын. Мысалы, ұрықтану сәтінде тарихтағы кез келген маңызды тұлғаның (сондай-ақ маңызды емес тұлғалардың да) басқа жыныспен туылу мүмкіндігі тең болғанын қарастырайық. Болжау мүмкін емес оқиғалар міндетті түрде орын алады, ал бұл оқиғалардың салдары да болжап білсіз. Нәтижесінде, сіз болашаққа неғұрлым алыс қарасаңыз, объективті надандық соғұрлым тұрақты түрде жинақталады. Сарапшылардың саяси пайымдауындағы шектеу болжаушылардың когнитивті шектеулерінен емес, олардың болашақты білудегі дәрменсіз объективті надандығынан туындайды.

Біздің қорытындымыз мынадай: пайымдаушыларды олардың ұзақ мерзімді болжамдарының сәтсіздігі үшін айыптауға болмайды. Дегенмен, олар мүмкін емес тапсырманы орындауға тырысқаны және оны орындай алатынына сенгені үшін сынға лайық.

Тетлоктың алғашқы зерттеулері адамдардың ұзақ мерзімді саяси болжам жасауға жалпы қабілетсіздігін көрсетті. Тіпті болашақты дәл көретін бір адамның табылуының өзі қорытындыны толығымен өзгертер еді. Тапсырманы көптеген сенімді тұлғалар орындап көріп, сәтсіздікке ұшырағаннан кейін ғана оны «мүмкін емес» деп санауға болады. Ақпаратты механикалық біріктіру көбінесе адам пайымдауынан жоғары екенін көрсеткеніміздей, ережелер мен алгоритмдердің болжамдық дәлдігі нәтижелердің табиғатынан қаншалықты болжауға болатынын немесе болмайтынын жақсырақ тексереді.

Алдыңғы тараулар сізде алгоритмдер болжамдық пайымдаулардан әлдеқайда жоғары деген әсер қалдыруы мүмкін. Алайда, бұл әсер жаңылыстыруы мүмкін. Модельдер адамдардан жүйелі түрде жақсырақ, бірақ соншалықты көп емес. Бірдей ақпаратты қолдана отырып, адамдар өте нашар, ал модельдер өте жақсы нәтиже көрсететін жағдайлар туралы дәлелдер іс жүзінде жоқ.

Ал жасанды интеллект туралы не айтуға болады? Біз атап өткендей, ЖИ (жасанды интеллект) көбінесе қарапайым модельдерге қарағанда жақсы жұмыс істейді. Дегенмен, көптеген қосымшаларда оның жұмысы әлі де мінсіз емес. Мысалы, 10-тарауда біз талқылаған кепілдікпен босатуды болжау алгоритмін алайық. Біз кепілдіктен бас тартылған адамдардың санын тұрақты ұстай отырып, алгоритм қылмыс деңгейін 24%-ға дейін төмендете алатынын атап өттік. Бұл кепілдік төрешілерінің болжамдарымен салыстырғанда айтарлықтай ілгерілеушілік, бірақ егер алгоритм қай сотталушының қайта қылмыс жасайтынын мінсіз дәлдікпен болжай алса, ол қылмыс деңгейін бұдан да көп төмендетер еді. «Minority Report» (Ерекше пікір) фильміндегі болашақ қылмыстарды алдын ала көру — бұл бекер емес: адам мінез-құлқын болжауда объективті надандықтың үлесі өте үлкен.

Сендхил Муллайнатан мен Зиад Обермейер бастаған тағы бір зерттеу жүрек талмасының диагностикасын модельдеді. Пациенттерде жүрек талмасының белгілері байқалғанда, жедел жәрдем дәрігерлері қосымша тексерулер тағайындау-тағайындамауды шешуі керек. Негізінде, пациенттер тек жүрек талмасының қаупі жоғары болған жағдайда ғана тексерілуі тиіс: өйткені тексеру тек қымбат емес, сонымен қатар инвазивті (ішкі ағзаға араласуды талап ететін) және қауіпті, сондықтан қаупі төмен пациенттер үшін қажет емес. Осылайша, дәрігердің тексеру тағайындау туралы шешімі жүрек талмасы қаупін бағалауды талап етеді. Зерттеушілер осы бағалауды жасау үшін ЖИ моделін жасады. Модель жиырма төрт жүзден астам айнымалыны пайдаланады және жағдайлардың үлкен үлгісіне (1,6 миллион пациенттің 4,4 миллион Medicare [Медикэр - АҚШ-тағы егде адамдарға арналған сақтандыру] сапары) негізделген. Мұндай деректер көлемімен модель объективті надандықтың шегіне жақындауы мүмкін.

Асыра сенімділіктің кең таралғандығы біздің «түйсігіне сенетін» шешім қабылдаушылар арасында жүргізген бейресми сауалнамамызға жаңа қырынан қарауға мүмкіндік береді. Біз адамдардың өздерінің субъективті сенімділік сезімін болжамның жарамдылығы деп жиі қателесетінін атап өттік. Мысалы, 9-тараудағы Натали мен Моника туралы дәлелдерді қарап шыққаннан кейін, сіз қисынды пайымдауға келгенде сезінген ішкі сигналыңыз сізге Наталидің күштірек кандидат екеніне сенімділік берді. Егер сіз бұл болжамға сенімді болсаңыз, сіз жарамдылық иллюзиясына бой алдырдыңыз: сізге берілген ақпаратпен қол жеткізуге болатын дәлдік өте төмен.

Надандықты мойындамау Мил мен оның ізбасарларын таңғалдырған жұмбаққа жауап қосады: неге оның жолдауы негізінен ескерусіз қалды және неге шешім қабылдаушылар өз түйсігіне сенуді жалғастыруда. Шешім қабылдаушылар өз түйсігін тыңдағанда, олар ішкі сигналды естиді және ол әкелетін эмоционалдық марапатты сезінеді. Жақсы пайымдауға қол жеткізілгені туралы бұл ішкі сигнал — «неге екенін білмей-ақ білудің», яғни сенімділіктің дауысы. Бірақ дәлелдердің шынайы болжамдық күшін объективті бағалау мұндай сенімділік деңгейін сирек ақтайды.

Түйсіктік айқындықтың эмоционалды марапатынан бас тарту оңай емес. Көшбасшылар түйсікті шешім қабылдауға әсіресе белгісіздік жоғары деп қабылдайтын жағдайларда жүгінетіндерін айтады. Фактілер оларға өздері қалайтын түсіну мен сенімділік сезімін бермегенде, олар оны қамтамасыз ету үшін түйсігіне жүгінеді. Надандық ауқымды болған сайын, оны мойындамау соғұрлым тартымды болады.

Надандықты мойындамау тағы бір жұмбақты түсіндіреді. Біз осы жерде келтірген дәлелдермен бетпе-бет келгенде, көптеген көшбасшылар бір қарағанда парадоксальды болып көрінетін қорытынды жасайды. Олардың түйсікке негізделген шешімдері мінсіз болмауы мүмкін, бірақ егер жүйелі баламалар да мінсіз болудан алыс болса, оларды енгізудің қажеті жоқ деп есептейді. Естеріңізге сала кетейін, адамдардың бағалаулары мен қызметкерлердің жұмыс нәтижелері арасындағы орташа корреляция 0,28 (PC = 59%). Сол зерттеуге сәйкес және біз қарастырған дәлелдермен үйлесімді түрде, механикалық болжам жақсырақ болуы мүмкін, бірақ соншалықты көп емес: оның болжамдық дәлдігі 0,44 (PC = 65%). Атқарушы директор сұрауы мүмкін: неге әуре болу керек?

Жауап мынадай: кімді жұмысқа алу керектігі туралы маңызды шешімдерде жарамдылықтың мұндай өсуі үлкен құндылыққа ие. Дәл осы жетекшілер бұдан әлдеқайда аз пайда алу үшін өздерінің жұмыс әдістеріне үнемі маңызды өзгерістер енгізеді. Рационалды түрде олар табысқа ешқашан кепілдік берілмейтінін және өз шешімдерінде табысқа жетудің жоғары мүмкіндігіне ұмтылатындарын түсінеді. Олар сондай-ақ ықтималдықты да түсінеді. Олардың ешқайсысы, егер дәл сондай бағаға 65% ұту мүмкіндігі бар лотерея билетін сатып алу мүмкіндігі болса, 59% ұту мүмкіндігі бар билетті сатып алмас еді.

Мәселе мынада: бұл жағдайдағы «баға» бірдей емес. Түйсіктік пайымдау өзінің марапатымен — ішкі сигналмен бірге келеді. Адамдар өте жоғары дәлдікке ие алгоритмге сенуге дайын, өйткені ол оларға ішкі сигнал беретін сенімділікке тең немесе одан асатын сезім сыйлайды. Бірақ ішкі сигналдың эмоционалды марапатынан бас тарту — егер баламасы жоғары жарамдылыққа иемін деп тіпті айтпайтын қандай да бір механикалық процесс болса, бұл өте жоғары баға.

Бұл бақылау пайымдауды жақсарту үшін маңызды салдарға ие. Механикалық және алгоритмдік болжау әдістерін қолдайтын барлық дәлелдерге қарамастан және болжамдық дәлдіктің шамалы болса да жақсаруының құндылығын көрсететін рационалды есептеулерге қарамастан, көптеген шешім қабылдаушылар өз түйсігін қолдану қабілетінен айыратын шешім қабылдау тәсілдерінен бас тартады. Алгоритмдер мінсіз болмағанша (және көптеген салаларда объективті надандық олардың ешқашан мінсіз болмайтынын көрсетеді) адам пайымдауы ауыстырылмайды. Сондықтан оны жақсарту керек.

«Сіз шынымен білетін бірдеңе үшін емес, ішкі сигналға байланысты түйсігіңізге сенгенде, сіз өзіңіздің объективті надандығыңызды мойындамайсыз».

«Модельдер адамдардан жақсырақ жұмыс істейді, бірақ айырмашылық аса үлкен емес. Көбінесе біз орташа адам пайымдаулары мен олардан сәл ғана жақсырақ модельдерді көреміз. Дегенмен, жақсы болғаны жақсы, ал модельдер жақсырақ».

«Біз бұл шешімдерді қабылдау үшін модельді қолдануға ешқашан дайын болмауымыз мүмкін — бізге жеткілікті сенімділік үшін ішкі сигнал қажет. Сондықтан шешім қабылдау процесінің барынша жақсы болуын қамтамасыз етейік».

Бұл сенім шын мәнінде нені білдіреді? Біз бұл сұрақты екі тұрғыдан қарастырамыз: әлеуметтік ғылымдардың жүргізілуі және күнделікті өмірдегі оқиғалар тәжірибесі.

Авторлар материалдарды «Осал отбасылар және баланың амандығы» (Fragile Families and Child Wellbeing Study) атты ауқымды зерттеуден алды, бұл туылғаннан он бес жасқа дейінгі балаларды бақылайтын ұзақ мерзімді зерттеу. Орасан зор деректер базасында бес мыңға жуық баланың отбасы туралы бірнеше мыңдаған ақпарат бар, олардың көпшілігі АҚШ-тың ірі қалаларында некеге тұрмаған ата-аналардан туылған. Деректер баланың ата-әжелерінің білімі мен жұмысы, отбасының барлық мүшелерінің денсаулығы туралы мәліметтер, экономикалық және әлеуметтік мәртебе көрсеткіштері, көптеген сауалнамаларға жауаптар, сондай-ақ когнитивті қабілеттер мен мінез-құлықты тексеру тесттері сияқты тақырыптарды қамтиды. Бұл өте бай ақпарат көзі және әлеуметтік ғалымдар оны тиімді пайдаланды: «Осал отбасылар» зерттеуінің деректеріне негізделген 750-ден астам ғылыми мақала жазылды. Бұл еңбектердің көбі балалар мен олардың отбасылары туралы мәліметтерді мектептегі бағалар мен соттылық сияқты өмірлік нәтижелерді түсіндіру үшін қолданды.

Принстон тобы жүргізген зерттеу бала он бес жасқа толғанда байқалатын алты нәтиженің болжамдылығына назар аударды, соның ішінде жақында үйден шығарылу (эвикция), баланың орташа бағасы (GPA) және үй шаруашылығының материалдық жағдайының жалпы көрсеткіші. Ұйымдастырушылар «ортақ тапсырма әдісі» деп аталатын тәсілді қолданды. Олар зерттеушілер топтарын «Осал отбасылар» зерттеуіндегі әрбір отбасы туралы қолжетімді деректерді пайдалана отырып, таңдалған алты нәтиженің дәл болжамдарын жасауға шақырды. Мұндай сайыс әлеуметтік ғылымдар үшін жаңалық болғанымен, информатикада жиі кездеседі, онда топтар мәтіндерді машиналық аудару немесе көптеген фотосуреттердің ішінен жануарды анықтау сияқты тапсырмалар бойынша жарысады. Бұл жарыстарда жеңімпаз топтың жетістігі белгілі бір уақыттағы технологияның деңгейін анықтайды. Әлеуметтік ғылымдағы болжау тапсырмасында, тез жақсару күтілмейтін жағдайда, жарыста қол жеткізілген ең дәл болжамды осы деректерден нәтиженің болжамдылық деңгейі ретінде пайдалану орынды — басқаша айтқанда, объективті надандықтың қалдық деңгейі.

Бұл тапсырма зерттеушілер арасында үлкен қызығушылық тудырды. Қорытынды есепте әлемдік деңгейдегі үміткерлердің ішінен таңдалған 160 білікті топтың нәтижелері ұсынылды. Таңдалған қатысушылардың көпшілігі өздерін деректер маманы (data scientists) ретінде таныстырып, машиналық оқытуды қолданды.

Қысқасы, себептілік бар жерде корреляция бар. Демек, себептілік бар жерде біз болжай алуымыз керек — және осы болжамның дәлдігі болып табылатын корреляция біздің себептілікті қаншалықты түсінетініміздің өлшемі болып табылады. Сондықтан Принстон зерттеушілерінің қорытындысы мынадай: әлеуметтанушылардың пәтерден шығару сияқты оқиғаларды . 22 корреляциясымен болжай алу дәрежесі — олардың осы отбасылардың өмір жолдары туралы қаншалықты көп — немесе қаншалықты аз — түсінетінінің көрсеткіші. Объективті надандық тек біздің болжамдарымызға ғана емес, сонымен бірге түсінігімізге де шектеу қояды.

Олай болса, көптеген мамандар өз саласын түсінетіндерін нық сеніммен мәлімдегенде не айтқысы келеді? Олар өздері бақылап отырған құбылыстардың себептері туралы қалай тұжырым жасап, олар туралы нық болжамдар ұсына алады? Қысқасы, неге мамандар — және бәріміз — әлем туралы объективті надандығымызды жете бағаламайтын сияқтымыз?

Бұл мысалдар көрсеткендей, қалыпты хикаядағы көптеген оқиғалар сөзбе-сөз өздігінен түсіндіріледі. Сіз үйден шығару хикаясының екі нұсқасындағы ғимарат менеджерінің шын мәнінде бір адам емес екенін байқаған боларсыз: біріншісі қатыгез, екіншісі мейірімді болды. Бірақ менеджердің мінезі туралы сіздегі жалғыз дерек — оның мінез-құлқы көрсеткен әрекеті ғана. Ол туралы қазіргі білетінімізді ескерсек, оның әрекеті үйлесімді болып көрінеді. Оқиғаның орын алуының өзі сізге оның себебін айтып береді.

Кеңірек айтқанда, біздің әлемді түсіну сезіміміз байқаған оқиғаларымызды түсіндіретін хикаялар құрастырудағы ерекше қабілетімізге байланысты. Себептерді іздеу әрқашан дерлік сәтті аяқталады, өйткені себептерді әлем туралы фактілер мен нанымдардың шексіз қорынан алуға болады. Мысалы, кешкі жаңалықтарды тыңдайтын кез келген адам білетіндей, қор нарығының бірде-бір ірі қозғалысы түсіндірусіз қалмайды. Бір жаңалықтар ағыны индекстердің төмендеуін («мазасыз инвесторлар жаңалықтарға алаңдаулы! ») немесе көтерілуін («сабырлы инвесторлар оптимистік көңіл-күйде! ») бірдей «түсіндіре» алады.

Анық себепті іздеу сәтсіз аяқталғанда, біздің алғашқы әрекетіміз — әлем туралы моделіміздегі бос орынды толтыру арқылы түсініктеме жасау. Біз бұрын білмеген фактіні осылай тұжырымдаймыз (мысалы, менеджер ерекше мейірімді адам болған). Тек біздің әлем моделін нәтижені тудыру үшін өзгерту мүмкін болмаған кезде ғана, біз бұл нәтижені таңғаларлық деп белгілеп, оны тереңірек түсіндіруді іздей бастаймыз. Нағыз таңғалыс тек әдеттегі өткенді түсіну сәтсіздікке ұшырағанда ғана болады.

Шындықтың осы үздіксіз себеп-салдарлық интерпретациясы — біздің әлемді «түсіну» тәсіліміз. Өмірдің өрбуін түсіну сезімі қалыптылық алқабындағы өткенді түсінудің тұрақты ағынынан тұрады. Бұл сезім түбегейлі себеп-салдарлы болып келеді: жаңа оқиғалар белгілі болғаннан кейін баламаларды жояды және хикаяда белгісіздікке орын аз қалады. Өткенді түсіну туралы классикалық зерттеулерден білетініміздей, тіпті субъективті белгісіздік біраз уақыт бойы болса да, белгісіздік шешілген кезде ол туралы естеліктер негізінен өшіріледі.

Осы сәтте бізге тек себеп-салдарлық режимнің бізге әлдеқайда табиғи келетінін баса айту керек. Тіпті статистикалық ретінде қарастырылуы керек түсініктемелер де оңай себеп-салдарлық хикаяларға айналады. «Олар тәжірибесіздіктен сәтсіздікке ұшырады» немесе «олар керемет көшбасшының арқасында табысқа жетті» деген тұжырымдарды қарастырыңыз. Тәжірибесіз командалар табысқа жеткен және керемет көшбасшылар сәтсіздікке ұшыраған кері мысалдарды ойлау сізге оңай болар еді. Тәжірибе мен кереметтіктің табыспен корреляциясы жақсы дегенде орташа, ал мүмкін төмен. Соған қарамастан, себеп-салдарлық байланыс оңай орнатылады. Себептілік ақылға қонымды жерде, біздің санамыз кез келген корреляцияны, мейлі ол қаншалықты төмен болса да, себеп-салдарлық және түсіндіруші күшке оңай айналдырады. Керемет көшбасшылық табыстың қанағаттанарлық түсіндірмесі ретінде, ал тәжірибесіздік сәтсіздіктің түсіндірмесі ретінде қабылданады.

Себеп-салдарлық ойлау бізге біз ойлағаннан әлдеқайда аз болжанатын әлемді түсінуге көмектеседі. Ол сондай-ақ неге біз әлемді іс жүзіндегіден әлдеқайда болжамды деп санайтынымызды түсіндіреді. Қалыптылық алқабында таңғалыстар да, қарама-қайшылықтар да жоқ. Болашақ өткен шақ сияқты болжамды болып көрінеді. Ал шу естілмейді де, көрінбейді де.

14-тарау «сәйкестендіруге» (matching) — 1-жүйенің ерекше операциясына — арналған және оның тудыруы мүмкін қателіктерін талқылайды.

15-тарауда біз барлық пайымдаулардың ажырамас аксессуарына — пайымдаулар жасалатын шкалаға көшеміз. Біз сәйкес шкаланы таңдау жақсы пайымдау үшін алғышарт екенін және нашар анықталған немесе жеткіліксіз шкалалар шудың маңызды көзі екенін көрсетеміз.

16-тарау шудың ең қызықты түрі болуы мүмкін нәрсенің психологиялық көзін зерттейді: әртүрлі адамдардың әртүрлі жағдайларға беретін жауаптарының үлгілері. Жеке тұлғалық қасиеттер сияқты, бұл үлгілер кездейсоқ емес және уақыт өте келе негізінен тұрақты болады, бірақ олардың әсерлерін болжау оңай емес.

Соңында, 17-тарауда біз шу және оның құрамдас бөліктері туралы білгендерімізді қорытындылаймыз. Бұл зерттеу бізді бұрын көтерген жұмбаққа жауап ұсынуға итермелейді: неге шу, барлық жерде кездесетініне қарамастан, сирек маңызды мәселе ретінде қарастырылады?

Төменде Биллдің қазіргі жағдайына қатысты сегіз мүмкіндік берілген.

Билл — хобби ретінде покер ойнайтын дәрігер.

Билл — архитектор.

Билл — бухгалтер.

Билл — хобби ретінде джаз ойнайды.

Билл — хобби ретінде серфингпен айналысады.

Билл — репортер.

Билл — хобби ретінде джаз ойнайтын бухгалтер.

Билл — хобби ретінде тауға шығады.

Билл менің түсінігімдегі джазды хобби ретінде ойнайтын адам бейнесіне сай келеді.

Билл менің түсінігімдегі джазды хобби ретінде ойнайтын бухгалтер бейнесіне сай келеді.

Бұл тұжырымдардың ешқайсысы мінсіз емес, бірақ біреуі екіншісіне қарағанда анық жақсырақ. Биллдің жай ғана джаз ойнайтын адамға қарағанда, джаз ойнайтын бухгалтермен ортақ қасиеттері көбірек. Енді мынаны ойлап көріңіз: қайсысы ықтималырақ?

Билл хобби ретінде джаз ойнайды.

Билл — хобби ретінде джаз ойнайтын бухгалтер.

Сол сияқты, ұқсастықты ықтималдықпен алмастыру базалық мөлшерлерді елемеуге әкеледі. Сондай-ақ, бизнес-жоспар ұсынылған құжаттың эстетикасындағы маңызды емес өзгерістерге компанияның құнын бағалау кезінде аз мән берілуі керек немесе мүлдем мән берілмеуі керек. Олардың бағалауға тигізетін кез келген әсері дәлелдерді қате өлшеуді көрсетеді және қателік тудырады.

Лукастың жауабы тез әрі кесіп айтылды: «Маған бұл ұнамайды және мен бұған сенбеймін».

Бұл жердегі ойлау процесі джаз ойнайтын бухгалтер Билл туралы ойлағандағыдан мүлдем басқаша көрінеді. Лукастың жауабын қайта оқыңыз: «Ұнамау» «сенбеуден» бұрын тұр. Лукастың Казданның ұсынысына автоматты реакциясы болды. Бұл реакция (тіпті ол дұрыс болып шықса да) оның бағалауына түрткі болды.

Ақпарат толық болғанша бағалауды тоқтата тұру қисынды болар еді, бірақ олай болған жоқ: сізде үміткер туралы бағалау қалыптасып қойды және ол жағымды. Бұл бағалау өздігінен пайда болды. Сіз бұл процесті басқара алмадыңыз, ал бағалауды кейінге қалдыру мүмкін болмады.

Енді соңғы екі карточканы аласыз. Міне, толық сипаттама:

Сіздің бағалауыңыз бұрынғыдай жақсы емес, бірақ ол жеткілікті деңгейде өзгерген жоқ. Салыстыру үшін, пачканы басқаша араластырғанда шығуы мүмкін келесі сипаттаманы қарастырыңыз:

OceanofPDF. com

Джулидің сыныбындағылардың қанша пайызы одан ерте жаста оқыды?

Джулидің сыныбындағылардың қанша пайызының GPA балы одан жоғары?

Мысалы, Майкл Гамбардидің болашақ перспективаларын талқылағанда, біз оның табысқа жету ықтималдығы туралы пайымдауды тиісті негізгі көрсеткішке (жаңадан келген бас директорлардың екі жылдық табыс көрсеткішіне) негіздеуді ұсындық. Джулидің орташа балы (GPA) сияқты сандық болжамдар жағдайында сыртқы көзқарасты қолдану — болжамыңызды орташа нәтижеге байлауды білдіреді. Сыртқы көзқарасты тек қолда бар ақпарат толық сеніммен болжам жасауға мүмкіндік беретін өте оңай есептерде ғана есепке алмауға болады. Күрделі пайымдау қажет болғанда, сыртқы көзқарас шешімнің ажырамас бөлігі болуы тиіс.

Бұл сиқырлы сан абсолютті шектеу емес. Адамдарды иерархиялық санаттарға бөлу арқылы нәзік айырмашылықтарды тануға үйретуге болады. Мысалы, біз мультимиллионерлер арасында байлықтың бірнеше санатын ажырата аламыз, ал судьялар қылмыстың бірнеше санатындағы қатаңдық дәрежелерін ажырата алады. Алайда, бұл жетілдіру процесі жұмыс істеуі үшін санаттар алдын ала бар болуы және олардың шекаралары айқын болуы тиіс. Бір топ сызыққа белгілер тағайындағанда, сіз ұзын сызықтарды қысқалардан бөліп, оларды екі бөлек санат ретінде қарастыруды өз еркіңізбен шеше алмайсыз. Сіз «тез ойлау» режимінде болғанда, санаттарға бөлу ерікті бақылауға бағынбайды.

Сын есімдік шкалалардың шектеулі мүмкіндігін жеңудің жолы бар: белгілерді қолданудың орнына, салыстыруды қолданыңыз. Біздің жағдайларды салыстыру қабілетіміз оларды шкалаға қою қабілетімізден әлдеқайда жоғары.

Бұл жаттығудың психологиясы қарапайым. Пайымдау объектілерін бір-бірлеп бағалағаннан көрі, оларды нақты салыстыру анағұрлым нәзік айырмашылықтарды анықтауға мүмкіндік береді. Сызық ұзындығы туралы пайымдаулар да осындай: бірінен соң бірі көрсетілген сызықтардың ұзындығын салыстыру қабілетіңіз ұзындықтарға белгі тағайындау қабілетіңізден әлдеқайда жоғары, ал бір уақытта көрініп тұрған сызықтарды салыстырғанда тіпті дәлірек боласыз.

Объектілерді нақты салыстырмалы шкалалар бойынша жеке-жеке бағалау салыстырмалы пайымдаудың кейбір артықшылықтарын сақтайды. Кейбір контексттерде, әсіресе білім беру саласында, кандидаттарды қабылдау немесе жоғарылату үшін ұсыныс жасағанда, көбінесе кандидатты белгілі бір топтың (мысалы, «сіз оқытқан студенттер» немесе «тәжірибе деңгейі бірдей бағдарламашылар») «үздік 5%» немесе «үздік 20%» қатарына орналастыру талап етіледі. Бұл рейтингтерге толық сену қиын, өйткені ұсыныс берушілердің шкаланы дұрыс қолдануын қадағалау мүмкін емес. Алайда, кейбір жағдайларда жауапкершілікті қамтамасыз етуге болады: менеджерлер қызметкерлерді бағалағанда немесе аналитиктер инвестицияларды бағалағанда, жағдайлардың 90%-ын «үздік 20%» санатына жатқызатын адамды анықтап, түзетуге болады. Салыстырмалы пайымдауларды қолдану — біз 5-бөлімде талқылайтын шуды азайтудың бір жолы.

Көптеген пайымдау тапсырмалары жеке жағдайларды шкаладағы санатқа сәйкестендіруді (мысалы, жеті балдық келісім шкаласы) немесе реттелген сын есімдер жиынтығын қолдануды (мысалы, оқиғалардың ықтималдығын бағалауда «екіталай» немесе «өте екіталай») талап етеді. Сәйкестендірудің бұл түрі шулы, себебі ол өте дөрекі. Адамдар пайымдаудың мәні бойынша келіссе де, белгілерді түсіндіруде әр түрлі болуы мүмкін. Нақты салыстырмалы пайымдауларды талап ететін процедура шуды азайтуы ықтимал. Келесі тарауда біз дұрыс емес шкалаларды қолдану шуды қалай арттыратынын әрі қарай зерттейміз.

Алты жасар бала Джоан Гловер рецептсіз берілетін аллергияға қарсы «Allerfree» дәрісінің көптеген таблеткаларын ішіп қойып, ұзақ уақыт ауруханада жатуға мәжбүр болды. Артық мөлшер оның тыныс алу жүйесін әлсіреткендіктен, ол өмірінің соңына дейін астма және эмфизема сияқты тыныс алу жолдарының ауруларына бейім болады. «Allerfree» құтысында балалардан қорғайтын қауіпсіздік қақпағы нашар жасалған.

«Allerfree» өндірушісі — түрлі рецептсіз дәрі-дәрмектер шығаратын ірі компания (жылдық пайдасы 100-ден 200 миллион долларға дейін) General Assistance. Федералдық ереже барлық дәрі құтыларында балалардан қорғайтын қауіпсіздік қақпақтары болуын талап етеді. General Assistance компаниясы саладағы басқаларға қарағанда істен шығу деңгейі әлдеқайда жоғары қауіпсіздік қақпағын қолдану арқылы бұл ереженің мақсатын жүйелі түрде елемеген. Компанияның ішкі құжатында «бұл ақымақ, қажетсіз федералдық ереже — ақшамызды босқа шығындау» және жазалану қаупі төмен екені айтылған. Құжатта, кез келген жағдайда, «ережені бұзғаны үшін жазалар өте жеңіл; негізінен бізден болашақта қауіпсіздік қақпақтарын жақсарту сұралады» делінген. АҚШ-тың Азық-түлік және дәрі-дәрмек сапасын бақылау басқармасының (FDA) ресми өкілі ескерту жасағанына қарамастан, компания ешқандай түзету шараларын қолданбауға шешім қабылдаған.

Джоан Гловердің оқиғасы — екеуміз (Канеман және Санстейн, досымыз әрі әріптесіміз Дэвид Шкадемен бірге) 1988 жылы жариялаған зерттеуде қолданылған істің сәл қысқартылған нұсқасы. Біз бұл зерттеуді осы тарауда егжей-тегжейлі сипаттаймыз және сіз осы зерттеуге енген тапсырмалардың бірін сезінгеніңізді қаладық, өйткені біз қазір оны осы кітаптың көптеген тақырыптарын қайталайтын шу аудитінің көрнекі мысалы ретінде көреміз.

Джоан Гловердің ісі жазылған зерттеуде біз бұлдыр шкаланың маңызды салдары бар жағдайдағы әсерін бақыладық. Зерттеу тақырыбы — алқабилер тағайындайтын жазалаушы өтемақылардағы шу болды. Джоан Гловердің ісі туралы үшінші сұрақтан аңғарғаныңыздай, Америка Құрама Штаттарындағы (және кейбір басқа елдердегі) заң азаматтық істер бойынша алқабилерге іс-әрекеті өте өрескел болған жауапкерге жазалаушы өтемақы қолдануға мүмкіндік береді. Жазалаушы өтемақы зардап шеккен адамдардың шығынын өтеуге арналған өтемдік төлемдерге қосымша болып табылады. Гловердің мысалындағыдай, өнім жарақатқа әкеліп, талап қоюшылар компанияны сотқа беріп, жеңіске жеткенде, оларға медициналық шоттарды және кез келген жоғалған жалақыны төлеу үшін ақша беріледі. Бірақ олар жауапкерге және соған ұқсас компанияларға ескерту жасауға арналған жазалаушы өтемақы да алуы мүмкін. General Assistance компаниясының бұл істегі мінез-құлқы анық айыптауға лайық; ол алқабилер негізді түрде жазалаушы өтемақы қолдана алатын әрекеттер ауқымына жатады.

Жазалаушы өтемақы институтына қатысты негізгі мәселе олардың болжап болмайтындығы болды. Бірдей құқық бұзушылық өте қарапайымнан өте үлкенге дейінгі мөлшердегі өтемақылармен жазалануы мүмкін. Осы кітаптың терминологиясын қолдана отырып, біз жүйені шулы деп айтар едік. Жазалаушы өтемақы туралы сұраныстар жиі қабылданбайды, тіпті олар қабылданған күннің өзінде, төлемдер өтемдік шығындарға көп нәрсе қоспайды. Дегенмен, таңқаларлық ерекшеліктер бар және алқабилер кейде тағайындайтын өте үлкен сомалар таңқаларлық әрі негізсіз болып көрінеді. Жиі келтірілетін мысал — жаңа BMW көлігінің қайта боялғанын жасырғаны үшін автосалонға салынған 4 миллион долларлық жазалаушы айыппұл.

Жазалаушы өтемақыларды зерттеу барысында 899 қатысушыдан Джоан Гловердің ісін және басқа тоғыз ұқсас істі бағалау сұралды — олардың барлығында белгілі бір зиян шеккен және бұған жауапты деп саналатын компанияны сотқа берген талап қоюшылар болды. Сізден айырмашылығы, қатысушылар барлық он іс бойынша үш сұрақтың біреуіне ғана (ашу-ыза, жазалау ниеті немесе доллар сомасы) жауап берді. Қатысушылар одан әрі шағын топтарға бөлініп, әрқайсысына әр істің бір нұсқасы берілді. Әр түрлі нұсқаларда талап қоюшының шеккен зияны мен жауапкер компанияның табысы өзгертіліп отырды. Барлығы жиырма сегіз сценарий болды. Біздің мақсатымыз — жазалаушы өтемақылардың психологиясы туралы теорияны тексеру және осы құқықтық институттағы шудың негізгі көзі ретіндегі ақшалай шкаланың (бұл жерде доллардың) рөлін зерттеу болды.

Бұл ашу-ыза гипотезасын тексеру үшін біз әр түрлі қатысушылар топтарынан жазалау ниеті немесе ашу-ыза туралы сұраққа жауап беруді сұрадық. Содан кейін біз зерттеуде қолданылған жиырма сегіз сценарий бойынша екі сұрақтан алынған орташа рейтингтерді салыстырдық. Алмастыру идеясынан күткеніміздей, ашу-ыза мен жазалау ниетінің орташа рейтингтері арасындағы корреляция мінсізге жақын 0. 98 (PC = 94%) болды. Бұл корреляция ашу-ыза гипотезасын растайды: ашу-ыза эмоциясы жазалау ниетінің негізгі анықтаушы факторы болып табылады.

Ашу-ыза — жазалау ниетінің негізгі қозғаушы күші, бірақ жалғыз ол емес. Джоанның оқиғасында ашу-ызаны бағалағаннан көрі, жазалау ниетін бағалағанда көбірек назар аударған бірдеңені байқадыңыз ба? Егер байқасаңыз, бұл оның шеккен зияны деп ойлаймыз. Сіз іс-әрекеттің оның салдарын білмей-ақ ашу тудыратынын не тудырмайтынын айта аласыз; бұл жағдайда General Assistance компаниясының әрекеті, әрине, ашу тудырады. Ал жазалау ниеті туралы интуициялардың «көзге көз» принципінде қарапайым түрде білдірілген жазалаушы сипаты бар. Кек алуға деген ұмтылыс неліктен кісі өлтіруге оқталу мен кісі өлтіру заң және алқабилер тарапынан әр түрлі қарастырылатынын түсіндіреді; нысанасына тигізе алмаған сәтсіз қанішер азырақ жазаланады.

Зиянның шынымен де жазалау ниетіне әсер етіп, бірақ ашу-ызаға әсер етпейтінін анықтау үшін біз респонденттердің әр түрлі топтарына Джоан Гловер ісінің және басқа бірнеше істердің «ауыр зиян» және «жеңіл зиян» нұсқаларын көрсеттік. Ауыр зиян нұсқасы — сіз көрген нұсқа. Жеңіл зиян нұсқасында Джоан «ауруханада бірнеше күн өткізуге мәжбүр болды және қазір кез келген таблеткадан қатты қорқады. Ата-анасы оған тіпті пайдалы дәрілерді, мысалы, дәрумендерді, аспиринді немесе суық тиюге қарсы дәрілерді бергісі келгенде, ол бақырып жылап, қорқатынын айтады». Бұл нұсқа бала үшін травматикалық тәжірибені сипаттайды, бірақ сіз оқыған бірінші нұсқадағы ұзақ мерзімді медициналық зақымға қарағанда зиян деңгейі әлдеқайда төмен. Күткеніміздей, ашу-ызаның орташа рейтингтері ауыр зиян (4. 24) және жеңіл зиян (4. 19) нұсқалары үшін дерлік бірдей болды. Ашу-ыза үшін тек жауапкердің мінез-құлқы маңызды; оның салдары маңызды емес. Керісінше, жазалау ниетінің рейтингтері ауыр зиян үшін орташа есеппен 4. 93 және жеңіл зиян үшін 4. 65 болды, бұл аз, бірақ статистикалық тұрғыдан сенімді айырмашылық. Ақшалай өтемақының медианалық мөлшері ауыр зиян нұсқасы үшін екі миллион доллар, ал жеңіл нұсқасы үшін бір миллион доллар болды. Осындай нәтижелер басқа бірнеше істер бойынша да алынды.

Бұл тұжырымдар пайымдау процесінің негізгі ерекшелігін көрсетеді: пайымдау тапсырмасының дәлелдемелердің әр түрлі аспектілеріне салмақ беруге тигізетін нәзік әсері. Жазалау ниеті мен ашу-ызаны бағалаған қатысушылар әділеттілік жазалаушы болуы керек пе деген философиялық мәселе бойынша позиция ұстанып жатқандарын білген жоқ. Олар тіпті істің түрлі белгілеріне салмақ тағайындап жатқандарын да сезбеді. Соған қарамастан, олар ашу-ызаны бағалау кезінде зиянға нөлге жуық салмақ берсе, жазаны анықтау кезінде дәл осы факторға айтарлықтай салмақ берді. Қатысушылардың оқиғаның тек бір нұсқасын көргенін еске түсіріңіз; олардың ауыр зиян үшін жоғарырақ жаза тағайындауы нақты салыстыру болған жоқ. Бұл екі жағдайдағы автоматты сәйкестендіру операциясының нәтижесі болды. Қатысушылардың жауаптары баяу ойлауға қарағанда, көбіне тез ойлауға сүйенді.

Зерттеудің екінші мақсаты жазалаушы өтемақылардың неліктен шулы екенін анықтау болды. Біздің гипотезамыз бойынша, алқабилер әдетте жауапкерді қаншалықты қатаң жазалағысы келетіні туралы келіседі, бірақ өздерінің жазалау ниетін доллар шкаласына аударуда айтарлықтай алшақтыққа жол береді.

Зерттеу дизайны бізге бір іс бойынша үш шкаладағы: ашу-ыза, жазалау ниеті және доллар түріндегі шығындар бойынша пайымдаулардағы шу мөлшерін салыстыруға мүмкіндік береді. Шуды өлшеу үшін біз 6-тараудағы федералдық судьялардың шу аудитінің нәтижелерін талдау үшін қолданылған әдісті қолданамыз. Біз сол талдаудағыдай, іс бойынша жеке пайымдаулардың орташа мәнін біржақты емес, әділетті мән ретінде қарастыруға болады деп есептейміз. (Бұл талдау мақсатындағы болжам; біз оның қате болуы мүмкін екенін ескертеміз). Идеал әлемде белгілі бір шкаланы қолданатын барлық алқабилер әрбір істі бағалауда келіскен болар еді. Орташа пайымдаудан кез келген ауытқу қате деп есептеледі және бұл қателер жүйелік шудың көзі болып табылады.

13-суретте нәтижелер көрсетілген. Ең аз шулы шкала — жазалау ниеті, мұнда жүйелік шу дисперсияның 51%-ын құрайды, яғни шу мен әділдік шамамен тең. Ызалану шкаласы айтарлықтай шулырақ: 71% шу. Ал ақшалай шкала — ең нашары: шешімдердегі дисперсияның толық 94%-ы — шу!

Бұл айырмашылықтар таңғалдырады, себебі мазмұны жағынан үш шкала бір-біріне өте ұқсас. Бұған дейін біз ызалану мен жазалау ниетінің әділ мәндері, «ызалану гипотезасында» айтылғандай, бір-бірімен дерлік толық сәйкес келетінін көрдік. Жазалау ниеті мен ақшалай өтемақы мөлшері дәл бір сұраққа — General Assistance компаниясын қаншалықты қатаң жазалау керек дегенге — тек әртүрлі өлшем бірліктерінде жауап береді. 13-суреттегі үлкен айырмашылықтарды қалай түсіндіруге болады?

Ызаланудың аса дәл шкала емес екендігімен келісетін шығармыз. Расында да, «толықтай қолайлы» мінез-құлық деген ұғым бар, бірақ егер General Assistance немесе басқа жауапкерлерге деген ашудың шегі болса, ол шек өте бұлыңғыр. Іс-әрекеттің «мүлдем шектен шыққан» болуы нені білдіреді? Шкаланың жоғарғы жағындағы айқындықтың болмауы шудың туындауын болдырмай қоймайды.

Жазалау ниеті нақтырақ. «Қатаң жаза» — «мүлдем шектен шыққан» дегеннен көрі дәлірек, өйткені «өте қатаң жаза» заңмен белгіленген максимуммен шектеледі. Сіз кінәліні «қатаң жазалағыңыз» келсе де, мысалы, General Assistance бас директоры мен оның бүкіл басқару тобын өлім жазасына кесуді ұсына алмайсыз. (Деп үміттенеміз. ) Жазалау ниеті шкаласы екіұшты емес, өйткені оның жоғарғы шегі нақтырақ көрсетілген. Күткеніміздей, ол азырақ шулы.

Ызалану мен жазалау ниеті сөздік белгілермен азды-көпті анықталған ұқсас рейтингтік шкалалармен өлшенді. Ақшалай шкала басқа топқа жатады және ол әлдеқайда проблемалы.

Біздің академиялық мақаламыздың тақырыбы оның негізгі хабарын білдіреді: «Ортақ ыза және тұрақсыз өтемақылар: Жазалаушы шығындар психологиясы». Біздің эксперименттік алқабилер арасында жазалау ниетінің рейтингтері бойынша айтарлықтай келісім болды; бұл рейтингтер негізінен ызаланумен түсіндірілді. Дегенмен, ақшалай өлшем сот залындағы жағдайды ең жақын имитациялады және ол қабылданбайтын деңгейде шулы болды.

Мұның себебі жұмбақ емес. Егер сіз Джоан Гловер ісі бойынша нақты ақшалай шығын сомасын көрсетсеңіз, сіз таңдаған санның негізінен ерікті екендігін сезінгеніңіз анық. Еріктілік сезімі маңызды ақпаратты береді: ол сізге басқа адамдардың да әртүрлі ерікті шешімдер қабылдайтынын және бұл бағалаулардың өте шулы болатынын айтады. Бұл ақшалай өтемақылар жататын шкалалар тобына тән сипат болып шықты.

Ақша туралы интуициямыздың қатынастармен өрнектелетінін «Сараның жалақысы 60%-ға өсті! » немесе «Бай көршіміз бір түнде байлығының жартысынан айырылды» деген сияқты сөздерді оңай түсінетінімізден байқауға болады. Жазалаушы шығындардың ақшалай шкаласы — жазалау ниетін өлшеуге арналған қатынастық шкала. Басқа қатынастық шкалалар сияқты, оның мағыналы нөлі (нөл доллар) бар және жоғарғы жағы шектелмеген.

Джоан Гловер ісіндегі ерікті зәкірдің әсерін түсіну үшін осы тараудың басындағы мәтінде мынадай ақпарат бар деп есептейік:

Байқасаңыз, General Assistance үшін жаза белгілеу мәселесі кенеттен әлдеқайда оңай болып қалды. Расында да, сіздің ойыңызға белгілі бір сома келген де болар. Джоанға келтірілген ауыр зиян мен басқа кішкентай қыз тартқан жеңіл зиян арасындағы контрастқа сәйкес келетін ақшалай өтемақылардың мультипликаторы (немесе қатынасы) бар. Сонымен қатар, сіз оқыған жалғыз зәкір (1,5 миллион доллар) жазаның бүкіл ақшалай шкаласын бекітуге жеткілікті. Енді сізге осы уақытқа дейін қарастырылған екі жағдайдан да ауыр немесе жеңіл істер үшін өтемақы белгілеу оңай.

Егер қатынастық шкала бойынша шешім қабылдау үшін зәкірлер қажет болса, адамдарға зәкір берілмегенде не болады? Стивенс жауабын айтты. Зерттеуші тарапынан нұсқаулық болмаған жағдайда, адамдар шкаланы бірінші рет қолданғанда ерікті таңдау жасауға мәжбүр болады. Осы сәттен бастап олар өздерінің алғашқы жауабын зәкір ретінде пайдаланып, шешімдерін жүйелі түрде қабылдайды.

Джоан Гловер ісі бойынша шығындарды белгілеудегі сіздің тапсырмаңыз зәкірсіз шкалалаудың бір мысалы екенін байқаған боларсыз. Стивенс зертханасындағы зәкірсіз бақылаушылар сияқты, сіз де General Assistance үшін дұрыс жаза туралы ерікті шешім қабылдадыңыз. Біздің жазалаушы шығындарды зерттеуімізге қатысушылар да дәл осындай мәселеге тап болды: олар да көрген алғашқы ісі бойынша бастапқы ерікті шешім қабылдауға мәжбүр болды. Алайда, сізден айырмашылығы, олар тек бір ерікті шешім қабылдаған жоқ: олар тағы тоғыз іс бойынша жазалаушы шығындарды белгілеуді жалғастырды. Бұл тоғыз шешім ерікті болған жоқ, өйткені оларды бастапқы зәкірлеуші шешіммен және, демек, бір-бірімен сәйкестендіруге болатын еді.

Стивенс зертханасының тұжырымдары адамдар шығарған зәкір олардың кейінгі ақшалай шешімдерінің абсолюттік мәндеріне үлкен әсер етуі керек, бірақ он істің салыстырмалы позицияларына ешқандай әсер етпейтінін көрсетеді. Бастапқы үлкен шешім барлық басқа шешімдердің олардың салыстырмалы мөлшеріне әсер етпестен, пропорционалды түрде үлкен болуына әкеледі. Бұл пайымдау таңғаларлық қорытындыға жетелейді: доллармен бағалаулар үмітсіз шулы болып көрінгенімен, олар іс жүзінде судьялардың жазалау ниетін көрсетеді. Бұл ниеттерді анықтау үшін біз тек абсолютті ақшалай мәндерді салыстырмалы ұпайлармен алмастыруымыз керек.

Бұл идеяны тексеру үшін біз әрбір ақшалай өтемақыны адамның он шешімі арасындағы оның орнымен (рангісімен) алмастырғаннан кейін шуды қайта талдадық. Ең жоғары ақшалай өтемақы 1 ұпай, келесісі 2 ұпай және т. с. с. болып есептелді. Ақшалай өтемақыларды рангтерге айналдыру алқаби деңгейіндегі барлық қателерді жояды, себебі рангтердің 1-ден 10-ға дейінгі үлестірімі, сирек кездесетін теңдіктерді есептемегенде, бәрі үшін бірдей. (Егер сізді қызықтырса, сауалнаманың бірнеше нұсқасы болды, өйткені әр адам жиырма сегіз сценарийдің онын бағалады. Біз талдауды бірдей он сценарийге жауап берген қатысушылардың әр тобы үшін жеке жүргіздік және орташа көрсеткішті береміз. )

Нәтижелер таңғаларлық болды: шешімдердегі шудың үлесі 94%-дан 49%-ға дейін төмендеді (14-сурет). Ақшалай өтемақыларды рангтерге айналдыру алқабилердің әртүрлі істердегі тиісті жаза туралы іс жүзінде айтарлықтай келісімде болғанын көрсетті. Шынында да, ақшалай өтемақылардың рангілері бастапқы жазалау ниетінің рейтингтеріне қарағанда біршама азырақ шулы болды.

Нәтижелер біз сипаттаған теориямен сәйкес келеді: барлық істер бойынша ақшалай өтемақылар әрбір алқаби өзі көрген бірінші іс үшін таңдаған ерікті санға негізделген. Істердің салыстырмалы рангісі көзқарастарды әділ дәлдікпен көрсетеді және сондықтан өте шулы емес, бірақ ақшалай өтемақылардың абсолюттік мәндері негізінен мағынасыз, өйткені олар бірінші істе таңдалған ерікті санға байланысты.

Бір қызығы, алқабилер нақты сот процестерінде бағалайтын іс — олар көретін бірінші және жалғыз іс. Американдық құқықтық тәжірибе азаматтық алқабилерден ешқандай бағыттаушы зәкірдің көмегінсіз бір іс үшін ақшалай өтемақы белгілеуді талап етеді. Заң алқабилерге басқа істердегі жазалаушы өтемақылардың мөлшері туралы кез келген ақпаратты жеткізуге тікелей тыйым салады. Заңдағы жанама болжам — алқабилердің әділдік сезімі оларды құқық бұзушылықты қарастырудан тікелей дұрыс жазаға алып келеді. Бұл болжам психологиялық тұрғыдан мағынасыз — ол адамдарда жоқ қабілетті бар деп есептейді. Әділет институттары оны жүзеге асыратын адамдардың шектеулерін мойындауы керек.

Жазалаушы шығындардың мысалы — экстремалды жағдай; кәсіби шешімдер мұндай үмітсіз екіұшты шкалалармен сирек өрнектеледі. Соған қарамастан, екіұшты шкалалар жиі кездеседі, бұл жазалаушы шығындарды зерттеудің бизнесте, білім беруде, спортта, үкіметте және басқа жерлерде қолданылатын екі жалпы сабағы бар екенін білдіреді. Біріншіден, шкаланы таңдау шешімдердегі шу мөлшеріне үлкен әсер етуі мүмкін, өйткені екіұшты шкалалар шулы болады. Екіншіден, мүмкін болған жағдайда абсолюттік шешімдерді салыстырмалы шешімдермен алмастыру шуды азайтуы ықтимал.

«Шкалада тірек нүктесі болатын зәкірлік іс туралы келісе аламыз ба? »

16-ТАРАУ

14-тарауда колледждің орташа балын (GPA) болжауға тырысқан зерек бала Джули есіңізде ме? Міне, толығырақ сипаттама.

Ол он бір жаста болғанда ата-анасы ажырасып кетті және Джули бұны ауыр қабылдады. Оның бағалары төмендеп, мектепте жиі ашуға бой алдыратын болды. Жоғары мектепте ол кейбір пәндерден, соның ішінде биология мен шығармашылық жазудан өте жақсы оқыды. Ол физикадан озық шығып, бәрін таңғалдырды. Бірақ ол басқа пәндерінің көбіне немқұрайлы қарап, жоғары мектепті «В» (жақсы) деген бағамен бітірді.

Өзі тапсырған беделді оқу орындарына қабылданбаған Джули, соңында қоршаған ортаны қорғау мамандығы бойынша жақсы мемлекеттік мектепте оқыды. Колледждегі алғашқы екі жылында ол жиі эмоционалдық қиындықтарға тап болып, жүйелі түрде марихуана шекті. Алайда, төртінші семестрінде оның медициналық мектепке баруға деген күшті ықыласы оянып, оқуына әлдеқайда салмақты қарай бастады.

Джулидің бітіру GPA-і туралы сіздің ең жақсы болжамыңыз қандай?

Әлбетте, бұл мәселе (оны Джули 2. 0 деп атайық) әлдеқайда қиындай түсті. Джули 1. 0 туралы білетініңіз тек оның төрт жасында оқи алғандығы ғана еді. Бір ғана дерек болғанда, сәйкестендіру күші жұмыс істеп, оның GPA-і туралы интуитивті баға ойыңызға тез келді.

Егер сізде бір бағытты нұсқайтын бірнеше дерек болса, сәйкестендіру әлі де қолжетімді болар еді. Мысалы, джаз ойнайтын бухгалтер Биллдің сипаттамасын оқығанда, сіздегі барлық ақпарат («қиялы нашар», «математикаға мықты», «әлеуметтік ғылымдарға әлсіз») біртұтас, стереотиптік суретті салды. Сол сияқты, егер Джули 2. 0-нің өміріндегі оқиғалардың көбі зеректік пен жоғары жетістіктер тарихына сәйкес келсе (мүмкін «орташа» нәтижені көрсететін бірнеше дерекпен бірге), тапсырма сізге соншалықты қиын болмас еді. Қолда бар дәлелдер біртұтас суретті салғанда, біздің жылдам «1-жүйе» ойлауымыз оны оңай түсінеді. Мұндай қарапайым бағалау мәселелері оңай шешіледі және адамдардың көбі олардың шешімімен келіседі.

Джули 2. 0-де олай емес. Бұл мәселені қиындататын нәрсе — бірнеше қарама-қайшы деректердің болуы. Қабілет пен мотивацияның белгілері бар, бірақ сонымен бірге мінез-құлықтағы әлсіздіктер мен орташа жетістіктер де бар. Оқиға жан-жаққа шашырап жатқандай. Элементтер біртұтас интерпретацияға сәйкес келмегендіктен, оны түсіну оңай емес. Әрине, жүйесіздік оқиғаны шындыққа жанаспайтын немесе сенімсіз етпейді. Өмір біз ол туралы айтқымыз келетін әңгімелерден әлдеқайда күрделірек.

Бірнеше қарама-қайшы деректер қиын бағалау мәселелерін анықтайтын екіұштылықты тудырады. Екіұштылық күрделі мәселелердің қарапайымдарға қарағанда неге шулырақ екенін де түсіндіреді. Ереже қарапайым: егер бір нәрсені көрудің бірнеше жолы болса, адамдар оны әртүрлі көреді. Адамдар өз әңгімелерінің өзегін құрастыру үшін әртүрлі дәлелдерді таңдай алады, сондықтан көптеген ықтимал қорытындылар бар. Егер сізге Джули 2. 0-ні түсіндіретін оқиға құрастыру қиын болса, басқа оқырмандар сіздікінен өзгеше шешімдерді негіздейтін басқа оқиғалар құрастыратынына сенімді бола аласыз. Бұл — үлгілік шуды тудыратын өзгермелілік.

Сіз шешіміңізге қашан сенімді боласыз? Екі шарт орындалуы керек: сіз сенетін оқиға толықтай жүйелі болуы керек және тартымды баламалар болмауы керек. Таңдалған интерпретацияның барлық бөлшектері оқиғаға сәйкес келіп, бір-бірін толықтырғанда толық жүйелілікке қол жеткізіледі. Әрине, сіз сәйкес келмейтін нәрселерді елемей немесе түсіндіріп жіберу арқылы да, талғампаз болмаса да, жүйелілікке қол жеткізе аласыз. Балама интерпретациялармен де солай. Бағалау мәселесін «шешкен» нағыз сарапшы өз түсіндірмесінің неге дұрыс екенін ғана емес; ол басқа оқиғалардың неге қате екенін де еркін түсіндіріп бере алады. Бұл жерде де адам баламаларды қарастырмау немесе оларды белсенді түрде басып тастау арқылы дәл сондай күшті, бірақ сапасы төмен сенімділікке ие бола алады.

Тұрақты үлгілік қате мен өтпелі (жағдайлық) қате тәуелсіз және өзара байланысты емес болғандықтан, біз олардың дисперсияларын талдау үшін жоғарыдағы теңдеуді кеңейте аламыз:

Қате мен шудың басқа құрамдас бөліктері сияқты, біз бұл теңдеуді тік бұрышты үшбұрыштың қабырғаларындағы квадраттардың қосындысы ретінде графикалық түрде көрсете аламыз (15-сурет):

Тұрақты үлгілік шудың қарапайым жағдайы ретінде рейтингтер жиынтығы негізінде басқарушылардың болашақ жұмысын болжайтын рекрутерлерді қарастырайық. 9-тарауда біз «төрешінің моделі» туралы айтқанбыз. Жеке рекрутердің моделі әрбір рейтингке салмақ береді, бұл сол рекрутердің шешімдеріндегі маңыздылығына сәйкес келеді. Салмақтар рекрутерлер арасында әртүрлі болады: біреуі үшін көшбасшылық, екіншісі үшін қарым-қатынас дағдылары маңыздырақ болуы мүмкін. Мұндай айырмашылықтар рекрутерлердің кандидаттарды рангілеуіндегі өзгермелілікті — біз тұрақты үлгілік шу деп атайтын нәрсені тудырады.

Төрелік сапасындағы жеке айырмашылықтар — қалыпты шудың (pattern noise) тағы бір көзі. Өзі де білмейтін (ешкім де сезбейтін) болашақты көретін сиқырлы қабілеті бар болжаушыны елестетіңіз. Оның дәлдігі оны көп жағдайда орташа болжамнан алшақтатады. Нақты нәтижелер болмаған жағдайда, бұл ауытқулар қалыпты қателер ретінде қабылданады. Төреліктерді тексеру мүмкін болмағанда, жоғары дәлдік қалыпты шу сияқты көрінеді.

Қалыпты шу сонымен қатар істің әртүрлі қырлары туралы негізді төрелік жасау қабілетіндегі жүйелі айырмашылықтардан да туындайды. Кәсіби спорттық командаларға іріктеу процесін қарастырайық. Жаттықтырушылар ойынның әртүрлі аспектілеріндегі дағдыларға, дәрігерлер жарақатқа бейімділікке, ал психологтар мотивация мен төзімділікке назар аударуы мүмкін. Осы әртүрлі мамандар бір ойыншыларды бағалағанда, біз айтарлықтай көлемдегі қалыпты шуды күте аламыз. Сол сияқты, бірдей жалпы рөлдегі кәсіби мамандар төрелік міндетінің кейбір тұстарына басқаларына қарағанда шеберірек болуы мүмкін. Мұндай жағдайларда қалыпты шуды қателік емес, адамдардың біліміндегі әртүрлілік деп сипаттаған дұрыс.

Кәсіби мамандар шешімді өз бетінше қабылдағанда, дағдылардағы ауытқушылық жай ғана шу болып табылады. Дегенмен, басшылықта төрелікті бірге жасайтын командалар құру мүмкіндігі болса, дағдылардың әртүрлілігі әлеуетті активке айналады, өйткені әртүрлі мамандар төреліктің әртүрлі қырларын қамтып, бірін-бірі толықтырады. Біз бұл мүмкіндікті және оны пайдалану үшін не қажет екенін 21-тарауда талқылаймыз.

Бұл мысал көрсеткендей, тұрақты қалыпты шу мен біз сәттік шу деп атайтын құбылмалы нұсқаның арасында өткір шекара жоқ. Негізгі айырмашылық — адамның істің кейбір тұстарына деген ерекше сезімталдығының өзі тұрақты ма, әлде уақытша ма, сонда. Қалыпты шудың қозғаушы күштері біздің жеке тәжірибеміз бен құндылықтарымыздан бастау алса, біз бұл үлгінің тұрақты болуын, яғни біздің бірегейлігіміздің көрінісі болуын күте аламыз.

Белгілі бір сипаттарға немесе олардың комбинацияларына нақты адамдардың беретін жауаптарындағы бірегейлік идеясы бірден интуитивті түрде түсінікті бола бермейді. Оны түсіну үшін бәрімізге жақсы таныс тағы бір күрделі сипаттар жиынтығын — айналамыздағы адамдардың тұлғалық қасиеттерін қарастыруға болады. Шын мәнінде, төрешінің іс бойынша шешім қабылдауын тұлғалық зерттеулердің кеңірек тақырыбының — адамның белгілі бір жағдайдағы іс-әрекетінің — жеке жағдайы ретінде қарастыру керек. Осы кең ауқымды тақырыпты ондаған жылдар бойы қарқынды зерттеуден төрелік туралы үйренетін нәрсе көп.

Ортақ түсінік бойынша, мінез-құлық тұлғалық қасиеттерге байланысты болғанымен, оған жағдайлар да қатты әсер етеді. Кейбір жағдайларда ешкім агрессивті емес, ал басқа жағдайларда бәрі агрессивті. Қайғыға батқан досын жұбатқанда Эндрю де, Брэд те агрессивті әрекет етпейді; бірақ футбол ойынында екеуі де агрессия танытады. Қысқасы — бұл таңқаларлық емес — мінез-құлық тұлғалық қасиеттер мен жағдайлардың функциясы болып табылады.

Адамдарды бірегей және шексіз қызықты ететін нәрсе — тұлға мен жағдайдың бұл қосылуы механикалық, аддитивті (жай ғана қосылатын) функция емес. Мысалы, агрессияны көбірек немесе азырақ тудыратын жағдайлар барлық адамдар үшін бірдей емес. Эндрю мен Брэд орташа есеппен бірдей агрессивті болса да, олар әр контекстте бірдей агрессивтілік танытуы міндетті емес. Бәлкім, Эндрю құрдастарына агрессивті, бірақ басшыларына жуас шығар, ал Брэдтің агрессивтілік деңгейі иерархиялық деңгейге сезімтал емес болар. Бәлкім, Брэд сыналғанда агрессияға бейім, ал физикалық қауіп төнгенде ерекше ұстамды шығар.

Жағдайларға берілетін бұл қолтаңбалық (signature) үлгілер уақыт өте келе айтарлықтай тұрақты болуы мүмкін. Олар біз біреудің тұлғасы деп санайтын нәрсенің негізін құрайды, бірақ оларды жалпы қасиетпен сипаттау мүмкін емес. Эндрю мен Брэд агрессия тестінде бірдей ұпай жинауы мүмкін, бірақ олар агрессия тудырушы факторлар мен контексттерге реакция беру үлгісінде бірегей. Бірдей қасиет деңгейіне ие екі адамды (мысалы, олар бірдей қырсық немесе бірдей жомарт болса) орташа деңгейі бірдей, бірақ әртүрлі жағдайларға реакция беру үлгісі міндетті түрде бірдей емес іс-әрекеттердің екі таралымы ретінде сипаттау керек.

Енді сіз тұлға туралы бұл талқылау мен біз ұсынған төрелік моделі арасындағы параллельді көре аласыз. Төрешілер арасындағы деңгейлік айырмашылықтар тұлғалық қасиеттер бойынша ұпайлар арасындағы айырмашылықтарға сәйкес келеді, олар көптеген жағдайлардағы мінез-құлықтың орташа мәнін білдіреді. Істер — жағдайлардың аналогы. Адамның нақты мәселе бойынша төрелігі оның орташа деңгейіне қарағанда орташа деңгейде ғана болжанады, дәл сол сияқты нақты іс-әрекеттер тұлғалық қасиеттерге қарағанда орташа деңгейде ғана болжанады. Жеке тұлғалардың төрелік бойынша рейтингі бір істен екінші іске айтарлықтай өзгереді, өйткені адамдар әр істе кездесетін сипаттар мен олардың комбинацияларына реакция беруімен ерекшеленеді. Төрелік пен шешім қабылдайтын жеке тұлғаның «қолтаңбасы» — бұл сипаттарға сезімталдықтың бірегей үлгісі және істерді бағалаудағы соған сәйкес бірегей үлгі.

Тұлғаның бірегейлігі әдетте қуануға тұрарлық себеп, бірақ бұл кітап кәсіби төреліктерге арналған, мұндағы ауытқушылық — проблема, ал шу — қателік. Бұл аналогияның мәні — төреліктегі қалыпты шу кездейсоқ емес, тіпті оны түсіндіруге үмітіміз аз болса да және ерекше төрелік жасайтын адамдардың өздері де оны түсіндіріп бере алмаса да.

«Сен екеуміз бір үміткермен сұхбаттастық және әдетте біз бірдей талап қоятын сұхбат алушымыз. Дегенмен, біздің төреліктеріміз мүлдем басқаша. Бұл қалыпты шу қайдан пайда болды? »

«Адам тұлғасының бірегейлігі оларды инновациялар мен шығармашылыққа қабілетті етеді, сондай-ақ олармен араласуды қызықты әрі әсерлі етеді. Алайда, төрелікке келгенде, бұл бірегейлік актив болып табылмайды».

Осы уақытқа дейін сіз төрелік бар жерде шу бар екеніне келістіңіз деп үміттенеміз. Сондай-ақ, сіз үшін ол бұрын ойлағаннан да көп емес деп сенеміз. Шу туралы бұл мантра біз жобамызды бастаған кезде жігерлендірді, бірақ бұл тақырып бойынша ойымыз онымен жұмыс істеген жылдар ішінде дамыды. Енді біз шудың құрамдас бөліктері, олардың шудың жалпы көрінісіндегі тиісті маңыздылығы және төрелікті зерттеудегі шудың орны туралы алған негізгі сабақтарымызды қарастырамыз.

16-сурет біз 5, 6 және 16-тарауларда енгізген үш теңдеудің біріктірілген графикалық көрінісін ұсынады. Сурет қателіктің үш дәйекті бөлінуін сипаттайды:

Енді сіз MSE-нің (Орташа квадраттық қате) бейімділік пен біз талқылаған шудың үш компонентінің квадраттарына қалай бөлінетінін көре аласыз.

Зерттеуімізді бастағанда, біз жалпы қателіктегі бейімділік пен шудың салыстырмалы салмағына назар аудардық. Көп ұзамай шу жиі қателіктің бейімділіктен гөрі үлкенірек компоненті болып табылатынын және оны егжей-тегжейлі зерттеуге тұрарлық екенін түсіндік.

Шудың құрамдас бөліктері туралы ерте кездегі ойларымыз күрделі шу аудиттерінің құрылымына негізделді, мұнда бірнеше адам бірнеше істер бойынша жеке төрелік жасайды. Федералдық судьяларды зерттеу осыған мысал болды, ал айыппұлдық шығындарды (punitive damages) зерттеу — тағы біреуі. Бұл зерттеулердің деректері деңгейлік шудың нақты бағаларын берді. Екінші жағынан, әрбір қатысушы әрбір істі бағалайды, бірақ мұны тек бір рет жасайтындықтан, біз қалыпты қателік деп атаған қалдық қателіктің уақытша немесе тұрақты екенін білу мүмкін емес. Статистикалық талдаудың консервативті рухында қалдық қателік әдетте «қателік мүшесі» деп аталады және кездейсоқ ретінде қарастырылады. Басқаша айтқанда, қалыпты шудың әдепкі интерпретациясы оның толығымен сәттік шудан тұратыны болып табылады.

Қалыпты шуды кездейсоқ қателік ретінде қабылдайтын бұл дәстүрлі интерпретация ұзақ уақыт бойы біздің ойлауымызды шектеп келді. Деңгейлік шуға — қатал және жұмсақ судьялар немесе оптимистік және пессимистік болжаушылар арасындағы тұрақты айырмашылықтарға назар аудару табиғи болып көрінді. Сондай-ақ, бізді сәттік шуды тудыратын қатысы жоқ және өтпелі жағдайлардың төреліктерге әсер етуінің дәлелдері қызықтырды.

Дәлелдер бізді бірте-бірте әртүрлі адамдар жасайтын шулы төреліктер не адамның жалпы бейімділігімен, не өтпелі және кездейсоқ нәрсемен емес, керісінше, нақты адамдардың көптеген сипаттарға тұрақты жеке реакцияларымен анықталатынын түсінуге итермеледі. Бұл олардың нақты істерге беретін реакцияларын анықтайды. Соңында біз қалыпты шудың өтпелі сипаты туралы әдепкі болжамымыздан бас тарту керек деген қорытындыға келдік.

Біріншіден, бізде деңгейлік шу мен қалыпты шудың салыстырмалы салмағы туралы бірнеше бағалау бар. Жалпы алғанда, қалыпты шу деңгейлік шуға қарағанда көбірек үлес қосатыны байқалады. Мысалы, 2-тараудағы сақтандыру компаниясында андеррайтерлер белгілеген орташа сыйлықақылар арасындағы айырмашылықтар жалпы жүйелік шудың тек 20%-ын құрады; қалған 80%-ы қалыпты шу болды. 6-тараудағы федералдық судьялар арасында деңгейлік шу (орташа қаталдықтағы айырмашылықтар) жалпы жүйелік шудың жартысынан сәл азын құрады; қалыпты шу үлкенірек компонент болды. Айыппұлдық шығындар экспериментінде жүйелік шудың жалпы мөлшері қолданылатын шкалаға байланысты айтарлықтай өзгерді, бірақ қалыпты шудың үлесі тұрақты болды: ол зерттеуде қолданылған үш шкала үшін жалпы жүйелік шудың тиісінше 63%, 62% және 61%-ын құрады. Біз 5-бөлімде қарастыратын басқа зерттеулер, атап айтқанда кадрлық шешімдер туралы зерттеулер, осы алдын ала қорытындымен сәйкес келеді.

Бұл зерттеулерде деңгейлік шудың әдетте жүйелік шудың үлкен компоненті болмауы — маңызды хабар, өйткені деңгейлік шу — ұйымдар шу аудиттерін жүргізбей-ақ (кейде) бақылай алатын шудың жалғыз түрі. Істер жеке мамандарға азды-көпті кездейсоқ тағайындалғанда, олардың шешімдерінің орташа деңгейіндегі айырмашылықтар деңгейлік шудың дәлелі болып табылады. Мысалы, патенттік кеңселерді зерттеу сарапшылардың патент берудегі орташа бейімділігінде үлкен айырмашылықтар бар екенін байқады, бұл кейіннен осы патенттерге қатысты сот істерінің көбеюіне әсер етті. Сол сияқты, балаларды қорғау қызметіндегі іс жүргізушілердің балаларды асыраушы отбасыларға орналастыруға бейімділігі әртүрлі болады, бұл балалардың әл-ауқатына ұзақ мерзімді әсер етеді. Бұл бақылаулар тек деңгейлік шуды бағалауға негізделген. Егер деңгейлік шудан гөрі қалыпты шу көбірек болса, онда бұл онсыз да таңқаларлық нәтижелер шу мәселесінің ауқымын кем дегенде екі есе азайтып көрсетеді. (Бұл алдын ала ережеден ерекшеліктер бар. Баспана беру туралы судьялардың шешімдеріндегі масқара ауытқушылық, сірә, қалыпты шуға қарағанда деңгейлік шуға көбірек байланысты, дегенмен біз қалыпты шу да үлкен деп күтеміз. )

Келесі қадам — қалыпты шуды оның екі компонентін бөлу арқылы талдау. Сәттік шуға қарағанда тұрақты қалыпты шу басым компонент деп айтуға негізді себептер бар. Федералдық судьялардың үкімдеріне жүргізілген аудит біздің логикамызды сипаттайды. Барлық қалыпты шу уақытша деген экстремалды мүмкіндіктен бастайық. Ондай жағдайда үкім шығару уақыт өте келе тұрақсыз және қайшылықты болар еді, бұл бізге сенімсіз болып көрінеді: біз бір судьяның бір іс бойынша әртүрлі уақытта шығарған төреліктерінің арасындағы орташа айырмашылық шамамен 2. 8 жыл болады деп күтуіміз керек еді. Судьялар арасындағы орташа үкімдердің ауытқуы онсыз да таңқаларлық. Жеке судьяның үкімдеріндегі осындай ауытқушылық тіпті қисынсыз болар еді. Судьялардың әртүрлі сотталушылар мен әртүрлі қылмыстарға беретін реакциялары әртүрлі және бұл айырмашылықтар өте жеке сипатта болғанымен, тұрақты деген қорытынды жасау қисындырақ көрінеді.

Қалыпты шудың қаншалықты бөлігі тұрақты, ал қаншалықты бөлігі сәттік шу екенін нақтылау үшін бізге бір судья әрбір іс бойынша екі тәуелсіз бағалау жасайтын зерттеулер қажет. Біз атап өткендей, төрелікті зерттеуде екі тәуелсіз төрелік алу әдетте мүмкін емес, өйткені іс бойынша екінші төреліктің біріншіден шынымен тәуелсіз болуына кепілдік беру қиын. Әсіресе төрелік күрделі болғанда, адамның мәселені танып, бастапқы төрелікті қайталау ықтималдығы жоғары болады.

Принстондағы Александр Тодоров бастаған зерттеушілер тобы бұл мәселені шешу үшін тапқыр эксперименттік әдістер жасап шығарды. Олар Amazon Mechanical Turk сайтынан қатысушыларды жинады. Бір экспериментте қатысушылар бет-әлпет суреттерін (компьютерлік бағдарлама арқылы жасалған, бірақ нағыз адамдардың жүзінен айнымайтын) көрді және оларды жағымдылық пен сенімділік сияқты әртүрлі атрибуттар бойынша бағалады. Эксперимент бір аптадан кейін дәл сол беттермен және дәл сол респонденттермен қайталанды.

Бұл экспериментте сот үкімін шығаратын судьялар сияқты кәсіби төреліктерге қарағанда консенсус аз болады деп күту орынды. Кейбір адамдардың өте тартымды, ал басқаларының өте тартымды емес екеніне бәрі келісуі мүмкін, бірақ айтарлықтай диапазон арасында бет-әлпетке берілетін реакциялар негізінен идиосинкразиялық болады деп күтеміз. Шынында да, бақылаушылар арасында келісім аз болды: мысалы, сенімділікті бағалауда суреттер арасындағы айырмашылықтар төреліктер дисперсиясының (ауытқуының) тек 18%-ын құрады. Қалған 82% дисперсия шу болды.

Сондай-ақ, бұл төреліктерде тұрақтылық аз болады деп күту де орынды, өйткені онлайн сұрақтарға жауап беру үшін ақы төленетін қатысушылардың төрелік сапасы кәсіби ортаға қарағанда жиі төмен болады. Соған қарамастан, шудың ең үлкен компоненті тұрақты қалыпты шу болды. Шудың екінші үлкен компоненті деңгейлік шу болды, яғни бақылаушылардың сенімділікті бағалаудағы орташа көрсеткіштерінің айырмашылығы. Сәттік шу, әлі де қомақты болса да, ең кіші компонент болды.

Зерттеушілер қатысушылардан басқа төреліктер жасауды сұрағанда да (мысалы, автомобильдер немесе тағамдар арасындағы таңдау немесе кәсіби төреліктерге жақын сұрақтар бойынша) осындай қорытындыларға келді. Мысалы, 15-тарауда талқыланған айыппұлдық шығындарды зерттеуді қайталау кезінде қатысушылар бір апта аралықпен екі бөлек жағдайда жеке жарақат алудың он жағдайы бойынша өздерінің айыппұл салу ниетін бағалады. Мұнда да тұрақты қалыпты шу ең үлкен компонент болды. Барлық осы зерттеулерде адамдар жалпы алғанда бір-бірімен келіспеді, бірақ олар өз төреліктерінде айтарлықтай тұрақты болды. Бұл «консенсуссыз жүйелілік» (consistency without consensus), зерттеушілердің сөзімен айтқанда, тұрақты қалыпты шудың айқын дәлелі болып табылады.

— «Сіз сарапшысыз. Бірақ сіздің пайымдауларыңыз тексеріле ме, әлде сіз мәртебелі сарапшысыз ба? »

— «Бізге екі пікірдің бірін таңдау керек, бірақ бұл адамдардың тәжірибесі мен жетістіктері туралы ештеңе білмейміз. Ендеше, ақылдырағының кеңесіне құлақ түрейік».

Бұрмалауларды экс-пост түзетсе де немесе надждар мен бустинг арқылы олардың әсерінің алдын алса да, дебиасинг тәсілдерінің көпшілігінде бір ортақ нәрсе бар: олар нақты бір бұрмалауды нысанаға алады және оның бар екенін болжайды. Бұл жиі қисынды болып көрінетін болжам кейде қате болып шығады.

Бұрмалау — бұл біз жиі көре алатын және түсіндіре алатын қателік. Ол бағытталған: сондықтан надж бұрмалаудың зиянды әсерін шектей алады немесе шешімді жақсартуға (boost) бағытталған күш нақты бұрмалаулармен күресе алады. Ол сондай-ақ жиі көрініп тұрады: сондықтан бақылаушы шешім қабылдау кезінде нақты уақыт режимінде бұрмалауларды диагностикалауға үміттене алады.

— «Сіз нақты қандай бұрмалаумен күресіп жатқаныңызды және оның нәтижеге қай бағытта әсер ететінін білесіз бе? Егер білмесеңіз, онда бірнеше бұрмалау жұмыс істеп тұрған болар және қайсысы басым болатынын болжау қиын».

— «Бұл шешімді талқылауды бастамас бұрын, шешім бақылаушысын тағайындайық».

— «Біз бұл шешім қабылдау процесінде жақсы шешім гигиенасын сақтадық; шешім мүмкіндігінше жақсы болуы әбден мүмкін».

Мэйфилд күдіктіге ұқсайтын. АҚШ армиясының бұрынғы офицері, ол мысырлық әйелге үйленіп, ислам дінін қабылдаған еді. Адвокат ретінде ол Ауғанстанға барып, Талибанға қосылмақ болды деп айыпталған (кейін сотталған) адамдардың мүддесін қорғаған. Ол ФТБ-ның бақылау тізімінде болатын.

Мэйфилдтің соңынан бақылау орнатылып, үйіне тыңшарлар қойылып, тінту жүргізілді, телефондары тыңдалды. Бұл тексеру ешқандай маңызды ақпарат бермеген соң, ФТБ оны тұтқындады. Бірақ оған ешқашан ресми айып тағылған жоқ. Мэйфилд соңғы он жылда елден шықпаған еді. Ол қамауда болған кезде, ФТБ-ға Мэйфилдтің саусақ ізі пластик пакеттегі ізге сәйкес келмейді деп ескертіп қойған испан тергеушілері бұл ізді басқа күдіктімен сәйкестендірді.

Мэйфилд екі аптадан кейін босатылды. Соңында АҚШ үкіметі одан кешірім сұрап, 2 миллион доллар өтемақы төледі және қателіктің себептерін мұқият зерттеуге бұйрық берді. Оның негізгі тұжырымы: «Қателік әдістемелік немесе технологиялық ақау емес, адам факторынан болған қателік».

Саусақ іздері — бұл біздің саусақтарымыздың терісіндегі бүртікті қырқалардың біз ұстаған беттерде қалдыратын ізі. Көне заманда саусақ іздерінің сәйкестендіру белгісі ретінде пайдаланылғаны туралы мысалдар болғанымен, қазіргі заманғы саусақ ізімен сәйкестендіру XIX ғасырдың аяғында, шотланд дәрігері Генри Фолдс саусақ іздерін сәйкестендіру әдісі ретінде пайдалануды ұсынған алғашқы ғылыми мақаласын жариялаған кезден басталады.

Дрор мен оның әріптестерінің табандылығының арқасында көзқарастар баяу өзгеруде және сот-медициналық зертханалардың өсіп келе жатқан саны өз талдауларындағы қателерді азайту үшін жаңа шаралар қабылдай бастады. Мысалы, PCAST есебі ФБР зертханасын растау біржақтылығының қаупін азайту үшін өз процедураларын қайта жасақтағаны үшін жоғары бағалады.

Сот сараптамасында шудың болуы, әрине, өмір мен өлім мәселесіне әсер етуі мүмкін болғандықтан алаңдатарлық жағдай. Бірақ бұл сонымен қатар көп нәрсені аңғартады. Біздің саусақ іздерін сәйкестендірудегі қателік мүмкіндігін ұзақ уақыт бойы мүлдем сезбегеніміз — сарапшылардың пайымдауына деген сеніміміздің кейде тым асыра сілтенетінін және шу аудиті күтпеген мөлшердегі шуды қалай ашатынын көрсетеді. Бұл кемшіліктерді салыстырмалы түрде қарапайым процесс өзгерістері арқылы азайту мүмкіндігі шешімдердің сапасын жақсартуға ниетті жандардың барлығына жігер беруі тиіс.

Азырақ байқалатын жағдай — сіздің пайымдауыңыз жағдаяттық шудың тағы бір факторы — ақпарат арқылы өзгеруі мүмкін, тіпті ол ақпарат нақты болса да. Саусақ ізі сарапшыларының мысалындағыдай, сіз басқалардың не ойлайтынын білген бойда, растау біржақтылығы сізді жалпы әсерді тым ерте қалыптастыруға және қарама-қайшы ақпаратты елемеуге мәжбүр етуі мүмкін. Хичкоктың екі фильмінің атауы мұны жақсы түйіндейді: жақсы шешім қабылдаушы «күдік ұшқынын» сақтауға тырысуы керек, «бәрін тым көп білетін адам» болмауы тиіс.

«Бізде бұл іс туралы көбірек ақпарат бар, бірақ сарапшыларды біржақтылыққа итермелемес үшін, олар өз пайымдауын жасағанға дейін біз білетін нәрсенің бәрін айтпайық. Шын мәнінде, оларға тек білуі тиіс нәрсені ғана айтайық».

«Егер екінші пікірді айтушы адам бірінші пікірдің қандай болғанын білсе, ол пікір тәуелсіз болмайды. Ал үшіншісі тіпті тәуелсіз емес: мұнда біржақтылық каскады орын алуы мүмкін».

«Шумен күресу үшін олар алдымен оның бар екенін мойындауы керек».

Болжамды талдаушылар — оның қашан және неге қате кететінін зерттейтіндер — біржақтылық пен шудың (оны сәйкессіздік немесе сенімсіздік деп те атайды) арасын нақты ажыратады. Кейбір контексттерде болжам жасаушылардың біржақты екендігімен бәрі келіседі. Мысалы, ресми ведомстволар өздерінің бюджеттік болжамдарында шындыққа жанаспайтын оптимизм танытады. Орташа алғанда, олар экономикалық өсуді негізсіз жоғары, ал тапшылықты негізсіз төмен етіп көрсетеді. Практикалық мақсаттар үшін олардың бұл оптимизмі когнитивті біржақтылықтың нәтижесі ме, әлде саяси ойлар ма, ол маңызды емес.

Болжам жасаушылардың арасында да шу көп кездеседі. Дж. Скотт Армстронгтың «Болжам жасау принциптері» (Principles of Forecasting) атты негізгі еңбегінде тіпті сарапшылар арасында да «сенімсіздік болжамдық пайымдаудағы қателердің қайнар көзі» екендігі атап өтіледі. Шын мәнінде, шу — қателіктің негізгі көзі. Жағдаяттық шу жиі кездеседі; болжам жасаушылар әрдайым өз пікірлерімен келісе бермейді. Тұлғааралық шу да кең таралған; тіпті мамандар болса да, болжам жасаушылар бір-бірімен келіспейді. Егер сіз заң профессорларынан Жоғарғы Соттың шешімдерін болжауды сұрасаңыз, сіз көптеген шуды табасыз. Егер мамандардан ауаны ластауды реттеудің жылдық пайдасын болжауды сұрасаңыз, сіз үлкен ауытқуларды көресіз, мысалы, 3 миллиард доллардан 9 миллиард долларға дейінгі ауқым. Егер экономистер тобынан жұмыссыздық пен өсім туралы болжам жасауды сұрасаңыз, сіз тағы да үлкен ауытқуларды байқайсыз. Біз шулы болжамдардың көптеген мысалдарын көрдік, ал болжам жасау бойынша зерттеулер одан да көп мысалдарды ашады.

Зерттеулер шу мен біржақтылықты азайту бойынша ұсыныстарды да ұсынады. Біз оларды бұл жерде толығымен қарастырмаймыз, бірақ кеңінен қолданылатын екі шуды азайту стратегиясына тоқталамыз. Бірі — 18-тарауда айтылған принципті қолдану: жақсырақ судьяларды іріктеу жақсырақ пайымдауларға әкеледі. Екіншісі — ең әмбебап қолданылатын шешім гигиенасы стратегияларының бірі: бірнеше тәуелсіз бағалауларды біріктіру.

Болжам жасау сапасы бойынша ең жаңашыл жұмыстардың кейбірі 2011 жылы басталды, сол кезде үш танымал мінез-құлық ғалымы «Жақсы пайымдау» жобасын (The Good Judgment Project) құрды. Филип Тетлок (біз оны 11-тарауда саяси оқиғалардың ұзақ мерзімді болжамдарын бағалауын талқылағанда кездестірдік); оның жұбайы Барбара Меллерс және Дон Мур болжам жасауды түсінуді жақсарту үшін және, атап айтқанда, неге кейбір адамдар бұл істе шебер екенін анықтау үшін бірікті.

«Жақсы пайымдау» жобасы ондаған мың еріктілерді — мамандарды немесе сарапшыларды емес, әртүрлі саладағы қарапайым адамдарды жинаудан басталды. Олардан жүздеген сұрақтарға жауап беру сұралды, мысалы:

Солтүстік Корея жыл соңына дейін ядролық құрылғыны жара ма?

Ресей алдағы үш айда Украинаның қосымша аумақтарын ресми түрде аннексиялай ма?

Үндістан немесе Бразилия алдағы екі жылда БҰҰ Қауіпсіздік Кеңесінің тұрақты мүшесі бола ма?

Келесі жылы еуроаймақтан қандай да бір ел шыға ма?

Тұрақты Бета (Perpetual Beta)

Суперболжаушылардың мәселелерді құрылымдау және бөлшектеу қабілеті мен дайындығын қарастырайық. Олар үлкен геосаяси сұраққа (мемлекет Еуропалық Одақтан шыға ма, белгілі бір жерде соғыс бастала ма, шенеунікке қастандық жасала ма) қатысты біртұтас пайымдау жасаудың орнына, оны құрамдас бөліктерге бөледі. Олар: «Жауап «иә» болуы үшін не қажет? Жауап «жоқ» болуы үшін не қажет? » — деп сұрайды. Ішкі түйсікке немесе жалпылама болжамға сүйенудің орнына, олар бірқатар қосымша сұрақтарға жауап іздеуге тырысады.

Осы тұста сізде адамдарды суперболжаушы болуға немесе кем дегенде солар сияқты әрекет етуге үйретуге болады деген ой туындауы мүмкін. Шынында да, Тетлок пен оның әріптестері дәл осы бағытта жұмыс істеді. Олардың күш-жігерін суперболжаушылардың неге жақсы нәтиже көрсететінін түсінудің және олардың жұмысын қалай жақсартуға болатынын білудің екінші кезеңі деп қарастыру керек.

Маңызды зерттеуде Тетлок пен оның командасы қарапайым (супер емес) болжаушыларды кездейсоқ түрде үш топқа бөлді, онда олар әртүрлі интервенциялардың кейінгі пайымдаулардың сапасына әсерін тексерді. Бұл интервенциялар пайымдауды жақсарту үшін біз сипаттаған үш стратегияның мысалы болып табылады:

Бұл маңызды тұжырым пайымдауларды біріктірудің және жақсы төрешілерді таңдаудың құндылығын растайды. Бірақ бұл әлі толық тарих емес. Әрбір интервенцияның әсері туралы деректермен қаруланған, Тетлок және Меллерспен бірге жұмыс істеген Вилле Сатопя әрбір интервенцияның болжамдарды нақты қалай жақсартқанын анықтау үшін күрделі статистикалық әдісті жасап шығарды. Негізінде, ол кейбір болжаушылардың басқаларға қарағанда жақсы немесе нашар жұмыс істеуінің үш негізгі себебі бар деп тұжырымдады:

Сатопя, Тетлок, Меллерс және олардың әріптесі Марат Салихов өз моделін болжауға арналған BIN (bias — ауытқу, information — ақпарат және noise — шу) моделі деп атады. Олар үш компоненттің әрқайсысы үш интервенцияның әрқайсысындағы өнімділіктің жақсаруына қаншалықты жауапты екенін өлшеуге кірісті.

Олардың жауабы қарапайым болды: үш интервенция да бірінші кезекте шуды азайту арқылы жұмыс істеді. Зерттеушілер айтқандай: «Интервенция дәлдікті арттырған сайын, ол негізінен пайымдаудағы кездейсоқ қателерді басу арқылы жұмыс істеді. Бір қызығы, оқыту интервенциясының бастапқы мақсаты ауытқуды азайту болатын».

Оқыту ауытқуларды азайтуға арналғандықтан, супер емес болжаушы оқытудың негізгі әсері ауытқуды азайту болады деп болжаған болар еді. Дегенмен, оқыту шуды азайту арқылы нәтиже берді. Бұл тосынсыйды оңай түсіндіруге болады. Тетлоктың оқытуы психологиялық ауытқулармен күресуге арналған. Сіз білетіндей, психологиялық ауытқулардың әсері әрқашан статистикалық ауытқу бола бермейді. Олар әртүрлі адамдарға, әртүрлі пайымдауларға, әртүрлі жолдармен әсер еткенде, психологиялық ауытқулар шу тудырады. Бұл жағдайда солай екені анық, өйткені болжанатын оқиғалар өте әртүрлі. Сонымен қатар, бір ауытқулар тақырыпқа байланысты болжаушыны тым қатты немесе тым әлсіз реакция беруге итермелеуі мүмкін. Біз олардың статистикалық ауытқу (болжаушының оқиғалар болады немесе болмайды деп сенуге деген жалпы бейімділігі) тудыруын күтпеуіміз керек. Нәтижесінде, болжаушыларды психологиялық ауытқулармен күресуге үйрету шуды азайту арқылы жұмыс істейді.

Команда құру шуды азайтуға шамалас әсер етті, бірақ ол командалардың ақпаратты алу қабілетін де айтарлықтай жақсартты. Бұл нәтиже агрегация логикасына сәйкес келеді: бірге жұмыс істейтін бірнеше ми ақпаратты табуда бір мидан жақсырақ. Егер Алиса мен Брайан бірге жұмыс істесе және Алиса Брайан өткізіп алған сигналдарды байқаса, олардың бірлескен болжамы жақсырақ болады. Топтарда жұмыс істегенде, суперболжаушылар топтық поляризация мен ақпараттық каскадтардың қаупінен аулақ бола алатын сияқты. Оның орнына олар өз деректері мен түсініктерін біріктіреді және өздерінің белсенді ашық ойлылығымен біріктірілген ақпаратты барынша тиімді пайдаланады. Сатопя мен оның әріптестері бұл артықшылықты былай түсіндіреді: «Команда құру — оқытудан айырмашылығы... болжаушыларға ақпаратты тізгіндеуге мүмкіндік береді».

Іріктеу ең үлкен жалпы әсерге ие болды. Жақсартудың бір бөлігі ақпаратты жақсырақ пайдаланудан келеді. Суперболжаушылар ақпаратты табуда басқалардан жақсырақ — бәлкім, олар орташа қатысушыға қарағанда ақылдырақ, ынталырақ және мұндай болжамдар жасауда тәжірибелірек болғандықтан болар. Бірақ іріктеудің негізгі әсері, тағы да, шуды азайту болып табылады. Суперболжаушылар қарапайым ойыншыларға немесе тіпті дайындалған командаларға қарағанда азырақ шулы. Бұл тұжырым Сатопя мен басқа зерттеушілер үшін де күтпеген жағдай болды: «Суперболжаушылар өз жетістіктері үшін басқалар қайталай алмайтын жаңалықтарды өткір түсінуден гөрі, өлшеу қатесін азайтудағы жоғары тәртіпке көбірек қарыздар болуы мүмкін».

Суперболжаушылар жобасының жетістігі шешім гигиенасының екі стратегиясының құндылығын көрсетеді: іріктеу (суперболжаушылар, шынымен де, супер) және агрегация (командада жұмыс істегенде болжаушылар жақсырақ нәтиже көрсетеді). Бұл екі стратегия көптеген пайымдауларда кеңінен қолданылады. Мүмкіндігінше, өз ісінің маманы болып табылатын және бір-бірін толықтыратын төрешілерден (мысалы, болжаушылар, инвестиция мамандары, рекрутинг офицерлері) командалар құру арқылы осы стратегияларды біріктіруге тырысу керек.

Осы уақытқа дейін біз «көпшілік даналығы» эксперименттеріндегідей, бірнеше тәуелсіз пайымдауларды орташалау арқылы қол жеткізілетін дәлдіктің жақсаруын қарастырдық. Жоғары валидтілігі бар төрешілердің бағалауларын біріктіру дәлдікті одан әрі арттырады. Сонымен қатар, тәуелсіз және бірін-бірі толықтыратын пайымдауларды біріктіру арқылы дәлдікті тағы да арттыруға болады. Қылмыстың төрт куәгері бар деп елестетіңіз: олардың бір-біріне әсер етпеуін қадағалау өте маңызды. Егер бұған қоса, олар қылмысты төрт түрлі бұрыштан көрген болса, олар беретін ақпараттың сапасы әлдеқайда жақсы болады.

Сол сияқты, егер сіз төрешілер командасын жинақтап жатсаңыз, әрине, алдымен ең жақсы төрешіні таңдауыңыз керек. Бірақ келесі таңдауыңыз бірінші төрешіге өте ұқсас келетін білікті маман емес, жаңа дағды әкелетін орташа білікті адам болуы мүмкін. Осылайша таңдалған команда жоғары болады, себебі біріктірілген пайымдаулардың дәлдігі пайымдаулар бір-бірін қайталағаннан көрі, бір-бірімен байланыссыз болғанда тезірек артады. Мұндай командада үлгі шуы салыстырмалы түрде жоғары болады, өйткені әрбір жағдай бойынша жеке пайымдаулар әртүрлі болады. Парадоксальды түрде, сол шулы топтың орташа мәні бірауызды топтың орташа мәнінен дәлірек болады.

Маңызды ескерту жасау керек. Әртүрлілікке қарамастан, агрегация тек пайымдаулар шынымен тәуелсіз болған жағдайда ғана шуды азайта алады. Топтардағы шу туралы талқылауымыз көрсеткендей, топтық талқылау көбінесе шуды азайтқаннан көрі, ауытқу түріндегі қателікті көбірек қосады. Әртүрліліктің күшін пайдаланғысы келетін ұйымдар команда мүшелері өз пайымдауларына тәуелсіз жеткенде туындайтын келіспеушіліктерді құп алуы керек. Тәуелсіз және әртүрлі пайымдауларды анықтау және біріктіру көбінесе ең оңай, ең арзан және кеңінен қолданылатын шешім гигиенасы стратегиясы болады.

«Біз суперболжаушылар сияқты «шексіз бета» күйінде болуға ұмтылуымыз керек».

«Бұл жағдайды талқыламас бұрын, тиісті негізгі көрсеткіш (base rate) қандай? »

Бірнеше жыл бұрын біздің жақсы досымызға (оны Пауыл деп атайық) оның учаскелік дәрігері (оны доктор Джонс деп атайық) жоғары қан қысымы диагнозын қойды. Дәрігер Пауылға дәрі-дәрмек ішуге кеңес берді. Доктор Джонс диуретик жазып берді, бірақ оның ешқандай әсері болмады; Пауылдың қан қысымы жоғары болып қалды. Бірнеше аптадан кейін доктор Джонс екінші дәрімен, кальций өзекшелерінің блокаторымен жауап берді. Оның да әсері шамалы болды.

Бұл нәтижелер доктор Джонсты тығырыққа тіреді. Үш ай бойы апта сайынғы тексерулерден кейін Пауылдың жоғары қан қысымы көрсеткіштері сәл төмендеді, бірақ олар әлі де тым жоғары болды. Келесі қадамдардың қандай болатыны белгісіз еді. Пауыл мазасызданды, ал доктор Джонс қиналды, әсіресе Пауылдың денсаулығы жақсы, салыстырмалы түрде жас адам екенін ескерсек. Доктор Джонс үшінші дәріні қолданып көруді ойлады.

Пауыл айтылғанды орындады және шынымен де оның қан қысымы үйде қалыпты болды. Содан бері ол қалыпты болып келеді (және доктор Смит оған ақ халат синдромы туралы айтқаннан кейін бір ай өткен соң, ол дәрігер кабинеттерінде де қалыпты болды).

Дәрігерлердің негізгі міндеті — диагноз қою, яғни емделушінің қандай да бір ауруы бар-жоғын анықтау және егер болса, оны сәйкестендіру. Диагноз қою көбінесе пайымдауды талап етеді. Көптеген жағдайлар үшін диагноз қою күнделікті және негізінен механикалық процесс болып табылады, шуды азайту үшін ережелер мен процедуралар бар. Дәрігерге біреудің иығы шығып кеткенін немесе бақайы сынғанын анықтау әдетте оңай. Техникалық мәселелер туралы да осыны айтуға болады. Сіңір дегенерациясын сандық бағалау аз шу тудырады. Патологтар сүт безі зақымдануларының биопсиясын бағалағанда, олардың бағалаулары салыстырмалы түрде қарапайым және шу аз болады.

Маңыздысы, кейбір диагноздар пайымдауды мүлдем талап етпейді. Денсаулық сақтау саласы көбінесе пайымдау элементін алып тастау арқылы — пайымдаудан есептеуге ауысу арқылы дамиды. Стрептококкты тамақ ауруы үшін дәрігер емделушінің тамағынан алынған үлгіге жылдам антигендік тест жасаудан бастайды. Қысқа уақыт ішінде тест стрептококк бактерияларын анықтай алады. (Жылдам антиген тестінің нәтижесінсіз, тіпті белгілі бір дәрежеде онымен бірге де, стрептококкты тамақ ауруы диагнозында шу болады. ) Егер сізде аш қарынға қандағы қант деңгейі децилитріне 126 миллиграмм немесе одан жоғары болса немесе HbA1c (соңғы үш айдағы қандағы қанттың орташа өлшемі) кемінде 6,5 болса, сізде диабет бар деп есептеледі. COVID-19 пандемиясының алғашқы кезеңдерінде кейбір дәрігерлер бастапқыда симптомдарды ескере отырып жасалған пайымдаулар нәтижесінде диагноз қойды; пандемия дамыған сайын тест жасау әлдеқайда жиілеп, тесттер пайымдауды қажетсіз етті.

Көптеген адамдар дәрігерлер пайымдау жасағанда шулы болуы мүмкін екенін және қателесуі мүмкін екенін біледі; стандартты практика емделушілерге екінші маманның пікірін алуға кеңес беру болып табылады. Кейбір ауруханаларда екінші пікір алу тіпті міндетті. Екінші пікір біріншіден алшақтаған сайын, бізде шу пайда болады — әрине, қай дәрігердің пікірі дұрыс екені белгісіз болуы мүмкін. Кейбір емделушілер (соның ішінде Пауыл да) екінші пікірдің біріншіден қаншалықты алшақтайтынын көріп таң қалды. Бірақ таңқаларлық нәрсе медицина мамандарында шудың болуы емес. Бұл оның нақты ауқымы.

Медицинадағы шу туралы орасан зор әдебиет бар. Әдебиеттердің көп бөлігі эмпирикалық болғанымен (шудың бар-жоғын тексеру), оның көп бөлігі де нұсқаулық сипатта болады. Денсаулық сақтау саласына қатысы бар адамдар көптеген формаларды алатын және көптеген салаларда қарастыруға тұрарлық идеялардың алтын кеніші болып табылатын шуды азайту стратегияларын іздеуді жалғастыруда.

Шу болған кезде бір дәрігер анық дұрыс, ал екіншісі анық қате болуы мүмкін (және қандай да бір ауытқудан зардап шегуі мүмкін). Күткеніміздей, шеберлік үлкен рөл атқарады. Мысалы, радиологтардың пневмония диагнозын қоюын зерттеу айтарлықтай шу тапты. Оның көп бөлігі шеберліктегі айырмашылықтардан туындаған. Нақтырақ айтсақ, «шеберліктегі ауытқу диагностикалық шешімдердегі ауытқудың 44%-ын түсіндіре алады», бұл «шеберлікті арттыратын саясат біркелкі шешім нұсқаулықтарына қарағанда жақсырақ нәтиже беретінін» көрсетеді. Мұнда да, басқа жерлердегідей, оқыту мен іріктеу қателерді азайту үшін, сондай-ақ шу мен ауытқуды жою үшін өте маңызды.

Бұл шу қайдан шығады? Жұмыс өнімділігін бағалаудағы ауытқуларды зерттеген көптеген жұмыстардың арқасында біз жүйелік шудың барлық компоненттері бар екенін білеміз.

Сонымен қатар, ұйымдардағы бағалаулар бағалаушының қызметкердің нақты жұмысы туралы қабылдауын көрсетпеуінің көптеген себептері бар. Мысалы, бағалаушылар өнімділікті дәл бағалауға тырыспауы мүмкін, керісінше адамдарды «стратегиялық түрде» бағалауы мүмкін. Басқа себептермен қатар, бағалаушылар кері байланыс кезіндегі қиын әңгімеден қашу үшін, көптен күткен лауазымды өсуді қалайтын адамға қолдау көрсету үшін немесе тіпті, парадоксальды түрде, басқа бөлімге ауысуы үшін жақсы баға қажет ететін нашар жұмыс істейтін топ мүшесінен құтылу үшін бағаны әдейі көтеруі мүмкін.

Егер жұмыс өнімділігін бағалау жүйелері осыншалықты бұзылған болса, өнімділікті өлшейтін адамдар бұған назар аударып, оларды жақсартуы керек. Шынында да, соңғы бірнеше онжылдықта ұйымдар бұл жүйелерге сансыз реформалар жасап, тәжірибеден өткізді. Реформалар біз атап өткен шуды азайтудың кейбір стратегияларын қолданды. Біздің ойымызша, бұдан да көп нәрсе істеуге болады.

Бірнеше бағалаушының бағаларын орташалау жүйелік шуды азайтуға көмектескенімен, 360 градустық кері байланыс жүйелері бұл мәселенің емі ретінде ойлап табылғанын емес екенін атап өткен жөн. Олардың негізгі мақсаты — басшы көретін нәрседен әлдеқайда көп нәрсені өлшеу. Сіздің өнімділігіңізді бағалауға тек басшыңыз ғана емес, әріптестеріңіз бен қол астындағыларыңыз да қатысқанда, бағаланатын құндылықтың сипаты өзгереді. Теория бойынша, бұл өзгеріс жақсы жаққа бағытталған, өйткені бүгінгі жұмыстар тек басшының көңілінен шығудан да көп нәрсені талап етеді. 360 градустық кері байланыстың танымалдылығы икемді, жобаға негізделген ұйымдардың көбеюімен тұспа-тұс келді.

Одан да маңыздысы, 360 градустық жүйелердің дамуы кері байланыс беруге кететін уақытты экспоненциалды түрде арттырды. Орта буын менеджерлерінен барлық деңгейдегі әріптестері туралы, кейде тіпті басқа ұйымдардағы серіктестері туралы ондаған сауалнамаларды толтыру талап етілуі сирек емес, өйткені қазір көптеген компаниялар клиенттерден, жеткізушілерден және басқа бизнес-серіктестерден кері байланыс сұрайды. Қаншалықты игі ниетті болса да, уақыты шектеулі бағалаушыларға қойылатын бұл шектен тыс талаптар олар беретін ақпараттың сапасын жақсартады деп күтуге болмайды. Бұл жағдайда шуды азайту оған кететін шығынға тұрмауы мүмкін — бұл мәселені біз 6-бөлімде талқылаймыз.

Шынында да, шуды азайту — барлық бағалаушылардың бірдей орташа мәнге және бірдей баға үлестіріміне ие болуын қамтамасыз ететін мәжбүрлі рейтингтің негізгі мәлімделген мақсаты. Бағалау үлестірімі міндеттелгенде рейтингтер «мәжбүрлі» болады. Мысалы, ереже бойынша бағаланатын адамдардың 20%-дан аспайтынын ең жоғарғы санатқа, ал 15%-дан азын ең төменгі санатқа қою керек деп белгіленуі мүмкін.

Теория жүзінде мәжбүрлі рейтинг қажетті жақсартуларды әкелуі тиіс. Дегенмен, ол жиі кері әсер береді. Біз бұл жерде оның барлық ықтимал жағымсыз салдарларын қарастыруды көздемейміз (олар көбінесе қағидаға емес, нашар орындалуға байланысты). Бірақ мәжбүрлі рейтинг жүйелеріндегі екі мәселе жалпы сабақтар береді.

Түйін: салыстырмалы бағалауға негізделген жүйе ұйым салыстырмалы өнімділікке мән бергенде ғана орынды. Мысалы, салыстырмалы бағалау адамдардың абсолютті жұмысына қарамастан, олардың белгілі бір пайызы ғана жоғарылатылуы мүмкін болғанда мағыналы болады — генерал шеніне жоғарылату үшін бағаланып жатқан полковниктерді елестетіңіз. Бірақ көптеген компаниялар істеп жүргендей, абсолютті өнімділік деңгейін өлшеуі тиіс нәрсеге мәжбүрлі салыстырмалы рейтингті таңу қисынсыз. Ал қызметкерлердің белгілі бір пайызы күтулерді ақтамады (абсолютті түрде) деп бағалануын талап ету тек қатыгездік емес, бұл абсурд. Әскердің элиталық бөлімінің 10%-ы «қанағаттанарлықсыз» деп бағалануы тиіс деу ақымақтық болар еді.

Мұндай жағдайда мәжбүрлі рейтинг қателік пен әділетсіздіктің көзі болып табылады. Айталық, бір бағалаушының тобы жұмысы бір-бірінен ажырағысыз бес адамнан тұрады. Осы біркелкі шындыққа сараланған баға үлестірімін мәжбүрлеп енгізу қателікті азайтпайды. Ол оны арттырады.

"Дәстүрлі, бейресми сұхбаттарда бізде жиі үміткерді түсіну және бұл адамның бізге сәйкес келетінін білу туралы тойтарыс берілмейтін, интуитивті сезім болады. Біз сол сезімге сенбеуді үйренуіміз керек. "

"Дәстүрлі сұхбаттар тек біржақтылық (биас) себебінен ғана емес, сонымен қатар шудың себебінен де қауіпті. "

"Біз сұхбаттарымызға және кеңірек айтқанда, іріктеу процестерімізге құрылым қосуымыз керек. Үміткерлерден не іздейтінімізді әлдеқайда анық және нақты анықтаудан бастайық және үміткерлерді осы өлшемдердің әрқайсысы бойынша тәуелсіз бағалайтынымызға көз жеткізейік. "

"Мен Roadco-ны сатып алу туралы шешім қабылдайтын кеңес отырысы үшін жаңа процедураны қолданып көруді ұсынғым келеді. Жаңа процедураның атауы онша тартымды емес — аралық бағалау хаттамасы, бірақ идеясы өте қарапайым. Ол стратегиялық нұсқаны бағалау мен жұмысқа үміткерді бағалау арасындағы ұқсастықтан шабыт алған.

"Құрылымдалған сұхбаттар құрылымдалмағандарға қарағанда жақсы нәтиже беретінін көрсететін зерттеулермен және кеңірек айтқанда, жалдау туралы шешімді құрылымдау оны жақсартатыны туралы идеямен таныс екеніңізге сенімдімін. Біздің HR бөліміміз жалдау шешімдері үшін осы принциптерді қабылдағанын білесіздер. Көптеген зерттеулер сұхбаттағы құрылымның әлдеқайда жоғары дәлдікке әкелетінін көрсетеді — біз бұрын қолданған құрылымдалмаған сұхбаттар оған тіпті жақындай алмайды.

"Мен үміткерлерді бағалау мен үлкен шешімдердегі нұсқаларды бағалау арасында нақты ұқсастықты көремін: нұсқалар үміткерлер сияқты. Бұл ұқсастық мені үміткерлерді бағалауда жұмыс істейтін әдісті біздің стратегиялық нұсқаларды бағалау міндетімізге бейімдеу керек деген идеяға әкелді. "

"Егер біз бұл тәсілге келіссек, әрине, бұл ақпараттың қалай ұсынылуы керектігіне және мәміле тобының кездесуге дайындық барысында қалай жұмыс істеуі керектігіне әсер етеді. Сондықтан мен қазір сіздердің ойларыңызды білгім келді. "

"Құрылымдалған тәсілді қолдану бізді барлық бағалауларды жасағанша шешім қабылдау мақсатын кейінге қалдыруға мәжбүр етеді. Біз бөлек бағалауларды аралық мақсаттар ретінде қабылдаймыз. Осылайша, біз барлық қолжетімді ақпаратты қарастырамыз және мәміленің бір аспектісі бойынша қорытындымыз басқа, байланысы жоқ аспектіні қабылдауымызды өзгертпейтініне көз жеткіземіз. "

Стратегиялық комитеттің кейбір мүшелері жиналыста Roadco туралы жаңа идеялардың айтылмағанына көңілдері толмады. Бірақ Джоан түсіндіргендей, мақсат бұл емес еді. Негізгі міндет — сатып алуды зерттеуге жауапты мәміле тобына нұсқаулық беру болатын. Оның айтуынша, әрбір бағалау мәміле тобының есебінде жеке тарау болып жазылып, кеңесте бөлек талқылануы тиіс.

Джоанның пайымдауынша, мәміле тобының миссиясы директорлар кеңесіне мәміле туралы жалпы пікірді айту емес (кем дегенде, әзірге). Олардың міндеті — әрбір аралық бағалау бойынша объективті, тәуелсіз талдау жасау. Соңында, Джоан түсіндіргендей, мәміле тобы есебінің әрбір тарауы қарапайым сұраққа жауап беретін рейтингпен аяқталуы керек: «Бұл тақырыптың түпкілікті шешімдегі салмағын есепке алмағанда, осы бағалау бойынша айғақтар мәмілені қаншалықты қолдайды немесе оған қарсы уәж айтады? »

Мәмілені бағалауға жауапты топтың жетекшісі Джефф Шнайдер сол күні түстен кейін жұмысты ұйымдастыру үшін өз командасын жинады. Топтың әдеттегі жұмыс тәртібіне енгізілген өзгерістер көп емес еді, бірақ ол олардың маңыздылығын баса айтты.

Джеффтің тағы бір талабы болды. Джоанның нұсқауларына сәйкес, бір бағалаудың екіншісіне әсер ету қаупін азайту үшін олар бір-бірінен барынша тәуелсіз болуы керек. Сондықтан ол әртүрлі сарапшыларға әртүрлі бағалауларды бөліп беріп, оларға бір-бірінен дербес жұмыс істеуді тапсырды.

Кейбір сарапшылар таңғалыс білдірді. «Командалық жұмыс жақсы емес пе? » — деп сұрады олар. «Егер біздің араласуымызды қаламасаңыз, команда жинаудың мәні неде? »

Алайда, Джеффте бағалаулардың толық тәуелсіздігіне қол жеткізу үшін сарапшылар саны жеткіліксіз болды. Тәжірибелі мүшелердің бірі Джейнге екі бағалау тапсырылды. Джефф бұл екі бағалауды бір-біріне мүлдем ұқсамайтындай етіп таңдап, Джейнге екіншісіне көшпес бұрын біріншісін аяқтап, есебін дайындауды тапсырды. Тағы бір алаңдаушылық басқару тобының сапасын бағалауға қатысты болды; Джефф сарапшылар компанияның соңғы нәтижелерін (оларды міндетті түрде егжей-тегжейлі зерттейді) топтың ішкі сапасынан бөліп қарай алмай қала ма деп қорықты. Бұл мәселені шешу үшін Джефф басқару тобының сапасына баға беру үшін сырттан HR сарапшысын шақырды. Осылайша, ол анағұрлым тәуелсіз мәлімет аламын деп шешті.

Джеффтің командаға таңсық көрінген тағы бір нұсқауы болды. Әрбір тарау бір бағалауға арналуы керек және Джоан талап еткендей, рейтинг түріндегі қорытындымен аяқталуы тиіс. Сонымен қатар, Джефф сарапшыларға әр тарауға бағалауға қатысты барлық нақты ақпаратты қосуды тапсырды. «Ештеңені жасырмаңдар,» — деді ол. «Тараудың жалпы реңкі ұсынылған рейтингке сәйкес келетіні анық, бірақ негізгі рейтингке сәйкес келмейтін немесе тіпті қайшы келетін ақпарат болса, оны бүркемелемеңдер. Сендердің жұмыстарың — өз ұсыныстарыңды «өткізу» емес, шындықты көрсету. Егер шындық күрделі болса, солай болсын — ол көбіне солай болады».

Осы рухта Джефф сарапшыларды әр бағалаудағы сенімділік деңгейін ашық көрсетуге ынталандырды. «Директорлар кеңесі сендерде толық ақпарат жоқ екенін біледі; егер қай жерде күмәндансаңдар, соны ашық айтсаңдар, оларға көмек болады. Ал егер мәмілені тоқтатуға мәжбүр ететін маңызды кедергіге тап болсаңдар, оны дереу хабарлауларың керек».

Мәміле тобы нұсқаулық бойынша әрекет етті. Бақытқа орай, ешқандай үлкен кедергілер табылмады. Олар Джоан мен кеңес үшін барлық белгіленген бағалауларды қамтитын есепті құрастырды.

Джоан шешім қабылдау жиынына дайындалу үшін топтың есебін оқып жатып, бір маңызды жайтты бірден байқады: бағалаулардың көбі мәмілені қолдағанымен, олар жағдайды тым керемет немесе мінсіз етіп көрсетпеген. Кейбір рейтингтер жоғары болса, кейбіреулері төмен болды. Бұл айырмашылықтар бағалауларды бір-бірінен тәуелсіз жүргізудің болжамды нәтижесі екенін ол жақсы түсінді. Артық үйлесімділік шектелгенде, шындық көптеген директорлар кеңесінің презентацияларындағыдай бірсарынды болмай шығады. «Жақсы,» — деп ойлады Джоан. «Бағалаулар арасындағы бұл алшақтықтар сұрақтар туғызып, талқылауға түрткі болады. Кеңесте сапалы пікірталас жүргізу үшін бізге дәл осы керек. Әртүрлі нәтижелер шешім қабылдауды жеңілдетпейтіні анық — бірақ олар шешімнің сапасын арттырады».

Джоан есепті қарап, шешім қабылдау үшін кеңес мүшелерін жинады. Ол мәміле тобы ұстанған тәсілді түсіндіріп, кеңес мүшелерін де дәл осы қағиданы қолдануға шақырды. «Джефф пен оның командасы бағалауларды бір-бірінен тәуелсіз ұстау үшін көп еңбектенді,» — деді ол, «енді біздің міндетіміз — оларды да тәуелсіз түрде қарап шығу. Бұл дегеніміз, біз түпкілікті шешімді талқыламас бұрын, әрбір бағалауды жеке-жеке қарастырамыз. Біз әрбір бағалауды күн тәртібіндегі бөлек тақырып ретінде қабылдаймыз».

Кеңес мүшелері мұндай құрылымдық тәсілді ұстану қиын болатынын білді. Джоан олардан барлық бағалаулар талқыланбайынша мәміле туралы тұтас пікір қалыптастырмауды сұрады, бірақ олардың көбі осы саланың мамандары еді. Олардың Roadco туралы өз пікірлері бар болатын. Оны талқыламау біршама жасанды көрінді. Дегенмен, Джоанның неге қол жеткізгісі келетінін түсінгендіктен, олар оның ережелерімен ойнауға және жалпы көзқарастарын талқылаудан уақытша бас тартуға келісті.

Кейбір бағалаулар бойынша бірден ортақ келісім орнаса, басқаларында қарама-қайшы көзқарастар анықталды. Әрине, Джоан талқылауды соңғыларына көбірек уақыт бөлетіндей етіп ұйымдастырды. Ол әр тараптың өкілдерінің сөйлеуін қадағалап, оларды өз көзқарастарын деректермен және уәждермен, сонымен бірге биязылық пен қарапайымдылықпен білдіруге шақырды. Бірде мәмілені қатты қолдайтын кеңес мүшесі қызынып кеткенде, ол: «Біз бәріміз парасатты адамдармыз және келіспей жатырмыз, демек бұл — парасатты адамдардың пікірі қайшы келуі мүмкін тақырып,» — деп ескертті.

Бағалауды талқылау аяқталғанда, Джоан мүшелерден рейтингке қайта дауыс беруді сұрады. Көп жағдайда екінші кезеңде пікірлер біріншіге қарағанда жақындай түсті. Дәл осы тізбек — бірінші бағалау, талқылау және екінші бағалау — әрбір бағалау үшін қайталанды.

Соңында, мәміле туралы түпкілікті шешім қабылдайтын уақыт келді. Талқылауды жеңілдету үшін Джефф тақтаға бағалаулар тізімін және кеңес берген орташа рейтингтерді шығарды. Кеңес мүшелері мәміленің жалпы бейнесіне қарап отырды. Олар қалай шешім қабылдауы керек?

Кеңес мүшелерінің бірі қарапайым ұсыныс айтты: рейтингтердің орташа мәнін қолдану. (Мүмкін, ол 9-тарауда айтылған механикалық жинақтаудың интуитивті пайымдаудан артықшылығы туралы білетін шығар). Алайда, басқа мүше бұған бірден қарсы шығып, кейбір бағалауларға басқаларына қарағанда әлдеқайда жоғары салмақ берілуі керек деп есептеді. Үшінші адам бұнымен де келіспей, бағалаулардың басқаша иерархиясын ұсынды.

Джоан талқылауды тоқтатты. «Бұл тек бағалау рейтингтерінің қарапайым комбинациясын есептеу емес,» — деді ол. «Біз интуицияны кейінге қалдырдық, бірақ енді оны қолданатын кез келді. Қазір бізге сендердің пайымдауларың қажет».

Джоан сонымен қатар кеңес мүшелеріне осы кезеңде интуицияны қолдануға рұқсат берудің процестің басында қолданудан мүлдем басқа екенін білді. Енді бағалаулар қолжетімді және бәріне мәлім болғандықтан, түпкілікті шешім осы деректерге негізделген, жан-жақты талқыланған рейтингтерге нық бекітілген. Кеңес мүшесі мәмілені қолдайтын бағалаулар тізіміне қарап отырып, оған қарсы шығу үшін өте салмақты себептер табуы керек болады. Осы логикаға сүйене отырып, кеңес мәмілені талқылап, барлық кеңестер сияқты дауыс берді.

Біз аралық бағалау хаттамасын бір реттік, ерекше шешім контекстінде сипаттадық. Бірақ бұл процедура қайталанатын шешімдерге де қолданылады. Mapco компаниясы бір ғана сатып алумен айналыспай, стартаптарға қайта-қайта инвестиция салатын венчурлық қор деп елестетіңіз. Хаттама дәл солай қолданылады және процесс дерлік ұқсас болады, тек оны тіпті қарапайым ететін екі ерекшелік бар.

Біріншіден, бастапқы қадам — аралық бағалаулар тізімін анықтау — тек бір рет қана жасалады. Қордың барлық әлеуетті инвестицияларына қолданатын инвестициялық критерийлері бар: бұлар — бағалаулар. Оларды әр уақытта жаңадан ойлап табудың қажеті жоқ.

Екіншіден, егер қор бір типтегі көптеген шешімдер қабылдаса, ол өз тәжірибесін пайымдауларын дәлдеу (калибрлеу) үшін пайдалана алады. Мысалы, кез келген қор жасағысы келетін бағалауды алайық: басқару тобының сапасын бағалау. Біз мұндай бағалауларды эталондық топқа қатысты жасауды ұсындық. Мүмкін, сіз Mapco сарапшыларына жанашырлық танытқан шығарсыз: нақты нысанды бағалаумен қатар, ұқсас компаниялар туралы мәлімет жинау қиын шаруа.

Салыстырмалы пайымдаулар қайталанатын шешімдер контекстінде әлдеқайда жеңілдейді. Егер сіз ондаған, тіпті жүздеген компаниялардың басқару топтарын бағалаған болсаңыз, осы ортақ тәжірибені эталондық топ ретінде пайдалана аласыз. Мұны істеудің практикалық жолы — «зәкірлік жағдайлар» арқылы анықталған шкала жасау. Мысалы, сіз: «Нысанның басқару тобы біз сатып алған кездегі ABC компаниясының басқару тобымен бірдей жақсы, бірақ DEF компаниясының басқару тобындай емес,» — деп айта аласыз. Зәкірлік жағдайлар, әрине, барлық қатысушыларға мәлім болуы (және мерзімді түрде жаңартылуы) тиіс. Оларды анықтау алдын ала уақыт бөлуді талап етеді. Бірақ бұл тәсілдің құндылығы — салыстырмалы пайымдаулар (осы топты ABC және DEF топтарымен салыстыру) сандармен немесе сын есімдермен анықталған шкаладағы абсолютті рейтингтерге қарағанда әлдеқайда сенімді.

Анықтама ретінде біз аралық бағалау хаттамасына енетін негізгі өзгерістерді 4-кестеде жинақтадық.

Сіз мұнда алдыңғы тарауларда біз ұсынған шешім гигиенасы әдістерінің бірнешеуін байқаған боларсыз: ақпаратты реттеу, шешімді тәуелсіз бағалауларға бөлу, сыртқы көзқарасқа негізделген ортақ эталондық шеңберді қолдану және бірнеше адамның тәуелсіз пайымдауларын біріктіру. Осы әдістерді енгізу арқылы аралық бағалау хаттамасы мүмкіндігінше шешім гигиенасын енгізу үшін шешім қабылдау процесін өзгертуді көздейді.

Шешімнің мазмұнына емес, оның процесіне баса назар аудару кейбір адамдарда күмән тудыруы мүмкін. Біз сипаттағандай, зерттеу тобы мүшелері мен кеңес мүшелерінің реакциялары таңсық емес. Мазмұн — ерекше, процесс — жалпылама. Интуиция мен пайымдауды қолдану қызықты, ал процесті орындау олай емес. Жалпыға ортақ пікір бойынша, жақсы шешімдер — әсіресе ең жақсылары — ұлы көшбасшылардың көрегендігі мен шығармашылығынан туындайды. (Әсіресе, сол көшбасшы өзіміз болсақ, бұған сенгіміз келеді). Көптеген адамдар үшін «процесс» сөзі бюрократияны, қағазбастылықты және кешігуді елестетеді.

Хаттаманың барлық немесе кейбір компоненттерін енгізген компаниялар мен мемлекеттік мекемелермен жұмыс істеу тәжірибеміз бұл қауіптердің негізсіз екенін көрсетеді. Әрине, онсыз да бюрократияға батқан ұйымның шешім қабылдау процестерін күрделілендіру жағдайды жақсартпайды. Бірақ шешім гигиенасы баяу болуы міндетті емес және бюрократиялық болуы да шарт емес. Керісінше, ол бюрократияға тән «ауызбіршілікке» емес, ашық пікірталас пен талқылауға жол ашады.

Шешім гигиенасының қажеттілігі айқын. Бизнес пен мемлекеттік сектордағы көшбасшылар, әдетте, өздерінің ең үлкен және маңызды шешімдеріндегі шудан мүлдем хабарсыз. Соның салдарынан олар шуды азайту үшін ешқандай нақты шаралар қолданбайды. Бұл тұрғыда олар кадр таңдаудың жалғыз құралы ретінде құрылымдалмаған сұхбатқа сүйенетін рекрутерлерге ұқсайды: өз пайымдауларындағы шуды байқамайды, оның дұрыстығына негізсіз сенеді және оны жақсартатын процедуралардан бейхабар.

Қол жуу барлық аурудың алдын алмайды. Сол сияқты, шешім гигиенасы да барлық қателіктерден қорғамайды. Ол әрбір шешімді керемет етпейді. Бірақ қол жуу сияқты, ол көзге көрінбейтін, бірақ өте кең таралған және зиянды мәселені шешеді. Қай жерде пайымдау болса, сол жерде шу бар, және біз оны азайту құралы ретінде шешім гигиенасын ұсынамыз.

— «Бізде жұмысқа алу туралы шешім қабылдаудың құрылымдық процесі бар. Неліктен стратегиялық шешімдер үшін ондай жоқ? Қалай болғанда да, стратегиялық нұсқалар — жұмысқа үміткерлер сияқты».

— «Бұл — қиын шешім. Ол қандай аралық бағалауларға негізделуі керек? »

— «Бұл жоспар туралы біздің интуитивті, тұтас пайымдауымыз өте маңызды — бірақ оны әзірге талқыламайық. Біз сұраған бөлек бағалаулармен танысқаннан кейін интуициямыз бізге әлдеқайда жақсы қызмет ететін болады».

1973 жылы судья Марвин Френкель қылмыстық жаза кесудегі шуды азайту үшін тұрақты күш жұмсауға шақырғанда дұрыс айтты. Оның бейресми, интуитивті шу аудиті, одан кейінгі ресми және жүйелі жұмыстар ұқсас адамдарға қатысты жазадағы негізсіз айырмашылықтарды анықтады. Бұл алшақтықтар шектен шыққан еді. Сондай-ақ олар адам шошытарлық болатын.

Бұл кітаптың көп бөлігін Френкельдің дәлелдерін жалпылау және олардың психологиялық негіздерін түсіндіру әрекеті деп түсінуге болады. Кейбір адамдар үшін қылмыстық сот төрелігі жүйесіндегі шу мүлдем төзімсіз, тіпті масқара болып көрінеді. Бірақ басқа да сансыз контексттерде жеке және мемлекеттік сектордағы бір-бірін алмастыра алатын адамдардың жұмыс барысында әртүрлі пайымдаулар жасауы да жақсы емес. Сақтандыруда, қызметкерлерді іріктеу мен бағалауда, медицинада, сот сараптамасында, білім беруде, бизнесте және үкіметте тұлғааралық шу — қателіктің негізгі көзі. Сондай-ақ, біз әрқайсымыздың «жағдайлық шуға» бейім екенімізді көрдік: маңызсыз факторлар біздің таңертең және түстен кейін, немесе дүйсенбі мен бейсенбіде әртүрлі шешім қабылдауымызға себеп болуы мүмкін.

Шуды азайтудың жоғары шығындары алгоритмдер мәселесінде, әсіресе «алгоритмдік бұрмалауға» қатысты жиі айтылады. Алгоритмдер шуды жояды және сонысымен тартымды көрінеді. Бірақ алгоритмдерге сену нәсілдік немесе гендерлік кемсітушілікті арттырса, бұл қабылданбайтын шығын болады.

Шусыз, бірақ расистік немесе сексистік алгоритм жасау өте оңай. Сотталушының терісінің түсін ескеретін алгоритм кемсітушілікке жол береді. Алгоритмдер пайымдаудағы қажетсіз өзгермелілікті жойғанымен, қабылданбайтын бұрмалауларды ішіне енгізіп жіберуі мүмкін. Негізінде, біз нәсілді немесе жынысты ескермейтін алгоритмдер жасай алуымыз керек. Бірақ ең қиын мәселе — алгоритм нәсілді немесе жынысты ашық көрсеткіш ретінде қолданбаса да, бұрмаланған нәтиже беруі мүмкін.

Шуды азайтуға бағытталған кейбір талпыныстар мотивация мен жұмысқа деген ынтаны басып тастауы мүмкін бе? Олар шығармашылыққа әсер етіп, адамдардың үлкен серпіліс жасауына кедергі келтіруі мүмкін бе? Көптеген ұйымдар солай деп ойлайды. Кей жағдайларда олардікі дұрыс та болар. Осыны анықтау үшін олар нақты қандай шуды азайту стратегиясына қарсы шығып жатқанын нақтылауымыз керек.

Қысқасы, шулы жүйе моральдық рух үшін шулы болғаны үшін емес, адамдарға өздері дұрыс деп санағандай шешім қабылдауға мүмкіндік бергені үшін тиімді болуы мүмкін. Егер қызметкерлерге клиенттердің шағымдарына өз қалауынша жауап беруге, қол астындағыларды өздері дұрыс деп санағандай бағалауға немесе сыйақыларды тиісті деп тапқандай белгілеуге рұқсат берілсе, олар өз жұмыстарынан көбірек ләззат алуы мүмкін. Егер компания шуды жою үшін қадамдар жасаса, қызметкерлер өздерінің жеке ерік-жігеріне нұқсан келді деп ойлауы мүмкін. Енді олар өз шығармашылығын қолданудың орнына, жай ғана ережелерді орындап жүр. Олардың жұмысы механикалық, тіпті роботтық сипатқа ие болады. Өз бетіңше шешім қабылдау қабілетіңді тұншықтыратын жерде кім жұмыс істегісі келеді?

Ұйымдар бұл сезімдерге тек оларды құрметтегендіктен ғана емес, сонымен қатар адамдарға жаңа идеялар ойлап табуға кеңістік бергісі келгендіктен де назар аударуы мүмкін. Егер қатаң ереже болса, ол тапқырлық пен жаңашылдықты азайтуы мүмкін.

Белгілі заңгер әрі ойшыл Филип Ховард өзінің бірқатар жігерлі кітаптарында икемді пайымдауларға жол беруді қолдайтын ұқсас пікірлер айтады. Ховард саясаттың шуды жоятын нұсқаулық ережелер емес, «парасатты болыңыз», «ұстамды әрекет етіңіз», «артық қауіп төндірмеңіз» деген сияқты жалпы принциптер түрінде болғанын қалайды.

Ховардтың пайымдауынша, мемлекеттік реттеудің заманауи әлемі тым қатал болғандықтан ақылға сыйымсыз болып кеткен. Мұғалімдер, фермерлер, құрылысшылар, медбикелер, дәрігерлер — осы сарапшылардың барлығы не істеу керектігін және оны қалай істеу керектігін нақты айтып тұратын ережелердің қыспағында қалған. Ховардтың ойынша, мақсаттарға (мейлі ол білім беру сапасын арттыру, жазатайым оқиғаларды азайту, таза су немесе дені сау пациенттер болсын) қалай қол жеткізу керектігін адамдардың өз шығармашылығына қалдыру әлдеқайда тиімді болар еді.

Ховард тартымды дәлелдер келтіреді, бірақ ол қолдайтын тәсілдердің салдары, соның ішінде шу мен бейімділіктің ықтимал өсуі туралы сұрау маңызды. Көптеген адамдар қаталдықты ұната бермейді, бірақ бұл шуды азайтудың және бейімділік пен қателікті жоюдың ең жақсы жолы болуы мүмкін. Егер тек жалпы принциптер ғана болса, оларды түсіндіру мен орындауда шу пайда болады. Бұл шу төзіп болмайтын, тіпті масқара деңгейде болуы мүмкін. Кем дегенде, шудың шығындары мұқият ескерілуі керек — бірақ әдетте олай істелмейді. Шудың жаппай әділетсіздік пен үлкен шығындар әкелетінін көргеннен кейін, біз оның қабылданбайтынын және маңызды құндылықтарға нұқсан келтірмейтін шуды азайту стратегияларын анықтау керектігін түсінеміз.

Бизнесте компания қызметкерлер жұмыста белгіленген сағаттар аралығында болуы керек, ешкім екі аптадан артық демалыс ала алмайды және егер біреу баспасөзге ақпарат жариялап жіберсе, ол жұмыстан шығарылады деп айтуы мүмкін. Немесе ол қызметкерлер жұмыста «қисынды жұмыс күні» бойы болуы керек, демалыстар «фирманың қажеттіліктеріне сәйкес әр жағдайға байланысты жеке» шешіледі және ақпаратты жариялау «тиісінше жазаланады» деп айтуы мүмкін.

Бұл мысалдар ережелер мен стандарттар арасындағы негізгі айырмашылықты көрсетеді. Ережелер оларды қолданатындардың еркін шешім қабылдау мүмкіндігін жоюға арналған; стандарттар мұндай еркіндікті беруге арналған. Ережелер бар жерде шу айтарлықтай азаюы тиіс. Ережелерді түсіндіретіндер нақты сұраққа жауап беруі керек: Жүргізуші қандай жылдамдықпен жүрді? Жұмысшы канцероген әсеріне ұшырады ма? Дәріде қажетті ескертулер болды ма?

Ережелер бойынша фактілерді анықтау процесінің өзі пайымдауды қажет етіп, шу тудыруы немесе бейімділіктің әсеріне ұшырауы мүмкін. Біз бұған көптеген мысалдар келтірдік. Бірақ ережелерді жасаушылар бұл тәуекелдерді азайтуға тырысады және ереже саннан тұрса («он сегіз жасқа толмаған ешкім дауыс бере алмайды» немесе «жылдамдық шегі сағатына алпыс бес миль»), шу азаюы керек. Ережелердің маңызды ерекшелігі бар: олар пайымдаудың рөлін азайтады. Бұл тұрғыда, кем дегенде, судьялардың (бұл жерде ережелерді қолданатын барлық адамдар ескеріледі) жұмысы азаяды. Олар ережелерді орындайды. Жақсы болсын, жаман болсын, олардың еркін әрекет етуіне орын өте аз.

Стандарттар мүлдем басқаша. Стандарттар қолданылғанда, судьялар мағынасы ашық терминдерді нақтылау үшін көп жұмыс істеуі керек. Оларға не нәрсе (мысалы) «парасатты» және «мүмкін» деп саналатынын шешу үшін көптеген пайымдаулар жасауға тура келуі мүмкін. Фактілерді анықтаумен қатар, олар бұлыңғыр тіркестерге мазмұн беруі тиіс. Стандарттарды ойлап тапқандар шешім қабылдау өкілеттігін басқаларға береді. Олар билікті тапсырады (делегациялайды).

22-тарауда талқыланған нұсқаулықтар ережелер де, стандарттар да болуы мүмкін. Егер олар ережелер болса, олар пайымдауды қатты шектейді. Егер олар стандарттар болса да, олар еркін болмауы мүмкін. Апгар шкаласы — бұл ереже емес, нұсқаулық. Олар шешім қабылдау еркіндігіне тыйым салмайды. Нұсқаулықтар сол еркіндікті жою үшін қатайтылған кезде, олар ережеге айналады. Алгоритмдер стандарт емес, ереже ретінде жұмыс істейді.

Фирмалар, ұйымдар, қоғамдар немесе топтар арасында пікір қайшылығы болған кезде, ережелерден гөрі стандарттарды жасау әлдеқайда оңай екені анық. Компания басшылары менеджерлердің дөрекі әрекет етпеуі керектігіне келісе алады, бірақ бұл тыйымның нақты нені білдіретінін білмеуі мүмкін. Менеджерлер жұмыс орнындағы жыныстық қысым көрсетуге қарсы болуы мүмкін, бірақ флирт жасаудың қабылдану-қабылданбауын шешпеуі мүмкін. Университет студенттерге плагиатпен айналысуға тыйым салуы мүмкін, бірақ бұл терминнің нақты мағынасын көрсетпеуі мүмкін. Адамдар конституция сөз бостандығын қорғауы керек дегенге келісе алады, бірақ оның коммерциялық жарнаманы, қоқан-лоққыны немесе әдепсіздікті қорғау-қорғамауын шешпеуі мүмкін. Адамдар экологиялық реттеушілер парниктік газдарды азайту үшін ұстамды ережелер шығаруы керек дегенге келісе алады, бірақ ұстамдылықтың не екенін анықтамауы мүмкін.

Мәліметтерді нақтыламай стандарттарды белгілеу шуға әкелуі мүмкін, бірақ бұл шуды біз талқылаған стратегиялар (мысалы, пайымдауларды біріктіру және делдалдық бағалау хаттамасын қолдану) арқылы бақылауға болады. Басшылар ережелер шығарғысы келуі мүмкін, бірақ іс жүзінде олар бойынша келісімге келе алмауы мүмкін. Конституциялардың өзі көптеген стандарттарды қамтиды (мысалы, дін бостандығын қорғау). Адам құқықтарының жалпыға бірдей декларациясы туралы да осыны айтуға болады («Барлық адамдар өз қадір-қасиеті мен құқықтарында еркін және тең болып туылады»).

Әртүрлі адамдарды шуды азайтатын ережелер бойынша келістірудің қиындығы — ережелердің орнына стандарттардың қойылуының бір себебі. Компания басшылары қызметкерлердің клиенттермен қалай қарым-қатынас жасауы керектігін реттейтін нақты сөздер бойынша келісе алмауы мүмкін. Стандарттар мұндай басшылар жасай алатын ең жақсы нәрсе болуы мүмкін. Мемлекеттік секторда да осыған ұқсас жағдайлар бар. Заң шығарушылар стандарт бойынша компромисске келуі мүмкін (және содан туындайтын шуға төзеді), егер бұл заң қабылдаудың жалғыз жолы болса. Медицинада дәрігерлер ауруларды диагностикалау стандарттары бойынша келісе алады; ал ережелерді жасау әрекеттері шешілмейтін келіспеушіліктер тудыруы мүмкін.

Бірақ әлеуметтік және саяси бөлінулер адамдардың ереже емес, стандарттарға жүгінуінің жалғыз себебі емес. Кейде нағыз мәселе — адамдарда ақылға қонымды ережелер шығаруға мүмкіндік беретін ақпараттың жоқтығында. Университет оқытушының лауазымын көтеру туралы шешімдерін реттейтін ережелер шығара алмауы мүмкін. Жұмыс беруші қызметкерлерді жұмыста қалдыруға немесе жазалауға әкелетін барлық жағдайларды алдын ала болжай алмауы мүмкін. Ұлттық заң шығарушы орган ауаның ластануының (қатты бөлшектер, озон, азот диоксиді, қорғасын) тиісті деңгейін білмеуі мүмкін. Оның қолынан келетін ең жақсы нәрсе — қандай да бір стандарт шығару және оның мағынасын нақтылауды сенімді сарапшыларға тапсыру, тіпті оның салдары шу болса да.

Ережелер көп жағынан бейімді болуы мүмкін. Ереже әйелдерге полиция қызметкері болуға тыйым салуы мүмкін. Ол «ирландықтар қабылданбайды» деп айтуы мүмкін. Үлкен бейімділік тудырса да, ережелер шуды айтарлықтай азайтады (егер бәрі оларды орындаса). Егер ереже жиырма бір жастан асқандардың бәріне алкогольдік ішімдіктер сатып алуға рұқсат етіледі, ал одан кішілерге болмайды десе, онда шу өте аз болады. Керісінше, стандарттар шуды шақырады.

Ережелер мен стандарттар арасындағы айырмашылық барлық мемлекеттік және жеке институттар, соның ішінде бизнестің барлық түрлері үшін үлкен маңызға ие. Бұл таңдау негізгі тұлға (принципал) агентті бақылауға тырысқанда туындайды. 2-тарауда сипатталғандай, сақтандыру андеррайтерлері өз компаниясына пайда әкелу үшін «алтын орта» сыйақысын (тым жоғары да емес, тым төмен де емес) белгілеуге тырысады. Олардың бастықтары бұл андеррайтерлерге бағыт-бағдар беру үшін стандарттар бере ме, әлде ережелер ме? Компаниядағы кез келген басшы қызметкерлерге өте нақты нұсқау беруі мүмкін немесе жалпылама айтуы мүмкін («өз ақылыңды қолдан» немесе «ең жақсы пайымдауыңды пайдалан»). Дәрігер пациентке нұсқау бергенде екі тәсілдің бірін қолдануы мүмкін. «Күн сайын таңертең және кешке бір таблетка ішіңіз» — бұл ереже; «қажет деп сезінгенде бір таблетка ішіңіз» — бұл стандарт.

Біз Facebook сияқты әлеуметтік медиа компаниясының шу мен оны қалай азайту мәселесіне еріксіз алаңдайтынын атап өттік. Компания өз қызметкерлеріне пост нақты ережені бұзғанда (мысалы, жалаңаштыққа тыйым салу) мазмұнды алып тастауды бұйыруы мүмкін. Немесе ол қызметкерлерге стандартты орындауды (мысалы, қорлауға немесе анық қорлайтын материалдарға тыйым салу) айтуы мүмкін. Facebook-тің 2018 жылы алғаш рет жарияланған «Қоғамдастық стандарттары» — бұл ережелер мен стандарттардың қызықты қоспасы. Олар жарияланғаннан кейін Facebook пайдаланушылары тарапынан компания стандарттары шектен тыс шу тудырады (сондықтан қателіктер мен әділетсіздікке әкеледі) деген көптеген шағымдар түсті. Жиі айтылатын алаңдаушылық — Facebook-тің мыңдаған модераторлары шешім қабылдауы керек болғандықтан, шешімдер әртүрлі болуы мүмкін. Посттарды алып тастау-тастамауды шешкенде, модераторлар ненің рұқсат етілгені және ненің тыйым салынғаны туралы әртүрлі шешімдер қабылдады. Мұндай ауытқудың неліктен еріксіз екенін түсіну үшін Facebook-тің 2020 жылғы Қоғамдастық стандарттарындағы мына сөздерді қараңыз:

Мұндай анықтаманы іске асыру кезінде модераторлардың шешімдері міндетті түрде шулы болады. Нақты не нәрсе «зорлық-зомбылық немесе адамдық қасиетті қорлайтын сөз» деп саналады? Facebook мұндай сұрақтардан хабардар болды және оларға жауап ретінде шуды азайту үшін нақты ережелерге көшті. Бұл ережелер «The New Yorker» журналы қол жеткізген, шамамен он екі мың сөзден тұратын «Іске асыру стандарттары» деп аталатын жабық құжатта тізілген. Жарияланған Қоғамдастық стандарттарында қатал мазмұнды реттейтін мәтін: «Біз зорлық-зомбылықты дәріптейтін мазмұнды алып тастаймыз» деген стандарттан басталған. (Бұл нақты нені білдіреді? ) Керісінше, Іске асыру стандарттарында қатал суреттер тізіліп, мазмұн модераторларына бұл суреттермен не істеу керектігі нақты айтылған. Мысалдарға «күйген немесе өртеніп жатқан адамдар» және «дене мүшелерінің бөлініп қалуы» жатты. Күрделі тарихты қысқартсақ, Қоғамдастық стандарттары көбіне стандарттарға ұқсайды, ал Іске асыру стандарттары көбіне ережелерге ұқсайды.

Осыған ұқсас, әуе компаниясы өз ұшқыштарынан ережелерді немесе стандарттарды сақтауды сұрауы мүмкін. Сұрақ ұшу-қону жолағында тоқтап тұрғаннан кейін тоқсан минуттан соң қақпаға қайту керек пе, әлде қауіпсіздік белдігін нақты қашан қосу керек дегенде туындауы мүмкін. Әуе компаниясы ережелерді ұнатуы мүмкін, өйткені олар ұшқыштардың еркіндігін шектейді, осылайша қателікті азайтады. Бірақ ол кейбір жағдайларда ұшқыштар өздерінің ең жақсы пайымдауларын қолдануы керек деп сенуі де мүмкін. Бұл жағдайларда стандарттар шу тудырса да, ережелерден әлдеқайда тиімді болуы мүмкін.

Барлық осы жағдайларда және басқа да көптеген жағдайларда ережелер мен стандарттардың арасында таңдау жасайтындар шу мәселесіне, бейімділік мәселесіне немесе екеуіне де назар аударуы керек. Үлкен де, кіші де бизнес мұндай шешімді үнемі қабылдап отырады. Кейде олар мұны интуитивті түрде және нақты негізсіз жасайды.

Стандарттардың формалары мен өлшемдері әртүрлі болады. Олардың іс жүзінде ешқандай мазмұны болмауы мүмкін: «жағдайға байланысты тиісті нәрсені істеңіз». Олар ережелерге жақындайтындай етіп жазылуы мүмкін — мысалы, «тиісті» нәрсе судьяның еркіндігін шектеу үшін нақты анықталған кезде. Ережелер мен стандарттарды араластыруға да болады. Мысалы, кадр бөлімі стандартты қолданар алдында («осы шектеулерді ескере отырып, керемет жұмыс істейтін адамдарды таңдаңыз») ереже қабылдауы мүмкін («барлық үміткерлердің жоғары білімі болуы тиіс»).

Біз ережелер шуды азайтуы немесе тіпті жоюы керек екенін, ал стандарттар (егер шуды азайту стратегиясы қолданылмаса) көбінесе оны көп мөлшерде тудыратынын айттық. Жеке және мемлекеттік ұйымдарда шу көбінесе ережелерді шығармаудың салдары болып табылады. Шу тым қатты болғанда — ұқсас жағдайдағы адамдарға ұқсас мәміле жасалмай жатқанын бәрі көргенде — көбінесе ережелерге қарай қозғалыс басталады. Қылмыстық үкім кесу жағдайындағыдай, бұл қозғалыс үлкен наразылыққа айналуы мүмкін. Әдетте бұл наразылықтың алдында шу аудиті жүргізіледі.

Мемлекеттік немесе жеке институт қатаң ережелер арқылы шуды бақылауға тырысқанда, ол ережелердің шешім қабылдау еркіндігін «астыртын» жүргізуге мәжбүрлейтін мүмкіндігіне үнемі сақ болуы керек. «Үш қателік» саясаты кезінде прокурорлардың жиі кездесетін реакциясы — бұрын екі рет сотталған адамдарға қарсы ауыр қылмыс туралы айып тақпау — бақылауға және тіпті байқауға өте қиын болды.

Мұндай жағдайлар орын алғанда, шу болады, бірақ оны ешкім естімейді. Ережелеріміздің мақсатына сай жұмыс істеп тұрғанына көз жеткізу үшін оларды қадағалап отыруымыз керек. Егер олай болмаса, шудың болуы белгі болуы мүмкін және ережелерді қайта қарау керек.

Жеке құндылықтар, даралық және шығармашылық ойлау мен шешім қабылдаудың көптеген кезеңдерінде, соның ішінде мақсаттарды таңдау, мәселеге келудің жаңа жолдарын тұжырымдау және нұсқаларды жасау үшін қажет, тіпті маңызды. Бірақ осы нұсқалар туралы пайымдау жасауға келгенде, даралықтың көріністері шудың көзі болып табылады. Мақсат — дәлдік болса және сіз басқалардың сізбен келісетінін күтсеңіз, сіз сондай-ақ сіздің орныңызда басқа құзыретті судьялар не ойлайтынын ескеруіңіз керек.

Осы принциптің радикалды қолданылуы — пайымдауды ережелермен немесе алгоритмдермен алмастыру. Алгоритмдік бағалау шуды жоюға кепілдік береді — шынында да, бұл шуды толығымен жоя алатын жалғыз тәсіл. Алгоритмдер көптеген маңызды салаларда қолданылып жатыр және олардың рөлі артып келеді. Бірақ алгоритмдер маңызды шешімдердің соңғы кезеңінде адам пайымдауын алмастыруы екіталай — және біз мұны жақсы жаңалық деп санаймыз. Дегенмен, пайымдауды алгоритмдерді тиісінше қолдану арқылы да, шешімдерді бір маманның ерекшеліктеріне азырақ тәуелді ететін тәсілдерді қабылдау арқылы да жақсартуға болады. Мысалы, шешім қабылдау нұсқаулары судьялардың еркін шектеуге немесе дәрігерлердің диагноздарындағы біртектілікті ілгерілетуге және осылайша шуды азайтып, шешімдерді жақсартуға қалай көмектесетінін көрдік.

Тәуелсіз пайымдауларды орташаландыру жүйелік шуды азайтуға кепілдік береді (бірақ бейімділікті емес). Бір пайымдау — бұл барлық мүмкін пайымдаулар популяциясынан алынған бір үлгі; ал үлгі мөлшерін арттыру бағалаулардың дәлдігін жақсартады. Судьялардың әртүрлі дағдылары мен толықтырушы пайымдау үлгілері болған кезде орташаландырудың артықшылығы одан әрі артады. Шулы топтың орташа мәні бірауыздан қабылданған шешімнен дәлірек болуы мүмкін.

Шуы азырақ әлем

Бұл қосымша шу аудитін жүргізуге арналған практикалық нұсқаулық болып табылады. Сіз мұны өз бөлімшелерінің бірінде шу аудитін жүргізу арқылы қызметкерлер шығаратын кәсіби пайымдаулардың сапасын тексеру үшін ұйым жалдаған консультанттың көзқарасымен оқуыңыз керек.

Атауынан көрініп тұрғандай, аудиттің басты назары — шудың таралу деңгейі. Дегенмен, жақсы жүргізілген аудит біржақтылықтар (biases), «соқыр нүктелер» және қызметкерлерді оқыту мен олардың жұмысын қадағалаудағы нақты кемшіліктер туралы құнды ақпарат береді. Сәтті өткен аудит бөлімшенің жұмысына, соның ішінде мамандардың пайымдауларына бағыт беретін доктринаға, олар алатын дайындыққа, пайымдауларын қолдау үшін пайдаланатын құралдарға және олардың жұмысын күнделікті қадағалауға өзгерістер енгізуге түрткі болуы тиіс. Егер бұл талпыныс сәтті деп танылса, оны ұйымның басқа бөлімшелеріне де таратуға болады.

Шу аудиті айтарлықтай көлемдегі жұмысты және егжей-тегжейге үлкен назар аударуды талап етеді, өйткені оның нәтижелері маңызды кемшіліктерді анықтаса, оның сенімділігіне күмән келтірілуі мүмкін. Сондықтан істердің әрбір детальі мен процедурасы ықтимал қатал сынды ескере отырып қарастырылуы керек. Біз сипаттайтын процесс аудиттің ең маңызды сыншылары болуы мүмкін мамандарды оның авторлары ретінде тарту арқылы қарсылықты азайтуды көздейді.

Консультантпен бірге (ол сыртқы немесе ішкі маман болуы мүмкін), жобаға қатысушы негізгі тұлғалар мыналар:

Жобалық топтың құрамына кіретін салалық мамандар бөлімшенің міндеттері бойынша (мысалы, тәуекелдер үшін сыйлықақыларды белгілеу немесе ықтимал инвестициялардың әлеуетін бағалау) мойындалған сарапшылар болуы керек. Олар аудитте пайдаланылатын істерді әзірлеуге жауапты болады. Мамандардың жұмыс орнында жасайтын пайымдауларының сенімді симуляциясын жасау — нәзік мәселе, әсіресе зерттеу елеулі мәселелерді анықтаған жағдайда оның қатаң тексерістен өтетінін ескерсек. Топ мына сұрақты ойлануы керек: егер біздің симуляция нәтижелері шудың жоғары деңгейін көрсетсе, компаниядағы адамдар бөлімшенің нақты пайымдауларында шу бар екенін мойындай ма? Егер жауап нақты «иә» болса ғана, шу аудитін жүргізудің мәні бар.

Оң жауап алудың бірнеше жолы бар. 1-тарауда сипатталған үкім кесуге қатысты шу аудиті әрбір істі маңызды сипаттардың қысқаша схемалық тізімімен жинақтап, тоқсан минут ішінде он алты іске баға берді. 2-тарауда сипатталған сақтандыру компаниясындағы шу аудиті күрделі істердің егжей-тегжейлі және шынайы қысқаша мазмұнын пайдаланды. Екі жағдайда да жоғары шу деңгейінің анықталуы қолайлы дәлел болды, өйткені егер жеңілдетілген істерде көптеген келіспеушіліктер табылса, нақты істерде шу одан да нашар болады деген уәж айтылды.

Әрбір судьяның сол іс бойынша пайымдауға келуіне түрткі болған ой-түйіндерін тереңірек түсіну үшін әр іске арналған сауалнама дайындалуы керек. Сауалнама барлық істер аяқталғаннан кейін ғана жүргізілуі тиіс. Ол мыналарды қамтуы керек:

Аудитте пайдаланылатын іс материалдары жиналғаннан кейін, жобалық топ компания басшылығына аудитті таныстыратын кездесу жоспарлануы тиіс. Бұл кездесуде зерттеудің ықтимал нәтижелері, соның ішінде жүйелік шудың шектен тыс деңгейі анықталған жағдай талқылануы керек. Кездесудің мақсаты — жоспарланған зерттеуге қатысты қарсылықтарды тыңдау және басшылықтан оның нәтижелері қандай болса да, оларды қабылдау туралы міндеттеме алу: мұндай міндеттемесіз келесі кезеңге өтудің мәні жоқ. Егер маңызды қарсылықтар туындаса, жобалық топтан іс материалдарын жақсартып, қайта көру талап етілуі мүмкін.

Басшылар шу аудитінің дизайнын қабылдағаннан кейін, жобалық топ олардан зерттеу нәтижелеріне қатысты күтулерін сұрауы керек. Олар келесідей сұрақтарды талқылауы тиіс:

Аудиттің нақты нәтижелері келгенде, олардың есте сақталуы және оған сенуі үшін бұл сұрақтардың жауаптары құжатталуы керек.

Аудиттелетін бөлімшенің менеджерлеріне басынан бастап олардың бөлімшесі арнайы зерттеу үшін таңдалғаны туралы жалпы ақпарат берілуі керек. Дегенмен, жобаны сипаттау үшін «шу аудиті» терминін қолданбау маңызды. «Шу» және «шулы» деген сөздерден, әсіресе адамдарды сипаттағанда, аулақ болған жөн. Оның орнына «шешім қабылдау процесін зерттеу» сияқты бейтарап терминді қолдану керек.

Зерттеуге қатысатын мамандарға жеке жауаптарды ұйымдағы ешкім, соның ішінде жобалық топ та білмейтініне кепілдік беру өте маңызды. Қажет болса, деректерді анонимдеу үшін сыртқы фирма жалдануы мүмкін. Сондай-ақ, бөлімше үшін ешқандай арнайы салдар болмайтынын, ол тек ұйым атынан пайымдау тапсырмаларын орындайтын бөлімшелердің өкілі ретінде таңдалғанын атап өту маңызды. Нәтижелердің сенімділігін қамтамасыз ету үшін бөлімшедегі барлық білікті мамандар зерттеуге қатысуы тиіс. Бұл жаттығуға жарты жұмыс күнін бөлу қатысушыларды оның маңыздылығына сендіруге көмектеседі.

Барлық қатысушылар жаттығуды бір уақытта орындауы керек, бірақ олар бір-бірінен бөлек отыруы және зерттеу барысында сөйлеспеуі тиіс. Жобалық топ зерттеу кезінде сұрақтарға жауап беру үшін дайын болады.

Консультант пен ішкі жобалық топ бөлімшеде қабылданатын пайымдаулар мен шешімдерді жақсарту үшін шешім гигиенасы мен біржақтылықты жою принциптерін қолданатын құралдар мен процедураларды әзірлеу үшін бірлесіп жұмыс істейді. Процестің бұл кезеңі бірнеше айға созылуы мүмкін. Сонымен қатар, консультант пен кәсіби топ жоба бойынша есеп дайындап, оны ұйым басшылығына таныстырады.

Осы сәтте ұйым өзінің бөлімшелерінің бірінде сынақ түрінде шу аудитін өткізген болады. Егер бұл талпыныс сәтті деп танылса, атқарушы топ ұйымда шығарылатын пайымдаулар мен шешімдердің сапасын бағалау және жақсарту бойынша ауқымды жұмыстарды бастау туралы шешім қабылдауы мүмкін.

Бұл қосымша шешім бақылаушысы пайдаланатын бақылау парағының жалпы мысалын ұсынады (19-тарауды қараңыз). Мұнда берілген бақылау парағы маңызды шешімге әкелетін талқылаудың хронологиялық жүйелілігіне сәйкес келеді.

Бақылау парағының әрбір тармағынан кейін берілген сұрақтар қосымша түсініктемелер береді. Шешім бақылаушылары шешім қабылдау процесін бақылау кезінде өздеріне осы сұрақтарды қоюы керек.

Бұл бақылау парағы дайын күйінде пайдалануға арналмаған. Керісінше, біз бұл бақылау парағы өздерінің біржақтылықты бақылау парағын жасағысы келетін шешім бақылаушылары үшін шабыт пен бастапқы нүкте болады деп үміттенеміз.

«Төрт жасында еркін оқи алатын» Джули туралы мысалды еске түсіріңіз. Сұрақ: оның орташа балы (GPA) қандай? Егер сіз Джулидің колледждегі GPA-ін 3. 8 деп болжасаңыз, сіз интуитивті түрде төрт жасар Джули оқу жасы бойынша өз құрдастарының ең үздік 10%-ына кіреді деп шештіңіз (бірақ үздік 3–5%-ына емес). Содан кейін сіз Джулидің GPA бойынша да өз тобында шамамен 90-шы процентильде болады деп болжадыңыз. Бұл 3. 7 немесе 3. 8 GPA-ге сәйкес келеді — сондықтан бұл жауаптар өте танымал.

Бұл пайымдауды статистикалық тұрғыдан дұрыс емес ететін нәрсе — ол Джули туралы қолжетімді ақпараттың диагностикалық құндылығын шектен тыс асырып жібереді. Пысық төрт жасар бала әрдайым академиялық үздік бола бермейді (және, бақытқа орай, басында оқуда қиналған бала мәңгілікке сыныптың соңында қалмайды).

Сандық тұрғыдан алсақ, Джули туралы жасаған пайымдауыңыз, егер оқу жасы GPA-дің мінсіз болжаушысы болса, яғни екі фактор арасындағы корреляция 1-ге тең болса ғана дұрыс болар еді. Бұл анық олай емес.

Дәлірек болуы мүмкін пайымдау жасаудың статистикалық жолы бар. Ол интуитивті емес және тіпті статистикалық дайындығы бар адамдар үшін де қиын. Процедура мынадай. 19-сурет Джулидің мысалымен осыны сипаттайды.

Қорытынды қадам — сіз шығарған үш санның қарапайым арифметикалық үйлесімі: сіз орташа мәннен бастап, интуитивті болжамыңыздың бағытына қарай, өзіңіз бағалаған корреляцияға пропорционалды түрде түзету енгізуіңіз керек.