Проклятие "Откровения Мартина Фиерро": старые ловушки экономики в век больших данных
Аргентина Телеграм-канал "Новости Аргентины"
Состоятельный экономист обязан задуматься о том, что тычок в глаз мог быть ударом головой в кулак. Это инстинкт выживания в дисциплине, которая вынуждена изучать данные из реальности и которая лишь недавно и в очень специфических областях смогла прибегнуть к экспериментам для выделения причинно-следственных каналов. Некоторые из этих историй выдерживают испытание временем, другие забываются, а некоторые пополняют (длинный) список исторических промахов. "В последней группе история Горация Секриста, произошедшая в 1933 году, занимает видное место, и о ней стоит вспомнить в разгар развития искусственного интеллекта и больших данных, чтобы не забыть об опасности злоупотребления историями и данными. Секрист, в то время выдающийся американский экономист и статистик, - лишь видимое лицо этого эпизода. К нему присоединяются более 30 экономистов и статистиков, которым он направил свои результаты до их публикации, а также ведущие научные журналы того времени (такие как престижные до сих пор American Economic Review и Journal of Political Economy), которые высоко оценили его книгу. Если бы мы защищали Секриста, то сказали бы, что никто не сомневается (ни сейчас, ни в то время) в его интеллектуальной честности. Он был лишь ранней жертвой явления, которое и сегодня ставит в тупик обывателей и экспертов: проблемы регрессии к среднему. "Работа Секриста, озаглавленная "Триумф посредственности в бизнесе", занимает 468 страниц, содержит 140 таблиц и 103 графика, тщательно документирована и содержит тревожный вывод: "Посредственность имеет тенденцию преобладать в ведении конкурентного бизнеса... Это цена, которая приходит со свободой". В отличие от хаоса, предсказываемого марксизмом в отношении капитализма, результаты Секриста предсказывают конвергенцию к посредственной стабильности, как выразился "злодей" этой истории Гарольд Хотеллинг. "Секрист делает свои выводы на основе наблюдения за 49 американскими "универмагами" в период с 1920 по 1930 гг. В его скрупулезных исследованиях отмечается, что лучшие показатели 1920 года со временем становятся хуже, а худшие - наоборот. Аналогичная картина наблюдается и в других видах бизнеса, таких как мясные лавки, хозяйственные магазины и банки. В этой нежелательной тенденции к тому, что все фирмы равны и ведут себя как средние, Секрист винит конкурентные рыночные силы. Как и ожидалось, первой реакцией был ливень похвал в адрес столь скрупулезной и статистически документированной работы, в которой поднимается деликатный вопрос о масштабах капитализма. Но вскоре Гарольд Хотеллинг, известный математик, статистик и экономист, взял на себя труд сообщить о серьезном изъяне в аргументации выводов Секриста: "Для того чтобы понять мысль Хотеллинга, давайте вспомним нынешнее несерьезное событие - "Проклятие премии за откровения Мартина Фиерро". Эта городская легенда гласит, что премия - это не предзнаменование, а тяжелая ноша для ее обладателей. В подтверждение этой точки зрения приводятся примеры Хорхе Шуберта, Даниэлы Фернандес или Ноэми Френкель, чья карьера после получения премии не соответствовала ожиданиям, связанным с ней; победители как бы "возвращаются к среднему уровню", как и успешные компании, изученные Секристом. "Следующий пример может пролить свет на то, что скрывается за этой закономерностью. Предположим, что в вузе студентов ставят перед необходимостью решать экзамен по принципу "истинно или ложно", где требуется только правильная альтернатива без обоснования. Если студенты отвечают, бросая монетку, то средний балл должен быть равен пяти (по шкале от одного до десяти). Как бы показали себя лучшие на этом экзамене, если бы им пришлось пересдавать его в идентичных условиях? В общем случае они будут ухудшаться, поскольку случайность, по определению, не имеет тенденции к повторению, т.е. они будут возвращаться к среднему значению. То же самое, но с противоположным знаком, произойдет и с худшим. Так вот, следует ли из этого, что проходит время и разброс оценок падает, так что все ученики становятся одинаковыми? Ни в коем случае. Лучшие становятся хуже, худшие - лучше, но на втором экзамене самая низкая оценка по-прежнему равна нулю, а самая высокая - десяти. Кажущийся "возврат к среднему" - это "оптический обман", связанный с тем, что на первом экзамене лучшие были сгруппированы по одну сторону, а худшие - по другую, и усреднение происходило внутри каждой группы. Если бы мы преследовали любого студента, то увидели бы, как его оценка беспорядочно колеблется между 0 и 10, в зависимости от того, насколько он удачлив или неудачлив. Студенты не становятся равными, уравнивания не происходит". Именно этот обман Хотеллинг обнаруживает в исследовании Секриста. В силу врожденной случайности результатов деятельности фирм возврат к среднему значению является не более чем тривиальным следствием выделения тех, кто хорошо работал в начале анализа (и получил что-то вроде премии Мартина Фиерро за отраслевое откровение в 1920 году), а затем наблюдал, как случай (а не силы капитализма) тянет их вниз. "Возможно, наиболее тревожным моментом в путанице вокруг явления возврата к среднему значению является то, что это не причинный вопрос, а статистическая придумка. Иными словами, ни капитализм, ни "Откровение Мартина Фьерро" не тянут лучших вниз. В своей сочной книге "Думай быстро, думай медленно" отмеченный наградами психолог и экономист Дэниел Канеман рассказывает историю, иллюстрирующую эту ситуацию. Суровый военный рассказывает, что для обучения своих солдат он использует метод крика при каждой ошибке: "Когда они делали что-то не так, я кричал на них, и тогда они становились лучше, и, наоборот, когда я поздравлял их, когда они делали все правильно, они становились хуже, поэтому я перестал их поздравлять и теперь просто кричу на них", - говорит военный. Если случайность является значимым фактором, то хорошие становятся хуже, а плохие - лучше независимо от того, кричит ли преподаватель, хвалит, просто кричит, просто хвалит или делает что-то еще. С точки зрения военных, "Откровение Мартина Фьерро" должно быть отменено и заменено "Откровением Вьехо Вискача", которое "награждает" худших из тех, кто начинает работать в шоу-бизнесе и СМИ, и делает их лучше. "Во времена искусственного интеллекта и больших данных важно не слишком интерпретировать закономерности и тенденции, поскольку, как сказал Милтон Фридман, старые заблуждения, такие как регрессия к среднему, никогда не умирают. Естественный интеллект, как у Хотеллинга, должен быть как никогда бдителен".