: Savjet poznatog ekonomističkog analitičara vas uči da uspijete, bez oslanjanja na sreću i intuiciju, izračunati opcije i uzeti u obzir događaje i rizike koji se čine nemogućim.

"Crni labudovi" - to su događaji koji izgledaju nemoguće, ali događaju se

Čovjekov talent jest pretvoriti sve signale iz okoliša u smislene informacije. To je omogućilo stvaranje znanstvene metode, filozofiranje o prirodi bića i izmišljanje složenih matematičkih modela.

Naša sposobnost razmišljanja i upravljanja svijetom ne znači da radimo dobro. Skloni smo uskom razmišljanju u svojim predodžbama o njemu. Došavši do nekakve presude, čvrsto se držimo za to.

Ljudsko znanje se neprestano povećava, a takav dogmatski pristup nije učinkovit. Prije dvjesto godina, liječnici i znanstvenici bili su apsolutno uvjereni u svoje znanje medicine, ali samo zamislite da vam se, obraćajući se liječniku s pritužbama na curenje iz nosa, propisuje recept za pijavice!

Povjerenje u prosudbe prisiljava nas da pojmimo izvan okvira sustava pojmova koje smo prihvatili kao istinite. Kako razumjeti medicinu bez saznanja o postojanju mikroba? Možete pronaći razumno objašnjenje bolesti, ali ono će biti pogrešno zbog nedostatka važnih podataka.

Takvo razmišljanje može dovesti do neočekivanih iznenađenja. Ponekad su događaji iznenađujući ne zato što su slučajni, već zato što je naš svjetonazor preuzak. Takva iznenađenja nazivaju se "crni labudovi" i mogu nas natjerati da preispitamo sliku svijeta.

Prije nego što je osoba prvi put ugledala crnog labuda, svi su pretpostavili da je samo bijeli. Bijela boja smatrana je njihovim sastavnim dijelom. Vidjevši crnog labuda, ljudi su radikalno promijenili predstavu o ovoj ptici. Crni labudovi su jednako uobičajeni kao bijeli labudovi i jednako kobni kao bankrot zbog pada burze.

"Crni labudovi" mogu imati sudbonosne posljedice za one koji su slijepi za njih

Učinak "crnog labuda" nije isti za sve. Neki od njega mogu ozbiljno patiti, dok drugi to neće ni primijetiti. Pristup relevantnim informacijama je važan: što manje znate, to je veći rizik da postanete žrtva "crnog labuda".

Primjer. Zamislite da na utrkama stavite svog omiljenog konja po imenu Rocket. Zbog fizike konja, njegovog popisa nagrada, vještine džokera i sporog natjecanja uložite sav novac da ga pobijedite. Zamislite sada svoje iznenađenje kada raketa ne samo da nije lansirala nakon lansiranja, već je odlučila leći. Ovo je "crni labud". S obzirom na informacije, Raketa je trebala pobijediti, ali iz nekog razloga ste izgubili sav novac. Naprotiv, vlasnik Rakete obogatio se stavljajući se protiv nje. Za razliku od vas, znao je da će Raketa štrajkati u znak protesta protiv okrutnosti prema životinjama. To ga je znanje spasilo od "crnog labuda".

Utjecaj "crnih labudova" može utjecati ne samo na pojedince, već i na cijela društva. U takvim slučajevima, "crni labud" može promijeniti svijet utječući, na primjer, na filozofiju, teologiju i fiziku.

Primjer. Kopernik je sugerirao da Zemlja nije središte svemira, a posljedice su kolosalne: otkriće je dovelo u sumnju autoritet vladajućih katolika i samu Bibliju.

Nakon toga, ovaj "crni labud" postavio je temelje novom europskom društvu.

Vrlo je lako zbuniti nas čak i s elementarnim logičkim pogreškama

Ljudi često pogriješe kad predviđaju što znaju o prošlosti. S obzirom na to da je budućnost odraz prošlosti, griješimo jer su mnogi nepoznati čimbenici protivni našim pretpostavkama.

Primjer.Zamislite da ste purica na farmi. Dugi niz godina poljoprivrednik vas je hranio, brinuo i njegovao. Usredotočujući se na prošlost, nema razloga očekivati ​​promjene. Jao, na Dan zahvalnosti bili su vam obezglavljeni, prženi i jeli.

Čineći prognoze temeljene na prošlosti, griješimo, a to vodi ozbiljnim posljedicama. Slična zabluda je kognitivna iskrivljenost kada tražimo dokaze samo postojećih vjerovanja.

Ne prihvaćamo informacije koje su u suprotnosti s onim u što već vjerujemo i vjerovatno neće provoditi daljnja istraživanja. Ali ako odlučimo to shvatiti, potražit ćemo izvore koji osporavaju ove podatke.

Primjer. Ako ste čvrsto uvjereni da je "klimatska promjena" zavjera, a zatim vidite dokumentarni film pod naslovom "Neosporni dokaz klimatskih promjena", vrlo je vjerojatno da ćete biti jako uznemireni. A ako počnete tražiti informacije na Internetu, u pojmovima za pretraživanje naznačite "klimatske promjene su prijevara", a ne "dokaz za i protiv klimatskih promjena".

Odnosno, nenamjerno izvodimo pogrešne zaključke: to je u našoj prirodi.

Naši mozgovi grupiraju informacije na način koji otežava precizno predviđanje.

Tijekom evolucije, ljudski mozak je naučio klasificirati informacije tako da opstane u divljini. Ali kad trebamo naučiti i brzo se prilagoditi opasnom okruženju, ova je metoda potpuno beskorisna.

Pogrešna klasifikacija informacija naziva se lažnom naracijom: osoba stvara linearne opise trenutne situacije. Zbog ogromne količine informacija koje svakodnevno dobivamo, naš mozak bira samo onu koju smatra važnom.

Primjer. Vjerojatno se sjećate što ste jeli za doručak, ali malo je vjerojatno da ćete imenovati boju cipela svakog putnika u podzemnoj željeznici.

Da bismo informaciji dali značenje, povezujemo je. Dakle, razmišljajući o svom životu, označite određene događaje kao značajne i ugradite ih u narativ koji objašnjava kako ste postali to što jeste.

Primjer. Volite muziku jer vam je majka pjevala prije odlaska u krevet.

Dakle, ne možete potpuno razumjeti svijet. Proces djeluje samo s pogledom na prošlost i ne uzima u obzir gotovo neograničene interpretacije bilo kojeg događaja. Čak i sitni događaji mogu imati nepredvidive, važne posljedice.

Primjer. Leptir koji maše krilima u Indiji uzrokuje uragan u New Yorku mjesec dana kasnije.

Ako uzroke i posljedice raspoređujemo redoslijedom kojim se događaju, tada ćemo vidjeti jasne uzročne veze između događaja. Ali budući da vidimo samo rezultat - uragan - možemo samo nagađati koji je od događaja koji se istodobno događaju zapravo utjecao na takav ishod.

Teško nam je razlikovati skalabilne i ne-skalabilne informacije

Ne razlikujemo dobro vrste informacija - skalabilne i ne skalabilne. Razlika između njih je temeljna.

Informacije koje se ne mogu skalirati, poput tjelesne težine ili visine, imaju statističku gornju i donju granicu. Odnosno, tjelesna težina nije skalabilna, jer postoje fizička ograničenja: nemoguće je težiti 4500 kg. Ograničavanje parametara takvih nesalagiranih podataka omogućava vam da predvidite prosječne vrijednosti.

Ali nefizičke ili fundamentalno apstraktne stvari, poput raspodjele bogatstva ili prodaje albuma, mogu se prilagoditi.

Primjer. Ako se album prodaje putem iTunesa, nema ograničenja u broju prodaja: nije ograničen na količinu fizičkih kopija. A kako se operacije odvijaju na mreži, fizička valuta ne nedostaje i ništa vas neće spriječiti u prodaji trilijuna albuma.

Razlika između skalabilnih i ne-skalabilnih informacija presudna je za vidjeti točnu sliku svijeta. Ako se na skalabilne informacije primjenjuju pravila koja su učinkovita za neslabirane podatke, pojavit će se pogreške.

Primjer. Želite izmjeriti bogatstvo stanovništva Engleske.Najlakši način je izračunati bogatstvo po glavi stanovnika dodavanjem prihoda i dijeljenjem ga s brojem građana. Ali bogatstvo je skalabilno: mali postotak stanovništva može posjedovati nevjerojatno visok postotak bogatstva.

Podaci o dohotku po glavi stanovnika neće odražavati stvarno stanje u vašoj raspodjeli dohotka.

Suviše smo sigurni u ono što smatramo poznatim.

Svi se žele zaštititi od opasnosti. Jedan od načina je procjena i upravljanje rizicima. Stoga kupujemo osiguranje i trudimo se „ne staviti sva jaja u jednu košaru“.

Većina se trudi da procjeni rizike što preciznije, kako ne bi propustili priliku i istovremeno ne učinili nešto zbog čega možete požaliti. Da biste to učinili, morate procijeniti sve rizike, a zatim vjerojatnost da se ti rizici materijaliziraju.

Primjer. Recimo da ćete kupiti osiguranje, ali bez trošenja novca. Tada je potrebno procijeniti prijetnju od bolesti ili nesreće i donijeti informiranu odluku.

Nažalost, uvjereni smo da znamo sve moguće rizike od kojih se moramo zaštititi. Ovo je pogreška u igri: skloni smo reagirati na rizik kao igra sa setom pravila i vjerojatnosti koje se mogu odrediti prije nego što ona počne.

Razmatranje rizika na ovaj način je vrlo opasno.

Primjer. Casina žele zaraditi što više novca, stoga su razvili sigurnosni sustav i diskvalificirat će igrače koji previše i često pobjeđuju. No, njihov se pristup temelji na programskoj pogrešci. Glavna prijetnja kockarnice nisu sreća i nisu lopovi, već otmičari koji uzimaju dijete vlasnika kazino-taoca ili zaposlenika koji poreznoj službi nije podnio prijavu poreza. Ozbiljne opasnosti za kockarnicu potpuno su nepredvidive.

Ma koliko se trudili. Nemoguće je predvidjeti bilo kakav rizik.

Zašto je potrebno shvatiti nečije neznanje?

Ako shvatite da ne znate puno, možete bolje procijeniti rizike

Svima je poznata fraza: "Znanje je moć." Ali kad je znanje ograničeno, isplativije je to priznati.

Usredotočivši se samo na ono što znate, ograničavate svoju percepciju svih mogućih ishoda ovog događaja, stvarajući plodno tlo za nastanak "crnog labuda".

Primjer. Želite kupiti dionice tvrtke, ali znate previše o burzi. U ovom ćete slučaju slijediti nekoliko padova i uspona, ali općenito obratite pažnju samo na činjenicu da su trendovi pozitivni. Pod pretpostavkom da se situacija nastavi trošite sav novac na zalihe. Sljedećeg dana tržište se sruši i izgubite sve što ste imali.

Kad biste malo bolje proučili temu, vidjeli biste brojne uspone i padove tržišta tijekom povijesti. Usredotočivši se samo na ono što znamo, izlažemo se ozbiljnim rizicima.

Ako priznate da nešto ne znate, možete značajno smanjiti rizik.

Primjer. Dobri igrači pokera znaju da je ovaj princip presudan za uspjeh u igri. Oni razumiju da su kartice protivnika možda i bolje, ali znaju i da postoje određene informacije koje oni ne znaju - na primjer, protivnikove strategije i stupanj njegove odlučnosti da ide skroz.

Igrači, svjesni prisutnosti nepoznatih čimbenika, fokusiraju se isključivo na svoje karte, provodeći bolju procjenu mogućih rizika.

Razumijevanje ograničenja pomoći će nam da napravimo pravi izbor.

Najbolja obrana od kognitivnih zamki je dobro razumijevanje alata za predviđanje i njihovih ograničenja. To vas možda neće spasiti od propusta, ali pomoći će u smanjenju broja neuspješnih odluka.

Ako ste svjesni da podliježete kognitivnim pristranostima, puno je lakše razumjeti da tražite informacije koje potvrđuju postojeće tvrdnje. Ili, znajući da ljudi vole sve svoditi na jasne, uzročne narative, bit ćete skloni potražiti dodatne informacije za bolju predstavu o "slici kao cjelini".

Trebate znati za svoje nedostatke.

Primjer. Ako razumijete da uvijek postoje nepredviđeni rizici, usprkos izgledima mogućnosti, bit ćete pažljiviji u ulaganju velikih količina novca u nju.

Nemoguće je prevladati sve nesreće ili naša ograničenja u razumijevanju složenosti svijeta, ali moguće je barem ublažiti štetu nastalu neznanjem.

Najvažnija stvar

Iako stalno dajemo predviđanja, ne radimo dobro. Suviše smo sigurni u svoje znanje i podcjenjujemo svoje neznanje. Nemogućnost razumijevanja i određivanja slučajnosti, pa čak i sama naša priroda, pridonosi neuspješnom odlučivanju i pojavi „crnih labudova“, odnosno događaja koji se čine nemogućim i čine nas da preispitamo svoje razumijevanje svijeta.

Ne vjerujte u "jer". Umjesto da želite vidjeti događaje u jasnom uzročno-posljedičnom odnosu, razmotrite brojne mogućnosti bez fokusiranja na jednu.

Shvatite da nešto ne znate. Za smislene prognoze za budućnost, bilo da je to kupovina osiguranja, ulaganja, promjena posla itd., Nije dovoljno razmotriti sve što vam je „poznato“ - to daje samo djelomično razumijevanje rizika. Umjesto toga, priznajte da nešto ne znate kako ne bi nepotrebno ograničavali informacije kojima se bavite.