Хороший рассказ настолько убедителен, что, даже оценивая объяснение «научно» — то есть на основе того, насколько полно учитываются данные, — мы не можем не судить о нем с точки зрения его свойств как повествования{148}. В ряде экспериментов, например, психологи обнаружили, что простые объяснения расцениваются как более правдоподобные, а сложные как менее — не потому, что первые объясняют больше, но скорее просто потому, что они проще. В рамках одного исследования, скажем, перед испытуемыми стоял выбор между несколькими объяснениями вымышленного набора симптомов. Большинство выбрало вариант, включающий только одно заболевание, предпочтя его тому, который состоял из двух, — хотя комбинация двух заболеваний статистически в два раза вероятнее{149}. Как это ни парадоксально, но объяснения воспринимаются более вероятными или валидными, если включают информативные подробности. Последнее справедливо даже в тех случаях, когда дополнительные сведения либо нерелевантны, либо снижают саму правдоподобность объяснения. В одном опыте, например, студентам предлагали описания двух вымышленных личностей — Билла и Линды. Испытуемые систематически предпочитали более подробные истории: о том, что Билл был бухгалтером и играл джаз, а не просто играл джаз, и что Линда была феминисткой и работала в банке, а не просто работала в банке, — хотя менее подробные описания логически являлись более вероятными{150}. Объяснения, поданные грамотно, кажутся более правдоподобными, чем представленные плохо, — даже когда сами рассказы идентичны. Те, которые правдоподобны с точки зрения интуиции, расцениваются как более вероятные, чем те, что ей противоречат (хотя, как мы знаем из романов Агаты Кристи, наиболее правдоподобное объяснение часто оказывается неверным). И, наконец, люди больше уверены в своем суждении при наличии некоего ему объяснения — хотя порой они понятия не имеют, какова вероятность верности этого объяснения{151}.

Разумеется, научные объяснения — не исключение. Зачастую и они начинаются как рассказы — и, следовательно, имеют некоторые из тех же свойств. Все формы объяснений начинаются как некое повествование, ибо данный способ передачи информации для нас — самый естественный{152}. Ключевым отличием науки от рассказа, однако, является то, что в ней мы проводим эксперименты, проверяющие наши «повествования». Если они «не работают», мы модифицируем их. Но история происходит лишь однажды, и невозможность эффективного исследования исключает как раз тот самый тип доказательств, который необходим для выявления истинной взаимосвязи причин и следствий. В отсутствие экспериментов, таким образом, наши повествования ничем не ограничены. В процессе мы выбрасываем большую часть имеющихся фактов — потому что они либо не интересны, либо не вписываются в наш рассказ. Ожидание, что история подчиняется стандартам научного объяснения, таким образом, не только не соответствует реальности, но и в корне неверно. Пытаться втиснуть ее изложение в жесткие рамки науки, заключает Берлин, — «это все равно, что требовать от нее противоречить собственной сущности»{153}.

Вышесказанное не представляло бы проблемы, используй мы свои рассказы исключительно для развлечения. Если бы утверждения о том, что «„большая волна“ привела к снижению уровня насилия в Ираке» или что «стиляги возродили былую популярность Hush Puppies», воспринимались лишь как удобный краткий отчет о сложной и неоднозначной реальности, то было бы совершенно не важно, правда это или нет. Но поскольку эти отчеты поверхностно напоминают научные теории, мы расцениваем их как имеющие тот же потенциал — использоваться для выявления генерализуемых причинно-следственных взаимоотношений. Пытаясь разобраться, почему определенная книга стала бестселлером, мы имплицитно задаемся вопросом о том, как книги становятся бестселлерами вообще и, таким образом, как этот опыт может быть воспроизведен другими авторами или издателями. Изучая причины возникновения очередного жилищного пузыря или терактов 11 сентября, мы стремимся узнать что-то такое, что надеемся применить в будущем — для улучшения национальной безопасности, стабильности финансовых рынков, да хотя бы просто-напросто собственного понимания мира. Одним словом, когда бы мы ни старались что-то узнать о прошлом, мы всегда стараемся что-то узнать из него — связь, нашедшая имплицитное выражение в изречении знаменитого философа Джорджа Сантаяны: «Кто не помнит своего прошлого, обречен пережить его снова».

Эта путаница между рассказами и теориями затрагивает самую суть проблемы использования здравого смысла как способа понимания окружающего мира. Мы говорим так, словно просто пытаемся разобраться в случившемся в прошлом. Но в следующую же секунду применяем «урок» к планам или политике, которые намереваемся проводить в будущем. Переключение между рассказыванием и построением теорий происходит столь легко и инстинктивно, что большую часть времени мы его даже не осознаем. Но при этом упускаем из вида главное: и первое, и второе есть фундаментально различные виды деятельности с различными целями и правилами доказывания. Потому не удивительно, что на основе объяснений, выбранных из повествовательных качеств, верно спрогнозировать будущие тенденции практически невозможно. Ха! Именно для этого мы их и используем. Осознание границ того, что мы можем объяснять в прошлом, должно проливать свет на то, что мы можем предсказывать в будущем. А поскольку прогнозирование является столь важным для планирования, выбора стратегии, менеджмента, маркетинга и всех других вопросов, которые мы будем обсуждать далее, к нему мы и переходим.

Люди обожают делать прогнозы — будь то движение звезд, колебания цен на фондовом рынке или модный в следующем сезоне цвет. Стоит взять любую газету, как мгновенно натыкаешься на уйму предсказаний. Собственно, их так много, что мы их даже не замечаем. В качестве примера рассмотрим одну газетную статью, выбранную более или менее случайно в New York Times. Материал, опубликованный летом 2009 года, был посвящен тенденциям в розничной торговле и содержал не менее 10 прогнозов относительно предстоящего школьного сезона. Например, согласно одному из цитируемых источников — Национальной розничной федерации, — средняя семья с детьми школьного возраста должна была потратить в этом году «примерно на 8 % меньше, чем в прошлом». Исследовательская фирма ShopperTrack утверждала, что поток покупателей снизится на 10 %. А президент консалтинговой компании Customer Growth Partners уверял, что это «будет худший школьный сезон за много, много лет»{154}.

Все три прогноза явно делались авторитетными источниками и были сформулированы достаточно четко, чтобы впоследствии оказаться либо верными, либо неверными. Но так ли это на самом деле? Признаться, понятия не имею. New York Times не публикует статистики по точности предсказаний, содержащихся на ее страницах, — равно как не делают этого и большинство исследовательских компаний, их предоставляющих. Я вполне уверен, что автор статьи осенью не очень-то беспокоилась о том, сбылось ли все то, о чем она писала. Да от нее этого и не ждали. Тот текст — лишь один из тысяч публикуемых каждый день. И многие из них точно так же изобилуют разнообразными прогнозами, ни один из которых позже фактически не проверяют на точность. Как ни странно, наша готовность делать заявления о будущем уравновешивается только нашим же нежеланием нести за них ответственность.

В середине 1980-х психолог Филип Тетлок заметил похожую черту в поведении тогдашних политических экспертов. Преисполнившись решимости добиться того, чтобы они отвечали за свои слова, исследователь провел удивительный эксперимент, длившийся более 20 лет. Для начала он убедил 284 политических эксперта сделать по сотне прогнозов о множестве возможных будущих событий — от результатов выборов до вероятности возникновения вооруженного конфликта между двумя странами. Специалисты должны были указать, какой из двух вариантов они считают более правдоподобным, а затем оценить предполагаемую точность своих прогнозов. Те, что были сделаны с большой долей уверенности, оказываясь верными, набирали больше баллов — но и теряли больше очков при ошибке. Собрав предсказания, Тетлок преспокойно ждал, когда произойдет то или иное событие, а затем подсчитывал результаты. 20 лет спустя он опубликовал полученные данные — они оказались поразительны! По своей точности прогнозы экспертов лишь ненамного превосходили случайное угадывание, зато уступали даже наипростейшим статистическим моделям. Однако самое интересное заключалось в том, что наилучших результатов эксперты добились, прогнозируя события, находившиеся вне их компетенции{155}!

Результаты Тетлока часто интерпретируются как свидетельство «бессмысленности» так называемых экспертов — и в этом, несомненно, есть доля правды. Что касается прогнозов, они оказались не лучше наших с вами. Но ведь и не хуже! Во времена моей молодости, например, многие верили, что будущее — это летающие автомобили, космические города и уйма свободного времени. Вместо этого мы ездим по перегруженным шоссе на машинах с двигателями внутреннего сгорания, терпим бесконечные неувязки в аэропортах и работаем больше времени, чем раньше. Между тем веб-поиск, мобильные телефоны, компьютеры и онлайн-торговля — технологии, оказавшие громадное влияние на нашу жизнь, — взялись практически из ниоткуда. Примерно тогда же, когда Тетлок начал свой эксперимент, специалист по менеджменту Стивен Шнаарс попытался дать количественную оценку точности прогнозов о тенденциях в развитии техники. Он просмотрел огромное количество книг, журналов и промышленных отчетов, а также записал сотни предположений, сделанных в 1970-х годах. 80 % из них — были они сделаны экспертами или нет — оказались, неверны{156}.