Анализ

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Анализ

Существует история о том, как директор супермаркета в Нью-Джерси обнаружил, что убытки магазина (от выноса товара) составляют 20 процентов. Он распорядился провести тщательнейшее служебное расследование. Все цифры были внимательно изучены. Каждому кассиру было поручено внимательно следить, чтобы все покупки тщательно фиксировались. Детективы смешались с покупателями с целью выявить возможный масштабный вынос неоплаченного товара, но ничего не смогли обнаружить. Система работала как следует, без мошенничества с чьей-либо стороны. Однако потери по-прежнему имели место. Однажды владелец лично посетил супермаркет. У него появилось странное чувство, будто что-то не так. Внезапно он понял, в чем дело. Изначально в торговом зале были установлены четыре кассы, а теперь их было пять. Оказалось, что из пятой кассы сотрудники брали всю выручку. Итак, система работала исправно в каждом своем узле, но это была уже другая система.

Анализ работает с закрытыми системами. Как много можно назвать по-настоящему закрытых систем? Где провести черту? Казалось бы, легко было предположить, что анализ деятельности мошенников в супермаркете должен был предусмотреть количество имеющихся касс. Как просто все представляется задним числом.

В одной из моих предыдущих книг вниманию читателя был предложен ряд проблем из области механики, например построить мост при помощи нескольких ножей и бутылок в качестве опор. В условии одной задачи было сказано, что может быть использовано четыре ножа. Однако решение задачи допускало использование всего трех ножей. В результате я получил много раздраженных писем. Читатели считали, что не следовало изначально говорить о четырех ножах, раз требовалось всего три. Это является отражением анализа закрытых систем и традиций школьных учебников: используйте всю информацию, данную в условии задачи.

Анализ закрытых систем напоминает умение способных учеников решать головоломки-мозаики. Когда имеются все необходимые кусочки, учащиеся прекрасно справляются с задачей.

В нашем традиционном отношении к анализу мы вели себя подобным образом: «Проведите линию, которая охватит все, что относится к делу. Какую часть всего мира мы собираемся включить в нашу систему?» После этого мы анализируем все факторы и отношения между ними.

В недавнем прошлом люди, стоя в очередях у разного рода окошечек (в банке, на почте, у контрольно-пропускного пункта в аэропорту), бывало, «застревали», когда какого-нибудь человека впереди обслуживали непомерно долго. Поэтому была введена концепция «одноточечной» очереди. Имеется одна очередь. Когда вы подходите к ее концу, вы имеете возможность проследовать к любому окошечку, которое свободно. Это был большой шаг вперед (по крайней мере, психологически), поскольку теперь вы не могли «застрять» позади кого-нибудь, кого обслуживают слишком долго. Ныне ведутся различные сложные исследования по анализу механизма очередей. Вырабатываются предложения по поводу оптимальных стратегий формирования очереди в смысле требуемого числа точек обслуживания и так далее. Откуда взяться новым идеям в рассматриваемом вопросе?

Представьте себе дополнительное окошечко по обслуживанию очереди, помеченное надписью «Пять долларов за обслуживание в этом окошечке». Любой человек из очереди, который считает, что его время стоит больше пяти долларов, направится к этому окошечку. Выбор перед вами: соглашайтесь или нет. Вы теперь в состоянии назначить цену своему терпению. Если слишком много людей направятся к такому окошечку, тогда цена поднимается до десяти долларов или еще выше. Заметим, что данная мысль вряд ли явилась бы результатом исследовательского анализа механизма очередей.

Итак, первая проблема с анализом звучит как вопрос: имеем ли мы в действительности закрытую систему? Второй вопрос выглядит так: где нам провести границу, чтобы получить закрытую систему? Очевидным образом ответы на эти вопросы в большой степени зависят от нашего восприятия. Мы можем включать вещи, которые, как нам представляется, относятся к делу, но для начала нужно иметь это восприятие.

Анализ является традиционным и мощным инструментом мышления по многим важным причинам. Мы. можем не видеть весь комплекс вещей в целом, поэтому мы разбиваем его на узнаваемые паттерны, после чего уже знаем, что нам делать. Чтобы понять работу системы, мы разбираем ее на элементы (выполняя анализ) и изучаем отношения между ними. Такова суть прикладной математики. Желая понять суть явления, мы анализируем ситуацию, чтобы получить объяснение.

Недостаток традиционного процесса анализа состоит в том, что в случае сложных систем, когда вы имеете в своем распоряжении куски, вы уже не имеете целого. И это целое не может быть заново построено из этих кусков. Например, в медицине существует интуитивное мнение, что душевный настрой больного способен повлиять на его выздоровление, но это не отражается в результатах бактериологического анализа или уровне содержания антител. Даже в математике имеет место движение в сторону более холистических воззрений. Кстати, зависит ли точность метеорологических прогнозов от последовательности точечных измерений или общего видения погодных систем и процессов?

Очень может быть, что наш аналитический и атомический взгляд на экономику послужил сдерживающим фактором в этой области знания.

Теперь я хотел бы перейти к тому, что, на мой взгляд, является еще более серьезным недостатком анализа. Нас воспитывают в духе того постулата, что, если мы хотим быть в курсе происходящего и желаем иметь свежие идеи, нам необходимо анализировать имеющиеся в наличии данные или собирать дополнительные посредством экспериментов и опросов. В этом основа науки и исследований рынка. Компьютеры позволили нам осуществлять сбор и сортировку данных с невиданной доселе производительностью. Поэтому мы по идее должны были следовать означенной традиции анализа с еще большей эффективностью. Существует убеждение, что анализ данных достаточен и является основой рационального поведения. Имеется, к сожалению, серьезный недостаток в рассматриваемой традиции.

Проблема состоит в том, что по-настоящему проанализировать данные нам не удается никогда. В лучшем случае мы проверяем подлинность некой гипотезы, которая у нас есть, или пытаемся обнаружить в имеющихся данных небогатый арсенал зависимостей и отношений, который находится в нашем распоряжении. Короче говоря, для начала нам необходимо иметь перцепционные рамки или систему отсчета. Чаще всего мы используем очень упрощенные перцепционные рамки, такие как корреляция, причина и следствие, временные ряды, период полураспада.

В пору моих занятий медициной я проводил ряд исследований кровообращения в легких. В модели нормального потока необходимо измерить падение давления между двумя точками и затем измерить поток. Это даст меру сопротивления. При таком подходе цифры никогда как следует не сходились. Затем я использовал модель водопада. В водопаде высота, с которой падает вода, не имеет никакого влияния на поток выше точки падения.

При разработке новой области знания — теории хаоса — математики вернулись к старым данным и применили новую концептуальную модель. Таким образом, анализ данных способен подтвердить или опровергнуть гипотезу и позволяет сделать выбор между хорошо известными моделями, но сам по себе не генерирует новые концепции. Лишь сравнительно недавно новые типы зависимостей и отношений (нелинейные, пороговые, «водопад» и другие) получили опробирование в экономике. Если бы анализ данных мог напрямую генерировать подобные новые идеи, они попали бы в поле зрения уже давным-давно и заменили бы те примитивные связи, с которыми экономисты работали до этого. Я вернусь к этому вопросу, когда буду рассматривать научный метод. Это очень важный вопрос, который напрямую опирается на перцепционную организацию: мы можем увидеть только то, что готовы увидеть.

По мере того как компьютеры становятся все более способными выполнять анализ данных за нас, нам следует разрабатывать все больше концептуальных моделей. В настоящее время возможно проведение экспериментов на компьютерах. Первоначальные данные свидетельствовали о том, что люди, пристегивавшиеся ремнем безопасности, имели гораздо меньшую вероятность гибели в дорожных авариях. Это прямо указывало на то, что использование ремней безопасности резко повышает число выживающих в авариях. Дальнейший анализ показал, что данная зависимость (хотя и верная) на деле сложнее, чем кажется. Осторожные водители пристегиваются ремнями безопасности и водят машину аккуратно, в связи с чем дорожно-транспортные происшествия с их участием являются менее серьезными. Лихачи же склонны не пристегиваться, и аварии с их участием гораздо более серьезные. В серьезных авариях гораздо выше вероятность гибели кого-нибудь из участников. Но следует сначала подумать о такой возможности, прежде чем приниматься искать ее.

Почему мы не можем просто проанализировать данные во всех возможных комбинациях? Комбинациях чего? Даже если выделить отдельно все факторы, они уже будут перцепционными предположениями. Даже для этих изолированных факторов количество возможных организаций было бы колоссальным, поскольку математическая комбинаторика оперирует очень большими числами. Имеется 362 880 способов разместить числа от 1 до 9 в матрице, состоящей из девяти ячеек (9 х 8 х 7 и так далее).

Задним умом все это, конечно же, будет казаться очевидным. Как только мы получили ответ, нам остается только сказать: если бы мы посмотрели туда и сюда; если бы мы сформулировали проблему таким образом; если бы мы измерили то, что требовалось измерить. Как я неоднократно упоминал выше, такие утверждения мало что значат (всякая стоящая творческая идея всегда выглядит логичной в ретроспективе). Задний ум справедливо применять в настольной логике, но бессмысленно — в паттерн-системе. Когда вам известно, какой путь ведет к ответу, всегда легче избрать этот путь.

Одним из важнейших вкладов древних греков в мышление была концепция «почему». Перед ее введением мыслителям было достаточно сказать «это так» и оставить все как есть. Концепция «почему» ведет к богатой мыслительной активности анализа и поиску объяснения.

Следующий шаг таков: понимая вещи и выделяя среди них фундаментальные, быть может, мы в состоянии изменять их. В связи с этим легко видеть, почему подобное классическое мышление пользуется большим уважением. Оно ведет к научному методу, хотя сами греки предпочитали мыслить в терминах настольной логики и конструированных систем, а не эксперимента.

Концепция «почему» является базовой частью нашей интеллектуальной традиции, и я решил рассмотреть ее в данном разделе, посвященном анализу, поскольку большая часть последнего предназначена для поиска ответа на вопрос «почему?»: почему растет инфляция; почему вирус СПИДа такое долгое время пребывает в спящем состоянии; почему произошел скачок на 5 процентов на последних выборах; почему имеет место внешнеторговый дефицит?

Я уже упоминал о вкладе восприятий и концепций в поиск объяснений путем анализа: нам следует уделять столько же внимания нашему перцепционному репертуару, сколько и данным. Теперь я хотел бы посмотреть в противоположном направлении. Объясняя что-либо, мы смотрит назад, дизайн же смотрит вперед.

Мы были очарованы возможностями анализа, но при этом очень мало внимания уделяли дизайну. Разумеется, дизайн породил храмы, расцветки тканей, мебель и космические ракеты, однако он всегда рассматривался сугубо как ремесло в сравнении с интеллектуальным совершенством анализа. Частично это результат наших поисков истины, которые (возможно, ошибочно) мы считали следствием анализа, а не дизайна. Вероятно, это еще один аспект влияния теологических измышлений на образование. Главным образом это результат ошибочного убеждения, что тогда как анализ обнажает компоненты и системы, У дизайна задача гораздо проще, а именно сведение элементов вместе для достижения какой-нибудь цели.

Традиционная концепция состоит в том, что «знания — это все». Если мы обладаем знаниями, то вещи вроде разработки конкретных действий и дизайна становятся второстепенными интеллектуальными операциями. В этой связи школы и университеты озабочены в первую очередь тем, чтобы предоставлять знания. Навыки прикладного плана перенесены в ведомство технических колледжей и бизнес-школ, которые воспринимаются как нечто гораздо более низкого интеллектуального уровня. Возможно, дизайн автомобиля или радарной системы проще с интеллектуальной точки зрения, чем анализ политического развития в XIX веке, однако реальный процесс дизайна гораздо сложнее и во всех своих аспектах не менее важен, чем анализ.

Есть две вещи, которые мешали нам осознать важность дизайна: вера в то, что анализ данных обеспечит нас всеми необходимыми идеями (что не соответствует истине в самоорганизующейся перцепционной системе), и вера в то, что эволюция обеспечит нам весь необходимый прогресс (также неверно в самоорганизующейся системе).

Противоположностью «почему» является «по». С «по» мы смотрим в будущее, на то, что могло бы получиться как результат изменившихся восприятий и дизайна новых концепций. «Что могло бы быть» лишь отчасти основывается на том, «что есть сейчас». Может даже возникнуть необходимость отмежеваться от того, что «есть», от существующих восприятий и парадигм.

Аристотель сказал, что всякое новое знание вытекает из существующего. В этом есть, возможно, доля правды, если согласиться с тем, что мы не в состоянии увидеть новое знание иначе, чем через призму существующих восприятий. Иными словами, приобретению значительной части нового знания на деле мешает существующее. Это происходит оттого, что существующие восприятия должны быть пересмотрены, чтобы мы могли увидеть вещи по-другому.