Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет Сильвер Нейт
Израильский подход к предотвращению терроризма
Один из очевидных аргументов критиков гипотезы степенного закона Клаузета заключается в том, что, в отличие от землетрясения, терроризм можно остановить руками человека.
Исследования Клаузета предполагают, что степенной закон распределения проявляется не вопреки, а благодаря конкуренции между террористами и противодействию им, осуществляемому силами по борьбе с терроризмом. Распределение точек на графике определяется стратегиями, используемыми в борьбе с терроризмом в разных странах. Существует своего рода равновесие между террористами и обществом, баланс между свободой и безопасностью, хотя он может и варьироваться в зависимости от места и времени{986}. Если мы хотим жить в свободном обществе, то должны всегда признавать наличие риска терроризма – хотим мы этого или нет.
«В будущем, мы увидим его возрастание и убывание, – говорит Рамсфелд. – Вероятно, мы остаемся очень уязвимыми перед лицом терроризма, будучи свободными людьми. Такова наша природа. Мы хотим иметь возможность просыпаться по утрам, и отправлять детей в школу, и не оглядываться по сторонам, чтобы проверить, не убьет ли нас что-нибудь. И если нам придется кардинально изменить поведение свободных людей, то можно считать, что террористы победили». Хотя Израиль и становится объектом терактов гораздо чаще, чем США, его жители не живут в страхе перед терроризмом. Проведенный в 2012 г. опрос израильских евреев показал, что лишь 16 % из них считает терроризм наибольшей опасностью{987}, то есть не больше, чем количество людей, обеспокоенных состоянием образовательной системой Израиля.
Ни один израильский политик не скажет напрямую, что он приемлет мелкомасштабный терроризм, но именно это и происходит в стране. Они терпят, потому что альтернатива – народ, парализованный страхом, – будет в точности соответствовать целям террористов. Ключевой элемент в стратегии страны – сделать жизнь как можно более нормальной для людей после атаки. Например, полиция стремится расчистить место террористической атаки в течение четырех часов после взрыва{988}, чтобы дать всем возможность вернуться к работе, отдыху и другим делам. Мелкомасштабный терроризм воспринимается как преступление, а не как экзистенциальная угроза.
Чего Израиль действительно не приемлет, так это возможности крупномасштабного терроризма (вероятность которого повышается, если, допустим, одна из соседних стран обзаведется оружием массового поражения). Есть свидетельства, что такой подход успешен: Израиль – единственная страна, которой удалось переломить кривую Клаузета. Если построить график жертв терактов в Израиле, используя метод степенного закона (рис. 13.8), мы увидим, что крупномасштабных атак в стране оказывается значительно меньше, чем прогнозирует степенной закон. Ни один из инцидентов, произошедших после 1979 г., не стал причиной гибели более чем двух сотен человек. Тот факт, что график, показывающий соотношение между количеством жертв и количеством терактов, для Израиля отличается от графика для других стран, говорит о том, что наши стратегические решения в этой области действительно имеют значение.
Рис. 13.8. Соотношение частоты террористических атак в Израиле и количества жертв, 1979–009 гг.
Как трактовать игналы террористов
Какие бы стратегические решения мы ни принимали и на какие бы компромиссы между свободой и безопасностью ни шли, начинать нужно с сигнала. Поэтому качественная разведка остается на первой линии нашей обороны по предотвращению терактов.
Одна из заявленных целей войны в Ираке заключалась в предотвращении дальнейшего распространения в стране программы по созданию оружия массового поражения. Разумеется, оружия массового поражения там практически не оказалось. В результате проведения ряда независимых исследований решения о вторжении в Ирак специалисты пришли к выводу, что при Буше не существовало давления со стороны Белого дома на разведывательное сообщество с тем, чтобы оно предоставляло ложную информацию. В то время организации вроде ЦРУ действительно придерживались единого мнения, что Ирак активно разрабатывает оружие массового поражения{989}. Однако Белый дом искажал разведданные для американцев в некоторых важных аспектах{990}.
Хотя эта точка зрения имеет право на жизнь, я не уверен, что мы действительно можем четко отделить то, что администрация Буша заявляла публично, от того, во что она верила сама, и того, что ей сообщали специалисты разведки. При анализе сигналов, так же как и других типов прогнозов, в клубке информации легко разглядеть то, что хочется. Недостоверные источники вроде Curveball – выходца из Ирана Равида Ахмеда Альвана Аль-Джанаби (который впоследствии признался, что сфабриковал свидетельства об иракской программе разработки биологического оружия в надежде, что это подвигнет Запад на уничтожение режима Саддама Хуссейна{991}) – могут быть легко приняты на веру в атмосфере ожидания войны.
Как мы узнали из главы 9, во время игры в шахматы люди обычно сосредоточиваются на одном или двух потенциальных ходах, игнорируя другие, которые могут быть эффективнее. Компьютеры, анализирующие все возможности, меньше подвержены этой ошибке, и ходы, которые могли бы считаться гениальными, будь они сделаны Бобби Фишером или Гарри Каспаровым, часто просчитываются на ноутбуке всего за несколько секунд. Компьютеры не анализируют каждый из этих ходов так же глубоко, как и мы. Однако они рассматривают альтернативы иначе. Компьютеры широко раскидывают сети вместо того, чтобы искать идеальное решение.
Если ожидать от мира, что он поделится на детерминистские линии возможного и невозможного с минимумом пространства для маневра, окажется, что, с одной стороны, наши предсказания чересчур самоуверенны, а с другой – мы останемся с неизвестными неизвестными. Мы не так уж сильны в предсказаниях, и нам стоит перестраховываться, вместо того чтобы, подобно ежам Фила Тэтлока, делать ставку на одну-единственную гипотезу.
Вероятно, ни в одной другой сфере эти навыки не подвергаются таким испытаниям, как в сфере национальной безопасности. Как отмечает Брюс Шнейер, суть проблемы безопасности заключается в том, что нас определяет наше самое слабое звено{992}. Если вы установите на входную дверь титановые пластины, поставите вооруженных охранников и фалангу питбулей, это не принесет пользы, если рядом с ней имеется хлипкая задняя дверь, через которую пролезет любой никудышный грабитель. Эти угрозы асимметричны – вся мощь американского флота в Тихом океане не помогла бы нам, когда корабли японского флота, просочившись через наши неукрепленные позиции, обнаружили, что большая часть нашего арсенала, как по заказу, размещена в одном месте. Вот почему события, подобные атакам 11 сентября или на Перл-Харбор, порождают такой когнитивный диссонанс. Несложно предсказать, где наши враги нападут на нас: там, где мы меньше всего этого ожидаем.
Некоторые из типов мышления, к которым я призываю в этой книге, могут оказаться полезными в сфере национальной безопасности{993}. Например, байесовский подход к вероятностям, скорее всего, можно сопоставить с принятием решений в условиях сильной неопределенности. Он призывает нас одновременно держать в уме большое количество гипотез, давать им вероятностную оценку и часто обновлять значение вероятности при появлении новой более-менее подходящей информации.
Ближе всего мы подобрались к разгрому Аль-Каиды в преддверии 11 сентября, когда арестовали Закариаса Муссауи, исламского экстремиста, проявившего странный интерес к управлению «Боингом-747». Мог ли он объяснить свое желание безобидным интересом? Думаю, он вполне мог оказаться каким-нибудь летчиком с кучей свободного времени. Однако если бы мы серьезно задумались о гипотетической возможности угона самолета террористами, чтобы врезаться на них в здания, то новая информация помогла бы значительно повысить оцениваемую вероятность этого события. Мы же не стали даже рассматривать эту гипотезу – она была для нас неизвестным неизвестным. Комиссия по расследованию событий 11 сентября пришла к заключению, что «система не была настроена воспринимать потенциальную значимость этой информации», следовательно, арест Муссауи ничем не помог нам в раскрытии замысла заговорщиков{994}.
Это не означает, что сотрудники нашей разведки все поняли неправильно. Если обвинять кого-нибудь в провалившейся попытке обнаружить атаку 11 сентября, то следовало бы даже похвалить администрации как Буша, так и Обамы за то, что с тех пор терактов не было. 11 лет назад я бы не предрек подобный итог. Подобно судье в бейсболе, аналитик разведки рискует оказаться виноватым, когда что-то идет не так, но никто не замечает его, когда он хорошо делает свою работу. Я не считаю, что в этой области предсказания полностью проваливаются, как в некоторых других сферах, описываемых мной в этой книге. Если брать в расчет степень серьезности испытаний, то можно считать, что мы смогли достичь немалых успехов.
Кроме этого, комиссия постановила, что самой главной первопричиной неудачи был недостаток воображения. Создавая прогнозы, мы должны сохранять баланс между любопытством и скептицизмом{995}. Их вполне можно совмещать между собой. Чем более критически мы изучаем и проверяем наши теории, тем более охотно признаём, что наши знания о мире неполные, а идеальные предсказания невозможны, А это значит, что мы будем меньше бояться неудач и станем свободнее мыслить. Зная больше о том, чего мы не знаем, мы сможем достичь успеха в большем количестве предсказаний.
Заключение
Всегда есть такие комбинации, которые шорт-стоп высшей бейсбольной лиги может разыграть, есть и такие, которые ни за что не сможет, а для осуществления некоторых из них ему придется бросаться за мячом. Броски шорт-стопа невероятно впечатляют и привлекают внимание. Однако они же могут привести и к близорукой оценке его способностей.
Легендарного шорт-стопа Дерека Джитера часто обсуждали в эпоху «Moneyball». Телерепортеры и скауты замечали, что Джитер особенно часто делает рывки за мячом, и на этом основании решили, что он исключительный шорт-стоп, но, как показала статистическая обработка его результатов, это мнение было ошибочным{996}. Хотя Джитер и был потрясающим спортсменом, он часто долго готовился к броску и делал рывок только потому, что пытался нагнать упущенное время. Цифры показывали, что Джитер был довольно посредственным шорт-стопом, несмотря на то что выиграл пять Золотых перчаток. На самом деле великий шорт-стоп вроде Оззи Смита с легкостью поймал бы мячи, за которыми Джитеру приходилось нырять, – возможно, его хвалили меньше как раз потому, что в его исполнении это выглядело обычным делом (рис. З .1).
Рис. З .1. Диапазон бросков шорт-стопов
Какие бы способности мы ни имели, перед нами всегда будут вставать задачи, для решения которых потребуется применение их на пределе возможностей. Если судить себя только по тому, что дается ам с трудом, мы будем воспринимать как должное все то, что удалось сделать с легкостью.
Одно из самых впечатляющих и правильных предсказаний в истории человечества было сделано английским астрономом Эдмундом Галлеем. В 1705 г. он предсказал, что гигантская комета вернется к Земле в 1758 г. И хотя многие сомневались в правильности этого предсказания, но комета вернулась как раз в указанное время{997}. В древности кометы считались абсолютно непредсказуемыми божественными знамениями{998}, сейчас же они для нас зловеще регулярны и предсказуемы.
Астрономы предсказывают, что в следующий раз комета Галлея приблизится к земле 28 июля 2061 г. К этому времени решение многих проблем, с которыми мы сталкиваемся на этом свете и которые досаждают нам, мешая делать прогнозы, будет нам доступно. Законы природы меняются не столь явно. По мере того как человеческие знания продолжают расширяться (а это происходит со времен изобретения печатного станка Гутенбергом), мы постепенно начинаем понимать сигналы природы лучше, пусть и не знаем всех ее секретов.
Герои этой книги – наука и технология, но не стоит забывать, что в эпоху Больших данных человечество рискует начать мечтать о том, чего оно не в состоянии достичь.
Однако нет причин полагать, что дела людские становятся более предсказуемыми. Скорее, происходит обратное. Та же самая наука, что открывает законы природы, усложняет устройство общества. Технология существенно влияет на наше отношение друг к другу. Интернет «полностью меняет контекст, расчеты, динамику распространения информации», – поведал мне Тим Бернерс-Ли, человек, который в 1990 г. изобрел Всемирную паутину{999}.
Объем информации растет в геометрической прогрессии. Однако сравнительно небольшая ее часть полезна – соотношение сигнала к шуму падает. Нам нужно научиться лучше их различать.
Эта книга не о том, что мы знаем, она скорее о различии между тем, что мы знаем, и тем, о чем думаем, что знаем. Она предлагает стратегию, позволяющую уменьшить этот пробел. Стратегия требует совершить один гигантский скачок и нескольких маленьких шажков вперед. Нам нужно всего лишь сделать шаг в байесовский образ мыслей о предсказаниях вероятности.
Думайте в категориях вероятности
Теорема Байеса начинается и заканчивается выражением вероятности реального события. Она не требует веры в то, что мир по сути своей неопределен. Теорема была предложена в то время, когда доминирующей парадигмой в науке считалась непрерывность законов Ньютона. Однако от вас лишь потребуется принять тот факт, что ваши субъективные воззрения на мир представляют собой лишь примерное отображение истины.
Вероятностный элемент байесовского метода может на первый взгляд показаться неудобным. Нас вряд ли учили думать подобным образом (если только мы не выросли, играя в карты или другие азартные игры). Школьная математика уделяет большую часть времени изучению абстрактных предметов – алгебры и геометрии, а не элементам теории вероятности и статистике. Во многих ситуациях в жизни неопределенность воспринимается как слабость.
Когда вы впервые начинаете просчитывать вероятности, они могут показаться вам малоинформативными. Однако есть и две хорошие новости. Во-первых, эти предположения – лишь начало пути: теорема Байеса заставит вас проверять и дополнять их по мере получения новой информации. Во-вторых, имеются свидетельства того, что мы действительно можем стать лучше. Например, в армии время от времени по этой методике обучают солдат{1000} и получают довольно неплохие результаты{1001}. Известно также, что врачи ставят диагнозы, используя байесовский метод{1002}.
Так что нам, пожалуй, стоит брать пример с докторов и военных, а не с ученых мужей из телевизора.
Наш мозг обрабатывает информацию, используя метод аппроксимаций{1003}. Это не экзистенциальная, а скорее, биологическая данность. Мы воспринимаем больше информации, чем можем осознанно принять к сведению, и справляемся с проблемой, выделяя в ней закономерности и паттерны.
Когда люди попадают в стрессовые ситуации, они утрачивают способность видеть проявления таких закономерностей. Анализируя рассказы людей, выживших после катастроф, подобных теракту 11 сентября, ученые обнаружили, что те могли вспомнить мельчайшие детали пережитого, оставаясь отстраненными от полной картины{1004}. В таких случаях первое проявление наших инстинктов может оказаться очень слабым и часто не позволяет осознать степень опасности. Те же, кто уже приобрел когда-то опыт принятия решений под воздействием колоссального стресса, например на поле боя, с большей долей вероятности были способны проявить героизм и выводили людей в безопасное место{1005}.
Точно так же наш мозг упрощает и аппроксимирует происходящее в повседневной жизни. По мере накопления опыта упрощение и аппроксимация станут для нас полезными спутниками и будут встраиваться в наше практическое знание{1006}. Однако они не идеальны, мы до сих пор часто не понимаем, насколько они приблизительны.
Давайте рассмотрим следующие семь утверждений, связанных с гипотезой эффективных рынков, и подумаем, сможет ли один инвестор переиграть фондовый рынок. Каждое из утверждений приблизительно, но обратите внимание, каким образом каждое последующее уточняет предыдущее.
1. Ни один инвестор не может переиграть фондовый рынок.
2. Ни один инвестор не может переиграть рынок в долгосрочной перспективе.
3. Ни один инвестор не может переиграть фондовый рынок в долгосрочной перспективе, если учитывать уровень его риска.
4. Ни один инвестор не может переиграть фондовый рынок в долгосрочной перспективе, если учитывать уровень его риска и операционные издержки.
5. Ни один инвестор не может переиграть фондовый рынок в долгосрочной перспективе, если учитывать уровень его риска и операционные издержки, если только у него не будет инсайдерской информации.
6. Очень мало найдется инвесторов, способных переиграть фондовый рынок в долгосрочной перспективе, если учитывать уровень риска и операционные издержки, если только у них не будет инсайдерской информации.
7. Сложно сказать, сколько инвесторов сможет переиграть фондовый рынок в долгосрочной перспективе, учитывая, что в данных очень много шума. Но мы знаем, что большинство инвесторов не может это сделать, учитывая уровень риска и то обстоятельство, что трейдинг не позволяет получать чистую прибыль, однако всегда предполагает операционные издержки, поэтому, если у вас нет инсайдерской информации, лучше инвестировать в индексный фонд.
Первая аппроксимация – голое утверждение, что ни один инвестор не может переиграть фондовый рынок, – крайне внушительно. К тому моменту, когда мы доходим до последнего, полного неопределенности, у нас возникает столько уточнений, что фраза раздувается до огромных размеров. Однако несомненно, что это утверждение можно считать более полным описанием объективного мира. Нет ничего плохого и в первом утверждении, и в последнем, когда была использована аппроксимация. Если вы встретите человека, который ничего не знает о фондовых рынках, и скажете ему, что их нельзя переиграть, воспользовавшись для этого сырой формулировкой номер один, это будет лучше, чем ничего.
Проблемы возникают, когда мы ошибочно принимаем аппроксимацию за реальность. Идеологи, подобные «ежам» Фила Тэтлока, поступают именно таким образом. Простые утверждения кажутся им более универсальными и более соответствующими великим истинам и теориям. Однако Тэтлок обнаружил, что «ежи» плохо справляются с предсказаниями – они упускают из виду все те мелочи, которые свойственны реальной жизн и делают прогнозы более точными.
Несомненно, мы неплохо соображаем, но Вселенная, в которой мы живем, – непостижимо велика. Преимущество умения думать в категориях вероятности обусловлено тем, что вы заставляете себя останавливаться, присматриваться к информации, замедляться и проверять недостатки своих умозаключений. Со временем вы поймете, что принятие решений удается вам все лучше и лучше.
Знайте, откуда идете
Теорема Байеса требует от нас точной оценки вероятности каждого события прежде, чем мы начнем взвешивать данные. Это называют оценкой априорных убеждений.
Откуда берутся априорные убеждения? В идеале мы делаем выводы на основании нашего прошлого личного или даже коллективного опыта. Полезную роль здесь могут сыграть рынки. Разумеется, рынки несовершенны, но чаще всего коллективная оценка оказывается лучше индивидуальной. Рынки являются, по сути, отличной отправной точкой, относительно которой можно взвешивать новую информацию, особенно если вы не уделили достаточно времени изучению проблемы.
Разумеется, рынки доступны далеко не в каждом случае. Часто в качестве утверждения по умолчанию приходится выбирать нечто иное. Порой в качестве байесовской априори может выступать обычный здравый смысл, не позволяющий сразу принимать на веру выводы статистической модели. (Эти модели – лишь аппроксимации, и часто довольно грубые, хотя порой и кажется, что они обещают математическую точность.) Информация становится знанием только в определенном контексте. Без него мы не можем отличить сигнал от шума, а поиск истины переполняется ложными результатами.
Теорема Байеса не допускает отсутствия априорных убеждений. Вы должны поработать над собой, чтобы умерить количество ваших предубеждений, но если вы говорите, что их нет, – значит, у вас их слишком много. А если вы способны сформулировать свои убеждения: «Вот откуда я к этому пришел»{1007} – значит, вы работаете добросовестно и признаёте, что пропускаете реальность сквозь свой субъективный фильтр.
Пробуйте и ошибайтесь
Возможно, следующий байесовский принцип применять проще всего: делайте много прогнозов. Вероятно, вы не захотите ставить на кон свой бизнес или жизнь, особенно поначалу[179], но это единственный способ стать лучше.
Теорема Байеса утверждает, что нам следует каждый раз при появлении новой информации обновлять прогнозы. С менее буквальной версией этой идеи мы все знакомы: это обычный метод проб и ошибок. Такие компании, как Google, у которых действительно есть Большие данные, не уделят моделированию слишком много времени[180]. Ежегодно они проводят тысячи экспериментов и тестируют свои идеи на реальных потребителях.
Теорема Байеса призывает нас быть дисциплинированными в том, как мы «взвешиваем» новую информацию. Если наши идеи чего-то стоят, мы должны быть готовы проверять их, выдвигая гипотезы, которые можно опровергнуть, и прогнозы, которые можно проверить временем. Как правило, мы не способны осознавать, как много шума в данных, и предвзято делаем ставку на новейшую информацию. Политические обозреватели часто забывают, что в опубликованных результатах опросов перед выборами всегда надо учитывать предел погрешности, а финансовые репортеры далеко не каждый раз могут донести до читателей, насколько неточными бывают порой данные экономической статистики. И в новостях достаточно часто встречаются так называемые выбросы[181].
Но мы можем размышлять и совершенно по-другому, когда слишком вкладываемся в проблему, как в личном, так и в профессиональном плане, и нам бывает тяжело изменить свое мнение, когда факты этого требуют. Если эксперт – один из тэтлоковских «ежей», то гордость может помешать ему изменить прогноз, даже когда данные расходятся с его картиной мира. Фанатиков, ожидающих, что любую идею можно уместить на бамперной наклейке, ждут все стадии разочарования, пока они не примут тот факт, что слишком упрощают реальность.
Чем чаще вы будете готовы проверять свои идеи на практике, тем скорее вы научитесь на своих ошибках и сможете избегать подобных проблем в будущем. Только герои кинофильмов могут долго смотреть в океан, ожидая озарения. В реальном мире идеи редко приходят, когда вы стоите на месте{1008}. «Большие» идеи тоже совсем необязательно появляются таким образом. Куда чаще мы идем по пути прогресса маленькими, незначительными шажками.
Наше восприятие предсказуемости
Нам сложно предсказывать как раз потому, что это очень важно: именно здесь пересекаются объективная и субъективная реальности. Чтобы отличить сигнал от шума, необходимы как научное знание, так и знание себя самого, а также спокойствие, чтобы принять то, что мы не можем предсказать, смелость, чтобы предсказать то, что можем, и мудрость, чтобы понять разницу между ними{1009}.
Наше мнение о том, насколько предсказуем мир, не раз изменялось с годами. И оценить его можно по количеству упоминаний слов «предсказуемо» и «непредсказуемо» в научных журналах{1010}. В начале XX в. оба слова использовались почти так же часто, как и каждое в отдельности. Великая депрессия и Вторая мировая война отвели «непредсказуемости» господствующее положение. По мере того как мир исцелялся от последствий кризисов, слово «предсказуемость» снова стало популярным, и пик его использования пришелся на 1970е гг. В последнее время частота упоминания слова «непредсказуемость» снова растет (рис. З .2).
Подобное восприятие предсказуемости больше подвержено влиянию научных тенденций{1011} и недолговечности нашей памяти (случалось ли недавно что-нибудь плохое?), чем прорывам в нашей способности делать прогнозы. Наше мнение о себе как об успешных предсказателях и реальность часто не соответствуют друг другу. И 1950е гг., время, когда мир все еще отходил от потрясений, связанных с войной, и считался относительно непредсказуемым, были более продуктивны и в сфере экономики{1012}, и в науке{1013}, чем 1970е, когда мы думали, что можем предсказать все, но на самом деле не могли.
Эти изменения нашли отражение не только в научных журналах. Если нарисовать тот же график, основанный на использовании слов «предсказуемое» и «непредсказуемое» в англоязычной художественной литературе, он будет выглядеть так же, как рис. З .2{1014}. Непредсказанные катастрофы, даже если они не оказали на нас воздействия, лишают нас уверенности в том, что мы сами управляем своей судьбой.
Однако мы предвзято считаем, что способность делать предсказания у нас лучше, чем на самом деле. Первые 12 лет нового тысячелетия были ухабистыми – одна непредсказуемая катастрофа следовала за другой. И пусть мы всегда будем возрождаться из пепла – побитыми, но не побежденными, чуть более скромными, когда дело касается наших способностей к прогнозам, и чуть менее склонными к повторению своих ошибок.
Рис. З .2. Изменение соотношения упоминаний слов «предсказуемость» и «непредсказуемость» в научных трудах, 1900–012 гг.
Благодарности
Как сказал писатель Джозеф Эпштейн, на самом деле написать книгу куда лучше, чем писать. Создание книги требует невероятного терпения, организации и дисциплины. Должен признаться: в работе над блогом я далеко не всегда проявляю эти качества.
И поэтому я многим обязан другим людям, обладавшим этими качествами в значительно большей степени, чем я, людям, чья мудрость помогла придать этой книге нужную форму и учесть множество важных и второстепнных аспектов.
Я хочу сказать спасибо своим родителям, Брайану Дэвиду Сильверу и Салли Тран Сильвер, которым посвящена эта книга, и моей сестре Ребекке Сильвер.
Благодарю потрясающего редактора Вирджинию Смит. Как и Лора Стикни, Энн Годофф и Скотт Мойерс, она верила в мое видение этой книги. Эти люди пошли на некоторые компромиссы при создании книги, реализовавшей его. Они довольно терпеливо воспринимали ситуации, когда мне требовалось дополнительное время для более точного самовыражения.
Спасибо моему литературному агенту Сидель Крамер за помощь при создании и продаже этого проекта. Она дала совершенно правильный совет – спокойно, но без излишней самоуспокоенности относиться к ситуациям, когда мне казалось, что книга сходит с накатанного пути.
Спасибо моей ассистентке-исследователю Арикии Милликан, проявившей безграничный энтузиазм и глубокую заинтересованность в изучении различных научных и технических аспектов, необходимых при создании этой книги. Благодарю Юлию Камин, чьи организационные навыки помогали указать правильный путь, когда развитие книги оказалось на критической стадии. Спасибо Джейн Каволина и Эллен Каволина Портер, создавших высококачественные расшифровки моих интервью в крайне сжатые сроки.
Спасибо Эмили Вотруба, Веронике Виндхольц, Кэйтлин Флинн, Аманде Дьюи и Джону Шарпу за организацию производства в условиях огромного дефицита времени и за понимание того, что мое «сегодня» обычно значит «до конца сегодняшнего дня», а «до конца сегодняшнего дня» может означать «пять часов утра уже дня завтрашнего».
Спасибо Роберту Голдину за любовь и поддержку. Спасибо вам, Шашанк Пател, Ким Бэйлин, Брайан Джойнер, Кэти Халпер, Джейсон Маклин, Мариям Салех и Джессика Клейн, за спокойное отношение к тому, что я то по многу часов надоедал вам, приставая с расспросами, касающимися книги, то порой неделями прятался от вас. Спасибо Майке Коэн из New York Times, помощь которой оказалась значительно больше, чем я мог рассчитывать.
Благодарю моих боссов и коллег по New York Times, особенно вас, Меган Либерман, Джим Робертс, Дэвид Леонхардт, Лайза Тоцци, Джерри Маллени, Рик Берке, Дик Стивенсон, Дерек Уиллис, Мэтт Эриксон, Грей Вайс, а также и Хьюго Линдгрена, который поверил, что я смогу управлять и циклом создания книги, и циклом новостей. Спасибо Биллу Келлеру, Джерри Марцорати и Джилл Абрамсон за то, что они пригласили меня в семью New York Times.
Спасибо вам, Джон Сайдс, Эндрю Гельман, Том Шаллер, Эд Килгор, Ренард Секстон, Брайан Маккейб, Хейл Стюарт и Шон Куинн, за вклад в работу блога FiveThirtyEight.
Спасибо Ричарду Талеру и Анилу Кашьяпу из Чикагского университета за изучение глав, посвященных экономике и финансам. Спасибо Дэвиду Карру, Кэти Голдин и Пейдж Эшли за постоянные напоминания о том, насколько важно завершить книгу, а Уиллу Репко за помощь в формировании необходимой для этого рабочей этики.
Спасибо вам, Гэри Хакэбей, Брэндон Адамс, Рейф Фурст, Кевин Голдстейн, Кит Урбанн, Мэттью Фогель, Рейчел Хаузер, Дженнифер Блох, Том Шэнкер, Ки Юн Ли и Марк Голдстейн, за работу в качестве посредников и координаторов в различные ключевые моменты процесса создания книги.
По вопросам, которые рассматривались в этой книге, я опросил множество людей и сейчас хочу поблагодарить их. Благодарю за массу дельных советов и поддержку Йона Перетти, Андреа Харнер, Кайла Рота, Джесс Первола, Рут Вельте, Брента Сильвера, Ричарда Сильвера, Аманду Сильвер, Роя Линдегрена, Лена Линдегрена, Зубена Джелве, Дугласа Йестера, Джастина Вольферса, Дж. Стивена Степпарда, Роберта Эриксона, Кэти Доналек, Хелен Ли, Ката Поллитт, Джеффри Тубина, Дэвида Робертса, Феликса Сэлмона, Хиллари Бок, Хизэр Холберт, Арта Голдхеммера, Дэвида Кэрола, Сару Робинсон, Макса Савицки, Майкла О’Хара, Марка Трейси, Дэниела Дэвиса, Э. Дж. Граффа, Пола Старра, Расас Уэллена, Джеффри Хаузера, Дану Голдстейн, Сьюзи Химм, Джонатана Заслоффа, Ави Зенилмана, Джеймса Гэлбрейта, Грега Анрига, Пола Уолдмана и Боба Каттнера.
В своей книге я старался достаточно точно цитировать первоисточники тех или иных идей, однако авторы некоторых из них, люди, с которыми я проводил интервью, оказали настолько большое влияние на ее направление, что я просто не мог не указать авторство каждой чужой мысли. Это Даниэл Канеман, Васик Раджлич, доктор Александр «Сэнди» Макдональд, Роджер Пилке-младший, Джон Рандл, Томас Йордан, Ирэн Экстранд, Фил Гордон, Крис Волински, Роберт Белл, Тим Бернерс-Ли, Лиза Рэндалл, Джей Розен, Саймон Джекмен, Дайан Лодердейл, Джеффри Сакс, Говард Ледерер, Родни Брукс, Генри Эббот и Брюс Буэно де Мескита, а также многие другие.
Надеюсь когда-нибудь отплатить каждому из этих людей за их добро. Для начала я беру на себя обязательство купить первое пиво каждому человеку из этого списка и первые три любому, кто должен был оказаться в этом списке, но не попал в него.
Читать бесплатно другие книги:
