Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер

Помимо закона Гутенберга – Рихтера, знание о том, что значительные землетрясения почти всегда приводят к появлению афтершоков, получило широкое признание в этой дисциплине. Некоторые сейсмологи, с которыми я общался, например Джон Рандл из Калифорнийского университета в Дэвисе и Том Йордан из Университета Южной Калифорнии, концентрируются на изучении этих краткосрочных прогнозов и убеждают других, что информация о содержимом таких прогнозов должна доноситься до публики ясно и в полном объеме.

Например, исследования Йордана показывают, что иногда афтершоки движутся в предсказуемом географическом направлении вдоль линии разлома. При движении в направлении населенных пунктов они могут представлять потенциальную угрозу для жизни и имущества даже при снижении магнитуды. Например, землетрясение магнитудой 5,8 балла в Крастчерче, Новая Зеландия, в 2011 г., когда погибло 185 человек, было афтершоком землетрясения в 7 баллов, возникшего в сентябре 2010 г. в отдаленном районе страны{372}. Когда речь заходит об афтершоках, у нас появляется значительно больше сигналов, поэтому концентрироваться на их изучении вполне естественно.

Кроме того, не стоит на месте и технология. Довольно многообещающими представляются недавние попытки NASA и Рандла измерить напряжение разлома с помощью систем дистанционного зондирования GPS-спутников{373}. Хотя в результате этих усилий пока что получены довольно грубые данные, в будущем они смогут обеспечить сейсмологов бо́льшим объемом данных и приблизить их к пониманию первопричин землетрясений.

Со временем эти методы приведут к определенной степени прогресса. Если на протяжении тысячелетий мы не могли говорить о сколь-нибудь значимом успехе в деле предсказания землетрясений, то стоит вспомнить, что то же самое мы говорили и о прогнозах погоды всего 40 лет назад. Возможно, что благодаря лучшему пониманию теории сложности – достаточно новой научной области – мы сможем прийти к заключению о том, что землетрясения не так уж и непредсказуемы.

Как бы то ни было, нам еще предстоит столкнуться с большим количеством неудачных предсказаний. Но, когда память о них ослабнет, мы вновь увидим, что на горизонте брезжит сигнал. И мы в своем стремлении к прогнозированию вновь направимся в его сторону, даже если это – всего лишь мираж.

Политические опросы общественного мнения всегда содержат в себе элемент допуска на ошибку, и мы всегда ожидаем, что в них присутствует некая неопределенность. Однако экономические прогнозы чаще всего ограничиваются одной-единственной цифрой. В следующем месяце будет создано 150 тыс. рабочих мест. ВВП вырастет в следующем году на 3 %. Цена нефти достигнет 120 долл. за баррель.

Подобные высказывания создают впечатление, что прогнозы невероятно точны.

Заголовки в экономической прессе, выражающие удивление любым незначительным отклонением от прогноза, часто выглядят следующим образом:

Но если вы прочитаете сам текст этой статьи, то увидите, что неожиданным оказался рост до уровня 9,2 %, а не 9,1 %, как предсказывали экономисты{375}. Если одной десятой процента достаточно для того, чтобы об этом писали в заголовках, может показаться, что в обычных условиях эти прогнозы крайне надежны.

На самом же деле экономические прогнозы представляют собой в лучшем случае инструменты, редко способные предсказать переломные события в экономике более чем за несколько месяцев. Стоит отметить, что некоторые из этих прогнозов не смогли «предсказать» рецессию даже после ее начала: большинство экономистов не считало, что экономика находится в условиях рецессии, ни в 1990, ни в 2001, ни в 2007 гг. и признало это лишь постфактум{376}.

Предсказание поведения американской экономики, такой большой и сложной по своей сути, – непростая задача. Разрыв между тем, что показывают прогнозы, и тем, как они воспринимаются, довольно значителен.

Некоторые специалисты по экономическому прогнозированию не хотели бы, чтобы вы об этом знали. Как и специалисты по прогнозированию в других дисциплинах, они воспринимают неопределенность как врага, угрожающего их репутации. Они не оценивают ее с должной степенью четкости и не выдвигают предположений, которые способны, с одной стороны, снизить долю неопределенности в их моделях, а с другой – каким-либо способом улучшить их предсказания в реальном мире. И это приводит к тому, что мы остаемся не готовыми к реальным бедствиям.

В апреле 1997 г. река Ред-Ривер затопила город Гранд Форкс, штат Северная Дакота, вода перелилась через дамбы и проникла в город примерно на 3 км[82]{377}.

Хотя до человеческих жертв не дошло, почти все население города – около 50 тыс. человек – было эвакуировано, затраты на расчистку последствий наводнения составили миллиарды долларов{378}, а 75 % домов в городе оказались разрушенными или требовали серьезного ремонта{379}.