Современного человека окружает огромное и щедрое информационное поле. Однако когда мы сталкиваемся с какими-то реальными проблемами, завязанными на необходимость «узнать то-то» и «измерить то-то», то регулярно оказывается, что мы либо пасуем перед кажущимися трудностями и ведем себя так, словно подобной информации не существует, либо же решаем прикинуть «на глазок».
При этом мы даже не можем представить себе, сколько на этом теряем денег, времени и ресурсов, – ибо чтобы узнать это, нам надо было измерить то, от измерения чего мы как раз и отказались! Причем эта проблема существует на всех уровнях – от мелкого частного предприятия до самых крупных государственных структур.
Правда состоит в том, что любая задача по измерению, какой бы сложной, запутанной или плохо сформулированной она ни была, поддается решению теми или иными методами.
Более того: даже если нельзя (или бессмысленно) пересчитать некие объекты, финансы или, допустим, симпатии потребителей, сведя результат к единственному конкретному числу, можно как минимум уменьшить интервал разброса – получив, таким образом, гораздо больше определенности в том вопросе, от которого зависит грамотное принятие решения.
А еще одна сторона правды состоит в том, что вы на самом деле знаете куда больше, чем вам самим кажется. Просто надо понимать, как именно можно применить эти знания.
О том, как узнать неведомое прежде и стать куда более квалифицированным экспертом в оценке чего бы то ни было, и рассказывает эта книга.
1. Измерение: решение существует
1.1. Измерить можно все, что угодно, – при условии, что измеряемый объект, фактор или явление вообще существует. Данные измерения можно произвести экономически обоснованными способами. Даже если такие измерения будут приблизительным, они все равно дают больше информации, чем вы знали про этот объект или явление до сих пор, – а значит, они могут иметь смысл.
1.2. Есть два основных толкования слова «нематериальное», и их не надо смешивать. Если речь идет о вещах, которые не являющиеся телесными, осязаемыми, то они, конечно же, существуют. Если же слово «нематериальный» употребляется в значении «не поддающийся никакому измерению», то это неверное толкование.
Примеры нематериальных (в первом значении) вещей: время; бюджет; право собственности на патент; «гибкость», необходимая в создании новых продуктов; риск неудачи при реализации проекта; эффект, который новая политика государства оказывает на здоровье населения; эффективность научных исследований; стоимость информации; вероятность того, что та или иная политическая партия победит в борьбе за Белый дом; качество; мнение общественности и т. д.
1.3. Многие, считая, что «нематериальное» не поддается измерению, принимают невыгодные для себя решения. Многие важные факторы при оценке не учитываются из-за того, что люди не понимают, как эту потенциальную выгоду (или же потенциальный убыток) подсчитать: подобный расчет считается невозможным. Верх берут слабые, но более очевидные в оценке предложения.
1.4. Чтобы показать, что такое качественная работа по проведению количественных измерений, можно привести примеры известных людей, интуитивно решивших подобные задачи и нашедших для этого удивительно простые способы.
Эратосфен первым измерил длину окружности Земли. У него не было геодезического оборудования или данных со спутников, он не участвовал в кругосветном путешествии. Но он узнал, что дно глубокого колодца в Сиене (Южный Египет) целиком освещается солнцем в полдень раз в году (значит, солнце находится прямо над колодцем). В Александрии же (к северу от Сиены) в этот день вертикальные предметы отбрасывают тень. Эратосфен решил использовать эту информацию для измерения кривизны Земли. Посчитав, какой угол образуют полуденные тени в Александрии и зная расстояния между двумя городами, древнегреческий ученый фантастически точно для своего времени определил длину земной окружности: погрешность его оценки составила всего ±3 %, а уточнить результат Эратосфена сумели только в конце XVIII века.
Это прекрасный пример того, как можно извлечь всю возможную информацию из известных или легко проверяемых фактов; неосуществимые же наблюдения можно заменить остроумными расчетами.
Итальянский физик Энрико Ферми неоднократно демонстрировал талант к интуитивным измерениям. Так, при испытании атомной бомбы на полигоне, где Ферми вместе с другими учеными наблюдал за взрывной волной, он для измерения ее мощности разорвал на мелкие кусочки страницу из блокнота и подбросил обрывки в воздух. Далее он измерил, на какое расстояние были унесены кусочки бумаги и, проведя несложные вычисления, заключил, что мощность взрывной волны была как минимум больше 10 килотонн. Любопытно, что куда более сложная аппаратура показывала лишь верхний предел мощности; в итоге она была оценена в 18,6 килотонн. Неплохая точность для нескольких клочков бумаги!
Быстрым оценкам всего, что только можно, Ферми учил и своих студентов. Самый известный пример – определение числа настройщиков пианино в Чикаго. Когда студенты сказали, что у них нет для расчета никаких данных, Ферми попросил определить другие показатели, имеющие отношение к пианино и настройщикам: численность населения Чикаго, среднее число человек в одной семье, процент семей, регулярно пользующихся услугами настройщиков, требуемая частота настройки, число пианино, настраиваемых настройщиком за день, и число рабочих дней настройщика в году.
Даже приблизительные данные позволяют воспользоваться формулой:
Число настройщиков пианино в Чикаго = (Численность населения / Число членов одной семьи) x Процент семей, пользующихся услугами настройщиков x Число настроек в году / (Число пианино, настраиваемых одним настройщиком за день x Число рабочих дней в году).
Соответственно, с поправками на неопределенность в том или ином показателе получался интервал 20–200 (при том что правильный ответ – около 50 человек).
На этом примере видно:
– даже довольно широкий полученный интервал – большой шаг вперед по сравнению с «невозможностью измерить вообще»;
– такой подход позволяет понять, какие переменные обладают наибольшей неопределенностью (процент семей, частота настроек, число рабочих дней настройщика или что-то еще); а самый крупный источник неопределенности – прямое указание на то, что надо мерить в первую очередь, чтобы максимально уточнить именно этот показатель;
