Интуиция - [62]
Поскольку мы, люди, интуитивно приписываем причинно-следственные отношения событиям, следующим друг за другом, большинство тренеров, при поддержке своих болельщиков, склонны исходить из того, что финальные 3 минуты игры в большей степени определяют исход игры, чем любой другой трехминутный интервал во время игры. «Пусть игрок прайм-тайма играет во время прайм-тайма! Сколько раз вы видели, как игра заканчивалась финальным попаданием мяча в корзину?» (Да действительно, некоторые игры заканчиваются финальным броском в корзину, потому что до этого игроки прайм-тайма сидели на скамейке запасных.)
«Проклятие Sports Illustrated"». Почему спортсмены, которые благодаря своим лучшим результатам попадают на обложку «Sports Illustrated», так часто демонстрируют падение результатов после этого события? (В 2002 г. журнал проанализировал практически все свои 2456 обложек и обнаружил 913 случаев «сглаза» — явный спад результативности спортсмена, появившегося на обложке журнала). И почему нобелевские лауреаты зачастую не добиваются выдающихся результатов после получения премии? Из-за того, что они переключаются на другие вещи, или из-за отсутствия мотивации? Возможно. Но есть и более простое явление — «регрессия к среднему», и похоже, что работает именно оно.
Посмотрите на это под таким углом зрения: средние результаты всегда более типичны, более ожидаемы, нежели крайние результаты. (Частота встречаемости событий, расположенных в средней части графика нормального распределения, выше, чем частота событий, расположенных на его концах.) Так, за крайним событием всегда происходит менее выдающееся. После необычайного происшествия все возвращается к более обычным событиям. Вот несколько примеров: студенты, показавшие на экзамене более высокие или более низкие результаты, чем обычно, во время следующего экзамена возвращаются к своим средним показателям. Экстрасенсы, бросающие вызов теории вероятности во время первой проверки своих способностей, почти всегда утрачивают свои «психические силы» во время повторных испытаний. Прошлогодний чемпион по дивидендам среди взаимных фондов, скорее всего, вернется в этом году к своим более типичным результатам деятельности. В десяти самых высокоаварийных в этом году регионах Соединенных Штатов (по данным «State Farm») на будущий год, скорее всего, произойдет гораздо меньше аварий (без всякого вмешательства «State Farm»). И ни один из спортсменов не сможет, по всей вероятности, постоянно демонстрировать выдающиеся спортивные результаты.
Поскольку колебания вероятности велики, то спорт демонстрирует множество примеров этого:
• «Неудача второкурсника»: согласно данным одного анализа, в девяти случаях из десяти новички Американской или Национальной лиги не в состоянии выступать на второй год так же хорошо, как в первый год.
• Другой анализ показал, что из 58 награжденных питчеров «Су Young», на следующий год у 52 было меньше побед, а у 50 был более высокий средний показатель заработанных очков.
• Нападающие из высшей лиги, которые совершали 30 хоум-ран ударов, до перерыва в середине сезона на игру звезд, после перерыва практически всегда совершали меньше 30 таких ударов. Те же, кто совершат после перерыва больше 30 таких ударов, практически всегда совершали меньше 30 ударов до перерыва.
• Баскетболисты, все удары которых в первой полови не закончились успехом или неудачей, во второй половине игры, как правило, демонстрируют более привычный для себя уровень.
Иногда мы осознаем, что события вряд ли будут и дальше идти так же хорошо или плохо. Опыт говорит нам, что когда все идет великолепно, обязательно случится что-то скверное, а когда жизнь осыпает нас ударами, мы обычно с надеждой смотрим на улучшение ситуации в будущем. Однако зачастую мы не в состоянии осознать этот регрессионный эффект. Мы ломаем голову над «проклятием "Sports Illustrated"» или недоумеваем, почему новички, оказывающиеся звездами в свой первый сезон в команде, на следующий год демонстрируют весьма посредственные результаты — может быть, они стали слишком самоуверенными или зазнались? Мы забываем о том, что исключительные результаты склонны возвращаться к норме.
Эффект регрессии оказывает на тренеров вполне понятное, но очень неблагоприятное влияние. Он мешает им хвалить игроков за хорошую игру и подталкивает ругать за плохую. Чтобы понять, почему это происходит, давайте рассмотрим остроумные эксперименты Пала Шаффнера, который смоделировал последствия применения похвалы и наказания. Шаффнер предложил студентам «Bowdoin College» научить воображаемого отстающего ученика «Гарольда» приходить в шкалу в 8.30 каждое утро. Для каждого учебного дня в течение трехнедельного периода компьютер показывал время прихода Гаральда в шкалу, которое варьировалось между 8.20 и 8.40. Участники должны были выбрать реакцию, которую они выдавали Гарольду, от искренней похвалы до строгого выговора. Как и следовало ожидать, обычно они хвалили Гарольда, когда тот приходил до 8.30, и выговаривали ему, когда он приходил после 8.30. Шаффнер запрограммировал компьютер таким образом, что тот выдавал случайную последовательность времени прихода Гарольда в школу. Таким образом, время прихода Гарольда в шкалу, как правило, улучшалось (возвращалось к 8.30) после выговоров. Например, если Гаральд приходил в 8.39, он практически наверняка получал выговор, а его случайным образом выбранное время прихода в школу на следующий день, скорее всего, возвращалось к среднему (т. е. он приходил раньше, чем в 8.39). Таким образом, даже при условии того, что выговоры не оказывали никакого воздействия, большинство участников закончили эксперимент, будучи уверенными в эффективности своих выговоров Гарольду.
