Если бы моим помощником был основоположник поведенческой экономики Даниэль Канеман, все было бы несколько иначе. Сомневаюсь, что Канеман так же, как Трики, хорош у плиты, но уж наверняка он бы лучше разобрался в том, что происходит с Томми. Он наблюдал подобное явление на примере инструкторов, которые обучают летчиков-истребителей, когда работал психиатром в израильских военно-воздушных силах. Инструкторы отмечали, что когда они хвалили своих подопечных за хороший полет, в следующий раз те показывали худшие результаты. Но стоило им наказать новичков, как те демонстрировали прогресс. Как и Трики, инструкторы пришли к выводу, что старая добрая взбучка – лучшая мотивация. Но Даниэль Канеман видел ситуацию иначе.
Из прежнего опыта он знал, что самая эффективная стратегия мотивации – это поощрение и награда. Так в чем же дело? Почему мой юный наглый фрукт из Манчестера и летчики-новички не соответствовали стандартам психиатрии? Ответ прост, в нем нет ничего, что мы с Трики не могли бы осознать за кружкой пива, и все-таки он не пришел нам в голову. Причина, по которой Даниэлю Канеману присудили Нобелевскую премию, а мне – всего лишь второе место на конкурсе песочного печенья в деревне Лонг Марстон, заключается вот в чем. Канеман обнаружил феномен регрессии к среднему значению, который влияет на производительность труда, а мы с Трики думали, что Томми – просто непредсказуемый маленький засранец.
Регрессия к среднему значению
Регрессия к среднему значению – обманчиво простая концепция. Проще всего объяснить ее так: со временем все выравнивается. Если вы хотите использовать более академичный язык, вы можете сказать:
Если переменная достигла экстремального значения при первом измерении, мы можем ожидать, что она будет ближе к среднему (обычному) значению при втором измерении».
Возьмем того молодого повара из Манчестера. Его выступления на кухне были весьма разнообразными, и порой он впадал в крайности. Иногда мог работать блестяще, иногда только путался под ногами. А в менее запоминающиеся дни он вел себя вполне обычно – средне, так что нечего было обсуждать в пабе после работы.
Если учитывать регрессию к среднему значению, все встает на свои места: случаи, когда он блистал, были из ряда вон выходящими, и вполне понятно, что на следующий раз происходил регресс, приближающий его показатели к среднему уровню. Случаи, когда он был ужасен, тоже ни в какие ворота не лезли, и поэтому он снова демонстрировал регресс, спускаясь с негативного пика к среднему значению, – только для этого ему требовалось работать чуть лучше.
