Что такое черный лебедь?

Теория «черного лебедя» или теория событий «черного лебедя» - это метафора, описывающая событие, которое является неожиданностью

0 421

Теория «черного лебедя» или теория событий «черного лебедя» – это метафора, описывающая событие, которое является неожиданностью, имеет большое влияние и часто неуместно рационализируется постфактум с точки зрения ретроспективного анализа.

 

Этот термин основан на старой поговорке о том, что предполагаемых черных лебедей не существовало.

Теория была разработана Нассимом Николасом Талебом, чтобы объяснить:

  • Непропорционально высокая роль громких, трудно предсказуемых и редких событий, выходящих за рамки обычных ожиданий в истории, науке, финансах и технологиях.
  • Невычислимость вероятности последующих редких событий с использованием научных методов (в силу самой природы малых вероятностей).
  • Психологические предубеждения, которые ослепляют людей, как индивидуально, так и коллективно, в отношении неопределенности и огромной роли редкого события в исторических делах.

«Теория черного лебедя» Талеба относится только к неожиданным событиям большой величины и последствий и их доминирующей роли в истории. Такие события, считающиеся исключительными, в совокупности играют гораздо более важную роль, чем обычные события.

Идентификация Черного лебедя по авторским критериям:

  • Событие – сюрприз (для наблюдателя).
  • Событие имеет большой эффект.
  • После первого зарегистрированного случая события, оно обосновывается задним числом, как если бы его можно было ожидать; то есть соответствующие данные были доступны, но не учтены в программах снижения рисков. То же верно и для личного восприятия отдельными людьми.

По словам Талеба, поскольку учеными ожидалось с большой уверенностью, что в конечном итоге в мире произойдет глобальная пандемия, пандемия COVID-19 – это не черный лебедь, а белый лебедь; такое событие имеет большое влияние, но совместимо со статистическими свойствами.


Талеб утверждает, что событие черного лебедя зависит от наблюдателя. Например, то, что может быть сюрпризом черного лебедя для индейки, не является сюрпризом черного лебедя для ее мясника; следовательно, цель должна состоять в том, чтобы «не быть индейкой» путем выявления уязвимых мест, чтобы «превратить Черного лебедя в белый цвет».

Эпистемологический подход

Черный лебедь Талеба отличается от более ранних философских версий проблемы, особенно в эпистемологии, поскольку он касается явления со специфическими эмпирическими и статистическими свойствами, которое он называет «четвертым квадрантом».

Проблема Талеба заключается в эпистемических ограничениях в некоторых областях, связанных с принятием решений. Эти ограничения двоякие: философские (математические) и эмпирические (известные человеку) эпистемологические предубеждения.

Философская проблема заключается в уменьшении знаний, когда речь идет о редких событиях, поскольку они не видны в прошлых выборках и, следовательно, требуют сильной априорной или экстраполяционной теории; соответственно, предсказания событий все больше и больше зависят от теорий, когда их вероятность мала. В четвертом квадранте знания неопределенны, а последствия велики, что требует большей надежности.

Согласно Талебу, предшествовавшие ему мыслители, имевшие дело с понятием невероятного, такие как Юм, Милль и Поппер, сосредоточились на проблеме индукции в логике, в частности, на проблеме получения общих выводов из конкретных наблюдений.

Центральным и уникальным атрибутом события «Черный лебедь» Талеба является его громкость. Он утверждает, что почти все важные события в истории происходят из-за неожиданности, но люди позже убеждают себя, что эти события можно объяснить задним числом.

Одна из проблем, которую Талеб назвал игровой ошибкой, заключается в убеждении, что неструктурированная случайность, встречающаяся в жизни, похожа на структурированную случайность, обнаруженную в играх.

Это происходит из предположения, что непредвиденное может быть предсказано путем экстраполяции изменений в статистике, основанной на прошлых наблюдениях, особенно когда предполагается, что эти статистические данные представляют выборки из нормального распределения. Эти опасения часто весьма актуальны на финансовых рынках, где крупные игроки иногда предполагают нормальное распределение при использовании моделей стоимости под риском, хотя рыночная доходность обычно имеет распределение «жирный хвост».

Талеб сказал: «Меня не особенно волнует обычное. Если вы хотите получить представление о темпераменте, этике и личной элегантности друга, вам нужно взглянуть на него в суровых условиях, а не в обычном розовом сиянии повседневной жизни. Можете ли вы оценить опасность, которую представляет преступник, исследуя только то, что он делает в обычный день? Можем ли мы понять здоровье, не принимая во внимание дикие и эпидемии? При этом почти все, что изучается о социальной жизни, сосредоточено на “нормальном”, особенно на методах вывода “колоколообразной кривой”, которые почти ничего не говорят. Почему? Поскольку колоколообразная кривая игнорирует большие отклонения, не может справиться их, но вселяет в нас уверенность в том, что мы обуздали неопределенность».

В более общем плане теория принятия решений, основанная на фиксированной вселенной или модели возможных результатов, игнорирует и сводит к минимуму влияние событий, находящихся «вне модели».

Например, простая модель ежедневной доходности фондового рынка может включать в себя экстремальные движения, такие как «Черный понедельник» (1987 г.), но может не моделировать крах рынков после атак 11 сентября. Следовательно, Нью-Йоркская фондовая биржа и биржа Nasdaq оставались закрытыми до 17 сентября 2001 г., что стало самым длительным закрытием со времен Великой депрессии.

Фиксированная модель учитывает «известные неизвестные», но игнорирует «неизвестные неизвестные», ставшие знаменитыми благодаря заявлению Дональда Рамсфелда. Термин «неизвестные неизвестные» появился в статье New Yorker 1982 года об аэрокосмической промышленности, в которой приводится пример усталости металла, причины аварий авиалайнеров Comet в 1950-х годах.

Талеб отмечает, что другие распределения не могут быть использованы с точностью, но часто являются более описательными, такими как фрактальные, степенные или масштабируемые распределения, и что их осведомленность может помочь смягчить ожидания.

Помимо этого, он подчеркивает, что многие события просто беспрецедентны, что полностью подрывает основу этого типа рассуждений. Талеб также выступает за использование контрфактических рассуждений при рассмотрении риска.

Войти с помощью: 
Подписаться
Уведомление о
guest
0 Комментарий
Встроенные отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Будем рады вашим мыслям, пожалуйста, прокомментируйте.x
()
x