Независимые эксперты показали лучшие результаты в сложных задачах по сравнению с групповыми оценками.

Исследование опубликовано в журнале Games and Economic Behavior. В реальной жизни перед людьми, принимающими решения, часто возникает вопрос, что выбрать — мнения нескольких независимых экспертов или коллективное обсуждение. Индивидуальные экспертные оценки распространены в науке и медицине. Например, при рецензировании статей в академических журналах несколько рецензентов оценивают работу независимо друг от друга и не знают, кто еще ее проверяет. Коллективные оценки — это совещания директоров, аналитические центры, комиссии и советы, где решение обсуждается совместно.

Чтобы выяснить, когда следует обращаться к мнению отдельных экспертов, а когда лучше полагаться на коллективную оценку, исследователи разработали модель, в которой участвовали два гипотетических эксперта. Они получали информацию о ситуации, но интерпретировали ее по-разному. Их задача заключалась в том, чтобы убедить принимающего решение в своей компетентности, то есть предоставить как можно более точный прогноз. В модели были предусмотрены два сценария: независимая экспертиза, при которой эксперты не знали о присутствии друг друга, и совместная, при которой они могли обсуждать информацию до того, как представить единый вывод.

В модели на честность выводов экспертов влияет их стремление сохранить репутацию. Когда в сообществе определенное решение считается наиболее вероятным, эксперт может не захотеть противоречить этому мнению. В группах сотрудники могут делиться сомнениями друг с другом, не опасаясь за репутацию коллектива, поэтому группы могут предоставить более точный ответ в такой ситуации. Там, где индивидуальные эксперты могут колебаться, группы могут убедить руководство принять другую точку зрения, если она покажется им более обоснованной.

Результаты исследования показали, что эффективность того или иного подхода зависит от уровня определенности ситуации. В условиях определенности, где вероятность успеха каждого из вариантов примерно известна, коллективный подход позволяет собрать больше данных и выдать общее решение. Обсуждая и обрабатывая информацию вместе, группа специалистов может прийти к более точным выводам и минимизировать разногласия.

Однако в сложных и непредсказуемых ситуациях независимая оценка оказывается более эффективной. Из-за отсутствия консенсуса отдельный эксперт не испытывает давления и может высказать любое мнение. Такой подход также помогает избежать влияния группового мышления, когда давление на экспертов заставляет их принимать мнение большинства.

Под высокой неопределенностью ученые понимают ситуации, когда нет очевидного и широко признанного понимания исхода. Это могут быть нестандартные экономические прогнозы, нестабильная политическая ситуация, незнакомые медицинские случаи и другие примеры, когда оценка требует гибкости и нестандартного подхода.

«Результаты исследования меняют наше представление о том, какие советы лучше — коллективные или индивидуальные. Для лица, принимающего решение, этот выбор не зависит ни от самой проблемы, которую ему нужно решить, ни от его предпочтений», — комментирует доцент факультета экономических наук Сергей Степанов.

Когда нет единственно верного ответа, индивидуальные эксперты способны предоставить более объективную оценку. Это наблюдается, например, при опросе экономистов для прогнозов по инфляции или росту ВВП, где сложность экономических процессов не позволяет заранее выделить «правильную» точку зрения. СМИ, аналитические агентства и государственные службы привлекают к таким опросам разных специалистов, чтобы получить разностороннюю оценку ситуации.

«В некоторых случаях мы действительно можем выбирать, опрашивать ли отдельного специалиста или обратиться за советом к группе, — считает Сергей Степанов. — Например, при постановке сложного диагноза можно обратиться к нескольким врачам по отдельности или организовать медицинский консилиум. Каждый из этих подходов будет эффективен». Таким образом, по мнению ученых, выбор между индивидуальной и коллективной оценкой зависит от конкретной ситуации, ее сложности и доступных данных.