Логика, стоящая за примером с Teach for America и другими, ясна. Раз до меня к программе присоединилась куча умных людей, значит, дело хорошее. Это — вера в мудрость толпы. Однако толпы могут и заблуждаться.

В случае проекта Teach for America студенты принимают решение, не советуясь с друзьями и не справляясь с разнообразными источниками, а просто следуя чужому примеру. Опасность здесь в том, что, поддаваясь подобным порывам, можно легко скатиться к стадному поведению. Как образуется «стадо» и в чем разница между решениями людей, ориентирующихся на поведение толпы, и решениями тех, кто разговаривает с другими людьми поодиночке?{325}

Давайте немного понизим ставки: вместо студентов, решающих, присоединяться ли им к программе Teach for America, рассмотрим людей, выбирающих между двумя заведениями, где можно поесть: Alice’s Restaurant и Monk’s Cafe. У каждого человека есть на что ориентироваться — например, он может взглянуть на меню и узнать что-нибудь про работающих там поваров, вообще о качестве обоих ресторанов. Допустим, все бы в итоге сошлись на том, что Alice’s Restaurant — лучший выбор, при условии, что у всех была бы возможность поесть по нескольку раз в обоих заведениях. Однако не исключено, что изначально все располагают неверной информацией и сами люди понимают, что могут ошибаться и что информация, имеющаяся у них, не лучше и не хуже, чем у других. Первоначальная информация имеет реальную ценность, и если бы большое количество людей могло устроить голосование по вопросу о том, какой ресторан из двух лучше, то большинство с высокой долей вероятности вынесло бы верное заключение.

Но люди ведь не устраивают подобных голосований, прежде чем выбрать ресторан. Все делают выбор поодиночке. И когда они его делают, то могут видеть людей, сделавших выбор раньше (хотя бы даже через окна).

Вот первый человек выбирает ресторан. Узнав, какой выбор сделал этот человек, вы можете сделать заключение о том, какой информацией он располагал. Если он пошел в Monk’s Cafe, значит, пока что это — одно очко в пользу Monk’s. Теперь выбирает второй человек. Поскольку информация, имеющаяся у этого второго, ничем не хуже, чем у первого, второй человек может выбрать то заведение, которое предпочитает. Допустим, это тоже Monk’s Cafe. Итак, теперь у нас уже два очка в пользу Monk’s. Но что, если эти первые двое ошибаются и лучше готовят в Alice’s? Третий человек, перед которым встал выбор, видит, что двое уже сидят в Monk’s Cafe, а в Alice’s никого нет. Наверняка вы сами оказывались в подобной ситуации — не решались заходить в пустой ресторан, когда в соседнем с ним заведении было полно народу. Так вот, третий человек, видя, что в Monk’s Cafe сидят те двое, сделает вывод, что они оба считают Monk’s лучшим заведением. По сути, это два голоса, отданные за Monk’s, и, независимо от того, какой информацией располагал третий человек, он сейчас убедился в том, что большинство отдает предпочтение Monk’s. И это заставляет третьего человека тоже пойти в Monk’s — независимо от имеющейся у него информации. Возникает каскад действий: четвертый человек (прочитав эту книгу) понимает, что от третьего человека ничего полезного узнать нельзя, но что у первых двух была какая-то информация, которая и привела их в Monk’s Cafe. И этот четвертый тоже выберет Monk’s, независимо от того, что он знал (или не знал) об этом заведении раньше. Вот типичный пример стадного поведения: все решают, что в Monk’s Cafe кормят вкуснее, хотя на самом деле лучше готовят в Alice’s.

Этот пример позволяет сделать важное замечание. Если вы начинаете мыслить как экономист (заранее прошу прощения, если вас это пугает), вы понимаете, что именно пошло не так. Здесь действуют внешние факторы. Выбор, совершаемый каждым отдельным человеком, служит сигналом для других. Люди идут куда-то обедать просто так, для собственного удовольствия, но в итоге еще и влияют на чужие выводы об относительных достоинствах ресторанов. И достаточно всего двух человек, сделавших не самый удачный выбор, чтобы сбить с верного пути целое «стадо».

В массе своей люди могли бы узнать гораздо больше полезного, если бы первые двадцать или даже тридцать человек делали выбор, исходя из собственных предпочтений и опыта, а не глядя на тех, кто сделал выбор до них. Тогда, поглядев эту первую двадцатку, можно было бы получить двадцать «голосов» вместо двух. Из-за того, что после первых двух людей все остальные делали, «как лучше» — то есть следовали стадному инстинкту и переставали прислушиваться к себе, — их мнения пропали для остального общества.

Таких «информационных внешних факторов» в нашей жизни хоть отбавляй: они вступают в игру всякий раз, когда мы видим новые возможности или товары. Кто же из пингвинов захочет прыгать в воду первым, если там, может быть, засел морской леопард? А если мы все стоим и ждем, и никто не хочет прыгать первым, значит, мы все так ничего и не узнаем или же процесс познания сильно замедлится. Вам никогда не случалось дожидаться, когда же кто-нибудь напишет отзыв об интересующем вас товаре, или отказываться от покупки, если отзывов о новинке никто так и не написал? Иногда именно из-за этого слишком мало людей отваживается попробовать новый продукт, и в итоге тот так и не завоевывает рынок, или ему требуется слишком много времени, чтобы дойти до покупателей.

Очень вредит стадное поведение сельскому хозяйству, где важно вовремя перенимать полезные новшества. Но новшества всегда чреваты риском, и все как огня боятся неизведанных технологий. Эндрю Фостер и Марк Розенцвейг{326}показали, что эта выжидательная тактика существенно замедлила освоение новых видов высокоурожайных семян в сельских районах Индии. В итоге от новой технологии выиграли больше всего беднейшие земледельцы, но они страдали из-за своих бедных соседей, которые точно так же опасались перенимать новые технологии.

Можно вспомнить немало провальных изделий, о приобретении которых покупатели горько пожалели, — от автомобиля Edsel компании Ford до компьютера PCjr компании IBM. Но независимо от того, хорош товар или плох, кто-то же должен испытать его, чтобы судить о его качестве. Поэтому производители часто раздают бесплатные образцы новой продукции, а иногда даже платят людям за то, чтобы они перенимали новые технологии, особенно в некоторых потребительских нишах. Подкованные сбытовики пользуются еще и сетями и предлагают ощутимые стимулы за отзывы об изделиях{327}. Некоторое время компания Tesla Motors выплачивала владельцу электромобиля Tesla Model S премию в размере 1000 долларов, если он сообщал о том, что его друг тоже приобрел эту модель. Программа рекомендаций, созданная Dropbox, помогла увеличить число ее пользователей со ста тысяч в конце 2008 года до четырех с лишним миллионов к весне 2010 года. В некоторых областях — от кинофильмов до автомобилей — уже существуют обозреватели, которые зарабатывают на жизнь именно тем, что советуют остальным, чтó покупать. И конечно же находятся просто смельчаки, которые первыми покупают любые новинки и потом делятся впечатлениями о них, а еще есть люди, располагающие инсайдерской информацией и по этой причине быстро попадают в начало очереди{328}.