Эпистемическая неопределенность
Если нелинейная динамика больших данных на примере сложных систем графически выглядит как в предыдущей главе, то в индивидуальном опыте задача с рядом переменных часто выглядит так, как на этом ироничном, доведенном до абсурда рисунке. Давайте разберемся чему обязан почти провальный проект, - наивному плану беспечного бедолаги, и/или внезапно обрушившимся как снежный ком переменам? По порядку.
На протяжении веков человек собирал и систематизировал данные, преодолевая угрозы и неопределенность. Знаковые системы, что мы осваиваем с первой парты позволяют нам принять этот опыт и развивать его дальше. Однако, в силу ряда причин, нам по-прежнему сложно оперировать большими данными, анализируя опыт и прогнозируя перспективу.
"Наша жизнь представляет собой довольно сложную комбинацию – шанса, невежества, риска и удачи. Сложно взаимодействуя друг с другом, эти четыре силы формируют нашу жизнь. Само неприятное – они делают это самым неожиданным образом, отдавая нас во власть неопределённости..."
Дэвид Шпигельхалтер
Если мы хотим принимать взвешенные сознательные решения, нам стоит научиться различать два типа неопределенности и понимать их внутреннюю динамику.
«Алеаторная» неопределенность относится к категории неустранимой случайности, которую нельзя уменьшить, собрав больше данных. Сама этимология слова отсылает к латинскому слову «игральная кость», - мы можем иметь исчерпывающую информацию об игральном кубике, но результат броска изменить не сможем. С «эпистемической» неопределенностью иметь дело непросто, но можно и нужно работать, минимизируя возможные потери.
В сложных системах эпистемическая неопределенность не отклонение, а типичное свойство структуры, связанное со знанием (измерением), где исходное знание всегда имеет хотя бы минимальную погрешность, и эта погрешность экспоненциально усиливается во времени, превращаясь в практическую неопределенность и непредсказуемость. Это значит, что отклик непропорционален воздействию, а малое изменение через некоторое время может вызвать каскад непредвиденных реакций, в направлении часто нежелательном.
Рис. 1 План реализации проекта
Примеры некритичного отношения к эпистемической неопределенности у всех на слуху. Лайнер «Титаник» был построен с грандиозной уверенностью в его непотопляемости, что привело к ряду управленческих ошибок при стечении неблагоприятных условий. Чернобыльская авария случилась в результате теста, показавшего целую цепочку ранее допущенных конструктивных ошибок и последующих процедурных нарушений. АЭС «Фукусима-1» была спроектирована с учетом сейсмических нагрузок, но не была рассчитана на мощное цунами, которые случаются крайне редко в этом регионе.
Фундаментальный принцип неопределенности, таким образом утверждает, что мир чувствителен к изменениям, предсказать которые не позволяет структурная ограниченность знания, связанного с ошибками выборки, временного периода, отношения к измерению.
Рассуждая о малом воздействии, следует справедливо отметить и обратное - большие воздействия иногда почти не меняют систему. Любая сложная нелинейная система имеющая границы, обладает механизмами саморегуляции. В отличие от слабого, сильное воздействие активирует компенсаторные механизмы восстановления, и как правило, чем сильнее воздействие, тем сильнее противодействие системы.
Величина системы, как правило, пропорциональна величине ее инертности, чем крупнее система, тем более инертна она к воздействиям. Скажем, значительные компании сложны по своей архитектуре, у них длительная история развития, организационная многоуровневая структура, часто со скрытыми механизмами влияния, положение в конкурентной среде, миссия компании, большой штат, опыт и т.д., внешние воздействия в таких организациях вызывают лишь «рябь на воде», глубинные паттерны взаимодействия, принятия решений остаются нетронутыми.
Рычаги воздействия, компенсаторные механизмы, гомеостатическое равновесие, окна толерантности я детально рассмотрю когда буду рассказывать о стрессорах. Теперь же вернемся к малому воздействию, получившему лирическое название «эффект бабочки» с легкой руки Эдварда Нортона Лоренца, американского метеоролога и математика, одного из отцов теории хаоса.
Его открытие - одно из самых красивых в прямом и переносном смысле в науке ХХ века.
Занимаясь компьютерным моделированием атмосферы однажды, он округлил промежуточный итог с 0,506127 до 0,506 и ожидал получить идентичный прежнему результат. Однако, траектория расчета полностью разошлась с первоначальной, показав, что малейшее различие в исходных данных приводит к радикально разным результатам.
Образ бабочки здесь лишь символ чувствительности к начальным условиям, один взмах ее крыльев способен нивелировать долгосрочные прогнозы.
«Эффект бабочки» имеет интересные параллели с функционированием мозга. Об этом подробнее в главе, посвященной особенностям восприятия и интерпретации информации. А сейчас несколько коротких примеров, в которых вы, возможно, узнаете себя.
Случайная покупка книги с алабаем на обложке, навсегда связывает вашу жизнь с этой породой питомцев, знакомит с кругом единомышленников, экспертами международного уровня, часть из которых становится вашими лучшими друзьями.
Согласие с фразой «да ничего не будет!» способно не только перевести мероприятие в разряд проблемных, но и перекроить вашу жизнь на ближайшую перспективу.
Хорошее настроение в комплекте с уверенной осанкой и красивым платьем/костюмом притягивает новые возможности и предложения в хорошем смысле слова. Этот пример случайности предполагает еще определенную работу, но это не главное (шутка).
Одна бессонная ночь может перестроить ваш мозг в сторону тревожности, обеспечив вам как минимум непростой день.
В завершение хочу подчеркнуть важность вопроса контроля неопределенности. По результатам измерений мы должны быть уверены, что данные отражают то, что нас интересует. Они надежны, валидны и репрезентативны в том смысле, что воспроизводимы в более широком или нужном нам контексте, точны, а также измеряют именно то, что запланировано контролировать. Это одно.
Второе, критически важны и частные артефакты измерения данных, скрывающиеся за субъективностью восприятия неопределенности /опасности, такие как - подавление (отрицание «не знаю, значит не существует»), завышение значимости (искусственное раздувание), занижение значимости («ничего не будет»).
В этом контексте, целесообразно принимать в расчет возможные субъективные ошибки восприятия и интерпретации информации, связанные с проекциями и текущим ресурсным состоянием. Об этом еще будет немало предметной информации.
Опираясь на эти исходные данные, нам легче принимать решения, выстраивать адекватное поведение, искать возможности преодоления и совладания, а не просто выстраивать психологические защиты.
Идемте далее, поговорим о бифуркациях
