задания / Инф.каскады / Документ Microsoft Word (2)

Теория прихотей, моды, обычаев и культурных изменений как информационный каскад

Информационный каскад имеет место тогда, когда существует оптимальное поведение для человека, который наблюдает за действиями впереди стоящих, следовать их поведению, игнорируя при этом его собственные интересы. Мы утверждаем, что локализованное (ограниченное) соответствие поведения, а также слабость и недолговечность массового поведения может быть объяснена с помощью так называемых информационных каскадов.

Оставьте их: они слепые вожди слепых. А если слепой ведет слепого, то оба упадут в яму.

Введение.

Одна из самых ярких закономерностей человеческого общества – это ограниченное соответствие. Американцы действуют как американцы, немцы действуют как немцы, а индусы поступают как индусы. В одной из школ подростки употребляют алкоголь и наркотики, в другой даже не думают об этом. Молодые люди Англии и Америки с энтузиазмом зачислялись на службу, чтобы сражаться в Первой мировой войне, при этом пацифистские настроения преобладали в период Второй мировой войны и периода 1960-х годов.

Были предложены четыре основных механизма регулирования единого социального поведения: (1) санкции для маргиналов (представителей девиантного поведения), (2) соответствовать общепринятым правилам, но исходя из личных побуждений, (3) согласовывать свои действия с другими, и (4) вести себя так, как этого желают другие. Первые три теории могут объяснить, почему общество может остановиться на нежелательном выборе, или, по крайней мере, почему социальный результат может быть зависимым от истории. Санкции могут перерастать в злонамеренную диктатуру, «вознаграждение за хорошее поведение» больше не приносит совокупную выгоду обществу, а, наоборот, скорее может привести к быстрому вымиранию, и люди, которые все время боятся общественного мнения, в конечном итоге, мыслят в противовес обществу, могут диктовать и массово внедрять довольно смелые решения (например, джинсы клёш). Эти эффекты имеют тенденцию вызывать твердое соответствие, которое не может быть сломано маленькими шоками. Действительно, чем дольше побеждающая сторона пребывает на выборах, тем сильнее она становится. Четвертая теория может объяснить стадное поведение, а также доказать его необходимость и полезность при условии точности и малозатратности поступающей информации. Но это не объясняет, почему массовое поведение склонно быть ошибочным.

Ни одна из этих теорий не объясняет, почему массовое поведение часто переменчиво, так как возможно, что незначительные шоки часто могут привести к значительным изменениям в общем поведении «толпы». Например, совместное проживание пар в гражданском браке рассматривалось как скандальное в 1950-х, выставлялось на показ в 1960-х, и было едва заметно в 1980-х. Колледжи, в которых студенты бунтовали и протестовали в 1960-ых, стали тихими в 1980-ых. Недавний отказ от коммунизма начался в Польше и позже распространился мгновенно среди других восточноевропейских стран. Религиозные движения, ­реформирование, и преобразования, начатые несколькими фанатиками, иногда несутся через население с удивительной скоростью.

Эта статья предлагает объяснение не только того, почему люди приспосабливаются, но также и того, почему конвергенция поведения (идти на компромисс) может быть идиосинкразической и ломкой. В нашей модели люди часто ведут себя однообразно, при этом обладая небольшим количеством информации. При появлении некоторой новой информации, которая может предполагать, что основные обстоятельства изменились (но на самом деле остались прежними), может повлечь за собой существенный сдвиг равного поведения среди лиц, принимающих решения. Наша модель, называемая "­информационные каскадами", объясняет не только соответствие, подчинение, согласованность, но также и быстрые и недолговечные колебания, такие как прихоти, мода, бумы, и катастрофы. В теориях соответствия раннее обсуждалось, что маленькие шоки могут привести к довольно большим изменениям в массовом поведении, только если люди, окажутся, очень близко к границе между альтернативами. Информационные каскады объясняют, почему общество, на основе небольшого количества информации, будет систематически склонно изменять свои решения, не обращая внимания на собственную информированность, а также на последствия принимаемых решений.

Информационный каскад возникает тогда, когда для лиц, принимающих решения, оптимальным является такое поведение, при котором необходимо следовать за действиями предшественников, игнорируя при этом личные интересы. Примером данному явлению может быть статья, поданная на печать в различные журналы. Предположим, что первый журнал не захотел опубликовывать данную статью по тем или иным причинам, то есть качество статьи не имеет значения. Тогда следующий журнал уже начнет сомневаться стоит ли ему публиковать именно эту статью, если в предыдущем журнале ее не приняли, хотя данный выпуск как раз нуждается в подобном материале, но из-за боязни чужого мнения не станет лишний раз рисковать. Следующее издательство тем более усомнится в качестве статьи, а последующие даже не станут ее рассматривать, хотя на самом деле статья может иметь высокую степень достоверности.

Практически во всех общих ситуациях с последовательным принятием решений, мы показываем, что на определенном этапе лицо, принимающее решения, будет скорее игнорировать свое личное мнение и действовать только на основе информации, полученной из предыдущих решений. Как только этот этап будет достигнут, его решение будет неинформативно для других. ­Поэтому, следующий человек будет «черпать» свои выводы из истории прошлых решений; таким образом, если человек слышал о подобном решении или знал похожую ситуацию, он вряд ли поступит самостоятельно, скорее попросту будет игнорировать свою точку зрения и поступит повторно. При отсутствии внешних факторов, ­все люди ведут себя подобно друг другу.

Пример подачи статьи только в один журнал, который ознаменовался приемом ее на печать, уже положил бы конец процессу подчинения. Во многих ситуациях каскады могут быть как положительными – то есть процесс принятия решений участниками соответствует достоверности получаемых сигналов, так и отрицательными – то есть наоборот, люди принимают решения независимо от достоверности получаемой информации.

Хотя общий результат может быть, а может и не быть социально желаемым ­процесс обоснования, который принимает во внимание решения других, вполне рационален, ­как раз в том случае, если точка зрения других лиц четко не обозначена в сознании человека. Имитация, конечно, один из важнейших социальных явлений, как уже было доказано многочисленными исследованиями в зоологии, социологии, и социальной психологии.

Основу наших исследований составляют, (1), как часто каскады встречаются, (2), как часто встречаются «ошибочные» каскады (хорошая статья непригодная для печати в журналах), (3) как быстро изменяется мода (почему именно «успевающих» студентов колледжа 1980-х брали на престижные должности), и (4) насколько влиятелен ­выпуск периодики (например, проведение агитационных кампаний, с целью показать отрицательное воздействие курения на здоровье человека).

Существует несколько подобных статей, в которых представлены различные сведения, объясняющие, почему люди подражают действиям других. В Конлискной эволюционной модели (1980), оптимизаторы – это те, кто принимают решения под своей ответственностью - сосуществуют с имитаторами – те, кто избегает этой ответственности, но принимает подчиненные решения ­из-за задержек наблюдения. Валлийская модель (1992) исследует вероятность появления каскадов и оптимальную цену на рынке предложения ценных бумаг. Банерджи (в публицистике) рассматривает модель «стадного поведения» на основе применения теории информационных каскадов. Концептуально, наша статья отличается от Валлийской и Бэнерджиской моделей и делает акцент именно на хрупкости каскадов относительно различных видов шоков; каскады могут объяснить не только однородное поведение, но также и радикальные изменения, как, например, прихоть.

Информационный обмен между людьми может принимать различные формы. Например, люди могут наблюдать за другими людьми, воспринимая поток информации только как знаки или только как действия предшественников. Наш анализ концентрируется на наименее информативном случае, в котором люди наблюдают только за действиями предыдущих. Опираясь на том, что «действия говорят громче, чем слова», информация, переданная действиями, может также быть самой точной.

Базовая модель информационного каскада может быть сформулирована исходя из следующих условий:

1. Установлена определенная последовательность агентов, принимающих решения о наступлении некоторого события.

2. Существует ограниченное пространство действий агентов (принимать или отвергать некоторое событие).

3. Каждый агент может наблюдать за действиями предшествующих агентов в последовательности принятия решений, то есть «действия говорят больше, чем слова».

4. У каждого агента имеется частный неполный сигнал о наступлении некоторого события.

5. Каждый агент принимает решение о выборе в пользу некоторой альтернативы, если полагает, что она лучше с большей вероятностью, чем вторая.

Рассмотрим возникновение информационного каскада на примере выбора компанией двух технологий — А и В. Предположим, что технология А с вероятностью ½ более эффективна, чем В (то есть фактически они равновероятно хороши). Допустим, что существует группа конкурирующих компаний N, которая стоит перед выбором между технологией А и В, при этом каждая из этих технологий эффективна с вероятностью ½, то есть они равноценны. Каждый участник группы имеет в своем распоряжении 2 источника информации о данных технологиях:

1. собственный, то есть те данные, с которыми эти компании пришли на рынок, . Этот сигнал имеет точность - вероятность того, что выбранная технология является лучшей;

2. внешний, который уже имеет место на рынке, , где α, β – число компаний, выбравших технологию А и В соответственно.

В соответствии с условиями базовой модели информационных каскадов компании принимают решения о выборе лучшей технологии последовательно. Каждая компания имеет в распоряжении собственную информацию, но она является неточной, так как менеджер может с позитивной вероятностью ошибиться в выборе. Поэтому при принятии решения компании могут воспользоваться внешними сигналами – решениями конкурентов. Концепция байесовского обучения позволяет определять вероятность наступления события на основе некоторой частичной информации о нем. B общем виде она может быть представлена так:

,

где Р(А) – априорная вероятность некоторой гипотезы А, P(A|B) – вероятность гипотезы А при условии, что произошло событие В, P(B|A) – вероятность наступления события В при условии истинности гипотезы А, Р(В) – вероятность события В.

Наш пример о выборе лучшей технологии А по сравнению с технологией В, при котором технологию А выбрало α компаний, а В – β компаний, в общем виде будет выглядеть так [2]:

,

где Р(А) – обозначение априорной вероятности P(A|(0,0)), a P(B) = 1 – P(A). Для простоты расчетов предположим, что Р = Р(A|(0,0)) = P(B|(0,0)) = ½. Тогда вероятность того, что технология А лучше технологии В будет равна [2]:

.

где q – точность сигнала.

При возникновении информационного каскада, очень важно понимать, что существует два их вида, которые сопровождаются определенными различиями, оказывающими принципиальное воздействие на конечный результат:

• неправильный (incorrect) каскад;

• правильный (correct) каскад.

Предположим, что у компаний, делающих выбор первыми, информация о технологиях является ошибочной, то есть, например, они полагают, что А — эффективная технология, а В — неэффективная технология, при этом в действительности все с точностью до наоборот. Если они выберут технологию В и все остальные конкуренты также предпочтут технологию В, игнорируя свою собственную информацию о технологиях, то будет сформирован неверный (ошибочный) каскад. B противоположном случае будет образован правильный каскад. Вероятность формирования правильного (неправильного) каскада увеличивается (уменьшается) с ростом точности собственной информации агентов. Информационный каскад по своей сущности неустойчив, так с добавлением новой более точной информации о технологиях, компании перейдут с технологии А на технологию В, таким образом, каскадом можно управлять. Данное свойство информационных каскадов, например, является ценным для предприятий, ориентированных на потребителей, так как они могут использовать в целях увеличения объемов продаж.

Для экспозиционной ясности мы начнем с определенной модели. Предположим, что есть некоторая последовательность людей, каждое принятое решение которых определяет принять или отклонить некоторое поведение. Каждый человек наблюдает за решениями, которые принимают перед ним. Порядок людей внешний и известен всем. Все люди, имеют одинаковую ценность принятия решения, C, размер которой мы установим равной ½. Выгода при принятии, V, является такой же для всех людей и является или нулем, или единицей с равной предшествующей вероятностью ½. Люди отличаются по своему месту в очереди. Каждый человек негласно наблюдает условно независимый сигнал о значениях. Каждый человек X_i может принимать два любые вида сигнала, или H или L, при этом H наблюдается при вероятности p_i > ½, если утверждение истинное, то принимает значение один, и с вероятностью 1 - p_i, если истинное значение - ноль. Таблица 1 описывает данный случай двоичного сигнала.

Таблица 1

Вероятности поступающих сигналов

	Pr(Xi = H|V)	Pr(Xi = L|V)
V = 1	pi	1 - pi
V = 0	1 - pi	pi

Мы рассматриваем особый случай одинаково распределенных сигналов (p_i = p для любого i). Математическое ожидание соглашения только E [V] = γ * 1 + (1 - γ) * 0 = γ, где γ - последующая вероятность, если истинное значение равно единице. Решение человека состоит в том, что ему безразлично соглашаться или не соглашаться, он принимает или не принимает решение с одинаковой ­вероятностью.

Таким образом, первый человек соглашается, если его сигнал - H и не соглашается, если сигнал - L. Второй человек может учитывать сигнал первого человека при принятии своего решения. Если первый человек принимает положительное решение, второй человек принимает такое решение, если его сигнал также H. Однако, если его сигнал - L, второй человек вычисляет математическое ожидание принятия решения (дан один H и один сигнал L), которые могут быть приняты с вероятностью ½. Будучи безразличным, он принимает решение с вероятностью ½. Точно так же, если первый человек не соглашается, второй человек принимает такое же решение, если его сигнал также L и принимает противоположное решение с вероятностью ½, если его ­сигнал - H. Третий человек сталкивается с одной из трех ситуаций: (1) оба предшественника приняли (когда даже сигнал H побуждает его принимать и таким образом создает каскад), (2) оба предшественника не принимают решение, если их сигналы L, (3) если участники имеют разные решения, то есть, когда один из индивидов обладает сигналом H, а другой – L. Самая сложная ситуация состоит с третьим участником, принимающим решение, так как он стоит перед выбором: ему следует поступить так же, как поступил первый, или учитывать поведение только предыдущего, но данное решение также принимается с вероятностью ½. Экспериментально доказано, что третий участник в цепочке принятых решений будет поступать как первый индивид, а четвертый как второй. Таким образом, можно утверждать, что немаловажное значение зависит от получаемого сигнала и от сигнала, которым индивид, принимающий решения располагает.

Рассмотрим случай, при котором на образование каскадного поведения влияет точность получаемого сигнала. Логично, что среди всех участников рынке, те, которые располагают более точной информацией, их еще называют экспертами или лидерами моды, принимаю решения на рынке раньше всех, то есть являются началом информационного каскада. Действительно, если человек неуверен в собственной информации по поводу принятия решений, ему остается наблюдать за действиями окружающих субъектов хозяйствования, которые, по его мнению (хотя оно может быть ошибочным), обладают более точным сигналом. Именно поэтому, ему остается лишь прибегнуть к мнению предшественников, а свою информацию или подтвердить, игнорировать. Но, а если каскад уже сформировался, тогда появление на рынке нового более информированного участника может его сломать, так как чем дольше каскад протекает, тем менее информированными стают участники, которые принимают решения позже, и нет смысла больше обладать какой-либо информацией – наблюдается «лавиноподобие» процесса принятия решений. Таким образом, это подтверждает сразу три предположения:

• во-первых, информационные каскады хрупки;

• во-вторых, информационные каскады недолговечны;

• в-третьих, информационные каскады по своей сущности однородны.

Даже такие недолговечные «выплески информации», как причуды, то есть недоказанная внезапно возникшая информация на рынке, которая не подтвердилась, но сумела, при этом, изменить мнение такого количества участников, при котором каскад утратил свою силу. Также получение внешнего сигнала более точной информации может быть затратным, что останавливает участников каскада обращаться к ее получению. Зачем покупать информацию, если ее купят другие, и она станет известной? В таком случае, можем утверждать, что покупка новой более точной информации не всегда является целесообразной, но если, например, на рынке сложилась неоднозначная ситуация, то возможно есть смысл привлечь эксперта, которой обладает более точной информацией, что равнозначно покупке, то есть дополнительным затратам, информации, позволяющей получить больший доход.

Информационные каскады, основанные на проявлении стадного поведения, имеют также и положительные стороны, которые выражены в объяснении таких явлений, как «мыльный пузырь» на финансовом рынке, экономические кризисы, забастовки и многие другие. А если причины подобных явлений стало возможным выявить, то можно утверждать, что их можно устранить или научиться управлять стадным поведением участников, то есть «поворачивать» его в необходимую сторону, это можно попытаться достичь выпуском новой информации или введением экспертов. Еще одной положительной особенностью проявления информационных каскадов можно рассматривать получение дохода (желаемого результата), это можно достичь или ранним участием в каскаде, то есть приближение к «лидеру моды» - обладателю более точной информации, или, как доказано многими автора, «толпа редко ошибается».