Я не хочу сказать, что вы должны ругать себя всякий раз, когда ваш прогноз оказывается неверным. Напротив, признаком того, что вы делаете хороший прогноз, является то, что вы полностью принимаете то, как развиваются события, понимая, что не все из них вы можете непосредственно контролировать. Однако у вас всегда есть возможность спросить себя о том, какие цели вы имели, принимая свое решение.
В долгосрочной перспективе заявленные Мерфи цели правильности и честности должны сходиться друг с другом, когда у нас имеются правильные стимулы. Однако так бывает не всегда. Например, не исключено, что политических комментаторов из McLaughlin Group больше волновало желание казаться толковыми на экране телевизора, чем создание правильных предсказаний. Возможно, что они вели себя вполне рационально. Однако если они сознательно делали плохие прогнозы, поскольку хотели произвести приятное впечатление на представителей той или иной партии, или же хотели вновь оказаться на шоу, то можно считать, что они провалили тест Мерфи на честность.
Третий критерий Мерфи – экономическая ценность прогноза – способен запутать нас еще сильнее. Разумеется, мы вполне можем согласиться с доктором Роузом в том, что прогнозы для городов могут заслуживать большего внимания – допустим, если температура воздуха находится около точки замерзания и осадки могут принять форму дождя, льда или снега, каждый из которых может по-разному влиять на безопасность и транспортировку жителей.
Однако это, скорее, связано с тем, на чем Weather Channel концентрирует свои ресурсы и чему уделяет основное внимание. Это не значит, что иногда под сомнение ставится правильность или честность прогноза. Многие газеты стремятся к тому, чтобы каждая опубликованная в них статья была точной и честной, однако им все равно необходимо принимать решение о том, какие материалы поместить на первую полосу. Weather Channel должен принимать аналогичные решения, и экономическое влияние прогноза – это вполне разумная основа для них.
Впрочем, бывают времена, когда цели начинают конфликтовать между собой и коммерческий успех оказывается важнее правильности.
Когда конкуренция приводит к тому, что прогнозы становятся хуже
Существуют два основных теста, которые должен пройти любой прогноз погоды, чтобы доказать свою состоятельность.
1. Он должен оказаться лучше, чем тот, что следует из так называемого метеорологами постоянства: то есть из предположения о том, что завтра (и в последующие дни) погода будет такой же, как и сегодня.
2. Он должен оказаться лучше, чем тот, что следует из климатологии, то есть лучше прогноза, сделанного на основе анализа долгосрочных исторических средних климатических условий на конкретную дату в конкретном месте.
Эти методы были доступны нашим предкам задолго до того, как на сцене появились Ричардсон, Лоренц и суперкомпьютер Bluefire; если мы не можем улучшить их результаты, то все дорогостоящие вычислительные мощности просто не выполняют свою работу.
У нас есть масса данных о том, какой была погода в прошлом, начиная еще со времен Второй мировой войны. Например, я могу зайти на сайт Wunderground.com и узнать, что в 13 января 1978 г. в 7 часов утра в Лэнсинге, штат Мичиган, – в день и час моего рождения – температура была равна –8 °С, шел небольшой снег и дул северо-восточный ветер{275}. Однако сравнительно немного людей занималось сбором данных о прогнозах погоды из прошлого. Ожидался ли в то утро в Лэнсинге снег? Это был один из тех немногих элементов информации, который можно было бы рассчитывать найти в интернете, но его там нет.