Правительства продолжают пропагандировать идею о том, что чем лучше мы изучим мир, тем лучше сможем контролировать и использовать его. К ним присоединились корпорации, которые также видят смысл в количественном определении и классификации объективной реальности. От снимков с высоким разрешением, сделанных дронами и спутниками, фотографий и твитов с геотегами до мобильных телефонов, постоянно передающих информацию о геолокации в колоссальные базы данных, и «интернета вещей» (теория о том, что большинство объектов вокруг нас скоро сможет сообщать свое местонахождение и статус) — мы продолжаем бродить по Земле, измерять окружающую среду и вбивать виртуальные цветные гвозди.
Проблема заключается в том, что когда мы начинаем измерять и подвергать количественной оценке все вокруг, то вскоре изменяем мир до состояния, соответствующего нашим оценкам.
Вначале лесничие-исследователи ограничивались интегральными вычислениями и экспериментами с поленницами, чтобы подсчитать объем древесины в Normalbaum, или «стандартном дереве». Интерес в первую очередь представлял объем древесины. Однако вскоре были упорядочены не только карты лесов и списки по выходу древесины. Из старых чащ тоже начали изгонять хаос. Сбивающую с толку мешанину деревьев различных возрастов и видов заменили на рассадки определенных видов (популярной стала ель обыкновенная) и определенного возраста. Лесники высадили саженцы в ряд, чтобы упростить исследования, поддерживать порядок и вести лесозаготовки в установленное время. Погибшие деревья вырубались, гниющие стволы убирались, поросль подчищали. Термин Normalbaum, который когда-то был статистически удобной идеализацией дерева, обрел физическую форму. Леса в конечном счете стали напоминать абстракции, изображенные на картах.
Процесс стал важным и прибыльным. А как иначе? Раньше леса представляли собой трудноизучаемый хаос. Теперь и деревья, и описывающие их статистические таблицы были оформлены в аккуратные строчки и столбцы. А вот местные крестьяне многого лишились: нельзя было больше разрубить на дрова упавшее дерево, собрать сок, чтобы изготовить клей, лекарства и материалы для растопки, или желуди для свиней — многие ресурсы, не вписывающиеся в метрики, были больше недоступны. А поскольку их вообще не регистрировали, то и лишения крестьян не принимались в расчет.
Официальные показатели и планы никогда не смогут количественно выразить хаотичную реальность мира в полной мере, но могут его изменить. А поскольку нет идеальных систем измерения, такие перемены могут быть к худшему.
План Тони Блэра касательно NHS был навязан чиновниками, а научное лесоведение Бекмана воплощало власть государства и стоящих за ним крупных землевладельцев. Иногда, однако, лишь возможности подсчитывать и измерять бывает достаточно, чтобы спровоцировать гонку вооружений.
Рассмотрим шкалу Апгар. В больницах по всему миру приблизительно через минуту после рождения ребенка медсестра или акушерка может с одного взгляда оценить его состояние по десятибалльной шкале. Шкала Апгар включает в себя два балла за розовый цвет кожи, два балла за плач, два балла за бодрый пульс и т. д. Ее в начале 1950-х годов разработала американский анестезиолог Вирджиния Апгар, и это никоим образом не абсурдная методика, а быстрый и удобный способ оценки здоровья новорожденного: ребенку с низким баллом, вероятно, вскоре понадобится помощь врачей[215].
Но так как шкала Апгар обеспечивала точную количественную оценку, ее введение привело к неожиданным последствиям. Как объясняет Атул Гаванде в статье New Yorker, шкала Апгар «превратила неосязаемую и субъективную клиническую концепцию — состояние новорожденного — в цифры, которые люди могут собирать и сравнивать».
Группа врачей с соревновательной жилкой захотела улучшить свои показатели. Администраторы больниц также начали проявлять интерес к оценкам по шкале Апгар. «Когда заведующие акушерских отделений начинали изучать показатели по шкале Апгар в журналах своих докторов и акушерок, они уподобились управляющим хлебозавода, анализирующим, сколько буханок испекли их пекари, — пишет Гаванде. — Администрации больниц искали решение, которое поднимет результаты каждого сотрудника: от новичка до самого опытного. А это значит, что для красивых показателей будут прибегать к надежным, проверенным решениям, с которыми, однако, в медицине не всегда можно добиться блестящих результатов».
Сложные процедуры вроде манипуляций со щипцами сменились кесаревым сечением, результаты которого были более предсказуемы: брюшную полость матери вскрывали для извлечения ребенка. Роды, выполненные надлежащим образом с использованием щипцов, могут избавить мать от серьезного хирургического вмешательства. Но кесарево сечение — простой, рутинный метод, которому легко научиться. Это выверенный, шаблонный подход, так как независимо от причины, по которой ребенок упорно не хочет выходить на свет, кесарево сечение позволит его извлечь. Подобные операции теперь осуществляются примерно с третью всех рожениц в США и четвертью — в Великобритании, и это несмотря на мнение медицинских экспертов, которые полагают, что лишь 10-15% всех родов требуют такого вмешательства[216]. Это «логика заводского цеха», и она вошла в практику после того, как простой показатель стал доступен «руководителям завода». Но кесарево сечение — испытание для матерей, которых никто не оценивает по шкале Апгар, но им все равно приходится восстанавливаться после вскрытия брюшной полости. Популяризация этого метода определенно не входила в планы Вирджинии Апгар[217].
Или давайте задумаемся над тем, что произошло в начале 1990-х, когда Нью-Йорк и Пенсильвания ввели систему карточек отчетности с публично доступной информацией о том, как продвигалось лечение у определенных врачей в определенных больницах. В отличие от шкалы Апгар, которая предназначалась для облегчения диагностики врачами-профессионалами, карточки отчетности были созданы, чтобы пациенты могли узнать, может ли их доктор отличить один конец стетоскопа от другого. Система американского здравоохранения построена на возможности пациентов выбирать предпочитаемых терапевтов, что подразумевает доступ к данным для осознанного выбора. Сообщая пациентам, страховым компаниям и врачам общей практики результаты работы определенных специалистов, карточки успеваемости должны были наградить опытных, наказать некомпетентных и предоставить обеим категориям стимулы для самосовершенствования.
Есть множество способов выиграть игру, и далеко не все они, к сожалению, подразумевают уважение к правилам. Четыре экономиста Дэвид Дранов, Дэниел Кесслер, Марк Макклеллан и Марк Саттертуэйт изучили воздействие карточек отчетности на пожилых пациентов, которые перенесли сердечный приступ. Результаты были неутешительными. Врачи избегали оперировать пациентов с серьезными прогнозами, предпочитая тех, кто вовсе не нуждался в хирургическом вмешательстве.
В рамках логики карточек отчетности это имеет смысл. В конце концов, какой компетентный кардиохирург захочет оперировать очень больного пациента, который может умереть и испортить ему рейтинг? И наоборот, кто с большей вероятностью оправится, если не пациент, который и до операции чувствовал себя неплохо?[218]
Дранов и его коллеги пришли к выводу, что в целом система карточек отчетности вынуждала хирургов проводить более дорогостоящее лечение, но и состояние пациентов в результате ухудшалось. Как сказал бы Тони Блэр, очевидно, все должно работать иначе.
Требование Блэра относительно времени ожидания заставляло врачей общей практики отклонять несрочные вызовы. Научное лесоводство сократило биологическое разнообразие и негативно сказалось на благосостоянии крестьян. Шкала Вирджинии Апгар для новорожденных побуждала акушеров выполнять больше кесаревых сечений. Карточки отчетности заставили кардиохирургов оперировать сердца пациентов, которые в этом не нуждались. В каждом случае попытки измерить результаты деятельности, а порой и сформулировать четкий целевой показатель имели неожиданные и нежелательные последствия.
Три примера из указанных выше связаны с системой здравоохранения, и это не случайность: медицинское обслуживание обычно серьезно контролируется и предполагает достаточно четкие диагнозы (Сколько мне осталось ждать? Я умру?), за которыми скрываются запутаннейшие схемы и системы. Однако схожие проблемы есть и во многих других областях.
К примеру, ежегодно сайт U.S. News & World Report (USNWR) составляет рейтинг лучших университетов США. Распространенным показателем подобных рейтингов является то, насколько избирательно то или иное учебное заведение: в конце концов, если там отклоняется множество заявок абитуриентов, разумно предположить, что он популярен и следует высоким стандартам. Но так как администрация каждого университета хочет поднять рейтинг учреждения, то лазейка с показателем избирательности может быть (и будет) использована.
Так, Северо-Восточный университет в Бостоне в 2012 году разослал 200,000 индивидуальных писем старшеклассникам, а затем ответил на эти письма 6-8 электронными сообщениями — все это привело к увеличению числа полученных заявок. Затем он смог отклонить десятки тысяч заявок, повысить свою избирательность и таким образом подняться в рейтинге USNWR[219].
Еще более простой техникой является использование национальной стандартизированной формы, которая позволяет студентам подать заявки в несколько учреждений одновременно; при этом заполняется единая электронная анкета и отправляется в разные учебные заведения. Некоторые университеты, включая Чикагский, какое-то время противостояли подобным играм, но затем их уровень избирательности упал. Когда Чикагский университет начал с 2007 года принимать стандартизированные заявки, тысячи студентов, не имевших никакой надежды поступить, могли подать заявку одним кликом мышки. Уровень зачисления в университет упал, а показатель избирательности взлетел, повышая тем самым рейтинг