атили в ресторанах и сколько минут было выделено на спортзал. Вся эта информация может быть невероятно полезной. При должном применении данные способны сделать наши дни более продуктивными, рационы – более здоровыми, школьное обучение – более эффективным, а жизнь – менее напряженной[311].
К несчастью, большинство из нас не всегда успевают за столь стремительным потоком информации. Хотя сегодня мы с легкостью можем отследить расходы и холестерин, мы по-прежнему едим и тратим деньги так, как не следовало бы. Даже самые простые способы использования информации – например выбор ресторана или новой кредитной карты – не стали проще. Допустим, нам нужно найти хороший китайский ресторанчик. Что лучше: проконсультироваться у «Google» или задать свой вопрос на «Facebook»? Позвонить другу? Или открыть журнал в браузере и посмотреть, где мы заказывали в прошлый раз? То же касается и кредитных карт. Обратиться в службу поддержки онлайн? Позвонить в банк? А может, прочитать кучу писем, которые валяются на столе в гостиной?
В теории информационный взрыв должен делать правильный ответ очевидным. На практике, однако, огромное количество данных вовсе не облегчает, а затрудняет принятие решения[312].
Неспособность пользоваться данными, когда их становится слишком много, называется «информационной слепотой». Если снежная слепота подразумевает утрату способности отличать заснеженные деревья от холмов[313], то информационная слепота предполагает отказ мозга впитывать информацию, когда та поступает в избытке.
В рамках одного из исследований информационной слепоты, опубликованного в 2004 году, группа ученых из Колумбийского университета решила выяснить, почему одни люди выбирали пенсионные планы 401 (к)[314], а другие нет. В исследовании приняли участие порядка 800 тысяч человек из сотен разных компаний[315]. Предполагалось, что большинство служащих с легкостью сделают правильный выбор: во-первых, планы 401 (к) позволяли сэкономить крупные суммы за счет уменьшения налоговых сборов, а во-вторых, многие работодатели обещали производить отчисления, аналогичные взносам работников. В фирмах, предоставивших информацию о двух вариантах 401 (к), в программу записались 75 % служащих. По их собственным словам, выбор был очевиден. Они просмотрели две брошюры, выбрали план, который казался им наиболее разумным, и стали ждать, когда их пенсионные счета начнут толстеть.
В других компаниях предлагаемых планов было гораздо больше. Тем не менее доля сотрудников, отдававших предпочтение именно этой пенсионной программе, по-прежнему оставалась высока. Даже при наличии 25 вариантов количество желающих составило 72 %.
Но когда количество возможных планов перевалило за тридцать[316], что-то сломалось. Объем информации оказался настолько огромным, что сотрудники перестали делать правильный выбор. Некоторые отказались его делать вообще. При 39 планах программу 401 (к) выбрали только 65 % служащих. При 60–53 %. «Добавление в список десяти новых фондов влекло за собой снижение доли записавшихся на 1,5–2 %», – пишут исследователи в статье от 2004 года. Выбор 401 (к) – правильное решение. Но когда информации было слишком много, люди просто-напросто запихивали брошюры в стол и больше к ним не возвращались.
«Мы обнаружили аналогичную картину в самых разных условиях, – говорит Мартин Эпплер, профессор из университета Санкт-Галлена, изучающий феномен информационной перегрузки[317]. – В целом большой объем актуальной информации улучшает качество принимаемых решений. Тем не менее, когда количество данных превышает некий предел, люди начинают игнорировать отдельные варианты, делают неправильный выбор или вовсе перестают реагировать на поступающую информацию».
Информационная слепота объясняется особенностями развития нашего мозга. Люди исключительно хорошо умеют впитывать и обрабатывать информацию – при условии, что данные можно разложить на серию более мелких фрагментов. Этот процесс называется «просеиванием» или «скаффолдингом»[318]. Скаффолдинг[319] предполагает сооружение мысленного каркаса – системы «полочек», наподобие картотечного шкафчика с кучей папок внутри – который помогает нам хранить и при необходимости быстро находить нужную информацию. Человек, которому в ресторане вручили гигантскую карту вин, например, обычно не испытывает проблем с выбором: мозг автоматически разбивает все его знания о вине сначала на общие категории, сведя выбор к двум альтернативам (я хочу красного или белого? Белого!), а потом на более мелкие подкатегории (дорогого или дешевого? Дешевого!). Наконец остается последнее сравнение (Совиньон за 7 или Шардоне за 6 долларов?), в основе которого лежат давно известные предпочтения (я люблю Шардоне!). Все эти операции мы проделываем так быстро, что практически их не осознаем[320].
«Наш мозг требует свести выбор к двум или трем вариантам, – пояснил Эрик Джонсон, когнитивный психолог из Колумбийского университета, изучающий процесс принятия решений. – Столкнувшись с большим объемом информации, мы автоматически начинаем раскладывать ее по мысленным папкам, подпапкам и подподпапкам».
Способность переваривать большие объемы данных путем разбиения их на мелкие фрагменты крайне важна. Ведь именно так наш мозг преобразует информацию в знания. Мы узнаем, какие факты и выводы применимы в данной конкретной ситуации, консультируясь с теми или иными папками. В некотором смысле эксперты отличаются от новичков тем, сколько таких папок хранится в их головах. Энофил взглянет на винную карту и немедленно обратится к обширной системе папок – например год урожая и область, – которой у новичков нет. Другими словами, энофил умеет организовывать информацию (сначала выбрать год, а затем посмотреть на цену) способами, позволяющими сделать ее не столь удручающей. Поэтому, пока новичок в растерянности листает страницы, эксперт уже не обращает внимания на целые разделы.
Аналогичным образом, когда мы сталкиваемся с информацией о 60 различных планах 401 (к) и понятия не имеем, как приступить к ее анализу, наш мозг автоматически обращается к бинарной схеме принятия решений: что мне делать – попробовать разобраться во всей этой путанице или просто засунуть все в стол?
Один из способов преодолеть информационную слепоту заключается в манипулировании данными с целью их преобразования в последовательность вопросов или решений. Фактически этот процесс предполагает исключение так называемой «когнитивной беглости» – иначе говоря, придание информации дисконтинуального (прерывистого) характера. Обработка такой информации требует определенных усилий. Вместо того чтобы просто выбрать домашнее вино, вы должны задать себе ряд вопросов (красное или белое? Дорогое или дешевое?). Вместо того чтобы убрать все брошюры о планах 401 (к) с глаз долой, вы должны обдумать преимущества каждого и сделать выбор[321]. По большому счету, это не так уж и трудно, однако именно эти незначительные усилия и играют решающую роль в предупреждении информационной слепоты. Процесс придания информации элемента дисконтинуальности может быть как простым – например сравнение нескольких вин, – так и сложным – например, составление таблиц для расчета выплат по 401 (к). И в том, и в другом случае лежащая в основе познавательная деятельность одна и та же: получив массу сведений, мы подвергаем эти данные некой процедуре, которая значимо облегчает их усвоение[322].
«Судя по всему, выполнение определенных операций – один из ключевых элементов, – сказал Адам Олтер, профессор Нью-Йоркского университета. – Если заставить людей употребить новое слово в предложении, они будут помнить его дольше. Если заставить их записать предложение с новым словом, они начнут использовать его в речи»[323]. В своих экспериментах Олтер специально дает инструкции, напечатанные трудночитаемым шрифтом: стараясь разобрать слова, участники читают текст более внимательно. «Трудности с обработкой текста заставляют вас больше задумываться о том, что вы читаете, поэтому вы тратите больше времени и энергии на его осмысление», – пояснил он. Когда вы задаете себе вопросы о вине или сравниваете платежи по планам 401 (к), данные теряют свою монолитность и предстают в виде ряда решений. Если информация поступает не в виде единого потока, а отдельными фрагментами, требующими активной обработки, мы узнаем больше.
В 1997 году руководство отдела по взысканию задолженностей «Chase Manhattan Bank» задалось вопросом, отчего группе сотрудников в Тампе, штат Флорида, гораздо лучше удавалось убеждать людей оплачивать кредиты, чем их коллегам[324]. В то время «Chase» был одним из крупнейших эмитентов кредитных карт в США. А заодно и крупнейшей организацией по взысканию долгов. В банке работали тысячи людей. Сидя в своих офисах, разбросанных по стране, они целыми днями обзванивали должников, досаждая им просроченными счетами.
Как показывали корпоративные опросы, специалисты по взысканию задолженностей не особенно жаловали свою работу, и руководители давно привыкли к далеко не блестящим результатам их деятельности. В итоге компания разработала набор инструментов, призванных облегчить нелегкий труд коллектора. В частности, стоило коллектору набрать очередной номер, как компьютер тут же предоставлял ему информацию, которая могла придать убедительности его требованиям: на мониторе высвечивался возраст должника, частота, с которой он платил по счетам, количество принадлежащих ему карт, даже тактики ведения разговора, сработавшие в прошлом. Служащих отдела отправляли на тренинги и снабжали ежедневными справками с диаграммами и графиками, отражающими успешность различных стратегий взыскания долгов.