Восемь шагов для анализа матрицы полезности

Шаг 1: очертить круг вариантов и всех возможных последствий, которые нужно проанализировать.

Шаг 2: определить, с чьей точки зрения анализировать ситуацию.

Шаг 3: построить для каждого варианта матрицу полезности

Шаг 4: оценить полезность каждой комбинации «вариант – последствия» для каждого сценария по шкале от 0 до 100 (или использовать полезность в денежном выражении, если есть такие данные). Для этого используется вопрос для оценки полезности: «Если мы выберем этот вариант и наступят ожидаемые последствия, какова будет полезность с точки зрения …?» Хотя бы один вариант должен получить 100 баллов (если не используются цифры в денежном выражении).

Шаг 5: оценить вероятность наступления последствий. Для этого используется вопрос для оценки вероятности: «Если мы выбираем этот вариант, какова вероятность наступления этих последствий?» Сумма вероятностей всех возможных последствий каждого из вариантов должна равняться единице.

Шаг 6: определить ожидаемую полезность, перемножив полезность и вероятность последствий и сложив полученные значения для каждого варианта.

Шаг 7: составить рейтинг вариантов на основе полученных показателей ожидаемой полезности.

Шаг 8: провести проверку результата на здравый смысл.

Проделайте все восемь шагов и проанализируйте задачу «Прогноз погоды» (упражнение 15), которую мы обсуждали в главе 8. Вот еще раз условия задачи.

Упражнение 43. Прогноз погоды, дилемма II

Представим, что вы объявляете прогноз погоды на местном телеканале. Вероятность того, что завтра, в рабочий день, пойдет снег, составляет 1 %. С помощью матрицы полезности определите, что выгоднее с точки зрения ваших интересов: объявить, что завтра пойдет снег, или сообщить, что снега не будет. Рассматривайте только два варианта: снег пойдет, или снег не пойдет.

Решение и матрица к упражнению 43 предложены в конце книги.

Я лично присвоил комбинации «объявить, что пойдет снег, – снег пошел» 100 баллов полезности, потому что большинство людей работают, а значит, хотя они и ненавидят снегопады, из-за которых замедляется движение и срываются планы, но все же предпочтут знать о его приближении заранее. Поэтому я считаю, что это лучший вариант в нашей матрице с точки зрения того, кто объявляет погоду в новостях: такое поведение укрепит доверие аудитории и поможет зрителям подготовиться к возможному снегопаду, за что они будут признательны.

Худшим я считаю вариант «объявить, что снега не будет, – снег пошел», его полезность я оцениваю на 0 баллов. И правда, что может быть хуже в контексте интересов синоптика, объявляющего прогноз погоды?

Варианту «объявить, что снег пойдет, – снег не пошел» я присвоил 80 баллов: все-таки люди готовы к снегопаду и рады, что его не было. Это может отчасти компенсировать падение доверия к человеку, объявляющему погоду, хотя в этом случае у него может сложиться репутация паникера.

Вариант «объявить, что снега не будет, – снег не пошел» получает 30 баллов: хотя люди и рады, что снегопада не случилось, это просто ненаступление условий.

Вероятности нам были даны: вероятность снегопада 0,1, тогда вероятность того, что снег не пойдет, 0,9.

Я умножаю вероятность на полезность и получаю ожидаемую полезность. Сложив величины ожидаемой полезности, получаю итоговую ожидаемую полезность и могу сформировать рейтинг. По моей оценке, вариант «объявить о снегопаде» – наиболее предпочтительный. (Кстати, сейчас становится понятнее, почему в прогнозах погоды на телевидении и радио нам так часто объявляют о возможном снегопаде, как только появляется малейшая вероятность: они боятся оказаться в нижней левой ячейке подобной матрицы.)

Предложите эту задачу приятелям на вечеринке: гарантирую, что обсуждение полезности каждой из ячеек будет крайне живым и увлекательным.

И последнее упражнение в этой главе: тут вам придется немного поразмышлять о том, как лучше провести анализ полезности. Пожалуйста, вначале решите задачу с помощью дерева полезности, а потом постройте и матрицу и проведите оценку еще раз.