ЗНАЧИМОСТЬ НЕТИПИЧНЫХ ДАННЫХ

В бизнесе часто приходится иметь дело с большими и запутанны­ми проблемами. Их трудно подвести под какую-то категорию, они очень изменчивы, и у них несколько причин. Роджер Мартин, декан Ротманской школы менеджмента Университета Торонто и автор книги «The Design of Business», говорит, что решить такую проб­лему — все равно, что справиться с научной задачей. В обоих случаях надо подняться на трехступенчатую «пирамиду знания». По мере вос­хождения вы сначала только изучаете задачу, затем — вырабатываете эвристическую теорию, некое грубое приближение к разгадке, и лишь после этого строите алгоритм, или пошаговый план решения.

Чтобы лучше представить себе, как это происходит, Мартин обратил­ся к человеку, двадцать лет занимавшемуся одной сложнейшей пробле­мой. Это исследователь аутических спектральных расстройств Стивен Шерер из детской больницы Торонто. Предлагаем вашему вниманию их беседу.

Мартин: Меня очень интерес­но, как менеджеры, ученые и разработчики ищут ответы на «проклятые» вопросы — решают сложные, запутанные головоломки, которые кажутся неразрешимыми?

Взять, к примеру, вопрос о причинах аутизма. Можно годы потратить только на то, чтобы по­нять, с какой стороны вообще под­ходить. Что это — наследственная предрасположенность, пороки воспитания или болезнь, вызывае­мая вирусом? Большинство людей сначала выдвинули бы гипотезу, протестировали ее, а затем стали бы искать данные, кото­рые ее либо подтвердили, либо опровергли. Но вы пошли другим путем. Расскажите, пожалуйста, — каким.

Шерер: Аутизм — очень широкая проблема. В одиночку ее не охва­тить ни отдельному исследователю, ни целой лаборатории. Я занялся данными, которые все до меня просто отбрасывали как несущест­венные. Этот принцип я назвал методом «мусорной корзины». Я убежден, что ответы на самые трудные вопросы очень часто можно найти в данных, которые почему-либо не укладываются в существующие теории. Для меня такие отклонения — своего рода дорожные указатели, которые кри­чат: «Обратите на нас внимание!». У природы не бывает бесполезного мусора, по ходу эволюции она пустила бы его в дело. Так и нам нужно серьезно относиться ко всем без исключения результа­там исследований, в том числе и тем, которые никуда не впи­сываются.

Мартин: Думаю, большинство просто спишет со счетов такие «исключения», как информаци­онный шум или погрешности, и будет строить свои теории на тех данных, которые повторя­ются снова и снова, подтверждая первоначальную гипотезу. А что вы разглядели в этой мусорной корзине?

Шерер: Я установил некую зако­номерность в генетической вари­ативности. У детей с синдромом аутизма наблюдается большее число выпадений и удвоений (или делеций и дупликаций) в генах, причем во вполне определенных. Известно, что геном челове­ка — это своего рода инструкция для нашего организма, диктующая ему, как развиваться. На 99,9% он одинаков у всех людей, а наблю­даемая вариативность — это, используя все ту же аналогию, не более чем несколько заменен­ных букв в тексте.

Однако наша научная группа обнаружила, что наблюдаемые варианты — делеций и дуплика­ции — на деле весьма значимы. Скорее, они похожи не на опечат­ки, а на другие формулировки. Мы пытаемся объяснить, как это связано с аутизмом.

Мартин: И вы начали разгады­вать загадку, переформулиро­вав вопрос «что есть на самом деле?» на «что могло бы быть?». Затем сузили зону поиска и, основываясь на полученных данных, предложили гипотезу, которая делает проблему впол­не, скажем так, обозримой.

Шерер: Я обратил внимание на то, что делают больные аутизмом дети — например, они без конца ищут закономерности в цифрах — и стал изучать, почему они это дела­ют. Я пришел к выводу, что наличие генных делеций и дупликаций, известных как ошибки генного копи­рования, говорит о предрасположен­ности ребенка к отклонениям в умственном и психическом разви­тии, что и вызывает аутичное пове­дение. Нам уже удалось выделить несколько генов, отвечающих за предрасположенность к аутизму.

Мартин: Научные исследования обычно нацелены на то, чтобы получить надежные результаты, то есть результаты, которые могут быть воспроизведены снова и снова. Это основа научной методологии. Но, на мой взгляд, настоящие открытия сулит как раз ваш метод: поиск того вопроса, ответ на который не просто можно получить — он, кроме того, будет содержать действительно нужную нам информацию.

Мне кажется, невозможно одновременно строить надежную теорию и имеющую право на жизнь гипотезу. В первом случае от ученого требуется абсолютная объективность и непредвзятость, а во втором этими вещами отчасти жертвуют. На мой взгляд, провести это разграничение очень важно в научном поиске.

Шерер: Согласен. Когда исследо­ватель хочет получить надежный результат, он опирается на цифры, что зачастую приводит к утрате ню­ансов и искажению контекста; из-за этого он рискует упустить какие-то данные. Понимая важность постро­ения правомерной гипотезы, пусть даже в ущерб надежности, ученый сможет создать теорию, которая позволит ему сделать шаг вперед. Обратив внимание на выпадающие из закономерности данные, я увидел то, что не заметили другие исследова­тели. И когда официальное научное сообщество нам не поверило, мы поняли, что мы на верном пути и нас ждут большие открытия. Теперь, задним числом, нетрудно понять, что случаи вариативности генного копи­рования не были аномальными, они просто не вписывались в тогдашнюю научную догму.

Мартин: Согласно ортодоксаль­ному подходу мы должны плыть в неизвестное, отталкиваясь от из­вестного, уточняя и совершенствуя имеющиеся знания. В свое время я был бизнес-консультантом, и, ког­да мы начинали работу над новым проектом, подавляющее большинст­во моих коллег, скажем 85 процен­тов, первым делом спрашивали: «Есть у нас какой-нибудь отчет в PowerPoint о похожем случае — хочу посмотреть, что и как делать?» Нам нужен алгоритм, на который мы могли бы опереться. Безусловно, готовые формулы важны, они помо­гают работать эффективнее. Если у вас есть методика решения зада­чи, значит, есть и готовый сценарий действий, это сильно экономит время. Но в этом кроется и опас­ность — вы рискуете упустить какие-то аспекты проблемы.

Шерер: В исследованиях аутизма мы пока не дошли до построения алгоритма. Мы все еще пытаемся обозреть эту загадочную область с разных сторон и дорабатываем нашу теорию на основе новых знаний, которые получаем. Но придет время и для алгоритма. Возьмите проект генома человека: как только мы разгадали его тайну, мы смогли создать геномную карту. И лаборатории во всем мире стали координировать свои действия в соответствии с этим алгоритмом. Так что у алгоритмов масса преимуществ. Но, чтобы дойти до этой стадии, требуется время.

Роджер Мартин — декан Школы управления Ротмана Университета Торонто.

Стивен Шерер (Stephen Scherer) — всемирно известный ученый, занимающийся исследовани­ями в области аутических спект­ральных расстройств и геномики.