Текст книги "Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет"

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}275
  «History for Lansing, MI: Friday January 13, 1978», Wunderground.com. http://www.wunderground.com/history/airport/KLAN/1978/1/13/DailyHistory.html?req_city=Lansing&req_state=MI&req_statename=Michigan.


[Закрыть]. 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.

В 2002 г. предприниматель по имени Эрик Флер, выпускник факультета вычислительной техники Университета штата Огайо, работавший на MCI, перевернул все с ног на голову. Он попросту стал собирать данные о прогнозах, выпущенных NWS, Weather Channel и AccuWeather, чтобы понять, какая модель прогноза более точна – правительственная или частная. Сначала он занялся этим исключительно для самообразования – он проводил своего рода широкомасштабный научный проект, – однако это увлечение довольно быстро превратилось в прибыльный бизнес с названием ForecastWatch.com, в рамках которого данные переупаковываются в модернизированные по заказам пользователей отчеты для клиентов, начиная от трейдеров на энергетическом рынке (для которых изменение температуры на долю градуса приравнивается к десяткам тысяч долларов) и заканчивая учеными.

Флер обнаружил, что явного победителя выявить не удается. Его данные показывали, что AccuWeather чуть лучше других удаются прогнозы по осадкам, Weather Channel – прогнозы по температуре, а прогнозы правительства достаточно точны во всем остальном. То есть в целом все прогнозы были достаточно хороши.

Но чем больше оказывался период прогнозирования, тем менее точными становились прогнозы (рис. 4.6). Допустим, прогнозы, создаваемые за восемь дней, достаточно хороши с точки зрения постоянства, однако не намного лучше климатологических.

А если интервал прогнозирования составляет девять и более дней, все профессиональные прогнозы оказывались стабильно хуже климатологических данных.

Лофт рассказывал мне, что в тех случаях, когда период прогнозирования даже немного превышает неделю, теория хаоса начинает брать верх над всем остальным, и динамическая память атмосферы полностью стирается. Хотя приведенная ниже аналогия вряд ли может считаться совершенно точной, она помогает нам подумать об атмосфере как о трассе для гонок NASCAR, в которой различные погодные системы представлены отдельными автомобилями. После первой пары десятков кругов по трассе и при условии знания стартового порядка машин мы можем сделать довольно неплохое предсказание порядка, в котором они будут проезжать мимо нас. Наши предсказания не будут идеальными: на них повлияют и неожиданные поломки, и пит-стопы, и заглохшие моторы, – но наш прогноз будет значительно лучше случайно выбранной последовательности.

Рис. 4.6. Сравнение прогнозов максимальной температуры{276}276
  Данные любезно предоставлены Эриком Флером из ForecastWatch.com.


[Закрыть]

Вскоре, однако, более быстрые автомобили начнут опережать более медленные, и через какое-то время ситуация станет непредсказуемой. Может получиться и так, что машина, занимающая второе место, будет ехать рядом с машиной, которая занимает 16‑е место (обгоняя ее почти на круг), и с машиной, находящейся на 28‑м месте (которую она один раз уже обогнала и которую собирается обогнать еще раз). Все то, что мы знали о начальных условиях гонки, теперь не имеет для нас никакой ценности. Аналогично, если в атмосфере достаточно долго циркулировали воздушные потоки, погодные параметры настолько слабо будут напоминать о своих начальных значениях, что исходные модели теряют любой смысл.

Тем не менее открытие Флера поднимает пару тревожных вопросов. Одно дело, если в долгосрочных прогнозах (после семи или восьми дней) компьютерные модели демонстрируют, в сущности, нулевые результаты. На самом же деле они показывают негативный результат. Он оказывается хуже, чем мы с вами могли бы получить, сидя дома и изучая таблицы долгосрочных погодных явлений. Как такое может быть? Возможно, это связано с тем, что в компьютерные программы заложена слишком высокая чувствительность к естественно возникающей обратной связи в погодной системе. Они начинают сами создавать обратную связь. И теперь дело не ограничивается тем, что сигнал подавляется шумом, дело в том, что сам шум начинает многократно усиливаться.

Стоит задаться еще более масштабным вопросом: почему, если эти долгосрочные прогнозы так плохи, их продолжают публиковать Weather Channel (10-дневные прогнозы) и AccuWeather (сайт, поднимающий планку до 15-дневного прогноза)?

Доктор Роуз считает, что серьезного вреда в этом нет; даже прогноз, основанный исключительно на климатологии, может тем не менее представлять некий интерес для потребителей.

Когда дело заходит о коммерческом прогнозировании погоды, статистическая реальность правильности перестает быть самым главным условием. Скорее, ценность в глазах потребителей возникает благодаря ощущению правильности.

Например, коммерческие синоптики редко предсказывают, что вероятность дождя составляет именно 50 %. С точки зрения потребителей, это может свидетельствовать об определенной нерешительности и желании избежать конкретики{277}277
  В сущности, прогнозирование дождя с вероятностью 50 % можно считать достаточно смелым прогнозом, поскольку в среднем в США дождь идет примерно 20 % дней в году.


[Закрыть]. Вместо этого они бросают монетку и округляют цифру до 60 или 40 %, хотя это делает прогнозы менее точными и менее честными{278}278
  В какой-то момент в преддверии президентских выборов 2012 г. я сообщил группе руководителей о том, что получил приглашение выступить на тему наиболее популярного на тот момент варианта исхода противостояния между Бараком Обамой и Митом Ромни (шансы на победу каждого составляли чуть меньше 50 %). Они потребовали, чтобы я перестал ходить вокруг да около и дал им ответ, который сам считаю истинным.


[Закрыть].

Флер также обнаружил еще один вопиющий пример фальсификации цифр, описывающий, пожалуй, один из самых главных секретов в прогнозной отрасли. Большинство коммерческих прогнозов погоды искажено, и, возможно, сознательно. В частности, прогнозы чаще говорят об осадках, чем они выпадают на самом деле{279}279
  Выявленное Флером искажение в отношении прогноза осадков в реальности возникает значительно реже. Это не обязательно означает, что синоптики предсказывают слишком небольшое количество осадков в зависимости от частоты возникновения дождей. На самом деле Флер также обнаружил, что синоптики склонны недооценивать величину осадков даже в случае самых суровых зимних метелей типа «Сноупокалиписа» в Нью-Йорке в 2012 г.


[Закрыть]. Метеорологи называют это «сдвигом в сторону осадков»». Чем дальше вы отклоняетесь от исходных данных, предоставленных правительством, и чем больше потребителей изучают ваши прогнозы, тем сильнее становятся искажения. Прогнозы «добавляют ценность», уменьшая при этом правильность.

Как понять, что ваш прогноз неверен

Один из самых важных тестов любого прогноза – и я бы даже сказал, что самый важный{280}280
  Хотя калибровка представляет собой очень важный способ оценки прогноза, она не сможет сказать вам всего. Например, в долгосрочной перспективе в любом случайно выбранном регионе США дождь идет в среднем 20 % дней. Поэтому вы можете создать хорошо откалиброванный прогноз, просто взяв за данность, что вероятность выпадения осадков – 20 %. Однако для создания подобного прогноза не нужны никакие навыки – вы просто следуете законам климатологии. Обратным свойством калибровки выступает «дискриминация» или «разрешение», то есть показатель изменчивости прогнозов от одного случая к другому. Синоптик, часто предсказывающий нулевую или 100 %-ную вероятность дождя, покажет более высокие результаты с точки зрения дискриминации, чем человек, пытающийся нащупать какое-то значение посередине. Хорошая оценка прогнозов учитывает и первое, и второе – как индивидуально, так и в составе статистических показателей типа показателя Бриера, пытающегося учесть оба этих свойства одновременно. Причина, по которой я считаю калибровку лучшим методом прогноза, достаточно прагматична – большинство экспертов в области прогнозирования не имеет никаких проблем с использованием дискриминации. Более того, они даже ей злоупотребляют – иными словами, их прогнозы слишком самонадеянны.


[Закрыть], – носит название калибровки. Насколько часто сбывались ваши прогнозы о том, что вероятность выпадения осадков составляет 40 %? Если в долгосрочной перспективе дождь действительно шел примерно в 40 % случаев, это значит, что ваши прогнозы хорошо откалиброваны. Если на самом деле дождь шел в 20 или 60 % случаев, о хорошей калибровке говорить не приходится.

Во многих областях добиться хорошей калибровки непросто. Для ее применения требуется, чтобы вы думали в понятиях вероятности, а это не очень хорошо получается у большинства из нас (включая и большинство «экспертов»-прогнозистов). По сути, такой подход предполагает борьбу с чрезмерной уверенностью в себе, которая в немалых дозах присутствует у большинства прогнозистов. Помимо этого, оценка предполагает изучение большого объема данных, то есть сотен созданных прогнозов[70]70
  Выявить плохо откалиброванный прогноз можно значительно быстрее. Если бы вы сказали, что некое событие имеет 100 %-ный шанс сбыться, однако этого не происходит (или, наоборот, мы наблюдаем то событие, вероятность которого, по вашему мнению, лишь 0 %), нам не нужно никаких дополнительных данных, чтобы понять, что прогноз оказался неверным. – Прим. авт.


[Закрыть].

Метеорологи вполне соответствуют этому стандарту. Они ежедневно прогнозируют температуру и вероятность дождя и других осадков в сотнях городов. В течение любого года они создают десятки тысяч прогнозов.

Подобная высокая частота прогнозов невероятно полезна не только в тех случаях, когда мы хотим оценить прогноз, но также и для самих прогнозистов – они будут получать заметную обратную связь, если делают что-то не так, а следовательно, и изменить свой курс. Например, некоторым компьютерным моделям свойственно проявлять небольшое искажение{281}281
  «Performance Characteristics and Biases of the Operational Forecast Models», National Weather Service Weather Forecast Office, Louisville, KY; National Weather Service, National Oceanic and Atmospheric Association; May 23, 2004. http://www.crh.noaa.gov/lmk/soo/docu/models.php.


[Закрыть] – они прогнозируют дождь чаще, чем тот идет на самом деле. Однако как только вам становится известно об этом искажении, вы можете его скорректировать. Аналогичным образом вы можете довольно быстро понять, что ваши прогнозы чересчур оптимистичны.

Оказалось, что прогнозы Национальной службы погоды на удивление хорошо откалиброваны{282}282
  Sarah Lichtenstein, Baruch Fischhoff, and Lawrence D. Phillips, «Calibration of Probabilities: The State of the Art to 1980», Decision Research, Perceptronics, for Office of Naval Research, 1986. http://www.dtic.mil/cgi-bin/GetTRDoc?AD=ADA101986.


[Закрыть] (рис. 4.7). Когда в ее прогнозе говорится, что вероятность дождя составляет 20 %, он действительно идет в 20 % случаев. Эта служба хорошо воспользовалась обратной связью, и ее прогнозы достаточно точны и честны.

Рис. 4.7. Оценка калибровки прогнозов Национальной службы погоды – расхождение между прогнозируемым и реальным выпадением осадков

Метеорологи Weather Channel немного лукавят, но при определенных условиях. Например, исторически сложилось так, что, когда они говорят о том, что вероятность дождя – 20 %, в реальности в эти дни дождь идет лишь в 5 % случаев{283}283
  J. Eric Bickel and Seong Dae Kim, «Verification of the Weather Channel Probability of Precipitation Forecasts», American Meteorological Society 136 (December 2008): pp. 4867–4881. http://faculty.engr.utexas.edu/bickel/Papers/TWC_Calibration.pdf.


[Закрыть]. Это делается сознательно, и Weather Channel даже согласен это признать. Все дело в экономических стимулах.

Люди замечают один тип ошибки – неспособность предсказать дождь – значительно чаще, чем другой – ложную тревогу. Если дождь начинается, когда не должен, они проклинают синоптиков за то, что им приходится отменять пикник, а неожиданный солнечный день воспринимается ими как приятный сюрприз. С научной точки зрения это не очень хорошо, однако как призналась мне доктор Роуз из Weather Channel: «Если бы прогноз был объективным и обладал нулевым искажением с точки зрения частоты и осадков, у нас возникли бы немалые проблемы».

При этом Weather Channel – достаточно консервативная организация (многие зрители даже ошибочно принимают ее за правительственную), и чаще всего она умело соответствует этой роли. Прогнозируемый ею «сдвиг в сторону осадков» ограничен небольшим преувеличением вероятности дождя даже в случае, когда его возникновение почти нереально – например, они говорят о 20 %-ной вероятности, когда ее реальное значение составляет 5 или 10 %. Таким образом она пытается обезопасить себя на всякий неблагоприятный случай. Во всех остальных случаях ее прогнозы хорошо откалиброваны (рис. 4.8). Когда ее сотрудники говорят, например, о 70 %-ной вероятности дождя, этим данным можно верить.

Рис. 4.8. Оценка калибровки прогнозов Weather Channel – расхождение между прогнозируемым и реальным выпадением осадков

Но когда речь заходит о прогнозах погоды на местных телевизионных каналах, можно и голову потерять. Здесь искажение начинает проявляться в полную силу, и правильность и честность страдают сильнее всего.

Канзас-Сити можно считать отличным рынком для прогнозов погоды – тут бывает и палящее жаркое лето, и холодные зимы, торнадо и засухи, а кроме этого, он достаточно велик, и в нем ведется трансляция всех основных кабельных каналов. Житель города по имени Дж. Д. Эгглстон начал отслеживать содержание прогнозов погоды на местных каналах, желая помочь своей дочери-пятикласснице с выполнением домашнего задания. Он посчитал этот анализ крайне интересным делом и занимался им в течение семи месяцев, публикуя результаты своего исследования в блоге Freakonomics{284}284
  J. D. Eggleston, «How Valid Are TV Weather Forecasts?» Freakonomics.com, Apr. 21, 2008. http://www.freakonomics.com/2008/04/21/how-valid-are-tv-weather-forecasts/comment-page-6/#comments.


[Закрыть].

Телевизионные синоптики обычно не уделяют особого внимания правильности. Напротив, их прогнозы были значительно хуже, чем прогнозы Национальной службы погоды, которые они могли бы бесплатно брать с сайта и транслировать в своих программах. Помимо всего прочего, они были ужасно откалиброваны. Согласно исследованию Эгглстона, в тех случаях, когда метеоролог из Канзас-Сити говорил о том, вероятность дождя составляет 100 %, обещанный дождь так и не начинался в трети случаев (рис. 4.9).

Рис. 4.9. Оценка калибровки прогнозов, передаваемых на местном ТВ-канале, – расхождение между прогнозируемым и реальным выпадением осадков

Синоптики даже не считали нужным за это извиняться. «Точность не входит в число критериев при найме метеорологов на работу. Главное – это не правильность прогноза, а то, как она презентуется», – сказал один из них Эгглстону. «Правильность не особенно важна для зрителей», – говорил другой. Судя по всему, они относятся к своей работе как к милому развлечению: кого волнует небольшое изменение прогноза – «сдвиг в сторону осадков», – если оно идет на пользу телекомпании? А поскольку публика в любом случае не думает, что наши прогнозы достаточно хороши, к чему нам беспокоиться из-за точности?

Эта логика начинает напоминать замкнутый круг. Синоптики на телевидении говорят, что им нет нужды делать точные прогнозы, поскольку, по их мнению, зрители все равно им не поверят. Однако у публики нет оснований им верить, поскольку их прогнозы неточны.

Проблема становится куда более масштабной, когда возникает некое не терпящее отлагательств событие – например, ураган «Катрина». Очень многие американцы получают информацию о погоде из местных источников{285}285
  По данным интервью с Максом Мэйфилдом.


[Закрыть], а не напрямую от Центра прогнозирования ураганов, поэтому они все равно будут надеяться, что люди с телевизионных каналов станут снабжать их точной информацией. При условии взаимного недоверия между синоптиками и общественностью последняя никогда не будет слушать, даже когда это оказывается самым важным.

Конус хаоса

Макс Мэйфилд сообщил Конгрессу, что он готовился к тому, что ураган, подобный «Катрине», может обрушиться на Новый Орлеан, почти всю свою 60-летнюю жизнь{286}286
  Мэйфилд родился 19 сентября 1948 г., и на момент возникновения «Катрины» ему было 56 лет. Сейчас ему около 65 лет.


[Закрыть]. Мэйфилд вырос в жестких погодных условиях – в Оклахоме, сердце «Аллеи Торнадо» – и начал свою карьеру в области прогнозирования в Военно-воздушных силах, где люди серьезно относятся к риску и создают настоящие боевые планы для противостояния неблагоприятным погодным условиям. Ему потребовалось немало времени, чтобы понять, насколько сложно для Национального центра слежения за ураганами доносить свои прогнозы до широкой публики.

«После урагана “Хьюго” в 1989 г., – вспоминал Мэйфилд, растягивая слова, как истинный уроженец Оклахомы, – я беседовал с ученым из Университета штата Флорида, изучающим проблемы поведения людей. По его словам, люди не реагируют на предупреждения об ураганах. Я почувствовал себя оскорбленным этим замечанием – разумеется, они это делают. Однако впоследствии я понял, что он абсолютно прав. Люди не реагируют на одну лишь фразу “предупреждение об урагане”. Они внимательно относятся к тому, что слышат от местных властей. Вам наверняка бы не понравилось, если бы синоптик или телевизионный диктор принимал решения о том, когда открывать убежища или менять схему дорожного движения».

Под руководством Мэйфилда Национальный центр по слежению за ураганами начал обращать значительно больше внимания на то, как он представлял свои прогнозы. В отличие от сайтов большинства правительственных учреждений, которые выглядят так, будто не обновлялись с первых дней существования интернета, центр уделяет огромное внимание дизайну своих продуктов и создает множество ярких и привлекательных графиков, позволяющих точно и интуитивно уловить информацию по разнообразным параметрам, начиная от скорости ветра и заканчивая силой возможного шторма.

Также Центр слежения за ураганами немало заботится о том, как представлять неопределенность в своих прогнозах. «Неопределенность – это фундаментальный компонент предсказания погоды, – сказал Мэйфилд. – Никакой прогноз не будет полным без описания этой неопределенности в той или иной форме». Вместо того чтобы показывать линию для предсказанной траектории урагана, их графики изображают конус неопределенности. «Некоторые люди называют его конусом хаоса», – рассказывает Мэйфилд. Конус показывает диапазон территории, где, вероятнее всего, приземлится глаз урагана{287}287
  Официально конус неопределенности призван покрывать две трети потенциальных мест обрушения шторма, хотя, по словам Макса Мэйфилда, в теории штормы остаются внутри конуса чаще, чем на практике.


[Закрыть]. Но Мэйфилда волнует то обстоятельство, что даже этого недостаточно. Такие важные проблемы, как внезапное наводнение (которое порой бывает чуть ли не опаснее самого урагана), может произойти далеко от центра шторма и значительно позже снижения пиковой скорости ветра. Ни один человек в Нью-Йорке не умер от последствий урагана «Ирен» в 2011 г., несмотря на массовый ажиотаж на тему урагана в СМИ, однако три человека погибли в результате наводнения в имеющем выход к морю Вермонте{288}288
  «Vermont Devastation Widespread, 3 Confirmed Dead, 1 Man Missing», BurlingtonFree-Press.com, August 29, 2011. http://www.burlingtonfreepress.com/article/20110829/NEWS02/110829004/Vermont-devastation-widespread-3-confirmed-dead-1-man-missing.


[Закрыть] после того, как телевизионщики выключили свои камеры.

Обычно Центр слежения за ураганами не издает руководств и указаний для местных официальных лиц, например, о способах проведения эвакуации жителей города. Вместо этого данная функция передается 122 местным офисам Национальной службы погоды, которые общаются с губернаторами и мэрами, шерифами и полицейским начальством. Официальная версия – местные власти смогут лучше понимать культуру и людей, с которыми им приходится сотрудничать. После разговора с Мэйфилдом я понял, что неофициальная причина состоит в том, что Центр хочет сохранить свою миссию максимально ясной. Он, и только он, издает прогнозы об ураганах, и ему важно, чтобы эти прогнозы были максимально точными и честными и исключали возможность появления любых потенциальных отвлечений от основной темы.

Однако такой подход – оставаться в стороне – не мог сработать в условиях Нового Орлеана. Мэйфилду было нужно поднять телефонную трубку.

Решения об эвакуации непросты отчасти и потому, что сама по себе эвакуация может оказаться смертельно опасной. Так, автобус с пациентами, эвакуированными из одной из больниц во время другого шторма 2005 г. (урагана «Рита»), попал в аварию и сгорел при выезде из Хьюстона, и в результате погибло 23 пожилых пассажира{289}289
  Associated Press, «Hurricane Rita Bus Owner Found Guilty», USA Today, October 3, 2006. http://www.usatoday.com/news/nation/2006%E2%80%9310%E2%80%9303-rita-bus_x.htm.


[Закрыть]. «Иметь дело с этими местными начальниками непросто, – говорит Мэйфилд. – Они смотрят на вероятностную информацию и превращают ее в решение. Идти или не идти. Да или нет. Они должны взять вероятностное решение и превратить его в нечто более конкретное».

В данном случае необходимость эвакуации была очевидной, однако сообщение никак не могло достигнуть адресата.

«У нас работал молодой человек по имени Мэттью Грин. Исключительный молодой человек с научной степенью в области метеорологии. Он координировал предупреждения местным властям. Его мать жила в Новом Орлеане. По какой-то причине она решила не покидать город. И вот представьте себе парня, который знает все об ураганах и управлении в кризисных ситуациях и даже не может эвакуировать собственную мать».

Поэтому Центр принялся обзванивать местных официальных лиц по всему побережью. В субботу 27 августа – после того, как прогноз ухудшился, но за два дня до того, как «Катрина» нанесла удар, – Мэйфилд разговаривал с губернатором штата Миссисипи Хейли Барбур, которая тут же распорядилась об обязательной эвакуации из самых уязвимых районов штата{290}290
  «Hurricane Katrina Timeline», The Brookings Institution. http://www.brookings.edu/fp/projects/homeland/katrinatimeline.pdf.


[Закрыть], и губернатором штата Луизиана Кэтлин Бланко, объявившей чрезвычайное положение. Бланко сообщила Мэйфилду, что ему стоит позвонить Рэю Нэйджину, мэру Нового Орлеана, который реагировал на происходившее значительно медленнее.

Нэйджин пропустил звонок от Мэйфилда, однако перезвонил ему сам. «Не помню в точности, что я говорил, – рассказывал мне Мэйфилд. – За эти два-три дня мы общались с кучей людей. Однако я абсолютно уверен, что сказал ему о том, что ему нужно принять жесткое решение, потому что на кону стоят жизни многих людей». Мэйфилд посоветовал Нэйджину издать приказ об обязательной эвакуации, и сделать это максимально быстро.

Вместо этого Нэйджин издал документ о добровольной эвакуации. В его администрации царило настроение в духе «все в порядке», но лишь приказ об обязательной эвакуации мог помочь людям почувствовать всю силу угрозы{291}291
  Douglas Brinkley, «How New Orleans Drowned», Vanity Fair, June 2006. http://www.vanityfair.com/politics/features/2006/06/brinkley_excerpt200606.


[Закрыть]. Без проведения обязательной эвакуации большинство жителей Нового Орлеана просто не могло бы выжить, когда на город в 1965 г. обрушился ураган «Бетси». Те, кто пережил это бедствие, сформировали определенный иммунитет. «Если мне удалось выжить после “Бетси”, я смогу выжить и в следующий раз. Мы умеем справляться с ураганами», – рассказывал позднее официальным лицам пожилой житель города, решивший остаться{292}292
  Keith Elder, et al., «African Americans’ Decisions Not to Evacuate New Orleans Before Hurricane Katrina: A Qualitative Study», American Journal of Public Health 97, supplement 1 (April 2007). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1854973/.


[Закрыть]. Реакция такого рода была вполне типичной. Исследования последствий «Катрины» и других ураганов показали, что человек, переживший один ураган, с меньшей охотой будет эвакуироваться при угрозе нового урагана{293}293
  H. Gladwin and W. G. Peacock, «Warning and Evacuation: A Night for Hard Houses», in Hurricane Andrew: Ethnicity, Gender, and the Sociology of Disasters (Oxford, England: Rout-ledge, 1997), pp. 52–74.


[Закрыть].

Причины, по которым Нэйджин запоздал с изданием приказа об эвакуации, остаются предметом споров – по одной из версий, он беспокоился из-за того, что владельцы гостиниц могут подать иск против властей, обвинив их в нарушении нормального хода работы{294}294
  Brinkley, «How New Orleans Drowned».


[Закрыть]. Как бы то ни было, он не объявлял об обязательной эвакуации до 11 часов утра воскресенья{295}295
  «Hurricane Katrina Timeline», Brookings Institution.


[Закрыть]. К этому моменту жители, не получившие четких указаний, уже находились в изрядном смятении. Одно из исследований показало, что примерно треть жителей, отказавшихся от эвакуации, не услышали приказа от властей. Еще одна треть услышала его, но посчитала, что в нем нет ясных инструкций{296}296
  «Houston Shelter Residents’ Reports of Evacuation Orders and Their Own Evacuation Experiences», in «Experiences of Hurricane Katrina Evacuees in Houston Shelters: Implications for Future Planning», by Mollyann Brodie, Erin Weltzien, Drew Altman, Robert J. Blendon and John M. Benson, American Journal of Public Health 9, no. 8 (August2006): pp. 1402–1408. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1522113/table/t2/.


[Закрыть]. Опросы людей, переживших стихийные бедствия, не всегда надежны – людям сложно выразить, почему они вели себя определенным образом в условиях серьезного эмоционального стресса{297}297
  Amanda Ripley, The Unthinkable (New York: Random House, 2008). Kindle edition.


[Закрыть], и лишь некоторая доля населения всегда скажет о том, что не слышала приказа об эвакуации, даже если он выпущен достаточно рано и повторен несколько раз. Однако в данном случае Нэйджин нес прямую ответственность за значительную часть возникшего смятения.

Разумеется, всегда найдется, кого винить в проблемах, вызванных приходом «Катрины», – в дополнение к Нэйджину можно упомянуть и о роли FEMA[71]71
  FEMA (сокр. от Federal Emergency Management Agency) – Федеральное агентство по чрезвычайным обстоятельствам.


[Закрыть]. Можно говорить о разной степени доверия к различным источникам – большинство людей эвакуировалось отчасти вследствие точного прогноза, сделанного Центром по слежению за ураганами. Если бы в результате урагана «Бетси» в 1965 г. до того, как появились более надежные прогнозы ураганов, были затоплены дамбы, то количество смертей в итоге могло бы оказаться значительно выше, чем после «Катрины».

Однако урок, который вытекает из опыта с «Катриной», состоит в том, что правильность – это лучшая политика для прогнозиста. С точки зрения прогнозов желание поставить политические соображения, личную славу или экономическое благосостояние выше истины прогноза можно считать настоящим смертным грехом. Иногда это делается с добрыми намерениями, однако всегда приводит к ухудшению прогноза. Центр по слежению за ураганами прикладывает огромные усилия, чтобы не позволять подобным обстоятельствам ставить под сомнение его прогнозы. И, возможно, не случайным является и тот факт, что в противовес всем примерам неудачных прогнозов, приведенных в этой книге, их собственные прогнозы улучшились на 350 % только за последние 25 лет.

«Роль прогнозиста состоит в создании наилучшего из возможных прогнозов», – говорит Мэйфилд. Все очень просто – однако прогнозисты во множестве областей раз за разом делают все не так.