Иллюзия знания. Почему мы никогда не думаем в одиночестве - читать онлайн книгу. Автор: Сломан Стивен, Филип Фернбах cтр.№ 58

Давайте попробуем рассмотреть эту проблему, используя аналогию. Выше мы уже предположили, что интеллект следует интерпретировать с точки зрения разделения умственного труда: то есть разум принадлежит сообществу, а не отдельным лицам, – и что разные люди играют разные роли, обеспечивая продуктивность сообщества в целом. Их можно сравнить с разными частями автомобиля, по-своему участвующими в разделении труда в процессе его движения. Каждая часть автомобиля выполняет свою работу, и все вместе они обеспечивают движение. При таком подходе оценку интеллекта индивидуумов можно уподобить проверке качества каждой из деталей автомобиля. Мы можем подвергнуть каждый узел нескольким сложным испытаниям – например взвесить детали, измерить их прочность и блеск, выяснить для каждой из них срок службы и цену. Мы можем проделать все это и ожидать, что обнаружим относительно высокую корреляцию для каждой части. Лучшие элементы будут изготовлены из более качественных материалов, нежели плохие части, и, скорее всего, они будут легче, прочнее, новее и дороже последних и будут ярче блестеть. Результаты каждого теста будут иметь значимую корреляцию с результатами всех прочих тестов – так же, как это имеет место при измерениях интеллекта. И мы действительно будем измерять нечто значимое, а именно качество частей автомобиля. Но разве при этом мы измеряем то, что является для нас самым важным? Ведь на самом деле нас интересуют свойства автомобиля как целого: его скорость, пробег и надежность. Нам не интересны обособленные характеристики его деталей. Мы хотим иметь не хорошие детали сами по себе. Причина в том, что если они будут хорошими, то, скорее всего, и автомобиль в конечном итоге будет лучше.

Возможно, иногда при проведении серии тестов у этих частей будут наблюдаться некоторые отклонения: например, лучшие шины не обязательно будут блестеть ярче остальных и самые лучшие колпаки на колесах не обязательно окажутся самыми дорогими (хотя все, конечно, зависит от того, какие именно качества колпаков вас интересуют). Лучшие предохранители не обязательно должны быть очень прочными, и лучшие радиоприемники – самыми легкими. Но тесты подсказывают нам, что следует считать хорошим, а что плохим: обычно вы хотите, чтобы детали вашего автомобиля работали лучше, а не хуже. Но суть ведь не в этом, лучшие детали иногда проходят тесты не лучшим образом. Дело в том, что тесты не обеспечивают прямых измерений того, что является для нас самым важным. Нам интересно, насколько хорошо работает автомобиль в целом. Нам нужны детали, которые обеспечивают эффективную работу машины в целом, а не просто демонстрируют хорошие показатели в ходе тестирования.

То же верно и в отношении людей. Для выполнения большинства заданий необходимы личности, обладающие разными навыками. Для управления компанией вам потребуются люди, проявляющие осторожность, и те, кто готов рисковать, спецы, которые хорошо работают с цифрами, и знатоки, которые хорошо работают с людьми. Человек, свободно и эффективно общающийся с другими, может испытывать отвращение к работе с цифрами, да и покупателям будет комфортнее общаться с продавцом, который не заставит их чувствовать себя дураками, делая при них сложные расчеты, ход которых они не в состоянии проследить.

Поскольку мы почти всегда работаем в составе группы, самое важное для нас – это способность коллектива выполнять поручаемые ему задания. Идет ли речь о врачах, механиках, исследователях или проектировщиках, конечный продукт все равно создает группа, а не какое-то отдельное лицо. В зачет идет именно этот конечный продукт. Так что на самом деле нам нужен показатель эффективности работы группы, а не оценки интеллекта ее членов. Один из подходящих для этого методов предложила профессор Анита Вулли из школы бизнеса Теппера (173). Вместо того чтобы тестировать людей индивидуально, исследователи сформировали 40 групп по 3 человека и дали каждой серию разнообразных тестов, подразумевающих проведение мозгового штурма. Использовались модульные задания по пространственному мышлению (расширенных прогрессивных матриц Равена), которые часто применяются для быстрой оценки интеллекта в заданиях, связанных с вынесением моральных суждений, тестах типа планирования поездки и типичных групповых обследованиях. Каждая группа выполняла все задания в полном составе.

Из работ, касающихся тестирования физических лиц, нам известно, что показатели, демонстрируемые человеком в каком-то одном когнитивном тесте, имеют положительную корреляцию с его показателями в любом другом когнитивном тесте. Гипотеза коллективного интеллекта гласит, что аналогичная корреляция справедлива и для групп, то есть что показатели данного коллектива для всех групповых заданий будут иметь положительную корреляцию и, следовательно, анализ результатов для групп позволяет определять для них обобщенный показатель, аналогичный g для индивидуумов (для коллективного интеллекта он обозначается у исследователей буквой с). Эта гипотеза получила экспериментальное подтверждение. Хотя в некоторых случаях коэффициент корреляции был сравнительно низким, позитивная корреляция все же имела место для всех заданий в том смысле, что у группы, хорошо справившейся с одним заданием, повышается вероятность успешного выполнения другого (по сравнению с группой, хуже выполнившей первое задание). Это и позволило обнаружить фактор с.

Исследователи также предположили, что коэффициент с должен быть лучшим показателем, прогнозирующим успех последующей работы другой целевой группы, нежели индивидуальные оценки интеллекта. Иными словами, была проверена гипотеза о том, что интеллект группы должен быть больше суммы индивидуальных интеллектов в группе. Для проверки этой гипотезы исследователи давали каждой группе задачи, не связанные с профессиональными обязанностями ее членов (компьютерные шашки), и смотрели, окажется ли показатель с лучшим показателем, прогнозирующим эффективность игры группы против компьютера, нежели результаты оценки интеллекта отдельных членов. Так и оказалось. Показатель с оказался хорошим индикатором вероятности успеха группы в игре в видеошашки, а индивидуальные оценки интеллекта в прогностическом отношении были бесполезны. Для прогнозирования эффективности группы необходимо оценивать ее в целом. Приведем еще одну аналогию: если вы нанимаете компанию, чтобы обновить свою кухню, лучше пригласить группу работников не очень высокой квалификации, которые, однако, хорошо взаимодействуют между собой, чем собрать группу прима-мастеров, которые блестяще справляются со своими конкретными заданиями, но не могут правильно совместить кухонные шкафы с кухонным столом.

Теперь у нас есть мера группового интеллекта – показатель с, который следует использовать вместо меры индивидуального интеллекта – показателя g, и мы прошли полный круг: существует доказательство того, что за показателем с стоит нечто реальное, поскольку его можно измерять с достаточной надежностью, но при этом мы возвращаемся к нашему исходному вопросу об интеллекте: что именно мы все-таки измеряем? Чем в действительности отличаются эффективные команды от неэффективных и какая характеристика помогает предсказать, насколько хорошо данная команда справится с групповым заданием по сравнению с другими группами?

Вулли и ее коллеги предложили, скажем так, начальный вариант ответа на этот вопрос. В каждой группе они провели некоторые дополнительные измерения и обнаружили, что показатели сплоченности группы, мотивации и удовлетворенности ее членов не помогают прогнозировать эффективность работы коллектива. Но есть показатели, помогающие прогнозированию: это синтонность (которая внешне проявляется в виде сочетания внутренней уравновешенности с эмоциональной отзывчивостью и общительностью), частота смены групп и доля женщин в группе. Полученные ими данные свидетельствуют о том, что большее число женщин в группе повышает ее общую эффективность, потому что это делает группу более синтонной (тот, кто бывал в мужских раздевалках, этому нисколько не удивится).