Введение

Поведенческий феномен

Информационный каскад – это явление, описанное в поведенческой экономике и теории сетей, при котором ряд людей принимают одно и то же решение последовательно. Оно схоже, но отличается от поведения стада. Информационный каскад обычно рассматривается как двухэтапный процесс. Для начала каскада индивид должен столкнуться с ситуацией, требующей принятия решения, как правило, двоичного. Во-вторых, на это решение могут влиять внешние факторы, такие как наблюдение за выбором других и кажущиеся результаты. Двухэтапный процесс информационного каскада можно разложить на пять основных компонентов:

Необходимо принять решение – например, принять новую технологию, носить новый стиль одежды, посетить новый ресторан или поддержать определенную политическую позицию.
Существует ограниченное пространство для действий (например, решение принять или отклонить).
Люди принимают решения последовательно, и каждый человек может наблюдать за выбором, сделанным теми, кто действовал раньше.
Каждый человек обладает некоторой информацией, помимо собственной, которая помогает ему в принятии решения.
Человек не может напрямую наблюдать за внешней информацией, которой обладают другие, но он может делать выводы об этой информации, основываясь на их действиях.

Социальные перспективы каскадов, предполагающие, что агенты могут действовать иррационально (например, вопреки тому, что они считают оптимальным), когда социальное давление велико, дополняют концепцию информационных каскадов. Чаще проблема заключается в том, что концепция информационного каскада смешивается с идеями, не соответствующими двум ключевым условиям процесса, таким как социальное доказательство, распространение информации и социальное влияние. Фактически, термин «информационный каскад» даже использовался для обозначения подобных процессов.

Базовая модель

В этом разделе приведены некоторые базовые примеры информационных каскадов, как это было первоначально описано Бикчандани и др. (1992).

Качественный пример

Информационные каскады возникают, когда внешняя информация, полученная от предыдущих участников события, пересиливает собственный частный сигнал, независимо от того, насколько верна первая информация по сравнению со второй. Эксперимент, проведенный Андерсоном, является полезным примером этого процесса. Эксперимент состоял из двух урн, обозначенных А и В. В урне А содержалось два шара с обозначением "а" и один с обозначением "b". В урне B – один шар с обозначением "а" и два с обозначением "b". Урна, из которой должен быть вынут шар во время каждого запуска, определяется случайным образом с равной вероятностью (путем броска кубика). Содержимое выбранной урны высыпается в нейтральную емкость. Затем участникам в случайном порядке предлагается вынуть из этой емкости шар. Весь этот процесс можно назвать "запуском", и выполняется несколько таких запусков. Каждый раз, когда участник берет шар, он должен решить, из какой урны он был взят. Затем его решение объявляется для всех остальных участников. Таким образом, (n+1)-й участник располагает информацией о решениях, принятых всеми n предыдущими участниками, а также своим частным сигналом – обозначением на шаре, который он вынул. Экспериментаторы обнаружили, что информационный каскад наблюдался в 41 из 56 таких запусков. Это означает, что в запусках, где произошел каскад, по крайней мере один участник отдал предпочтение более ранним решениям, чем своему собственному сигналу. Такое явление может привести к неверному результату. Это явление известно как "обратный каскад".

Полученные условия

Каскады всегда будут происходить – как обсуждалось, в простом режиме вероятность возникновения каскада стремится к 1 по мере того, как число людей, принимающих решения, стремится к бесконечности. Каскады могут быть ошибочными – поскольку агенты принимают решения, обладая ограниченной рациональностью и вероятностными знаниями об истинном положении вещей (например, о том, является ли принятие или отклонение правильным решением), ошибочное поведение может распространяться по системе как каскад. Каскады могут основываться на малом количестве информации – математически, каскад бесконечной длины может возникнуть, основываясь лишь на решениях двух человек. В более общем смысле, небольшая группа людей, активно продвигающих идею как рациональную, может быстро повлиять на гораздо большую часть населения.

Каскады хрупки – поскольку агенты не получают дополнительной информации после того, как разница между a и b превышает 2, и поскольку такие различия могут возникать при небольшом числе агентов, агенты, рассматривающие мнения тех, кто принимает решения на основе фактической информации, могут быть легко отговорены от своего выбора. Исследования показывают, что при продаже дома продавцу может быть выгодно начинать с высоких цен, поскольку неудача в продаже по низкой цене может указывать на низкое качество и спровоцировать каскад отказов от покупки, в то время как неудача в продаже по высокой цене может быть расценена как завышенная цена, после чего цены можно будет снизить для совершения сделки. Даниэль Сгрой (2002) показал, что фирмы могут использовать "первопроходцев", которым предоставляется возможность совершить покупку раньше других, чтобы запустить информационный каскад посредством их ранних и публичных решений о покупке, а работа Дэвида Гилла и Даниэля Сгроя (2008) показала, что ранние публичные тесты могут иметь аналогичный эффект (и в частности, успешное прохождение "сложного теста", предвзятого в отношении продавца, может само по себе инициировать каскад). Бозе и др. исследовали, как цены, устанавливаемые монополистом, могут меняться в условиях потенциального каскадного поведения, когда монополист и потребители не уверены в качестве продукта.

Примеры и области применения

Информационные каскады возникают в ситуациях, когда наблюдение за тем, как многие люди делают один и тот же выбор, предоставляет доказательства, перевешивающие собственную оценку. То есть человек рассуждает так: "Более вероятно, что ошибаюсь я, чем все эти другие люди. Следовательно, я поступлю так же, как они". В так называемом репутационном каскаде, те, кто реагирует позже, иногда соглашаются с решениями тех, кто отреагировал раньше, не только потому, что считают первых правыми, но и из-за опасения, что несогласие повредит их репутации.

Исторические примеры

Небольшие протесты начались в Лейпциге, Германия, в 1989 году с горстки активистов, бросивших вызов Германской Демократической Республике. На протяжении почти года протестующие собирались каждый понедельник, и с каждым разом их становилось немного больше. Было замечено, что медленный темп внедрения был связан с тем, что фермеры больше ценили мнение друзей и соседей, чем слова продавца. См. оригинальный отчет.

Эмпирические исследования

В дополнение к приведенным выше примерам, существование информационных каскадов было продемонстрировано в ряде эмпирических исследований. Вероятно, наиболее показательный пример, уже упомянутый выше, – это создание статистической модели информационных каскадов, требующей совершения действия. Авторы применяют эту модель к поведению людей, идущих в кинотеатр на недавно вышедший фильм. Де Вани и Уоллс подтверждают свою модель на этих данных, обнаружив схожее паретовское распределение доходов для различных фильмов. Уолден и Браун также используют исходную модель информационного каскада, адаптируя ее к оперативной модели, более практичной для реальных исследований, что позволяет проводить анализ на основе наблюдаемых переменных. Уолден и Браун тестируют свою модель на данных о внедрении новых технологий предприятиями, подтверждая свою гипотезу о роли информационных каскадов в этом процессе.

Юридические аспекты

Негативные последствия информационных каскадов иногда вызывают юридические проблемы, и для их нейтрализации были приняты законы. Профессор права Уорд Фарнсворт проанализировал правовые аспекты информационных каскадов и привел несколько примеров в своей книге "Юридический аналитик": во многих военных судах офицеры, голосующие по делу, голосуют в порядке убывания ранга (начинает офицер с самым низким рангом), и он предположил, что это делается для того, чтобы офицеры младшего ранга не поддавались влиянию каскада и не голосовали вместе со старшими офицерами, чье суждение считается более точным; еще один пример – в таких странах, как Израиль и Франция, существуют законы, запрещающие публикацию результатов опросов за несколько дней или недель до выборов, чтобы предотвратить влияние информационного каскада на результаты голосования.

Глобализация

Одно исследование информационных каскадов сравнило ход мыслей греческих и немецких органических фермеров, выявив различия, обусловленные культурными и социально-экономическими факторами. Более того, концепция каскадов была применена к таким явлениям, как финансовая волатильность и денежно-кредитная политика. В 2004 году Гельмут Вагнер и Вольфрам Бергер предложили использовать каскады как аналитический инструмент для изучения изменений на финансовом рынке в условиях глобализации. Вагнер и Бергер отметили структурные изменения в понимании финансовых рынков, вызванные глобализацией, что привело к волатильности потоков капитала и породило неопределенность, повлиявшую на центральные банки. Кроме того, информационные каскады помогают понять истоки террористической тактики. После нападения группировки "Черный сентябрь" в 1972 году было трудно не заметить сходство между их методами и тактикой группировки Баадера-Майнхофа (также известной как "Фракция Красной Армии" [RAF]). Все эти примеры демонстрируют, как процесс каскадов проявляется на практике. Важно понимать механизм каскадов для дальнейшего развития в условиях глобализирующегося мира. Создание основы для понимания распространения информации в транснациональных и многонациональных организациях, и шире, критически важно для современного общества. Таким образом, каскады, как общее понятие, охватывают широкий спектр различных концепций. Информационные каскады лежат в основе передачи, изменения и интерпретации информации в различных культурах и странах.