Owieczki

Zachowania stadne, czyli dlaczego podążanie za tłumem jest (nie)racjonalne Banerjee A. V., "A Simple Model of Herd Behavior," 1992

Bardzo długo można by wymieniać sytuacje, w których decyzje innych wpływają na nasze własne. Na przykład często decydujemy się odwiedzać sklepy lub restauracje, które wydają się nam popularne. Już Keynes1 sugerował w 1936 r., że również inwestorzy na rynkach finansowych zachowują się w podobny sposób2. Autorzy literatury dotyczącej płodności sugerują często, że na wiele decyzji — np. o liczbie dzieci, używaniu (bądź nie) antykoncepcji, itp. — silnie wpływa zachowanie naszych sąsiadów. Okazuje się również, że ten sam czynnik wpływa na decyzje firm o wprowadzeniu nowych technologii. Różne badania wskazują, że wyborcy ulegają wpływowi sondaży przedwyborczych i częściej głosują na kandydatów, którzy prowadzą w tych sondażach. Mechanizmy podobnego typu oddziałują na badaczy akademickich gdy, np. decydują się pracować nad tematem uznanym w danej chwili za “gorący”3.

Abhijit Banerjee pokazuje prosty mechanizm, który wyjaśnia przyczyny oraz skutki tego typu zachowań. W ramach jego modelu zwracanie uwagi na to co robią inni jest racjonalne, bo wybory te mogą transmitować informacje dostępne dla innych, ale niedostępne dla nas. Próba ich wykorzystania skutkuje często zachowaniami stadnymi — wszyscy robią to, co robi cała reszta, nawet jeśli ich własne przekonania sugerują robienie czegoś zupełnie innego.

To z kolei powoduje, że sama próba wykorzystania informacji zawartych w decyzjach innych czyni wybory indywidualne mniej wrażliwymi na informacje dostępne bezpośrednio poszczególnym osobom. Skutek jest taki, że komunikat związany z moją decyzją staje się mniej użyteczny dla innych. Banerjee pokazuje, że wartość informacyjna, jaką niosą ze sobą decyzje innych, może być czasem tak niska, że lepiej byłoby odciąć niektórych decydentów od informacji o tym, co zrobili inni.

Brzmi mgliście? Przykład “z życia” Banerjeego powinien wyjaśnić istotę jego rozumowania. Większość z nas musiała kiedyś wybrać między dwiema restauracjami, które są dla nas właściwie nieznane. Rozważmy teraz sytuację, w której 100 osób stoi właśnie przed tym problemem.

Wyobraźmy sobie dwie restauracje, A i B, tuż obok siebie. Załóżmy, że według panującej opinii A jest lepsze od B z prawdopodobieństwem 51%, a B lepsze od A — z prawdopodobieństwem 49%. Klienci przybywają kolejno do restauracji i obserwują wybory swoich poprzedników, po czym sami decydują, który lokal odwiedzić. Poza znajomością powszechnej opinii dotyczącej restauracji, każdy klient otrzymuje indywidualny sygnał wskazujący mu lepszy lokal. Sygnał ten może być oczywiście błędny, ale załóżmy, że jego jakość jest jednakowa dla każdego klienta, tj. każdy klient otrzymuje poprawny sygnał z jednakowym prawdopodobieństwem.

Załóżmy, że 99 spośród 100 osób otrzymało sygnał B, ale jedyna osoba, której sygnał zasugerował A, wybiera jako pierwsza. Oczywiście pierwszy klient pójdzie do A. Druga osoba będzie wiedziała, że pierwsza osoba otrzymała sygnał A, podczas gdy jej własny sygnał sugeruje B. Ponieważ sygnały są tej samej jakości, ich wpływ się zeruje i racjonalny wybór to A — opcja lepsza według powszechnej opinii.

Tak więc druga osoba wybiera A niezależnie od jej sygnału. Jej decyzja nie dostarcza żadnej nowej informacji następnej osobie: trzecia osoba znajduje się więc w dokładnie takiej samej sytuacji jak osoba druga. Dlatego powinna dokonać tego samego wyboru, i tak dalej. Wszyscy lądują w restauracji A, mimo że biorąc pod uwagę całą dostępną wiedzę niemal z pewnością B jest lepsze.

By odkryć, co poszło nie tak, zauważmy że jeśli zamiast drugiej osoby mielibyśmy kogoś, kto zawsze wybiera zgodnie ze swoim sygnałem, trzecia osoba wiedziałaby, że sygnał drugiej osoby wskazywał B. Trzecia osoba wybrałaby wówczas B i tak też uczyniliby wszyscy inni.

Banerjee pokazuje, że równie frapujące wyniki można otrzymać w wielu innych okolicznościach niż przedstawione w powyższym przykładzie. Co więcej skrajny przypadek w którym nikt nie podejmie właściwej decyzji zachodzi z dodatnim prawdopodobieństwem niezależnie od liczby decydentów. Ten wniosek różni się od sytuacji, gdy wybory są dokonywane bez patrzenia na innych (tj. tylko na podstawie własnej wiedzy). W tym przypadku dla odpowiednio dużej populacji decydentów ktoś musi wybrać poprawnie, ponieważ indywidualne informacje są niezależne.

Zachowania stadne mają charakter sprzężenia zwrotnego, tzn. jeśli dołączamy do tłumu, zachęcamy innych do tego samego. W rezultacie dokładnie ta sama sytuacja decyzyjna może generować bardzo różne wybory decydentów. Sygnały (które są częściowo losowe i nie muszą być poprawne) paru pierwszych osób wyznaczają, gdzie powstanie pierwszy tłum, do którego dołączy reszta. Ten wniosek rzuca światło na obserwację “nadmiernej zmienności” w kontekście wielu rynków aktywów oraz na częste i — wydawałoby się — nieprzewidywalne zmiany w modzie.

Co zrobić, aby zapobiec tak fatalnym rezultatom? Decyzja drugiej osoby, by zignorować jej własną informację i podążyć za tłumem, generuje niekorzystny efekt domina4. Gdyby ta osoba wykorzystała swoją własną wiedzę, jej decyzja byłaby komunikatem dla reszty klientów, co z kolei zachęciłoby ich również do skorzystania z własnych informacji. W przypadku omówionym wyżej wszyscy zdecydowali się podążyć za tłumem. Dlatego wiedząc o możliwości zaistnienia tego typu problemu, zanim kolejność wybierania zostanie upubliczniona, decydenci mogą umówić się, żeby odciąć pierwszych paru decydentów od informacji o decyzjach swoich poprzedników. To zapobiegnie powstaniu przypadkowego tłumu, który zwiedzie całą resztę.

Kończąc lekturę tego postu, czytelnik może odczuwać niedosyt. Prostota w rozumowaniu Banerjeego jest uderzająca — czy aby nie zachodzi ona za daleko w stosunku do rzeczywistości? Czy model ignorujący miriady czynników decyzyjnych, które napotykamy na co dzień, może cokolwiek wnosić do naszego zrozumienia świata?

Odpowiedzi na te pytania (i wiele innych) — wkrótce na Hummusie. Prosimy nie regulować odbiorników.

We wpisie wykorzystałem zdjęcie wykonane przez dlsee dostępne na licencji creative commons.


  1. Keynes, J. M.,Ogólna teoria zatrudnienia, procentu i pieniądza, 1936.  

  2. Słynny przykład “konkursu piękności“. 

  3. Odnośniki do literatury na wszystkie wymienione tematy można znaleźć w omawianym artykule: Banerjee, Abhijit V. “A simple model of herd behavior.” The Quarterly Journal of Economics (1992): 797-817

  4. Precyzyjniej: negatywny efekt zewnętrzny.