Одним из первых термин «ментальная модель» ввел американский философ и математик Чарльз Пирс. Следующим шагом в продвижении метода стали знаменитые ментальные карты (матрицы) и диаграммы, разработанные шотландский психологом Кеннетом Крейгом.
В XX веке ментальные модели изучали ученые, близкие к военным ведомствам. Они применяли их, в первую очередь американцы, для разрешения вооруженных конфликтов и проблем в переговорах. Одной из первых книг в этой сфере знаний стала книга майор Джеймс Ховарда, «Спотыкаясь о мир при планировании войны» [1].
Но, что такое «ментальная модель»?
Это представление мира в сознании человека [2].
Каждый субъект экономики, существуя в социуме, формирует свои ментальные модели относительно различных ситуаций, явлений и перспектив их развития.
Люди видят действительность не “как есть”, а через особые (нейропсихологические) фильтры которые:
“вычеркивают” из видимого мира элементы, не соответствующие культурной позиции человека;
“дорисовывают” отсутствующие элементы, усиливающие текущие желания человека;
придают больший или меньший вес внешним элементам в зависимости от того, подтверждают они предпочтения человека или нет.
Полезность ментальных моделей в том, что они помогают быстро принимать решения. Результат, тем эффективнее, чем больше модель адаптирована к окружающей действительности.
Одной из задач первого этапа формирования решения относительно той или иной ситуации (выбор стратегической цели, определение степени риска, процесс создания бренда, публичный конфликт) становятся поиск и извлечение ментальных моделей целевых групп. Поэтому в работе современного менеджера должны быть задействованы методики, позволяющие получить плохо осознаваемые и фиксируемые аудиторией элементы ментальных моделей.
В экономике идею ментальных моделей активно продвигает соратник известного инвестора Уоррена Баффета по Berkshire Hathaway Чарли Мангер. Он предлагает создать сеть (матрицу) моделей, с тем, чтобы решать проблемы наиболее эффективно.
Однако, по мнении Мангера не все могут формировать ментальные модели, т.к. умение решать проблемы не зависит от IQ. Необходимо иметь такие черты характера как – любознательность, честность, терпение, способность к самокритике и многообразие знаний.
Трудно представить все эти качества в одном человеке, но ими обладает «коллективный разум», структура которого очень сильно напоминает нейронные сети мозга человека, а методологию функционирования лучше всего описывает нечеткая логика. При этом необходимо понимать, что не следует автоматически переносить эти принципы и методологию в сферу экономики [3]. Необходим соответствующий механизм и инструменты
Найти их можно на предикативных рынках, с помощью краудсорсинга
Рынки предсказаний имеют важные отличия от фондовых рынков. Временные горизонты на них конечны, а исходы определены или заданы.
Составить представление, об этой технологии, можно посетив, крупнейший в мире рынок предсказаний Intrade.com, который служит платформой для создания прогнозов самой широкой тематики.
Есть и русскоязычные проекты, такие как Futuriti.ru и Supergu.ru.
Эти ресурсы объединяет следующий принцип: участники предикативных рынков делают ставки на те, или иные, события в будущем, имея при этом возможность заработать реальные деньги.
Краудсорсинг дает возможность топ-менеджеру найти ответы на многие вопросы к будущему, которые не поставишь на открытые торги. Точность прогнозов рынков предсказаний вполне удовлетворительна. В России практика применения краудсорсинга в бизнесе пока имеет единичный характер, на пример холдинг «АгроТерра» [4].
Особенность краудсорсинга в том, что в нем нет ни иерархии, ни методологов. Он выглядит как биржевая игра, где в качестве активов выступают прогнозы — некоторые события будущего. Все участники такой биржи выступают в качестве некоторого коллективного эксперта.
Такая форма прогнозирования и оценки исключает карьерные соображения, что нельзя исключить при ориентации на мнения офисных аналитиков. В большинстве случаев они будут прогнозировать для вас положительный тренд.
Вывод: Краусорсинг вполне применим для оценки эффективности инвестиционных проектов и уровня сопутствующих им рисков. При этом данную технологию целесообразно использовать, опираясь на технологии формирования ментальных моделей и ограничения, вытекающие из математики Банахова пространства и нечеткой логики.
Более широко культурные аспекты, касающиеся тематики статьи, раскрыты автором в его монографии [5].
Библиографический список
- Суханова, Мария. Рынок предсказаний 30.12.2014 http://www.iemag.ru/analitics/detail.php?ID=32601
- О’Коннор, Джозеф, Макдермотт, Иан. Искусство системного мышления: Необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем: Альпина Паблишер, 2014. – 256 с.- (8-е издание).
- Клейнер, Г.Б. Социально-экономические системы и сбалансированное управление. Системный анализ в проектировании и управлении. Труды IХ Международной научно-практической конференции. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2005, С.2.
- Хэгстром, Роберт Инвестирование. Последнее свободное искусство. Издательство: Олимп-Бизнес Год:2005 :288 стр..
- Солодов, А.К., Системная нейроэкономика: опыт построения модели национальной экономической системы и обеспечивающей её подсистемы финансового менеджмента (модель социального рынка): Монография / А.К. Солодов; Финуниверситет— М.: Александра К. Солодова, 2015. Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование).- URL:http://elib.fa.ru/fbook/solodov_neiroeconomika.pdf
Количество просмотров публикации: Please wait