Экономика информации: от судебных решений до TikTok
Сотрудник Международной лаборатории теории игр и принятия решений Дмитрий Цилевич представил совместную работу с Эрве Муленом и Александром Нестеровым, посвященную многоэтапным системам принятия решений. Авторы рассматривают ситуации, в которых решение проходит через последовательные проверки, – от судебных процессов до медицинской диагностики и конкурсных отборов. Авторы задались вопросом, как именно следует организовать этапы и правила принятия решений для минимизации ошибок.
В качестве основного примера авторы используют судебную систему. На каждом этапе дело либо закрывается, либо передаётся дальше. Авторы поставили задачу найти оптимальный баланс: каждая проверка требует дополнительных ресурсов, но снижение их количества ведет к увеличению ошибок. В исследовании они показали, что как бы сложна ни была оптимальная архитектура, её всегда можно почти полностью заменить системой из двух этапов без заметной потери качества. При этом, если ресурсы жестко ограничены, одним из наиболее эффективных подходов будут параллельные проверки.
Доцент Школы финансов Сергей Степанов представил доклад о подходе сотрудников к работе в случае угрозы их замены. В любой иерархической системе есть напряжение между теми, кто принимает решения, и теми, кто оценивает их качество. Если сотрудник слишком слаб, его легко заменить, если же силён, то контроль теряет смысл. Автор решил показать, как различные подходы к задачам, оценке эффективности и структурам управления влияют на поведение управляющих.
Обычно вышестоящие органы не увольняют сотрудника при первом неудачном результате. Существует определенный порог, после превышения которого, если накопленные сигналы о качестве работы плохи, происходит замена. Автор показывает, что в случае ужесточения порога смещается смещать фокус от простых и безопасных задач к тем, которые лучше раскроют различия в качестве исполнителей.
Историческое измерение экономики информации было представлено в исследовании доцента Департамента теоретической экономики Дмитрия Веселова и сотрудника Брауновского университета Александра Яркина, посвященном механизмам лоббирования в XVIII-XIX веках. В условиях отсутствия формализованных лоббистских институтов в Великобритании и в США ключевым каналом давления на власть служили общественные петиции. В США, по историческим оценкам, до 70–90% законодательных нововведений в XIX веке начиналось именно с петиций. В Британии они исчислялись десятками тысяч, а количество подписей — миллионами.
Основная часть доклада была посвящена изменениям в теоретическом подходе к исследованию. Используя более реалистичную модель долгосрочных структурных изменений, согласованную с макроэкономической литературой, авторы анализируют влияние лоббирования на экономический рост и общественное благосостояние в долгосрочной перспективе. Также авторы разделили лоббирование на два вида: за общественные блага и в частных интересах. Результаты показали, что на ранних этапах экономического роста элиты заинтересованы в лоббировании общественных реформ, которые улучшают условия для всех и ускоряют рост. Однако по мере накопления богатства и закрепления экономических позиций всё больше ресурсов направляется на защиту частных интересов, рент и привилегий. На поздних стадиях развития практически все состоятельные группы переходят к лоббированию в собственных интересах.
Сотрудник Университета Глазго Константин Сорокин презентовал совместное исследование, посвященное роли информации в соревнованиях. Экономисты смотрят на политические кампании, судебные процессы, спортивные соревнования как на конкурс, в котором участники борются за приз и могут победить в зависимости от вложенных усилий. Игроки не могут изменить правила игры и лишь выбирают, сколько ресурсов потратить. Однако классические модели почти не учитывают ситуации, когда игроки не знают издержек или мотивации соперников, а именно так происходит в жизни чаще всего.
Авторы предложили дополнение к классической модели, которая будет работать и в условиях неполной информации. Авторы показывают, что действия игроков будут зависеть не от объема информации, которой они обладают, а от правил и дизайна самого соревнования. В качестве примера спикер использовал политические системы. В одной стране победа даёт полный контроль над ресурсами, а проигрыш наказывается, и дополнительные усилия лидера подавляют оппозицию. Во второй существуют независимые СМИ, сдержки и противовесы, а проигравшие не теряют политический капитал. Успех одного политика может мобилизовать поддержку для соперников. Авторы показывают, что в устойчивых демократиях неопределённость может усиливать политическую конкуренцию, тогда как в гибридных и авторитарных режимах, наоборот, ослабляет политическую борьбу.
На третьей секции доцент Департамента теоретической экономики Татьяна Майская представила исследование, проведенное совместно c сотрудниками университетов Бостона, Лондона и Университета ЛУИС в Риме. Авторы проанализировали парадоксальную ситуацию, в которой в ряде случаев обучение сотрудников усиливает прокрастинацию и замедляет выполнение работы. Авторы рассмотрели проблему в классической модели «принципал–агент», в которой есть руководитель, которому нужен результат, и исполнитель, который должен приложить усилие. Обучение в модели повышает продуктивность агента, не стоит принципалу денег, но требует времени. Это порождает конфликт интересов. Сотрудник понимает, что чем больше он узнает, тем эффективнее будет его работа. Поэтому он предпочитает подождать подготовки, и это ведет к классической спирали прокрастинации: сотрудник ждет следующего тренинга и не прилагает усилий к работе в данный момент. Руководитель же наоборот заинтересован в том, чтобы работа началась как можно раньше. Единственный рычаг управления в модели — скорость обучения.
Исследователи показали, что оптимальная стратегия — интенсивное обучение до определённого момента, а затем полная его остановка. Во время обучения сотрудник копит знания и подбирается к моменту, когда работа станет «выгодной». Но чтобы не уйти в ту самую спираль прокрастинации и заставить агента работать, руководитель должен дать ему понять, что дальнейшего обучения не будет. Так авторы показывают, что и в реальной жизни онбординги, курсы повышения квалификации, ревью и созвоны могут тормозить работу, и обучение лучше намеренно ограничить.
Аспирантка Парижской школы экономики Полина Борисова рассказала о том, почему в современном мире люди предпочитают смотреть короткие видео в TikTok, а не длинные ролики или другие виды контента. Согласно данным Pew Research, доля взрослых американцев, использующих TikTok, росла взрывными темпами в 2021–2024 годах. А просмотры YouTube Shorts за один год выросли почти в три раза, с 70 до 200 миллиардов в день. Обычно этот сдвиг объясняют сокращением внимания, импульсивностью и зависимостью от быстрых стимулов, однако автор показала, что такой выбор может быть рациональной стратегией.
Автор представила модель, в которой пользователь выбирает из вариантов, каждый из которых потенциально рискован. Просмотр каждого видео — это своеобразный эксперимент, и его длина напрямую определяет возможные издержки, например реклама, когнитивное усилие, потерянное время. В модели есть создатель контента, который может быть «хорошим» или «плохим». Пользователь этого не знает, но постепенно узнает с просмотром большего количества видео. В таком случае у пользователя есть две стратегии: эксплуатация или исследование. Если пользователь уже понял, что создатель ему нравится, то длинные видео позволяют дольше получать удовольствие от контента. Короткие же видео позволяют быстрее отсеивать плохой контент и плохих создателей. Это ускоряет обучение и снижает накопленные потери от неудачных экспериментов.
Автор показала, что предпочтение короткого или длинного контента зависит именно от издержек эксперимента. Если он дорог, то пользователю особенно важно быстро распознавать плохие варианты, и в этом случае выигрывает короткий контент. Если же экспериментирование дешёвое, например, отсутствует реклама или видео переключается автоматически, предпочтение смещается в сторону длинного контента. То есть один и тот же рациональный пользователь будет предпочитать разные форматы видео, и это будет зависеть в большей степени от дизайна самой платформы. В качестве примера автор приводит образовательный контент. Длинная лекция требует концентрации, и если она оказывается плохой, пользователь несет высокие издержки. Поэтому образовательные платформы вроде Coursera активно продвигают короткие видео. Даже отчёты компании показывают, что лекции короче десяти минут повышают проходимость курсов и удовлетворённость студентов.
На последней секции сотрудник Принстонского университета Федор Сандомирский представили дополнения в теорему Блэквелла. Она показывает, какие распределения убеждений вообще можно получить с помощью различных сигналов. Однако, как отметили авторы, теорема не показывает, как можно достигнуть того или иного результата, а лишь указывает на его существование. Авторы разработали дополнения к этой модели, которые и позволяют выявить тот самый сигнал, ведущий к определенному результату.
А сотрудник Петербургского кампуса Алексей Суздальцев представил доклад по совместной работе с доцентом Департамента теоретической экономики Павлом Андреяновым и коллегой из Университета Аризоны. Они подготовили дополнения к теории аукционов. Аукционы лежат в основе огромного числа реальных рынков, от онлайн-рекламы до госзакупок, но чем более реалистичной становится модель аукциона, тем менее пригодной она оказывается для анализа. Авторы показывают, что сложную многомерную задачу реализуемости и оптимальности аукционов можно свести к анализу одной одномерной кривой.
В целом воркшоп продемонстрировал, что современные исследования в экономике информации объединяет интерес к дизайну институтов, стратегическому использованию информации и долгосрочным последствиям решений. Доклады вызвали оживленные дискуссии, в ходе которых комментаторы предложили возможности для улучшения представленных моделей и потенциальные направления для расширения исследований.
Доцент департамента теоретической экономики