ответит одобрением и таким образом положит начало восходящему каскаду. Но рассмотрим случай, когда жребий вынуждает В отказаться от решения. Выходит, речь идет об одном одобрении и одном отказе.
Когда С взвешивает свои шансы, он располагает только открытой информацией с одинаковой вероятностью верного выбора, и 60-процентным шансом( согласно нашему примеру) получения собственного сигнала Н. В сущности, выходит так: мы имеем 60 % вероятности, что С одобрит решение. Если С действительно одобряет решение, участник D затем положит начало восходящему каскаду, невзирая на собственный сигнал, из-за огромного объема общедоступной информации в пользу принятия данного решения. С другой стороны, если С принимает частный сигнал L и отказывается от решения, то для Dбудут существовать два открытых сигнала, обозначающих отказ( участники В и С) и только один в поддержку данного решения( А).
Рассмотрим также ситуацию, когда А принимает решение об отказе, получив сигнал L, вероятность чего составляет в нашем примере 40 %. В этом случае нисходящий каскад, в котором все делают неверный выбор, начнется на участнике С, если участник В также принимает сигнал L, или если В получает частный сигнал H, но результат жребия вынуждает его отказать. Однако, если после подбрасывания монеты В вынужден одобрить решение, тогда С также одобрит и положит начало восходящему каскаду, или С( в результате совмещения общественного и частного сигналов, а также результатов жребия) ответит отказом и таким образом оставит для последующих участников очереди смешанные сигналы.
Такие смешанные сигналы будут актуальны до тех пор, пока сочетание выпавшего результата, общедоступной и частной информации вызовет восходящий или нисходящий каскад.
Такая модель допускает более сложное толкование с применением вероятностных понятий. Участник цепочки отслеживает ряд выборов, которые делаются предыдущими участниками, что является открытой информацией, и устанавливает, какой частной информацией они располагали. Если говорить более точно, то каждый в отдельности высчитывает вероятность лучшей альтернативы – отказа или согласия, основываясь на выборах, сделанных до него.
Его сигнал, таким образом, если он ещё не стал частью каскада, будет служить для корректировки « предшествующей » вероятности с помощью его собственного « объективного » сигнала, а также получить данные о « последующей » вероятности. Читатели, знакомые со статистической теорией, поймут, что наши игроки вовлечены в байесовскую схему принятия решений. <...>
Реальность
Один из способов приблизить модель к реальности – предположить, что у одних индивидов сигналы точнее, чем у других, и что участники с более высокой точностью сигнала известны. Вспомним здесь лидеров модной индустрии или руководителей сообществ. Если участник с наиболее высокой точностью выбирает первое( что очень вероятно, поскольку все остальные участники, мысля рационально, пропускают его в начало очереди), его поведение будет имитироваться всеми остальными, поскольку второй участник согласится с суждением своего предшественника, не будет учитывать собственный сигнал и таким образом положит начало новому каскаду.
Если давать право первого выбора индивидам с более точным сигналом, это может привести как к положительным, так и к отрицательным результатам, в зависимости от того, насколько их точность превосходит точность других индивидов. С одной стороны, у более точного участника есть больше шансов сделать верный выбор, есть большая вероятность начала восходящего каскада. В конечном счёте, если его сигнал точен на 100 %, восходящий каскад начнется с вероятностью один.
С другой стороны, если точность сигнала индивида превосходит точность сигналов других ненамного, и случается так, что индивид получает сигнал L, начинается неверный каскад, в котором не будет учтена вся накопившаяся информация, поскольку все последователи копируют действия участника, обладающего наиболее точным сигналом. В этом случае индивиды с наименее точным сигналом должны первыми принять решение, поскольку их действия- не просто имитация, они