«МИЭФ делает все для того, чтобы ученые занимались наукой, а не бумагами»
Татьяна Майская, выпускница МГУ и Калифорнийского технологического университета, начала работать в Вышке в 2017 году. Сейчас она ведет курсы в МИЭФ и на ФЭН и работает над исследованиями в сфере поведенческой экономики и экономики информации. В интервью Татьяна рассказала, как выбрать PhD-программу с помощью метания дротиков, чем феномен «многорукого бандита» полезен для бизнеса и почему Вышка – идеальное место для исследовательской работы.
Чем вам нравилось заниматься в студенчестве, и какую роль это сыграло в том, что вы специализируетесь на экономике информации?
Мне всегда было интересно все, что связано со сбором информации. Сейчас много информации находится в свободном доступе, и меня привлекает взаимодействие с ней с точки зрения времени и ментальных возможностей. Мои исследовательские интересы находятся на стыке математики и экономики и связаны с теоретическими моделями, задачами оптимизации сбора информации, когда нужно понять феномен принятия решения человеком на основе выбранных им данных.
По природе я математик. Мне нравится сам процесс решения задач, поиск ответа, когда все, что тебе нужно, задано в условии. Например, в процессе жизни человеку приходится принимать решения, которые сильно корректируют дальнейший путь и призвание. Сам факт принятия таких решений и навел меня на мысль: неплохо бы изучить то, как же люди это делают.
Лично для меня одно из таких важных решений было принято в 2012 году, когда я выбирала, на какие PhD-программы подавать документы. Проблема была в отсутствии полезной информации о программах, кроме мест в рейтингах было совершенно неясно, чем конкретно они различаются.
Поиск PhD-программ закончился для меня тем, что я просто кидала дротики в карту США и попала в Калифорнийский технологический институт
Хоть это и был радикальный метод, но он мотивировал меня к исследованию человеческих решений, которые в конечном счете сформированы определенными данными. Или их отсутствием.
Почему именно «карта США», а не Австралии или Южной Африки?
Если ехать за PhD в Америку, то тебе оказывается открыт весь мир. Спасибо Андрею Бремзену (преподаватель, специалист по аукционам и теории игр, профессор департамента финансов и матметодов РЭШ – прим.), который мне вовремя это сказал. Входя в его кабинет, я была уверена, что хочу учиться в Европе, потому что она ближе. Выходила я уже с твердым намерением подаваться только в США, поскольку туда можно поступить сразу после бакалавриата – но я все же начала учебу там с магистратуры. В целом во многих областях в США есть передовые лаборатории, особенно в Калифорнии, где можно получить поистине уникальный опыт работы с учеными и проектами. Также программы США дают хорошие связи с академическим сообществом и индустрией, не говоря о перспективах по зарплате. Такое «переключение» в принятии решения – мой личный пример того, как один разговор может изменить всю жизнь.
Каким академическим авторитетом вы являетесь для нынешних студентов?
Я ловлю себя на мысли, что копирую поведение своего научного руководителя в Калифорнийском технологическом университете, где получала PhD. Он давал очень много свободы, и нужно было формулировать свой запрос так, чтобы понять – когда и зачем к нему подойти. Инициатива всегда должна исходить от студента, и пока это до меня доходило, я теряла время. Моя дверь всегда открыта для ребят, можно зайти или написать на почту, но мне важно сформировать у них автономность и осознанность, чтобы студенты понимали – это нужно в первую очередь именно им. Уже в бакалавриате стоит выработать у студентов навыки самоорганизации в исследованиях, поэтому в идеале академическое наставничество – это баланс свободы и точечных советов по конкретным вопросам.
В чем главная сложность обучения на PhD?
Почти полная самостоятельность, постоянный поиск и проверка гипотез – это огромный стресс. В этом смысле Калифорнийский университет один из самых экстремальных по «одиночному плаванию». У студентов PhD-программ – полная свобода, в результате на последнем году обучения, когда мне нужно было выходить на рынок труда для академиков, остро не хватало практических навыков в том, как быть преподавателем, как работать в исследовательском институте и презентовать себя в академическом сообществе.
Этот такой тулкит (инструментарий – прим.) по введению выпускника в профессию – да, в академическом мире он нужен не меньше, чем в бизнесе. Людям, уже построившим карьеру, не очевидно, что студент может не понимать, как писать статью, вести лекцию или проходить собеседование.
Я спокойно отношусь к неудачам в исследованиях, это нормальный академический опыт
Бывает, что не получается та или иная модель, в каком-то смысле это позитивно расстраивает, потому что cтановится челленджем, который тебе нужно преодолеть. Но что расстраивает реально, так это сложности публикации и непонимание критериев рынка научных изданий. Во многом успех публикации и ее попадания в определенный журнал зависит от твоих коммуникационных навыков, от того, каких людей ты знаешь лично, где ты презентовал свое исследование, какие у тебя связи в академическом мире в целом.
Увы, но это естественный процесс выживания на рынке, потому что много людей в профессии, и мало места в журналах. Вот этот барьер для меня сейчас является самым трудным вопросом в карьере, поскольку процесс получения доверия в научной среде мало предсказуем и неизмерим. В отборе очень много нюансов, и чтобы их понимать, нужно быть в научном комьюнити «своим» человеком. Редакторы и аудитория меняются, вместе с ними дух и направленность журнала, это своего рода закрытый клуб, к которому можно получить доступ, например, через такие же закрытые конференции, куда с трудом можно попасть почитать доклад.
Какими инструментами пользоваться и какие шаги предпринимать, чтобы получить определенный результат? Это «феномен» академического мира, который беспокоит ученых помимо феноменов, исследуемых ими в своих работах. У меня много интересных проектов, но ни одной публикации, это угнетает и не поддается решению.
Вы занимаетесь экономикой информации и поведенческой экономикой. Какой именно феномен в этом направлении вам хотелось бы «хакнуть»?
В процессе обучения и преподавания я не меняла направления радикально, но использовала разные подходы. Например, после Калифорнийского университета я сосредоточилась на теме multi-armed bandit – это один из ключевых методов, который я применяю в своих тематических областях. В казино есть игровые автоматы, на каждом из них рычаг – он же «рука», которую ты дергаешь и ждешь свой выигрыш. Ряд этих автоматов в казино на сленге называется multi-armed bandit (многорукий бандит), и когда ты подходишь к одному из них, то не знаешь, какой автомат выбрать, какова вероятность «срубить кэш», как выигрыши распределяются между автоматами.
Так, чем чаще ты «пытаешь бандита», дергая за руку, тем больше узнаешь, получая не только выигрыш, но и информацию. На практике, под «бандитом» можно понимать какой-нибудь проект или лекарство. Как распределять ресурсы между проектами? В какой последовательности принимать лекарства? Это важные жизненные вопросы, поэтому феномен получил огромную популярность в теории оптимального управления.
Уже ближе к 2000-м, «многорукие бандиты» нашли свое применение в экономике. Например, экономисты изучают ситуацию, когда руки «бандитов» дергают несколько участников, которые могут наблюдать выигрыши друг друга. Я очень рада тому, что работаю в крупном университете и имею возможность коммуницировать с коллегами из разных направлений, поскольку нынешняя задача междисциплинарная и требует постоянной экспертизы из смежных направлений.
История с «бандитами» как-то находит применение в индустрии реально?
Безусловно, например, в консалтинге или любом проекте, связанном с прогнозированием и аналитикой. Прежде, чем выбрать какую-то стратегию развития фирмы или запустить продукт на рынок, нужно собрать информацию, провести аналитику и исследования. Процесс работы с информацией и результаты часто моделируются с помощью метода «бандитов». Тут важно, что сбор информации происходит во времени: сегодня мы изучаем перспективы одного проекта, а завтра, в зависимости от сегодняшних результатов, мы либо продолжаем собирать информацию о том же самом проекте, или переходим на другой.
Вы также исследуете феномен «самоуверенности» в поведенческой экономике. Что это такое?
С Ариной Никандровой (University of London, City) и Марчело Фернандесом (Johns Hopkins University) мы сейчас работаем над статьей, где рассматриваем динамическую модель самоуверенного агента, собирающего информацию. Самоуверенность в данном случае – это переоценка точности потребляемой информации. Представьте ученика, который бегло читает учебник и полагает, что за пять минут разобрался со всеми вопросами. Он ошибается.
Мы задаемся вопросом, как устроен оптимальный контракт для такого агента. В частности, следует ли рациональному принципалу – преподавателю в случае агента-студента – заставить самоуверенного агента «закоммититься», то есть заранее определить, сколько времени уйдет на сбор информация, после которой будет принято решение. Если агент рационален, так делать точно не выгодно. Например, если в процессе чтения учебника окажется, что материал достаточно сложный, то его хорошо было бы изучать дольше. Если же уровень самоуверенности достаточно велик, то выгодно заставить агента решить заранее, когда дедлайн. Иначе велик риск, что агент соберет слишком мало информации.
Вообще, феномен overconfidence («самоуверенности») очень распространен и является одним из самых стабильных. Например, крайне важно его изучать в отношении принятия решений в правовой системе. Судья слушает дело, а потом выносит вердикт на основании «понятой им правильно» информации. Как он слушает дело? Каков его метод обработки информации? Что будет, если он слишком самоуверен в отношении собственной внимательности и логики? Обществу нужно понимать, как ограничить полномочия судьи, чтобы улучшить процесс принятия решений – увеличить время слушания, изменить сам судебный сценарий и т.п.
Этот феномен также изучали психологи, но между ними и экономистами разница в методах. В нашем случае мы даем определение поставленному вопросу, строим модель, решаем модель и приходим к заключению. Поэтому с точки зрения точности результатов, безусловно, экономисты максимально беспристрастны и логичны.
Какие еще исследования готовите сейчас?
Недавно я начала совместно с Мияомияо Дун (Penn State University) исследование о «различиях» и «многообразии» (diversity). Допустим, в исследовательском университете есть коллектив ученых, специализирующихся в разных областях, и мы задаемся вопросом – как на разнообразие областей исследования в университете могут повлиять изменения в коммуникационных возможностях ученых? Может ли более тесное общение исследователей повлиять на качество их работ, если, организовать совместные семинары или обустроить общие комнаты «академического» отдыха? Станет ли при этом научное сообщество университета более сфокусированным на каких-то близких друг к другу областях исследования, или наоборот, охватит больше областей, станет более универсальным?
Мы показываем, что ответ неоднозначен и зависит от изначального качества коммуникационных возможностей. Если они уже были хорошими, то их улучшение приведет к большей универсальности и разнообразию областей.
Мы приходим к выводу, что при хорошей коммуникации в университете каждый ученый будет пользоваться знаниями всех своих коллег эффективно
Поэтому большее разнообразие направлений исследований – это хорошо. Если же коммуникационные возможности были плохими, то их улучшение наоборот приведет к большей фокусировке областей, меньшему их разнообразию. Дело в том, что людям с близкими исследовательскими интересами легче общаться. Поэтому для стимулирования такого общения университет будет нанимать людей с похожими интересами.
В чем, например, особенность сообщества ученых Вышки?
Мне очень нравится в нынешнем месте работы то, что МИЭФ и Вышка в целом делают все для того, чтобы ученые занимались наукой, а не бумагами. Прелесть Вышки в поддержке и нужности самых разных специалистов – делай исследования, и не важно, какая это область, главное, чтобы был высокий уровень работы.
Здесь не скажут: эта область нам неинтересна, как бывает во многих американских университетах, где, к слову, молодых теоретиков не слишком жалуют. Вышке все ценно, все важно, и это воодушевляет ученых, которые здесь работают. У меня много соавторов из разных стран, и мне хорошо знакомы их страдания по поводу того, как преподавателей зарубежных вузов нагружают административной работой. В Вышке ученых в этом плане сильно оберегают, МИЭФ в частности проводит громадную работу для того, чтобы освободить нас от бумажной волокиты и отчетности. Мы можем спокойно заниматься тем, в чем мы лучшие.
Чем определяется качество научной работы, что такое «хорошее исследование»?
Когда студенты просят меня в начале года провести что-то вроде введения в исследовательскую работу, то я им честно пытаюсь объяснить, что обертка так же важна, как и содержание статьи. Крайне трудно «продать» свою работу без соблюдения общих уже для всех сфер профессиональной деятельности нормативов пиара. Если задуматься, в этом нет ничего плохого – важность наших исследований для общества в первую очередь состоит в том, как мы встроим свою работу в пирамиду знаний. Результаты вашей работы должны стимулировать других ученых, которые задумываются над теми же феноменами, продолжать двигаться по направлению к решению.
Если сам исследовательский процесс не дал результатов, все равно – он стал мотивом для других двигаться в той же области, что очень важно.
Качество научной работы измеряется далеко не только публикационной активностью, но и импактом на научное сообщество
По сути, в академическом сообществе важен твой след, твоя коммуникация, и мне не дает покоя тот факт, что офлайн-мероприятия, в частности конференции, на данный момент очень ограничены. Ты не можешь презентовать себя, свои интересы, статьи, гипотезы в научной среде и искать коллег по будущим исследованиям.
Зачастую бывает так, что исследование выдающееся, но написано нечитаемым языком. На мой взгляд правила академического пиара в научном мире нужно учитывать, этому стоит обучать студентов, давать какие-то вводные в «лайфхаки к процветанию» в мире академиков, поскольку очевидно, что это немаловажный аспект.
Какую задачу вам бы особенно хотелось решить как исследователю?
Меня всегда волновал вопрос о выборе способа сбора информации человеком, и я стремлюсь двигаться вглубь этого явления. Феномен мало исследован, потому что математически здесь сложно найти решение, хотя легко смоделировать ситуацию. Источники информации, то, как человек их определяет, и что влияет на его выбор способа сбора данных – для меня сейчас это самый большой вызов в работе. Результаты такой работы могут сформулировать эффективный метод сбора информации и принятия решений. Допустим, поисковик выдает тебе ответ на любые вопросы, но нужно уметь поставить вопрос, что важно повсеместно, в любом шаге, который по жизни совершает человек.
Что бы вы порекомендовали студентам в начале академической карьеры?
Старшим школьникам и бакалаврам я могу уверенно посоветовать изучать математику как можно глубже, остальное – надстройка.
Я никогда не жалела о том, что начала именно с математики, а не с экономики
Математический бэкграунд мне сильно помогал на всех этапах учебы и научной карьеры, и я наблюдала много противоположных ситуаций и того, как студенты страдали из-за отсутствия такой базы. Математический аппарат, даже если потом занимаешься эмпирическими исследованиями, всегда оказывается нужен и важен. Это такой универсальный инструмент.
Студентам старших курсов, магистрантам, готовящимся к PhD, могу порекомендовать больше общаться с исследователями и любыми представителями академического мира. Стоит найти руководителя для работы research assistant, предлагая посильную помощь в чужих исследованиях (собрать данные, вычитать уже написанную статью, проверить доказательства и т.п.), посещать семинары и конференции, проводящиеся в Вышке и онлайн. Тем же, кто уже поступил на PhD, я бы посоветовала не ждать окончания выпуска и подаваться с исследованиями в научные журналы, пусть и далеко не самые топовые, как можно раньше.