La vie d’un scientifique dans le monde réel

Mon éditorial sur You Tube

Voilà un truc intéressant, apparu un peu par accident. Mon université s’engage dans un projet commun avec une société informatique. Le but est de préparer le lancement d’une fonctionnalité digitale du type « App Builder » et le rôle de l’université est de conduire une recherche côté humain, donc d’identifier les facteurs comportementaux significatifs chez les utilisateurs potentiels de cette technologie ainsi que de prédire l’attitude desdits utilisateurs vis à vis du produit, une fois celui mis en marché. Je suis chargé de préparer un plan de recherche et je besoin de déconstruire l’idée générale à fond. Je sais par expérience que le fait de développer un sujet par écrit, sur mon blog, m’aide beaucoup à clarifier mes idées sur un sujet complexe. D’autre part, le sujet en proche de ma propre ligne de recherche que je conduis depuis des années : l’innovation et son contexte social.

Une fonctionnalité du type « App Builder » est un outil informatique qui rend possible la construction rapide d’un logiciel par des personnes qui ne sont pas ingénieurs en technologies digitales. C’est un peu comme un kit de construction type mécano : vous avez une interface principalement visuelle, qui rend possible la construction d’un logiciel à partir des composantes standardisées. Vous avez des fragments substantiels de code informatique accessibles et maniables en la forme des « pièces » visuelles sur l’écran. Vous avec, par exemple, une pièce appelée « Formulaire de contact pour l’utilisateur », une autre décrite comme « Localisation par GPS » et ainsi de suite. Vous les combinez sur votre écran et de cette façon vous construisez le code complet d’un logiciel.

Comme vous pouvez le deviner aisément, cette technologie qui sert à fabriquer d’autres technologies, d’une manière quasi-artisanale, a deux groupes d’utilisateurs : ceux qui utilisent l’AppBuilder directement, pour fabriquer des logiciels – appelons-les « utilisateurs primaires » – et ensuite ceux qui utilisent les logiciels ainsi crées, donc les « utilisateurs secondaires ». Les utilisateurs primaires sont surtout des PME, ainsi que des ONG (Organisations Non Gouvernementale) de taille pas-encore-très-respectable. La logique de leur adhésion à ce produit est basée sur le mécanisme déjà connu depuis des décennies dans le marché des vêtements pour homme. Un costume pour homme, c’est en principe une pièce de vêtement qui se faisait sur mesure. Lorsque le prêt à porter est apparu, la différence sautait – et saute toujours – aux yeux, surtout dans le cas des messieurs qui ne sont pas exactement bâtis comme Tarzan. C’est ainsi que les tailleurs ont inventé un type de couture que les Anglo-Saxons appellent « bespoke » et pour laquelle je n’ai pas trouvé de traduction exacte en français. Le bespoke c’est comme du semi-sur-mesure. Le costume est pré-taillé et sa structure contient des petites pièces astucieusement masquées dans les endroits critiques, comme la ceinture, les hanches ou les épaules. Ces petites pièces rendent possible un ajustement poussé à la silhouette d’un personne précise. Le tailleur prend la mesure du client et ajuste le vêtement à sa silhouette. Le tout est beaucoup moins coûteux et plus rapide que du sur mesure strictement dit, tout en gardant l’élégance dure à trouver dans du prêt-à-porter typique.

Un AppBuilder c’est du digital façon bespoke. Il y en a déjà pas mal d’AppBuilders offerts sur le marché et ils présentent des régularités intéressantes. Premièrement, la majorité d’entre eux est accessible aux utilisateurs primaires sur la base d’un abonnement mensuel et cependant il en reste une minorité qui n’affiche pas du tout de conditions standardisées d’utilisation et qui présentent la collaboration avec chaque utilisateur primaire comme un projet singulier avec des modalités business tout aussi singulières. Deuxièmement, certains de parmi ces AppBuilders – je ne saurais pas dire si c’est une majorité ou bien une minorité – offrent des versions gratuites de base. Nous avons donc une proportion solide du type « majorité – minorité des cas » accompagnée d’un phénomène apparemment aléatoire dans sa manifestation.

L’abonnement mensuel suggère un lien durable entre l’utilisateur primaire d’un AppBuilder et son fournisseur. C’est logique : une fois que j’ai construit un logiciel mobile pour les clients de ma PME, j’aurais besoin de le parfaire et transformer à mesure que d’autres logiciels de même type apparaîtront sur le marché. L’expression « à mesure que » est importante. Le type d’innovation dont je vais avoir besoin dans ce logiciel c’est du progressif, à petits pas, difficiles à planifier en avance. La boîte à outils que j’avais utilisé la première fois doit donc être à portée de la main et en plus les outils dans la boîte feraient mieux de s’adapter aux nouvelles exigences du marché. Le fournisseur de l’utilité AppBuilder garantit donc à son utilisateur primaire l’accès à la boîte digitale à outils ainsi que leur mise à jour régulière.

Ce type de relation « client – fournisseur » implique que la capacité d’innovation digitale de la part du client reste plus ou moins constante. L’utilisateur primaire d’un AppBuilder de ce type développe l’habitude d’utiliser la boîte à outils fournie, sans modifier sa propre capacité d’innovation. En revanche, lorsque le fournisseur d’un AppBuilder propose, au lieu d’un abonnement, un contrat ponctuel spécifiquement adapté à l’utilisateur primaire donné, ceci implique un schéma différent. Il y a, là, une possibilité implicite qu’une fois le logiciel construit, la relation ultérieure entre le fournisseur de l’AppBuilder et l’utilisateur primaire peut cesser. Ceci, à son tour, exige que ledit utilisateur primaire développe une capacité nouvelle d’innovation digitale. Un transfert de technologie de la part du fournisseur est logiquement à espérer. Si, en tant qu’utilisateur primaire d’un AppBuilder, je décide de naviguer, dans l’avenir, les eaux digitales incertaines sans l’assistance de mon fournisseur initial, il me faut le code-source du logiciel. Sinon, je ne pourrais pas modifier mon outil.

Ainsi donc, l’occurrence de ces deux schémas contractuels distincts dans le marché des AppBuilders – le schéma abonnement comme solution majoritaire contre celui basé sur un contrat ponctuel dans une minorité des cas – suggère que le marché d’utilisateurs primaires des AppBuilders est principalement composé d’entités à capacité plus ou moins constante d’innovation digitale, avec une sous-population faite d’organisations capables de développer leur capacité dans ce domaine. De la part du fournisseur de l’utilité type AppBuilder, ceci implique le développement de deux types distincts de compétences en termes de relations-client. D’une part, il faut une compétence d’accompagnement digital d’utilisateur primaire. Il faut rester à jour en ce qui concerne les besoins du client, l’évolution de son organisation ainsi que de son marché, pour préparer des blocs mécano correspondants dans l’AppBuilder. D’autre part, le fournisseur d’un AppBuilder peut ou doit développer la capacité de transférer à son client une partie de la technologie de base, y compris le code-source du logiciel, en cas où le client développe sa propre capacité d’innovation digitale. Ce deuxième cas donne lieu à des solutions intéressantes, par exemple des codes-source multiples (où chaque utilisateur primaire génère, de facto, un code-source individuel pour son logiciel) ou des contrats bien astucieux de transfert de propriété intellectuelle.

L’occurrence apparemment aléatoire des versions gratuites de certains AppBuilders suggère que certains de parmi leurs fournisseurs développent comme un surplus d’innovation digitale : des trucs qui sont toujours utiles pour des applications simples et possibles à utiliser comme appât marketing mais pas suffisamment impressionnants pour qu’un utilisateur primaire sérieux veuille bien payer pour y avoir accès. Ceci, à son tour, implique une course technologique extrêmement rapide dans le secteur, tellement rapide que les créateurs des technologies n’ont même pas de temps suffisant pour exploiter commercialement à fond tout ce qu’ils développent.

Le raisonnement que je viens de présenter débouche sur la question suivante : comment organiser l’étude de marché pour un nouvel AppBuilder de façon à ce que l’AppBuilder en question soit compétitif ? Voilà un carrefour intéressant de la science et du business.

Qu’est-ce que je veux savoir lorsque je lance une nouvelle version du produit qui existe déjà ? C’est une bonne question. Puisque le produit existe déjà, et sa technologie évolue tellement vite que des retombées de ladite évolution sont accessibles gratuitement, il est presque complètement inutile de lancer des sondages, basés sur des questionnaires standardisés du genre « Qu’espérez-vous d’un AppBuilder ? ». Les attentes ainsi formulées sont un pâle reflet de ce qui se passe sur le marché. Comme je viens de le discuter, les proportions entre les compétences digitales d’utilisateurs typiques des AppBuilers, d’une part, et le degré de perfectionnement technologique de ces derniers d’autre part sont ridiculement déséquilibrés. Ces utilisateurs ne sont tout simplement pas capables de dire ce qu’ils veulent puisqu’ils n’ont pas la base se savoir nécessaire pour verbaliser ce qu’ils veulent.

Dans le passé, avant que j’eus choisi la carrière académique, je travaillais précisément dans l’étude de marché comme profession. Par expérience, je sais comme profondément vraie est cette phrase de Bernard Bosanquet : « (…) souvent, lorsque les gens ne savent pas ce qu’ils veulent dire, ils néanmoins veulent dire quelque chose de très grande importance ». En d’autres mots, les questionnaires typiques, faits des questions standardisées, comme dans les sondages s’opinion publique que vous pouvez voir à la télé, sont, parmi tous les outils de recherche, les plus difficiles à utiliser correctement et par ce fait, la plupart de leurs résultats sont tout simplement erronés. L’étude de marché vraiment digne de ce nom exige que l’on se pose des questions fondamentales, tout comme dans une recherche scientifique strictement dite, et que l’on applique toute la rigueur scientifique à trouver des réponses.

Voilà donc que j’ai une occasion toute prête de se tourner vers l’une de mes petites obsessions intellectuelles : la recherche behavioriste. S’il est futile d’étudier ce que les gens disent qu’ils pensent qu’ils veulent, il peut être intéressant ce qu’ils font. Les AppBuilders sont utilisés par les entreprises et les organisations non-commerciales de taille relativement petite et de compétence digitale relativement modeste pour construire rapidement des applications mobiles qui servent à créer, maintenir et développer des relations-clients. C’est le cœur du phénomène étudié de façon scientifique : la façon dont les utilisateurs primaires potentiels d’un AppBuilder gèrent leurs relations-clients.

Une façon de faire quelque chose est une séquence. L’action B se répète, encore et encore, après l’action A et avant l’action C. Si je contacte une agence de voyages, par exemple, ses employés vont se comporter en une séquence d’actions (interview en ce qui concerne mes attentes, un devis personnalisé des voyages, deux appels de relance par téléphone etc.). Point de vue business, l’application mobile qu’une telle agence pourrait offrir à ses clients remplacerait cette séquence d’actions avec quelque chose de plus efficient, au moins en principe. C’est objectivement ce qu’un AppBuilder peut donner, en termes de valeur ajoutée, à cette agence de voyages : une technologie pour cloner – rapidement et facilement – leur séquences typiques d’actions dans les relations-clients en une forme d’application mobile.

J’ai donc pensé à une première phase qualitative de cette étude de marché, basée sur un échantillon d’interviews en profondeur dans les PME et des organisations non-commerciales, précisément en vue d’identifier des schémas comportementaux récurrents. Parmi d’autres détails méthodologiques, une question émerge : la taille de l’échantillon. Dans l’univers du qualitatif, il y a une foule d’opinions à ce propos. En fait, chaque chercheur a sa petite théorie. Ce que je peux définir comme consensus méthodologique assume des échantillons entre 20 et 70 interviews. Je me suis demandé s’il y a une méthode rationnelle de calculer ça.

J’avais commencé par assumer que dans une série d’interviews qualitatifs en profondeur, chaque interview devrait fournir des informations pertinentes pour optimiser les interviews suivantes. C’est une démarche heuristique. J’avais retourné aux notions fondamentales de la méthode de Bayes : chaque expériment consécutif permet de diviser l’univers entiers d’occurrences possibles en deux champs distincts, d’habitude possibles à décrire comme « succès » ou « échec ». Je me suis dit, aussi, que j’ai tout le droit d’attendre à ce que ces interviews marchent, en pratique, suivant la règle de Pareto : 20% d’entre elles vont fournir 80% d’informations utiles. Très intuitivement, j’ai donc calculé, encore une fois en accord avec la logique de Bayes, le coefficient binomial pour une séquence faite de 2 succès sur 10 essais. Ça fait {10!/[(10!*(10-2)!)]} = 45. Le symbole « ! » veut dire, bien sûr, une factorielle. Je sais que c’est vraiment très intuitif, mais une intuition cohérente vaut mieux que rien.

Il y a un second truc, dans cette étude de marché : l’expérimentation avec les prototypes de l’AppBuilder. A ce respect précis, une question méthodologique a surgi : comment savoir quelles caractéristiques de l’AppBuilder sont les plus importantes pour les utilisateurs. La façon la plus simple de se faire une opinion là-dessus est de demander les opinions d’utilisateurs primaires. Encore, pour moi, c’est encore une fois demander ce que les gens disent qu’ils pensent qu’ils attendent de la part de quelque chose qui n’existe pas encore. J’ai donc pensé à une approche behavioriste. Logiquement, si une modification de la caractéristique donnée d’une utilité digitale affecte le comportement d’utilisateurs relativement plus que des modifications d’autres caractéristiques, ce trait précis a la capacité de modifier le comportement, donc il est plus important que les autres. J’ai donc pensé à un expériment où la société d’informatique construit des prototypes dotés des caractéristiques hyperboliques, genre icônes vraiment petites en comparaison avec des icônes très grosses. Chaque hyperbolisation est testée séparément en vue de son impact sur le comportement d’utilisateurs dans l’environnement expérimental.

Voilà un échantillon de la vie d’un scientifique dans le monde réel, lorsqu’il faut utiliser la science pour trouver son chemin dans l’espace social. Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Vous pouvez donner votre support financier à ce blog

€10,00

Dwie kule w Kalifornii i wielebny Thomas Bayes

Wstępniak video na You Tube

Kontynuuję moją wycieczkę pokazową po krainie na granicy matematyki i codzienności. Tym razem chcę omówić nieco obszerniej podstawy czegoś, czym wykładowcy straszą (czasami) studentów na zajęciach z podstaw statystyki. „Myślicie, że te podstawy są trudne ? To poczekajcie, aż zaczniecie się uczyć statystyki Bayesowskiej: to dopiero jest trudne”. Chcę przybliżyć moim czytelnikom podstawy właśnie tego straszaka, czyli statystyki Bayesowskiej.

Aha, no tak. We wcześniejszych wpisach zapowiadałem, że będę omawiał sposób, w jaki podstawowe twierdzenia nauk społecznych można zastosować w praktyce. Przyjrzeliśmy się już dwóm takim twierdzeniom. Pierwsze, całkiem banalnie mówi: jesteśmy zbiorowością (patrz „Gra w tożsamość”). Drugie postuluje, że prawie wszystko co robimy, robimy w sposób powtarzalny, według powtarzalnych wzorców, a każdy taki wzorzec można rozpisać jako sekwencję (patrz „Czasami coś odrasta”). Pora na trzecie: powtarzalne wzorce zachowań tworzymy poprzez uczenie się na kolejnych eksperymentach.

Wszystko zaczęło się w roku 1763 roku, chociaż może nieco wcześniej. W dniu 23 grudnia 1763 pan John Canton, redaktor czasopisma „Philosophical Transactions”, wydawanego nakładem Królewskiego Towarzystwa Naukowego, otrzymał list od pana Richarda Price’a (nie mylić ze współcześnie żyjącym pisarzem o dokładnie tym samym imieniu i nazwisku), buntowniczego kaznodziei związanego z architektami amerykańskiej niepodległości, podobno głównie Benjaminem Franklinem. List był wysłany 10 listopada 1763 roku i rekomendował panu Johnowi Cantonowi, jako materiał na artykuł, esej napisany (podobno) przez nieżyjącego już wówczas przyjaciela Richarda Price’a, wielebnego Thomasa Bayesa. Price twierdził, że wypełniając ostatnią wolę nieżyjącego Bayesa, porządkował jego osobiste dokumenty i znalazł wśród nich właśnie ten. Redaktor John Canton musiał być pod sporym wrażeniem nadesłanego tekstu, ponieważ ukazał się on jeszcze w tym samym, 1763 roku, którego zostało wtedy tylko 7 dni, pod tytułem: „An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances[1].

Oto jak Richard Price przedstawiał w swym liście do Johna Cantona główną myśl Thomasa Bayesa: „[…] Jego zamiarem było znaleźć metodę, poprzez którą moglibyśmy wydać osąd na temat prawdopodobieństwa że jakieś zdarzenie będzie miało miejsce, w danych okolicznościach, w oparciu o supozycję że nie wiemy nic poza tym, że w takich samych okolicznościach wydarzyło się to już pewną liczbę razy i nie powiodło się w jakiejś innej liczbie razy. […] Dodaje on, że nie jest trudno to wyliczyć, pod warunkiem posiadania jakiejś reguły dla oszacowania szans, że prawdopodobieństwo zdarzenia doskonale nam nieznanego mieści się między jakimikolwiek znanymi stopniami prawdopodobieństwa, jeszcze przed wykonaniem jakichkolwiek eksperymentów […]”.

Richard Price przedstawił redaktorowi Johnowi Cantonowi myśl swojego przyjaciela z prawie doskonałą wiernością. Prawie, gdyż Thomas Bayes wprowadzał jednak element eksperymentu w swoim modelu matematycznym. W celu wyjaśnienia logiki tego eksperymentu i jego związku z całą przedstawianą tu teorią, poniżej przedstawiam moją własną reprodukcję tzw. prostokąta Bayesa. Narysowałem go tak wiernie w stosunku do oryginału z 1763 roku, jak tylko mogłem. Na razie oznaczenia prostokąta niewiele Wam powiedzą, ale wyjaśniam je dalej pod rysunkiem. W moich wyjaśnieniach staram się streścić i odtworzyć oryginalny wywód Thomasa Bayesa też tak wiernie, jak to możliwe.

Prostokąt Bayesa

Wyobraźmy sobie, że wszystko co może się wydarzyć przedstawiamy jako płaszczyznę, a dokładnie jako skończony prostokąt ABCD wyznaczony na dwuwymiarowej płaszczyźnie; podobne geometryczne podejście jak w przypadku rozkładu normalnego ( patrz „Czasami coś odrasta” ). Wyobraźmy sobie, że mamy dwie kule: W i O. Stajemy twarzą do naszego prostokąta tak, że bok AB jest przed nami, jak rozciągnięta poprzecznie linka. W sumie tyłem też można stanąć, ale wtedy trzeba rzucać przez ramię; matematycznie nie ma to większego znaczenia. Najpierw rzucamy kulą W. Nie musimy jej nadawać żadnego konkretnego celu: po prostu staramy się, żeby potoczyła się po prostokącie ABCD. Trajektorię, jaką pokonała nasza kula W, oznaczamy jako odcinek oS.

Teraz rzucamy kulą O, ale przed rzutem zastanawiamy się, gdzie może trafić w nasz prostokąt ABCD. Pierwsza możliwa odpowiedź brzmi: gdziekolwiek. Druga, alternatywna odpowiedź brzmi jednak: albo w prostokąt oBCS, albo w przyległy do niego prostokąt AoSD. Rozumiecie ? Pierwszy rzut – kulą W – podzielił nam całą przestrzeń możliwych zdarzeń na dwie części. Pytanie o to, co się stanie następnie można uprościć: albo walnie w jedną część przestrzeni, albo w drugą. Sukces albo porażka.

Geometria ma swoje prawa: prawa proporcji. Kiedy już rzuciliśmy kulą W i podzieliliśmy w ten sposób nasz prostokąt ABCD na dwa mniejsze – oBCS oraz AoSD – prawdopodobieństwo że kolejny rzut kulą O trafi w któryś z nich jest zależny od ich powierzchni. Im większy jest prostokąt oBCS w stosunku do macierzystego ABCD, tym większa szansa że kula O trafi właśnie w niego. Ponieważ to są prostokąty, naszą proporcję prawdopodobieństwa można nawet jeszcze bardziej uprościć: prawdopodobieństwo trafienia w prostokąt oBCS jest takie, jak proporcja długości odcinka oB do długości odcinka AB. Genialnie proste.

W ten sposób działa nasz umysł. Wchodzimy na nieznany teren, na przykład do nowego biznesu albo zaczynamy nową pracę. Najpierw określamy granice, w których cokolwiek może się wydarzyć, czyli prostokąt ABCD. Następnie zaczynamy eksperymentować: rzucamy kulą W. Próbujemy nawiązać pierwsze kontakty, przeprowadzić pierwsze własne pomysły itd. Każda kolejna taka próba jest jak rozpoczynany wciąż na nowo eksperyment Bayesa. Rzut kulą W dzieli nam przestrzeń wszystkiego, co się może zdarzyć na dwie kategorie: sukces albo porażkę.

W ten sposób jednostki i zbiorowości uczą się nowych wzorców zachowań. Coś robimy. Spośród wszystkiego co się może zdarzyć, to co robimy trafia albo w prostokąt oBCS (sukces, dostajemy efekty, których oczekiwaliśmy po naszym działaniu) albo w AoSD (porażka, czyli kicha, czyli nam nie wyszło). Sekwencja sukcesów utwierdza nas w przekonaniu, że nasze działanie ma sens i z każdym sukcesem utrwalamy odpowiedni wzorzec zachowań. Sekwencja porażek skłania do refleksji, że w naszym doskonałym planie być może powinniśmy wnieść drobne korekty i następnie próbujemy znowu. Jeżeli w całkowitym zbiorze n prób będziemy mieli większość sukcesów, utrwalimy nasze wzorce zachowań. W teorii uczenia się jest to określane jako wykształcanie świadomej kompetencji. Jeżeli natomiast w sekwencji n prób mamy większość porażek, wtedy będziemy mnożyć wciąż nowe warianty zachowań i sprawdzać, który przynosi efekty. Takie zjawisko jest z kolei określane jako budowanie świadomej niekompetencji, czyli budowanie wiedzy na temat tego, kiedy nam nie wychodzi.

Sformalizujmy nieco to rozumowanie. Jeżeli na 10 prób mamy 70% prawdopodobieństwo ośmiu sukcesów i 2 porażek, całe nasze zachowanie będzie szło w kierunku utrwalania obecnie rozgrywanych strategii i kształtowania świadomej kompetencji. Jeżeli natomiast będziemy mieli 70% szans na 8 porażek i 2 sukcesy, nasze działania będą szły w kierunku budowania świadomej niekompetencji i szukania nowych rozwiązań. Prawdopodobieństwo, które starał się wyliczyć wielebny Thomas Bayes – prawdopodobieństwo p sukcesów na n prób – to obiektywny stan rzeczywistości, który nadaje kierunek naszym procesom uczenia się.

Wracam do kwestii proporcji. Przypuśćmy, że nasz pierwszy rzut kulą W wyjdzie prawie dokładnie pośrodku prostokąta ABCD. Wtedy proporcja pomiędzy odcinkiem oB i całym bokiem AB będzie bliska 50%. Prawdopodobieństwo sukcesu w kolejnym rzucie, tym kulą O, jest również bliskie 50%. Prawdopodobieństwo, że sekwencja kolejnych rzutów kulą O będzie sekwencją sukcesów, która utrwali nasz wzorzec zachowań, jest prawie równe prawdopodobieństwu, że będzie to sekwencja porażek i skłoni nas do poszukiwania wciąż nowych rozwiązań.

Nooo, nareszcie ! Pierwsza praktyczna wskazówka od wielebnego Bayesa ! Jeżeli nasz system wartości jest wyostrzony, tzn. bardzo jasno określa czego chcemy i co określamy jako sukces – czyli nasz prostokąt oBCS jest wyraźnie większy albo wyraźnie mniejszy od AoSD – wtedy potrafimy świadomie zbudować wyraźne rozróżnienie między doświadczalnym uczeniem się skierowanym na utrwalanie naszych wzorców zachowań, a uczeniem się ukierunkowanym na szukanie czegoś nowego. Jeżeli natomiast nasz system wartości jest taki cośkolwiek nijaki i nie wiemy dokładnie, na czym nam zależy, wtedy trudno jest nam określić czy lepiej utrwalać to, co już robimy czy też może szukać nowych rozwiązań. Czyli, tak po ludzku, jak wiemy czego chcemy to uczymy się szybciej, a jak nie wiemy, to wolniej.

Druga praktyczna wskazówka, taka na wielkie okazje: nasz system wartości jest określony przez nasze doświadczenie. Zawsze gdzieś tam u zarania i w kolebce zdarzeń był ten rzut kulą W, który podzielił prostokąt naszej rzeczywistości na dwie kategorie. Czasami warto się zastanowić, szczególnie kiedy czujemy że coś jest naprawdę nie tak, czy przypadkiem nie byłoby warto zainicjować nowej sekwencji i rzucić tą kulą W po raz kolejny.

No dobra, no to jakie jest w końcu to prawdopodobieństwo p sukcesów na n prób ? Thomas Bayes podszedł do tego w sposób, który dzisiaj znamy jako rozkład dwumianowy. Nie byłbym belfrem z krwi i kości, gdybym teraz nie zrobił na ten temat szczegółowego wykładu. Mamy prawdopodobieństwo sukcesu a, że nasza kula O walnie w jeden prostokąt wykreślony przez uprzedni rzut kulą W) oraz prawdopodobieństwo porażki b, czyli że kula O trafi niezupełnie w ten właśnie prostokąt. Mamy n prób, gdzie oczekujemy p sukcesów oraz q = n – p porażek. Z tych zmiennych robimy dwumian Newtona: (a + b)p + q.

Jeżeli ulegniemy pokusie dodawania w nawiasie, czyli jeżeli dodamy a + b, wtedy wyjdzie nam 1 – czyli 100% – i to samo wyjdzie nam po podniesieniu do jakiejkolwiek potęgi. Jeżeli jednak zachowamy się zgodnie z logiką dwumianu Newtona, to otrzymamy wielomian, gdzie jednym ze składników będzie: {n!/[p!(n-p)!]}*ap*bq. Ten właśnie składnik wielomianu jest prawdopodobieństwem otrzymania p sukcesów w n próbach. W składniku tym mamy dwa odrębne czynniki. Z jednej strony mamy czynnik ap*bq , czyli ściśle pojęte prawdopodobieństwo że zdarzy się p sukcesów i q porażek. Drugi czynnik to raczej współczynnik – tzw. współczynnik wielomianu – czyli {n!/[p!(n-p)!]}, który odzwierciedla liczbę możliwych sposobów, na które możemy mieć p sukcesów i q porażek na n prób.

Ten drugi czynnik, czyli {n!/[p!(n-p)!]}, ma ciekawą własność. Wyobraźmy sobie, że mamy 100 prób, czyli n = 100 oraz że chcemy sprawdzić prawdopodobieństwo osiągnięcia 33 sukcesów i 67 porażek. Wyrażenie {n!/[p!(n-p)!]} daje nam wtedy wynik 294 692 427 022 540 894 366 527 900 sposobów wystąpienia takiej kombinacji. Strasznie dużo. Co ciekawe, tyle samo, co liczba możliwych kombinacji 67 sukcesów i 33 porażek. Teraz chcę 58 sukcesów na 100 prób. Wyrażenie {n!/[p!(n-p)!]} jest wtedy równe 28 258 808 871 162 574 166 368 460 400. Jeszcze bardziej strasznie dużo, dokładnie dwa rzędy wielkości więcej co poprzednie strasznie dużo. Jeżeli mogę zadowolić się tylko 3 sukcesami, mogę je otrzymać w 100 próbach na {n!/[p!(n-p)!]} = 161 700 sposobów, tyle samo zresztą co 97 sukcesów na 100 prób. Ciągle dużo ale już nie tak strasznie dużo.

Rozwijam teraz dalej myśl, że teoria Thomasa Bayesa odzwierciedla nasze procesy uczenia się poprzez eksperymentowanie. Powyższy pokaz obliczeniowy wskazuje na ciekawą własność tego procesu. Proces eksperymentowania i uczenia się, gdzie liczba sukcesów jest zbliżona do liczby porażek, czyli gdzie utrwalanie wzorców zachowań (rozwijanie świadomej kompetencji) jest mniej więcej zrównoważone z szukaniem nowych rozwiązań (rozwijaniem świadomej niekompetencji) może się wydarzyć na więcej możliwych sposobów niż procesy skrajne, gdzie mamy albo prawie wyłącznie porażki (prawie wyłącznie uczymy się, co nam nie wychodzi) albo prawie same sukcesy i pracowicie utwierdzamy się w doskonałości naszych metod działania.

To wydarzyło się pod koniec 1763 roku. Inna ciekawa rzecz wydarzyła się całkiem niedawno. W dniu 10 sierpnia 2018 roku gubernator stanu Kalifornia podpisał i przekazał Sekretarzowi Stanu akt prawa stanowego, nakreślający plan dla przejścia gospodarki całego stanu Kalifornia w 100% na energie odnawialne[1]. Temat energii odnawialnych jest drogi mojemu sercu, prowadzę na ten temat badania i staram się tworzyć koncepcje biznesów dla rozwoju energii odnawialnych. Teraz staram się wykorzystać ten konkretny przypadek dla zilustrowania zasad racjonalnego eksperymentowania zgodnie z filozofią matematyczną Thomasa Bayesa. Tak jest, wezmę artykuł napisany w osiemnastym wieku i zastosuję jego założenia teoretyczne do interpretacji działań podejmowanych przez stan Kalifornia dla przejścia na energie odnawialne, w dwudziestym pierwszym wieku.

We wstępie owej kalifornijskiej ustawy możemy się dowiedzieć, iż przed jej uchwaleniem niejaka PUC, czyli Public Utilities Commission, czyli po naszemu Komisja ds. Infrastruktury Publicznej, miała prawo egzekwować od wszystkich detalicznych dostawców energii elektrycznej aby w ich koszyku dostaw energie odnawialne miały następujący udział: 25% w dniu 31 grudnia 2016, 33% w dniu 31 grudnia 2020, 40% dnia 31 grudnia 2024, 45% trzydziestego pierwszego grudnia 2027 oraz 50% w dniu 31 grudnia 2030. Tenże sam wstęp oznajmia, że stan (Kalifornia) wziął i się zastanowił i stwierdził, że jak się da tyle, to pewnie da się i więcej, no i zrewidowano podanej powyżej progi. Teraz postanawia się, że trzydziestego pierwszego grudnia 2024 roku elektryczność ze źródeł odnawialnych ma stanowić 44% sprzedaży detalicznej i ma to podskoczyć do 52% w dniu 31 grudnia 2027, aby osiągnąć 60% w dniu 31 grudnia 2030 roku.

Jestem ekonomistą, więc lubię wykresy. Poniżej, możecie zobaczyć tą zmianę polityki energetycznej właśnie w postaci wykresu.

Ustawowe cele stanu Kalifornia w zakresie udziału energii odnawialnych w detalicznej sprzedaży elektryczności

Pytanie nr 1: w jaki sposób cały stan – w zasadzie cały kraj, bo Kalifornia jest ludnościowo większa od Polski – może takie progi jak wymienione powyżej ustalić w sposób racjonalny i realistyczny ? Pytanie nr 2: skąd cały taki kraj wie, że można te progi podnieść ?

Przypuśćmy, że każdy z Was, moi czytelnicy, chce takie wyliczenia przeprowadzić. Skąd wiadomo, jaki procent energii odnawialnych można wyznaczyć jako cel na przyszłość dla społeczności liczącej sobie ponad 30 milionów ludzi ? Wiadomo, czego nie mamy:  nie mamy żadnej reprezentatywnej próbki wielodziesięciomilionowych populacji wraz z ich proporcjami elektryczności dostarczanej ze źródeł odnawialnych. Na tym poziomie analizy nie mamy więc podstaw do rozumowania w kategoriach typowego rozkładu statystycznego ( patrz „Czasami coś odrasta” ). Jak więc podejść do sprawy racjonalnie i wyznaczyć cele, które mają szanse być zrealizowane ?

Politycznie najprościej jest wyznaczyć takie cele, o których wiemy na pewno że zostaną zrealizowane. Jako prawodawca mamy więc przed sobą twarde prognozy, że w roku 2024 odsetek energii odnawialnych wyniesie 46 – 48% i do ustawy wpisujemy 44% itd. Jeżeli jednak myślimy nieco bardziej ambitnie i chcemy stworzyć rzeczywistą strategię przejścia, trzeba zapuścić się w krainę ryzyka i przybić jakiś zakład z losem.

No dobra, ale miało być też o Kalifornii i o jej przejściu na energie odnawialne. W zasadzie wszędzie na świecie przejście to ma szczególną postać, odmienną od tego co działo się jakieś 100 – 150 lat temu, kiedy z kolei przestawialiśmy się na energię z paliw kopalnych. Wtedy, w przeszłości, węgiel, gaz czy ropa naftowa zastępowały młyny wodne czy wiatrowe, tudzież domowe piece, w postaci wielkich skoków. Otwierała się nowa duża elektrownia i za jednym zamachem „przestawiała” na paliwa kopalne całe duże społeczności. Z energiami odnawialnymi jest przeciwnie. Z wyjątkiem niektórych miejsc na świecie (np. kompleksu słoneczno-cieplnego Ouarzazate w Maroku), energie odnawialne pojawiają się w postaci stosunkowo niewielkich, lokalnych instalacji. Przejście na energie odnawialne to stopniowe przechodzenie lokalnych społeczności na „paczki” energii pochodzącej z wody, wiatru czy słońca.

Mamy tu do czynienia z procesem zbiorowego uczenia się. Najpierw zbiorowość rzuca kulą W, jak u Bayesa i jest to zresztą rzut wielokrotny. Zaczyna się od niewielkiej liczby lokalnych instalacji opartych na energiach odnawialnych. Przedsięwzięcia te są eksperymentem, który daje wiedzę na temat tego, co można uznać za sukces ekonomiczny i technologiczny, a co jest porażką. Każde kolejne przedsięwzięcie, spośród tych pionierskich, dostarcza nowych informacji. Przychodzi moment, kiedy „sukces” i „porażka” są na tyle ściśle zdefiniowane, że można pokusić się o określenie ich prawdopodobieństwa.

Według danych udostępnianych przez U.S. Energy Information Administration, przeciętny mieszkaniec Kalifornii zużywa rocznie 199 milionów Btu (British Thermal Units) energii, czyli ok. 58 321 kilowatogodzin. Ludność Kalifornii, zgodnie z danymi World Population Review, to obecnie  39 776 830 osób. Jeżeli strukturę rynku energii w Kalifornii wyrażamy w procentach, to dzielimy ten rynek na „paczki”, z których każda równa jest 1% tegoż rynku, czyli jest to 1% * 39 776 830 osób * 58 321 kilowatogodzin =  23 198 301 877,32 kilowatogodzin = 23 198,3 gigawatogodzin. Jeżeli ustawa zakłada, że

Wskaźniki procentowe zawarte w cytowanej tu ustawie Parlamentu Stanu Kalifornia można zinterpretować jako miary prawdopodobieństwa. Jest to prawdopodobieństwo, że losowo wybrana „paczka” energii równa 23 gigawatogodziny z groszami wyląduje w prostokącie „energie odnawialne” a nie w prostokącie „energia z paliw kopalnych”. Innymi słowy, zbiorowość stanu Kalifornia rzuca już drugą kulą, czyli kulą O. W ustawie jest wpisane założenie, że prawdopodobieństwo to będzie rosło w czasie. Założenie to jest nawet wzmocnione przez fakt, że najnowszy tekst tych przepisów zakłada wyższe prawdopodobieństwo niż poprzednia wersja. Zgodnie z filozofią matematyczną Bayesa jest tylko jeden sposób, aby to prawdopodobieństwo wzrosło: prostokąt odpowiadający kategorii „sukces w eksploatacji energii odnawialnych” musi być coraz większy w relacji do całkowitych rozmiarów prostokąta ABCD, czyli całego uniwersum zdarzeń. Innymi słowy, definicja sukcesu musi być coraz bardziej pojemna.

Jest jeszcze drugi poziom logiczny w tym rozumowaniu. Pamiętacie wyliczenia współczynnika wielomianu sprzed kilku akapitów ?No wiecie, tego {n!/[p!(n-p)!]}. Pokazałem wtedy wyliczenia dla 100 prób, a więc tak jakby pokazywał je dla 100 paczek energii, z których każda ma te tam 23 gigawatogodziny z lekkim hakiem, w sensie że w Kalifornii, bo u nas w Polsce to taka paczka miałaby jakieś 11 gigawatogodzin. Oni zużywają więcej energii na transport i na klimatyzację. W każdym razie, logika rachunku dwumianowego, opartego na rozumowaniu Thomasa Bayesa sugeruje, że istnieje 100 891 344 545 564 193 334 812 497 256 sposobów uzyskiwania ze źródeł odnawialnych 50 paczek energii na 100 możliwych. To był kiedyś wyznaczony cel dla Kalifornii na rok 2030. Jest to jednocześnie największa możliwa liczba kombinacji sukcesów i porażek w 100 próbach. Innymi słowy, jest to proces uczenia się o największym potencjale przynoszenia informacji z kolejnych eksperymentów. Teraz, od 10 września, ten cel został zrewidowany do 60%, a więc do 60 paczek energii na 100 możliwych. Jest 13 746 234 145 802 811 501 267 369 720 sposobów uzyskania 60 sukcesów na 100 prób. To jest ponad siedem razy mniej niż w przypadku 50 sukcesów. Nowe ustawodawstwo stanu Kalifornia przesunęło moment maksymalnie efektywnego, zbiorowego uczenia się wstecz w czasie, z roku 2030 na moment gdzieś między rokiem 2024 a 2027. Ciekawe.

[1] Senate Bill No. 100, CHAPTER 312, An act to amend Sections 399.11, 399.15, and 399.30 of, and to add Section 454.53 to, the Public Utilities Code, relating to energy. [Approved by Governor September 10, 2018. Filed with Secretary of State September 10, 2018.]

 

[1] „An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances”. By the Late Rev. Mr.Bayes, F. R. S. Communicated by Mr. Price, in a Letter to John Canton, A. M. F. R. S. ; Author(s): Mr. Bayes and Mr. Price; Source: Philosophical Transactions (1683-1775), Vol. 53 (1763), pp. 370-418. Published by: Royal Society; Stable URL: http://www.jstor.org/stable/105741

 

Shut up and keep thinking

This time, something went wrong with the uploading of media on the Word Press server, and so I am publishing my video editorial on You Tube only. Click here to see and hear me saying a few introductory words.

I am trying to put some order in all the updates I have written for my research blog. Right now, I am identifying the main strands of my writing. Still, I want to explain I am doing that sorting of my past thought. I had the idea that, as the academic year is about to start, I could use those past updates as material for teaching. After all, I am writing this blog in sort of a quasi-didactic style, and a thoughtful compilation of such content can be of help for my students.

Right, so I am disentangling those strands of writing. As for the main ideas, I have been writing mostly about three things: a) the market of renewable energies b) monetary systems and cryptocurrencies, as well as the FinTech sector, c) political systems, law and institutions, and d) behavioural research. As I am reviewing what I wrote along these three lines, a few distinct patterns of writing emerge. The first are case studies, focused on interpreting the financial statements of selected companies. I went into four distinct avenues with that form of expression: a) companies operating in the market of renewable energies b) investment funds c) FinTech companies and, lately, d) film and TV companies. Then, as a different form of my writing, come quantitative studies, where I use large databases to run correlations and linear regressions. Finally, there are whole series of updates, which, fault of a better term, I call ‘concept development’. They give account of my personal work on business or scientific concepts, and look very much like daily reports of creative thinking.

Funny, by the way, how I write a lot about behavioural patterns and their importance in social structures, and I have fallen, myself, into recurrent behavioural patterns in my writing. Good, so what I am going to do is to use my readings and findings about behavioural patterns in order to figure out, and make the best possible use of my own behavioural patterns.

How can I use my past writing for educational purposes? I guess that my essential mission, as an educator, consists in communicating an experience in a teachable form, i.e. in a form possible to reproduce, and that reproduction of my experience should be somehow beneficial to other people. Logically, if I want to be an efficient educator in social sciences, what I should do now, is to distillate some sort of essence from my past experience, and formalize it in a teachable form.

My experience is that of looking for recurrent patterns in the most basic phenomena around me. As I am supposed to be clever as a social scientist, let’s settle for social phenomena. Those three distinct forms of my expression correspond to three distinct experiences: focus on one case, search for quantitative data on a s**tload of cases grouped together, and, finally, progressive coining up of complex ideas. This is what I can communicate, as a teacher.

Yet, another idea germinates in my mind. I am a being in time, and I thrust myself into the time to come, as Martin Heidegger would say (if he was alive). I define my social role very largely as that of a scientist and a teacher, and I wonder what am I thrusting, of myself as a scientist and a teacher, into this time that is about to advance towards me. I was tempted to answer grandly that it is my passion to discover that I project into current existence. Yet, precisely, I noticed it is grand talk, and I want to go to the core of things, like to the flesh of my being in time.

As I take off the pompous, out of that ‘passion to discover’ thing, something scientific emerges: a sequence. It all always starts when I see something interesting, and sort of vaguely useful. I intuitively want to know more about that interesting and possibly useful thing, and so I touch, I explore, I turn it under different angles, and yes, my initial intuition was right: it is interesting and useful. Years ago, even before having my PhD, I was strongly involved in preparing new material for management training. I was part of a team lead by a respectable professor from the University of Warsaw, and we were in scientific charge of training for the middle management of a few Polish banks. At the time, I started to read financial reports of companies listed in the stock market. I progressively figured out that large, publicly listed companies published periodical reports, which are like made of two completely different, semantic substances.

In those financial reports, there was the corporate small talk, about ‘exciting new opportunities’, ‘controlled growth’, ‘value for our shareholders’, which, honestly, I find interesting for the sake of its peculiar style, seemingly detached from real life. Yet, there is another semantic substance in those reports: the numbers. Numbers tell a different story. Even if the management of a company do their best to disguise some facts so as they look fancier, the numbers tell the truth. They tell the truth about product markets, about doubtful mergers and acquisitions, about the capacity of a business to accumulate capital etc.

As I started to work seriously on my PhD, and I started to sort out the broadly spoken microeconomic theories, including those of the new institutional school, I suddenly realised the connection between those theories and the sense that numbers make in those financial reports. I discovered that financial statements, i.e. the bare numbers, backed with some technical, explanatory notes, tend to show the true face of any business. They make of those Ockham’s razors, which cut out the b*****it and leave only the really meaningful.

Here comes the underlying, scientifically defined phenomenon. Financial markets have been ever present in human societies. In this respect, I could never recommend enough the monumental work by Fernand Braudel (Braudel 1992a[1]; Braudel 1992b[2]; Braudel 1995[3]). Financial markets have their little ways, and one of them is the charming veil of indefiniteness, put on the facts that laymen should-not-exactly-excite-themselves-about-for-their-own-good. Big business likes to dress into those fancy clothes, made of fancy and foggy language. Still, as soon as numbers have to be published, they start telling the true story. However elusive the management of a company would be in their verbal statements, the financials tell the truth. It is fascinating, how the introduction of precise measurements and accounts, into a realm of social life where plenty of b*****it floats, instantaneously makes things straight and clear.

I know what you can think now, ‘cause I used to think the same when I was (much) younger and listened to lectures at the university: here is that guy, who can be elegantly labelled as more than mature, and he gets excited about his own fascinations, financial reports in the occurrence. Still, I invite you to explore the thing. Financial markets are crucial for the current functioning of our civilisation. We need to shift towards renewable energies, we need to figure out how to make more food in sustainable ways, we need to remove plastic from the oceans, we need to go and see if Mars is an interesting place to hang around: we have a lot of challenges to face. Financial markets are crucial to that end, because they can greatly help in mobilising collective effort, and if we want them to work the way they should work, we need to assure that money goes where it is really needed. Bringing clarity and transparency to finance, over and over again, is really important. Being able to cut through the veil of corporate propaganda and go to the core of business is just as important. Careful reading of financial reports matters. It just matters.

So here is how one of my scientific fascinations formed. More or less at the same epoch, i.e. when I was working on my PhD, I started to work seriously with large datasets, mostly regarding innovation. Patents, patent applications, indicators of R&D effort: I started to go really quantitative about that stuff. I still remember that strange feeling, when synthetic measures of those large datasets started to make sense. I would run some correlations, just because you just need a lot of correlations in a PhD in economics, and vlam!: things would start to be meaningful. Those of you who work with Big Data probably know that feeling well, but I was experiencing it in the 1990ies, when digital technologies were like the grand-parents of the current ones, and even things like Panel Data Analysis, an analytical routine today, were seen as the impressionism of economic research.

I had progressively developed a strongly exploratory manner of working with quantitative data. A friend of mine, the same professor whom I used to work for in those management training projects, called it ‘the bulldog’ approach. He said: ‘Krzysztof, when you find some interesting data, you are like one of those anecdotal bulldogs: you bite into it so strongly, that sometimes you don’t even know how to let go, and you need someone who comes with a crowbar at forces your jaws open’.  Yes, indeed, this is the very same that I have just noticed as I am reviewing the past updates in that research blog of mine. What I do with data can be best described as sniffing, rummaging, playing with, digging and biting into – anything but serious scientific approach.

This is how two of my typical forms of scientific expression – case studies and quantitative studies – formed out of my fascination with the sense coming out of numbers. There is that third form of expression, which I have provisionally labelled ‘concept forming’, and which I developed the most recently, like over the last 18 months, precisely as I started to blog.

I am thinking about the best way to describe my experience in that respect. Here it comes. You have probably experienced those episodes of going outdoors, hiking or running, and then you or someone else starts moaning: ‘These backpack straps are just killing my shoulders! I am thirsty! I am exhausted! My knees are about to explode!’ etc. When I was a kid, I joined the boy scouts, and it was all about hiking. I used to be a fat kid, and that hiking was really killing me, but I liked company, too, and so I went for it. I used to moan exactly the way I have just portrayed. The team leader would just reply in the lines of ‘Just shut up and keep walking! You will adapt!’. Now, I know he was bloody right. There are times in life, when we take on something new and challenging, and then it seems just so hard to carry on, and the best way to deal with it is to shut up and carry on. You will adapt.

This is very much what I experienced as regards thinking and writing. When I started to keep this blog, I had a lot of ideas to express (hopefully, I still have), but I was really struggling with giving an intelligible form to those ideas. This is how I discovered the deep truth of that sentence, attributed to Pablo Picasso (although it could be anyone): ‘When a stroke of genius comes, it finds me at work’. As strange as it could seem, I experienced, and I am still experiencing, over and over again, the fundamental veracity of that principle. When I start working on an idea, the initial enthusiasm sooner or later yields to some moaning function in my brain: ‘F*ck, it is to hard! That thinking about one thing is killing me! And it is sooo complex! I will never sort it out! There is no point!’. Then, hopefully, another part of my brain barks: ‘Just shut up, and think, write, repeat! You will adapt’.

And you know what? It works. When, in the presence of a complex concept to figure out I just shut up (metaphorically, I mean I stop moaning), and keep thinking and writing, it takes shape. Step by step, I am sketching the contours of what’s simmering in the depths of my mind. The process is a bit painful, but rewarding.

Thus, here is the pattern of myself, which I am thrusting into the future, as it comes to science and teaching, and which, hopefully, I can teach. People around me, voluntarily or involuntarily, attract my attention to some sort of scientific and/or teaching work I should do. This is important, and I have just realized it: I take on goals and targets that other people somehow suggest. I need that social prod to wake me up. As I take on that work, I almost instinctively start flipping my Ockham’s razor between and around my intellectual fingers (some people do it with cards, phones, or even knives, you might have spotted it), and I causally give a shave here and there, and I slice observable reality into layers: there is the foam of common narrative about the thing, and there are those factual anchors I can attach to. Usually they are numbers, and, at a deeper philosophical level, they are proportions between things of reality.

As I observe those proportions, I progressively attach them to facts of life, and I start seeing patterns. Those patterns provide me something more or less interesting to say, and so I maintain my intellectual interaction with other people, and sooner or later they attract my attention to another interesting thing to focus on. And so it goes on. And one day, I die. And what will really matter will be made of things that I do but which outlive me. The ethically valuable things.

Good. I return to that metaphor I coined up a like 10 weeks ago, that of social sciences used as a social GPS system, i.e. serving to find one’s location in the social space, and then figure out a sensible route to follow. My personal experience, the one I have just given the account of, can serve to that purpose. My experience tells me that finding my place in the social space always involves interaction with other people. Understanding, and sort of embracing my social role, i.e. the way I can be really useful to other people, is the equivalent of finding my location on the social map. Another important thing I discovered as I deconstructed my experience: my social role is largely made of goals I pursue, not just of labels and rituals. It is sort of dynamic, it is very much my Heideggerian being-in-time, thrusting myself into my own immediate future.

I feel like getting it across really precisely: that thrusting-myself-into-the-future thing is not just pure phenomenology. It is hard science as well. We are defined by what we do. By ‘we’ I mean both individuals and whole societies. What we do involves something we are trying to achieve, i.e. some ethical values we seek to maximise, and to balance with other values. Understanding my social role means tracing the path I am moving along.

Now, whatever goal I am to achieve, according to my social role, around me I can see the foam of common narrative, and the factual anchors. The practical use of social sciences consists in finding those anchors, and figuring out the way to use them so as to thrive in the social role we have now, or change that role efficiently. Here comes the outcome from another piece of my personal experience: forming a valuable understanding requires just shutting up and thinking, and discovering things. Valuable discovery goes beyond and involves more than just amazement: it is intimately connected to purposeful work on discovering things.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French version as well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Support this blog

€10,00

[1] Braudel, F. (1992). Civilization and capitalism, 15th-18th Century, Vol. I: The structure of everyday life (Vol. 1). Univ of California Press.

[2] Braudel, F. (1992). Civilization and capitalism, 15th-18th century, vol. II: The wheels of commerce (Vol. 2). Univ of California Press.

[3] Braudel, F. (1995). A history of civilizations (p. 178). New York: Penguin Books

L’aventure innocemment analytique

 

J’ai remarqué que j’utilise mon blog pour couvrir un éventail de plus en plus large des sujets. Il y a un an, je sur ce blog, je rédigeais surtout une forme de journal de ma recherche « officielle », plus quelques randonnées intellectuelles un peu échevelées lorsque je voulais me décontracter la cervelle. Maintenant, je suis en train de transformer mon écriture en une sorte de journal intellectuel généralisé : je couvre tous mes sujets de réflexion, plus ou moins en parallèle. C’est l’une des raisons qui m’ont incité à inclure des mises à jour en polonais, ma langue natale. Je suis en train d’explorer un phénomène dont j’eus pris conscience déjà l’année dernière : écrire et publier ça m’aide à penser, ou plutôt à structurer mes pensées de façon intelligible.

Chez moi, à la fac, le mois de Septembre c’est la saison des syllabus. Je me concentre donc sur ce sujet précis. Je réassume, une fois de plus, tout ce que j’ai écrit durant les trois derniers mois à ce sujet. Je commence par les compétences de base que je voudrais enseigner. Comme vous avez pu le lire dans quelques-unes de mes mises à jour précédentes, j’ai une idée qui m’obsède, celle d’enseigner les sciences sociales comme si j’enseignais la navigation, donc comme une méthode de trouver sa propre localisation dans l’espace social ainsi que de tracer une route à travers ledit espace. Deux compétences viennent à mon esprit plus ou moins spontanément : la modélisation des comportements, d’une part, et l’analyse quantitative – surtout financière – d’autre part.

Tout ce qui se passe dans une société est fait de comportement humain. Tout comportement humain survient comme une séquence plus ou moins récurrente d’actions, préalablement apprise. Les séquences de comportement sont pour une société ce que les éléments de construction – briques, panneaux, poteaux etc. – sont pour une structure architectonique. L’apprentissage qui conduit à la formation de ces séquences de comportement est comme la production de ces éléments.

J’encourage mes étudiants à observer les structures sociales, avec la méthode scientifique à l’appui, et à tirer des conclusions tout aussi scientifiques de cette observation. Il serait donc avisé d’expliquer ce qu’est une structure sociale. Si je parle d’être de quoi que ce soit, je parle de quelque chose qui soit n’existe pas du tout soit nous n’en avons qu’un aperçu très succinct. C’est le problème avec l’approche ontologique : aussitôt que je demande ce qu’est une chose, un raisonnement vraiment rigoureux impose une autre question, celle qu’est-ce que ça peut bien signifier « être ». C’est une intuition profonde que nous pouvons trouver, par exemple, chez Martin Heidegger. Pour expliquer la nature des structures sociales, je vais donc prendre un tournant similaire à ce que fait la physique en ce qui concerne la nature de la matière : je vais me concentrer sur ce comment nous vivons la présence des structures sociales, ou bien leur absence. Je vais donc aller vers leur phénoménologie.

Nous expérimentons plusieurs situations sociales. Certaines d’entre eux nous percevons comme passagères, pendant que d’autres semblent avoir une sorte de permanence et de solidité en elles. Un premier ministre, ça ne dure pas (nécessairement) très long. En revanche, la procédure constitutionnelle de nommer un premier ministre, ainsi que de lui donner un vote de confiance, c’est beaucoup plus stable et répétitif. Les pâtés vendus par le traiteur du coin peuvent avoir un goût variable, de jour en jour, mais la présence dudit traiteur dans le quartier, ainsi que la profession des traiteurs en général, c’est du beaucoup plus solide et prévisible.

Nous pouvons donc mettre un ordre hiérarchique parmi toutes les situations sociales que nous vivons, en commençant par celles qui sont les plus récurrentes et les plus prévisibles, en passant par celles qui sont un peu fofolles dans leur occurrence et néanmoins on peut leur faire confiance de survenir, pour finir avec les situations sociales que nous percevons –souvent à cause de nos propres limitations cognitives – comme vraiment uniques et rares. La structure sociale autour de nous est faite de ces pièces de comportement humain qui – selon notre perception – surviennent le plus souvent et de façon la plus prévisible.

Si vous voyez donc, dans un manuel de sociologie, par exemple, la représentation d’une structure sociale en forme d’organigramme, avec des polygones ou des bulles, connectées par des traits fléchés, alors souvenez-vous : ça n’existe pas, c’est juste la carte d’un territoire qui en lui-même est observable comme un ensemble des comportements humains hautement répétitifs. Voilà donc tout le sens d’enseigner – et d’apprendre – les techniques d’identification des schémas de comportement. Ces techniques nous aident à comprendre comment fonctionne la structure sociale autour de nous.

L’analyse quantitative, quant à elle, comme je l’enseigne, a surtout et avant tout la mission de réveiller l’instinct mathématique de mes étudiants. Il y a beaucoup de parallèle avec les techniques d’identification des schémas de comportement. Les nombres ont une signification – c’est une vérité profonde que les anciens Grecs et les anciens Chinois eussent découvert il y a des millénaires. Je suis beaucoup plus proche de la philosophie Grecque en la matière que de l’approche Chinoise. Cette dernière à tendance – au moins pour autant que je la connaisse – à verser dans le mystique et la numérologie. C’est plutôt une sorte de magie mathématique, où les ensembles des nombres correspondent à des destinées et des entités métaphysiques.

En revanche, les Grecs, ils étaient beaucoup plus terre-à-terre dans leur appréhension des maths. Ces derniers étaient un outil. Les théorèmes les plus puissants que nous avons hérité des Grecs – comme celui de Pythagore, ceux de Thalès ou d’Euclide – avaient une application pratique dans le bâtiment, la navigation ou le militaire et ils étaient basées sur l’observation empirique des proportions. C’est par ailleurs de là que vient la notion de nombre rationnel, donc d’un nombre qui est égal à un quotient de deux nombres entiers relatifs. Alors, lorsque j’enseigne les concepts fondamentaux de l’analyse quantitative, je commence par cette recommandation pratique de base : observez les proportions rationnelles et récurrentes dans les phénomènes que vous étudiez.

L’analyse quantitative trouve son application dans l’étude directe des comportements humains aussi bien que dans l’analyse financière. C’est donc ainsi que je viens à une question vraiment importante : comment expliquer la logique de base des finances d’entreprise, aux gens qui n’y avaient jamais ou presque jamais affaire ?

Je commence cette explication par attirer l’attention de mes étudiants sur un fait quotidien : nous attachons de l’importance à tout ce qui est habituellement mesuré en argent. Le montant de notre revenu mensuel ou annuel, le loyer à payer, le prix des transports publics, la valeur de notre immobilier ainsi que celle de l’hypothèque qui y pèse – tout ça c’est important. Bien sûr, l’argent n’est pas la seule chose importante dans la vie, néanmoins elle est importante.

Voici un fait empirique que beaucoup d’étudiants peuvent remarquer par eux-mêmes, par ailleurs : la plupart de pognon qui nous intéresse c’est de l’argent immatériel, en principe ce sont juste des nombres (ou bien des « soldes » comme on les appelle dans la finance) que nous associons, plus ou moins intuitivement, à des trucs importants dans la vie.

Je passe aux finances d’une entreprise et à les expliquer de façon la plus simple possible. Lorsqu’on veut faire du business, il nous faut des ressources, matérielles aussi bien qu’immatérielles. Le compte synthétique qui montre l’état des ressources d’une entreprise est appelé « bilan ». Le bilan possède un trait unique, par rapport aux autres comptes synthétiques : il a deux faces, comme un dieu antique. Il y a la face active et la face passive. Avant d’expliquer leurs technicités, le truc de base à comprendre est la philosophie de division en deux faces distinctes. La voilà : toute ressource qui a de la valeur socialement reconnue possède cette valeur parce que et aussi longtemps qu’elle est à la fois limitée et accessible. Toute ressource que nous possédons dans notre entreprise, nous l’avons acquise – donc transférée de quelque part ailleurs dans la structure sociale – et cette ressource a donc deux aspects : son application courante et sa provenance.

Quant à la provenance des ressources, l’expérience accumulée des générations d’hommes d’affaires, petits et grands, avait conduit à distinguer deux situations différentes : l’emprunt et l’investissement. La logique de cette distinction est basée sur l’observation de comportement humain. Nous nous engageons dans des projets d’entreprise avec deux niveaux de prudence : soit on y plonge tête la première, en échange de la capacité de gérer le projet comme il se développe – c’est la logique générale de l’investissement – soit on se fait des pare-chocs divers qui nous assurent la possibilité de nous retirer, mais cette assurance a une contrepartie en la forme d’influence beaucoup moins marquée sur la gestion du projet – c’est l’approche de celui qui prête plutôt qu’investit.

Suivant cette dichotomie de l’action, le côté passif du capital accumulé dans une entreprise distingue les capitaux propres d’une part et les emprunts (capitaux extérieurs) d’autre part. Pourquoi cette distinction-ci et non pas une division selon les personnes qui fournissent le capital ou bien selon la chronologie de flux de trésorerie correspondants ? Avant de répondre à cette objection directement, laissez-moi attirer votre attention sur un fait très simple et courant : nos façons de communiquer les quantités d’argent dont nous disposons sont hautement standardisées et nous les aimons voir comme telles. Lorsque vous utilisez un logiciel mobile pour des paiements courants, PayPal ou autre, n’êtes-vous pas légèrement irrités lorsque la composition visuelle change radicalement et vous ne pouvez plus retrouver les chiffres-clés là où vous aviez l’habitude de les voir ?

C’est la même chose avec les comptes financiers des entreprises. Quelqu’un commence à rapporter sa situation financière selon un schéma donné. Si une autre personne – un banquier, par exemple – veut être capable de comparer ces comptes avec ceux d’un autre entrepreneur, il veut voir ces derniers présentés selon le même schéma. C’est plus confortable. Vous souvenez-vous de la définition de la structure sociale que je viens de donner quelques paragraphes en arrière ? Voilà un exemple rêvé : la structure logique des comptes, ça se reproduit de façon récurrente et crée ce que nous appelons un système socialement reconnu de comptabilité.

Je viens donc d’introduire en douce une assomption : à un moment donné de l’histoire quelqu’un quelque part avait commencé à présenter le capital de son business divisé en capitaux propres et capitaux extérieurs et les gens auxquels cette personne avait présenté ses comptes selon cette logique avaient trouvé l’idée bien judicieuse et l’avaient reproduite, jusqu’à ce qu’elle soit devenue coutume. Qu’est-qui est donc de si judicieux dans cette distinction ? Eh bien, on peut voir les capitaux propres d’une entité – personne physique ou légale – comme la différence résiduelle entre la valeur brute de tout le capital accumulé et les dettes qui pèsent sur ladite valeur brute. En d’autres mots, la division en capitaux propres et capitaux extérieurs permet de se faire une idée rapide de la liquidité financière de celui qui présente ses comptes.

Alors, un entrepreneur accumule ses ressources à travers deux types de transactions. Certaines personnes, lui-même inclus, investissent leur capital dans ce business et créent ainsi le capital propre. D’autres, plus prudents et moins enthousiastes, signent avec l’entrepreneur des contrats de prêt. Une fois accumulé, le capital est utilisé et c’est alors sur le côté actif du bilan que nous pouvons observer les modalités de cette utilisation.

Le côté actif du bilan est composé d’actifs, c’est à dire des choses et des droits que l’entité donnée possède au moment donné. Pour expliquer le concept essentiel d’un actif, je me réfère à Airbus et à leur rapport financier annuel pour l’année fiscale 2017. Si vous ouvrez ce document (publié en anglais), allez donc à leur bilan, qu’ils désignent comme « Consolidated Statements of Financial Position » en anglais et regardez la catégorie « Assets », donc actifs.

Encore une fois, faisons donc usage de la capacité la plus élémentaire d’observation, avec un minimum d’assomptions. Ce que nous voyons sur le côté actif du bilan d’Airbus est un ensemble de catégories, comme « Propriété, usine et équipement » (ANG : Property, plant and equipment), « Actifs intangibles » (ANG : Intangible assets) et ainsi de suite. En face de chaque nom de catégorie, nous voyons un solde financier, en millions d’euros. Maintenant, question (apparemment) bête : est-ce qu’un euro donné, sur un compte bancaire appartenant à Airbus, est comme signé ? Est-ce que vous pouvez trouver des euros signés « j’appartiens à la catégorie d’actifs intangibles » ? Pour autant que je sache, non. Les soldes en euros que vous voyez en face de ces catégories sont comme des niveaux de liquide dans un ensemble des vases distincts, dont on aurait pris une photo au même moment dans le temps, le 31 Décembre dans le cas des bilans.

Les euros, ça flotte et ça coule dans le business et néanmoins, comme vous pouvez le constater, ça a tendance à se coaguler selon une certaine structure. Vous vous souvenez de la définition de structure sociale que j’avais donnée auparavant ? Si nous appelons quelque chose « structure », ça veut dire que les phénomènes se passent selon un schéma suffisamment répétitif pour qu’il nous donne une impression de permanence. Les euros du bilan d’Airbus, ils flottent et ils coulent selon un schéma qui, photographié le 31 Décembre chaque année, donne une structure répétitive.

Les euros, ils flottent et ils coulent là où les gens engagés dans ce business font quelque chose de valeur économique. Les proportions entre les soldes écrits dans le bilan d’actifs d’Airbus reflètent la concentration relative d’activité économique dans certains types (catégories) d’action plutôt que dans d’autres. Si la catégorie « Inventaires courants » (31,5 milliards d’euros), parmi les actifs d’Airbus, est presque deux fois plus grande financièrement que la catégorie « Propriété, usine et équipement non-courants » (16,6 milliards d’euros), cela veut dire que les activités relatives à l’accumulation d’inventaires courants reflètent à peu près deux fois plus de valeur économique que celles relatives à l’accumulation des gros trucs fixés à la terre. C’est la logique de la mathématique Grecque : observer les proportions.

J’explique brièvement ce qui est vraiment intéressant dans cette proportion particulière. Dans le capital d’une entreprise, tout ce qui est désigné comme « courant » épuise sa capacité de générer de la valeur économique en une année maximum. Tout actif classé comme « courant » est quelque chose qui travaille à courte haleine et n’a pas de cycle de vie prolongé. En revanche, les actifs « non-courants » ont par définition, une vie économique de plus d’un an. Dans une boutique de vêtements d’occasion, des inventaires deux fois plus gros que la propriété immobilière et son équipement, ça ne serait pas étonnant. Néanmoins, chez Airbus, donc dans une entreprise qui semble être ancrée dans une technologie imposante installée dans des usines tout aussi imposantes, ça étonne. Nous avons une entreprise qui est durable par excellence, ne serait-ce que pour assurer le support technique pour leurs avions, et en même temps le capital ce cette entreprise semble être investi dans quelque chose de plutôt éphémère, qui s’épuise en moins d’un an.

J’utilise l’occasion offerte par le rapport financier d’Airbus et je montre la façon d’utiliser ce qu’on appelle « notes explicatives ». Dans beaucoup – en fait dans la plupart – des rapports financiers nous pouvons trouver des notes explicatives qui affèrent spécifiquement à une catégorie donnée. Dans le rapport financier d’Airbus pour l’année 2017, la catégorie « Inventaires courants » est expliquée dans la note no. 20, pendant que le sous-ensemble d’actifs baptisé « Propriété, usine et équipement non-courants » trouve une explication approfondie dans la note no. 18.

J’y fonce et je trouve l’explication de cette proportion financière étrange. La note no. 20 explique qu’à l’intérieur de la catégorie « Inventaires courants », la plus grande sous-catégorie, dans les 75%, consiste de ce qui est appelé « Travaux en cours ». C’est comme dans la « Guerre des étoiles » : le plus gros actif dans les parages était cette diabolique Etoile de la Mort. Une bonne partie de ce multi-film est faite des vues panoramiques des travaux en cours. Même chose chez Airbus. Je veux dire : je ne pense pas qu’ils soient en train de construire une station spatiale à fins militaires, seulement que le gros de leur capital est investi dans ces avions et hélicoptères en voie de construction. Ces machines semi-finies valent plus que les usines qui les produisent.

Voilà que l’aventure innocemment analytique avec le bilan d’Airbus nous conduit à découvrir l’une des composantes-clés du modèle d’entreprise aéronautique : la technologie est plus dans le produit lui-même que dans l’usine qui le manufacture. C’est un cas rare. La plupart des industries de haute technologie montre des proportions inverses : les usines présentent plus de valeur économique que le stock des produits semi-finis. Seulement dans l’aéronautique, le produit semi-fini, je veux dire un avion, il représente souvent la valeur économique d’une petite ville.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Vous pouvez donner votre support financier à ce blog

€10,00

Czasami coś odrasta

 

Zastanawiam się – dalej się zastanawiam – nad tym, jak wydobyć maksymalną wartość dodaną z nauczania, jakie serwuję moim studentom. W języku polskim nauczam przede wszystkim podstaw zarządzania, mikroekonomii oraz budowania biznes planu, także w kontekście wdrażania nowych technologii. Mam taką małą obsesję na temat nauczania nauk społecznych: postrzegam je trochę w taki sposób, w jaki stulecia temu postrzegano astronomię, czyli jako dyscyplinę nauki służącą do określenia swojej pozycji na jakimś terytorium i do nakreślenia mapy tego terytorium. To trochę jak te programy w stylu „Szkoła przetrwania”: zrzucają Cię, czasami nawet na spadochronie (czasami bez) w środku czegoś, co tylko przez grzeczność określasz jako „dziką przyrodę” raczej niż „zadupie” i masz znaleźć drogę do wyznaczonego punktu ponownego kontaktu z tym, co zwykłeś uważać za cywilizację.

Nawiązuję w ten sposób do mojego poprzedniego wpisu, pod tytułem „Gra w tożsamość”. Szukam takich twierdzeń i teorii w naukach społecznych, które są solidnie potwierdzone badaniami empirycznymi – a więc zasługują na miano prawd naukowych – a jednocześnie są przydatne w codziennym życiu. W „Grze w tożsamość” rozwinąłem krótkie rozumowanie na temat jednej z takich podstawowych prawd naukowych: faktu, że jesteśmy istotami społecznymi. Teraz chcę się skupić na czymś innym i jednocześnie pokrewnym: prawie wszystko co robimy, robimy w sposób powtarzalny, według powtarzalnych wzorców, a każdy taki wzorzec można rozpisać jako sekwencję.

Na początek trochę praktycznych przykładów, tak tylko żeby szybko nakreślić o co mi chodzi. Powiedzmy, że zaczynamy nowy biznes, np. internetowy sklep z odzieżą. Staramy się sprofilować potencjalnych klientów. Kiedy po raz pierwszy zadajemy sobie pytanie: „Jak może podejmować decyzję nasz klient?”, odruchowa odpowiedź brzmi często „Nie mam pojęcia, oni są tacy różnorodni”. Otóż nie. Jedna z solidnych, teoretycznych zdobyczy nauk społecznych to stanowcze stwierdzenie, że nasi klienci będą się zachowywać według przewidywalnych wzorców. Marketing opiera się na identyfikacji tych wzorców.

Powiedzmy, że jesteśmy kimś ważnym w państwie ( np. doradcą asystenta wiceprzewodniczącego komitetu politycznego przy kimś, kto na skutek niezręcznego zbiegu okoliczności tylko firmuje nas swoim nazwiskiem ) i uczestniczymy – naprawdę uczestniczymy – w negocjacjach na temat jakiegoś ważnego traktatu międzynarodowego. Sytuacja bywa napięta i mamy skłonność do traktowania innych stron negocjacji jako nieodgadnionych pokerzystów, którzy mogą w każdej chwili nas czymś zaskoczyć. Otóż znowu: nie. Państwa, tak samo jak ludzie, działają według powtarzalnych wzorców. Rzeczywisty margines manewru Waszych partnerów negocjacyjnych naprawdę nie jest znacząco odmienny od Waszego.

Pora na poważniejszą teorię. Zacznę od matematyki, a dokładnie od rachunku prawdopodobieństwa. Wiem, jak zaczynam od matmy, to wielu z Was może spontanicznie zamknąć tą stronę. Wiem, wielu z Was czuje instynktowną niemal odrazę do matematyki. Ja też ją kiedyś czułem. Wobec chyba wszystkich z nas, kiedy byliśmy dziećmi, zastosowano zabieg intelektualnego okaleczenia polegający na rozpoczęciu nauki matematyki od wkuwania na pamięć tabliczki mnożenia.

Mogę Was pocieszyć: czasami, nawet po okaleczeniu, coś odrasta. Mnie odrosła ciekawość matematyczna, tzn. intuicyjne przeświadczenie, że matematyka odzwierciedla strukturę rzeczywistości. Wam też może odrosnąć. Odwagi. Jedną z rzeczy, które wkuwamy na matmie w szkole jest pojęcie średniej arytmetycznej. Dlaczego?

Siedemnasty i osiemnasty wiek w Europie były okresem fascynacji matematyką i z czasem ta fascynacja przerodziła się w praktyczne zastosowanie. Pytanie „Co może się wydarzyć ?” było jednym z podstawowych, na które matematyka próbowała znaleźć odpowiedź. Na przełomie XVII i XVIII wieku, Isaac Newton oraz Gottfried Wilhelm Leibniz wytyczyli pierwszą ścieżkę odpowiedzi na to pytanie, kładąc podwaliny pod dziedzinę matematyki, którą znamy dzisiaj jako analizę matematyczną. Ich głównym odkryciem było stwierdzenie, że kiedy rzeczy się zmieniają, to zmieniają się w kierunku określonym przez zależności z innymi rzeczami, czyli według określonej funkcji.

Jednym z badaczy, którzy podjęli ten temat był o jedno pokolenie starszy od Newtona Abraham de Moivre. W swoim dziele pt. „The Doctrine of Chances”, w 1738 roku (następnie w 1756) wyłożył następującą teorię, potwierdzoną zresztą żmudnymi badaniami empirycznymi: jeżeli mamy jakieś zjawisko, które można zmierzyć, to przy dużej liczbie możliwych zdarzeń tego zjawiska najczęściej będzie się powtarzać wartość równa średniej arytmetycznej, czyli sumie wszystkich zaobserwowanych wartości podzielonej przez liczbę obserwacji.

Zastanówmy się nad tym chwilę. Jeżeli mam ten sklep internetowy z odzieżą i zastanawiam się, jaki typowy budżet moi klienci wydadzą na zakupy, to zgodnie z teorią de Moivre’a mam prawo oczekiwać, że będzie to średnia arytmetyczna, czyli suma wszystkich indywidualnych budżetów podzielona przez liczbę klientów. Mniej więcej w tym kierunku poszły badania i odkrycia Adama Smitha, jednego z ojców założycieli ekonomii. Odkrył, że ceny wielu dóbr, zwłaszcza tych o podstawowym znaczeniu dla społeczeństwa (np. ceny zboża albo cena pieniądza czyli stopa procentowa), zmieniają się według możliwych do przewidzenia trajektorii oraz że w danym miejscu i czasie przyjmują najczęściej wartości bliskie średniej arytmetycznej.

Teoria de Moivre’a dała początek założeniu, które z kolei wkuwamy na zajęciach ze statystyki, ze tzw. wartością oczekiwaną w zbiorze obserwacji jest średnia arytmetyczna. Z jednej strony zachęciło to późniejszych badaczy, po de Moivrze, do eksploracji okolic tej średniej arytmetycznej i do opisu całej struktury rzeczywistości dookoła. W tym kierunku poszedł Carl Friedrich Gauss, którego odkrycia pozwalają nam dzisiaj stosować tzw. rozkład normalny, zwany pieszczotliwie krzywą Gaussa.

Z drugiej jednak strony pojawiły się pytania o to, co robić, kiedy nie mamy warunków do wykonania np. 2000 prób i do określenia średniej arytmetycznej. Trudno może być znaleźć chociażby samą tylko metodę dla wyliczenia średniej np. z czasu, jakiego potrzebuje do namysłu gracz po drugiej stronie pokerowego stołu. Czasami w życiu bywa tak, że mamy niewiele prób. Warto mieć jednak metodę oswojenia niepewności i na taką okoliczność. Jednym z pierwszych teoretyków, którzy poszli tą ścieżką był wielebny Thomas Bayes, którego tajemniczy skądinąd esej, opublikowany post mortem oraz intepretowany czasami jako poszukiwanie dowodu na istnienie Boga, stworzył fundamenty dla tego, co dzisiaj określamy jako statystykę Bayesowską. W ślady Bayesa poszli inni i w ten sposób (prawdopodobnie) narodziła się teoria gier.

Gauss i Bayes to dwie różne metody określenia powtarzalnych wzorców w zachowaniu ludzi. Zgodnie z moim podejściem do dydaktyki nauk społecznych są to dwie różne metody znajdowania własnej drogi w złożonej rzeczywistości społecznej. Idąc w ślady Gaussa, staramy się odtworzyć strukturę rzeczywistości ujętą w liczbach. Podążając z kolei śladami Thomasa Bayesa, racjonalnie eksperymentujemy i stopniowo redukujemy niepewność poprzez interpretację wyników kolejnych eksperymentów.

Przyjrzyjmy się bliżej tym dwóm ścieżkom rozumowania oraz ich praktycznemu zastosowaniu. Mówiąc najprościej, każda z nich pasuje do innego typu sytuacji. Rozumowanie de Moivre’a i Gaussa pasuje do okoliczności, kiedy w zasięgu ręki mamy dużo informacji, czasami tak dużo iż mamy wrażenie nadmiaru. Powtarzalne wzorce w zachowaniu ludzi odtwarzamy, znajdując porządek ukryty w natłoku informacji. Bywa jednak i tak, że informacja jest skąpa, a przynajmniej takie mamy wrażenie. Potrzebujemy wtedy metody, która działałaby w pewnym sensie odwrotnie do „ilościówki” de Moivre’a. Potrzebujemy czegoś, co wyciśnie informacje i pozwoli nam wyrobić sobie zdanie na temat powtarzalnych zachowań ludzi tam, gdzie pozornie takich informacji nie ma.

Zanim przejdę do uczonego wykładu, mała dygresja. Po jaką ciężką cholerę zajmować się tym, co napisał jakiś gość dwieście z górą lat temu ? Co, nie mamy świeższej bibliografii ? Jasne, że mamy. Zachęcam, aby się z nią zapoznawać na bieżąco. Mam jednakowoż takie osobiste przekonanie, zbieżne z filozofią hermeneutyczną: jakiejkolwiek historii bym nie opowiadał, koniec końców opowiadam historię mojej własnej egzystencji. Opowiadam kontekst, w takim moja historia powstała. Teoretycy z osiemnastego wieku opowiadali historię społeczeństwa, które mniej więcej od połowy siedemnastego wieku stopniowo odkrywało zastosowania matematyki. To były czasy, kiedy akuratne obliczenia miały strategiczne znaczenie: w kartografii, w ekonomii (która jeszcze wtedy nie miała pojęcia, że nazywa się „ekonomia”), w architekturze, w wojskowości itd. Europa odkrywała wtedy całą potęgę informacji ujętych w liczby. Brzmi znajomo ? Ludzie tamtych czasów starali się znaleźć powtarzalne wzorce w sytuacjach, kiedy nagle mieli do dyspozycji nowe narzędzia ich zbierania, tak jak my dzisiaj. Książka de Moivre’a czy też esej Bayesa, pod powierzchnią rozważań teoretycznych, opowiadają taką właśnie historię. No i przy okazji można zrozumieć nieco lepiej, o czym ględzę ja albo inny wykładowca kiedy staramy się przekazać, na przykład, na czym polega rozkład normalny.

Na i jeszcze jedna dygresja: w zasadzie każde równanie matematyczne wywodzące się z tych osiemnasto- i dziewiętnastowiecznych teorii miało swój początek w geometrii. Wszystko, co się może wydarzyć wyobrażamy sobie jako dwuwymiarową płaszczyznę. No wiem, Gauss poszedł dalej i zrobił to w trzech wymiarach, ale staram się nie spłoszyć czytelnika. Nie wiem, skąd dokładnie wywodziła się ówczesna fascynacja geometrią. Być może z faktu, że szybki rozwój astronomii umożliwił wtedy o wiele bardziej precyzyjny pomiar odległości i tworzenie o wiele dokładniejszych niż wcześniej map. To jednak tylko domysły, a ja chcę się skupić na podstawowej regule geometrycznej, która będzie nam tu towarzyszyć: jeżeli dzieją się dwa zjawiska, oddzielone od siebie czasem lub przestrzenią, to różnicę między tymi zjawiskami możemy wyrazić jako odległość, czy też jako drogę z punktu A do punktu B. Kiedy zastosować tą regułę do ludzkiego postępowania, zachowania bardzo odmienne dzielić będzie stosunkowo duża odległość, podczas gdy zachowania stosunkowo podobne są bliskie jedne drugiego.

To jednak nie wszystko. Jeszcze trochę tej geometrii. Znacie twierdzenie Pitagorasa ? No wiecie: w trójkącie prostokątnym kwadrat długości przeciwprostokątnej jest równy sumie kwadratów długości przeciwprostokątnych. No właśnie: każdy odcinek, czyli każdą odległość od zjawiska A do zjawiska B można wyobrazić sobie jako przeciwprostokątną (no, ten skośny bok) trójkąta prostokątnego. Ta odległość jest więc pierwiastkiem z sumy kwadratów dwóch współrzędnych: X (kategoria zdarzeń) oraz Y(natężenie zdarzeń). Poniżej przedstawiam to graficznie.

Odległość Euklidesowa_Pitagorejska

Teoria jest uogólnieniem doświadczenia. Odległość Euklidesowa jest tego doskonałym przykładem. Kiedy staramy się czaić bazę na temat zachowań ludzi dookoła nas, robimy tak: dzielimy te zachowania na ogólne kategorie, a następnie dokonujemy bardziej finezyjnej oceny natężenia, z jaką każda kategoria występuje. Pierwszy tydzień w pracy: wszyscy w tym biurze to młoty albo pijawki, chociaż jest paru fajnych (grupowanie według kategorii, współrzędna X). Drugi tydzień w pracy: jeden z kategorii „młoty” ma w sobie sporo młota, ale także jest trochę fajny, a jedna „fajna” ma jakby lekki odcień pijawki (ocena natężenia cech, czyli współrzędna Y).

No dobra, czyli biorę się za krzywą Gaussa i za ukryte pod nią założenia na temat rzeczywistości oraz ludzkich zachowań. Jesteśmy więc w świecie obfitej informacji, którą trzeba uporządkować. Mamy ten sklep internetowy z odzieżą, nasi klienci wypełniają ankiety na temat swojego stylu życia, obserwujemy ich decyzje w naszym sklepie, być może jeszcze zamawiamy badanie zachowań użytkowników Internetu przy pomocy silnika behawioralnego. Mamy sporo mierzalnych (liczbowych) danych na temat naszych klientów.

Kiedy zadajemy sobie pytanie „Jak mogą się zachowywać nasi klienci ?” i kiedy świta nam intuicyjna odpowiedź „Jak tylko chcą ?”, teoria de de Moivre’a i Gaussa mówi nam „Niezupełnie. Ludzkie zachowania, tak samo jak wiele innych zjawisk, mają skłonność do skupiania się. Najwięcej przypadków będzie skupionych wokół średniej, czyli wokół wartości oczekiwanej. To skupienie ma swoje reguły. Poniżej przedstawiam ogólny wzór na rozkład normalny oraz jego interpretację, która pozwala lepiej zrozumieć te reguły.

Rozkład normalny 1

Rozkład normalny 2

 

Teraz łączymy założenia odległości Euklidesowej z założeniami rozkładu normalnego. Cokolwiek ludzie robią, to co robią zaliczamy do jakiejś kategorii ‘x’. Każdy zbiór zachowań ma swoją średnią, czyli wartość oczekiwaną, czyli najbardziej prawdopodobną kategorię zachowań określaną jako ‘µ’. Każda kategoria zachowań ‘x’ występuje z prawdopodobieństwem – natężeniem ‘y’ – wyznaczanym przede wszystkim przez to, jak daleko jest od najbardziej prawdopodobnej kategorii ‘µ’. To, jak daleko kategoria zachowań ‘x’ znajduje się od najbardziej prawdopodobnej kategorii ‘µ’ jest mierzone w jednostkach odchylenia standardowego, czyli w sigmach. No i dalej to już z górki: dokładne prawdopodobieństwo występowania kategorii zachowań ‘x’ – czyli jej natężenie ‘y’ – jest określane wzorem omówionym powyżej. Najpierw wycinamy z całej rzeczywistości kawałek określany jako „stała Gaussa” czyli jeden dzielone przez pierwiastek z dwukrotności liczby pi, a potem ścinamy dalej według wzoru.

No i byłoby zupełnie fajnie, gdyby nie to, że nasze doświadczenie mówi nam często co innego: nie widzimy jasno określonych kategorii w zachowaniach ludzi dookoła nas. Nie widzimy jednego, dominującego typu zachowań. Co robić ? Jak działać ? Tu wracamy do filozofii matematycznej Thomasa Bayesa. Postaram się o niej szerzej opowiedzieć w kolejnych wpisach na moim blogu, a na razie zadowolę się ogólnym zarysem: w warunkach ogólnej niepewności co do zachowań innych ludzi zaczynamy eksperymentować i określamy w ten sposób, co jest dla nas korzystne, a co nie. Definiujemy, co jest dla nas sukcesem, a co porażką. Następnie, w drodze kolejnych eksperymentów, stopniowo zawężamy prawdopodobieństwo sukcesu albo porażki, a w jeszcze bardziej wyrafinowanej formie, określamy prawdopodobieństwo osiągnięcia ‘p’ sukcesów i ‘q’ porażek w serii ‘n’ prób.

Jak to może wyglądać w praktyce ? Powiedzmy, że mamy pomysł na biznes i staramy się znaleźć inwestorów. Spotykamy się z pierwszym możliwym z nich. Jeszcze nic z tego spotkania nie wynikło, ale mentalnie kreślimy mapę możliwych zachowań: każdy kolejny rozmówca może być tak jakby bardziej w tą stronę od tego pierwszego, albo jakby bardziej w przeciwną stronę. Spotykamy się z kolejnymi potencjalnymi inwestorami i za każdym razem staramy się wyciągać wnioski w podobny sposób: każdego kolejnego rozmówcę traktujemy jako typ, czyli jako reprezentatywny przykład jakiejś szerszej kategorii. W ten sposób tworzymy katalog możliwych typów zachowań u naszych potencjalnych inwestorów. Mniej lub bardziej świadomie tworzymy asocjacje: każdy typ zachowań kojarzymy z jakimś jednostkowym prawdopodobieństwem sukcesu albo porażki i jednocześnie dokonujemy skojarzenia z jakimiś czynnikami zewnętrznymi. „Jeżeli trafię na prezesa funduszu inwestycyjnego na początku kwartału, to mam większe prawdopodobieństwo zaangażowania go w negocjacje na temat finansowania mojego biznes planu, niż gdybym rozmawiał jedynie z analitykiem tego funduszu pod koniec okresu rozliczeniowego” – coś w tym rodzaju.

Jeżeli się temu bliżej przyjrzeć, mamy tu raz jeszcze do czynienia z fundamentalnym mechanizmem naszej psychiki, podobnie jak w przypadku odległości Euklidesowej. Kolejne doświadczenia są dla nas podstawą do budowania mentalnych kategorii oraz do kojarzenia ich wzajemnie między sobą. W ten sposób tworzy się język, którym się porozumiewamy.

Tyle na dzisiaj. Do zobaczenia w kolejnych wpisach na tym blogu.

Aware of how we generalize

 

I wonder whether I can develop sort of a general pattern on the basis of the case studies I presented in my recent updates: « Let’s Netflix a bit », « Brique par brique », and « Dans la tête d’un non-éléphant ». I mean, what I can do, as a social scientist, in a cognitive sequence that starts with finding the key metrics for the situation, in order to discover anything, then unfolds into finding the sources of information on the actual values of those metrics, just to use that information to identify the key resources, the core processes, and the fundamental ethical values of the social pattern studied.

Key metrics are observable, empirical variables, which I can use to assess the situation in a social context. Finding those key metrics and nailing down their actual values is the essence of what can be deemed as ‘economic method’. This is very largely the essential discovery that Adam Smith made: social systems can be observed mathematically, as sets of equations. Thus, the first step in that method I am unfolding in front of myself, and in front of you, my readers, is to find the key numbers in my social environment. How many people are there in my immediate social circle? With how many of them I should interact daily in order to build for myself a position in the local hierarchy?

Yes, I know, it sounds a bit artificial. People don’t intuitively think like this. I know I intuitively don’t think like this. First conclusion: this method I am unfolding is largely made into formalized research, not really the first cognitive reflex in a new social situation. I think that the other branch of the same path, which I have just published in French, in that update entitled « Dans la tête d’un non-éléphant », is a bit more intuitive. It spells: find the key rules of conduct in your social environment, try to nail down their alternative formulations, and find the meta-rules that serve to select the actual rules of conduct among all the available alternatives. In other words, figure out the game which is being played, get the hang of its rules, and then you have better grounds for enquiring about the numbers.

Good, let’s practice. I start exercising with the topic of my current research: renewable energies and my EneFin concept, that quasi-cooperative scheme where small consumers of energy buy, in the form of complex contracts, both energy and capital shares in the local suppliers of that energy. See, for example, that update entitled ‘The Tribal Equilibrium of the Joule’, in order to have a relatively fresh idea of that concept. When I step, as a newcomer, into any local market of energy, how can I identify the basic rules of the game that is being played in the whereabouts?

As it regards energy, the basic game is about how much energy do I need to occupy a given place in the local social hierarchy, and how much do I have to pay for that amount of energy? As you can notice, I do not really care, as a social Robinson Crusoe, about the natural environment. Yes, it sounds and looks primitive and short-sighted. Still, as I am trying to deconstruct honestly the course of social discovery, this is what I observe in my own thinking as for the market of energy: reference to natural environment and its well-being comes only secondarily, after I have put in place my essential bearings in the social reality strictly spoken.

Anyway, in this particular case – the market of energy – the rules of the game I am playing are very much quantitative. They are prices and quantities, essentially, but not exclusively. The contracts habitually practiced in that market come immediately after, or even ex aequo with prices and quantities. Contracts give an idea of the market power that individual market players can really deploy when negotiating the modalities of their mutual transactions.

If I had to present this path of discovery in a teachable form, like ‘Getting to know a local market of energy, in five easy steps’, what would it look like? Lesson #1 would probably start with a general advice: take some statistics about the local market of energy, for example from the website of the International Energy Agency, or from the World Bank, and check how much energy you are likely to consume per your own capita. Yes, that data is in kilograms of oil equivalent or in tons thereof, and your energy bill will be most likely in kilowatt hours, and thus it is useful to remember: 1 kg of oil equivalent = 11,63 kWh. Try to think, how much energy, above the strictly personal use, does a person need, in this particular market, when they want to start a small business, or when they want to turn from an individual into an organisation?

Lesson #2: get to know the prices of energy in your local market. Is there any reliable source of information in this respect, or do you have to sign, first, a contract with the local supplier of energy, and buy some, and receive a bill, in order to know the actual price? The transparency of pricing is an important institutional trait in energy markets, especially as it comes to the relative market power in small users, like households or really small businesses. As – or if – you become informed about the prices of energy, you can calculate the typical budget spent on energy, or simply the average annual energy bill, in typical social actors.

Lesson #3: get to know the typical contracts, in that local market of energy. First of all, is there any source of information about the contents of a typical contract for the supply of energy, or, as it is sometimes, and sadly, the case for the prices of energy, do you have to sign the contract first, and only then you are entitled to receive all those appendixes in small print, which fully explain what you have just signed? Yes, I know some of you can laugh, at this point, but I remember signing my first contract for the supply of electricity, for my first fully owned apartment in Poland, back in 1992. I had to sign a summary form, which essentially stated that I agree to the terms which will be delivered to me in written form once I sign that particular form. Kafka, you say? Yes, happens sometimes.

Anyway, in that lesson #3, the interesting path to follow in your own discovery is to observe the diversity of contracts. I am connecting, here, to my last update in French, entitled « Dans la tête d’un non-éléphant ». In this particular phase of research, it is interesting to discover how many different and clearly distinct contractual patterns are there in the given local market. Is it a ‘mono-contract’ environment, or is there some flexibility? The former suggests a typical market structure from textbooks on microeconomics: monopoly or oligopoly. The latter suggests something more competitive.

Basically, lessons #1 – #3 should tell us what room for institutional innovation is there in this precise market, i.e. what are the odds that a new institutional scheme will work and gain participants.

Good, lesson #4. Once we know the quantities, the prices, and the contracts, it is time to try something practical: a business concept. Not even a fully blown business plan, just a business concept. As you see that local market, can you think of a new, promising business? Logically, what you supply in the market of energy is, well, energy. There is not much room for product innovation in that respect. Still, as you think of it, what we consciously purchase is not the strictly spoken energy, as we do not decide about each individual electron flowing through the plug, but rather the access to energy. You can think about many different forms of that access.

A quick idea, just like that. Imagine a city with many, publicly available charging points for electronic devices. At some of them you can pedal to generate electricity, but just at some. Imagine that you have something like a unique login ID, or codename, which you use to plug your electronics into those publicly available sockets. Every time you use that form of energy outside your household (or the headquarters of your company), the corresponding intake of kilowatt hours charges your account. That would be a market of energy, where consumption is as individualized as technologically possible.

In that lesson #4, you can play with assessing this business concept. What are the odds that it catches on anywhere on Earth? What is the SWOT map, i.e. what are the required competitive strengths, the weaknesses to avoid, as well as opportunities and threats generated by the market?

I have that intuition that you reach the summit of scientific understanding about anything when you can design and control an experiment pertaining to that anything. This is the path to follow in your lesson #5 about the market of energy. Design and control an experiment, related or unrelated to the business concept from lesson #4. How can people experiment with energy? What types of behaviour are important to observe experimentally? How can you achieve, in your experimental environment, the usual attributes of a good experiment: isolation of precise phenomena, acceleration of their occurrence (as compared to real life), observability?

Why do I put experimentation in the last lesson? This is an old principle known to all engineers: if you can experiment with something, and survive, and have some fun, and, on the top of all that, have some new knowledge, it means you’ve got the hang of the thing.

I am taking on another particular, the teaching of management, a teaching I deliver to the 1st year Undergraduate students. If, hypothetically, I try to manage any type of organisational structure, from any hierarchical position that allows any management whatsoever, what are my first steps into an unknown territory? How can I know the rules of the game and which rules are a priority to figure out? Intuitively, I would look for the things that hold the surrounding organisation together. Are those people working together, although, let’s face it, they sometimes hate each other, because they refer and report to a common leader, or rather because they have common goals?

Thus, my lesson #1 in management would consist in observing patterns of behaviour in people around me. What exactly do they do together? How do they cooperate? How do they compete against each other? It is important, in that first lesson, out of the five (allegedly) easy steps, to observe rather than speculate. Just find patterns in human behaviour. The easiest way to do it is sequencing. Any pattern, in any part of observable reality, is a sequence of events. As you observe human behaviour around you, look for recurrent sequences. There are bound to be some. Mr A holds a meeting, every three of four days, with persons B, C, D, and E. The meeting usually lasts about one hour. The person D is usually pissed off, after those meetings.

Another one; when a customer complains about poor quality of the product, those complaints usually trigger a row. Who is arguing with whom?

Lesson #2 means jumping to another source of information: financial statements. Here, a remark. I know many people have a profound disgust of numbers and mathematics, usually because of shitty teaching thereof at the level of elementary school. Still, the outcomes of shitty teaching can be reverted, simply by triggering our own curiosity into action. The financials of an organisation are like the health metrics of a human. If you want to know somebody’s health, you need to understand the meaning of numbers like pulse, body temperature, the average length of sleep time during one night etc. Same thing with financials. They are pertinent metrics of an organism, period.

So, you go to those financials, and you take all of them, like the balance sheet, the income statement, the cash flow statement, and you simply look for the greatest numerical values. You figure out what is sticking out, quite simply. You select the categories attached to those numbers, and you connect them, as if you were connecting the dots in one of those graphical quizzes. This is an almost painfully basic, practical application of the scientific principle known as ‘the Ockham’s razor’. The principle states that the most obvious answer is usually the right one, where the most obvious means the one which requires the least assumptions. In this case, the greatest financial values are supposed to be the most important.

You can also get more sophisticated, during lesson #2, and take financial statements from two distinct periods, in the same organisation. You match the financial categories from two periods, and you calculate the relative magnitude of change, like value from the period T1 (later), divided by the value observed in the same category in period T0 (earlier). If you move along this tangent, you will pay attention to those categories, where the relative magnitude of change x(T1)/x(T0) is the greatest, in plus or in minus.

Lesson #2 teaches you basic empirical observation of quantitative variables, and now, in lesson #3, you are going to combine those empirical observations with the patterned human behaviour from lesson #1. Whatever type of measurement you chose in lesson #2 – the greatest absolute financial values or those displaying the greatest magnitude of change – in lesson #3 you assume that people do things about money. The patterns of behaviour you nailed down in lesson #1, they have a function, and that function is most likely connected to those big, or those quickly changing, financial amounts you observed in lesson #2. In lesson #3, therefore, you are pinning down the actual strategy – or strategies – in the organisation you are studying.

Here, one important distinction is due. The commonly used definitions of strategy, in management science, usually refer to the goals of the organisation, and the tasks planned in order to achieve those goals. Me, in my own little scientific garden, I cultivate the beautiful, behavioural flower of no-bullshit. I deeply agree with Bernard Bosanquet who used to say that it is bloody hard to know for sure what people want, and it is much more sensible to watch what they do. I also cherish John Nash’s point of view, namely that a strategy needs to have reasonably proven payoffs if it is to be seriously used in the future. To me, a strategy is a recurrently repeated pattern of action, with recurrently occurring results. A strategy can be something that people – or organisations – do even without being aware of doing it.

Anyway, in lesson #3, you define those connections between money and behaviour, as the typical strategies in the given organisation. Time has come for lesson #4, the lesson of what-if, the lesson of change. You know what people usually do in an organisation, you know what they are after, in terms of financial payoffs, and now you can imagine what will happen to this organisation if some of those parameters change. For example, what kind of change will this business – if this is a business, of course – undergo if they have the opportunity to attract an extra 40% of equity? (i.e. an addition of equity capital equal to 40% of what they already have as equity; search for the definition of ‘equity’, just to make sure you know what I am talking about). What would happen if they had to cut their equity down by 40%? What kind of strategies would they apply if there is a new opening, in their target market, which allows to pump their gross margin up by 20%, through higher prices? What if a new tax cuts their gross margin down by 20%?

Time for lesson #5, which is of the same kind as lesson #5 about the market of energy: design and control an experiment. Take the organisation you have studied in lessons #1 – #4. You can use the hypothetical changes you traced in lesson #4, or something else that comes to your mind as intriguing, like what-happens-if-I-press-this-button-oops-I-am-sorry but now transform those paths of change into experimental sequences. You give people some input – a task, a piece of information etc. – and you design a detailed sequence of how they should be responding to that input. You design that sequence so as the response, observed in the participants of your experiment, brings you the most valuable information possible.

You know what? I start liking that approach ‘learn Whatever The Hell You Want in 5 Lessons’. I know, I know: liking my own ideas is a slippery path. It is easy to misstep and fall into the abyss of hypocrisy. Still, I like the thing. Those five lessons about the market of energy seem to cover pretty much the basics of Microeconomics, one of my main teaching curriculums, and so, having covered microeconomics and management, I attempt a graceful jump towards another of my teaching paths, that of Political Systems and Economic Policy.

In order to make my jump look more graceful, i.e. in order to mask the possible awkwardness of my movements, I am doing something I like doing: I revert. I like reverting. This time, when teaching something about Political Systems, I will start, in lesson #1, by asking my students to design an experiment. Yes, this time, they start at the point where the students of management would be asked to finish. Let’s take a practical case: the constitution of The United Republic of Tanzania. The one from 1977.

Click this link, download the constitution and ask yourself the following question: how could you possibly stress-test the system? I mean, where can you see the weakest spots in the constitutional order? What sort of phenomena can hypothetically turn this order into disorder, and into what kind of disorder? At this stage, as this is your lesson #1, you can advance pretty intuitively. I am giving an example. In Part II, Article (47), points (1) and (2) of this constitution you can find the following rule: « 47.-(1) There shall be a Vice-President, who shall be the principal assistant to the President in respect of all the matters in the United Republic generally and, in particular shall assist the President in making a follow-up on the day-to-day implementation of Union Matters, perform all duties assigned to him by the President, and perform all duties and functions of the office of President when the President is out of office or out of the country. Without prejudice to the provisions of Article 37(5), the Vice-President shall be elected in the same election together with the President, after being nominated by his party at the same time as the Presidential candidate and being voted for together on the same ticket. When the Presidential candidate is elected the Vice-President shall have been elected. »

Now, imagine that for some reasons, the Vice-President has not been elected, or has been elected but he or she has resigned right after having been elected, and there is no one willing to take the office. In short, no Vice-President. What happens to the political system of Tanzania in such a case? Is it like that block of domino, which, once knocked down, drags the entire constitutional order into deep s**t (spell, as usually, s-asterisk-asterisk-t)? Or, maybe it is just a minor inconvenience?

Take another constitution, that of Australia. Do the same scanning as for this particular case. Look for really soft spots in the system: the institutions, political actors, or mutual checks of power between political actors, which, once disabled or out of control, can knock the whole system out of balance. The question is quite important, by the way. The Australians have the tenth Prime Minister appointed, over the last 10 years. This is a lot of change. Some kind of deep imbalance might be at work. Maybe you can put your finger on it?

Time for lesson #2: generalize the experiments from lesson #1. Take the same countries, those from lesson #1, Tanzania and Australia in the occurrence, and try to sketch the alternative avenues their respective political systems could possibly take from the present moment, into the future. Like three alternative paths of change for each country.

Lesson #3: generalize the observable idiosyncrasies from lessons #1 and #2. What structural (i.e. durable) differences can you notice between the two cases, Tanzania and Australia? What sort of difference between them can you pin down, as for the relative solidity of their constitutional orders, as well as regarding their possible paths of change? How would you describe the unique features observable in each of those political systems?

Lesson #4: figure out the rules of the game. If you had to give a piece of advice to your friend, like how to make a political career in Tanzania, what would you recommend? What does it mean to make political career in Tanzania? What are the most likely stages and pit stops? How long could it take to make the career in question? What strategies should your friend use to cover that path?

Move your (imaginary?) friend to Australia and try to repeat the process of designing their career path in politics. How is it different from Tanzania?

Lesson #5: nail down general metrics for political systems. Sum up your experience from lessons #1 – #4. Now, imagine that somebody asks you: ‘What are the most important facts and numbers to look upon if we want to understand how a given political system works? Which stones should we lift and turn in order to discover the fundamental mechanics of a political system?’. Now, I know that you might feel slightly ill at ease at this point. How can I make general rules on the grounds of two case studies? Well, firstly, this is how science works: brick by f***ing brick, you build that house. You observe one thing, you observe another thing, and you draw your conclusions even if you are not aware of drawing them. That whole piece of intellectual gymnastics, in 5 lessons, serves to make you aware of how you generalize.

Besides, as it comes to political systems, you do not have like a huge sample of cases; it is barely 150 more or less observable entities on the entire planet.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French version as well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Support this blog

€10,00

Dans la tête d’un non-éléphant

 

Ça y est, je suis de retour de mon voyage de vacances et ma vie reprend progressivement son train normal. Les vacances, c’est fatiguant. C’est probablement la raison pour les prendre. Partir en voyage de vacances, ça me pousse immédiatement hors de ma zone de confort. Rien qu’organiser le temps en vue de loisir et de balade décontractée est si différent du rythme « écriture – tâches quotidiennes – sport – loisir » que ça devient un petit défi. C’est par ailleurs la réflexion que je fais souvent à propos de ma vie : parfois j’ai peur de ce que le lendemain peut apporter mais en fait, le lendemain, il est presque douloureusement prévisible. Les vraies vacances consistent à briser la routine et faire quelque chose de complétement différent.

Dans mes deux dernières mises à jour je me suis exercé à ma compétence de base, c’est-à-dire à l’identification des modèles d’entreprise sur la base des rapports financiers. Je l’ai fait pour l’industrie d’assurance (Brique par brique ) ainsi que pour l’industrie médiatique ( Let’s Netflix a bit ). A chaque fois, le but général de l’exercice était d’identifier des schémas de base du business donné avec toutefois des objectifs spécifiques différents. En ce qui concerne l’assurance, je veux définir les valeurs éthiques fondamentales, autour desquelles des conflits éthiques peuvent apparaître et que la responsabilité sociale d’un assureur devrait prendre en compte. En revanche, dans mon étude des cas d’entreprises médiatiques, je veux surtout former un chemin d’apprentissage des fondements de gestion pour les étudiants de première année en Production Cinématique et Télévisée.

Dans cette mise à jour je veux présenter et utiliser une autre technique de recherche et d’enseignement, que j’ai progressivement développée durant les quelques dernières années. C’est l’analyse constructiviste des textes légaux : contrats, lois et traités internationaux. Ma technique d’analyse est une version simplifiée de ce que la doctrine légale décrit comme « interprétation fonctionnelle de la loi ». En gros, dans cette approche, on assume que la loi est un outil fonctionnel. Est-ce que la loi peut bien être quelque chose d’autre qu’un outil fonctionnel ? Oui, bien sûr. La loi est un fragment de la culture – et même de la langue qui constitue le fondement de cette culture – ce qui la rend susceptible à chercher une certaine cohérence sémantique avec ladite culture. En fait, cette cohérence n’est pas juste « une certaine » : elle est très forte. Tellement forte qu’elle peut même devenir dysfonctionnelle.

J’aime bien étudier la vie réelle, donc je saute sur un exemple. J’en prends un qui est bien économique : la loi Luxembourgeoise du 13 juillet 2007 relative aux marchés d’instruments financiers. Oui, je donne le titre de cette loi comme un lien hypertexte puisqu’il sert à télécharger le texte de la bibliothèque de mon blog. Cliquez donc et on se met au travail. Je commence gentiment, par le soi-disant préambule de cette loi. Vous pouvez y lire qu’elle porte transposition d’un certain nombre d’autres lois, ensuite elle modifie d’autres lois et finalement elle abroge deux autres lois. Ça transpose, ça modifie et ça abroge. Cette loi fait impression d’être un classeur de rangement : elle met de l’ordre dans un univers légal ou des normes se multiplient, se croisent et se superposent.

On accélère. Nous sautons à la fin de du texte légal. Nous y trouvons le chapitre IV: « Dispositions finales ». L’article 62 définit la date d’entrée en vigueur, soit le 1er Novembre 2007 ; l’article 63 établit une référence à cette loi en forme abrégée, comme au « règlement grand-ducal relatif aux exigences organisationnelles et aux règles de conduite dans le secteur financier ». L’article 64 stipule que « Notre Ministre du Trésor et du Budget est chargé de l’exécution du présent règlement qui sera publié́ au Mémorial ». En-dessous, nous trouvons deux signatures officielles – celle du Grand-Duc et celle du Ministre du Trésor et du Budget – ainsi que la date de la première de ces signatures, le 13 juillet 2007.

Avant que je passe à l’application de ma propre méthode analytique strictement dite, un petit commentaire. Ces deux signatures qui figurent sous le texte légal reflètent l’institution connue comme « contre-signature ». Le texte légal en question devient vraiment légal, donc entre en vigueur, avec les deux signatures. Une seule ne suffit pas. C’est l’expression d’un principe constitutionnel appelé « équilibre des pouvoirs », où tout changement sérieux de l’ordre légal exige qu’au moins deux acteurs importants – le monarque et le gouvernement exécutif en l’occurrence – soient d’accord sur le truc. La confiance, c’est merveilleux, mais c’est même plus merveilleux lorsque les gens peuvent se surveiller mutuellement. Ensuite, l’article 64 charge le Ministre du Trésor et du Budget, donc le même ministre qui contre-signe cette loi, de son exécution. Cette disposition, désignée en langage légal comme délégation législative, veut dire qu’il y a quelque chose à exécuter, donc qu’il y a des décisions à prendre, donc que la loi confère une liberté de jugement et de décision au Ministre du Trésor et du Budget. Dans cette perspective particulière, la contre-signature prend une teinte légèrement différente. Le Ministre du Trésor et du Budget demande poliment au Grand-Duc Henri : « Votre Altesse, voilà que le Parlement a voté cette loi qui me donne des prérogatives discrétionnaires en ce qui concerne les exigences organisationnelles et les règles de conduite dans le secteur financier. Voulez-vous bien exprimer votre accord Ducal pour que je puisse les exécuter, ces petites prérogatives discrétionnaires ? ».

J’ai formulé ce commentaire pour vous montrer qu’une loi c’est comme un oignon : ça a des couches. Une analyse vraiment complète devrait prendre en considération cette complexité. Bon, je développe l’étude de la loi question sur la base de deux cas hypothétiques : celui d’absence complète de la norme en question ainsi que celui d’existence d’une norme contraire. Je construis donc trois réalités alternatives : celle effectivement en place, donc avec cette loi en vigueur, ensuite une réalité où cette loi n’existe pas du tout et finalement une troisième, où ces deux ensembles des dispositions légales – donc le préambule ainsi que les dispositions finales plus les signatures – sont formulées comme la contradiction logique de leur formulation réellement en place.

Je commence par l’annihilation, donc par l’hypothèse que la loi Luxembourgeoise du 13 juillet 2007 relative aux marchés d’instruments financiers n’est jamais entrée en force, pour quelles raisons que ce soit. Cela veut dire que les transpositions, les modifications et les abrogations de ces autres lois mentionnées dans le préambule n’ont pas eu lieu. En même temps, nous ne savons que dalle qu’est-ce que ça change en termes d’exigences organisationnelles et les règles de conduite dans le secteur financier. Il faut connaître les dispositions de toutes ces lois listées dans le préambule ainsi que les dispositions exactes de cette loi précise pour s’en faire une idée. L’absence de cette loi précise change beaucoup à la structure de tout un ensemble d’autres normes légales. Les lois de ce type sont fréquemment appelées « structurelles », « organiques » ou « quasi-constitutionnelles ». En généralisant, on peut dire que le nombre des normes légales externes, dont la force ou le contenu sont affectés par la présence ou l’absence de la loi que nous étudions, est une mesure de l’importance structurelle de cette loi.

Je passe à la contradiction, donc à l’étude du cas contraire. Là, une première observation saute aux yeux : en fait, il y a une multitude des contradictions possibles de rien que le préambule et les dispositions finales de notre loi sur les marchés d’instruments financiers. Ces deux coupures sélectives, prélevées du texte entier de la loi, contiennent beaucoup de phrases logiques séparées. Chacune de ces phrases peut être opposée à sa négation logique. Le préambule dit, entre autres, que la loi en question modifie la loi du 3 septembre 1996 concernant la dépossession involontaire de titres au porteur. On peut imaginer un texte légal alternatif, qui stipule explicitement, par exemple, que « la loi du 13 juillet 2007 relative aux marchés d’instruments financiers ne modifie pas la loi du 3 septembre 1996 concernant la dépossession involontaire de titres au porteur » avec toutes les autres dispositions formulées de façon identique.

Chaque proposition simple de notre loi Luxembourgeoise du 13 juillet 2007 relative aux marchés d’instruments financiers peut être soumise à négation et formulée de façon contradictoire. Cela crée une multitude des réalités légales alternatives. De même, l’absence complète de cette loi peut aussi créer plusieurs états alternatifs. L’analyse que je viens de présenter – simuler l’absence d’une norme légale donnée ainsi que sa contradiction – est élégamment désignée comme « analyse antithétique » ou « par antithèse ». Elle a sa source dans la logique bimodale d’Aristote, que vous avez pu apprendre, à la fac, si vous aviez un cours de logique légale, comme « division logique ». Vous pouvez trouver un développement théorique magistral à ce sujet chez Nelson Goodman.

Lorsque j’étais étudiant en droit, mon prof de logique adorait jouer ces petits jeux qui vous tournent le cerveau à l’envers : « Écoutez, Wasniewski. Je pose : l’univers entier est composé d’éléphants et de non-éléphants. Ai-je raison ? Y a-t-il un contexte possible où je me trompe ? ». Le truc, dans cet exercice, n’avait rien à voir avec la zoologie. Il fallait s’accrocher au concept de « se tromper » et mordre dedans à pleines dents. Lorsqu’on vient à bout de la panique intellectuelle initiale, on peut remarquer qu’en ce qui concerne les marchés financiers, par exemple, la division logique en éléphants et non-éléphants est tout simplement sans importance. Si la véracité d’une proposition ne change rien à un état donné de réalité, donc lorsque ladite proposition est indifférente à ladite réalité, son application est une erreur de jugement. Si vous voulez, c’est comme si vous appliquiez une loi économique à l’astronomie.

Remarquez, je peux m’accrocher à l’idée des contradictions multiples et explorer un autre sentier. Un éléphant, c’est plus gros qu’un humain. Je peux, hypothétiquement, me trouver à l’intérieur d’un éléphant mais le cas contraire est difficilement concevable. Si je me trouve dans la tête de l’éléphant, c’est acceptable. Toutefois, si ma position à l’intérieur de l’éléphant est l’opposé de celle dans la tête, si vous voyez ce que je veux dire, la vie devient dure. Dans ce contexte, la division de l’univers entier en éléphants et non-éléphants prend une dimension existentielle profonde et je ne me risquerais pas de la contredire.

Je prends un autre exemple : la loi Australienne sur la transparence eu égard à l’influence étrangère. Dans l’original, son nom complet est : « Foreign Influence Transparency Scheme Act 2018 ; No. 63, 2018 ; An Act to establish a scheme to improve the transparency of activities undertaken on behalf of foreign principals, and for related purposes ». Cette fois, j’applique la même méthode antithétique à un autre type de disposition légale : les définitions. Pratiquement toute loi contient des définitions légales, donc des définitions spécifiques des mots apparemment ordinaires. Je prends la section (donc, comme nous dirions en Europe, l’article) 13A de cette loi.

La section 13A définit un arrangement sujet à l’enregistrement, comme un arrangement entre une personne et un principal étranger, suivant lequel cette personne entreprend, pour le bien du principal étranger, une ou plusieurs activités qui, si entreprises pour le bien du principal étranger, seraient sujettes à l’enregistrement eu égard au principal étranger. Un arrangement n’est pas sujet à l’enregistrement dans la mesure où l’activité entreprise sous ledit arrangement serait exempte sous les dispositions du Chapitre 4 de la Partie 2 de la loi. J’ai vérifié ledit Chapitre 4 de la Partie 2 et ça a tout l’air d’être un de ces cas de logique circulaire. La liste d’exemptions à la définition générale de la section 13A couvre : l’aide et assistance humanitaire, conseil légal et représentation légale, l’activité des membres du Parlement ainsi que l’exécution de la fonction publique, l’activité diplomatique, consulaire ou similaire, l’activité liée à la pratique d’une religion, l’action d’employés des gouvernements étrangers et d’entreprises étrangères, l’activité des représentants d’organisations industrielles, représentation personnelle relative à une procédure administrative, relations de famille, les organisations de charité, officiellement enregistrées, actions à fins artistiques, l’activité des certaines organisations et certaines professions, ainsi qu’enfin certaines circonstances spéciales.

Je vous jure. Je traduis l’original aussi fidèlement que possible. D’abord, l’article 13A définit un arrangement sujet à l’enregistrement comme pratiquement tout contrat qui peut être signé entre un principal étranger et un résident Australien. Ensuite, plus loin, la liste d’exemptions élimine pratiquement tous les contrats habituellement signés entre des parties des nationalités différentes. Somme toute, si moi, résident Polonais, je signe avec un résident Australien un contrat pour conduire un coup d’état en Australie, alors peut-être ce contrat serait sujet à l’enregistrement.

Bon, l’analyse antithétique. Qu’est-ce qui se passerait si l’article 13A disparaissait complétement ? La conséquence la plus évidente est la disparition d’exemptions à l’article 13A, donc la disparition de toute la Partie 2 du Chapitre 4 de la loi No. 63/2018. Voici ce qu’on appelle la nature systémique des normes légales. La conséquence juste légèrement moins évidente est que les autorités responsables de l’application de cette loi auraient une liberté totale d’interpréter le devoir d’enregistrer certains contrats entre les résidents Australiens et des parties étrangères. La liberté d’action sur la part d’un fonctionnaire public, sans des limites fixées par la loi, veut dire plus de pouvoir discrétionnaire dans les mains dudit fonctionnaire.

L’hypothétique disparition de l’article 13A, avec toutes les autres dispositions de la loi No. 63/2018 bien en place provoquerait une croissance nette du pouvoir discrétionnaire de la branche exécutive du gouvernement Australien, peut-être bien aussi une croissance analogue sur la part des tribunaux. Eh ben oui, si la loi reste muette sur des trucs importants, il faut une longue chaine des verdicts judiciaires pour les expliquer une fois pour toutes, ces trucs importants.

Je passe à la seconde phase d’antithèse : la contradiction de l’article 13A. Une remarque intéressante s’impose ici. Bien que l’article 13A est systémiquement lié à la Partie 2 du Chapitre 4, qui contient les exemptions, le fait de changer cette liste d’exemptions ou même de rédiger leurs contradictions spécifiques ne sera pas une contradiction de l’article 13A. Si dans cette Partie 2 du Chapitre 4 je contredis l’article 25 et je stipule que l’exécution du cours normal de quelle profession légale que ce soit ne donne pas lieu à une exemption, ça ne change rien à l’article 13A.

En plus, il n’y a pas tellement des contradictions possibles de l’article 13A. Vous vous souvenez de l’analyse faite, il y a quelques paragraphes, de cette loi Luxembourgeoise sur les marchés financiers ? Il y avait tout un tas des formulations contradictoires. Ici, il y en a juste une : on peut donner la définition de ce qui n’est pas un arrangement sujet à l’enregistrement. C’est tout. En plus, cette contradiction ne changerait rien à l’essence de l’article 13A, donc au fait qu’il y a une méthode d’établir le catalogue des contrats avec des principaux étrangers, qui sont sujets à l’enregistrement. Au lieu des plusieurs réalités sociales possibles dans le cas de cette loi Luxembourgeoise, cette fois il y a juste une réalité possible.

Je conclue. Comme je l’avais dit au début de cette mise à jour, cette analyse antithétique simple que je viens de présenter sert à comprendre comment marche la loi. C’est l’approche constructiviste : nous voulons découvrir quels mécanismes sociaux sont mis en marche avec l’entrée en force d’une norme légale donnée. Avec ces deux cas – la loi Luxembourgeoise sur les marchés financiers et la loi Australienne sur la transparence eu égard à l’influence étrangère – nous venons de découvrir quelques-uns de ces mécanismes.

Tout d’abord, une norme légale peut servir à mettre de l’ordre dans une multitude d’autres normes. La loi peut servir de classeur de rangement pour des règles différentes de conduite. C’est une fonction sur laquelle Herbert Hart mettait l’accent dans sa théorie de la loi. Ensuite, les normes légales créent ou bien font disparaître des pouvoirs discrétionnaires sur la part des fonctionnaires publics. Vous pouvez trouver une excellente analyse de ce phénomène chez un classique, Alexis de Toqueville et son traité sur la démocratie en Amérique. Finalement, vous avez pu remarquer que le contexte social peut offrir des marges de liberté très différentes, comme alternatives par rapport à ce que stipulent les normes légales en force. Cette marge peut être vraiment spacieuse (cas Luxembourgeois) ou bien quasiment inexistante (cas Australien).

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Vous pouvez donner votre support financier à ce blog

€10,00

Let’s Netflix a bit

 

I have just returned from my summer holidays, and my mind wanders a bit. For me, going on holiday is a painful activity. Let’s face it: being on a holiday sucks. This is probably the reason why it is worth to go on a holiday. I know a woman, a really wise one, whom I once heard saying: ‘Real life starts when you get out of your comfort zone’. That’s deep. I can smell real wisdom here. I am the programmed kind: I like routines, I like scheduling and structuring my activity. Going on a holiday is bloody painful for someone like me. I need to reprogram, and I need to do it quickly, and it is stressful, and so it is good.

It is like six or seven years since I discovered that hoping for ‘rest’ and ‘relax’ on a holiday is just unreasonable. The whole point of taking some time off my ordinary routines is to do something different, the more different the better, and the more it sucks in terms of current adaptive effort, the more it benefits to my central nervous system.

I have been performing my current adaptive effort in Western Brittany, France, near the region’s capital Quimper. The first thing I needed adapting to was the astronomical, daily cycle. Longitudinally, the place is on the same meridian as Western England. It is almost like Ireland. Still, legally, the place is in the same time zone as my own country, Poland, i.e. in the Central European one. Result: the sun rises above the forest (I had one right in front of my window) around half past seven a.m., and it sets after nine p.m. My habitually programmed, neurological clock kicked into the ‘early morning’ mode when it was basically still night time outside, and it settled into the ‘night’ gear when there was still plenty of daylight.

The second type of daily cycle I found it hard to adapt to was of the gastronomical nature. Probably harder to catch on with than the astronomical. I am a big fan of intermittent fasting. Through laborious trial and error, over the last 11 months, I have found out that fasting like 16 hours out of 24 is just good for me, and the eight hours of eating would better to be in the morning and in the middle of the day. With that rhythm, I sleep well, I am in good shape, I stay sharp and alert, whilst keeping a lot of effortless self-control. Believe me, at the age of 50, it is all not as obvious as one could think.

Now, in France, breakfast at the hotel is served between 8.30 (sometimes 7.30) and 10.00 a.m. Lunch time in restaurants is from 12.00 until 2 p.m. Past 2 p.m. it is bloody hard to have a lunch served, save for McDonald’s, and for places with ‘Brasserie’ written over their doorstep. Dinner time starts at 7 p.m. You go hiking on those breath-taking cliffs of the Brittany’s seaside, you miss the ‘feeding window’ in restaurants, and you’re like out of the system. Just try to fast intermittently with that type of gastronomical culture. Good luck.

Anyway, I’m back. And I am joyfully sailing through the safely charted waters of my habits. I have been thinking a lot about my teaching, at the university. That holiday time in Brittany helped me to sort of drive it down to the bare essential. I can and should teach, most of all, what I am at least acceptably good at, and this is fundamental social patterning. I mean I can take the financial statements of a business and I quickly notice patterns in those numbers, and I deconstruct a business model out of them. Same with macroeconomic statistics. Very much the same with legal texts: I take a legal act, or a contract, and I start forming the pattern of alternative realities governed by various rules. During this holiday I have just reached the blissful end of, I noticed I tend to do it with people, as well. I am sitting in an airport, I have a glance here and a glance there and I start patterning people around me. I am having fun with trying to predict what the given person is going to do next, just on the grounds of my observation. Are they going to order coffee or orange juice, at the bar? This kind of thing.

What we call our mind works very largely like that. Unless you’re autistic, you instinctively group the instances of your sensory experience into categories, which you aggregate into even broader categories etc. This is called abstract thinking. It allows to see a forest where your basic wolf would just see a bunch of those-tall-not-to-bite-into-things-with-harsh-and-hard-on-them-and-spiky-around-them. In me, abstraction comes with a loop of introspection: I know I am abstracting and I am steering the process to some extent.

Thus, what I can teach, most of all, is that semi-intuitive patterning with introspection. As I am introspecting the process, I think I usually start proceeding with basic quantities. Whatever type of phenomena I deal with, I look for the biggest items in the first place, and then I go diminuendo (i.e. towards lower and lower sizes). If I wanted to represent the process analytically, like to put it into an algorithm, it is sorting associated sets. I have a set of values. I have it associated with a set of categories, matching one to one, i.e. one value with one category. I sort the values, from the biggest one downwards, and I infer about a hierarchy in the corresponding categories. Value A is greater than value B, and thus the associated category A’ is more important than the associated category B’.

In a consecutive step, I associated the ordered pair of associated categories (A’, B’) with more abstract a category, like ‘key assets’ or ‘value added’. I start identifying patterns of connection between those ordered categories. Should I add them up in order to have an aggregate, or maybe subtract them to nail down a residual? Wait, it could be like multiplying them so as to have a two-dimensional manifold. Still, dividing one by the other is tempting, too. I could have a proportion, then. Hmmm…

You see the general drift? Good, so let’s make it more specific, like into a structured teaching. I mentioned a few times that I teach fundamentals of management to the students of 1st year Undergraduate Film and Television Production. I guess I could base that teaching on the patterning of business models observable in the media and show business industry. Here comes a hurdle, however. I base my patterning of business models on the study of financial statements. This, in turn, requires elementary understanding of financials in themselves. Question: how can I teach that elementary understanding to people who, most probably, have never had any contact with those things, and probably don’t like maths at all.

Here comes the elementary wisdom of economic sciences: numbers have meaning regarding social phenomena, just as they have meaning in engineering or in art. When you shoot a photo of a waterfall, and you really mean art, you will look for different metrics (distance, breadth of the panorama, light filter etc.) that if you were shooting the photo of a dog playing with a ball. When you plan to make a video on You Tube, you will look for some metrics in, for example, the upload speed of your local Internet connection.

In business, numbers are frequently expressed in money, i.e. in the units of currency. Money is like a social hormone: it is being secreted, and it clusters in places and moments, where and when something important is happening. The amount of money present in a given place and time expresses the social value of things, i.e. the relative cost of doing something and the relative attractiveness.

Of course, you will say there are valuable things in life which are not measurable in money: love, peace, friendship, transcendence etc. Now, if you think so, just let’s make a short quiz. Where can you have more friends: in the middle of a thriving community or in a deserted warzone? Probably in the former. Where is there more money in circulation? Probably in the former. Next bus-stop: transcendence. Where do more people experience the feeling of transcendence: in the middle of a thriving community or in a deserted warzone? Probably in the former. Where is there more money in circulation? Probably in the former. Yes, money can’t buy love, but more love is likely to be found in thriving communities with monetary systems than in remote, lonely locations.

Thus, numbers describing the amount of money in a given time and place tell us a lot about the socially recognized, overall value of things that are going on in that time and place. This is socially ritualized information, and so it is generalized, distorted and it has holes in it, yet this is information.

Good. As we talk about Film and Television Production, let’s Netflix a bit. In order to understand how a business works, a good angle of approach is to identify the key resources they need, and the ways to collect capital for the accumulation of those resources. The type of financial statement that we use to grasp this aspect is called ‘balance sheet’. It is a T-account, i.e. it has two sides, and those two sides should be rigorously equal to each other. One side shows some inflow, or the source of a resource, and the other side shows the employment of that inflow. In a balance sheet, one side is called ‘assets’, and it shows how capital is being employed in a business. The other side is called ‘equity and liabilities’, and it shows the provenance of capital, respectively from direct ownership of the business (equity), and from borrowing (liabilities).

Here comes the balance sheet of Netflix, as presented in their Annual Report for the fiscal year 2017. In Table 1, a summary version of the balance sheet is presented. You can find the source table in the Excel spreadsheet attached to that annual report. This specific balance sheet seems to balance itself on one word: content. The resources (assets) of Netflix are mostly ‘content’, i.e. intellectual property rights to something you can broadcast or stream. On the passive side of the balance sheet, we have, in order, three categories: content liabilities, long-term debt, and stockholders’ equity. Content liabilities is the money you owe to people, whom you have sort of borrowed their content from, on the basis of a licence agreement.

Table 1 – The summary balance sheet of Netflix

As of December 31,
2017 2016 2015 2014 2013
(in thousands) (in thousands) (in thousands) (in thousands) (in thousands)
Cash, cash equivalents and short-term investments $2 822 795 $1 733 782 $2 310 715 $1 608 496 $1 200 405
Total content assets, net 14 681 989 11 000 808 7 218 815 4 939 460 3 838 364
Working capital 2 203 662 1 133 634 1 902 216 1 263 899 883 049
Total assets 19 012 742 13 586 610 10 202 871 7 042 500 5 404 025
Long-term debt 6 499 432 3 364 311 2 371 362 885 849 491 462
Non-current content liabilities 3 329 796 2 894 654 2 026 360 1 575 832 1 345 590
Total content liabilities 7 502 837 6 527 365 4 815 383 3 693 073 3 121 573
Total stockholder’s equity 3 581 956 2 679 800 2 223 426 1 857 708 1 333 561

Here comes the most fundamental business pattern in Netflix. You need content to be Netflix. You also need highly liquid financial assets (i.e. ‘Cash, cash equivalents and short-term investments’), as well as some working capital, but most of all you need rights to stream some content. It means that the most important activity at Netflix, like the most important business thing anyone can possibly do, consists in securing content.

Now, it is a good moment to ask a disconcertingly basic question: how is that value of content assets estimated? What is the financial value of one episode of ‘Walking Dead’, for example? In other words, what makes the recognized value of the most valuable resources in the Netflix business model? In the PDF version of the annual report 2017, I found a short note about the thing (page 48 of the PDF): ‘Streaming Content: The Company acquires, licenses and produces content, including original programming, in order to offer members unlimited viewing of TV shows and films. The content licenses are for a fixed fee and specific windows of availability. Payment terms for certain content licenses and the production of content require more upfront cash payments relative to the amortization expense. Payments for content, including additions to streaming assets and the changes in related liabilities, are classified within “Net cash used in operating activities” on the Consolidated Statements of Cash Flows.

For licenses, the Company capitalizes the fee per title and records a corresponding liability at the gross amount of the liability when the license period begins, the cost of the title is known and the title is accepted and available for streaming. The portion available for streaming within one year is recognized as “Current content assets, net” and the remaining portion as “Non-current content assets, net” on the Consolidated Balance Sheets.

For productions, the Company capitalizes costs associated with the production, including development costs, direct costs and production overhead. These amounts are included in “Non-current content assets, net” on the Consolidated Balance Sheets. Participations and residuals are expensed in line with the amortization of production costs.

Based on factors including historical and estimated viewing patterns, the Company amortizes the content assets (licensed and produced) in “Cost of revenues” on the Consolidated Statements of Operations over the shorter of each title’s contractual window of availability or estimated period of use or 10 years, beginning with the month of first availability. The amortization is on an accelerated basis, as the Company typically expects more upfront viewing, for instance due to additional merchandising and marketing efforts. The Company reviews factors impacting the amortization of the content assets on an ongoing basis. The Company’s estimates related to these factors require considerable management judgment.

The Company’s business model is subscription based as opposed to a model generating revenues at a specific title level. Therefore, content assets, both licensed and produced, are reviewed in aggregate at the operating segment level when an event or change in circumstances indicates a change in the expected usefulness of the content or that the net realizable value or fair value may be less than amortized cost. To date, the Company has not identified any such event or changes in circumstances. If such changes are identified in the future, these aggregated content assets will be stated at the lower of unamortized cost, net realizable value or fair value. In addition, unamortized costs for assets that have been, or are expected to be, abandoned are written off.

This passage tells us a lot, and I feel like cutting small bits out of that lot. You know, cutting with the Ockham’s razor. There is content that Netflix produces, the content it acquires. This is where content comes from. That content can be exploited in two ways: it can be sold directly to its final users, via streaming and Netflix, or it can be further licenced (or sub-licenced) to third parties, and streamed or broadcasted via their platforms. You can see it in the flow chart below. I like flow charts. Social scientists do.

Netflix business model content types 1

The balance sheet introduced in Table 1, plus the explanatory note supply some information as for the structure of the Netflix content business. We can see the word ‘content’ both in assets, i.e. in the resources of the company, and in the liabilities. Liabilities labelled ‘content’ are the estimated value of content acquired from external creators and streamed on the basis of a licence. Now, I divide the values disclosed in line labelled ‘Total content liabilities’ by the value of ‘Total content assets, net’. What I get is the relative share of royalties paid to external creators in the total value of content assets. Here are the results: 4          81.3% in 2013, 74.8% in 2014, 66.7% in 2015, 59.3% in 2016, and 51.1% in 2017.

In other words, the bigger Netflix becomes in terms of the total capital embodied in its assets, the greater becomes the share of its internally produced content, in relation to the externally acquired one. Here comes the next rule of that business model: the content you want is most of all your own. You can use the externally purchased one to make your platform more attractive, but the real money is in own creation. The provisional – and interesting – hypothesis is that there must be a lot of middlemen in that business, i.e. people who trade content, and add their margin at each transaction. The quite substantial amount of cash held in Netflix’s balance sheet corroborates this conjecture: if you want to buy content, or finance its production, at the best possible prices, you might need to advance cash quickly.

Good, let’s move away from ‘Walking Dead’ towards something more joyful and politically correct, i.e. towards the business of Walt Disney Co.  Below, in Table 2, you can find the consolidated balance sheets of Walt Disney Co. for 2017 and 2016.  I apply the same simplistic method of observation: I look for the greatest values on both sides of the balance sheet. In the case of this beast, big capital is counted in tens of billions of dollars. On the active side, surprise: the only two items in that range of magnitude are: ‘Attractions, buildings and equipment’ and ‘Goodwill’.

A bit of explanation is due as for that latter category. Goodwill might suggest someone had good intentions. Weeell, sort of. When you are a big company and you buy a smaller company, and you obviously overpay for the control over that company, over the market price of that stock, the surplus you have overpaid you call ‘Goodwill’. It means that this really expensive purchase is, in the same time, very promising, and there is likely to be plenty of future profits. When? In the future, stands to reason.

Anything that could be more or less directly associated to making movies and shows, like intangible assets (intellectual property etc.) or ‘Film and television costs’ is, quite surprisingly, much more modest in that balance sheet. On the passive side, the greatest value consists of ‘Retained earnings’. They make over 70% of the total capital accumulated by Walt Disney Co.

We have an interesting business model, here. You earn profits, and you retain them, and you use them to build attraction parks, as well as to buy smaller companies. If you want my opinion, whilst Netflix looked like a classical media business, Walt Disney Co. looks much more like an investment fund with two portfolios.

Table 2 Consolidated balance sheets of Walt Disney Co.

(in millions, except per share data)
September 30, 2017 October 1, 2016
ASSETS
Current assets
Cash and cash equivalents  $4 017  $4 610
Receivables 8 633 9 065
Inventories 1 373 1 390
Television costs and advances 1 278 1 208
Other current assets 588 693
Total current assets 15 889 16 966
Film and television costs 7 481 6 339
Investments 3 202 4 280
Parks, resorts and other property
Attractions, buildings and equipment 54 043 50 270
Accumulated depreciation (29 037   ) (26 849   )
Projects in progress 2 145 2 684
Land 1 255 1 244
Intangible assets, net 6 995 6 949
Goodwill 31 426 27 810
Other assets 2 390 2 340
Total assets  $95 789  $92 033
LIABILITIES AND EQUITY
Current liabilities
Accounts payable and other accrued liabilities  $8 855  $9 130
Current portion of borrowings 6 172 3 687
Deferred revenue and other 4 568 4 025
Total current liabilities 19 595 16 842
Borrowings 19 119 16 483
Deferred income taxes 4 480 3 679
Other long-term liabilities 6 443 7 706
Commitments and contingencies (Note 14)
Redeemable noncontrolling interests 1 148  –
Equity
Preferred stock, $.01 par value
Authorized – 100 million shares, Issued – none  –  –
Common stock, $.01 par value, Authorized – 4.6 billion
shares,
Issued – 2.9 billion shares 36 248 35 859
Retained earnings 72 606 66 088
Accumulated other comprehensive loss (3 528   ) (3 979   )
Treasury stock, at cost, 1.4 billion shares at
September 30, 2017 and 1.3 billion shares at October 1,
2016 (64 011   ) (54 703   )
Total Disney Shareholders’ equity 41 315    43 265   
Noncontrolling interests 3 689 4 058
Total equity 45 004    47 323   
Total liabilities and equity  $95 789  $92 033

Still another jump, now, towards the respectable Discovery Communications Inc., the operator of Discovery channels. Table 3, below, introduces their balance sheet for 2017 and 2016. This particular case is interesting because of its dynamics more than its structure properly spoken. The company swelled like a balloon, over the fiscal year 2017. Its total capital, as registered in the balance sheet, has taken a shot of plus 44%, almost seven billions of dollars. Interestingly, practically all of that intake consisted of cash and cash equivalents. When businesses vacuum-clean the market of cash, as Discovery Communications has just done, it means they are up to something. Pardon, they are facing exciting challenges, which result in necessary strategic adjustments.

Here, with the case of Discovery Communications, we can see a media business whose activity seems to consist, very largely, of waiting for some opportunities to consume. On the passive side, this vigil is being financed by long-term debt. This is, in general, an interesting trait of those media businesses: they seem to be more debt-based than equity-based. In other words, their management seems to be more keen on dealing with lenders, than messing around with the stock market. It seems to be a recurrent characteristic of strongly project-oriented companies. I can see the same thing in a completely different fairy tale, that of aviation, with Boeing and Airbus.

Table 3 The balance sheet of Discovery Communications Inc.

December 31,
2017 2016
ASSETS
Current assets:
Cash and cash equivalents $7 309 $300
Receivables, net 1 838 1 495
Content rights, net 410 310
Prepaid expenses and other current assets 434 397
Total current assets 9 991 2 502
Noncurrent content rights, net 2 213 2 089
Property and equipment, net 597 482
Goodwill, net 7 073 8 040
Intangible assets, net 1 770 1 512
Equity method investments (See Note 4) 335 557
Other noncurrent assets 576 490
Total assets $22 555 $15 672
LIABILITIES AND EQUITY
Current liabilities:
Accounts payable $277 $241
Accrued liabilities 1 309 1 075
Deferred revenues 255 163
Current portion of debt 30 82
Total current liabilities 1 871 1 561
Noncurrent portion of debt 14 755 7 841
Deferred income taxes 319 467
Other noncurrent liabilities 587 393
Total liabilities 17 532 10 262
Additional paid-in capital 7 295 7 046
Treasury stock, at cost (6 737) (6 356)
Retained earnings 4 632 5 232
Accumulated other comprehensive loss (585) (762)
Total equity 4 610 5 167
Total liabilities and equity $22 555 $15 672

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French version as well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Support this blog

€10,00

Brique par brique

Je suis en train de prendre deux semaines de vacances et je blogue de cas en cas, sans régularité. Même chose pour le travail de recherche sérieux. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle vous ne trouverez pas nécessairement un éditorial en vidéo, comme j’ai l’habitude d’en placer au début de mes mises à jour. Le Wi Fi de l’hôtel a déjà de la peine à télécharger le texte de ma mise à jour et le l’éditorial vidéo ça pourrait bien être trop lui demander.

Je suis en train de contempler, une fois de plus, une complexité des tâches. Bon, d’accord, je baisse un peu de registre. Au lieu de parler de « la complexité des tâches » je peux dire simplement : je fais beaucoup de trucs en parallèle. La recherche, l’enseignement, le blog et les projets d’entreprise : ça commence à se bousculer. Je reviens donc à l’une des choses que je considère comme une compétence essentielle en moi en tant que chercheur et analyste d’affaires : la lecture des rapports financiers. J’ai remarqué, ces derniers temps, que quoi que je fasse, je retourne à cette même séquence de recherche : je trouve des entreprises qui publient leurs comptes financiers, je lis ces comptes et j’identifie des schémas répétitifs dans les nombres qui y figurent, enfin j’interprète ces schémas comme des processus (des séquences d’évènements) qui se répètent.

Quand j’y pense, c’est aussi le type de cheminement que j’enseigne à mes étudiants. Si tu veux comprendre la façon dont marche l’entreprise donnée, étudie leurs comptes, comprends comment se forme le bénéfice d’entreprise, identifie les actifs les plus importants ainsi que leurs sources de financement.

Je vais essayer de suivre cette séquence pour mettre un peu d’ordre dans mon travail intellectuel. Je (re)commence avec le même sujet qui, la dernière fois que j’avais fait une mise à jour en français, m’avait mené dans cette chevauchée théorique à propos de John Nash et John Rawls, donc avec le sujet de la responsabilité sociale d’entreprise, ou RSE, dans le secteur d’assurances. C’est un projet mi science mi business, que je poursuis un peu à côté de mes activités de recherche principales. Toutes les grandes sociétés d’assurances déclarent, bien sûr, d’être socialement responsables. Aucune ne déclare d’être socialement irresponsable. Seulement moi, j’aime bien aller au fond des choses et je veux savoir, de quelle façon exacte les sociétés d’assurances peuvent être socialement responsables (ou bien irresponsables). Je prends donc les rapports annuels ou, comme ça s’appelle dans la profession, les documents de référence pour l’année 2017, de trois sociétés d’assurances : AXA, Vaudoise Assurances, Crédit Agricole Assurances.

Je suis un cheminement d’analyse aussi fondamental que possible, donc j’avance comparaison par comparaison. J’ouvre les trois rapports annuels que je viens de mentionner et je me concentre sur les bilans qui y sont présentés. Pourquoi sur les bilans ? Eh bien, c’est une chose que j’avais remarquée il y a des années : un bilan présenté de façon honnête montre les ressources fondamentales que l’entreprise donnée possède ainsi que les sources de financement de ces ressources. Croyez-moi, ça vous dit des trucs.

Chez Vaudoise Assurances  , le montant total d’actifs, fin 2017, est de 7,94 milliards CHF (francs suisses). Je cherche, à l’intérieur de ce total, des montants comptés en milliards. Il y en a deux : « Obligations et autres titres à revenus fixes », égal à 3,46 milliards de CHF, ainsi que « Placements immobiliers », montant à 1,49 milliards de CHF à la fin 2017. Toutes les autres catégories s’arrêtent en-dessous d’un milliard des CHF. Parmi ces autres catégories de moins d’un milliard des CHF, celles comptées en centaines des millions sont les suivantes, par ordre de valeur : prêts hypothécaires (621,98 millions), prêts à des collectivités (529,4 millions), produits alternatifs (366,4 millions), les placements pour le compte et au risque de souscripteurs d’assurances vie (214,23 millions), ainsi qu’une catégorie générale dénommée « Autres titres à revenus variables » (204,9 millions).

Donc, si je voulais dire en des mots simples quelles sont les ressources principales de Vaudoise Assurances , ce seraient principalement des placements financiers ou immobiliers à bas risque et à un taux de retour relativement assuré, et ce type d’actifs financiers est suivi par des actifs de plus en plus risqués. Maintenant je fais un saut rapide sur l’autre côté du bilan, dans les passifs. La composante principale des passifs est une catégorie nommée « Provisions techniques d’assurances » : elle fait 5,3 milliards des CHF dans le bilan total de 7,94 milliards. Elle est suivie par les capitaux propres de la société (donc par ce qui est la strictement parlée propriété nette des actionnaires), montant à 1,73 milliards des CHF.

Voici qu’une technologie se dessine. Je collecte des capitaux propres, en un montant suffisant pour mettre en place l’organisation capable de vendre et garantir des contrats d’assurance. Les primes d’assurance payées par les assurés s’accumulent et forment un fonds financier, qui, à son tour, est investi en des placements financiers ou quasi-financiers (l’immobilier, par exemple) à un risque raisonnablement bas. Là, il y a une chose importante à se mettre en tête, quand j’y pense : l’industrie d’assurances est très différente au niveau agrégé, donc au niveau de la société d’assurances toute entière, par rapport à ce qu’est un contrat individuel d’assurance. Au niveau du contrat individuel, le client signe et paie la prime et – sauf des cas franchement criminels – compte de ne jamais avoir à utiliser cette assurance pour compenser le sinistre correspondant. Qui plus est, la plupart de nous, les clients des sociétés d’assurances, nous marchons à travers notre vie en signant des assurances multiples et en évitant la majorité des sinistres qui y correspondent.

Cependant, à un niveau agrégé, toute la mathématique d’assurances – la mathématique actuarielle – assume qu’un ensemble des sinistres survient à coup sûr dans la population donnée d’assurés. Autrement dit, ce qui est une éventualité peu probable et évitée autant que possible au niveau d’un contrat individuel devient une certitude au niveau du business agrégé d’assurances et cette certitude à un capital qui y correspond. La technologie d’assurances peut dont être décrite à deux niveaux. Au niveau le plus élémentaire, c’est une technologie financière de gestion du risque. Cependant, le risque agrégé devient un capital à dépenser pour compenser les sinistres et à ce niveau-là, les assurances forment une technologie de financement des sinistres à travers un fonds collectif fait des primes individuelles.

Tout organisme vivant à un système de guérison des blessures. Lorsque les tissus à un endroit précis sont endommagés, un mécanisme de transport et de coagulation locale des protéines s’enclenche pour boucher le trou. Ça marche au niveau des tissus flexibles ainsi qu’au niveau du squelette. Ça marche jusqu’à un certain point : des dommages anatomiques très importants ne peuvent pas être réparés. Un bras arraché reste arraché, ça ne repousse pas. Tout se réduit à la capacité de générer, transporter et agglutiner le matériel de réparation.

Dans des systèmes économiques, le matériel de réparation c’est le capital. Les systèmes économiques ont la capacité de réparer des dégâts locaux à travers un réseau de redistribution de capital. Les assurances en sont une forme. Les gouvernements en forment une autre, avec les systèmes des soins médicaux publics, par exemple. L’avantage comparatif essentiel dans les assurances est similaire à ce qui se passe dans un organisme vivant : il s’agit de la capacité de générer, transporter et agglutiner le matériel de réparation, donc le capital agrégé à partir des primes d’assurances payées par les clients. Il est important de connaître le seuil de cette capacité, donc le volume total des sinistres assurés au-delà duquel la capacité de réparation tend très vite vers zéro.

Voilà ce que j’ai pu déduire du bilan de Vaudoise Assurances . Alors, je prends mon fusil et mon chien de chasse et je traque le compte d’exploitation. Là, encore une fois, je reste fondamentalement microéconomique. Ma recherche s’oriente sur ce que les économistes appellent « valeur ajoutée », donc la différence entre la valeur des biens vendus et la valeur achetée des biens essentiels d’approvisionnement. Point de vue purement comptable, j’identifie la fourchette entre le prix de vente et le prix d’achat des biens d’approvisionnement qui sont indispensables au business donné.

Ce que Vaudoise Assurances  vend, ce sont les contrats d’assurance et leur prix est composé de deux parts : assurances non-vie et les assurances vie. Le compte d’exploitation est divisé en conséquence. J’observe donc les valeurs les plus grandes dans ces deux comptes d’exploitation en parallèle et voilà ce qui en sort. La catégorie la plus substantielle est définitivement le montant des primes acquises à titre d’assurances non-vie – 837,96 millions des CHF – ainsi que la charge totale des sinistres (ce que les assurés reçoivent lorsque la merde arrive comme ils espéraient qu’elle n’arriverait jamais), montant à 607,9 millions CHF. Ceci produit une valeur ajoutée de 837,96 – 607,9 = 230,06 millions CHF, soit une marge brute de valeur ajoutée, en des termes relatifs, de 27,45%.

Je vérifie comment ça tourne côté assurance vie. Les primes acquises montent à 204,2 millions CHF et les prestations d’assurance payées sont de 209,5 millions. Voilà une première surprise : à ce niveau le plus fondamental, les assurances vie marchent à la perte, apparemment. C’est une perte brute de 204,2 – 209,5 = – 5,3 millions CHF.

J’agrège. Le total des primes acquises est de 837,96 + 204,2 = 1042,16 millions, contre un total des sinistres et prestations déboursé égal à 607,9 + 209,5 = 817,4 millions, ce qui donne une valeur ajoutée totale de 837,96 + 204,2 – (607,9 + 209,5) = 224,76 millions, soit 21,57% en termes de marge relative.

Bon, ça, ce sont des nombres de 2017. Je fais un petit saut dans le passé et je télécharge le rapport annuel de Vaudoise Assurances pour 2012. Je veux vérifier à quel point la même structure du business – côté bilan aussi bien que côté compte d’exploitation – se reproduit dans le temps. J’ai bien fait de jeter un coup d’œil, parce que ça ne se reproduit pas tout à fait. La première chose qui saute aux yeux c’est la taille financière de notre belle Vaudoise. En 2017 les actifs montaient à 7,94 milliards CHF et cinq ans plus tôt, en 2012, c’était 11,62 milliards. En cinq ans, le bilan s’était dégonflé de 3,68 milliards, soit 31,67%. C’est beaucoup.

Question : comment ceci a pu arriver ? La réponse saute aux yeux. En 2012, la catégorie la plus substantielle parmi les actifs était celle des placements pour le compte et au risque de souscripteurs d’assurances vie : 4,8 milliards des CHF. Je rappelle qu’en 2017 il en est resté à peine un peu plus de 200 millions. La morale (partielle) de ce conte de fées est la suivante : dans l’assurance, un changement de stratégie peut apporter une modification profonde de la taille économique de l’assureur. Dans ce cas, le changement en question était l’abandon du rôle de courtier de fait au nom des acheteurs d’assurances vie.

Le reste du côté actif du bilan montre à peu près la même structure qu’en 2017, tout comme le côté passif. Plus aucune surprise. Je passe au compte d’exploitation. Primes acquises en assurances non-vie montent à 708,8 millions ; paiement des sinistres non-vie vaut 486 millions CHF ; la marge brute de valeur ajoutée était donc de 708,8 – 486 = 222,8 millions CHF ou 31,43%. En assurance vie, c’était 770,45 millions CHF de primes acquises contre 875 millions des prestations payées, donc une marge négative de -104,55 millions, soit -13,57%. Au total, l’assureur avait donc crée, en 2012, une valeur ajoutée de 708,8 + 770,45 – (486 + 875) = 118,25      millions CHF ou bien 8,0% en termes de proportions.

Je résume partiellement. Durant la période 2012 – 2017, Vaudoise Assurances  avait clairement accrue sa capacité de générer de la valeur ajoutée. En termes de proportions exprimées comme pourcentage de marge brute, cette capacité avait presque triplée. En même temps, la taille financière de la société avait clairement décrue. Ce changement semble avoir une liaison étroite avec une réduction de l’importance relative des assurances vie dans le portefeuille général.

Je généralise. Une société d’assurances peut proposer à ses clients plusieurs types de contrats. La distinction entre l’assurance vie et d’autres types d’assurances est une distinction entre types des contrats. Suivant le type de contrat d’assurances qui prédomine dans le portefeuille général de la société d’assurances, celle-ci a une capacité plus ou moins développée de : a) dégager une marge de valeur ajoutée sur la différence entre les primes acquises et les prestations payées au assurés b) accumuler une somme plus ou moins importante d’actifs.

Les actifs sont les ressources de l’entreprise : c’est un ensemble des droits matériels et immatériels qui rendent possible l’activité de l’entreprise et influencent son efficacité. Je sais par expérience que la proportion entre la valeur totale d’actifs d’une part, et les flux de trésorerie d’autre part sont une caractéristique distinctive d’un modèle d’entreprise. Dans le cas 2017, Vaudoise Assurances  je calcule la proportion entre leur revenu de primes acquises et leurs actifs. J’obtiens 12,8% pour l’exercice de 2012 et 13,1% pour celui de 2017. Ensuite je calcule la proportion analogue entre les prestations payées aux assurés et les actifs et ça fait 11,7% en 2012 contre 10,3% en 2017.

Je commence à avoir une compréhension structurée de ce business. Les assurances c’est la stabilité financière avant tout. Il faut créer une masse importante de capital qui peut à la fois apporter des bénéficies purement financiers à bas risque et garantir les risques assurés par les clients, dans les contrats qu’ils signent avec l’assureur.

Je reviens à la question de départ : la responsabilité sociale d’entreprise, ou RSE, dans le cas des sociétés d’assurances. Le voyage que je viens de faire à l’intérieur de ce business me permet d’identifier les valeurs éthiques (donc les valeurs capables, à leur tour, de donner de la valeur aux actions humaines) clés de ce modèle d’entreprise. Je fais une assomption simple : ces valeurs clés correspondent aux composantes les plus saillantes du modèle d’entreprise. Ce qui détermine la viabilité et l’efficacité du business est en même temps l’objet le plus probable de conflit éthique.

Premièrement, je vois une valeur éthique dans les placements financiers faits par l’assureur. Le niveau de risque est une chose et d’autres considérations entrent en jeu. Par exemple, puisqu’un assureur visiblement aime les obligations émises par les gouvernements, devrait-il faire un jugement de valeur à propos de ces gouvernements en tant que tels ? Les obligations de Venezuela ont-elles la même valeur éthique que celles de la France ou bien celles de la Grèce ?

Le contrat d’assurances lui-même semble être la deuxième composante cruciale de ce qu’on pourrait appeler la technologie d’assurances. Le partage du risque avec le client donné ainsi qu’avec toute la population des clients (ces deux aspects peuvent entrer en conflit mutuel) est l’éthique fondamentale de ce contrat.

Je me rends compte que toute cette investigation élaborée a pu sembler un peu laborieuse. Elle a été laborieuse, en fait. Seulement c’est comme ça que ça se fait, de la bonne science. C’est comme la construction d’un de ces cathédrales magnifiques du Moyen-Âge : quel que soit l’effet final, on y arrive brique par brique.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Vous pouvez donner votre support financier à ce blog

€10,00

The Tribal Equilibrium of the Joule

 

This update has been ripening for quite a few days. Things have been happening. Things usually do, mind you. What else could they do, if not happening? Anyway, the most important experience I went through during those last days was watching that Cannes-prized movie by Pawel Pawlikowski: ‘Cold War’ (PL: ‘Zimna wojna’). It was the first movie ever when I could see people like nailed to their seats and watching the final subtitles scroll through the screen. Everybody was sitting still, until a man from the staff came and asked us to leave.

Man, it stirred a lot inside my head! I know that foreign audiences see that movie mostly as sort of a love story, served in unusual packaging. Yet, for me, and, as far as I know, quite a lot of Polish people from my generation, it is much more. It is a story about existential choices that we used to make. When I was 13, in November 1981, my mother took me and basically escaped from Poland, just 15 days before the introduction of Martial Law. Then, I spent a few years living in France. Touch and go, you would say. Very much so, indeed.

Still, as I contemplate the life of the main male character in ‘Cold War’, I have very much the same recollection of that strange feeling, sort of being emotionally astride between Poland and France. It is as if you had just half of your emotional energy at your disposal, whilst the other half is like frozen. Bloody unpleasant, at the end of the day. A bit like depression (which I experienced too, many years later), but not quite the same. Gives you an impression of existential lightness, but you know, lightness is the absence of weight, and weight is what holds you in place, and what allows you to bounce up from a solid support. No weight, no bouncing up.

Years later, as a young adult, I decided to return to Poland, where I have been living ever since. Right now, as I observe a mounting wave of nationalistic fanaticism among my compatriots, and as I see them cultivating the same patterns of behaviour I remember from the communist Poland of the 1970ies, I feel like shaking them, especially the young ones, and saying: ‘Look, I have already been down there, down that deep, dark asshole, where you are heading right now, singing patriotic songs. Really, people, there is nothing glorious down that avenue’. Another voice inside of me says: ‘Look, man. There is no use in shaking anybody. They want to go all the way down to the bottom of the shithole? Let them go and get away from this cursed country! There are so many other places to live, nice and cosy’.

Still, here comes the first lesson I start coining up after having watched ‘Cold War’: once you start running away, it is bloody hard to stop. You are very likely to keep running for ever. Here comes the lesson I have learnt scientifically, over those last years: the catalogue of nice and cosy places to live, in the world, is shrinking on a daily basis. If I am to go anywhere, it is just to meet a different set of challenges. In Poland, we have that saying: in life, there ain’t soft game. There is not much point in looking for any. Life is tough, ‘cause it is meant to be.

The second lesson, out of that movie, is the following: in the communist Poland, we were deeply and utterly f***ed. It seemed so hopeless that emigration was a much better prospect than staying. Still, we moved on. As I see my country today, we have made quite a stroll, out of that communist shithole. My dream is to devise some sort of educational package, in social sciences, which could help the young generation to understand the mechanics of social change.

I got some inspiration, here. Mind you, this is also, partly, the fault of John Nash and John Rawls, as you can hint it with my last update in French, the one entitled « La situation est tellement nouvelle – hommage à John Nash ». What starts taking shape in my mind is a logic in three facets: ethical values <> rules of the game <> economic equilibrium. Why this? Firstly, and most importantly, I am deeply convinced that social sciences have a practical purpose, and this purpose is different from the theoretical one. Just like physics express themselves in a construction crane or in a wind turbine, just as biology and chemistry find their expression in a good diet or in a cure for a dangerous disease, social sciences need a practical application.

In Poland, as in many other places, I can observe a mounting wave of emotionally heated, quasi-tribal conflicts marked by an astounding amount of hate. I think I understand what is happening to us, humans. There is more of us on this planet than there has ever been, and even according to my most optimistic analyses, we are like 13% overshot as regards the available food and energy. With more and more of us around, there is more and more social interactions. More interactions mean faster learning and more experimentation, in a resource-constrained environment.

What can a civilisation be experimenting with? I have that simple social theory: any social structure is made of group identity, on the one hand, and of the definition of individual social roles, on the other hand. Out of those two, group identity is sort of more primal. This is how homo sapiens survived when they were barely sapiens enough to make a fire: by ganging up together. Social roles come as second, they are the fancy part, being defined once the most pressing urge for survival is under control. Still, as the founding father of my discipline, Adam Smith, used to claim, it is precisely the definition of social roles which gives a real developmental kick to any society. Moreover, the science of microeconomics proves – mostly indirectly, mind you, and this is the kind of flaw I would like to remediate – that the way people define and endorse social roles is significantly correlated with the way that markets work, which, in turn, translates into welfare, as well as into the ability to produce purposeful social change.

As a civilisation, we are intensely experimenting with the more primal of the two social dimensions, namely with group identity, and we leave social roles for dessert. In a more and more densely populated world, group identity is almost inevitably defined by opposition rather than by congregation. I mean, in a desert, a social group is made of people who simply are around. In a city, a social group is mostly made of people who define themselves as different from all those other f***ers surrounding them. I a densely populated world, you define a social group by defining common enemies.

This is where my own intellectual stance comes. With the presently observable level of social tensions, it is important to communicate – and educate – that we can be really better off if we give up auctioning group identities built on hate, and focus on creative experimenting with social roles.

The whole challenge consists in that ‘show to people’ part. I am an academic, and I know how appallingly boring can science be when presented in the wrong way. If I am to show other people, i.e. my students, how can they define social roles, it is interesting to start with my own social role. Once again, I am stressing the difference between social role and group identity. If I say ‘I am agnostic’ (which I am, by the way) or ‘I am Polish’ (yep, this is me, too) I am conscribing to a group of people, i.e. agnostics and Poles, respectively. This is group identity. On the other hand, my social role is made of what I do, not the category I identify myself with.

There is an important remark I feel like dropping into the conversation, right now. There are things I think, and the things I say, and the things I say I think I do, and, finally, the things I really do. My ambition, in the understanding of social roles in general, and my social role in particular, is to get to that last category, i.e. to define social roles in terms of what people really do. I fully acknowledge the importance of communicating about what we do. In some cases, like (re)running for the presidency of a country, it can be quite important to talk a lot about the things a person has done when in office. Still, I have that what we really actually do matters more than what we say we do.

We do things because we know how to do them. Human behaviour is based on incremental learning of what is possible here and now, as opposed to what is possible under the condition of mastering new skills, and, as still another distinction, opposed to what seems utterly impossible. The choices we make are always determined by what we currently know how to do. That skill-base is, in the same time, the base for framing our decisions.

You can consult Tversky & Kahneman (1992[1]) for a good theoretical review of this particular issue. Their review of the theory regarding human choices strongly suggests that we do things because we know how to do them. Human behaviour is based on incremental learning of what is possible here and now, as opposed to what is possible under the condition of mastering new skills, and, as still another distinction, opposed to what seems utterly impossible. The choices we make are always determined by what we currently know how to do. That skill-base is, in the same time, the base for framing our decisions.

What I do is, in other words, my behaviour. In that vast array of phenomena, I can make basic distinctions simply by assessing the frequency of occurrence. The most important part of what I do is what I do the most recurrently. Yes, I cut out things like breathing, brushing my teeth or having my coffee. Frequent, but not really looking pertinent to defining a social role. What I do every day, like socially meaningful things, consists, first of all, in being a husband and a father. This is generally a bliss, seriously, but on some (frequent) occasions, it is a job. You have targets, deadlines, and much less leisure time you would expect. Next, I do scientific or peri-scientific communication every day. I write things for my blog, I write the strictly spoken scientific content (articles, books), I do research on empirical data, I prepare educational materials, I review the literature, I teach etc. I don’t know if it’s important, but communicating in itself is important to me. Keeping a blog dramatically increased my output as scientific communicator. In other words, when I know I have an audience, I switch into a much more active mode of communication.

I can provisionally say that I am a family man, a researcher and a scientific communicator. If I had to visualise myself as a node in the network, I would imagine something like a small, semi-artisanal factory. I absorb input in the form of information, and emotional stimulation from other people. I produce output, which consists in transformed information, and support to my family and my students. As I produce transformed information, I try to be kind of original and persuasive: I try to distinguish myself. As I produce social support, I value being kind of solid and dependable. The kind of support I do is like ‘do-whatever-you-want-just-remember-I-am-here-when-you-need-me’.

From a different point of view, I can visualise myself in a hierarchy. I am prone to see myself as sort of lower-middle class, and I like developing new skills in order to improve my own perception of my hierarchical position. I had a few attempts at leadership, in my adult life, but it was just moderately successful. People whom I used to work with, on those occasions, would say that I am kind of cool, but with time I tend to cut ties with those I am supposed to lead. If you want, I tend to be too much of a leader in my own head, and not enough on the outside. On the other hand, when I took a personality test, a few months ago, it turned out I have strong predispositions to leadership. F**k, man! Strong predispositions to leadership, combined with just moderately successful experience in leadership, it makes a lot of strong predispositions basically staying idle, on their couch, in front of their TV. Sounds a bit dangerous. Such predispositions tend to do silly things. Revolutions, for example.

Once I have done this basic inventory of my behaviour, I can start asking embarrassing questions. Can I branch or switch into other types of behavioural sequences, and how can all that branching and switching alter my social role? What would be the consequences of such a change?

By branching, I mean producing mutations of the routines I repeat presently. It is evolution rather than revolution. I can do it, at the most elementary level, by changing frequencies, volumes, or intensities. In other words, I can do something that I have already been doing, just more or less frequently, more or less assiduously, or, finally, more or less intensely. This is sort of Undergraduate branching in my individual behavioural sequences. At the Graduate level, the Master’s one, I can like casually drop some new pieces of behaviour into my routine, and keeping them dropped in, like for many months in a row. On the other hand, switching means going into a sequence of completely different pieces of behaviour.

Good. Let’s branch. I have that internal curious ape inside of me, and apes know about branching. I mean, they certainly know about branches, but it is almost the same. Just look up the theory of graphs and you will see by yourself. How can the catalogue of behaviourally defined social roles meddle with economic equilibrium? In order to ponder this issue, I am returning to that idea of mine, which I have been ruminating for months: the EneFin concept. I already posited the hypothesis that that new institutional schemes in the market of energy can trigger positive social change. You can refer to « Which salesman am I? » from the 23rd of July.

I made a comparison of four countries – South Soudan, Sri Lanka, Poland, and Germany – with respect to the structurally apprehended consumption of energy, based on the data provided by the International Energy Agency (IEA). In the last year of time series provided by IEA, i.e. 2015, the populations of these countries were, respectively, 11 882 136, 20 966 000, 37 986 412, and 81 686 611 people. Now. you can have a glance at Table 1, below, and Table 2, further below.  In Table 1, you can see the final use of energy in those countries, in KTOE, or kilotons of oil equivalent, structured at the level of final consumption. Table 2, for the sake of complete presentation, shows the coefficients of energy use per capita, in KGOE, or kilograms of oil equivalent.

When studying numbers in those tables, it is good to keep in mind that essential truth: the human civilisation is all about the transformation of energy. No energy, no civilisation, sorry. As you compare the South Soudan with the remaining three countries, you can see there are things in those three, which are virtually inexistent in South Soudan: industry, transport, commercial and public services. More energy means a different structure of activity in a given society. A different structure of activity means, in turn, a different catalogue of social roles. New jobs, crafts, and skillsets appear.

New social roles mean that people develop new sets of goals. For example, in Germany or Poland, a young person can easily say ‘I want to be a bloody good bus driver’. The more energy in transport, the more chances that such a goal can be achieved. If I want something, it is important to me, and it is important to cultivate the skills required for achieving what I want. Things that are important to me, and to other people, are socially valuable outcomes and patterns of behaviour, thus they become ethical values. As brutally strange as it can look, the ethical values of a society are very likely to change as the consumption of energy changes. The more energy is being consumed in a given field, the more people can develop an ethical stance regarding outcomes and skillsets corresponding to that field.

Mind you, that paragraph above it has been free style thinking. I have written something, which, on the one hand, seems obvious to me, and still, on the other hand, as I am trying to fathom all the further-reaching consequences of that, my internal curious ape starts scratching its chin. Lots of branching, here.

Table 1 Final use of energy in South Soudan, Sri Lanka, Poland, and Germany, International Energy Agency, KTOE [kilotons of oil equivalent]

  South Sudan Sri Lanka Poland Germany
Industry  2  3 009  14 094  55 275
Transport  219  2 857  16 586  55 693
Other  201  4 042  29 934  87 934
Residential  168  3 470  18 836  53 122
Commercial and public services  19  444  7 810  34 691
Agriculture/forestry  13  –  3 287  –
Fishing  –  –  –  –
Non-specified  1  128  –  121
Non-energy use  –  31  5 540  21 266

Table 2 Final use of energy per capita, in South Soudan, Sri Lanka, Poland, and Germany, KGOE [kilograms of oil equivalent], author’s

  South Sudan Sri Lanka Poland Germany
Industry  0,0002  0,144  0,371  0,677
Transport  0,018  0,136  0,437  0,682
Other  0,017  0,193  0,788  1,076
Residential  0,014  0,166  0,496  0,650
Commercial and public services  0,002  0,021  0,206  0,425
Agriculture/forestry  0,001  –  0,087  –
Fishing  –  –  –  –
Non-specified  0,000  0,006  –  0,001
Non-energy use  –  0,001  0,146  0,260

I am finishing this update with a quick note based on the World Energy Investment Report 2018 by the International Energy Agency.  The report suggests that currently we are witnessing two types of important changes in the sector of renewable energies. On the one hand, the investment made and committed so far had allowed a sharp drop in the LCOE of renewable energies. A further fall in that LCOE can be predicted for the immediate future. On the other hand, the aggregate value of investment in energy in general, and in renewable energies in particular, is on a decreasing path as well. We have falling investment, and falling costs. These two phenomena combined show an economic landscape very similar to that known from the 19th century.

Still, in order to understand that phenomenon, it is to keep in mind that we are talking about net investment, after depreciation and divestment. For example, the big observable divestment in coal-fired power plants contributes to lower the overall net investment in the energy sector.

There is a noticeable switch from the relatively less capital – intensive investments in traditional thermal technologies, like coal-fired power plants, towards more capital – intensive projects connected to more advanced, renewable technologies. It looks almost as investors were purposefully looking for highly – capital intensive projects with a lot of experimentation, research and development on the way towards full operational capacity.

Have we overinvested in the sector of energy? Can institutional changes affect this state of things?

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French version as well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Support this blog

€10,00

[1] Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and uncertainty, 5(4), 297-323.