Лучшие триллеры с непредсказуемой развязкой – список ТОП 40

Не забудьте про ТОП лучших ужасов 2010-2015

31. Все самое лучшее

Смотреть трейлер

32. Леденец

Смотреть трейлер

33. Бойцовский клуб

Смотреть трейлер

34. Телефонная будка

Смотреть трейлер

35. Обитель проклятых

Смотреть трейлер

36. Начало

Смотреть трейлер

37. Престиж

Смотреть трейлер

38. Патруль времени

Смотреть трейлер

39. Радиоволна

Смотреть трейлер

40. Связь

Смотреть трейлер

Это лучшие триллеры с непредсказуемой развязкой – список ТОП 40 по версии way2day.com. Поделитесь подборкой с друзьями, если понравилась.

Любителям экшенов рекомендуем 40 лучших боевиков

Лучшие детективы – ТОП 50 фильмов с неожиданной развязкой — Страница 3 из 3

41. Исчезновение Сидни Холла

Смотреть трейлер

42. Иностранец

Смотреть трейлер

43. Связь

Смотреть трейлер

44. На крючке

Смотреть трейлер

45. Прощай, детка, прощай

Смотреть трейлер

Взгляните еще на ТОП приключенческих фильмов

46. Зодиак

Смотреть трейлер

47. Код да Винчи

Смотреть трейлер

48. Идентификация

Смотреть трейлер

49. Роковое число 23

Смотреть трейлер

50. Сокровище нации

Смотреть трейлер

Это были лучшие фильмы детективы по версии way2day.com. Делитесь своими впечатлениями и кинолентами в комментариях.

Рекомендуем шикарные фильмы фэнтези

6 эротических триллеров с неожиданной развязкой — Что посмотреть

По случаю выхода на ivi фильма «Журналист» мы собрали еще несколько картин, где
опасность и страсть переплелись в интригующие истории с неожиданной концовкой.

Журналист

Manhattan Night, 2016

К журналисту, который по работе собирает разные скандальные
истории — чем жутче, тем лучше — подкатывает сексапильная дама. Она просит Портера расследовать убийство ее мужа, а чтобы крепче мотивировать на подвиги, искусно его соблазняет.

Хлоя

Chloe, 2009

Кэтрин мучается от ревности и подозрений, ей кажется, что
муж встречается с другой женщиной. Чтобы разобраться с сомнениями, она
придумывает странный план: подсылает к нему проститутку под видом обычной
студентки. А потом девушка должна вернуться к ней и рассказать, как все
прошло.

Цвет ночи

Color of Night, 1994

Психолог Билл расследует загадочные убийства, случившиеся в одной из групп, проходивших совместную терапию. По ходу дела герой влюбляется в неуравновешенную девицу, с которой у него отличный секс и много нервотрепки.

Убей меня нежно

Killing Me Softly, 2001

Элис с головой бросается в отношения
с человеком, которого совсем не знает. Ради этого она оставляет свою привычную
жизнь и мужчину, с которым жила уже очень давно. Однако постепенно девушка понимает,
что о прошлом своего избранника стоило все-таки узнать заранее.

Окончательный анализ

Final Analysis,
1992

У доктора Исаака есть пациентка, которую мучают кошмары по ночам. У пациентки есть красавица-сестра, в которую влюбляется доктор после
страстной ночи. А у красавицы есть муж-гангстер, от которого она хочет уйти, но не может. А у гангстера есть гантель, которой однажды ночью ему проломят
голову.

Служанка

Agasshi, 2016

В 30-е годы прошлого века Корея — колониальное владение Японии. Юная кореянка устраивается на работу в богатый японский дом, чтобы прислуживать леди Хедико. Она должна помочь одному аферисту соблазнить наследницу состояния и уговорить на побег с ним, но сама влюбляется в свою хозяйку.

26 февраля 2018

Нашли ошибку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.

ЛУЧШИЕ ФИЛЬМЫ С НЕПРЕДСКАЗУЕМОЙ РАЗВЯЗКОЙ

• Подборки

• ЛУЧШИЕ ФИЛЬМЫ С НЕПРЕДСКАЗУЕМОЙ РАЗВЯЗКОЙ

Вы ни за что не догадаетесь, как закончатся эти фильмы, пока не досмотрите их до конца. Результат вас приятно удивит или даже шокирует.

Фильмов: 218 (1-24)

Добавлен: 23.07.2020

• Рейтинг: 57,1%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПМ

Последняя остановка / Don’t Blink

• Жанр: Ужасы, Фантастика, Детектив.
• Год: 2014.
• Страна: США.
• Режиссер: Трэвис Оутс.

• Десять туристов прибывают на расположенную высоко в горах лыжную базу, но обнаруживают её совершенно покинутой. Поскольку у них не осталось топлива на обратный путь, героям приходится остаться здесь и попытаться выяснить, куда же подевались все сотрудники и посетители курорта. Со временем они понимают, что то, с чем они здесь столкнулись, едва ли можно объяснить рационально…

• В ролях: Мена Сувари, Брайан Остин Грин, Джоэнн Келли, Зак Уорд, Роберт Пикардо, Фиона Губелманн, Девид де Латур, Лейф Гантвурт, Emelie O’Hara, Curtiss Frisle … »

Добавлен: 15.07.2020

• Рейтинг: 70,0%
• Качество: WEB-DLRip
• Звук: ПМ

Призраки войны / Ghosts of War

• Жанр: Ужасы, Триллер, Военный.
• Год: 2020.
• Страна: США.
• Режиссер: Эрик Бресс.

• Последние месяцы Второй мировой войны. Французская провинция. Пятеро опытных американских солдат получают приказ охранять замок, в котором еще недавно располагалось нацистское верховное командование. Эта неожиданная передышка перерастает в безумие, когда они сталкиваются со сверхъестественными силами, гораздо более страшными, чем то, что творилось на поле боя.

• В ролях: Брентон Туэйтс, Тео Росси, Кайл Галлнер, Скайлар Эстин, Алан Ричсон, Билли Зейн, Шон Тоуб, Шеннон МакКэйн, Laila Banki, Nathan Cooper … »

Добавлен: 08.05.2020

• Рейтинг: 77,7%
• Качество: HDRip
• Звук: Л2

Осторожнее с желаниями / Careful What You Wish For

• Жанр: Триллер.
• Год: 2015.
• Страна: США.
• Режиссер: Элизабет Аллен.

• Парень, вступив в отношения с женой инвестиционного банкира, совсем не ожидал того, что за этим последует. Вскоре после подозрительной смерти банкира, чья жизнь была застрахована на огромную сумму, ситуация принимает неблагоприятный для него оборот…

• В ролях: Изабель Лукас, Дермот Малруни, Ник Джонас, Пол Сорвино, Грэхэм Роджерс, Кейтлин Эрвин, Марк Макколей, Алекс тер Авест, Кевин Дж. О’Коннор, Дэвид Шерилл … »

Добавлен: 22.03.2020

• Рейтинг: 77,5%
• Качество: WEB-DLRip
• Звук: ПМ

Платформа / El hoyo

• Жанр: Ужасы, Фантастика, Триллер.
• Год: 2019.
• Страна: Испания.
• Режиссер: Galder Gaztelu-Urrutia.

• Несколько человек просыпается в некой многоэтажной подземной тюрьме, в которую они попали добровольно. На каждом уровне находятся двое заключённых, а сколько всего уровней — неизвестно. Все этажи связывает между собой общий колодец, через который раз в день опускается платформа с едой. На ней — немыслимое количество блюд, но чем ниже живут заключённые, тем меньше шансов, что они что-то получат.

• В ролях: Иван Массаге, Zorion Eguileor, Антония Сан Хуан, Эмилио Буале, Alexandra Masangkay, Mario Pardo, Algis Arlauskas, Эрик Гуд.

Добавлен: 18.02.2020

• Рейтинг: 92,7%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Тёмные воды / Dark Waters

• Жанр: Биография, Драма, Исторический.
• Год: 2019.
• Страна: США.
• Режиссер: Тодд Хайнс.

• История корпоративного юриста Роберта Билотта, раскрывшего многолетнюю историю загрязнения окружающей среды химической компанией.

• В ролях: Энн Хэтэуэй, Марк Руффало, Уильям Джексон Харпер, Тим Роббинс, Билл Пуллман, Мэр Уиннингхэм, Виктор Гарбер, Луиса Краузе.

Добавлен: 08.02.2020

• Рейтинг: 93,0%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПД

Достать ножи / Knives Out

• Жанр: Комедия, Криминал, Драма.
• Год: 2019.
• Страна: США.
• Режиссер: Райан Джонсон.

• Когда сразу после празднования 85-летия известного автора криминальных романов Харлана Тромби виновника торжества находят мёртвым, за расследование берётся обаятельный и дотошный детектив Бенуа Блан. Ему предстоит распутать тугую сеть уловок и корыстной лжи, которой его опутывают члены неблагополучной семьи Харлана и преданный ему персонал.

   

• В ролях: Дэниэл Крэйг, Крис Эванс, Ана Де Армас, Джейми Ли Кёртис, Майкл Шеннон, Don Johnson, Тони Коллетт, Лейкит Стэнфилд, Кристофер Пламмер, Кэтрин Лангфорд … »

Добавлен: 30.01.2020

• Рейтинг: 94,8%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПД

Ford против Ferrari / Ford v Ferrari

• Жанр: Боевик, Биография, Драма, Спорт.
• Год: 2019.
• Страна: США, Франция.
• Режиссер: Джеймс Мэнголд.

• Фильм рассказывает о взаимоотношениях американского автомобильного конструктора Кэрролла Шелби и отважного британского гонщика Кена Майлза, которые вместе бросили вызов корпорациям и собственным демонам, чтобы создать абсолютно новый спорткар, который смог конкурировать с Ferrari на чемпионате мира, прошедшем во Франции в середине 1960-х.

• В ролях: Мэтт Дэймон, Кристиан Бэйл, Джон Бернтал, Каитриона Бэлфи, Джош Лукас, Ноа Джуп, Трейси Леттс, Ремо Джироне, Рэй МакКиннон, Джей Джей Филд … »

Добавлен: 22.01.2020

• Рейтинг: 85,3%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПД

Хороший лжец / The Good Liar

• Жанр: Драма, Триллер.
• Год: 2019.
• Страна: США.
• Режиссер: Билл Кондон.

• Профессиональный мошенник Рой Кортни едва верит своей удаче, когда знакомится в сети с богатой вдовой Бетти Маклиш. Очаровав вдову и получив доступ ко всем ее ресурсам, Рой ловит себя на том, что она ему небезразлична.

• В ролях: Хелен Миррен, Иэн МакКеллен, Рассел Тови, Джим Картер, Марк Льюис Джонс, Лори Дэвидсон, Фил Данстер, Lucian Msamati.

Добавлен: 13.12.2019

• Рейтинг: 86,3%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПД

В тихом омуте / I See You

• Жанр: Криминал, Драма, Ужасы, Детектив, Триллер.
• Год: 2019.
• Страна: США.
• Режиссер: Адам Рэндолл.

• В идиллически тихом и спокойном городке бесследно пропадает двенадцатилетний мальчик. За расследование берется детектив, который переживает раскол в семье, узнав о недавней измене своей жены. Тем временем смертельная угроза подбирается уже к его собственному дому…

• В ролях: Хелен Хант, Джон Тенни, Джуда Льюис, Оуэн Тиг, Либэ Барер, Грегори Алан Уильямс, Эрика Александр, Дженнифер Грэйс.

Добавлен: 02.12.2019

• Рейтинг: 85,5%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Я иду искать / Ready or Not

• Жанр: Ужасы, Детектив, Триллер.
• Год: 2019.
• Страна: США.
• Режиссер: Мэттью Беттинелли, Тайлер Джиллетт.

• Юная невеста — теперь часть семьи своего новоиспеченного мужа, богатого, но эксцентричного рода, чтящего вековые традиции. Но кто бы мог подумать, что знакомство с родителями супруга превратится в смертельную игру, в которой все борются не на жизнь, а на смерть.

• В ролях: Самара Вивинг, Адам Броди, Марк О’Брайэн, Генри Черни, Энди МакДауэлл, Мелани Скрофано, Кристиан Бруун, Никки Гуаданьи.

Добавлен: 07.05.2019

• Рейтинг: 88,9%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Клаустрофобы / Escape Room

• Жанр: Драма, Детектив, Фантастика, Триллер.
• Год: 2019.
• Страна: ЮАР, США.
• Режиссер: Адам Робител.

• Получив от таинственной организации приглашение сыграть в квест, победитель которого получит солидную сумму, шестеро незнакомых между собой людей решают попытать удачу. Но совсем скоро им становится понятно, что их выбрали для игры не случайно, задания не такие безобидные, и им грозит вполне реальная опасность, а ставка в игре — их собственные жизни.

   

• В ролях: Тейлор Расселл, Логан Миллер, Джей Эллис, Тайлер Лэбин, Дебора Энн Уолл, Ник Додани, Йорик ван Вагенинген, Барт Фаш, Jessica Sutton, Пол Хэмпшир … »

Добавлен: 15.04.2019

• Рейтинг: 83,5%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Никто не выжил / No One Lives

• Жанр: Ужасы, Триллер.
• Год: 2012.
• Страна: США.
• Режиссер: Рюхэй Китамура.

• Безжалостные преступники спрятали в заброшенном доме двух заложников, юношу и девушку. Однако через некоторое время головорезы находят заложницу мертвой и неожиданно понимают, что юноша не так прост, как казался на первый взгляд. И теперь это он на них охотится…

• В ролях: Люк Эванс, Аделаиде Клеменс, Ли Тергесен, Дерек Магияр, Америка Оливо, Бо Напп, Линдси Шоу, Джордж Мёрдок, Лаура Рэмси, Гари Граббс … »

Добавлен: 06.02.2019

• Рейтинг: 78,1%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Ловушка времени / Time Trap

• Жанр: Боевик, Приключения, Фантастика.
• Год: 2017.
• Страна: США.
• Режиссер: Марк Деннис, Ben Foster.

• Группа студентов оказывается в ловушке в таинственной пещере, внутри которой они обнаруживают, что время здесь течёт иначе.

• В ролях: Эндрю Уилсон, Кэссиди Гиффорд, Брианна Хоуи, Рейли МакКлендон, Оливия Драгусевич, Макс Райт, Ганс Марреро, Рич Скидмор, Крис Старджон, Gopal Bidari … »

Добавлен: 02.01.2019

• Рейтинг: 91,5%
• Качество: BDRip
• Звук: ПД

Апгрейд / Upgrade

• Жанр: Боевик, Ужасы, Фантастика, Триллер.
• Год: 2018.
• Страна: Австралия.
• Режиссер: Ли Уоннелл.

• Действие разворачивается в ближайшем будущем, в котором разнообразные технологии участвуют во всех аспектах человеческой жизни. Главный герой — технофоб, который мстит за убийство жены и собственную физическую травму, вызвавшую частичный паралич. Главное оружие возмездия — экспериментальный компьютерный чип-имплант под названием Stem.

• В ролях: Логан Маршалл-Грин, Ричард Анастасиос, Rosco Campbell, Ричард Коуторн, Линда Кроппер, Стив Даниелсен, Майкл М. Фостер, Бетти Гэбриел, Рена Галлахер, Харрисон Гилбертсон … »

Добавлен: 24.12.2018

• Рейтинг: 77,2%
• Качество: WEB-DL
• Звук: ПМ

Клоувхич / The Clovehitch Killer

• Жанр: Драма, Ужасы, Детектив.
• Год: 2018.
• Страна: США.
• Режиссер: Дункан Скайлз.

• Тайлер — хороший парень, бойскаут, воспитанный в небогатой, но счастливой семье в маленьком религиозном городке. Однако обнаружив однажды у своего отца жуткие видеозаписи, спрятанные в сарае, он начинает подозревать, что человек, которому он доверял больше всего, может оказаться печально известным серийным убийцей. Тайлер объединяется с Кэсси, девчонкой-изгоем, болезненно одержимой легендами об этом убийце, чтобы выяснить правду и спасти свою семью.

• В ролях: Чарли Пламмер, Дилан МакДермотт, Саманта Мэтис, Мэдисен Бити, Бренна Шерман, Lance Chantiles-Wertz, Lea Hutton Beasmore, Сара Кливленд, Мэттью Дэвис, Брайан Дортон … »

Добавлен: 16.11.2018

• Рейтинг: 78,2%
• Качество: WEB-DLRip
• Звук: ПМ

Потерянная ночь / The Vanished

• Жанр: Триллер.
• Год: 2018.
• Страна: Южная Корея.
• Режиссер: Chang-hee Lee.

• Тело умершей от сердечного приступа состоятельной женщины при загадочных обстоятельствах пропадает из морга. Вызванный среди ночи муж покойной явно что-то скрывает, и теперь полицейскому детективу, решившему во что бы то ни стало докопаться до правды, предстоит интересная ночь.

• В ролях: Sang-kyung Kim, Ким Ган-у.

Добавлен: 29.10.2018

• Рейтинг: 89,6%
• Качество: WEB-DLRip
• Звук: ПМ

15 лучших телевизионных детективов всех времен

Если и есть один детективный сериал, который, несомненно, покорил телевизионную аудиторию в недавней истории, то ответом может быть только Шерлок, — современная адаптация знаменитого частного сыщика сэра Артура Конан Дойля Шерлока. Холмс. Но гений, занимающийся охотой на оленей, происходит из длинной череды великих сыщиков с маленькими экранами. Детективные шоу — одни из самых прочных и долгоживущих жанров в медиа. И хотя многие из лучших разгадывателей на маленьком экране не являются буквально «детективами» в профессиональном смысле, их острые умственные способности ставят их в одну лигу, когда дело доходит до раскрытия преступлений.

Итак, пока мы продолжаем рассказывать о событиях того головокружительного сезона (или сериала?) Шерлок финал, давайте посмотрим на пятнадцать лучших детективов в истории телевидения, отличающихся разнообразными методами расследования и блестящими умами.

Примечание: составить этот список было непросто.За прошедшие годы было проведено множество детективных шоу, и сузить его до 15 было жестокой! Поэтому обязательно ознакомьтесь с нашими почетными упоминаниями в конце статьи, чтобы увидеть небольшой экран частных глаз, который почти попал в точку.

15 Вероника Марс — Вероника Марс

Самый молодой детектив в нашем списке, Вероника Марс (ее играет Кристен Белл) — частный сыщик, начавшая свою карьеру в средней школе под опекой своего отца-детектива (Энрико Колантони), когда она начала расследование шокирующего убийства своей лучшей подруги Лилли. Кейн (Аманда Сейфрид).Работая над небольшими делами, которые преследуют ее причудливый родной город Нептун, штат Калифорния, а также расследуя более крупные угрозы, на устранение которых потребовались целые сезоны, отважное поведение и целеустремленность Марс сделали ее отличным детективом, которого слишком многие враги недооценивали, основываясь на ней. возраст и внешний вид. Ее способность к дедукции настолько проницательна, что она часто решает загадки перед своим отцом (а также выходит за рамки в случаях, когда он предупреждает ее, чтобы она избегала).

Вероника Марс проработала на телевидении относительно короткий срок в 3 сезона, прежде чем потерпеть неудачу в качестве недооцененного художественного фильма.Тем не менее, у персонажа есть бешеная фанатская база в сети, которая хорошо осведомлена о том, что Марс — один из самых запоминающихся и уникальных П.И. в поп-культуре. Мудрые и проницательные детективы бывают самых разных форм и размеров, ребята.

14 Голландский Вагенбах — Щит

«Щит » был одним из самых мрачных и тревожных шоу про полицейских, и хотя главный герой Вик Макки (Майкл Чиклис) руководил большей частью повествования сериала, было бы упущением не признать влияние детектива Холланда ». Голландец Вагенбах (Джей Карнес).Увлекательно обеспокоенный полицейский детектив часто фигурировал в некоторых из самых душераздирающих и тревожных эпизодов сериала.

Вагенбах издевается за его ботанистую, любимую внешность учителя, но у него мрачная одержимость серийными убийцами и сексуальными преступниками, и он проникает в их умы, чтобы понять, что заставляет их совершать такие отвратительные поступки.Но именно это болезненное пристрастие делает его так хорошо в своей работе.

В сочетании со своим более разносторонним партнером, детективом Клодетт Вимс (всегда прекрасным CCH Pounder), дуэт стал моральным центром шоу, несмотря на случайные ошибки Датча в суждениях.Но его быстрое изучение человеческого поведения и одержимость решением сложных дел делают его одним из самых выдающихся умов в бизнесе.

13 Карл Колчак — Колчак Ночной сталкер

Карл Колчак (Даррен МакГэвин) не был официальным сыщиком, но был одним из самых упорных и беспощадных репортеров, когда-либо украшавших маленький экран.Его навязчивая потребность докопаться до истины подвергала его жизнь опасности в каждом отдельном эпизоде.

Колчаковский запас в торговле? Одержимость городскими легендами, которые оказались правдой, о сверхъестественных существах, неистовых роботах и ​​злобных инопланетянах.Но он не был доволен простым сообщением об этом: он помог остановить каждую потенциальную угрозу, исходившую от него.

Постоянная заноза для своего редактора и местных правоохранительных органов, бесстрашные исследования Колчака и сверхъестественная способность всегда быть в нужном месте в нужное время, чтобы остановить потусторонние угрозы, сделали его детективом благороднейшего типа, защищающим свою возлюбленную. Город Чикаго от опасностей, в которые никто бы никогда не поверил, не увидев их собственными глазами.

Интересный факт: Колчак: Ночной Сталкер вдохновил продюсера Криса Картера на создание еще одного сериала о сверхъестественных сыщиках: Секретные материалы .

12 Фрэнк Пемблтон — Убийство: Жизнь на улице

Пожалуй, самый недооцененный (или малоизвестный) детектив в нашем списке — Фрэнк Пембертон, которого играет Андре Браугер в суровом полицейском шоу 90-х, Убийство: Жизнь на улицах, , крутом детективном шоу, действие которого происходит на песчаных улицах Балтимора ( предшествовало другому детективному шоу в Балтиморе, The Wire ).В то время как в сериале присутствовал ансамбль, именно Пембертон оказался самым возбуждающим персонажем. Мастер-манипулятор, методы допроса Пембертона не имеют равных, так как он был способен тыкать, подталкивать и напугать подозреваемого, чтобы тот сломался под давлением. Но его безжалостная манера поведения и догматичность подарили ему несколько друзей в силе.

Несмотря на его суровый подход, Пембертон не любит использовать огнестрельное оружие, и его противоречивый образ проявлялся неделя за неделей.(Он отказался от религии, учитывая, что преступления, которые он расследовал, показали, что, по его мнению, Бог либо не может существовать, либо он неизмеримо жесток.) ​​Пембертон, основанный на знаменитом реальном детективе Гарри Эдгертоне, является одним из самых сложных персонажей наш список, исследование контрастов, которое никогда не перестает очаровывать.

11 Джессика Флетчер — Она написала убийство

Любимый сыщик мам и бабушек во всем мире, Джессика Флетчер (ее играет Анджела Лэнсбери) на протяжении более десяти лет стала феноменом поп-культуры в популярном детективном сериале « Она написала убийство ».Главный концерт Флетчер — писатель-детектив, живущий в своем сонном городке Кэбот-Коув, штат Мэн. Но удивительно, как она когда-либо пишет, потому что в ее родном городе (или любом другом месте, которое она выбирает посетить) никто случайно не появлялся в большем количестве сцен убийств, чем Флетчер.

Не то, чтобы что-либо из этого ни в малейшей степени ее сбивало с толку, поскольку у нее безошибочная интуиция и уровень дедуктивных рассуждений, которые привели к аресту сотен убийц, и ее окончательный вердикт был вынесен в ее запатентованном строгом и ученом тоне.В то время как основная концепция «Убийства », «Она написала » граничит с нелепостью, увлекательное и отмеченное наградами изображение Флетчера Лэнсбери завоевало миллионы поклонников. Она — настоящий решательница жестоких преступлений и, вероятно, единственная, с кем вы когда-либо хотели бы выпить чашку чая.

10 Джим Рокфорд — The Rockford Files

Джим Рокфорд (Джеймс Гарнер) легко выделился среди многолюдной стаи телевизионных детективов 1970-х в сериале Рокфордские файлы .Не обладая безупречными и всеведущими навыками сыщика, как у его сверстников, Рокфорд был неудачливым бывшим заключенным, изо всех сил пытавшимся начать свою зарождающуюся фирму Private Eye.

Действуя из своего крысиного гнезда в передвижном доме, он берет на себя сдержанные дела, чтобы избежать столкновений с полицейскими (несмотря на то, что он был неправомерно арестован), разбираясь в сложной личной жизни и имея дело со своим капризным отцом.Его единственная роскошь среди всего этого хаоса — его любимая Pontiac Firebird.

Несмотря на то, что колода складывается против него, Рокфорд хорош в своей работе, уделяя пристальное внимание деталям и неустанно стремясь принести облегчение своим различным клиентам (из-за его постоянной потребности в деньгах).Великолепный взгляд Гарнера на своего милого неудачника сделал Джима Рокфорда одним из самых запоминающихся (и веселых) частных детективов в истории телевидения.

9 Тео Коджак — Коджак

«Кто тебя любит, детка?» Это культовая фраза мудрого детектива Департамента полиции Нью-Йорка, лейтенанта Тео Коджака (Телли Савалас).Известный своей блестящей бритой головой и постоянно присутствующим леденцом на палочке, Коджак был одним из первых в длинной череде резких «пушечных» полицейских, не боявшихся нарушить правила, чтобы поймать своего виновника. Возглавляя бесчисленные манипулятивные допросы, которые часто связаны с ложными обвинениями и оскорбительным поведением, в его стремлении закрыть дело не было никаких подвохов.

Циничное чувство юмора Тео Коджака и бесконечный поток шуток были еще одной любимой фанатами визитной карточкой главного персонажа, и это помогло притупить острые углы наиболее предосудительных аспектов его личности.Роль идеально подходила для Телли Саваласа, у которого всегда был дар делать симпатичных грубых персонажей. Его прямолинейное обаяние и динамичное присутствие сделали его закаленного, со стальными глазами персонажа, который повлияет на бесчисленное множество других теле- и кинодетективов.

8 Detective Sipowitz — NYPD Blue

У Денниса Франца лицо и телосложение, которые, казалось, были предназначены для того, чтобы удерживать его в роли характерного актера.Но все изменилось, когда актер сыграл роль детектива Эндрю «Энди» Сиповича в криминальной драме , полиция Нью-Йорка, , став одним из самых популярных сыщиков, когда-либо появлявшихся на маленьком экране. И его динамичное присутствие затмило ведущих актеров сериала (сначала Дэвид Карузо, а затем Джимми Смитс). Предполагаемый приятель согласился бы ни на что иное, как на центральную сцену.

Расист-алкоголик с колючей личностью, детектив Сипович казался самым далеким от героя, когда шоу началось в 1993 году.Но в течение 12 лет сериала персонаж превратился в моральный центр сериала, в конечном итоге переоценив свои искаженные взгляды. Именно этот личный рост, наряду с его службой во Вьетнамской войне, делает его проницательным знатоком характера и мастером решения дел, которые ни один детектив не сможет раскрыть. А его проблемный образ (он не стеснялся оскорблять своих подозреваемых) повлиял на бесчисленное количество драматических сериалов, в которых мотивы главного героя были менее черно-белыми и больше оттенками серого.

7 Джейн Теннисон — Главный подозреваемый

Пожалуй, самым новаторским сыщиком в нашем списке является Джейн Теннисон (Хелен Миррен), сверхцентричная решательница преступлений, представленная в Masterpiece Mystery’s Prime Suspect .Упорные поиски правды Теннисон поднимают ее по карьерной лестнице от главного инспектора детектива до суперинтенданта, несмотря на безудержный сексизм, который она изящно переносит на протяжении всего сериала.

Эта двойственность делает ее уверенный опыт в выявлении и поимке различных хищников еще более впечатляющим, поскольку она жонглирует детективными обязанностями, имея дело с сексистскими сотрудниками, которые болеют за ее провал.Эти комбинированные факторы стресса отрицательно сказываются на ее личной жизни, которая также осложняется алкоголизмом (от которого она в конечном итоге обращается за лечением).

Но это никогда не мешает Теннисон следить за призом, используя свой острый интеллект и гарантированные детективные навыки, чтобы сделать свой родной Лондон (а позже и Манчестер) более безопасным местом.Миррен — чудо в этой роли, с ее детальным изображением, которое отлично сочетается с ее самыми запоминающимися кинематографическими выступлениями.

6 Оливия Бенсон — Закон и порядок: SVU

Выбрать только одного детектива из многолетней и многогранной детективной франшизы Дика Вольфа «Закон и порядок » было непросто.Между коротким, но удивительным пребыванием в должности детектива Винсента Д’Онофрио Роберта Горена (на ныне отмененном Закон и порядок: Преступное намерение ), культового Ленни Бриско (Джерри Орбах), невозможно вездесущего Джона Мунка (Ричард Белзер), и Майк Логан (Крис Нот), чтобы назвать лишь некоторых, мы могли бы составить список лучших детективов закона и порядка в одиночку!

Но с точки зрения долголетия (она второй по продолжительности существования персонаж во франшизе), развития персонажа и ее хорошо развитого чувства сочувствия (черта, которой часто не хватает в детективной работе), Закон и порядок: Оливия Бенсон из SVU (Маришка Харгитей) — наш выбор для самого динамичного детектива из всей компании.Способность Бенсон очаровывать публику чрезвычайно тошнотворными сюжетными линиями, включающими сексуальное насилие и жестокое обращение с детьми, является свидетельством ее внутренней силы. Преодолев травматическое воспитание и свою собственную историю с сексуальным насилием, чтобы дать жертвам справедливость, которую они глубоко заслуживают, Бенсон была именно тем, что прописал доктор. Эти черты сделали ее образцом для подражания для легионов поклонников.

5 Агент Дейл Купер — Твин Пикс

Одна из самых загадочных и сказочных загадок, когда-либо созданных для телевидения, лабиринтная драма Дэвида Линча Твин Пикс была основана на одном вопросе: кто убил Лору Палмер? Этот случай с убитым подростком сотрясает идиллический городок на северо-западе Тихого океана и сразу стал любимым проектом и целеустремленной навязчивой идеей специального агента ФБР Дейла Купера (Кайл Маклахлан).

Неортодоксальный исследователь, заправленный вишневым пирогом, кофе и пончиками, Купер использовал подсказки из сюрреалистических снов и своей собственной божественной интуиции. Эти причудливые методы одновременно расстраивают и удивляют местного шерифа Гарри С.Трумэн (Майкл Онткин), который восхищается точностью Купера в бесчисленных погонях за дикими гусями, которые бросают вызов общепринятым представлениям.

В то время как собственное здравомыслие Купера было поставлено под сомнение в конце финала серии Twin Peaks , он снова вернется к Twin Peaks , когда сериал вернется этой весной на Showtime.Ожидайте, что его неподражаемые детективные навыки принесут еще более причудливые и незабываемые разоблачения.

4 Раст Коул и Марти Харт — Настоящий детектив

Первый сезон сериала HBO True Detective мгновенно стал классикой, основанной, прежде всего, на фантастической игре двух главных героев, детектива Раста Коула (Мэттью МакКонахи) и Марти Харта (Вуди Харрельсон).На первый взгляд, они не могли быть более разными: мрачный взгляд Коула на мир был настолько едким, что можно было задаться вопросом, почему он вообще видит какую-то цель в том, что работа полиции имеет значение, в то время как Харт был сутулым, который казался более заинтересованным в его различных делах, кроме детективной работы.

Но все изменилось, когда дуэт был вынужден работать вместе, чтобы попытаться раскрыть убийства серийного убийцы, охотившегося на молодых женщин.И, несмотря на их несопоставимые взгляды на мир и семнадцатилетнее ожидание, они наконец поймали виновника.

Благодаря странным философским размышлениям Коула ( «время — плоский круг», кто-нибудь?) И навязчивому принятию ответственности Харт, они раскрывают, казалось бы, непонятное дело, от которого они хотят отказаться. Настоящие детективы , действительно.

3 Брюс Уэйн он же Бэтмен — Бэтмен

Сериал о Бэтмене 1960-х годов, возможно, был манерным подходом к детективу Темного рыцаря, но к одной вещи он относился более серьезно, чем к более мрачным адаптациям Бэтмена, которые вышли позже, — это акцент на хорошо отточенных детективных навыках Бэтмена.

Конечно, случаи, связанные с нелепыми уликами Риддлера и тому подобными, были разыграны для смеха (с чрезмерно драматичными беременными паузами Адама Уэста соперничал только капитан Уильям Шатнер Кирк), но его способность к дедукции оставалась одним из самых ярких моментов сериала.Способность Крестоносца в плаще помешать планам Джокера, Пингвина, Женщины-кошки и других классических злодеев из галереи мошенников (а также оригинальных телевизионных злодеев, таких как Тутанхамон и Умник) всегда была обязана его навыкам критического мышления.

Уэст в значительной степени смоделировал свои действия с другого классического героя детективов, Шерлока Холмса, говоря: « На меня повлияли Шерлок Холмс — Бэзил Рэтбоун.Людям вроде тех, кто всегда размышлял, выводил и шагал, и вдруг это просто удар дедукции. Я использовал это в комедийной манере ». Эта умная черта характера сделала взгляд Уэста на Бэтмена одним из самых запоминающихся изображений супергероя в истории телевидения.

2 Фрэнк Коломбо — Коломбо

Невозможно представить актера Питера Фалька, не представив его, покуривая сигару в помятом плаще, в образе бесстрашного частного сыщика Коломбо, одного из самых стойких и знаковых детективов в истории телевидения.«Коломбо» также был одним из наиболее уникальных детективных сериалов с точки зрения формата: в отличие от стандартного детективного сериала, аудитория была допущена к виноватому преступнику в начале шоу. Это позволило проявиться блеску детективной работы Коломбо, закончившейся хитрым заявлением (или его вариацией): «О, еще одна вещь, пока я не забыл …»

Своей невозмутимостью и упорным поиском правды Коломбо показал себя мастером манипуляций, позволив виновной стороне споткнуться о собственные ноги и в конечном итоге признать свою вину.И мягкое терпение Коломбо и отсутствие суждений по отношению к убийце были уникальной чертой в эпоху, когда другие резиновые туфли предлагали суровое осуждение, чтобы разобраться в различии между добром и злом.

1 Шерлок Холмс — Шерлок

Один из самых устойчивых персонажей в поп-культуре, экстраординарный частный сыщик Шерлок Холмс стал неотъемлемой частью с момента его литературного представления в 1887 году создателем сэром Артуром Конан Дойлем.Хотя британский сыщик был адаптирован в нескольких воплощениях (в том числе в нескольких телесериалах и специальных выпусках), ни один из них не овладел духом времени, как сериал BBC «Шерлок ». В главной роли Бенедикта Камбербэтча в роли титульного детектива, наш герой был вырван из своего обычного викторианского окружения и помещен прямо в Лондон 21 века … с впечатляющими результатами.

Вместе со своим доверенным другом Джоном Ватсоном (Мартин Фриман) Холмс — это сила природы, использующая свой причудливый интеллект и современные технологии для решения дел, которые никто другой не достаточно проницателен, чтобы их расшифровать — часто на 10 шагов (или больше) впереди правоохранительные органы Скотланд-Ярда и его виновник.

Глубоко несовершенный персонаж с проблемами злоупотребления психоактивными веществами и (высокофункциональная) социопатическая личность, Холмс может не быть тем, с кем вы хотели бы подружиться, но если вы в тяжелом положении, вам больше не будет никого. сторона.

–

На этом мы завершаем список лучших телевизионных детективов! Как указывалось ранее, это был очень кропотливый список, и мы могли бы составить 100 лучших и все же не пройти.Имея это в виду, вот несколько телевизионных сыщиков, которые были слишком знаковыми, чтобы их никто не кричал:

Honorable Mentions : Джимми МакНалти ( The Wire ), Джон Лютер ( Лютер ), Уилл Грэм ( Ганнибал ), Дэвид Аддисон ( Moonlighting ), Адриан Монк ( Monk ), Гилберт Гил Гриссом ( CSI ), Джессика Джонс, Томас Магнум ( Magnum P.I. ), Мик Белкер ( Hill Street Blues ), Стив МакГарретт ( Гавайи 5-0 ), Грегори Хаус, доктор медицины ( House ), Сара Линден и Стивен Холдер (Убийство), Шон Спенсер и Гас Гастер (Психология).

Какие еще детективы вы бы добавили в список? Дайте нам знать об этом в комментариях.

следующий
Последнее королевство: 10 самых умных лидеров, рейтинговые

Об авторе

Майкл Эдвард Тейлор
(Опубликовано 66 статей)

Майкл Тейлор — постоянный участник Screen Rant из Остина, штат Техас.Он также пишет для множества других сайтов, включая Cracked, Itcher Magazine, Urbo, Fashion Beans, Examiner и свой собственный блог Smells Like Infinite Sadness.

Помимо написания списков, обзоров и ретроспектив по поп-культуре, он брал интервью у множества знаменитостей, включая режиссера Джона Карпентера, Джоэла Ходжмена из Mystery Science Theater 3000 и рокера Гленна Данцига. Он также освещал различные мероприятия, в том числе Fantastic Fest, Housecore Horror Fest и Wizard World Austin.

Он одержим всем, что касается Бэтмена, Сумеречной зоны, Бегущего по лезвию, MST3K, Альфреда Хичкока и Твин Пикс, и смотрит (и пишет о них) столько культовых классических фильмов ужасов и достойных выпивки телешоу, сколько позволяет время.Вы можете подписаться на него в Твиттере на @smellslikesad или написать ему по электронной почте запаха (at) gmail (dot) com

Ещё от Michael Edward Taylor

.

7 детективных мероприятий для разгадывания загадок, подобных Шерлоку Холмсу

Издатель: All ESL | Последнее обновление: 24 июня 2020 г.

7 бесплатных детективных мероприятий

Вы когда-нибудь хотели стать детективом? Теперь вы можете с 7 детективных мероприятий .

Как и Шерлок Холмс, вы получаете подсказки и решаете сложные головоломки.

А что самое приятное? Вы практикуете английский язык. И это очень весело.

Как и все наши таблицы, их можно использовать в любых целях.

1 Детективные улики

В группах по четыре человека ученики будут ходить по классу в поисках подсказок. Пока один студент работает секретарем, остальные трое — детективы. Детективы запоминают каждую подсказку на английском языке. Они возвращаются к секретарю, которая записывает подсказку. Наконец, после того, как ученики найдут все подсказки, они должны решить головоломку.

Детективные улики

2 Загадка Эйнштейна

Это одно из самых сложных детективных мероприятий в списке, потому что, как считается, Эйнштейн создал его в молодом возрасте.Студенты должны использовать логику, чтобы решить эту сложную головоломку.

Загадка Эйнштейна

3 Найди отличия

Два изображения выглядят одинаково, но на самом деле это не так. Студенты должны найти 10 отличий в обеих сценах.

Найдите отличия

4 Что в коробке?

В начале урока учитель приносит в класс коробку. Учитель кладет в коробку любой предмет, но ученики не видят, что внутри.Затем студенты исследуют содержание, задавая вопросы «да» или «нет». Когда они все сделают правильно, это может быть приз или их домашнее задание.

Что в коробке?

Тест на 5 учителей

Если вы хотите, чтобы ваши ученики встали со стульев в первом классе, то это должно стать вашим основным занятием. Найдите подсказки в классе и сопоставьте ответы с подсказками.

Викторина для учителей

6 Говорящих Бинго

Сначала все встают и задают вопросы на своем листе Бинго.Если они ответят «да», ученик может отметить X на своем листе бинго. Первый ученик, который заполнит свой лист линией, приходит к учителю как победитель.

Говорящее Бинго

7 памятников мира

Соедините точки на каждом историческом памятнике мира с контуром страны. Сможете ли вы узнать памятник и контур страны после выполнения этого задания?

Памятники мира

7 бесплатных детективных мероприятий

Мы представили 7 лучших детективных заданий, в которых вы либо находите подсказки, либо разгадываете сложную загадку.

Они творили чудеса для наших классов. Надеюсь, они будут сложными и для ваших учеников.

Вы когда-нибудь пробовали в своем классе игры в детективном стиле?

Сообщите нам, что сработало, а что нет, в разделе комментариев ниже.

.

100 мистерий и триллеров, которые стоит прочитать на протяжении всей жизни: выбор читателей (1190 книг)

.

Предсказание непредсказуемого

Три года назад Nasdaq столкнулся с острой проблемой. Он хотел уменьшить размер тика своей торговли, который тогда составлял 1/8 доллара, до 1/16 и, в конечном итоге, до 1/100. Рыночные профессионалы считали, что это изменение позволит покупателям и продавцам вести переговоры на более точных условиях, что приведет к снижению рыночного спреда между ценами покупки и продажи. Но организация опасалась, что переход к десятичной системе может иметь неприятные последствия, приводя к неэффективности или, что еще хуже, к лазейкам, которыми люди могут злоупотреблять.В прошлом руководители Nasdaq анализировали финансовый рынок с помощью экономических исследований, финансовых моделей и других исследований. Но переход к меньшему размеру клеща был неизвестной территорией, не поддающейся традиционному анализу. Как Nasdaq может гарантировать, что десятичное представление не испортит систему?

Чтобы ответить на этот вопрос, Nasdaq вместе с BiosGroup, консалтинговой компанией в Санта-Фе, штат Нью-Мексико, разработали компьютерную программу, имитирующую предлагаемые изменения. Это была необычная программа; программное обеспечение создало тысячи виртуальных лиц, представляющих маркет-мейкеров, институциональных инвесторов, менеджеров пенсионных фондов, дневных трейдеров, случайных инвесторов и других участников рынка.Каждый из этих программных агентов принимал решения о покупке и продаже, используя реальные стратегии. Эта технология, называемая агентным моделированием, позволила Nasdaq исследовать динамику фондового рынка, которую невозможно было бы определить чистыми математическими методами.

Результаты открыли глаза. Меньший размер тика на самом деле может снизить способность рынка определять цену, что приведет к более широкому спреду между ценами покупки и продажи. Дальнейшие тесты помогли Nasdaq подтвердить и понять это нелогичное поведение, что позволило организации лучше спланировать переход к десятичной системе.

Nasdaq — не единственный пионер, извлекший выгоду из агентного моделирования. Macy’s, например, использовала эту технологию, чтобы найти более эффективные способы дизайна своих универмагов. Компания Hewlett-Packard провела моделирование на основе агентов, чтобы предвидеть, как изменения в стратегии найма отразятся на ее корпоративной культуре. Société Générale использовал эту технологию для определения операционного риска своей группы управления активами.

Почему новые явления важны

Чтобы оценить всю мощь агентного моделирования, вам сначала нужно понять концепцию «возникающих явлений», и лучший способ сделать это — подумать о пробке.Хотя это обычное явление, пробки на самом деле очень сложны и загадочны. На индивидуальном уровне каждый водитель пытается куда-то добраться и соблюдает (или нарушает) определенные правила, некоторые из которых являются законными (ограничение скорости), а другие — общественными или личными (замедляются, чтобы позволить другому водителю сменить полосу движения). Но пробка — это отдельный и отдельный объект, который возникает из из этого индивидуального поведения. Например, Gridlock на шоссе может двигаться назад без видимой причины, даже когда машины движутся вперед.

Эмерджентные явления — это не просто академическая диковинка; они лежат под поверхностью многих загадок делового мира. Как устанавливаются цены на свободном рынке, — это всего лишь одна иллюстрация. Почему, например, бонусы сотрудников и другие стимулы иногда приводят к снижению производительности? Почему некоторые продукты — например, складные самокаты — вызывают огромный ажиотаж, казалось бы, из ниоткуда, а другие чахнут, несмотря на их многомиллионные маркетинговые кампании? Как могла простая канцелярская ошибка снежным комом превратиться в катастрофический убыток, который приведет к банкротству финансового учреждения?

Для многих предприятий — и для общества в целом — новые явления стали более распространенными в последние годы.Одна из причин заключается в том, что города и другие городские районы стали более переполненными. Кроме того, люди теперь в большей степени связаны между собой (отчасти благодаря Интернету и другим коммуникационным технологиям). По мере увеличения плотности населения и количества взаимодействий между людьми увеличивается вероятность возникновения новых явлений. Кроме того, некоторые предприятия становятся все более взаимосвязанными и сложными. Например, сложность фондового рынка резко возросла с увеличением числа участников, в том числе случайных инвесторов, и с созданием сложных финансовых инструментов, таких как деривативы.

По самой своей природе возникающие явления чертовски трудно анализировать, не говоря уже о том, чтобы их предсказать. Традиционные подходы, такие как электронные таблицы и регрессионный анализ или даже системная динамика (популярный метод бизнес-моделирования, основанный на наборах дифференциальных уравнений), в настоящее время не могут их анализировать и прогнозировать. Такие подходы работают сверху вниз, беря глобальные уравнения и основы и применяя их к ситуации, тогда как поведение возникающих явлений формируется снизу вверх, начиная с локальных взаимодействий различных независимых агентов.Эти люди (например, водители в пробке) изменяют свои действия в ответ на действия других, и вместе бесчисленные взаимодействия приводят к групповому поведению (пробке), которое легко ускользает от любого нисходящего анализа.

Независимые действия множества людей часто приводят к глобальному поведению, которое вытекает из их локальных действий.

Эмерджентные явления также часто не поддаются интуиции. Меньший размер тика Nasdaq может привести к большему спреду между ценой покупки и продажи.Добавление новых полос на шоссе часто значительно усугубляет пробки в час пик — результат, известный как парадокс Браесса, после того, как немецкий инженер-исследователь по операциям обнаружил его в 1968 году. У людей обычно нет недостатка в объяснениях такого удивительного поведения («Конечно, добавляя полоса приведет к увеличению пробок, потому что водители будут чаще менять полосу движения, замедляя движение других водителей »). Несмотря на такие удобные пост-рационализации, решающим моментом здесь является то, что каждое возникающее явление является уникальной сущностью, которая может быть нелогичной и, следовательно, трудно предсказуемой.

Изучая множество возникающих явлений, я обнаружил, что единственный способ их проанализировать и даже начать предсказывать — это моделировать их снизу вверх. В такой симуляции каждый отдельный участник, такой как инвестор, покупающий акции, или человек, едущий по шоссе, является виртуальным человеком, который принимает решения на основе того, что делают другие. Такое моделирование может точно передать реальность, сделав каждого участника индивидуальным. В конце концов, опытный менеджер пенсионного фонда не покупает и не продает акции так, как это делает молодой дневной трейдер.Другими словами, моделирование агентов как индивидуумов помогает уловить неоднородность реального мира. И получение такой точности в последнее время стало намного более экономичным благодаря более дешевым компьютерам и более совершенным методам моделирования.

Влияние на потребителей

Действительно, рентабельные вычислительные мощности позволили компаниям исследовать сценарии «что, если» in silico , которые были бы чрезмерно дорогими и рискованными для изучения в реальном мире. Подумайте, как модели трафика — то, как люди перемещаются по магазинам и торговым центрам — могут иметь прямое влияние на бизнес.Какой макет в розничной торговле максимизирует не только удовлетворение клиентов, но и их расходы?

Экономичная вычислительная мощность позволила компаниям исследовать сценарии «что, если» in silico , которые были бы непомерно дорогими и рискованными для изучения в реальном мире.

Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи воспользовались огромным количеством существующей информации, в том числе обширными данными со штрих-кодами, собранными в кассах (что покупали клиенты и время, когда они это купили), а также знаниями таких экспертов, как Пако Андерхилл. естествоиспытатель покупательского поведения и автор книги Why We Buy .Андерхилл знает, например, точный процент покупателей, которые повернут направо после входа в супермаркет, и вероятность того, что кто-то сделает разворот посреди переполненного прохода. Используя эту информацию, исследователи могут построить агентные модели, например, супермаркета с виртуальными покупателями. Это моделирование показало, что изменения в планировке магазина могут увеличить расходы клиентов до 20%.

Sainsbury’s, британская сеть супермаркетов, разработала такую ​​компьютерную модель своего супермаркета в Южном Руислипе в Западном Лондоне.С помощью Угура Бильге из SimWorld, лондонского консалтингового агентства, и Джона Касти из Венского университета, Sainsbury’s смогла включить в модель сложные детали, например, сколько времени каждый покупатель проводит в разных отделах. Исследования с помощью камеры показали, например, что среднее время, которое клиент тратит на покупку молока, составляет пять секунд по сравнению с 90 секундами на выбор бутылки вина.

В модели, основанной на агентах, у каждого покупателя есть свой список товаров (на основе реальных данных, полученных от считывателей штрих-кода на кассовых аппаратах в магазинах Sainsbury’s).Когда виртуальные люди проходят через проходы и выбирают свои товары, программное обеспечение отслеживает плотность покупателей по всему магазину, а также время ожидания на кассах. Различные планировки (например, перемещение отдела замороженных продуктов) можно легко протестировать, чтобы оценить их влияние на загруженность магазинов.

Конечно, повышение эффективности покупок — не единственный критерий. Менеджеры магазинов часто хотят разделить зоны с высокой посещаемостью (например, секции мяса и выпечки), чтобы стимулировать импульсивные покупки, когда покупатели перемещаются между ними.Иногда «горячие точки» (зоны скопления людей) являются желательными местами для продажи товаров или бесплатных образцов. Кроме того, важно учитывать психологию клиента. Супермаркет может захотеть разместить свой продуктовый отдел рядом с входом, например, чтобы впечатлить покупателей свежестью своих овощей и фруктов.

Модель на основе агентов позволила Sainsbury’s сбалансировать эти различные факторы, чтобы определить наилучшую планировку магазина. Хотя проект требует доработки (например, при моделировании не учитывается, что молодые покупатели, как правило, делают покупки быстрее, чем более старые), некоторые предварительные результаты позволили Sainsbury понять его бизнес.В частности, модель показала удивительное поведение. Например, увеличение количества покупателей в магазине может привести к падению продаж вина. Причина в том, что по мере того, как супермаркет становится переполненным, количество горячих точек увеличивается, что мешает покупателям идти в винный отдел, расположенный в дальнем углу магазина.

Другие розничные торговцы также использовали моделирование на основе агентов, чтобы исследовать лучшие планировки своих магазинов. В частности, Macy’s интересовали такие вопросы, как наилучшее расположение кассовых аппаратов и стоек обслуживания — решения, основанные на эстетике и прошлых практиках.Сотрудничая с Pricewaterhouse-Coopers (затем Coopers & Lybrand), Macy’s разработала виртуальный магазин, который можно было изменять не только с точки зрения физического расположения, но и с точки зрения укомплектования персоналом — количества торговых партнеров в различных отделах. Огромным преимуществом модели, основанной на агентах, было то, что она позволяла Macy’s экспериментировать с различными схемами и параметрами в киберпространстве, не рискуя своей репутацией в реальном мире.

Производители потребительских товаров заинтересованы в агентном моделировании по другой причине.Такие компании, как Procter and Gamble и Unilever, хотели бы определить оптимальное размещение своих продуктов на полках, чтобы обеспечить максимальные продажи. Агентное моделирование также можно использовать для проектирования улучшенных стадионов, торговых центров и парков развлечений.

В качестве примера последнего Роб Экстелл и Джош Эпштейн из Brookings Institution разработали агентную модель тематического парка, в которой используются многочисленные данные, полученные от счетчиков посетителей, таймеров очередей, опросов клиентов и других источников.Эта информация помогла Акстеллу и Эпштейну построить подробную модель разнородной популяции, у которой были разные желания и ожидания от дня в парке. Например, семья из четырех человек будет иметь совсем другие потребности (шесть поездок, четыре хот-дога, две ваты, три поездки в туалет), чем у пары подростков на свидании. В агентно-ориентированной модели эта информация учитывала баланс между удовлетворенностью клиентов и целью тематического парка по расширению бизнеса. Модель смогла исследовать сложные вопросы, которые были недоступны традиционным математическим методам и чисто статистическому анализу данных.(Например, что может быть лучше: увеличить продолжительность работы парка на 30 минут или сократить каждую поездку на 8,5 секунд?) Кроме того, исследование породило новые идеи для дальнейшего изучения. Что произошло бы, например, если бы каждому покупателю дали небольшое портативное вычислительное устройство, которое отображало бы актуальную информацию о длине линий при каждой поездке и аттракционе?

Мотивация сотрудников

Компании используют агентную технологию для моделирования действий не только своих клиентов, но и своих сотрудников.Корпорация по производству потребительских товаров использовала эту технологию, чтобы разработать лучшую структуру стимулов для своих страновых менеджеров в Европе. Компания вознаграждала их на основе их доли «шорт» (когда товар распродается) — чем меньше, тем лучше. Но это побуждало менеджеров заказывать больше, чем им было нужно, что было особенно затратно, когда продукты были скоропортящимися. Чтобы предотвратить порчу, компании часто приходилось быстро перемещать огромные объемы запасов, скажем, из Дании в Италию, если датский национальный менеджер переоценивал свои требования.Таким образом, была необходима новая система стимулов, которая бы побуждала руководителей страны действовать в интересах всей компании.

Проблема сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Очевидно, что нынешняя система поощряла накопление, но стимулы, привязанные только к общей производительности компании, были нежизнеспособны, потому что людям не нравится, когда их бонусы связаны с факторами, на которые они мало влияют. Итак, за какое поведение на местном уровне компания должна вознаграждать и как она должна гарантировать, что новая система в конечном итоге не приведет к каким-либо контрпродуктивным действиям, таким как накопление запасов? Агентное моделирование помогло найти ответ: увяжите бонусы менеджеров страны непосредственно с их затратами на хранение в дополнение к их шортам.Одно только это изменение может снизить затраты на цепочку поставок на несколько процентов, что приведет к ежегодной экономии в миллионы долларов. По сути, моделирование на основе агентов помогло связать местное поведение страновых менеджеров с глобальными показателями деятельности организации.

Другие компании использовали агентное моделирование для исследования принципиально новых способов ведения бизнеса. В фармацевтической промышленности стоимость разработки новых лекарств резко возросла, что вынудило многие компании пересмотреть свои исследования и разработки.Частично проблема заключается в так называемом синдроме эгоистичной команды, при котором группа, разрабатывающая конкретный препарат, принимает предвзятые решения — например, пытается спасти проект, когда его следует убить, — потому что репутация команды привязана к успеха препарата или потому, что члены команды эмоционально привязаны к проекту. Такое контрпродуктивное поведение может замедлить разработку лекарства и увеличить его стоимость. Обеспокоенная такими проблемами, крупная фармацевтическая компания подумала о возможном решении — создать рынок для субподряда на разработку некоторых лекарств на ранних этапах клинических испытаний на людях.

Чтобы изучить эту и другие альтернативы, мы с моими коллегами из Icosystem разработали агентную модель различных участников, как сотрудников компании, так и потенциальных подрядчиков, включая контрактные исследовательские организации (компании, специализирующиеся на управлении клиническими испытаниями), ученых. которые занимаются консалтингом, и даже эксперты конкурирующих фирм. Мы обнаружили, что из-за разнообразия участников (их разные мотивы, отвращение к риску, структура затрат и т. Д.) Наш фармацевтический клиент не может с выгодой координировать всю эту деятельность на открытом рынке.

Затем наш клиент предложил создать сеть участников, как внутренних, так и внешних, используя стимулы, способствующие принятию более эффективных решений (например, бонусы, связанные с успехом всего портфеля молекул лекарств). Путем дальнейшего моделирования мы обнаружили, что это решение может помочь нашему клиенту более чем вдвое увеличить стоимость его портфеля недавно обнаруженных молекул с поправкой на риск. Основываясь на этих результатах, компания решила испытать в реальных условиях этот новый способ организации ранней клинической разработки.

Агентное моделирование также может помочь предсказать, как изменения в кадровой стратегии организации могут в конечном итоге повлиять на ее корпоративную культуру. Например, в рамках экспериментального проекта Центр бизнес-инноваций Cap Gemini Ernst & Young разработал агентную модель сотрудников Hewlett-Packard. На протяжении десятилетий у HP была сильная традиция нанимать людей за их лояльность, а не обязательно за их опыт. Компания сосредоточила свои усилия на поиске людей, часто недавних выпускников колледжей, которые вписывались бы в ее культуру, и многие сотрудники всю свою карьеру провели в HP.Но когда рынок труда начал двигаться в сторону свободы агентств, HP забеспокоилась о том, как это изменение повлияет на компанию. Кроме того, по мере того как компания сместила акцент на услуги, она стала все больше интересоваться наймом высококвалифицированных, опытных консультантов, которые, как правило, были гораздо менее лояльны, чем инженеры HP.

Результаты моделирования подтвердили некоторые подозрения HP. Например, наем бесплатных агентов в конечном итоге приведет к более высоким затратам на текучесть кадров, поскольку сотрудники (даже те, которые изначально были лояльными) начнут увольняться с более высокой скоростью.Более удивительным открытием стало то, что наем опытных, но менее лояльных людей в конечном итоге приведет к общему снижению общего уровня знаний HP. Этот результат был бы особенно заметен, если бы стратегия найма была резко изменена. Лучшей альтернативой был постепенный переход в течение года или двух. Кроме того, модель на основе агентов предполагает, что HP может значительно снизить негативные последствия такого изменения, одновременно вложив значительные средства в сбор знаний, например в репозиторий и ИТ-системы, которые могут сохранить часть опыта сотрудников до их ухода.Это означало бы заметный сдвиг от традиционного акцента HP на развитие каждого отдельного сотрудника (например, путем поощрения ротации рабочих мест между предприятиями и функциями) — стратегии, которая имеет меньший смысл при высокой текучести кадров.

Захватывающая новая область агентных исследований — это область операционного риска, которая вызывает растущее беспокойство во многих финансовых учреждениях из-за огромных убытков, понесенных за эти годы Daiwa, Sumitomo, Barings, Kidder Peabody и другими.Хотя банки разработали эффективные и сложные способы оценки своих рыночных и кредитных рисков, они все еще находятся на ранних этапах понимания того, как измерять и контролировать свой операционный риск. Задача чрезвычайно сложна, потому что организации не имеют четкого представления о том, как именно ошибка (или акт мошенничества) может каскадировать через систему, вызывая катастрофические потери, как дерево, которое падает на линию электропередачи и нарушает работу электросети. нескольких государств.

Ошибка может распространяться через систему, вызывая катастрофические потери, как, например, дерево, которое падает на линию электропередачи и нарушает работу энергосистемы нескольких штатов.

Мои коллеги из Bios и Cap Gemini, Ernst & Young, и я применили агентное моделирование для анализа и количественной оценки операционного риска бизнеса по управлению активами Société Générale во Франции. В моделировании мы смоделировали сотрудников компании в виде виртуальных агентов, которые постоянно взаимодействуют друг с другом при выполнении своих задач. Из прошлых данных мы знали, что сотрудники банков часто допускают определенные типы ошибок, например, записывают неправильное количество нулей (10 000 долларов вместо 1 000 долларов) или путают местную валюту с евро.Но мы обнаружили, что такие ошибки почти никогда не приведут к катастрофическим убыткам , если только они не произошли в определенных типах ситуаций — например, когда финансовые рынки нестабильны в августе. Подробные результаты агентной модели помогли объяснить, почему.

Колебания на рынке приводят к увеличению объема транзакций, что в свою очередь приводит к гораздо большему количеству ошибок, потому что люди спешат и у них мало времени, чтобы перепроверить свою работу. Во Франции проблема усугубляется в августе, потому что именно тогда многие сотрудники — как правило, более опытные, получившие трудовой стаж — берут длительный отпуск.В одном сценарии неопытный и перегруженный работой трейдер совершает ошибку: вместо того, чтобы продать акции, он покупает их, и никто в его отделе, включая его занятого руководителя, не замечает ошибку. Оформление заказа доходит до бэк-офиса, где летний стажер также не может обнаружить ошибку и обработать заказ. К тому времени, когда через несколько дней оплошность будет раскрыта, стоимость акций резко упала, что привело к многомиллионным убыткам.

Мы не только обнаружили такие потенциальные уязвимости, но и смогли оценить вероятность их появления в реальном мире, используя исторические данные с рынков капитала.Хотя катастрофические убытки в этой модели были крайне маловероятными, с помощью тысяч имитаций мы смогли сгенерировать редкие события, которые вызвали такие катастрофы, и эти результаты помогли получить статистику об истинном операционном риске банка. На основе этой информации Société Générale может протестировать процедуры минимизации этого риска (например, изменения в политике отпусков), а также рассчитать, какой капитал следует выделить для покрытия определенных потенциальных убытков. В настоящее время финансовые учреждения не имеют точного способа определения своего операционного риска, поэтому регулирующие органы вынуждают их переоценивать сумму наличных денег на черный день, которые им необходимо иметь в резерве.В сфере управления активами финансовое учреждение, которое может точно определить свой операционный риск, может легко сэкономить миллионы долларов каждый год не только за счет высвобождения некоторого капитала на черный день (который затем можно инвестировать), но и за счет снижения страхового покрытия организации. премии.

Исследование организационного поведения в HP, нашем фармацевтическом клиенте, и Société Générale преподносит более важный урок. Распространенная критика агентного моделирования состоит в том, что технология часто требует понимания сложной психологии человеческого поведения, а ошибки в количественной оценке таких «мягких факторов» могут привести к крайне неточным результатам.Как говорится, «мусор на входе, мусор на выходе». Конечно, агент-ориентированная модель будет настолько точной, насколько точны предположения и данные, которые в нее вошли, но даже приблизительное моделирование может быть очень ценным. HP, например, использовала свою модель, чтобы лучше понять, как связаны определенные факторы (стратегия найма компании, текучесть кадров, общий уровень знаний и т. Д.). Напротив, моделирование для нашего фармацевтического клиента было гораздо более подробным и полным, что позволило компании не только лучше понимать свой бизнес, но и прогнозировать, формировать, оптимизировать и контролировать его.Другими словами, то, как компания использует агентную модель, должно быть напрямую связано с работой и данными, которые потребовались для ее создания, и наоборот.

Возникающее будущее

«Где мудрость, которую мы потеряли в знании? Где знания, которые мы потеряли в информации? » Эти слова были написаны в 1934 году Т.С. Элиот в его стихотворении «Скала», но они все еще звучат правдоподобно. Сегодняшние люди наводнены информацией, но обязательно ли это делает их более осведомленными — не говоря уже о более мудрыми? Macy’s, например, имеет ошеломляющее количество данных с отметками времени из своих кассовых аппаратов, которые можно использовать для воспроизведения целых дней покупок.Но компания пыталась найти способы превратить эту информацию в знания. Подходы «снизу вверх», такие как моделирование на основе агентов, хорошо подходят для подобных задач, особенно когда новые свойства скрыты в данных. То есть информация о людях и о том, как они водят машину, не обязательно раскроет что-либо о пробках, пока такой инструмент, как компьютерное моделирование, не высвободит эти знания, чтобы они всплыли.

Хотя агентное моделирование — относительно новое явление, компании уже применяют эту технологию для анализа некоторых из своих наиболее сложных проблем.Действительно, исследователи обнаруживают, что везде, где возникает новое явление, агентное моделирование может помочь его демистифицировать. Например, Уинслоу Фаррелл, бывший партнер PricewaterhouseCoopers Emergent Solutions Group, и его команда применили эту технологию, чтобы помочь Twentieth Century Fox лучше понять потребительское мнение. Цель проекта: выяснить, как рассчитать время выхода конкретного фильма, чтобы максимизировать его шансы стать блокбастером.

Стратегия компании — еще одна область, в которой есть возможности, особенно в отношении теории игр.Много лет назад теория игр была увлекательной областью экономики, которая, по мнению некоторых людей, произвела революцию в изучении стратегии. Но теоретические ограничения были устрашающими. Хотя теория игр обеспечивала отличную основу, реальные бизнес-ситуации выходили за рамки того, что теория могла бы описать. Агентное моделирование позволяет исследователям отказаться от теоретической части поля и просто играть в игры, чтобы исследовать, например, какие возникающие явления возникают в результате взаимодействия конкурентов, включая компании, которые учатся и адаптируются к действиям других.В Icosystem мы использовали агентное моделирование для исследования рынка интернет-провайдеров. Моделирование предсказало как появление бесплатного Интернет-сервиса, так и нестабильность этой бизнес-модели. То есть первая компания, предлагающая потребителям бесплатные услуги, может выделиться из группы и заработать на рекламе, но по мере того, как конкуренты следуют их примеру и начинают сокращать свои ежемесячные платежи, рынок рушится, что в конечном итоге приводит к резкому увеличению абонентской платы.

Нельзя недооценивать потенциал агентного моделирования; технология может полностью революционизировать определенные области. Когда я впервые представил результаты модели Société Générale аудитории бухгалтеров и аудиторов, меня осенило, как и моей аудитории. Агентное моделирование — это не просто эффективный способ определения риска в организации, это лучший подход, поскольку отдельные сотрудники (а не процессы) совершают ошибки и совершают мошенничество.Например, более естественно — и точно — сказать, что неопытный клерк в области бухгалтерского учета совершил ошибку, отправив неправильный счет-фактуру клиенту, чем сказать, что на процесс дебиторской задолженности повлияло событие ошибки в подпроцессе выставления счетов. Агентное моделирование обещает произвести революцию в оценке бизнес-рисков, поскольку представляет собой смену парадигмы от подходов, ориентированных на электронные таблицы и процессы. Я прогнозирую, что в течение пяти-десяти лет агентное моделирование будет регулярно использоваться в аудитах.

Другие исследователи продвигают агентное моделирование на совершенно новые рубежи. Вместо того, чтобы моделировать то, что происходит в реальном мире, они создают свою собственную реальность в киберпространстве, создавая программных агентов, таких как «торговые роботы», которые бродят по Интернету в поисках самых дешевых товаров. По мере того, как эти агенты становятся более умными и изощренными, они могут собирать, торговать и переводить информацию для нас; они могут даже вести переговоры от нашего имени. Джеффри Кэпхарт и его коллеги из IBM Thomas J.Исследовательский центр Watson построил обширные компьютерные модели таких торговых роботов, «прайс-ботов» (развертываемых продавцом для снижения цен конкурентов) и других программных агентов для прогнозирования рыночной динамики их нового поведения.

Но деловой мир далеко не единственный, кто применяет агент-ориентированное моделирование для изучения возникающих явлений. Благодаря этой технологии археологи и социологи лучше понимают рост и упадок древних культур, эпидемиологи изучают, как болезни могут быстро распространяться среди населения.Южные военные разработали более эффективные стратегии ведения боя на поле боя, а правительство США изучает поток незаконных наркотиков из Южной Америки во Флориду в надежде разработать более эффективную политику по сокращению контрабанды. Действительно, агентное моделирование позволило исследователям из самых разных областей анализировать проблемы, которые когда-то казались неразрешимыми. Однако, что, возможно, более важно, он поставил под сомнение фундаментальное предположение о том, что наш сложный мир всегда можно лучше всего понять с помощью подходов сверху вниз.

Версия этой статьи появилась в мартовском выпуске Harvard Business Review за 2002 год.
.