Рассмотрен такой класс экономико-математических моделей, как древовидные модели, предсказывающие некую целевую переменную, основываясь на значениях некоторых показателей. Подбор параметров такой оптимальной древовидной модели в общем случае – NP-трудная задача. Обосновано, что одним из естественных приближенных способов решения некоторых NP-трудных задач является использование жадного алгоритма вкупе с аккумулированием информации о комплементарных друг другу показателях, то есть о показателях, при совместном использовании которых возникает существенный синергетический эффект. Показано, что регулярное, ненаправленное, случайное пересоздание с новым набором показателей некоторых древовидных моделей предсказания некой целевой переменной есть закономерное следствие поиска компромиссного по быстродействию и точности решения некоторого класса NP-трудных задач. Высказана и фундирована гипотеза, что такое пересоздание древовидной модели на новых показателях можно соотнести на высоком уровне абстракции с такими ментальными качествами некоторых общественных страт как представление об отсутствии источника порядка внутри и поиск его исключительно во вне феномена, а также склонность «замазывать» полюса противоречий и даже тяга к разного рода теориям заговора и креационизму. Рассмотрена роль учета таких ментальных качеств в экономико-математических моделях.