Рыбаченко Олег Павлович : другие произведения.

Дарт Вейдер против полиции Сша

Самиздат: [Регистрация] [Найти] [Рейтинги] [Обсуждения] [Новинки] [Обзоры] [Помощь|Техвопросы]
Ссылки:


 Ваша оценка:

  ПРАВИЛО ПЕРВОЕ
  
   Ищите свои чувства
   Люк Скайуокер: "Нет. . . Нет, это не так. Это невозможно! "
   Дарт Вейдер: "Исследуй свои чувства, ты знаешь , что это правда!"
   • Империя наносит ответный удар (1980) 1
   АБрахам Бредиус не был дураком. Искусствовед и коллекционер, он был ведущим в мире специалистом по голландским художникам, особенно мастеру XVII века Иоганну Вермееру. Будучи молодым человеком в 1880-х годах, Бредиус сделал себе имя, замечая работы, ошибочно приписываемые Вермееру. В возрасте восьмидесяти двух лет, в 1937 году, он наслаждался чем-то вроде пенсионной лебединой песни. Он только что опубликовал очень уважаемую книгу, в которой выявил двести подделок или подражаний Рембрандту. 2
   Именно в этот момент жизни Бредиуса его виллу в Монако посетил очаровательный адвокат по имени Жерар Бун. Бун хотел узнать мнение Бредиуса о вновь обнаруженной работе " Христос в Эммаусе ", которая, как считается, была написана самим Вермеером. Требовательный старик был очарован . Он отослал Буна с вердиктом: " Эммаус " был не только Вермеером, это была лучшая работа голландского мастера.
   "У нас здесь - я склонен сказать - шедевр Иоганна Вермеер из Делфта", - написал Бредиус в журнальной статье вскоре после этого. "Совершенно отличается от всех других его картин, и все же каждый дюйм Вермеера".
   "Когда мне показали этот шедевр, мне было трудно контролировать свои эмоции", - добавил он, благоговейно отметив, что работа была ongerept - по- голландски "девственно чистая" или "нетронутая". Это был ироничный выбор слов: вряд ли Эммаус мог быть более коррумпированным. Это была гнилая подделка картины, жестко нанесенная на старый холст всего за несколько месяцев до того, как Бредиус увидел его, и затвердевшая бакелитом.
   Однако эта грубая уловка привлекла внимание не только Бредиуса, но и всего голландского художественного мира. Христос в Эммаусе вскоре был продан за 520 000 гульденов музею Бойманса в Роттердаме. По сравнению с заработной платой того времени, сегодня она составляет более 10 миллионов долларов. Сам Бредиус помог музею купить картину.
   Эммаус стал центральным элементом музея Бойманса, привлекая восхищенные толпы и восторженные отзывы. Вскоре появилось еще несколько картин в подобном стиле. Как только первая подделка была принята за Вермеера, было легче выдать эти другие подделки. Они не одурачили всех, но, как Эммаус , они одурачили тех, кто имел значение. Критики подтвердили их; музеи выставляли их; коллекционеры заплатили за них огромные суммы - в общей сложности более 100 миллионов долларов в сегодняшних деньгах. Только с финансовой точки зрения это было монументальным мошенничеством.
   Но было еще кое-что. Голландский художественный мир почитал Вермеера как одного из величайших художников, которые когда-либо жили. Живопись в основном 1660-х годов, он был вновь открыт только в конце 1800-х годов. Сохранилось менее сорока его работ. Явное появление полудюжины Вермееров всего за несколько лет стало крупным культурным событием.
   Это было также событием, которое должно было вызвать натужное доверие. Но это не так. Почему?
   Не ищите ответа в самих картинах. Если сравнить подлинного Вермеера с первой подделкой, Эммаусом , трудно понять, как кого-то одурачили, не говоря уже о таком проницательном человеке, как Авраам Бредиус.
   Вермеер был настоящим мастером. Его самая известная работа - "Девушка с жемчужной сережкой ", яркий портрет молодой женщины: соблазнительной, невинной, обожающей и тревожной одновременно. Картина вдохновила на создание романа и фильма со Скарлетт Йоханссон в главной роли в роли неназванной девушки. В "Доярке " простая домашняя сцена дополнена такими деталями, как изображение медного горшка и свежеиспеченный хлеб, который выглядит достаточно хорошо, чтобы его можно было схватить с картины. Тогда есть женщина, читающая письмо . Она стоит в мягком свете невидимого окна. Она, наверное, беременна? Мы видим ее в профиль, когда она держит письмо близко к груди, опустив глаза и читая. В изображении царит драматическая неподвижность - мы чувствуем, что она, затаив дыхание, просматривает письмо в поисках новостей; мы тоже задерживаем дыхание. Шедевр.
   А Христос в Эммаусе ? По сравнению с ним это статичное, неуклюжее изображение. Вместо того, чтобы казаться низшей имитацией Вермеера, он вообще не похож на Вермеера. Картина не ужасная, но и не блестящая. На фоне работ Вермеера он кажется угрюмым и неуклюжим. И все же он и некоторые другие одурачили мир - и могли бы продолжать дурачить мир и по сей день, если бы фальшивомонетчика не поймали благодаря сочетанию безрассудства и невезения.
   В мае 1945 года, когда война в Европе подошла к концу, два офицера из Союзной художественной комиссии постучали в дверь дома 321 по адресу Кейзерсграхт, одного из самых престижных адресов Амстердама. Их встретил харизматичный человечек по имени Хан ван Меегерен. Молодой ван Меегерен добился кратковременного успеха как художник. В среднем возрасте, когда его челюсти отвисли, а волосы поседели, он разбогател как торговец произведениями искусства.
   Но, возможно, он торговал искусством не с теми людьми, потому что офицеры пришли с серьезным обвинением: ван Меегерен продал Недавно обнаруженный шедевр Иоганна Вермеера " Женщина, взятая в прелюбодеянии " немецкому нацисту. И не какой-нибудь нацист, а правая рука Гитлера Герман Геринг.
   Ван Меегерен был арестован и обвинен в государственной измене. Он ответил яростными отрицаниями, пытаясь прорваться к свободе. Его напористой, быстрой речи обычно было достаточно, чтобы вытащить его из затруднительного положения. Не в этот раз. Через несколько дней после заключения он сломался. Он признался не в измене, а в преступлении, которое вызвало удивление в Нидерландах и в мире искусства в целом.
   "Дураки!" - усмехнулся он. "Вы думаете, я продал бесценного Вермеера Герингу? Не было Вермеера! Я нарисовал его сам". 3
   Ван Меегерен признался, что написал не только произведение, которое было найдено в руках нацистов, но и Христа в Эммаусе и несколько других предполагаемых Вермееров. Мошенничество раскрылось не потому, что кто-то заметил эти несовершенные подделки, а потому, что сам фальсификатор сознался. А почему бы и нет? Продажа незаменимого шедевра Вермеера нацистам была бы приговором к повешению, тогда как продажа подделки Герману Герингу была не просто простительна, это было достойно восхищения.
   Но остается вопрос: как мог такой эксперт, как Авраам Бредиус, быть одурачен такой грубой подделкой? И зачем начинать книгу о статистике с рассказа, который вообще не имеет ничего общего с цифрами?
   Ответ на оба вопроса один и тот же: когда дело доходит до интерпретации окружающего мира, мы должны понимать, что наши чувства могут превзойти наш опыт. Когда Бредиус написал: "Мне было трудно контролировать свои эмоции", он, увы, был прав. Ни у кого не было больше навыков или знаний, чем у Бредиуса, но ван Меегерен понял, как превратить навыки и знания Бредиуса в недостаток.
   Выяснение того, как ван Меегерен одурачил Бредиуса, учит нас гораздо большему, чем сноска в истории искусства; это объясняет, почему мы покупаем вещи, которые нам не нужны, влюбляемся в неправильных романтических партнеров и голосуем за политиков, которые предают наше доверие. В частности, это объясняет, почему так часто мы покупаемся на статистические утверждения, которые даже на мгновение подскажут нам, что они не могут быть правдой.
   Ван Меегерен не был гениальным художником, но он интуитивно понимал кое-что в человеческой природе. Иногда мы хотим быть обманутыми.
  
   -
   ВтВскоре мы вернемся к причине ошибки Авраама Бредиуса. Пока достаточно понять, что его глубокое знание картин Вермеера оказалось скорее недостатком, чем преимуществом. Когда он увидел Христа в Эммаусе , Бредиус был потрясен своей эмоциональной реакцией. Такая же ловушка подстерегает любого из нас.
   Цель этой книги - помочь вам мудрее относиться к статистике. Это означает, что я также должен помочь вам стать мудрее в отношении себя. Вся статистическая экспертиза в мире не помешает вам верить утверждениям, которым не следует верить, и отвергать факты, от которых не следует отмахиваться. Этот опыт должен быть дополнен контролем ваших собственных эмоциональных реакций на статистические утверждения, которые вы видите.
   В некоторых случаях нет никаких эмоциональных реакций, о которых стоит беспокоиться. Скажем, я говорю вам, что Марс находится более чем в 50 миллионах километров или 30 миллионах миль от Земли. Очень немногие люди страстно верят в это утверждение, поэтому вы можете сразу же начать задавать разумные вопросы.
   Например: 30 миллионов миль - это далеко? (Вроде. Это более чем в сто раз дальше, чем расстояние между Землей и Луной. Хотя другие планеты намного дальше.) Подождите, разве Марс не находится на совершенно другой орбите? Не означает ли это, что расстояние между Землей и Марсом все время меняется? (Это действительно так. Минимальное расстояние между двумя планетами чуть больше 30 миллионов миль, но иногда Марс находится на расстоянии более 200 миллионов миль). прямо к попытке понять и оценить его.
   Гораздо сложнее, когда задействованы эмоциональные реакции, как мы видели с курильщиками и статистикой рака. Психолог Зива Кунда обнаружила тот же эффект в лаборатории, когда она показала испытуемым статью, в которой излагались доказательства того, что кофе или другие источники кофеина могут увеличить риск развития кист молочной железы у женщин. Большинство людей нашли статью довольно убедительной. Женщины, которые пили много кофе, этого не делали. 4
   Мы часто находим способы отклонить доказательства, которые нам не нравятся. Верно и обратное: когда кажется, что факты подтверждают наши предубеждения, мы с меньшей вероятностью будем слишком внимательно искать недостатки.
   Чем экстремальнее эмоциональная реакция, тем труднее мыслить здраво. Что, если бы ваш врач сказал вам, что у вас редкая форма рака, и посоветовал вам не искать ее? Что, если вы проигнорируете этот совет, обратитесь к научной литературе и обнаружите, что среднее время выживания составляет всего восемь месяцев?
   Именно в такой ситуации оказался Стивен Джей Гулд, палеонтолог и замечательный научный писатель, в возрасте сорока лет. "Я сидел ошеломленный около пятнадцати минут. . ". он написал в эссе, которое стало известным. Вы можете хорошо представить его эмоции. Восемь месяцев жить. Восемь месяцев жить. Восемь месяцев жить. "Тогда мой разум снова начал работать, слава богу". 5
   Как только его разум начал работать, Гулд понял, что его положение может быть не таким отчаянным. Восемь месяцев не были верхним пределом. Это среднее значение, а это означает, что половина больных живут дольше. Некоторые, возможно, живут намного дольше. У Гулда были хорошие шансы: он был довольно молод; его рак был обнаружен рано; он получит хорошее лечение.
   Врач Гулда был любезен, пытаясь увести его от литературы, и многие из нас пойдут на все, чтобы не слышать информацию, которая, как мы подозреваем, может нам не понравиться. В другом эксперименте у студентов взяли образец крови, а затем им показали пугающую презентацию. об опасности герпеса; затем им сказали, что их образец крови будет проверен на наличие вируса герпеса. Герпес нельзя вылечить, но с ним можно справиться, и есть меры предосторожности, которые человек может предпринять, чтобы предотвратить передачу вируса половым партнерам, поэтому было бы полезно знать, есть ли у вас герпес. Тем не менее значительное меньшинство, каждый пятый, не только предпочитало не знать, заражены ли они, но и были готовы платить хорошие деньги за то, чтобы вместо этого их образец крови был выброшен. Они сказали исследователям, что просто не хотят сталкиваться с тревогой. 6
   Поведенческие экономисты называют это "эффектом страуса". Например, когда фондовые рынки падают, люди с меньшей вероятностью будут входить в систему, чтобы проверять свои инвестиционные счета в Интернете. 7 Это не имеет смысла. Если вы используете информацию о ценах на акции для обоснования своей инвестиционной стратегии, вы должны стремиться получить ее как в плохие, так и в хорошие времена. Если вы этого не сделаете, то вообще нет смысла входить в систему - так зачем же так часто проверять свою учетную запись, когда рынок растет?
   Нелегко управлять своими эмоциями при оценке важной для нас информации, не в последнюю очередь потому, что наши эмоции могут увести нас в разные стороны. Гулд понял, что не мог ясно мыслить из-за первоначального шока, но как он мог быть уверен, когда заметил эти признаки надежды в статистике, что сейчас он не находится в состоянии отрицания? Он не мог. Оглядываясь назад, оказалось, что это не так: он прожил еще двадцать лет и умер от другого заболевания.
   Нам не нужно становиться бесстрастными обработчиками числовой информации - просто замечая наши эмоции и принимая их во внимание, часто может быть достаточно, чтобы улучшить наши суждения. Вместо того, чтобы требовать сверхчеловеческого контроля над своими эмоциями, нам нужно просто выработать хорошие привычки. Спросите себя: какие чувства вызывает у меня эта информация? Я чувствую себя оправданным или самодовольным? Беспокойство, злость или страх? Я отрицаю, изо всех сил пытаясь найти причину, чтобы отклонить требование?
   Я пытался стать лучше в этом сам. Несколько лет назад я поделился график в социальных сетях, который показал быстрый рост поддержки однополых браков. Так случилось, что у меня сильные чувства по этому поводу, и я хотел поделиться хорошей новостью. Сделав паузу ровно настолько, чтобы отметить, что график, похоже, взят из авторитетной газеты, я ретвитнул его.
   Первым ответом было: "Тим, ты смотрел на оси на этом графике?" Мое сердце замерло. Пять секунд взгляда на график сказали бы мне, что это беспорядок, а временная шкала - беспорядок, искажающий скорость прогресса. Одобрение равноправия в браке росло, как показал график, но мне следовало обрезать его из-за моего файла "плохой визуализации данных", а не охотно делиться им со всем миром. Мои эмоции взяли верх надо мной.
   Я до сих пор совершаю подобные ошибки, но, надеюсь, реже.
   Я, безусловно, стал более осторожным - и лучше понимаю поведение, когда вижу его у других. Это было очень заметно в первые дни эпидемии коронавируса, поскольку кажущаяся полезной дезинформация распространялась даже быстрее, чем сам вирус. Один вирусный пост, циркулирующий в Facebook и в группах новостей по электронной почте, слишком уверенно объяснял, как отличить COVID-19 от простуды, заверял людей, что вирус уничтожается теплой погодой, и ошибочно советовал избегать воды со льдом. , а теплая вода убивает любой вирус. Пост, иногда приписываемый "дяде моего друга", иногда "совету больничной палаты Стэнфорда" или какому-то непорочному и незаинтересованному педиатру, иногда был точным, но в целом спекулятивным и вводящим в заблуждение. Тем не менее люди - обычно разумные люди - делились ею снова, и снова, и снова. Почему? Потому что они хотели помочь другим. Они смутились, увидели, казалось бы, полезный совет и захотели поделиться. Это побуждение было чисто человеческим, и оно было благонамеренным, но не мудрым. 8
   Прежде чем я повторю какое-либо статистическое утверждение, я сначала попытаюсь отметить, какие чувства оно у меня вызывает. Это не надежный способ не обмануть себя, но это привычка, которая мало вредит, а иногда очень помогает. Наши эмоции сильны. Мы не можем заставить их исчезнуть, да и не должны этого хотеть. Но мы можем и должны стараться замечать, когда они затуманивают наше суждение.
  
   -
   яВ 2011 году Гай Мэйраз, в то время экономист-бихевиорист из Оксфордского университета, провел тест на принятие желаемого за действительное. 9
   Майраз показал своим подопытным график роста и падения цены во времени. Эти графики на самом деле были историческими фрагментами фондового рынка, но Майраз сказал людям, что графики показывают недавние колебания цен на пшеницу. Он попросил каждого человека сделать прогноз того, куда цена будет двигаться дальше, и предложил им вознаграждение, если их прогнозы сбудутся.
   Но Майраз также разделил участников своего эксперимента на две категории. Половине из них сказали, что они "фермеры", которым будут платить дополнительно, если цены на пшеницу будут высокими. Остальные были "пекарями", которые получали премию, если пшеница была дешевой. Таким образом, испытуемые могут получить два отдельных платежа: один за составление точного прогноза, а второй - непредвиденную прибыль, если цена на пшеницу изменится в их направлении. Тем не менее, Майраз обнаружил, что перспектива неожиданного дохода повлияла на сам прогноз. Фермеры надеялись, что цена на пшеницу вырастет, и они также предсказывали , что цена на пшеницу вырастет. Пекари надеялись - и предсказывали - обратное. Это принятие желаемого за действительное в его чистейшей форме: позволить нашим рассуждениям влиять на наши надежды.
   Другой пример был приведен экономистами Линдой Бэбкок и Джорджем Левенштейном, которые провели эксперимент, в котором участникам были представлены показания из реального судебного дела о мотоциклетной аварии. 10 Затем им случайным образом поручили сыграть роль адвоката истца (утверждая, что пострадавший мотоциклист должен получить компенсацию в размере 100 000 долларов США) или адвоката защиты (утверждая, что дело должно быть прекращено или ущерб должен быть небольшим).
   Подопытным давался финансовый стимул убедительно отстаивать свою точку зрения и достигать выгодного соглашения с другой стороной. Им также был предоставлен отдельный финансовый стимул, чтобы они точно угадали, какой ущерб на самом деле присудил судья в реальном деле. Их предсказания не должны были быть связаны с их ролевой игрой, но опять же, на их суждения сильно повлияло то, что, как они надеялись, окажется правдой. *
   Психологи называют это "мотивированным рассуждением". Мотивированное рассуждение - это обдумывание темы с целью, сознательной или бессознательной, прийти к определенному выводу. В футбольном матче мы видим фолы, совершенные другой командой, но не замечаем грехи своей стороны. Мы с большей вероятностью заметим то, что хотим заметить. 11
   Возможно, наиболее ярким примером этого являются люди, которые отрицают, что вирус иммунодефицита человека, ВИЧ, вызывает СПИД. Некоторые отрицают, что ВИЧ вообще существует, но в любом случае отрицание ВИЧ подразумевает отказ от стандартных, а теперь и высокоэффективных методов лечения. Некоторые выдающиеся сторонники этой идеи трагически обрекли себя и своих детей на смерть, но это, должно быть, было утешительной верой, особенно в те годы, когда лечение этого состояния было менее эффективным и имело более серьезные побочные эффекты, чем сегодня. Можно предположить, что такая трагическая вера будет исчезающе редкой, но, возможно, это не так. Один опрос геев и бисексуалов в Соединенных Штатах показал, что почти половина считает, что ВИЧ не вызывает СПИД, и более половины считают, что стандартные методы лечения приносят больше вреда, чем пользы. Другие опросы людей, живущих со СПИДом, показали, что распространенность отрицательных взглядов составляет от 15 до 20 процентов. Эти опросы не были строгими рандомизированными выборками, поэтому я бы не стал слишком серьезно относиться к точным цифрам. Тем не менее, это явное свидетельство того, что большие многие люди отвергают научный консенсус таким образом, что это может подвергнуть их реальной опасности. 12
   Я мог видеть принятие желаемого за действительное и в марте 2020 года, когда исследователи из Оксфордского университета опубликовали модель пандемии "верхушка айсберга". Эта модель предполагала, что коронавирус может быть гораздо более распространенным, но менее опасным, чем мы думали, что имело радостный смысл в том, что худшее скоро закончится. Это было мнение меньшинства среди эпидемиологов, потому что работа по расследованию данных, проводившаяся на тот момент, не нашла доказательств того, что у подавляющего большинства людей были незначительные симптомы. Действительно, одним из центральных моментов оксфордской группы было то, что мы отчаянно нуждались в более качественных данных, чтобы выяснить правду. Однако это не было тем сообщением, которое прижилось. Вместо этого люди широко распространяли "хорошие новости", потому что это была идея, которую мы все хотели, чтобы она была правдой. 13
   Принятие желаемого за действительное - не единственная форма мотивированного рассуждения, но довольно распространенная. Мы верим отчасти потому, что хотим. ВИЧ-позитивному человеку было бы приятно поверить, что вирус не приводит к СПИДу и не может передаваться детям, находящимся на грудном вскармливании. "Фермер" хочет быть точным в своем прогнозе цен на пшеницу, но он также хочет зарабатывать деньги, поэтому его жадность искажает его прогнозы. Политическая активистка хочет, чтобы политики, которых она поддерживает, были умными, остроумными и неподкупными. Она приложит некоторые усилия, чтобы проигнорировать или отвергнуть доказательства обратного.
   И искусствовед, любящий Вермеера, мотивирован сделать вывод, что картина перед ним не подделка, а шедевр.
  
   -
   яЭто было принятием желаемого за действительное, что уничтожило Авраама Бредиуса. У искусствоведа было слабое место: увлечение религиозной живописью Вермеера. Всего два существовало. Он сам открыл одну из них: "Аллегорию веры" . Он все еще владел им. Другой, Христос в доме Марфы и Мария была единственным известным Вермеером, который изобразил сцену из Библии. Бредиус оценил его в 1901 году и довольно твердо пришел к выводу, что это не Вермеер. Другие критики не согласились, и в конце концов все пришли к выводу, что Бредиус был неправ, включая самого Бредиуса.
   Уязвленный этим опытом, Бредиус решил не повторять своей ошибки. Он знал и любил Вермеера лучше, чем кто-либо из ныне живущих, и всегда искал шанс искупить свою вину, правильно определив следующую находку шедевра Вермеера.
   И Бредиус был очарован разрывом между ранними библейскими " Марфой и Марией " и более характерными работами Вермеера, написанными несколькими годами позже. Что скрывалось нераскрытым в этой щели? Разве не было бы чудесно, если бы спустя столько лет нашлось еще одно библейское произведение?
   У Бредиуса была еще одна любимая теория о Вермеере. Идея заключалась в том, что голландский мастер в молодости путешествовал по Италии и был вдохновлен религиозными произведениями великого итальянского мастера Караваджо. Это было предположение; о жизни Вермеера было известно немногое. Никто не знал, видел ли он когда-нибудь Караваджо.
   Ван Меегерен знал все о предположениях Бредиуса. Он изобразил Эммаус как ловушку. Это было большое красивое полотно на библейскую тему, и, как все это время утверждал Бредиус, композиция была данью уважения Караваджо. Ван Меегерен внес в картину некоторые вермееровские штрихи, используя реквизит семнадцатого века. Хлеб, который преломляет Христос, выделен, как и та знаменитая жемчужная сережка , толстыми точками белой краски, называемыми пуантилами. И краска была твердой и потрескавшейся от времени.
   Бредиус не сомневался. Почему он? Марионетка Ван Меегерена, Жерар Бун, не просто показывала Бредиусу картину: Бун демонстрировал ему доказательства того, что он все это время был прав. В последние годы своей жизни старик наконец нашел недостающее звено. Бредиус хотел верить, а поскольку он был экспертом, то без труда приводил доводы в поддержку своего вывода.
   эти предательские пуанты на хлебе: белые точки кажутся немного неуклюжими для неискушенного глаза, но они напомнили Бредиусу вермееровские блики на той соблазнительной буханке хлеба в "Доярке". Тот факт, что композиция перекликается с Караваджо, был бы потерян для случайного зрителя, но под взглядом Бредиуса он выпрыгнул из холста. Он нашел бы и другие признаки того, что Эммаус был настоящим существом. Он бы отметил настоящую вазу семнадцатого века, которую ван Меегерен использовал в качестве реквизита. Пигменты тоже были семнадцатого века, или как можно ближе к ним. Ван Меегерен мастерски воспроизвел цветовую палитру Вермеера. Был и сам холст: такой эксперт, как Бредиус, мог определить подделку девятнадцатого или двадцатого века, просто взглянув на обратную сторону картины и отметив, что холст слишком новый. Ван Меегерен знал это. Он нарисовал свою работу на холсте семнадцатого века, тщательно очистив его от поверхностных пигментов, но сохранив подшерсток и характерный рисунок трещин.
   А затем был самый простой тест из всех: была ли краска мягкой? Проблема для любого, кто хочет выковать работу старого мастера, состоит в том, что масляные краски полностью высыхают полвека. Если окунуть ватный тампон в чистый спирт и аккуратно протереть поверхность масляной картины, то ватный тампон может остаться окрашенным пигментами. Если да, то картина - современная подделка. Только через несколько десятков лет краска достаточно затвердеет, чтобы пройти это испытание.
   Бредиус и раньше выявлял подделки с помощью этого метода, но краска на Эммаусе упорно отказывалась отдавать свой пигмент. Это дало Бредиусу отличный повод полагать, что Эммаус был старым и, следовательно, подлинным. Ван Меегерен одурачил его блестящим примером любительской химии, результатом многомесячных экспериментов. Фальсификатор нашел способ смешивать масляные краски семнадцатого века с совершенно новый материал: фенолформальдегид, смола, которая при нагревании до 105ўC в течение двух часов превратилась в один из первых пластиков, бакелит. Неудивительно, что краска была твердой и неподатливой: она была пропитана промышленным пластиком.
   У Бредиуса было полдюжины тонких причин полагать, что Эммаус был Вермеером. Их было достаточно, чтобы отвергнуть одну вескую причину верить в обратное: картина не похожа ни на что другое, когда-либо написанное Вермеером.
   Взгляните еще раз на это необычное заявление Авраама Бредиуса: "Здесь мы имеем - я склонен сказать - шедевр Иоганна Вермеера из Делфта. . . совершенно непохожий на все его другие картины, и все же каждый дюйм Вермеера".
   "Совершенно отличается от всех других его картин" - разве это не должно быть предупреждением? Но старику отчаянно хотелось верить, что эта картина и есть тот Вермеер, которого он искал всю свою жизнь, тот самый, который даст связь с самим Караваджо. Ван Меегерен расставил ловушку, попасть в которую мог только настоящий знаток. Принятие желаемого за действительное сделало все остальное.
  
   -
   АБрахам Бредиус свидетельствует о том, что эксперты не застрахованы от мотивированных рассуждений. В некоторых случаях их опыт может даже стать недостатком. Французский сатирик Мольер однажды написал: "Ученый дурак глупее невежды". Бенджамин Франклин прокомментировал: "Так удобно быть разумным существом, поскольку это позволяет нам найти или обосновать все, что человек задумал сделать".
   Современная социальная наука согласна с Мольером и Франклином: люди с более глубокими познаниями лучше подготовлены к обнаружению обмана, но если они попадают в ловушку мотивированного рассуждения, они могут найти больше причин, чтобы верить в то, во что они действительно хотят верить.
   В одном недавнем обзоре данных сделан вывод о том, что эта тенденция оценивать доказательства и проверять аргументы способом, предвзятым к нашим собственным предубеждениям, не только распространено, но и столь же распространено среди умных людей. Быть умным или образованным - не защита. 14 В некоторых обстоятельствах это может быть даже слабостью.
   Одной из иллюстраций этого является исследование, опубликованное в 2006 году двумя политологами, Чарльзом Табером и Милтоном Лоджем. Табер и Лодж пошли по стопам Кари Эдвардс и Эдварда Смита, чью работу о политике и сомнениях мы встретили во введении. Как и в случае с Эдвардсом и Смитом, они хотели изучить, как американцы рассуждают о спорных политических вопросах. Они выбрали два: контроль над оружием и позитивные действия.
   Табер и Лодж попросили участников эксперимента прочитать ряд аргументов с обеих сторон и оценить силу и слабость каждого аргумента. Можно надеяться, что просьба проанализировать эти плюсы и минусы даст людям больше общего понимания противоположных точек зрения; вместо этого новая информация отдалила людей друг от друга. Это произошло потому, что люди добывали информацию, которую им давали, в поисках способов поддержать свои существующие убеждения. Когда людей приглашали искать дополнительную информацию, они искали данные, подтверждающие их предвзятые идеи. Когда их приглашали оценить силу аргумента противника, они тратили много времени на обдумывание способов его опровергнуть.
   Это не единственное исследование, которое пришло к такому выводу, но что особенно интригует в эксперименте Табера и Лоджа, так это то, что экспертиза усугубила ситуацию. * Более искушенные участники эксперимента нашли больше материала для подтверждения своих предубеждений. Что еще более удивительно, они нашли меньше материала, который им противоречил, как будто они активно использовали свой опыт, чтобы избежать неприятной информации. Они приводили больше аргументов в пользу своих взглядов и находили больше недостатков в аргументах другой стороны. Они были значительно лучше подготовлены, чтобы прийти к заключению, к которому они стремились все это время. 15
   Из всех эмоциональных реакций, которые у нас могут быть, наиболее политически значимые мотивированы пристрастием. Люди с сильной политической принадлежностью хотят быть на правильной стороне вещей. Мы видим претензию, и наша реакция сразу же формируется в зависимости от того, верим ли мы в то, что "это то, что думают такие люди, как я".
   Подумайте об этом утверждении об изменении климата: "Человеческая деятельность вызывает потепление климата Земли, что создает серьезные риски для нашего образа жизни". У многих из нас есть эмоциональная реакция на подобное утверждение; это не похоже на утверждение о расстоянии до Марса. Верить в это или отрицать это - часть нашей идентичности. Это что-то говорит о том, кто мы есть, кто наши друзья и в каком мире мы хотим жить. будет привлекать внимание и участие не потому, что это правда или ложь, а из-за того, как люди к этому относятся.
   Если вы сомневаетесь в этом, подумайте о результатах опроса Gallup, проведенного в 2015 году. Он выявил огромный разрыв между тем, насколько демократы и республиканцы в Соединенных Штатах обеспокоены изменением климата. Какая рациональная причина может быть для этого? Научные доказательства есть научные доказательства. Наши убеждения относительно изменения климата не должны колебаться влево и вправо. Но они делают. 16
   Этот разрыв становился тем больше, чем больше у людей было образования. Среди тех, у кого нет высшего образования, 45% демократов и 22% республиканцев "сильно беспокоятся" об изменении климата. Тем не менее, среди тех, кто имеет высшее образование, 50 процентов демократов и 8 процентов республиканцев. Аналогичная картина наблюдается, если вы измеряете научную грамотность: более научно грамотные республиканцы и демократы находятся дальше друг от друга, чем те, кто очень мало знает о науке. 17
   Если бы в этом не было эмоций, несомненно, больше образования и больше информации помогли бы людям прийти к соглашению о том, что истина - или, по крайней мере, лучшая на данный момент теория? Но предоставление людям дополнительной информации, по-видимому, активно поляризует их в вопросе изменения климата. Уже один этот факт говорит нам, насколько важны наши эмоции. Люди стараются прийти к заключению, которое согласуется с их другими убеждениями и ценностями, и, подобно Аврааму Бредиусу, чем больше они узнают, тем больше у них боеприпасов, чтобы прийти к заключению, к которому они надеются прийти.
   Психологи называют один из процессов, приводящих к такой поляризации, "предвзятой ассимиляцией". Представьте, что вы случайно наткнулись на журнальную статью, в которой обсуждается то, что мы знаем о последствиях смертной казни. Вы заинтересовались этой темой и поэтому читаете дальше, наткнувшись на следующий краткий отчет об исследовании:
   Исследователи Палмер и Крэндалл сравнили уровень убийств в 10 парах соседних штатов с разными законами о смертной казни. В 8 из 10 пар уровень убийств был выше в штате со смертной казнью. Это исследование выступает против сдерживающего эффекта смертной казни.
   Что вы думаете? Это кажется правдоподобным?
   Если вы против смертной казни, то она, вероятно, против. Но если вы за смертную казнь, могут начать закрадываться сомнения - такие сомнения, которые мы уже видели, были настолько сильными в случае с табаком. Было ли это исследование проведено профессионально? Рассматривали ли они альтернативные объяснения? Как они обрабатывали свои данные? Короче говоря, Палмер и Крэндалл действительно знают, что делают, или это пара халтурщиков?
   Палмер и Крэндалл не будут обижены вашими сомнениями. Дуэта не существует. Их придумали три психолога: Чарльз Лорд, Ли Росс и Марк Леппер. В 1979 году Лорд, Росс и Леппер провели эксперимент, целью которого было выяснить, как люди обдумывают аргументы, к которым они страстно относятся. Исследователи собрались испытуемые с твердыми взглядами за или против смертной казни. Они показывали испытуемым сводки двух воображаемых исследований. Одно из этих выдуманных исследований показало, что смертная казнь сдерживает серьезные преступления; другой, фиктивные исследователи Палмер и Крэндалл, показали обратное. 18
   Как и следовало ожидать, испытуемые были склонны отвергать исследования, противоречащие их заветным убеждениям. Но Лорд и его коллеги обнаружили нечто более удивительное: чем больше подробностей представлялось людям - графиков, методов исследования, комментариев других вымышленных ученых, - тем легче им было не поверить нежелательным доказательствам. Если сомнение - это оружие, то деталь - это боеприпасы.
   Когда мы сталкиваемся с доказательствами, которые нам не нравятся, мы спрашиваем себя: " Должен ли я верить этому?" Более подробная информация часто дает нам больше возможностей найти дыры в аргументе. И когда мы сталкиваемся с доказательствами, которые мы одобряем, мы задаем другой вопрос: " Могу ли я в это поверить?" Больше деталей означает больше точек опоры, за которые может цепляться это убеждение. 19
   Противоречащий здравому смыслу результат заключается в том, что представление людям подробного и сбалансированного описания обеих сторон спора может на самом деле оттолкнуть людей от центра, а не привлечь их к себе. мы найдем противоположные данные или аргументы раздражающими. Это предвзятое усвоение новых данных означает, что чем больше мы знаем, тем более пристрастно мы можем быть в сложной проблеме.
  
   -
   Мвозможно, это звучит абсурдно. Разве мы все не хотим узнать правду? Мы, безусловно, должны, если это коснется нас лично, и трагический случай отрицания ВИЧ/СПИДа показывает, что некоторые люди пойдут на все, чтобы отвергнуть идеи, которые неудобны и нежелательны, даже если эти идеи могут спасти им жизнь. Принятие желаемого за действительное может быть удивительно мощным.
   Но часто правота не имеет таких глубоких последствий. Во многих вопросах получение фактически неверного вывода не причиняет нам никакого вреда. Это может даже помочь нам.
   Чтобы понять почему, задумайтесь над вопросом, в котором большинство людей согласились бы с тем, что объективной "истины" вообще не существует: моральная разница между поеданием говядины, поеданием свинины и поеданием собаки. Какие из этих практик вы считаете правильными, а какие неправильными, зависит главным образом от вашей культуры. Мало кто захочет обсуждать лежащую в основе логику вопроса. Лучше вписаться.
   Менее очевидно, что то же самое часто верно для аргументов, где есть правильный ответ. В случае изменения климата существует объективная истина, даже если мы не в состоянии различить ее с полной уверенностью. Но поскольку вы - один из почти 8 миллиардов жителей планеты, экологические последствия того, что вы думаете, не имеют значения. За несколькими исключениями - скажем, если вы президент Китая - изменение климата будет идти своим чередом, независимо от того, что вы говорите или делаете. С эгоцентричной точки зрения практическая цена ошибки близка к нулю.
   Однако социальные последствия ваших убеждений реальны и непосредственны.
   Представьте, что вы выращиваете ячмень в Монтане, и жаркое сухое лето все чаще губит ваш урожай. Изменение климата имеет для вас значение. И все же сельская Монтана - консервативное место, и слова "изменение климата" политически заряжены. В любом случае, что вы лично можете сделать по этому поводу? Вот как один фермер, Эрик Сомерфельд, вдевает нить в эту иглу:
   В поле, глядя на свой увядающий урожай, Сомерфельд недвусмысленно назвал причину его поврежденного урожая - "изменение климата". Но в баре, с друзьями, его язык изменился. Он отказался от этих табуированных слов в пользу "неустойчивая погода" и "суше, более жаркое лето" - нередкая тактика разговора на ферме в наши дни. 20
   Если бы Сомерфельд жил в Портленде, штат Орегон, или в Брайтоне, Англия, ему не нужно было бы быть таким осмотрительным в своей местной таверне - у него, вероятно, были бы друзья, которые очень серьезно относились к изменению климата. Но затем эти друзья быстро подвергали остракизму кого-то из своей социальной группы, громко заявлявшего, что изменение климата - это китайский розыгрыш.
   Так что, возможно, не так уж и удивительно, что образованные американцы расходятся во взглядах на тему изменения климата. Сотни тысяч лет человеческой эволюции приучили нас глубоко заботиться о том, чтобы соответствовать окружающим. Это помогает объяснить выводы Табера и Лоджа о том, что более информированные люди на самом деле больше подвержены риску мотивированных рассуждений на политические темы: чем убедительнее мы сможем обосновать то, во что уже верят наши друзья, тем больше наши друзья будут нас уважать. .
   Отрицание ВИЧ показывает, что мы можем быть трагически неправы даже в вопросах жизни и смерти. Но гораздо легче ввести себя в заблуждение, когда практические последствия неправоты малы или отсутствуют, а социальные последствия "неправоты" серьезны. Не случайно здесь описывается множество противоречий, разделяющих по партийным линиям.
  
   -
   яЗаманчиво предположить, что мотивированные рассуждения - это просто то, что происходит с другими людьми. у меня есть политические принципы; вы политически предвзяты; он крайний теоретик заговора. Но было бы мудрее признать, что все мы иногда думаем сердцем, а не головой.
   Крис Де Мейер, нейробиолог из Королевского колледжа Лондона, показывает своим студентам сообщение, описывающее проблему активиста-эколога с отрицанием изменения климата:
   Подводя итог деятельности отрицателей климата, я думаю, мы можем сказать следующее:
   (1) Их усилия были агрессивными, а наши - оборонительными.
   (2) Действия отрицателей довольно упорядочены - почти как если бы у них был план, работающий на них.
   Я думаю, что силы отрицания можно охарактеризовать как преданных оппортунистов. Они действуют быстро и кажутся совершенно беспринципными в отношении того типа информации, который они используют для нападок на научное сообщество. Тем не менее, нет никаких сомнений в том, что мы были неспособны донести нашу версию истории, какой бы хорошей она ни была, до средств массовой информации и общественности. 21
   Студенты, все убежденные сторонники изменения климата, возмущенные дымовой завесой, установленной циничными и антинаучными отрицателями, кивают в знак признания. Затем Де Мейер раскрывает источник текста. Это не последнее письмо. Это взято, часто слово в слово, из печально известной внутренней записки, написанной руководителем отдела маркетинга сигарет в 1968 году. В записке жалуются не на "климатических отрицателей", а на "антисигаретные силы", но в остальном изменений не потребовалось. Вы можете использовать один и тот же язык, одни и те же аргументы и, возможно, даже иметь одинаковое убеждение в своей правоте независимо от того, утверждаете ли вы (правильно), что изменение климата реально, или (ошибочно), что связь между сигаретой и раком не существует.
   (Вот пример этой тенденции, к которой по личным причинам я не могу не относиться с пониманием. Мои левые, заботящиеся об окружающей среде друзья обоснованно критикуют нападки ad hominem на ученых-климатологов. Вы знаете такие вещи: претензии что ученые изобретают данные из-за своих политических предубеждений или из-за того, что они пытаются получить финансирование от крупного правительства. Короче говоря, они очерняют человека, а не работают с доказательствами. Тем не менее, одни и те же друзья рады принять и усилить такую же тактику когда они привыкли атаковать мои коллеги-экономисты: мы изобретаем данные из-за наших политических предубеждений или изо всех сил пытаемся получить финансирование от крупного бизнеса. Я пытался провести параллель с одним вдумчивым человеком, и ничего не вышло. Она совершенно не могла понять, о чем я говорю. Я бы назвал это двойным стандартом, но это было бы несправедливо - предполагалось бы, что это было преднамеренно. Это не. Это бессознательное предубеждение, которое легко увидеть в других и очень трудно увидеть в себе. * )
   Наша эмоциональная реакция на статистическое или научное утверждение не является второстепенным вопросом. Наши эмоции могут и часто формируют наши убеждения больше, чем любая логика. Мы способны убеждать себя верить в странные вещи и сомневаться в убедительных доказательствах в угоду нашей политической приверженности, нашему желанию продолжать пить кофе, нашему нежеланию признать реальность нашего диагноза ВИЧ или любой другой причине, которая вызывает эмоциональный отклик.
   Но мы не должны отчаиваться. Мы можем научиться контролировать свои эмоции - это часть процесса взросления. Первый простой шаг - заметить эти эмоции. Когда вы видите статистическую претензию, обратите внимание на собственную реакцию. Если вы чувствуете возмущение, торжество, отрицание, остановитесь на мгновение. Затем поразмышляйте. Вам не нужно быть бесчувственным роботом, но вы можете и должны думать так же, как и чувствовать.
   Большинство из нас не хотят активно обманывать себя, даже если это может быть выгодно для общества. У нас есть мотивы, чтобы прийти к определенным выводам, но факты тоже имеют значение. Многие люди хотели бы стать кинозвездами, миллиардерами или невосприимчивыми к похмелью, но очень немногие верят, что они на самом деле таковыми являются. У принятия желаемого за действительное есть пределы. Чем больше мы привыкаем считать до трех и замечать свои рефлекторные реакции, тем ближе к истине мы, вероятно, подбираемся.
   Например, одно исследование, проведенное группой ученых, показало, что большинство людей прекрасно отличают серьезную журналистику от фейковых новостей, а также соглашаются с тем, что важно распространять правду, а не ложь. Тем не менее, одни и те же люди с радостью делились заголовками типа "Более 500 "мигрантов-караванщиков" арестованы с жилетами смертника", потому что в тот момент, когда они нажимали "поделиться", они не задумывались. Они не думали: "Это правда?" и они не думали: "Думаю ли я, что правда важна?" Вместо этого, когда они просматривали Интернет в том состоянии постоянного отвлечения внимания, которое мы все знаем, они были увлечены своими эмоциями и своей приверженностью. Хорошей новостью является то, что достаточно просто остановиться на мгновение, чтобы поразмыслить, чтобы отфильтровать большую часть дезинформации. Это не займет много времени; мы все можем это сделать. Все, что нам нужно сделать, это приобрести привычку останавливаться, чтобы подумать. 22
   Другое исследование показало, что люди, которые лучше всего могли отличить настоящие новости от фальшивых, также набрали высокие баллы в так называемом когнитивном тесте на размышления. 23 Эти тесты, созданные Шейном Фредериком, экономистом-бихевиористом и получившие известность благодаря книге Дэниела Канемана " Думай медленно и быстро", задают такие вопросы, как:
   Бита и мяч стоят 1,10 доллара, а бита стоит на доллар больше, чем мяч. Сколько стоит мяч?
   а также:
   В озере есть участок кувшинок, размер которого увеличивается вдвое каждый день. Если заплата покроет все озеро за 48 дней, то сколько времени потребуется заплатке, чтобы покрыть половину озера? *
   Многие люди получают неправильные ответы на эти вопросы в первый раз, когда слышат их, но для достижения правильного решения требуется не интеллект или математическая подготовка, а пауза на мгновение, чтобы перепроверить свою интуитивную реакцию. Шейн Фредерик отмечает, что для решения проблемы обычно достаточно заметить вашу первоначальную ошибку. 24
   Вопросы когнитивного размышления побуждают нас сделать неверный вывод, не подумав. Но то же самое можно сказать и о подстрекательских мемах или громких речах. Вот почему нам нужно быть спокойными. И именно поэтому так много убеждений призвано возбудить в нас нашу похоть, наше желание, наше сочувствие или наш гнев. Когда в последний раз Дональд Трамп или, если уж на то пошло, Гринпис писали в Твиттере что-то, призванное заставить вас задуматься? Сегодняшние увещеватели не хотят, чтобы вы останавливались и думали. Они хотят, чтобы вы поторопились и почувствовали.
   Не спешите.
  
   -
   ЧАСВан Меегерен был арестован почти сразу после окончания немецкой оккупации. Его следовало привлечь к ответственности и наказать за сотрудничество с нацистами.
   Коварный фальсификатор сильно разбогател во время нацистской оккупации. Он владел несколькими особняками. В то время как Амстердам голодал во время войны, он устраивал регулярные оргии, на которых проститутки угощались горстями драгоценностей. Если он сам на самом деле не был нацистом, он пошел на все, чтобы вести себя как нацист. Он дружил с нацистами и из кожи вон лез, чтобы прославлять нацистскую идеологию.
   Ван Меегерен проиллюстрировал и опубликовал щедро злобную книгу под названием " Текенинген" 1 , полную гротескной антисемитской поэзии и иллюстраций, используя нацистскую иконографию и цвета. Он не жалел денег на издание книги, и неудивительно, учитывая, что, по его мнению, ее могли прочесть. Копия была доставлена лично Адольфу Гитлеру с рукописным посвящение, написанное углем художника: "Моему любимому фюреру в благодарность - Хан ван Меегерен".
   Он был найден в библиотеке Гитлера.
   Чтобы понять, что произошло дальше, нам нужно понять эмоции, а не логику. Голландцы разочаровались в себе после пяти лет немецкой оккупации. Анна Франк была просто самой известной из огромного числа евреев, депортированных из Нидерландов и убитых, но менее известно, что было депортировано гораздо больше голландских евреев, чем тех, кто проживал во Франции или Бельгии. 25 Ван Меегерен, конечно, был еще одним сотрудником. Но после войны голландцы устали месяц за месяцем выставлять напоказ таких людей через свои дворы. Они отчаянно нуждались в более вдохновляющей истории - точно так же, как Авраам Бредиус отчаянно хотел найти Вермеера в духе Караваджа. И снова ван Меегерен произвел то, что нужно: на этот раз беззаботный рассказ о смелости и хитрости, в которой голландец нанес ответный удар по нацистам.
   Люди, ответственные за преследование ван Меегерена, вскоре стали его невольными сообщниками. Они устроили нелепый пиар-ход, где он "доказал", что он фальсификатор, а не предатель, нарисовав картину в стиле Эммауса . В одном захватывающем заголовке сообщалось: "Он рисует для своей жизни". Газеты Нидерландов и всего мира не могли оторвать глаз от великого шоумена.
   Затем последовал суд, медийный цирк, в котором харизматичный ван Меегерен был начальником манежа. Он сочинил свою историю: что он подделал искусство только для того, чтобы доказать свою ценность как художника и разоблачить искусствоведов как дураков. Когда судья напомнил ему, что он продал подделки по высокой цене, он ответил: "Если бы я продал их по низкой цене, было бы очевидно, что это подделка". Зал суда рассмеялся; ван Меегерен очаровал их всех. Человек, которого следовало считать предателем, превратил свою репутацию в патриота, даже героя. Он манипулировал эмоции голландцев, как он манипулировал эмоциями Авраама Бредиуса перед войной.
   Не только голландцы проглотили историю о человеке, который выставил Геринга дураком. Ван Меегерен нашел множество людей, которые с удовольствием обыгрывали прелесть этой истории. Ранние биографы ван Меегерена представили его непонятым обманщиком, обиженным несправедливым неприятием собственного искусства, но счастливым перехитрить оккупантов своей страны. Одна из часто упоминаемых историй состоит в том, что Геринг, ожидавший суда в Нюрнберге, когда ему сказали, что он был обманут ван Меегереном, "выглядел так, как будто впервые обнаружил, что в мире существует зло". Когда вы слышите этот анекдот, почти невозможно не повторить его. Но, как и пуанты на хлебе, это красноречивая деталь, которая столь же фальшива.
   Если бы до суда над ван Меегереном была обнаружена собственноручно подписанная Гитлером копия Текенингена 1 , история о дерзком маленьком фальсификаторе исчезла бы. Правда о ван Меегерене была бы очевидна. Или будет?
   Неприятная правда о Текенингене 1 состоит в том, что выделенная копия в библиотеке Гитлера была найдена почти сразу. De Waarheid , голландская газета сопротивления, объявила об открытии 11 июля 1945 года. Это просто не имело значения; никто не хотел знать. Ван Меегерен отмахнулся от правды, заявив, что он подписал сотни экземпляров книги, а посвящение должно быть добавлено кем-то другим. В современных условиях он мог бы отклонить газетное сообщение как фейковую новость.
   Это было нелепое оправдание, но ван Меегерен сумел загипнотизировать своих обвинителей так же, как он загипнотизировал Бредиуса, отвлекая их интересными подробностями и продавая им историю, в которую они хотели верить.
   В своем заключительном слове в суде он снова заявил, что сделал это не из-за денег, которые не принесли ему ничего, кроме неприятностей. Это было смелое заявление: мы должны помнить, что в то время как Амстердам военного времени голодал, ван Меегерен любил украшать свои особняки проститутками, драгоценностями и проститутками, украшенными драгоценностями. Неважно: газеты и общественность упивались его рассказом.
   После того, как Ван Меегерен был признан виновным в подделке документов, его приветствовали, когда он покидал зал суда. Он провернул еще более дерзкую аферу - фашист и мошенник успешно представился дерзким героем голландского народа. Авраам Бредиус отчаянно хотел Вермеера. Голландская общественность отчаянно нуждалась в символах сопротивления нацистам. Хан ван Меегерен знал, как дать людям то, что они хотят.
   Не дожив до дня своего заключения, ван Меегерен умер 30 декабря 1947 года от сердечного приступа. Опрос общественного мнения, проведенный несколькими неделями ранее, показал, что он (за исключением премьер-министра) самый популярный человек в стране.
  
   -
   яЕсли принятие желаемого за действительное может превратить гнилую фальшивку в Вермеера или неряшливого нациста в национального героя, то оно может превратить сомнительную статистику в надежное доказательство, а твердое доказательство - в фальшивые новости. Но это не обязательно. Есть надежда. Мы собираемся отправиться в путешествие, чтобы узнать, как числа могут составить мир. Таким образом, первый шаг - остановиться и подумать, когда нам предоставляют новую информацию, изучить свои эмоции и заметить, не напрягаемся ли мы, чтобы прийти к определенному выводу.
   Когда мы сталкиваемся со статистическим утверждением о мире и думаем поделиться им в социальных сетях или напечатать яростное опровержение, вместо этого мы должны спросить себя: "Как я себя от этого чувствую?" *
   Мы должны делать это не только ради себя, но и как общественный долг. Мы видели, насколько мощным может быть социальное давление, влияющее на то, во что мы верим и как думаем. Когда мы замедляемся, контролируйте наши эмоции и наше желание сигнализировать о партийной принадлежности и взять на себя обязательство спокойно взвешивать факты, мы не просто мыслим более ясно - мы также моделируем ясное мышление для других. Можно занять позицию не как члена политического племени, а как человека, который готов размышлять и рассуждать беспристрастно. Я хочу подать такой пример. Я надеюсь, что вы тоже.
   Ван Меегерен слишком хорошо понимал, что то, что мы чувствуем, формирует то, что мы думаем. Да, опыт и технические знания имеют значение, но техническая сторона работы с числами будет рассмотрена в следующих главах. Если мы не совладаем со своими эмоциями, заставляют ли они нас сомневаться или заставляют нас верить, мы рискуем обмануть себя.
   ПРАВИЛО ВТОРОЕ
  
   Подумайте о своем личном опыте
   С высоты птичьего полета вы склонны рассматривать все. . . С точки зрения червяка у вас нет такого преимущества, как смотреть на все подряд. Вы просто видите то, что находится рядом с вами.
   • Мухаммад Юнус 1
   АКогда я решил представить More or Less , я почувствовал, что у меня есть концерт мечты. Разоблачать цифровую чепуху в новостях было весело, и, глядя в статистический телескоп, я постоянно видел новые и интересные вещи. Однако была одна загвоздка: каждый раз, когда я приезжал на студию BBC для записи программы, я чувствовал, что мой личный опыт противоречит некоторым, казалось бы, достоверным статистическим данным.
   Позволь мне объяснить. Поездка на работу была не самым гламурным путешествием в мире. Чтобы добраться до Уайт-Сити в Западном Лондоне из Хакни в Восточном Лондоне, я спешил через оживленную дорогу, запрыгивал в оживленный двухэтажный автобус и наблюдал за движением транспорта, пока мы медленно двигались к Бетнал-Грин, станции метро. Если автобус был занят, то поезд метро был загружен еще больше. Это заставило банку сардин выглядеть вместительной. Я присоединялся к толпе полных надежд пассажиров на платформе, ожидающих прибытия поезда Центральной линии, где было достаточно места, чтобы втиснуться. Это ни в коем случае не было уверенностью. Нам часто приходилось ждать второго или третьего поезда, прежде чем мы смогли протиснуться между менее чем довольными пассажирами, приехавшими с далекого востока. О том, чтобы занять место, не могло быть и речи.
   Именно этот опыт бросил вызов моему мнению о том, что цифры составляют мир, потому что, когда я посмотрел на статистику о том, насколько на самом деле загружен лондонский общественный транспорт, они категорически противоречили свидетельству моих собственных глаз, а в более теплые, потные дни моя собственный нос. Эти статистические данные показали, что средняя вместимость лондонского автобуса составляла около двенадцати человек, ничтожное число по сравнению с шестьюдесятью двумя местами в двухэтажном автобусе, на котором я ехал каждое утро. 2 Это казалось совершенно неправильным. В некоторые дни мне казалось, что на расстоянии вытянутой руки находится более двенадцати человек, не говоря уже об автобусе.
   Показатели заполняемости труб имели еще меньше смысла. По данным Transport for London, "вместимость" одного из этих поездов метро составляет более тысячи человек. 3 А средняя заполняемость? Меньше 130. 4 Что? Вы можете потерять 130 человек в поезде метро Центральной линии. Вы можете втиснуть их в один вагон, а остальные семь оставить совершенно пустыми. И это не заполняемость в тихие моменты - это средняя. Неужели я действительно должен был поверить, что эта статистика - двенадцать человек в автобусе, 130 человек в поезде - отражает реальность? Конечно, нет, когда каждый раз, когда я ехал на работу, я не только едва мог попасть в поезд, но иногда с трудом мог попасть на платформу. Поезда должны быть загружены больше, чем показывала статистика.
   В студии я воспевал статистическое мышление. Но по пути в студию мой повседневный опыт подсказывал мне, что эти конкретные статистические данные должны быть неверными.
   Противоречие между тем, что мы видим своими глазами, и тем, что утверждает статистика, может быть весьма реальным. В предыдущей главе мы обнаружили, что важно не поддаваться на личные чувства. Поскольку я самопровозглашенный детектив по данным, вы можете ожидать, что я скажу то же самое. о нашем личном опыте тоже. В конце концов, кому ты поверишь? Надежная электронная таблица или ваши собственные лживые глаза?
   Правда сложнее. Наши личные переживания не следует отбрасывать вместе с нашими чувствами, по крайней мере, без дальнейших размышлений. Иногда статистика дает нам гораздо лучший способ понять мир; иногда они вводят нас в заблуждение. Нам нужно быть достаточно мудрыми, чтобы понять, когда статистика противоречит повседневному опыту, и в таких случаях чему верить.
   Так что же нам делать, когда цифры говорят об одном, а повседневная жизнь говорит нам о другом? Вот о чем эта глава.
  
   -
   ВтМожно начать с любопытства, откуда берутся статистические данные. В случае с моими поездками на работу цифры публикуются Transport for London (TfL), правительственной организацией, которая наблюдает за лондонскими дорогами и общественным транспортом. Но откуда славным людям из TfL знать наверняка, сколько людей находится в автобусе или поезде метро? Это хороший вопрос, и ответ таков: они этого не делают. Однако они могут сделать хорошее предположение. Много лет назад оценки основывались на бумажных опросах, которые проводили исследователи, стоявшие на автобусных остановках или станциях метро с планшетом или раздающие анкеты. Ясно, что это был громоздкий метод, хотя маловероятно, что он вносил достаточно ошибок, чтобы объяснить огромное несоответствие между моим опытом и официальными цифрами заполняемости.
   В любом случае, в век бесконтактных платежей оценить количество пассажиров намного проще. Подавляющее большинство поездок на автобусе совершается людьми, использующими идентифицируемый бесконтактный чип на банковской карте, карте TfL Oyster или смартфоне. Специалисты по данным в TfL могут видеть, где и когда используются эти устройства. Им по-прежнему приходится делать обоснованные предположения относительно того, когда вы выходите из автобуса, но это часто возможно - например, они могут увидеть, как вы возвращаетесь из того же автобуса. площадь позже. Или они могли увидеть, что вы использовали свою карту для подключения: всякий раз, когда я подключался к сети метро в Бетнал-Грин, через минуту после того, как автобус, на котором я ехал, прибыл в этот район, TfL мог с уверенностью заключить, что я Я был в автобусе до остановки в Бетнал-Грин, но не дальше.
   В лондонском метро люди входят и выходят, но TfL до сих пор не знает, по какому маршруту ходят пассажиры по сети, что часто предлагает несколько правдоподобных альтернатив. Таким образом, TfL до сих пор не знает, насколько загружены конкретные поезда. Опять же, они могут сделать обоснованное предположение, используя случайные бумажные опросы, чтобы дополнить свое суждение о том, как пассажиры выбирают передвижение.
   Оценки скоро будут еще более точными. 8 июля 2019 года TfL включила систему для использования сетей Wi-Fi, чтобы измерить загруженность различных частей лондонского метро. Чем больше телефонов пытаются подключиться к Wi-Fi, тем больше нагрузка на конкретную станцию. Эта система обещает позволить TfL обнаруживать переполненность и другие проблемы в режиме реального времени. (Я говорил с командой данных в TfL на следующий день после того, как эта система была включена. Они были восхитительно взволнованы. 5 )
   Так что статистика, по крайней мере, правдоподобна. Мы не можем просто отмахнуться от них как от ошибочных.
   Следующим шагом будет поиск причин, по которым наш личный опыт может быть таким разным. В случае с моей поездкой на работу очевидной отправной точкой является то, что я ехал в напряженное время дня на одном из самых оживленных участков сети метро. Неудивительно, что там было многолюдно.
   Но эта конкретная кроличья нора идет немного глубже. Вполне возможно, что большинство поездов не переполнены, и все же большинство людей путешествуют в переполненных поездах. В качестве крайней иллюстрации представьте себе гипотетическую железнодорожную линию с десятью поездами в день. В один поезд в час пик набивается тысяча человек. Все остальные поезда вообще без пассажиров. Какова средняя вместимость этих поездов? Сотня человек - недалеко от истинной цифры в лондонском метро. Но каков опыт типичный пассажир в этом сценарии? Каждый человек ехал в переполненном поезде.
   Реальная ситуация в лондонском метро не такая экстремальная. Полностью пустых поездов не так много, но поезда иногда ходят с очень небольшим количеством пассажиров, особенно когда они следуют против потока пассажиров. Когда бы они ни происходили, очень немногие пассажиры будут свидетелями этого. Эти статистические данные говорят правду, но не всю правду.
   Конечно, есть альтернативные способы оценить проблему перенаселенности. Вместо того, чтобы измерять заполняемость среднего поезда, вы могли бы измерить ситуацию, с которой сталкивается средний пассажир: сколько из ста пассажиров путешествуют в переполненных поездах? Это был бы лучший способ измерить впечатления пассажиров - и действительно, TfL сейчас переориентирует сбор данных и отчетность на получение статистики, отражающей ситуацию не с поездами, а с пассажирами.
   Тем не менее, нет единого объективного показателя загруженности сети общественного транспорта. Мне, как пассажиру, кажется, что все автобусы, в которых я езжу, хорошо используются. Но статистика TfL действительно показывает, что многие автобусы ездят в основном пустыми. Это потому, что автобусы не появляются в самых оживленных районах по волшебству; когда они достигают конца маршрута, они должны развернуться и вернуться обратно. TfL заботится о низкой средней заполняемости автобусов, потому что эти автобусы стоят денег, занимают место на дорогах и загрязняют окружающую среду. Поэтому средняя заполняемость является для них важным показателем.
   Короче говоря, мои собственные глаза рассказали мне кое-что важное и правдивое о транспортной сети Лондона. Но статистика сказала мне кое-что другое, что-то столь же важное и столь же верное, и что-то, чего я никак иначе не мог бы узнать. Иногда личный опыт говорит нам одно, статистика говорит совсем другое, и то и другое верно.
  
  
   -
   Тшляпа не всегда так, конечно. Вспомните открытие, что чрезмерное курение сигарет увеличивает риск рака легких в шестнадцать раз. Многие люди на своем личном опыте нашли бы причину скептически относиться к этому открытию. Возможно, ваша бабушка, которая постоянно курит, старше 10 лет, здорова, как скрипка, тогда как единственный известный вам человек, умерший от рака легких, - это дядя вашего ближайшего соседа, а он ни разу в жизни не выкурил сигареты.
   На первый взгляд, это ничем не отличается от опыта моих ежедневных поездок на работу, которые противоречат статистике TfL. Но при ближайшем рассмотрении в этом случае мы находим причины отбросить наш личный опыт и довериться статистическому взгляду. Хотя коэффициент в шестнадцать вряд ли можно назвать незначительным эффектом, рак легких сам по себе встречается достаточно редко, чтобы сбить с толку нашу интуицию. Мир полон паттернов, которые слишком тонкие или слишком редкие, чтобы их можно было обнаружить на глаз, и паттерн не обязательно должен быть очень тонким или редким, чтобы его было трудно обнаружить без статистической линзы.
   Это относится ко многим заболеваниям и методам лечения. Когда мы чувствуем себя плохо - от головной боли до депрессии, от боли в колене до неприглядного пятна - мы ищем решения. Моя жена недавно страдала от острой боли в плече всякий раз, когда она поднимала руку; это было достаточно плохо, чтобы ей было трудно одеться или дотянуться до чего-то на высокой полке. Через некоторое время она пошла к физиотерапевту, который поставил диагноз и прописал неудобные упражнения, которые жена усердно выполняла каждый день. Через несколько недель она сказала мне: "Думаю, моему плечу становится лучше".
   "Вау, похоже, физиотерапия сработала!" Я сказал.
   "Возможно", - сказала моя жена, которая за милю заметит, как я устанавливаю статистическую ловушку. - Или, может быть, все равно стало бы лучше само по себе.
   Верно. С точки зрения моей жены, это не имело большого значения. какая она хотела, чтобы ее плечо зажило, и свидетельство ее собственных чувств было единственным важным мерилом. Но для вопроса о том, вызвали ли упражнения выздоровление, ее личный опыт был не очень полезен - и с точки зрения не моей жены, а будущих страдающих от болей в плече, важен вопрос причинно-следственной связи. Нам нужно знать, помогают ли эти упражнения или может быть лучший подход.
   То же самое относится и к любому другому лечению любой другой проблемы, будь то диета, терапия, физические упражнения, антибиотики или обезболивающие: хорошо, если мы чувствуем себя лучше, но будущие поколения должны знать, чувствуем ли мы себя лучше благодаря шагам, которые мы предприняли. были предприняты, или это были пустые ритуалы, которые не приносили пользы, стоили денег, тратили время и вызывали нежелательные побочные эффекты. По этой причине мы полагаемся на рандомизированные испытания любого лечения, в идеале сравниваемые с лучшим доступным лечением или с поддельным лечением, называемым плацебо. Дело не в том, что наш личный опыт не имеет значения, а в том, что он не может дать нам информацию, необходимую для помощи тем, кто придет после нас.
   Когда личный опыт и статистика кажутся противоречащими друг другу, более пристальный взгляд на ситуацию может выявить конкретные причины, по которым личный опыт может оказаться ненадежным ориентиром. Подумайте о том, что прививка от кори, эпидемического паротита и краснухи (MMR) увеличивает риск развития аутизма у ребенка. Это не так, но менее половины из нас убеждены в этом. 6
   Мы можем с уверенностью сказать, что такой связи нет благодаря статистической перспективе. Поскольку аутизм не является распространенным явлением, нам необходимо сравнить опыт многих тысяч детей, получивших прививку, и тех, кто ее не получил. Одно крупное исследование в Дании сделало именно это. За ним последовало 650 000 детей. Большинство из них получили вакцину MMR в возрасте пятнадцати месяцев и повторное наблюдение в четыре года, но около 30 000 не сделали этого. Тогда около 1 процента детей у них диагностировали аутизм, и это касалось как привитых, так и непривитых детей. (Конечно, непривитые дети подвергались большему риску заражения этими опасными заболеваниями.) 7
   Так почему же многие люди остаются скептиками? Частью ответа является печальная история безрассудных публикаций по этому вопросу. Но отчасти сомнения сохраняются, потому что многие люди слышали о детях, у которых аутизм был диагностирован вскоре после прививки MMR, и чьи родители считают, что виновата вакцина. Представьте, что вы отправляете своего ребенка на вакцину, а вскоре после этого вам ставят диагноз "аутизм". Вы бы соединили их? Было бы трудно не удивляться.
   На самом деле, распространенность таких анекдотов неудивительна, потому что аутизм, как правило, диагностируется в одном из двух возрастов: ранние признаки заболевания наблюдают детские медсестры примерно в возрасте пятнадцати месяцев; если его не выявить, диагноз часто следует за поступлением ребенка в школу. 8 И две дозы вакцины MMR обычно вводят примерно в этом возрасте. Когда мы находим убедительное объяснение того, почему наш личный опыт не соответствует статистической точке зрения, оно должно убедить нас отбросить сомнения и довериться цифрам.
   Менее опасным примером являются наши отношения с телевидением и другими средствами массовой информации. Многие люди на телевидении богаче нас с вами. Почти по определению они более известны, чем мы с вами. Очень вероятно, что они красивее нас с вами; они, конечно, красивее меня (не зря я на радио). Когда мы размышляем о том, насколько привлекателен, знаменит и богат типичный человек, наша оценка искажается из-за того факта, что многих людей, которых мы знаем, мы знаем через средства массовой информации; они привлекательны, знамениты и богаты. Даже если, поразмыслив, мы осознаем, что телеведущие не являются случайной выборкой мирового населения, трудно избавиться от ощущения, что они таковыми являются.
   У психологов есть название для нашей склонности смешивать собственную точку зрения с чем-то более универсальным: это называется "наивный реализм". ощущение, что мы видим реальность такой, какая она есть на самом деле, без фильтров и ошибок. 9 Наивный реализм может сильно ввести нас в заблуждение, когда мы путаем наш личный взгляд на мир с какой-то универсальной истиной. Мы удивляемся, когда выборы идут против нас: все в нашем кругу общения согласились с нами, так почему же нация проголосовала иначе? Опросы общественного мнения не всегда дают правильные результаты, но я могу заверить вас, что у них есть лучший опыт предсказания выборов, чем просто разговоры с вашими друзьями.
   Наивный реализм - мощная иллюзия. Рассмотрим результаты опроса общественного мнения Ipsos Mori. Мори опросил около 30 000 человек в 38 странах по целому ряду социальных проблем и обнаружил, что они - и, предположительно, большинство из нас - сильно расходятся с достоверной статистикой: 10
   (а) Мы ошибаемся насчет количества убийств. Мы думаем, что он растет с 2000 года. В большинстве опрошенных стран он снижается.
   b) мы считаем, что число смертей от терроризма за последние пятнадцать лет было выше, чем за пятнадцать лет до этого; они вниз.
   (c) Мы считаем, что 28 процентов заключенных являются иммигрантами. Ipsos Mori считает, что истинный показатель в опрошенных странах составляет 15 процентов.
   (d) Мы считаем, что 20 процентов девочек-подростков рожают каждый год. Если подумать, эта цифра вызывает сомнения в биологическом правдоподобии. Восемнадцатилетняя девушка уже шесть лет является подростком, поэтому, если каждый год у нее есть 20-процентный шанс родить ребенка, большинство восемнадцатилетних являются матерями. (Неуравновешенные уравновешиваются восемнадцатилетними, несколько раз ставшими матерями.) Оглянитесь вокруг; Это действительно так? Правильная цифра, говорит Ипсос Мори, состоит в том, что 2 процента девочек-подростков рожают каждый год. *
   (e) Мы считаем, что 34 процента людей страдают диабетом; истинная цифра составляет 8 процентов.
   (е) Мы считаем, что 75 процентов людей имеют учетную запись Facebook. Правильная цифра на момент запроса в 2017 году составляла 46 процентов.
   Почему наши представления о мире настолько ошибочны? Трудно быть уверенным, но первое правдоподобное предположение состоит в том, что мы получаем наши впечатления от СМИ. Дело не в том, что авторитетная газета или телеканал на самом деле дали бы нам неверные данные, хотя об этом известно. Проблема в том, что в новостях рассказывают о лотерейных выигрышах и сказочных романах, зверствах террористов и ужасных нападениях незнакомцев и, конечно же, последних тенденциях, которые часто не так популярны, как кажутся. Ни одна из этих историй не отражает повседневную жизнь; все они интуитивно запоминаются и, кажется, происходят в наших гостиных. Соответственно формируем впечатления.
   Как объяснял великий психолог Дэниел Канеман в книге "Думай быстро и медленно ": "Сталкиваясь с трудным вопросом, мы часто вместо этого отвечаем на более простой, обычно не замечая подмены". Вместо того, чтобы спрашивать: "Убьют ли меня террористы?" мы спрашиваем себя: "Смотрел ли я недавно новостной репортаж о терроризме?" Вместо того, чтобы сказать: "Сколько из всех девочек-подростков, которых я знаю, уже стали матерями?" мы говорим: "Могу ли я вспомнить недавний пример новостной статьи о подростковой беременности?"
   Эти новостные сообщения в некотором роде являются данными. Это просто нерепрезентативные данные. Но они, безусловно, влияют на наши взгляды на мир. Если использовать терминологию Канемана, это "быстрая статистика" - немедленная, интуитивная, интуитивная и мощная. "Медленная статистика", основанная на вдумчивом сборе непредвзятой информации, не всегда приходит нам на ум. Но, как мы увидим, есть способы потреблять больше медленных вещей и в результате получать более сбалансированную информационную диету.
  
  
   -
   СДо сих пор мы видели случаи, когда медленная статистика, основанная на тщательности и осторожности, заслуживает большего доверия, чем быстрая и быстрая статистика, и ситуации, в которых и та, и другая дают нам полезный ракурс на мир. Но бывают ли случаи, когда мы должны доверять нашим личным впечатлениям больше, чем данным?
   Да. Есть определенные вещи, которые мы не можем узнать из электронной таблицы.
   Рассмотрим книгу Джерри З. Мюллера " Тирания показателей" . Это 220 страниц. Средняя глава имеет длину 10,18 страниц и содержит 17,76 концевых сносок. Есть четыре обложки, а вес книги составляет 421 грамм. Но, конечно же, ни одно из этих чисел не говорит нам того, что мы хотим знать - именно это говорит книга, и должны ли мы относиться к ней серьезно? Чтобы понять книгу, вам нужно будет прочитать ее или довериться мнению того, кто читал.
   Джерри Мюллер пытается решить проблему с помощью определенного вида медленных статистических данных, которые используются в качестве управленческих показателей или целевых показателей производительности. Статистические показатели могут показать нам факты и тенденции, которые было бы невозможно увидеть каким-либо другим способом, но часто они используются вместо соответствующего опыта менеджерами или политиками, не имеющими специальных знаний или детального обзора. Например, если группа врачей собирает и анализирует данные о клинических результатах, они, скорее всего, вместе узнают что-то, что поможет им выполнять свою работу. Но если начальство врачей затем решит связать бонусы или профессиональный рост с улучшением этих показателей, предсказуемо произойдут непредвиденные последствия. Например, в нескольких исследованиях были обнаружены свидетельства того, что кардиохирурги отказываются оперировать самых больных пациентов, опасаясь снижения показателей успеха, о которых сообщают. 11
   В моей книге Messy я посвятил главу обсуждению подобных примеров. Было время, когда правительство Великобритании собирало данные о том, сколько дней людям приходилось ждать приема, когда они звонили своему врачу, что полезно знать. Но затем правительство поставило задачу сократить среднее время ожидания. Врачи логично отреагировали, отказавшись вообще принимать какие-либо предварительные записи; пациентам приходилось звонить каждое утро в надежде, что они дозвонятся одними из первых. Время ожидания стало по определению всегда меньше суток.
   Что произошло, когда в рейтинге американских колледжей, составленном US News & World Report, который широко используется, были отмечены более избранные учебные заведения? Университеты с избыточной подпиской изо всех сил старались привлечь новых абитуриентов, которых они могли отклонить, и, таким образом, казались более избирательными.
   Кроме того, существует пресловутая одержимость метрикой "количество убитых", которой пользовался министр обороны США Роберт Макнамара во время войны во Вьетнаме. Чем больше врагов вы убьете, рассуждал Макнамара, тем ближе вы к победе. Это всегда было сомнительной идеей, но количество убитых быстро стало неофициальным показателем для ранжирования подразделений и повышения по службе, и поэтому его часто преувеличивали. А поскольку иногда было легче сосчитать врагов, которые уже мертвы, чем убить новых, подсчет тел сам по себе стал военной задачей. Это было рискованно и бесполезно, но отвечало искаженному стимулу, установленному Макнамарой.
   Этот эпизод показывает, что статистику не всегда стоит собирать, но вы можете понять, почему Макнамара понадобился ей. Он пытался понять и контролировать далекую ситуацию, в которой у него не было военного опыта. Несколько лет назад я брал интервью у генерала Х.Р. Макмастера, эксперта по ошибкам, допущенным во Вьетнаме. Он сказал мне, что в армии раньше считали, что "ситуационное понимание можно получить на экране компьютера".
   Это невозможно. Иногда нужно быть рядом, чтобы понять, особенно когда ситуация развивается быстро или содержит неясные, трудно поддающиеся количественной оценке детали, как это обычно бывает на поле боя. Нобелевская премия У экономиста-лауреата Фридриха Хайека была фраза для вида осознания, которое трудно отразить в метриках и картах: "знание конкретных обстоятельств времени и места".
   Социологи давно поняли, что статистические показатели наиболее пагубны, когда они используются для управления миром, а не для его понимания. Экономисты склонны цитировать своего коллегу Чарльза Гудхарта, который писал в 1975 году: "Любая наблюдаемая статистическая закономерность будет иметь тенденцию к краху, если на нее будет оказано давление в целях контроля". 12 (Или, более содержательно: "Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой".) Психологи обращаются к Дональду Т. Кэмпбеллу, который примерно в то же время объяснял: "Чем больше любой количественный социальный показатель используется для общественное принятие решений, тем больше оно будет подвержено коррупционному давлению и тем больше оно будет способно исказить и развратить социальные процессы, за которыми оно призвано следить". 13
   Гудхарт и Кэмпбелл столкнулись с одной и той же основной проблемой: статистическая метрика может быть довольно приличным заменителем чего-то действительно важного, но почти всегда это заменитель, а не реальная вещь. Как только вы начнете использовать этот прокси в качестве цели для улучшения или показателя для контроля над другими на расстоянии, он будет искажен, сфальсифицирован или подорван. Значение меры испарится.
  
   -
   яВ 2018 году я посетил Китай со своей семьей. Поездка научила меня тому, что мне не нужно отдавать предпочтение быстрой или медленной статистике; глубочайшее понимание приходит, когда они сливаются воедино.
   Медленная статистика рассказывает знакомую историю - знакомую, по крайней мере, таким фанатам экономики, как я. Реальный доход на душу населения в Китае увеличился с 1990 года в десять раз. С начала 1980-х годов число крайне бедных людей сократилось более чем на три четверти миллиарда - более половины всего населения страны. Китай потреблял больше цемента за последние три года, чем Соединенные Штаты использовали за весь двадцатый век. На бумаге это самый драматический взрыв экономической активности в истории человечества.
   Но увидеть это своими глазами - совсем другой опыт. Ничто в статистике не подготовило меня к путешествию по Гуандуну, южной провинции Китая, которая была в авангарде этого роста. Мы начали с Гонконга - самого высотного города - и вошли в его материковый двойник, Шэньчжэнь. Затем в тени небоскреба Пинг Ан, который затмевает Эмпайр Стейт Билдинг, мы сели на скоростной поезд через всю провинцию.
   Там, где лондонские многоэтажки часто стоят поодиночке или группами по два-три, в Шэньчжэне будет кластер из дюжины одинаковых монолитов, забитых квартирами, плечом к плечу. Рядом с этим кластером еще дюжина другого дизайна. Потом еще и еще. Тут и там, вдалеке сквозь дымку, виднелись скопления больших небоскребов в манхэттенском стиле. Башни шли все дальше и дальше, весь путь (по крайней мере, мне так казалось) до города Гуанчжоу - сорок пять минут или около того на высокой скорости через бесконечный бетонный простор.
   Мы закончили день намного глубже в Китае, в живописном пейзаже Яншо. Но, несмотря на идиллическую обстановку, я не мог заснуть. Бесконечные многоэтажки прокручивались в моей голове. Что, если бы мы потеряли нашего шестилетнего сына посреди провинции Гуандун? И мои бессонные тревоги порхали туда-сюда между моей семьей и миром. Так много людей. Столько бетона. Как планета могла пережить это?
   Конечно, в этом опыте не было ничего, что противоречило бы экономическим данным; две точки зрения на рост Китая полностью дополняли друг друга. Но они чувствовали себя совсем по-другому. Медленная статистика требовала от меня размышлений и расчетов, приложив некоторые усилия, чтобы обработать цифры и проследить логику того, что они подразумевают для современного Китая. Вместо этого поездка на поезде предоставила быструю статистику. Он коснулся другого и более интуитивный способ мышления, поскольку я быстро и автоматически формировал свои впечатления, сравнивал Гуанчжоу с городами, которые знал дома, и с тревогой ощущал опасность для тех, кого люблю. *
   Оба способа понимания мира имеют свои преимущества и свои ловушки. Мухаммад Юнус, экономист, пионер микрофинансирования и лауреат Нобелевской премии мира, противопоставил "взгляд с высоты птичьего полета" личного опыта "взгляду с высоты птичьего полета", который может дать статистика. Червяк и птица видят мир совершенно по-разному, и профессор Юнус прав, подчеркивая преимущества возможности видеть его вблизи.
   Но птицы тоже многое видят. Профессор Юнус, уделяя пристальное внимание жизни бедных женщин вокруг него в Бангладеш, увидел возможность улучшить их жизнь, предоставив им доступ к менее дорогим кредитам, выпустив на волю поколение микропредпринимателей. Но эту интуицию необходимо перепроверить с некоторой статистической строгостью. Схемы микрокредитования, для популяризации которых Юнус так много сделал, теперь изучены более тщательно с использованием рандомизированных испытаний, в которых группа похожих людей, обращающихся за небольшими кредитами, либо одобряются, либо отклоняются случайным образом. (Это похоже на клиническое испытание, в котором одни пациенты получают новое лекарство, а другие - плацебо.) Эти эксперименты, как правило, обнаруживают, что преимущества получения небольшого кредита довольно скромны и временны. Применяя такой же строгий тест к другим подходам - например, предоставляя микропредпринимателям небольшие денежные выплаты вместе с советами наставника - обнаруживается, что схема "деньги и наставник" с большей вероятностью увеличит доход от этих крошечных предприятий, чем предоставление кредитов. 14
   Статистические данные могут показаться сухими и тонкими. Он не затрагивает нас таким же запоминающимся и инстинктивным образом, как наш личный опыт. Но наш личный опыт ограничен. Моя поездка в Китай проходила по туристическим местам, аэропортам и высокоскоростным железнодорожным путям. Было бы серьезной ошибкой полагать, что я видел все, что имело значение.
   Нет простого ответа на вопрос о балансе между взглядом с высоты птичьего полета и взглядом червя, между широким и строгим, но сухим пониманием, которое мы получаем из цифр, и богатыми, но ограниченными уроками, которые мы извлекаем из опыта. Мы должны просто постоянно напоминать себе, что мы учимся и что мы можем упустить. В статистике, как и везде, жесткая логика и личные впечатления работают лучше всего, когда они подкрепляют и корректируют друг друга. В идеале мы найдем способ объединить лучшее из обоих.
  
   -
   ОПопытка сделать это была разработана Анной Рослинг Рённлунд из Gapminder, шведского фонда, который борется с неправильными представлениями о глобальном развитии. Она стремится сократить разрыв между быстрой и медленной статистикой - между взглядом червя и взглядом с высоты птичьего полета - с помощью остроумного веб-сайта Dollar Street.
   На Доллар-стрит вы можете сравнить жизнь семьи Бутойи в Макамбе, Бурунди, с жизнью семьи Би из Юньнани, Китай. Имельда Бутойи - фермер. Она и четверо ее детей живут на 27 долларов в месяц. Би Хуа и Юэ Хен - предприниматели. Их семья получает доход в размере 10 000 долларов в месяц. Неудивительно, что жизнь на 27 долларов в месяц сильно отличается от жизни на 10 000 долларов в месяц. Но сами по себе цифры не передают разницу так, как мы можем это интуитивно почувствовать или сравнить с собственной жизнью.
   Доллар-стрит пытается исправить это, насколько это возможно, с помощью экрана компьютера, демонстрируя короткие фильмы и тысячи фотографий различных комнат и предметов быта - кухонной плиты; источник света; игрушка; место для хранения соли; телефон; кровать. В каждом доме делается около 150 фотографий этих повседневных мест и вещей - если они существуют - и изображаются максимально одинаково. Изображения говорят с большой ясностью.
   Фотографии дома Имельды Бутойи производят гораздо более яркое впечатление, чем точная, но скудная статистика о том, что она зарабатывает 27 долларов в год. месяц. В доме глинобитные стены и крыша из соломы и глины. Свет исходит от открытого огня. Туалет представляет собой доску над дырой в земле снаружи. Пол засыпан землей. Детские игрушки? Есть только пара книжек с картинками.
   Семейный дом Би, напротив, может похвастаться современной душевой кабиной, туалетом со смывом, модным hi-fi и телевизором с плоским экраном. Их машина впереди. На фотографиях все хорошо видно, в том числе и то, что кухня на удивление тесная, всего пара электрических конфорок для приготовления пищи.
   "Мы можем использовать фотографии в качестве данных, - говорит Рослинг Рённлунд. 15 Что делает их полезными данными, а не случайными и потенциально вводящими в заблуждение, так это то, что они поддаются сортировке, сопоставимы и связаны с числами. Сайт позволяет вам фильтровать фотографии так, чтобы вы видели только фотографии домохозяйств с низким, средним или высоким доходом. Или только фотографии из определенной страны. Или только фотографии определенного предмета, например зубной пасты или игрушек.
   Например, легко посмотреть на все изображения приготовления пищи в очень бедных семьях и увидеть, что стандартный метод во всем мире - это железный котел, висящий над открытым огнем. Все более состоятельные домохозяйства используют кнопочные приборы, обеспечивающие регулируемую подачу электроэнергии или газа. Независимо от того, где вы живете, если вы бедны, вы, скорее всего, будете спать на полу в одной комнате с другими членами семьи. Если вы богаты, у вас будет уединение и удобная кровать. Многое из того, что мы считаем культурными различиями, оказывается различиями в доходах.
   "Числа никогда не расскажут всей истории жизни на Земле", - писал Ханс Рослинг, несмотря на то, что он является самым известным в мире гуру статистики. (Ганс был тестем Анны Рослинг Рённлунд.) Ганс, конечно, был прав. Цифры никогда не расскажут всей истории - вот почему, как врач и ученый, он так много путешествовал и так искусно сочинял истории, которые сопровождали его статистические данные. Но истории, которые рассказывают цифры, имеют значение.
   Что мне нравится в Доллар-стрит, так это то, что она успешно сочетает статистику, быструю и медленную, - взгляд червя и взгляд с высоты птичьего полета. Это показывает нам повседневные образы, которые мы инстинктивно понимаем и запоминаем. Мы сопереживаем людям по всему миру. Но мы делаем это в четком статистическом контексте, который может показать нам жизнь на 27 долларов в месяц, или 500 долларов в месяц, или 10 000 долларов в месяц, и может прояснить, сколько людей живет в каждой ситуации.
   Если мы не понимаем статистику, мы, вероятно, глубоко заблуждаемся относительно того, как устроен мир. Слишком легко убедить себя, что все, что мы видели собственными глазами, есть вся правда; это не так. Понять причинно-следственную связь сложно даже при наличии хорошей статистики, но без нее невозможно.
   И все же, если мы понимаем только статистику, мы мало что понимаем. Нам нужно проявлять любопытство к миру, который мы видим, слышим, осязаем и обоняем, а также к миру, который мы можем исследовать с помощью электронных таблиц.
   Мой второй совет, таким образом, заключается в том, чтобы попытаться принять обе точки зрения - взгляд червя, а также вид с высоты птичьего полета. Обычно они показывают вам что-то другое, а иногда ставят загадку: как оба взгляда могут быть верными? Это должно стать началом расследования. Иногда статистика может ввести в заблуждение, иногда нас обманывают наши собственные глаза, а иногда кажущееся противоречие может быть разрешено, как только мы поймем, что происходит. Часто это потребует от нас задать несколько умных вопросов, включая вопрос, который я представлю в следующей главе.
   ПРАВИЛО ТРЕТЬЕ
  
   Избегайте преждевременного перечисления
   Как только вы узнаете, что на самом деле представляет собой вопрос, вы поймете, что означает ответ.
   • Deep Thought (суперкомпьютер в " Автостопом по галактике" Дугласа Адамса )
   яЭто был жизненно важный вопрос. По всей Великобритании показатели смертности новорожденных существенно различались без видимых причин. Могли ли врачи и медсестры сделать что-то другое, чтобы спасти этих детей? Клиницисты были отправлены в больницы с лучшими показателями, им было поручено подумать об уроках, которые можно было бы извлечь, и подумать о реорганизации своих родильных служб с нуля.
   Но у доктора Люси Смит из Лестерского университета были мучительные сомнения. 1 Поэтому она подробно изучила данные двух больничных групп, одной в английском Мидлендсе и одной в Лондоне. Больницы обслуживали очень похожие общины, и все же уровень смертности новорожденных в Лондоне был заметно ниже. Действительно ли лондонские больницы делали что-то другое в своих клиниках, родильных домах или отделениях интенсивной терапии новорожденных?
   Нет, нашел доктора Смита. Объяснение неравенства в показателях смертности было совершенно другим.
   Когда беременность заканчивается, скажем, на двенадцатой или тринадцатой неделе, все назовут это выкидышем. Когда ребенок рождается преждевременно в возрасте двадцати четырех недель или позже, закон Великобритании требует, чтобы это было зарегистрировано как рождение. Но когда беременность заканчивается непосредственно перед этой точкой отсчета - скажем, в двадцать две или двадцать три недели - то, как ее следует описывать, более двусмысленно. Плод, родившийся на этой стадии, крошечный, размером с ладонь взрослого человека. Вряд ли выживет. Многие врачи называют эту душераздирающую ситуацию "поздним выкидышем" или "поздней потерей плода", даже если у крошечного ребенка ненадолго забилось сердце или он сделал несколько вдохов. Доктор Смит говорит мне, что родители, которые пережили этот опыт, часто считают слово "выкидыш" неадекватным. Возможно, в надежде помочь этим родителям справиться со своим горем сообщество врачей-неонатологов в Мидлендсе выработало обычай описывать ту же трагедию по-другому: ребенок родился живым, но вскоре умер.
   К счастью, немногие беременности заканчиваются в двадцать две или двадцать три недели. Но, проделав нехитрые арифметические действия, Люси Смит поняла, что различия в том, как эти роды обрабатывались статистически, было достаточно, чтобы объяснить общий разрыв в смертности новорожденных между двумя больничными группами. В конце концов, у новорожденных не было больше шансов выжить в Лондоне. Это была не разница в реальности, а разница в том, как эта реальность записывалась.
   Эта же разница влияет на сравнения между странами. В Соединенных Штатах общеизвестно высокий уровень младенческой смертности для богатой страны - 6,1 смерти на тысячу живорождений в 2010 году. В Финляндии, для сравнения, он составляет всего 2,3. Но оказывается, что врачи в Америке, как и в британском Мидлендсе, гораздо чаще регистрируют беременность, закончившуюся в 22 недели, как живорождение, за которым следует ранняя смерть, чем как поздний выкидыш. Возможно, это связано с культурными причинами, а возможно, это связано с другими юридическими или финансовыми соображениями. Какова бы ни была причина, некоторые - далеко не все - высокие показатели младенческой смертности в Соединенные Штаты, по-видимому, являются результатом регистрации рождений до двадцати четырех недель как живых, тогда как в других странах они были бы зарегистрированы как выкидыши. Для детей, рожденных после двадцати четырех недель, уровень младенческой смертности в США падает с 6,1 до 4,2 смертей на тысячу живорождений. Показатель в Финляндии почти не меняется, с 2,3 до 2,1. 2
   Проблема также возникает при сравнении тенденций во времени в одной и той же стране. Когда уровень младенческой смертности вырос в период с 2015 по 2016 год в Англии и Уэльсе на фоне неуклонного падения показателей в истории, пресса по понятным причинам подняла тревогу. "Ожирение, бедность, курение и нехватка акушерок могут быть факторами, - говорят медицинские работники", - пишет газета Guardian . 3
   Действительно могли. Но группа врачей в письме для British Medical Journal указала, что официальная статистика также фиксирует резкий рост числа живорождений на 22-й неделе беременности или даже раньше. 4 Похоже, что все больше и больше врачей следовали тенденции Мидленда менять свою практику регистрации, чтобы регистрировать живорождения и ранние смерти, а не поздние выкидыши. И этого было достаточно, чтобы объяснить рост статистики младенческой смертности.
   Здесь есть важный урок. Часто поиск объяснения на самом деле означает поиск виноватого. Уровень младенческой смертности растет - политики не выделяют достаточно денег на здравоохранение или проблема вызвана курением или ожирением матерей? Уровень младенческой смертности в Лондоне ниже, чем в Мидлендсе. Что неправильно делают больницы в Мидлендсе? По правде говоря, возможно, никогда и не было никого, в чем можно было бы кого-то обвинить.
  
   -
   ВтКогда мы пытаемся понять статистическое утверждение - любое статистическое утверждение, - нам нужно начать с вопроса о том, что на самом деле означает это утверждение.
   Измерить младенческую смертность, на первый взгляд, означает сделать что-то грустное и простое: подсчитать умерших младенцев. Но задумайтесь об этом на мгновение, и вы поймете, что различие между младенцем и плодом вовсе не простое - это глубокий этический вопрос, лежащий в основе одного из самых острых противоречий в политике США. Статистики должны где-то провести черту. Если мы хотим понять, что происходит, нам нужно понять, где они это нарисовали.
   Пандемия коронавируса поставила аналогичные вопросы. Когда я пишу эти слова, 9 апреля 2020 года СМИ сообщают, что за последние двадцать четыре часа 887 человек умерли от COVID-19 на материковой части Великобритании, но я случайно знаю, что это число неверное. Детективная работа шотландского статистика Шейлы Бёрд говорит мне, что истинная цифра, скорее всего, составляет около 1500 человек. 5 Почему такая огромная разница? Отчасти потому, что некоторые люди умерли дома, а в статистике представлены только те, кто умер в больнице. Но в основном потому, что эти перегруженные больницы сообщают о смерти с опозданием на несколько дней. Смерти, объявленные сегодня, в четверг, вероятно, произошли в воскресенье или в понедельник. А поскольку число погибших растет в геометрической прогрессии, рассказ о том, что произошло три дня назад, не преуменьшает того, насколько все плохо сейчас. *
   Вся дисциплина статистики построена на измерении или подсчете вещей. Майкл Бластлэнд, один из создателей More or Less , представляет, как смотрит на двух овец в поле. Сколько овец в поле? Два, конечно. За исключением того, что одна из овец не овца, это ягненок. А другая овца сильно беременна - на самом деле, она рожает, вот-вот родит. Сколько еще овец? Один? Два? Два с половиной? Сосчитать до трех стало трудно. Говорим ли мы о количестве медсестер, работающих в больнице (две медсестры, работающие неполный рабочий день, считаются за двух медсестер или только одну?) или о богатстве сверхбогатых (является ли это богатством, которое они декларируют? налоговику, или есть способ оценить скрытые активы тоже?), важно понимать, что измеряется или подсчитывается и как.
   Удивительно, как редко мы это делаем. С годами, когда я неделю за неделей пытался вывести людей из статистического лабиринта, я понял, что многие проблемы, с которыми я сталкивался, были вызваны тем, что люди с самого начала свернули не туда. Они погрузились в математику статистического утверждения - спрашивая об ошибках выборки и допустимой погрешности, обсуждая, растет число или падает, веря, сомневаясь, анализируя, анализируя - не тратя время на то, чтобы понять первый и самый очевидный факт: Что измеряется или считается? Какое определение используется?
   Тем не менее, хотя эта ловушка распространена, она, похоже, не получила названия. Мое предложение - "преждевременное перечисление".
   Это частая тема для разговоров с моей женой. Радио, которое стоит на холодильнике, принесет в наш дом за завтраком какое-нибудь статистическое заявление - политический отрывок или драматический вывод какого-нибудь исследования. Например, "Новое исследование показывает, что дети, которые играют в жестокие видеоигры, в реальности чаще проявляют насилие". Несмотря на то, что моя жена уже двадцать лет знает о моих недостатках, моя жена никак не может избавиться от иллюзии, что у меня в голове огромная электронная таблица, полная всевозможных статистических данных. Поэтому она повернется ко мне и спросит: "Это правда?" Очень редко случается так, что я недавно исследовал вопрос и знаю ответ, но гораздо чаще я могу ответить только: "Все зависит от того, что они имеют в виду. . ".
   Я не пытаюсь моделировать какой-то радикальный философский скептицизм или раздражать свою жену. Я просто указываю, что я не совсем понимаю, что означает это утверждение, поэтому я едва ли в состоянии (пока) узнать, может ли оно быть правдой. Например, что подразумевается под "жестокой видеоигрой"? Пакман считается? Pac-Man совершает отвратительные действия, в частности, проглатывает живых существ. Или как насчет космических захватчиков? В Space Invaders нечего делать, кроме как стрелять и избегать выстрелов. Но возможно, это не совсем то, что имели в виду исследователи. Пока я не узнаю, что они имели в виду, я мало что знаю.
   А как насчет "играть"; что это значит? Возможно, исследователи заставляли детей заполнять анкеты, чтобы выявить тех, кто играет в жестокие игры по много часов в неделю. Или, может быть, они наняли несколько подопытных, чтобы они двадцать минут играли в игру в лаборатории, а затем провели какой-то тест, чтобы увидеть, стали ли они более "жестокими в реальности" - и вообще, как это определяется?
   "Многие исследования не измеряют насилие, - говорит Ребекка Голдин, математик и директор проекта статистической грамотности STATS. 6 "Они будут измерять что-то еще, например, агрессивное поведение". А само агрессивное поведение нелегко измерить, потому что его нелегко определить. Одно влиятельное исследование видеоигр - я обещаю, что не выдумываю - измеряло агрессивное поведение, предлагая людям добавлять острый соус в напиток, который кто-то другой выпил бы. Эта "парадигма острого соуса" была описана как "прямая и недвусмысленная" оценка агрессии. 7 Я не социальный психолог, так что, возможно, это разумно. Возможно. Но ясно, что, как и "ребенок", или "овца", или "няня", очевидно здравые слова, такие как "насилие" и "игра", могут скрывать много места для маневра.
   Мы должны подходить к политическим предложениям так же тщательно, как и к фактическим заявлениям о мире. Мы все знаем, что политики любят быть стратегически расплывчатыми. Они часто трубят о достоинствах "справедливости", "прогресса" или "возможности" или говорят самым раздражающим тиком из всех: "Мы предлагаем эту политику, потому что считаем, что это правильно". Но даже специфически звучащая политика может в конечном итоге иметь очень малое значение, если мы не понимаем ее утверждения. Вы хотели бы увеличить финансирование школ? Большой! Это увеличение финансирования на одного ученика после инфляции или нет?
   Например, аналитический документ, опубликованный в Великобритании в 2017 г. Лоббистская группа Brexit Leave Means Leave призвала к "пятилетнему замораживанию неквалифицированной иммиграции". 8 Это хорошая идея? Трудно сказать, пока мы не узнаем, в чем на самом деле заключается идея: к настоящему времени мы должны уметь спрашивать: "Что вы подразумеваете под словом "неквалифицированный"?" Ответ, при ближайшем рассмотрении, заключается в том, что вы неквалифицированны, если у вас нет предложения о работе с зарплатой не менее 35 000 фунтов стерлингов - уровень, который исключает большинство медсестер, учителей начальных классов, техников, помощников юристов, и химики. Это может быть хорошей политикой или плохой политикой, но большинство людей были бы удивлены, узнав, что это замораживание "неквалифицированной иммиграции" - это политика, которая предлагает исключить людей, приходящих работать учителями и медсестрами интенсивной терапии. 9 Это был не просто программный документ: в феврале 2020 года правительство Великобритании объявило о новых иммиграционных ограничениях, используя более низкий порог (зарплата в размере 25 600 фунтов стерлингов), но аналогичные формулировки в отношении "квалифицированных" и "неквалифицированных". 10
   Преждевременное перечисление - это ошибка равных возможностей: самые умеющие считать из нас могут подвергаться такому же риску, как и те, у кого кружится голова при первом упоминании дроби. В самом деле, если вы хорошо разбираетесь в числах, вы можете быть более склонны к нарезке, корреляции и регрессии, нормализации и перебазированию, без особых усилий манипулируя числами в электронной таблице или в статистическом пакете - даже не осознавая, что вы не полностью понять, к чему относятся эти абстрактные величины. Возможно, это искушение лежало в основе последнего финансового кризиса: изощренность математических моделей риска затмила вопрос о том, как именно измерялись риски и действительно ли эти измерения были чем-то, на что вы действительно хотели бы поставить свою глобальную банковскую систему. .
   Работая над More or Less , я обнаружил проблему везде. После многих лет работы с тем или иным определением эксперты, с которыми мы разговаривали, могли легко забыть, что обычный слушатель может иметь в виду совсем другое, когда слышит этот термин. То, что психолог Стивен Пинкер называет "проклятием знания", является постоянным препятствием для избавления от общение: как только вы достаточно хорошо разбираетесь в предмете, очень трудно поставить себя на место того, кто этого не знает. Мои коллеги и я не были застрахованы. Когда мы начинали исследовать некоторую статистическую путаницу, мы обычно начинали с определения определений, но поскольку мы быстро принимали их как должное, нам всегда приходилось напоминать себе, что нужно объяснять их и нашим слушателям.
  
   -
   ДАррелл Хафф сразу же указал на тот факт, что самый простой способ "солгать статистике" - это использовать вводящее в заблуждение определение. Но мы часто можем ввести себя в заблуждение.
   Рассмотрим число 39 773. Это число смертей от огнестрельного оружия в Соединенных Штатах в 2017 году (это число получено от Совета национальной безопасности и является самым последним из доступных из этого источника). Это число или что-то очень похожее повторяется каждый раз, когда в заголовках появляется массовая стрельба, хотя подавляющее большинство этих смертей не имеют ничего общего с этими мрачными зрелищами. * (Конечно, не каждая массовая стрельба попадает в заголовки новостей. Используя общепринятое определение четырех человек, убитых или раненых в результате одного инцидента, массовая стрельба в Соединенных Штатах происходит почти каждый день, и многие из них были бы далеко позади. порядок приоритетов редактора новостей.)
   "Смерть от ружья" не кажется сложной концепцией: ружье есть ружье, а мертвый есть мертвый. Опять же, как и "овцы", поэтому мы должны сделать паузу, чтобы проверить нашу интуицию. Даже год смерти, 2017, не так прост, как вы думаете. Например, в Великобритании в 2016 году резко вырос уровень убийств. Это произошло потому, что официальное расследование, наконец, постановило, что девяносто шесть человек, погибших в результате давки на футбольном стадионе в Хиллсборо, Стадион в 1989 году был незаконно убит. Первоначально считавшиеся случайными, эти смерти официально стали убийствами в 2016 году. Это крайний пример, но часто бывают задержки между смертью человека и официальной регистрацией причины смерти.
   Но большой вопрос здесь в коннотациях слова "смерть". Правда, это не двусмысленное понятие. Но мы слышим число 39 773 в тот самый момент, когда смотрим новостные кадры, показывающие вереницы машин скорой помощи и полицейских машин на фоне какой-то яркой и ужасающей бойни. Поэтому мы, естественно, связываем это с убийством или даже с массовым убийством. Фактически, около 60 процентов смертей от огнестрельного оружия в Соединенных Штатах являются самоубийствами, а не убийствами или редкими несчастными случаями. Никто не собирался вводить нас в заблуждение, заставляя думать, что убийства с применением огнестрельного оружия происходят в два с половиной раза чаще, чем это есть на самом деле. Это просто предположение, которое мы по понятным причинам делаем из контекста, в котором нам обычно представляют число.
   Заметив нашу ошибку, какие выводы мы должны сделать из нее, это другой вопрос. Его можно раскрутить для поддержки различных политических взглядов. Защитники прав на оружие будут утверждать, что это показывает, что страх перед массовыми расстрелами преувеличен. Сторонники контроля над оружием возразят, что это ослабляет распространенный аргумент лоббистов прав на оружие - что люди должны иметь возможность вооружиться, чтобы защититься от вооруженного нападающего, что не поможет, если больший риск заключается в том, что люди направят оружие против самих себя.
   Как вдумчивые читатели статистики, мы не должны спешить с выводами в любом случае. Ясность должна стоять на первом месте; защита может прийти, как только мы поймем факты.
  
   -
   ВтМы также должны помнить, что за каждой из этих 39 773 смертей от огнестрельного оружия стоит трагическая человеческая история. Мало свидетельств того, что Сталин когда-либо говорил: "Смерть одного человека - это трагедия, смерть миллионов - просто статистика", но этот афоризм отчасти повторялся на протяжении многих лет. потому что это говорит о нашем глубоком отсутствии любопытства к человеческим историям, стоящим за числами. Преждевременное перечисление - это не просто интеллектуальная ошибка. Не спрашивать, что на самом деле означает статистика, - это тоже недостаток эмпатии.
   Оставшись с мрачной темой самоубийства, на этот раз в Великобритании: "Пятая из 17-19-летних девушек, причиняющих себе вред или пытающихся покончить с собой", - кричит заголовок в " Гардиан". Далее в статье предполагается, что это может быть связано с социальными сетями, давлением, чтобы хорошо выглядеть, сексуальным насилием, давлением, чтобы хорошо сдать экзамены, трудностями с поиском работы, переездом в новый район, сокращением государственных услуг или iPad. 11 Но хотя в статье много козлов отпущения, в ней мало подробностей о том, что подразумевается под членовредительством.
   Итак, давайте обратимся к оригинальному исследованию, финансируемому правительством Великобритании и проведенному некоторыми уважаемыми исследовательскими организациями. 12 Не нужно много времени, чтобы понять, что в заголовок проскользнула ошибка, как это часто бывает с ошибками. Это неправда, что пятая часть семнадцати-девятнадцатилетних девушек причиняет себе вред или пытается покончить жизнь самоубийством. Что правда, так это то, что пятая часть из них говорят, что они сделали это на каком-то этапе - не обязательно недавно. Но . . . "сделано так". Что именно они сделали? Само исследование не более информативно, чем отчет Guardian .
   На веб-сайте Национальной службы здравоохранения перечислены различные виды самоповреждающего поведения, в том числе порезы или ожоги кожи, удары руками или пощечинами, употребление в пищу или употребление ядов, прием наркотиков, злоупотребление алкоголем, расстройства пищевого поведения, такие как анорексия и булимия, выдергивание волос, и даже чрезмерные физические нагрузки. 13 Не об этом ли думали эти молодые женщины, когда отвечали "да" на вопрос? Мы не знаем. Я спросил исследователей, что означает их вопрос; они сказали мне, что хотят "охватить весь спектр членовредительства", и поэтому не давали определения членовредительства молодым женщинам, с которыми они беседовали. Членовредительство означает то, что, по мнению опрошенных, это означает. 14
   Это нормально; нет ничего плохого в стремлении охватить как можно более широкий диапазон поведения. Было бы полезно знать, что пятая часть девочек в возрасте от 17 до 19 лет в какой-то момент вели себя так, как они субъективно считают членовредительством. Но те из нас, кто интерпретирует статистику, захотят иметь в виду, что никто другой не может точно знать, что они имели в виду. Все формы членовредительства вызывают беспокойство, но некоторые из них могут вызывать гораздо большее беспокойство, чем другие. Пьянство сильно отличается от анорексии.
   Принимая это во внимание, заголовок, объединяющий членовредительство и самоубийство, который на первый взгляд казался естественным, начинает выглядеть безответственным. Существует огромная пропасть между чрезмерными физическими упражнениями и самоубийством. И хотя это исследование показывает, что членовредительство среди молодых женщин тревожно распространено, самоубийства, к счастью, довольно редки. Из каждых 100 000 девочек в Великобритании в возрасте от пятнадцати до девятнадцати лет 3,5 убивают себя каждый год; это около семидесяти по всей стране. 15
   (Надеюсь, теперь вам интересно, что именно власти подразумевают под "самоубийством". Не всегда ясно, намеревался ли кто-то покончить с собой; иногда люди намеревались только причинить себе вред, но умерли случайно. Статистика проводит четкую грань: если ребенку 15 и более лет, смерть считается преднамеренной, до 15 лет - несчастным случаем, и, видимо, эти предположения не всегда будут отражать истину, что иногда узнать невозможно)
   Смешивать членовредительство и самоубийство тем более безответственно, потому что заголовок посвящен девочкам. Исследование действительно показало, что девочки в возрасте от 17 до 19 лет гораздо чаще, чем мальчики в возрасте от 17 до 19 лет, говорят, что нанесли себе вред, однако именно мальчики подвергаются большему риску самоубийства. Мальчики этого возраста в два раза чаще, чем девочки, совершают самоубийство.
   За каждым из этих чисел стоят ужасные трагедии. Закрепление определений жизненно важно, если мы хотим понять, что происходит и, возможно, как мы можем сделать жизнь лучше. В конце концов, именно поэтому мы собираем цифры.
  
   -
   яЯ хотел бы посвятить оставшуюся часть главы более подробному примеру, который, я надеюсь, проиллюстрирует, как мы можем попытаться продумать сложную проблему - сначала прояснив, что измеряется, и только затем разобравшись с математикой. Это важный вопрос, но также и вопрос, относительно которого многие люди имеют очень твердые убеждения, но плохо понимают связанные с ним определения. Эта проблема - неравенство. Начнем, пожалуй, с самого известного звукового фрагмента по теме.
   "Оксфам: 85 богатейших людей столь же богаты, как и самая бедная половина мира". Это был заголовок Guardian в январе 2014 года. The Independent взялась за то же исследование, опубликованное благотворительной организацией Oxfam, как и многие другие СМИ. 16 Удивительное заявление. Но что это говорит нам?
   Целью Oxfam была реклама. Они хотели производить тепло; если они и проливают свет на эту тему, то это второстепенное соображение. Это не только мое мнение: ведущий автор отчета Рикардо Фуэнтес сказал то же самое в интервью для сообщения в блоге Oxfam под названием "Анатомия убийственного факта", посвященного "самому большому дню трафика на веб-сайте Oxfam International. " 17 Сообщение в блоге фокусируется на том внимании, которое получило заявление. Но был ли этот "убойный факт" информативным или даже правдой? Позже Фуэнтес сказал Би-би-си, что его исследование "имеет недостатки, но оно было настолько хорошим, насколько это возможно".
   Я не уверен в этом. Три года спустя Oxfam настолько всесторонне пересмотрел свой анализ, что общее число миллиардеров изменилось с восьмидесяти пяти до восьми миллиардеров. Действительно ли неравенство стало в десять раз больше, миллиардеры в десять раз богаче - или бедняки мира, возможно, каким-то образом потеряли девять десятых своего богатства? Нет, такого экономического катаклизма не было. Мера Oxfam была просто очень шумным и неинформативным способом думать о неравенстве в первую очередь.
   Резкое изменение в заголовке заявления является одним из признаков того, что это может быть не очень поучительный способ думать о неравенстве. Восторженное замешательство некоторых СМИ является еще одним признаком того, насколько сбивающими с толку были цифры. В то время как The Guardian точно повторила заголовок Oxfam - восемьдесят пять человек в совокупности имеют столько же богатства, сколько беднейшая половина мира - Independent опубликовала инфографику, заявив, что восемьдесят пять самых богатых людей имеют столько же богатства, сколько весь остальной мир вместе взятый. . (Трейлер к документальному фильму BBC о сверхбогатых повторил ошибку.) Это даже близко не то же самое утверждение, хотя вам, возможно, придется дважды подумать, почему.
   Если подумать дважды не помогло: почти все мировое богатство не принадлежит ни беднейшей половине мира, у которой мало или ничего, ни богатейшим восьмидесяти пяти (или восьми?) ультрамиллиардерам. Он находится с несколькими сотнями миллионов преуспевающих людей посередине. Вы вполне можете быть одним из них. The Independent и BBC перепутали "богатство беднейшей половины" и "богатство всех, кто не является миллиардером". Эта, казалось бы, незначительная путаница возникает между суммой менее 2 триллионов долларов и суммой более 200 триллионов долларов. Недостаточное размышление о точном заявлении привело к стократной ошибке.
   Великолепно демонстрируя статистическое недоумение, The Independent также объявила, что "85 самых богатых людей - 1%" имеют такое же состояние, как "остальный мир - 99%". Это означает, что население мира составляет 8500 человек. Если предыдущее утверждение было стократной ошибкой, то это почти в миллион раз меньше.
   На безнадежных путаницах " Индепендента " стоит остановиться. на мгновение. Они напоминают нам, как легко нашим эмоциям убежать вместе с нами. Есть люди с экстраординарным, ошеломляющим воображение состоянием. Есть люди, у которых ничего нет. Это нечестно. И когда мы начинаем злиться на несправедливость, мы рискуем перестать думать. The Independent перепутала почти 8 миллиардов человек с 8500 человек. Он перепутал богатство беднейшей половины мира с богатством всех, кроме самых богатых восьмидесяти пяти человек. Это смехотворные ошибки, но, как показал нам Авраам Бредиус, когда мы перестаем думать и начинаем чувствовать, смехотворные ошибки обнаруживаются очень быстро.
   Это хорошее маленькое напоминание всем нам остановиться и подумать на мгновение. Не должно быть слишком сложных вычислений, чтобы понять, что кем бы ни был "1%", их более восьмидесяти пяти.
   Я не могу винить Oxfam, организацию, занимающуюся агитацией и сбором средств, в поиске самых сенсационных заголовков. Я также не возлагаю на них ответственность за тот факт, что это заявление спровоцировало всевозможные лажи со стороны СМИ.
   Остальные из нас, однако, могли бы предпочесть некоторую ясность. Итак, вернемся к чертежной доске, и начнем с четкого понимания того, что измеряется и как.
  
   -
   Втизмеряется чистое богатство, то есть такие активы, как дома, акции и наличные деньги в банке, за вычетом любых долгов. Если у вас есть дом стоимостью 250 000 долларов с ипотекой на 100 000 долларов, это 150 000 долларов чистого богатства.
   Расчеты Oxfam, на которых был основан заголовок, взяли наилучшую доступную оценку общего чистого богатства беднейшей половины мира (собранную исследователями, оплачиваемыми банком Credit Suisse) и сравнили ее с наилучшей доступной оценкой общего богатства. принадлежащий главные мультимиллиардеры (согласно газетным спискам богачей). 18 Они обнаружили, что нужно подсчитать только восемьдесят пять богатейших миллиардеров, чтобы превзойти общее богатство беднейшей половины мира, около 2,4 миллиарда взрослых (исследователи Credit Suisse не учитывали детей).
   Но действительно ли чистое богатство говорит нам о многом? Скажем, вы покупаете хороший спортивный автомобиль за 50 000 долларов с кредитом в 50 000 долларов. В тот момент, когда вы уезжаете на нем со стоянки, спортивный автомобиль теряет в цене несколько тысяч долларов, и ваше состояние только что падает. Если вы только что закончили степень магистра делового администрирования, юридическую или медицинскую школу и заработали долг в несколько сотен тысяч долларов, ваш чистый капитал намного ниже нуля. Но в финансовом отношении молодой врач, скорее всего, будет чувствовать себя намного комфортнее, чем молодой фермер, даже если врач по уши в долгах, а фермер владеет тощей коровой и ржавым велосипедом за 100 долларов. *
   Чистое богатство - отличный способ измерить богатство, но не такой хороший способ измерения бедности. У многих людей ноль или меньше нуля. Некоторые из них обездолены; другие, как младший врач, будут в порядке.
   Еще одна проблема заключается в том, что, сложив все эти нули и отрицательные числа, вы никогда не получите положительное число. В результате копилка моего маленького сына стоит больше, чем активы самого бедного миллиарда людей в мире, вместе взятые, потому что миллиард нулей и отрицательных чисел никогда не превысят примерно 15 долларов, которые у него были, когда мы в последний раз все это считали. вверх. Означает ли это, что мой сын богат? Нет. Демонстрирует ли это, что нищета носит эндемический характер? Ну нет, не напрямую. Тот факт, что более миллиарда человек не имеют богатства, поразителен, но неясно, может ли попытка сложить все эти нули сказать нам гораздо больше. Я не уверен, что это нам что-то говорит, кроме того, что миллиард раз ноль равен нулю.
   Теперь, когда мы избежали преждевременного перечисления - спешим на работу с числами, прежде чем мы действительно поймем, что эти числа должны означать - это идеальное время для легкой математики, которая может быть чудесно проясняющей.
   Глядя на отчет Global Wealth Report от Credit Suisse, источника заявлений Oxfam, мы можем поиграть с некоторыми из этих цифр, чтобы пролить больше света на эту тему. *
   • Сорок два миллиона человек имеют более миллиона долларов каждый, а в совокупности владеют примерно 142 триллионами долларов. Некоторые из них миллиардеры, но большинство таковыми не являются. Если у вас есть хороший дом без ипотеки в таком месте, как Лондон, Нью-Йорк или Токио, этого вполне может быть достаточно, чтобы включить вас в эту группу. Так же как и право на хорошую частную пенсию. * 19 К этой группе относится почти 1 процент взрослого населения мира.
   • Четыреста тридцать шесть миллионов человек, имеющих более 100 000 долларов, но менее миллиона, в совокупности владеют еще 125 триллионами долларов. К этой второй группе относится почти 10 процентов взрослого населения мира.
   • Эти две группы в совокупности владеют большей частью наличных денег.
   • Еще один миллиард человек имеет более 10 000 долларов, но менее 100 000 долларов; среди них они владеют примерно 4 триллионами долларов.
   • Остальные 3,2 миллиарда взрослых имеют только 6,2 триллиона долларов, то есть в среднем менее 2000 долларов на каждого. Многие из них имеют гораздо меньше, чем в среднем.
   Грубо говоря, самые богатые полмиллиарда людей владеют большей частью денег в мире, а остальные - следующим миллиардом. горстка из восьмидесяти пяти ошеломляюще богатых супермиллиардеров по-прежнему всего лишь горстка, поэтому им принадлежит менее 1 процента от этого общего количества. Все это, как мне кажется, говорит нам о распределении активов гораздо больше, чем широко повторяемый "убийственный факт", говорящий о неравенстве в богатстве и игнорирующий почти все богатства мира. И в то время как цель Oxfam, по понятным причинам, состоит в том, чтобы производить такие сногсшибательные факты, чтобы привлечь внимание и собрать деньги, моя цель состоит в том, чтобы понять нашу планету и наше общество. Эти факты были легко доступны в Интернете; это был вопрос дополнительного клика или двух. Чтобы найти их, потребовалось всего пара минут и любопытство к миру.
  
   -
   Апо крайней мере, Oxfam было ясно, что речь идет о имущественном неравенстве. Часто мы слышим, как кто-то делает расплывчатое утверждение типа "неравенство возросло", и мы даже не можем об этом догадаться: неравенство чего, между кем и как измеряется?
   Возможно, они говорят о имущественном неравенстве, прочитав статистику Oxfam, которая обновила число миллиардеров с восьмидесяти пяти до восьми. Или, возможно, они имеют в виду неравенство доходов. Если вы хотите понять, как люди живут и что они могут потреблять изо дня в день, неравенство доходов - более естественный предмет для изучения. То, что мы едим, что мы носим и как мы живем, как правило, связано не с нашим богатством, а с регулярным доходом от зарплаты, пенсии, выплат от государства или прибыли от малого бизнеса. Очень немногие люди имеют достаточно средств, чтобы финансировать свой образ жизни исключительно за счет процентных платежей, поэтому, если мы хотим понять, как неравенство проявляется в повседневной жизни, имеет смысл смотреть на доход, а не на богатство. Еще одно преимущество рассмотрения дохода заключается в том, что нам не нужно сталкиваться с абсурдностью предположения, что обычный школьник и его копилка богаче, чем миллиард людей вместе взятых.
   Если мы посмотрим на неравенство доходов, неравенство между кем? Ответ очевиден: между богатыми и бедными. Но есть и другие возможности: можно рассмотреть неравенство между странами, или между этническими группами, или между мужчинами и женщинами, или между пожилыми и молодыми, или между различными регионами внутри страны.
   Но даже после того, как мы остановились на рассмотрении неравенства доходов, а также между высокооплачиваемыми и низкооплачиваемыми, остается вопрос: как измеряли ?
   Вот несколько возможностей. Вы можете сравнить медианный доход (доход человека, находящегося прямо в середине распределения) с доходом десятого процентиля (доход человека, находящегося в самом низу распределения доходов). Это называется соотношением 50/10, и оно показывает, как обстоят дела у бедных по сравнению со средним классом.
   В качестве альтернативы вы можете посмотреть на долю дохода 1% самых высокооплачиваемых людей - достойный показатель того, как живут не только миллиардеры, но и миллионеры. Вам не нужно делать это самостоятельно; аналитические центры и ученые сделали эти расчеты, и их обычно легко найти в Интернете. 20
   Обе эти меры, кажется, говорят нам что-то важное. Но что, если они конфликтуют? Представьте себе страну, в которой доход 1 процента населения с самыми высокими доходами резко вырос, и в то же время произошло сокращение неравенства ниже по шкале доходов, поскольку соотношение 50/10 сократилось, и более бедные домохозяйства догнали тех, кто живет в достатке. Если богатые становятся богаче, но бедные тоже становятся богаче по отношению к медиане, увеличилось ли неравенство? Или упал? Или немного того и другого?
   Это может показаться милым гипотетическим вопросом, но, как оказалось, он описывает ситуацию в Соединенном Королевстве в период с 1990 по 2017 год. После уплаты налогов доля верхнего 1 процента в доходах увеличилась, но неравенство среди домохозяйств с более низким доходом сократилось по мере роста бедности. домохозяйства, как правило, догоняли домохозяйства со средними доходами. это неловко история для тех, кто хочет получить простой ответ, но в сложном мире не следует ожидать, что статистика всегда будет аккуратной.
   Несколько лет назад меня пригласили стать специалистом по данным на теледебатах о неравенстве в Великобритании. Шоу представляло собой грандиозное часовое специальное мероприятие перед аудиторией в студии, во время которого различные знаменитости обсуждали, почему неравенство в Великобритании имеет значение. В первых обсуждениях с командой разработчиков программы я указал им на Всемирную базу данных о неравенстве, ресурс, который изначально был создан экономистами Тони Аткинсоном и Томасом Пикетти. Пикетти, конечно же, был автором суперзвезды " Капитала в двадцать первом веке " ; Сэр Тони, умерший в 2017 году, был одним из его академических наставников. Оба они выступали за жесткие перераспределительные налоги и широкомасштабное государственное вмешательство в экономику. Как и многие экономисты, я довольно осторожно отношусь к такой политике, но все же рекомендовал их базу данных. Они были просто ведущими мировыми экспертами.
   Все казалось хорошо, но за несколько дней до шоу у меня был неловкий телефонный разговор с одним из съемочной группы. Я мимоходом упомянул, что доля дохода до налогообложения 1% самых богатых людей за последние несколько лет несколько снизилась. Как мы видели, это ни в коем случае не единственный способ измерения неравенства, но Пикетти и Аткинсон любят подчеркивать этот показатель, и он показался хорошей отправной точкой: он был четким, строгим и легко объяснялся по телевизору. Встревоженная, она сказала мне, что вся программа основана на предпосылке о том, что неравенство увеличилось после финансового кризиса 2007-2008 годов . Почему они решили, что это правда? Данные были четкими: в 2008 году у 1 процента самых богатых людей было 12 процентов и рост дохода до налогообложения, но кризис отбросил этот показатель обратно к 10 или 11 процентам. * Вряд ли это было удивительно: масштабный финансовый кризис, скорее всего, временно ударит по доходам высокооплачиваемых людей, таких как банкиры, юристы и представители корпораций. руководители. Помните, это были данные, собранные двумя экономистами левого толка, которые были бы первыми в очереди, чтобы осудить последствия жадности банкиров или государственных сокращений.
   о росте неравенства только что показалась телепродюсерам похожей на правду. Возможно, они просмотрели данные, которые я рекомендовал, и нашли в них какой-то изъян. Возможно, они нашли какую-то другую меру, которая, по их мнению, была лучше. Но из моего разговора сложилось сильное впечатление, что съемочная группа просто не посмотрела те данные, которые я им рекомендовал. Я надеюсь, что это не так, потому что требуется особое отсутствие любопытства, чтобы быть в состоянии создать амбициозную телепрограмму, не потратив девяносто секунд или около того, необходимых для проверки того, верна ли предпосылка шоу на самом деле.
   Я извинился и не участвовал.
  
   -
   Статистиков иногда увольняют как счетчики бобов. Насмешливый термин вводит в заблуждение, а также несправедлив. Большинство концепций, имеющих значение в политике, не похожи на бобы; их не только трудно сосчитать, но и трудно определить. Как только вы поймете, что вы имеете в виду под словом "боб", сам подсчет зёрен может стать более лёгким. Но если мы не понимаем определения, то нет смысла смотреть на цифры. Мы обманули себя еще до того, как начали.
   Тогда решение: спросите, что подсчитывается, какие истории стоят за статистикой. Естественно думать, что навыки, необходимые для оценки чисел, связаны с числами - понимание того, как вычислить процент или как отделить ваши миллионы от ваших миллиардов от ваших миллионов. Это вопрос математики, не так ли?
   Я надеюсь, что за последние несколько страниц мы узнали, что истина более тонкая, но в некотором смысле более легкая: наша путаница часто заключается не столько в цифрах, сколько в словах. Прежде чем мы выясним, повысилась ли зарплата медсестер, сначала выясним, что подразумевается под словом "медсестра". Прежде чем оплакивать распространенность членовредительства среди молодых людей, остановитесь и задумайтесь, знаете ли вы, что подразумевается под термином "самовредительство". Прежде чем сделать вывод, что неравенство резко возросло, спросите: "Неравенство чего ?" Требуя краткого и резкого ответа на вопрос "Увеличилось ли неравенство?" не только несправедливо, но и странно нелюбопытно. Если вместо этого мы проявляем любопытство и задаем правильные вопросы, более глубокое проникновение в суть находится в пределах легкой досягаемости. достигать.
   ПРАВИЛО ЧЕТВЕРТОЕ
  
   Сделайте шаг назад и наслаждайтесь видом
   Самыми недолговечными существами на Диске были подёнки, которые едва выживали в течение двадцати четырёх часов. Двое старейших бесцельно петляли по водам форелевого ручья, обсуждая историю с младшими участниками вечернего вылупления.
   "Теперь у тебя не такое солнце, как раньше", - сказал один из них.
   - Ты прав. У нас было правильное солнце в старые добрые часы. Все было желтое. Ничего из этого красного.
   - И выше тоже.
   "Это было. Ты прав."
   • Терри Пратчетт, Человек-Жнец
   ТГазеты опубликовали тревожное сообщение для лондонцев в апреле 2018 года:
   "Уровень убийств в Лондоне впервые в истории выше, чем в Нью-Йорке!" Заголовки превратились в рассказ о взбесившихся бандах. И если мы на мгновение отвлечемся от того, что само определение "убийства" различается по обе стороны Атлантики, это утверждение также будет совершенно верным. В В феврале 2018 года в Нью-Йорке было совершено четырнадцать убийств, а в Лондоне - пятнадцать. 1
   Но что мы должны заключить? Ничего такого.
   Мы не должны делать никаких выводов, потому что сама по себе эта пара цифр говорит нам очень мало. Если мы хотим понять, что происходит, нам нужно сделать шаг назад и взглянуть на ситуацию шире.
   Вот несколько фактов, которые стоит знать об убийствах в Лондоне и Нью-Йорке. В 1990 году в Лондоне было совершено 184 убийства, а в Нью-Йорке - 2262 человека, что более чем в десять раз больше. Именно с учетом этого образа Нью-Йорка как смертоносного места лондонцы встревожены мыслью о том, что они могли стать такими же прогнившими, как Большое Яблоко. Но с 1990 года количество убийств в Лондоне не увеличилось, а упало. В 2017 году в Лондоне было совершено 130 убийств, в том числе десять человек погибли в результате терактов. В Лондоне в 1990 году было безопасно, а сегодня стало немного безопаснее. Что касается Нью-Йорка, то в 2017 году количество убийств упало до 292. Это означает, что Нью-Йорк по-прежнему опаснее Лондона, но намного, намного безопаснее, чем в 1990 году.
   (На самом деле нам следует смотреть на количество убийств на миллион человек, а не на общее количество убийств, но население Нью-Йорка и Лондона одинаково, так что давайте не будем об этом беспокоиться.)
   Теперь, когда в Нью-Йорке намного безопаснее, очень редко бывает хороший месяц, а в Лондоне - плохой, и ежемесячное количество убийств в Нью-Йорке падает ниже, чем в Лондоне. Дело в том, что цифры со временем имеют тенденцию немного увеличиваться и уменьшаться. *
   Таким образом, хотя газетные заголовки и верны, они скорее уводят нас от истины, чем приближают к ней: новости хорошие, а не плохие; Лондон стал безопаснее, а не опаснее; и Лондон остается более безопасным, чем быстро улучшающийся Нью-Йорк. Мы получаем реальную историю только с контекстом.
  
  
   -
   яВ 1965 году два норвежских социолога, Йохан Галтунг и Мари Руге, сделали интересное наблюдение: то, что считается "новостью", во многом зависит от частоты, с которой мы обращаем внимание. 2 Если средства массовой информации знают, что большая часть их аудитории заходит в гости каждый день или каждые несколько часов, они, естественно, расскажут нам о наиболее привлекающем внимание событии, которое произошло за это время.
   Рассмотрим финансовые новости. Существует большая разница между непрерывным освещением бизнеса Bloomberg TV, ежедневным ритмом газеты Financial Times (мой работодатель) и еженедельным обзором The Economist , даже если эти три издания одинаково интересуются бизнесом, экономикой, и геополитика. Bloomberg может уловить резкие движения рынка за последний час. Те же ходы не заслуживают упоминания в The Economist. Еженедельно, ежедневно, ежечасно - метроном новостных часов меняет саму природу новостей.
   А теперь представьте гораздо более медленный ритм новостей: скажем, двадцатипятилетняя газета. Что бы сказал последний выпуск? Он будет наполнен обновлениями, как обнадеживающими, так и мрачными; он описывал бы подъем Китая, Всемирной паутины и смартфонов, появление "Аль-Каиды" и крах Lehman Brothers. Можно написать небольшую статью о преступности, в которой будет отмечено, что количество убийств в Лондоне сократилось, но не так сильно, как в Нью-Йорке. Никто не пожалеет ни слова о том, что Лондон переживает массовые убийства; такое наблюдение могло иметь смысл только в быстро меняющихся СМИ.
   Как насчет пятидесятилетней газеты? Макс Розер, молодой экономист, создавший веб-сайт "Наш мир в данных", предложил эту идею, вдохновленную Галтунгом и Руге. Розер представляет себе газету, издававшуюся в 1918, 1968 и 2018 годах. Темы, которые казались потрясающими для ежедневных газет того времени, могли вообще не упоминаться, в то время как огромные изменения в мире кричали с первых полос. 3
   Что бы написала первая полоса пятидесятилетней газеты в 2018 году? Одной из возможностей может быть история о чем-то, чего не было: "Фу! Мир избегает ядерного Армагеддона!" Читатели газеты 1968 года с тревогой прочитали бы о том, как за предыдущие три десятилетия атомная бомба была изобретена, разработана, применена против Японии с катастрофическими последствиями, а затем заменена обширными арсеналами гораздо более мощных водородных бомб, и как сверхдержавы неоднократно заигрывал с ядерным конфликтом - в войне в Корее, во время кубинского ракетного кризиса и не раз из-за Берлина. Для читателя, взявшего в руки газету в 2018 году впервые с 1968 года, было бы большой новостью, что холодная война просто закончилась без какого-либо обмена ядерными ударами, даже если бы ни одна ежедневная газета тем временем не соблазнилась с заголовком "Сегодня не было сброшено ни одной водородной бомбы".
   Или, может быть, редакторы напишут статью об изменении климата. Поскольку ранние исследования парникового эффекта, вероятно, не заслуживали бы упоминания в выпуске 1968 года, газете 2018 года пришлось бы начинать с объяснения основной проблемы: сжигание ископаемого топлива, такого как газ, нефть и уголь, приводит к изменению состав атмосферы таким образом, что помогает ей удерживать тепло. (Заголовок: "Гах! Сжигание угля оказалось ужасной идеей!") Это объяснение можно было бы проиллюстрировать тревожным графиком, показывающим повышение глобальной температуры.
   Изменение климата - это сложная вещь, о которой можно сообщить в краткосрочной перспективе. Ежегодно глобальные температуры скачут вверх и вниз; вы можете найти почти столько же лет, когда они упали, как и когда они поднялись, что является сырьем для производства сомнений. Однако пятидесятилетняя газета ясно сообщает мрачные новости: с 1960-х годов температура повысилась примерно на 0,75 ўC (1,35 ўF), в зависимости от того, на какое именно измерение температуры вы смотрите и между какими годами. 4 Увы, с правильного ракурса тенденция очевидна, планета нагревается.
   Как насчет столетней газеты? Перспектива меняется опять таки. Думая о читателях, которые в последний раз читали газету в 1918 году, вы можете предложить передовую историю о чуде безопасного детства: "Детская смертность падает в восемь раз!" Представьте себе школу, предназначенную для приема ста пятилетних детей, случайно выбранных при рождении со всего мира. В 1918 году только шестьдесят восемь детей пришли бы на первый день в школу; тридцать два умерли бы, не дожив до пяти лет. Это не было какой-то временной катастрофой из-за страшной войны 1914-18 годов или глобальной эпидемии гриппа 1918 года: в 1900 году статистика была бы еще хуже. Теперь девяносто шесть детей благополучно заканчивают свой первый год в школе; всего четверо умирают, не дожив до школьного возраста. Помните, что они выбраны со всего мира, включая самые бедные, самые изолированные и самые раздираемые конфликтами страны. Это поразительный прогресс. 5
   Для двухсотлетней газеты редакция могла бы принять еще одну точку зрения: "Большинство людей не бедны!" Конечно, бедняков по-прежнему много - от 600 до 700 миллионов сейчас живут в условиях, которые мы называем крайней нищетой, согласно определению Всемирного банка, менее чем на 1,90 доллара в день. Это недалеко от каждого десятого населения мира. Но в начале девятнадцатого века почти все - девятнадцать человек из двадцати - жили в такой нищете. Это замечательный прогресс, и он становится очевидным, только если мы делаем шаг назад и меняем нашу перспективу.
  
   -
   СДо сих пор я говорил о перспективе в основном с точки зрения времени. Мы можем получить полезный контекст и из других видов сравнения.
   Давайте вернемся к нашему конкретному исследованию неравенства доходов из предыдущей главы, где мы узнали, что существует множество возможных способов его измерения, например, соотношение 50/10 или доля доходов 1 процента самых богатых людей. Что, если бы мы могли создать некую составную меру, обобщающую все распределение доходов? Эти составные меры существуют, и мы уже упоминали самый известный - коэффициент Джини, названный в честь итальянского статистика начала двадцатого века Коррадо Джини.
   Как и любой другой показатель неравенства, коэффициент Джини не говорит нам всего. В глобальном масштабе коэффициент падает, то есть доходы становятся более равными. Это связано с тем, что многие прежде очень бедные люди, многие из которых жили в Китае и Индии, стали намного богаче - и в математических расчетах, которые используются для расчета коэффициента Джини, он перевешивает рост неравенства в верхней половине шкалы доходов. богатые оставляют за собой умеренно обеспеченных. 6 Ни один номер не мог передать все это. Но коэффициент Джини элегантно отражает опыт всех людей с разным уровнем дохода. Перемещение доллара от миллиардера к миллионеру не изменит долю верхнего 1 процента дохода, поскольку этот доллар остается в руках кого-то из верхнего 1 процента. Но перемещение доллара от более богатого человека к более бедному, независимо от того, насколько богатым или бедным может быть каждый из них, уменьшит коэффициент Джини.
   Однако одна большая проблема с коэффициентом Джини заключается в том, чтобы интуитивно понять, что он на самом деле означает. Достаточно легко представить себе страну с нулевым коэффициентом Джини - там все получают абсолютно одинаковый доход. Точно так же мы легко можем представить себе страну, в которой коэффициент Джини равен 100 % - там деспотичный президент присвоил себе все доходы, а все остальные не получают ровно ничего. Но каково было бы жить в стране, где коэффициент Джини составляет, скажем, 34 процента?
   Как оказалось, если вы живете в Великобритании, вы можете ответить на этот вопрос. 7 Но даже специалист по распределению доходов, вероятно, поймет коэффициент Джини в 34 процента только в отношении коэффициентов Джини других стран. Например, в Китае 50, в США 42, в Финляндии 25. В глобальном масштабе, включая всех, кто живет в беднейших странах к югу от Сахары и в самых богатых нефтегосударствах, коэффициент дохода Джини составляет 65 процентов, что выше, чем в любой отдельной стране. 8
   Но мы можем получить еще лучшее интуитивное представление о том, что означает коэффициент Джини, выполнив тот же расчет для вещей, отличных от дохода. Возьми саму жизнь. Как и доход, жизнь распределяется неравномерно. Некоторые младенцы умирают почти сразу после рождения; другие живут сто лет. Но эти крайности относительно необычны: большинство людей живут не менее шестидесяти лет, и немногие живут более девяноста. Таким образом, можно было бы ожидать, что глобальный коэффициент Джини ожидаемой продолжительности жизни будет довольно низким, и он составляет менее 20 процентов.
   Как насчет роста взрослых? У всех нас есть интуитивное ощущение того, как мало это меняется, поэтому это может быть еще одним полезным ориентиром. Если мои предварительные расчеты верны, коэффициент Джини составляет менее 5 процентов.
   Для газетной колонки я однажды рассчитал коэффициент Джини недавней сексуальной активности в Великобритании среди 35-44-летних. Я знаю, вам любопытно: это 58 процентов, что намного выше, чем доход Джини в Великобритании, составляющий 34 процента. 9 Стоит ли удивляться тому, что он выше дохода Джини? Я не уверен. Но это. Кажется, что десятикратный разрыв в сексуальной активности - когда один человек занимается сексом раз в месяц, а другой - десять раз в месяц, - встречается гораздо чаще, чем десятикратный разрыв в доходах. Десятикратный разрыв в продолжительности жизни - столетний человек и ребенок, который умирает в возрасте десяти лет, - к счастью, встречается еще реже. Десятикратный разрыв во взрослом росте? Неслыханно даже в книгах рекордов.
  
   -
   АЕще один способ отступить и насладиться видом - дать себе ощущение масштаба. Столкнувшись со статистикой, просто спросите себя: "Это большое число?" Создатели More or Less , Майкл Бластлэнд и Эндрю Дилнот, имели привычку задавать этот скромный, но важный вопрос. 10
   Возьмем, к примеру, заявление о том, что строительство стены на границе между Соединенными Штатами и Мексикой, построенной Дональдом Трампом, обойдется в 25 миллиардов долларов. Это большое число? Это, конечно, звучит грандиозно, но чтобы действительно понять число, с которым вам нужно что-то сравнить. Например, оборонный бюджет США составляет немногим менее 700 миллиардов долларов, или 2 миллиарда долларов в день. Стена будет финансировать около двух недель военных операций США. Или, альтернативно, стена будет стоить около 75 долларов на человека: в США проживает около 325 миллионов человек, а 25 миллиардов долларов разделить на 325 миллионов - это примерно 75 долларов. * Большое число? Небольшое количество? Вы можете судить об этом, но я предполагаю, что ваше суждение будет более обоснованным после этих сравнений.
   Эндрю Эллиотт - предприниматель, которому так нравится этот вопрос, что он опубликовал книгу под названием "Это большое число?". - предполагает, что мы все должны держать в голове несколько "эталонных чисел", чтобы их можно было легко сравнивать. 11 Несколько примеров:
   • Население США составляет 325 миллионов человек. Население Соединенного Королевства составляет 65 миллионов человек. Население мира составляет 7,5 миллиардов человек.
   • Назовите любой конкретный возраст (до шестидесяти лет). В Великобритании около 800 000 человек этого возраста. Если полис касается, например, всех трехлеток, то их 800 000. В США проживает около 4 миллионов человек любого определенного возраста (младше шестидесяти лет).
   • Расстояние вокруг Земли: 40 000 километров или 25 000 миль. Он варьируется в зависимости от того, идете ли вы вокруг полюсов или вокруг экватора, но не сильно.
   • Поездка из Бостона в Сиэтл: 3000 миль.
   • Длина кровати: 2 метра (или 7 футов). Как отмечает Эллиотт, это помогает визуализировать размер комнаты: сколько в ней кроватей?
   • Валовой внутренний продукт США: около 20 триллионов долларов (или 20 000 миллиардов долларов). Это много стен, если вы действительно хотите их потратить.
   • 100 000 слов: длина романа среднего размера.
   • 1454 фута: высота Эмпайр Стейт Билдинг до кончика. (Это также около 102 историй.)
   Лично мне нравится держать в голове несколько таких чисел. Я гик в этом плане. И я обнаружил, что чем больше у меня ориентиров, тем больше смысла имеют все остальные ориентиры. Но правда в том, что нам не нужно запоминать ни одно из этих чисел. Мы можем найти любой из них в любом количестве авторитетных источников, используя любой справочник или подключение к Интернету, и во многих случаях в любом случае стоит перепроверить.
   Когда у нас есть несколько ориентиров, их легко использовать. Вы можете сравнивать одно с другим (этот отчет из 10 000 слов кажется длинным, но обычный роман в десять раз длиннее), или вы можете разделить одно на другое (оборонный бюджет США составляет более 2000 долларов на одного американца в год). Запомните или найдите несколько удобных чисел, а затем выполните простые арифметические действия - с помощью калькулятора, если хотите. Это не сложно. Но это замечательно освещает. *
  
   -
   яБыло бы хорошо, если бы нам не приходилось этого делать - если бы мы могли полагаться на средства массовой информации, которые предоставляют нам статистику, чтобы они также услужливо предоставили весь контекст и перспективу, которые нам нужны, чтобы понять их. Лучшие действительно попытаются это сделать. Но контекст и перспектива никогда не будут на первой странице в верхней части страницы.
   Мы видели одну причину этого: нашу частоту взаимодействия. Всплеск ежедневной газеты, заглавная статья в телевизионном бюллетене и главная статья на веб-сайте будут сосредоточены на наиболее драматических, увлекательных и значимых событиях, поскольку типичный потребитель новостей в последний раз регистрируется за несколько часов до этого. . Некоторые медиакритики считают, что есть еще одна причина, по которой средства массовой информации не акцентируют внимание на контексте и перспективе: людей привлекают плохие новости. Ганс Рослинг, соавтор книги Factfulness и замечательный борец за более реалистичное представление о мире, основанное на достоверных данных, называет это "инстинктом негативизма". И, как правило, новости легче представить плохими, если вы опускаете контекст.
   Я с осторожностью отношусь к идее, что мы предвзято относимся к плохим новостям, потому что в целом мы склонны быть довольно оптимистичными; Психолог Тали Шарот считает, что 80 процентов из нас страдают от "склонности к оптимизму", систематически переоценивая свое долголетие, свои карьерные перспективы и свои таланты, не замечая при этом риска болезни, некомпетентности или развода. 12 Даниэль Канеман, лауреат Нобелевской премии и один из отцов поведенческой экономики, называет самоуверенность "наиболее значительным из когнитивных искажений". 13 Во многих отношениях мы, люди, на самом деле довольно позитивные существа - возможно, иногда даже слишком позитивные.
   Более правдоподобное объяснение состоит в том, что нас привлекают неожиданные новости, а неожиданные новости чаще бывают плохими, чем хорошими. 14 Если бы средства массовой информации были склонны только к негативу, можно было бы ожидать, что они будут регулярно сообщать, скажем, о смертях, связанных с курением. В 10 раз больше жителей США умерло от болезней, связанных с курением, чем от терроризма в сентябре 2001 года, когда произошел самый смертоносный террористический акт в истории страны. 15 Даже еженедельный журнал мог бы честно отметить в конце той ужасной недели, что сигареты убили больше людей, чем "Аль-Каида". Газеты игнорировали случаи смерти от сигарет, потому что были склонны шокировать.
   Конечно, шокирующие новости могут быть положительными. Но психолог Стивен Пинкер утверждал, что хорошие новости, как правило, раскрываются медленно, в то время как плохие новости часто более внезапны. 16 Звучит правильно - ведь быстрее снести что-то, чем построить. Следуя мысленному эксперименту, который великий психолог Амос Тверски однажды провел с молодым Пинкером, 17 представьте самое лучшее, что может случиться с вами сегодня. Вы могли бы выиграть в лотерею, я полагаю. (Неужели это хорошая новость?) Есть и другие моменты, когда может произойти что-то чудесное: вы могли надеяться на ребенка после многих месяцев бесплодных попыток, и, наконец, тест на беременность дает положительный результат; вы могли подать заявку на повышение по службе или место в университете, и вы его получили. Но для большинства людей в большинстве дней возможность резкого и неожиданного улучшения жизни довольно ограничена. Жизнь уже хороша для многих людей; когда жизнь нехороша, скорее всего, она будет улучшаться медленно, а не благодаря какому-то внезапному чуду.
   Но возможность какого-то драматического поворота к худшему? Это легко представить. У вас или вашего близкого может быть диагностирован рак, вы можете быть сбиты грузовиком или подвергнуты жестокому нападению. Ваш дом могут ограбить или сжечь. Вас могут уволить с работы. Вас могут обвинить в преступлении, которого вы не совершали. Вы можете обнаружить, что у вашего партнера роман или он хочет развестись. Мне не пришлось долго думать, чтобы изложить эти идеи, и я уверен, что вы могли бы добавить больше, не вспотев - иначе, возможно, холодный пот лопнул бы слишком быстро. Список катастроф можно продолжать до бесконечности.
   Поэтому, когда средства массовой информации хотят привлечь наше внимание, они ищут истории, которые являются новыми и неожиданными в краткосрочной перспективе, и эти истории, скорее всего, будут плохими, чем хорошими.
   Необходимость привлечь внимание также искажает тактику политиков, благотворительных организаций и других участников кампаний. Они знают, что если хотят попасть в заголовки, им нужно делать неожиданные заявления. Например, в мае 2015 года британские СМИ опубликовали тревожные новости о росте числа инсультов среди людей среднего возраста; этот вывод был основан на официальной статистике, представленной Ассоциацией по борьбе с инсультом, глава которой Исполнительный директор прокомментировал: "Вызывает тревогу рост числа людей, перенесших инсульт в трудоспособном возрасте". 18 К счастью, это неверно. Инсульты становятся все реже благодаря улучшенному питанию, лучшему лечению и кампаниям по информированию общественности; но те же кампании по информированию общественности побуждали людей обращаться в больницу при первых признаках легкого инсульта. В результате количество госпитализаций по поводу инсульта у молодых людей увеличилось - или "взлетело вверх", как выразилась Ассоциация инсультов, - и Ассоциация инсультов была в курсе событий. Хорошая новость заключается в том, что заболеваемость инсультом в Великобритании уже давно неуклонно и существенно снижается в большинстве возрастных групп. Но как можно было заметить Ассоциацию инсульта с такой историей? И если его не заметят, он не сможет собрать деньги.
   Или возьмем жалобу Oxfam в конце 2016 года на то, что "весьма успешная борьба с глобальной бедностью сильно теряется в одной важной области - в сознании людей. Новый глобальный опрос. . . показывает, что 87% людей во всем мире считают, что глобальная бедность либо осталась прежней, либо ухудшилась за последние 20 лет, когда верно как раз обратное - она сократилась более чем вдвое". 19 Этот пресс-релиз не привлек такого внимания, как тот, который мы обсуждали в предыдущей главе, в котором говорилось, что восемьдесят пять человек (или восемь?) владеют таким же богатством, как половина мира (или все остальные ?). Когда заголовки попадают в заголовки алармистских пресс-релизов, неудивительно, что люди думают, что положение мира ухудшается.
   В Великобритании людей не слишком беспокоят такие проблемы, как иммиграция, подростковая беременность, преступность и безработица в их собственных регионах, но они глубоко обеспокоены этими проблемами в стране в целом. Аналогичные результаты получаются, если вы спросите людей об их личном положении на работе и их взглядах на экономику своей страны: большинство людей думают, что все хорошо для них лично, но беспокоятся об обществе, в котором они живут. 20 Предположительно, это потому, что мы лично переживаем наши собственные места, но мы полагаемся на новости для получения информации о более широком мире. "Инстинкт негатива" может и не быть движущей силой негатива в новостях, но, безусловно, является его результатом.
  
   -
   яВ 1993 году Мартин Льюис, в то время самый популярный ведущий новостей в Великобритании, утверждал, что средства массовой информации должны уделять больше времени освещению хороших новостей. 21 Коллеги-журналисты высмеивали его, карикатурно изобразив его аргумент как просто просьбу о большей радости: "И, наконец... . ". рассказы о собаках, катающихся на скейтборде, вставленные в конце программы новостей, чтобы немного подсластить горькие предложения вечернего бюллетеня. Это было несправедливо; * Льюис явно призывал к содержательным хорошим новостям, а не к предшественникам сегодняшних видеороликов о кошках, занимающихся серфингом в Roomba.
   "Есть хорошие истории, - писал он, - которые тем более запоминаются благодаря своей редкости". К счастью, это совершенно неправильно. С тех пор, как Льюис написал это в 1993 году, 154 000 человек каждый день спасались от крайней нищеты. 22 В 1980 году вакцины от таких болезней, как корь, дифтерия и полиомиелит, были привиты примерно 20 процентам годовалых детей. Пропущено восемьдесят процентов. Недавно по крайней мере 85 процентов годовалых детей получили эти вакцины, и задача состоит в том, чтобы сохранить их в эпоху коронавируса. 23 Детская смертность, как мы видели, резко снизилась. Хорошие истории есть везде. Они запоминаются не своей редкостью; они забываются из-за их вездесущности. Хорошие вещи случаются так часто, что их нельзя серьезно рассматривать для включения в газету. "Приблизительно 154 000 человек вчера спаслись от нищеты!" Верно, но не новость.
   У нас нет ежедневных обновлений о том, сколько людей спаслось от бедности, и, возможно, никогда не будет. Когда я работал во Всемирном банке в 2004-2005 годах , мы все еще обновляли наши оценки крайней бедности только один раз в год. три года. Хорошо, если газета решит подхватить эту историю, но это будет всего одна статья раз в тысячу дней. Ни одна уважающая себя газета не стала бы регулярно перепечатывать эту историю, чтобы напомнить своим читателям: "Не новость, но все же правда!" Итак, падение в самую крайнюю форму бедности - и десятки других реальных историй, которые мы могли бы рассказать о росте грамотности, демократии, избирательных правах для женщин, образовании для девочек, доступе к чистой воде, иммунизации, урожайности сельскохозяйственных культур, детской смертности, цене на солнечная энергия, количество смертей в авиакатастрофах или распространенность голода - об этом не сообщается. 24
   Это не только потому, что это счастливая история; это потому, что новости приходят на неправильной частоте. Мрачные истории, которые появляются не с той частотой, также часто игнорируются, как мы видели в случае с курением, самой постоянной и, следовательно, самой скучной причиной массовых смертей в мире. Изменение климата не игнорируется, но о нем редко сообщается напрямую; вместо этого новости освещают преднамеренные попытки привлечь к себе внимание, такие как протесты, саммиты и случайные научные или правительственные отчеты. Мы видим, что это раздражает, упоминается вместе с сообщениями о погоде, но мы редко видим сообщения о медленно меняющихся показателях, таких как повышение температуры в мире.
   Третий пример относится к финансам. В 2004 и 2005 годах моя коллега из Financial Times Джиллиан Тетт обращала внимание на развитие огромных финансовых рынков долговых обязательств и деривативов, своего рода побочную ставку на движение процентных ставок, обменных курсов и других финансовых показателей. Мировая финансовая система была похожа на айсберг: над поверхностью блестели фондовые рынки, которые было легко увидеть и обсудить; под волнами скрывались рынки долговых обязательств и деривативов, обширные и скрытые. Фондовые рынки постоянно публикуют данные, в том числе ежедневные вечерние новости. Но один из самых важных показателей размера рынка деривативов производится Банком международных расчетов раз в три года. Темп информации не соответствовал частоте выхода финансовых газет, поэтому информация систематически занижалась. Конечно, это были плохие новости, о которых стоило знать: проблемы на этих рынках были в центре катастрофического финансового кризиса 2007-2008 годов , и Джиллиан Тетт была одной из немногих, кто мог честно сказать, что обращал внимание заранее. . 25
   Некоторые комментаторы утверждают, что лекарство от всего этого - просто перестать читать газеты. Автор Рольф Добелли - забавно пишет в газете " Гардиан " - дает нам десять причин перестать читать новости. 26 Нассим Талеб, автор "Черного лебедя ", сформулировал это лаконично: "Чтобы полностью излечиться от газет, проведите год, читая газеты за предыдущую неделю". 27
   Поскольку я работаю в газете, вы можете ожидать, что я буду протестовать. Хотя я очень сочувствую. Я часто обнаруживаю, что моя субботняя колонка в Financial Times не привязана к новостям недели. Я просто не очень заинтересован в горячем взгляде на последние новости; Меня гораздо больше интересуют темы, которые пришли мне в голову после прочтения книг или научных статей или просто размышлений о жизни. И хотя мне нравится, что поклонники " Более или меньше " часто сравнивают его с текущими новостями по радио и телевидению, я иногда чувствую, что нам приписывают то, что происходит естественным образом: мы работаем в другом ритме, отличном от ритма текущих новостей. . В еженедельной программе у нас обычно есть пара дней, чтобы пережевывать что-то, что было сказано - или пропущено - в тумане живого интервью. Часто мы ловим себя на том, что обдумываем тему неделями или месяцами. Зачем быстро освещать историю, если вы можете изучить ее должным образом? И нам обычно не нужно беспокоиться о том, что нас обыграют, потому что мы слишком зануды, чтобы кто-то еще заботился о наших историях.
   Профессионально я не могу игнорировать новости, но уделяю им меньше внимания, чем многие мои коллеги, иногда к их разочарованию. Ежедневные новости всегда кажутся более информативными, чем текущие новости; еженедельные новости обычно более информативны, чем ежедневные. Книга часто еще лучше. Даже в ежедневной или еженедельной газете я предпочитаю медленные объяснения и анализ, а не последние новости.
   Если вы новостной наркоман, я предлагаю вам двигаться глубже и шире, а не все быстрее и быстрее. Труднее это делать, когда сама новость кажется тревожной, но это хорошая привычка. Очень мало новостей требует немедленного внимания, которое вы могли бы уделить обновлению трафика или предупреждению о плохой погоде. Если вы вернетесь через час или через неделю, вы узнаете столько же. Действительно, вы, вероятно, узнаете больше. Вы даже можете спросить себя: на что обратил бы внимание еженедельный журнал или еженедельный подкаст, что в противном случае могло бы быть заглушено шумом текущих новостей?
   В безумные первые дни, когда коронавирус COVID-19 стал глобальным, журнал Scientific American предупредил журналистов: "Факты об этой эпидемии, которые длились несколько дней, гораздо надежнее, чем последние "факты", которые только что появились, которые могут быть ошибочными. или нерепрезентативными и, следовательно, вводящими в заблуждение. . . на вопрос, на который сегодня можно ответить [с помощью] только осознанной веры, завтра, возможно, можно будет ответить фактом". 28 Хороший совет, и не только для журналистов, но и для граждан. Так что, сколько бы новостей вы ни читали, убедитесь, что вы тратите время на поиск более долгосрочной, более медленной информации. Вы будете замечать вещи - хорошие и плохие, - которые другие игнорируют.
  
   -
   ВтЧто мы уже узнали о том, как оценивать статистическое утверждение? В первой главе я советовал попытаться заметить ваши чувства по поводу заявления; во второй главе - конструктивная проверка утверждения на собственном опыте; в третьей главе, спросив себя, действительно ли вы понимаете, что означает утверждение. Все это простые, основанные на здравом смысле предложения, и в этой главе я добавил четвертое: сделайте шаг назад и найдите информацию, которая может поместить утверждение в контекст. Постарайтесь уловить тенденцию. "Произошло еще одно ужасное преступление!" полностью согласуется с фразой "В целом преступность значительно снизилась".
   Ищите что-то, что даст вам ощущение масштаба, например, сравнение ситуации в одной стране с ситуацией в других странах или определение стоимости некоторых предлагаемых государственных расходов на человека.
   Ни один из этих методов не является техническим; любой может их использовать. Вместе они могут пройти долгий путь к обеспечению статистического освещения. Но иногда нам нужно копнуть немного глубже в то, как была получена статистика. Давайте сделаем это в настоящее время.
   ПРАВИЛО ПЯТОЕ
  
   Получить предысторию
   "В каждом человеческом соединении за одну яйцеклетку борются тысячи миллионов сперматозоидов. Умножьте эти шансы на бесчисленное количество поколений. . . это ты, только ты появился. Из этого хаоса неправдоподобия выделять столь специфическую форму, как превращать воздух в золото. . . это венец маловероятности. . ".
   - Так можно сказать о ком угодно в мире!
   "Да. Любой в мире. . . Но мир так полон людей, так переполнен этими чудесами, что они становятся обыденностью и мы забываем. . ".
   • Алан Мур, Хранители
   АПару десятков лет назад два уважаемых психолога, Шина Айенгар и Марк Леппер, устроили дегустацию джемов в престижном магазине в Калифорнии. Иногда предлагали шесть сортов варенья, иногда двадцать четыре; покупателям, попробовавшим джем, предлагали ваучер на его покупку со скидкой. Большая витрина с более широким ассортиментом джемов привлекла больше покупателей, но очень немногие из них действительно купили джем. Дисплей, который предлагал меньше вариантов, стимулировал увеличение продаж. 1
   Противоречивый результат стал вирусным - он попал в золотую середину. Люди лучше реагируют на меньшее количество вариантов! Это стало предметом поп-психологии статьи, книги и TED Talks. Это было неожиданно, но казалось правдоподобным. Мало кто мог это предсказать, и тем не менее те, кто слышал об этом, почему-то чувствовали, что знали об этом все время.
   Как экономист, я всегда находил это немного странным. Экономическая теория предсказывает, что людям часто следует ценить дополнительные возможности выбора, и они никогда не будут обескуражены ими, но экономическая теория может ошибаться, так что не это было любопытно в исследовании варенья.
   Одна из загадок заключалась в том, что, согласно исследованию, измеренный эффект от предложения большего выбора был огромным: только 3 % дегустаторов джема на прилавке с двадцатью четырьмя вкусами использовали свой ваучер на скидку по сравнению с 30 % у прилавка с шестью вкусами. Это говорит о том, что, сократив свой ассортимент, розничные торговцы могут увеличить свои продажи в десять раз. Кто-нибудь действительно верит в это? В супермаркете Draeger's, в котором проводился эксперимент, было 300 сортов джема и 250 видов горчицы. Казалось, все в порядке. Он пропустил трюк? Starbucks может похвастаться тем, что предлагает буквально десятки тысяч комбинаций пенных напитков; цепь вроде тоже в порядке. Поэтому я задавался вопросом, насколько общим может быть открытие. Тем не менее, это был серьезный эксперимент, проведенный серьезными исследователями. И всегда нужно быть готовым приспособить свои взгляды к доказательствам, верно?
   Затем на конференции я встретил исследователя, который посоветовал мне связаться с молодым психологом по имени Бенджамин Шайбенн. Я сделал. У Шайбенне не было причин сомневаться в открытии Айенгара и Леппера о том, что люди могут быть демотивированы, когда сталкиваются с большим количеством вариантов. Но он заметил те же факты о мире, что и я, - что так много успешных предприятий предлагают рог изобилия выбора. Как эти факты были совместимы с экспериментом? У Шайбенне была теория, согласно которой компании находили способы помочь людям сделать сложный выбор. Это кажется правдоподобным. Возможно, это было как-то связано с фамильярностью: люди часто идут в супермаркет, планируя купить то, что они купили в прошлый раз, а не какое-то новое модное варенье. Возможно, дело было в том, как были обозначены проходы, или в том, как были организованы выборы. сделать их менее сбивающими с толку. Все эти вещи кажутся разумными для исследования, поэтому Шайбенне планировал их исследовать. 2
   Он начал с повторного проведения эксперимента с джемом, чтобы получить базовый уровень, от которого он мог начать настройку и изучение различных возможностей. Но он не получил того же базового уровня. Он вообще не получил такого же результата. Айенгар и Леппер обнаружили, что выбор сильно демотивирует. Когда Шайбенне попытался повторить их эксперимент, он ничего подобного не обнаружил. Другой исследователь, Райнер Грайфенедер, повторно провел аналогичное исследование Айенгара и Леппера, в котором основное внимание уделялось выбору между роскошными шоколадными конфетами, и, как и Шайбенне, не смог воспроизвести первоначальный результат "выбор плохой". Пара объединилась, чтобы собрать воедино все исследования эффекта "выбор плохой", которые они смогли найти. Их было много, но многие из них не смогли найти журнал, который бы их опубликовал.
   Когда были собраны все исследования, опубликованные и неопубликованные, общий результат оказался неоднозначным. Предоставление большего выбора иногда мотивирует, а иногда демотивирует людей. Опубликованные исследовательские работы с большей вероятностью оказывали большое влияние, как положительное, так и отрицательное. Неопубликованные статьи, скорее всего, вообще не оказали влияния. Средний эффект? Нуль. 3
   Это нервирует. До сих пор мы сталкивались с вводящими в заблуждение утверждениями в контексте продвигаемой повестки дня - Oxfam запугивает огласку, СМИ гоняются за кликами - или упускают из виду тонкие детали, такие как использование разных слов для описания трагического преждевременного завершения беременности. . Когда дело доходит до академических кругов, мы можем разумно надеяться, что тонкие детали будут замечены, и единственная преследуемая цель - это поиск знаний. Имеет смысл осторожно подходить к группам, проводящим кампании, или к кликбейтным заголовкам, но разве мы не можем предположить, что находимся на более твердой почве, когда берем академический журнал? Айенгар и Леппер, как я уже говорил, пользовались большим уважением. Возможно ли, что они просто были совершенно неправы? Если да, то как? И что нам делать со следующим нелогичным открытием, которое заметает научные страницы или книжные полки в аэропортах?
   Для ответа давайте сделаем шаг в сторону и задумаемся о самом известном в Интернете картофельном салате.
  
   -
   Снеужели нет более простого способа собрать немного денег, чем через Kickstarter? Краудфандинговый веб-сайт пережил прорыв в 2012 году, когда Pebble, первые умные часы, собрали более 10 миллионов долларов. В 2014 году проект по созданию кулера для пикника привлек невероятные 13 миллионов долларов. По общему признанию, самым крутым кулером был швейцарский армейский нож среди холодильников. Он имеет встроенное зарядное устройство USB, блендер для коктейлей и динамики, что привлекает огромное количество сторонников. Умные часы Pebble отомстили в 2015 году, когда новая кампания собрала более 20 миллионов долларов на новые и лучшие часы.
   Однако в некотором смысле достижение Зака "Опасность" Брауна на Kickstarter было более впечатляющим, чем любое из них. Он обратился на Kickstarter за 10 долларов, чтобы приготовить картофельный салат, и собрал 55 492 доллара, что, должно быть, стало одним из самых прибыльных проявлений хипстерской иронии в истории. 4
   После подвигов Зака Брауна я задумался, какой захватывающий проект я мог бы запустить на Kickstarter, с нетерпением ожидая возможности вернуться и пересчитать деньги, которые текут.
   Та же мысль могла прийти в голову Дэвиду МакГрегору. Он предлагал 3600 фунтов стерлингов, чтобы профинансировать поездку по Шотландии, сфотографировав ее великолепные пейзажи для глянцевой книги - прекрасный способ финансировать свое искусство и свой отпуск. У Джонатана Рейтера были большие амбиции. Его BizzFit надеялся собрать 35 000 долларов на создание службы алгоритмического сопоставления для работодателей и сотрудников. Шеннон Лаймбернер тоже была настроена на бизнес, но потребовала всего 1700 долларов, чтобы сделать образцы новой линии купальных костюмов, которые она разрабатывала. Два брата из Сиракуз, штат Нью-Йорк, даже запустили кампанию на Kickstarter в надежде, что им заплатят 400 долларов за то, чтобы они снимали, как они пугают своих соседей на Хэллоуин.
   У этих разрозненных кампаний есть одна общая черта: они получил ровно нулевую поддержку. Ни один из этих людей не смог убедить незнакомцев, друзей или даже членов своей семьи внести хоть цент.
   Моим вдохновением и источником этих рассказов о провале Kickstarter является Сильвио Лоруссо, художник и дизайнер из Венеции. Веб-сайт Лоруссо, Kickended.com, провел поиск на Kickstarter всех проектов, не получивших абсолютно никакого финансирования. (Их много: около 10 процентов проектов Kickstarter вообще никуда не идут, и менее 40 процентов собирают достаточно денег, чтобы достичь своих целей финансирования.)
   Kickened выполняет важную услугу. Это напоминает нам, что то, что мы видим вокруг себя, не является репрезентативным для мира; она систематически предвзята. Обычно, когда мы говорим о предвзятости, мы имеем в виду сознательный идеологический уклон. Но многие предубеждения возникают из-за того, как мир представляет нам одни истории, отфильтровывая другие.
   Я никогда не читал сообщения в СМИ или сообщения в блогах о попытках молодой и амбициозной группы Stereotype Daydream собрать 8000 долларов на Kickstarter для записи альбома. ("Наша группа перепробовала много разных способов сэкономить деньги, чтобы записать законный альбом в профессиональной студии. К сожалению, мы до сих пор не сэкономили достаточно".) Возможно, вас не удивит, что кампания Stereotype Daydream на Kickstarter принесла им ноль. долларов ближе к своей цели.
   С другой стороны, я довольно много слышал о часах Pebble, самом крутом кулере и даже о том картофельном салате. Если бы я не знал лучше, у меня могли бы сформироваться нереалистичные ожидания относительно того, чего может достичь запуск кампании на Kickstarter.
   Конечно, это касается не только Kickstarter. Такая предвзятость есть везде. Большинство книг, которые читают люди, являются бестселлерами, но большинство книг не являются бестселлерами, а большинство книжных проектов вообще никогда не становятся книгами. Есть похожая история, которую можно рассказать о музыке, фильмах и деловых предприятиях.
   Даже случаи COVID-19 подлежат выборочному вниманию: люди, которые чувствуют себя ужасно, попадают в больницу и проверяются на заболевание; люди кто чувствует себя хорошо, нет. В результате болезнь выглядит даже более опасной, чем она есть на самом деле. Несмотря на то, что статистики прекрасно понимают эту проблему, нет простого способа решить ее без систематического тестирования. А на ранних стадиях пандемии, когда принимались самые сложные политические решения, систематическое тестирование было труднодостижимым.
   Известна история о математике Абрахаме Уолде, которого в 1943 году попросили посоветовать ВВС США, как укрепить их самолеты. Самолеты возвращались из боевых вылетов с пулевыми отверстиями в фюзеляже и крыльях; конечно, эти места могли бы использовать некоторую броню? Письменный ответ Уолда был очень техническим, но ключевая идея заключалась в следующем: мы наблюдаем повреждения только на возвращающихся самолетах. А сбитые самолеты? Мы редко видим повреждения двигателя или топливных баков у уцелевших самолетов. Это может быть из-за того, что в эти области редко попадают, а может быть, всякий раз, когда в эти области попадают, самолет обречен. Если мы посмотрим только на уцелевшие самолеты - став жертвой "предвзятости выжившего", - мы совершенно неправильно поймем, где находятся настоящие уязвимые места. 5
   Кроличья нора углубляется. Даже история о предвзятости выжившего является примером предвзятости выжившего; это мало похоже на то, что на самом деле сделал Абрахам Вальд, который должен был подготовить исследовательский документ, полный сложного технического анализа. Это во многом забыто. Что сохранилось, так это рассказ о вспышке прозрения математика с добавлением некоторых ярких деталей. То, что существовало изначально, и то, что сохранилось, редко будет одним и тем же. 6
   Таким образом, Kickened представляет собой существенный контрапункт захватывающим дух отчетам о хитах на Kickstarter. Если успехи празднуются, а неудачи остаются незамеченными (что часто бывает), то мы видим очень странный срез всей картины.
   Это начинает подсказывать нам, что могло произойти с экспериментом с джемом. Как и "Самый крутой кулер", он стал хитом, но не полная история. Роль Бенджамина Шайбенне была чем-то похожа на роль Сильвио Лоруссо в Kickened: он искал не только эксперимент по выбору, который стал вирусным, но и все другие эксперименты, которые дали другие результаты и исчезли в неизвестности. Когда он это сделал, он смог прийти к совершенно другому выводу.
  
   -
   БУхо всплывает в памяти, когда вы размышляете над следующей историей. В мае 2010 года в " Журнал личности и социальной психологии" была отправлена удивительная статья . Автором был Дэрил Бем, уважаемый опытный специалист в области академической психологии. Что сделало исследовательскую работу поразительной, так это то, что она предоставила, по-видимому, достоверные статистические доказательства совершенно невероятного предположения: люди могут заглядывать в будущее. Всего было проведено девять экспериментов. В одном участники смотрели на экран компьютера с изображением двух занавесок. Им сказали, что за одной занавеской была эротическая фотография. Они просто должны были интуитивно понять, какой именно. Участник делал выбор, а затем - после того, как выбор уже сделан - компьютер случайным образом присваивал фотографию. Если догадки участников были заметно лучше, чем случайность, то это свидетельствовало о предвидении. Они были. 7
   В другом эксперименте, описанном в исследовательской статье Бема, испытуемым показывали список из сорока восьми слов и проверяли, сколько слов они запомнят. Затем некоторых испытуемых попросили потренироваться, перепечатав все слова. Обычно неудивительно, что практика помогает запоминать, но в этом случае Бем обнаружил, что практика сработала, несмотря на то, что тест на память был первым, а практика - после.
   Насколько серьезно мы должны относиться к этим результатам? Имейте в виду, что исследовательская работа "Чувствуя будущее" была опубликована в авторитетном академическом журнале после рецензирования. Эксперименты, о которых он сообщил прошли стандартные статистические тесты, предназначенные для выявления случайных результатов. Все это дает нам некоторые основания полагать, что Бем нашел предвидение.
   Конечно, есть гораздо более веская причина полагать, что он этого не сделал, а именно то, что предвидение нарушило бы хорошо установленные законы физики. Яростный скептицизм оправдан. Как говорится, экстраординарные утверждения требуют экстраординарных доказательств.
   И все же, как Бэм накопил все эти доступные для публикации свидетельства предвидения? Это озадачивает. Возможно, это станет менее загадочным после того, как вы свяжете это с историей Kickened.
   После того, как свидетельство Бема о предвидении было опубликовано в Journal of Personality and Social Psychology , было проведено несколько других исследований, в которых использовались методы Бема. Ни один из них не нашел доказательств предвидения, но журнал отказался публиковать ни одно из них. (В нем был опубликован критический комментарий, но это не то же самое, что публикация эксперимента.) Основанием для отказа журнала было то, что он "не публиковал реплики" - то есть после того, как эксперимент продемонстрировал эффект, не было места для публикации. публиковать попытки проверить на этот эффект. Теоретически это может звучать разумно: кто хочет читать документы, подтверждающие то, что они уже знали? На практике это приводит к абсурдному эффекту: когда то, что, как вы думали, вы знали, оказывается неверным, вы не услышите об этом. Поразительная находка Бема стала последним словом. 8
   Но это было и первое слово. Я сильно сомневаюсь, что до того, как появился Бем, какой-либо серьезный журнал опубликовал бы исследование, каким бы тщательным оно ни было, аннотация которого гласила: "Мы протестировали несколько сотен студентов, чтобы узнать, могут ли они заглянуть в будущее. Они не могли".
   Таким образом, это предвзятость выживания столь же сильна, как освещение в прессе проектов Kickstarter или попытка определить уязвимость самолетов, исследуя только те, чья уязвимость не была фатальной. Из всех возможных исследований, которые могли быть проведены, разумно предположить, что журнал интересовался только теми, кто демонстрировал предвидение. Это произошло не из-за предвзятости в пользу предвидения. Это произошло из-за предвзятости в пользу новых и удивительных открытий. До Бема тот факт, что студенты, казалось, не могли заглянуть в будущее, казался тривиальным и неинтересным. После Бема тот факт, что студенты, похоже, не могли заглянуть в будущее, был попыткой повторения, которую не приветствовали в этом журнале. Другими словами, публиковать можно было только свидетельство предвидения, потому что только свидетельство предвидения было неожиданным. Исследования, не показывающие доказательств предвидения, подобны бомбардировщикам, которым подстрелили двигатель: как бы часто такие вещи ни происходили, они не доберутся до того места, где мы их увидим.
   Вывод о том, что "выбор демотивирует", гораздо более правдоподобен, чем вывод о том, что "учащиеся могут заглянуть в будущее", но, тем не менее, эксперимент с джемом мог иметь аналогичную динамику. Представьте себе, что вы обращаетесь к журналу по психологии еще до прорывного результата Айенгара и Леппера со следующим исследованием: "Мы установили прилавки, предлагая людям разные сорта сыра. Иногда на прилавках было двадцать четыре вида сыра, а иногда всего шесть. В те дни, когда людям предлагали больше видов сыра, они с большей вероятностью покупали сыр". Зеваю! Это совсем не удивительно. Кто хочет это опубликовать? Только когда Айенгар и Леппер провели эксперимент, показавший противоположный результат, все это стало не только доступным для публикации, но и самым крутым хитом.
   Если вы читаете только об экспериментах, опубликованных в Journal of Personality and Social Psychology , вы вполне можете заключить, что люди действительно могут заглядывать в будущее. По очевидным причинам, этот особый вид предвзятости выжившего называется "предвзятостью публикации". Публикуются интересные находки; отсутствие результатов или невозможность воспроизвести предыдущие результаты сталкиваются с более высоким препятствием для публикации.
   Находкой Бема стал картофельный салат за 55 000 долларов - дико нетипичный, и в результате широко известный. Неопубликованные реплики обычно были похожи на попытки Stereotype Daydream профинансировать свой альбом: ничего не произошло, и всем было наплевать.
   Только на этот раз кого-то это волновало.
  
   -
   Тбумага прекрасна", - говорит Брайан Носек об исследовании Дэрила Бема. "Он следует всем правилам того, что делает человек, делает это действительно красиво". 9
   Но, как прекрасно понимал Носек, психолог из Университета Вирджинии, если Бем следовал всем правилам академической психологии и в итоге вроде бы продемонстрировал, что люди могут заглядывать в будущее, то с правилами академической психологии что-то не так. 10
   Носек задавался вопросом, что произойдет, если вы будете систематически повторять несколько более уважаемых и заслуживающих доверия психологических экспериментов. Сколько результатов будет одинаковым? Он разослал электронное письмо исследователям-единомышленникам и с впечатляющей скоростью сумел создать глобальную сеть из почти трехсот психологов, сотрудничающих для проверки исследований, которые недавно были опубликованы в одном из трех престижных академических журналов. В то время как Бенджамин Шайбенн копался в одной конкретной области - связи между мотивацией и выбором - сеть Носека хотела широко раскинуть свою сеть. Они выбрали сто исследований. Сколько было их попыток репликации? Поразительно мало: всего тридцать девять. 11 Это оставило Носека и остальную часть академической психологии перед одним большим вопросом: как, черт возьми, это произошло?
   Частью объяснения должна быть предвзятость публикации. Как и в случае с исследованием Дэрила Бема, существует систематическая предвзятость в отношении публикации интересных результатов, и, конечно, случайные совпадения кажутся интереснее, чем подлинные открытия.
   Но есть более глубокое объяснение. Именно по этой причине Носеку пришлось обращаться к стольким коллегам, а не просто заставлять своих ассистентов-аспирантов выполнять все проверки. Так как ведущие журналы были не очень заинтересованный в публикации попыток воспроизведения, он знал, что посвятить всю свою исследовательскую группу усилиям по воспроизведению может быть карьерным самоубийством: они просто не смогут накопить публикации, необходимые для обеспечения их будущего в академических кругах. Молодые исследователи должны либо "опубликоваться, либо погибнуть", потому что многие университеты и другие исследовательские организации используют отчеты о публикациях как объективную основу для принятия решения о том, кто должен получить продвижение по службе или исследовательские гранты.
   Это еще один пример проблемы подсчета убитых во Вьетнаме, с которой мы познакомились во второй главе. Великие исследователи действительно склонны публиковать множество исследований, которые широко цитируются другими. Но как только исследователи получают вознаграждение за количество и известность своих исследований, они начинают искать способы максимизировать и то, и другое. Порочные стимулы берут верх. Если у вас есть результат, который выглядит пригодным для публикации, но ненадежен, логика науки подсказывает вам попытаться его опровергнуть. Тем не менее, логика академических грантов и повышений подсказывает вам публиковать сразу же, и, ради всего святого, не слишком усердствуйте.
   Таким образом, не только журналы предрасположены к публикации удивительных результатов, но и исследователи, столкнувшиеся с стимулом "опубликовать или погибнуть", с большей вероятностью представят неожиданные результаты, которые могут не выдержать критики.
  
   -
   ТИллюзионист Деррен Браун однажды снял необработанный фильм о том, как он бросает монету в миску и получает решку десять раз подряд. Позже Браун объяснил этот трюк: ошеломляющая сцена появилась только в конце девяти мучительных часов съемок, когда наконец материализовалась вереница из десяти голов. 12 Вероятность выпадения десяти орлов подряд составляет 1 к 1024, если вы подбросите правильную монету десять раз. Бросьте его несколько тысяч раз, и серия из десяти решек подряд почти гарантирована. Но Браун мог отправить свой ошеломляющий результат в Journal of Coin Flipping , возможно, с восхитительным названием (предложенным журналистами Джейкобом Гольдштейном и Дэвидом Кестенбаумом) "Heads Up! Предубеждение о подбрасывании монеты в американских четвертьдолларах, отчеканенных в 1977 году". 13
   Чтобы было ясно, такая исследовательская работа была бы мошеннической, и никто не верит, что такая крайняя и преднамеренная предвзятость публикации объясняет большое количество невоспроизводимых исследований, которые обнародовали Носек и его коллеги. Но есть оттенки серого.
   Что, если бы 1024 исследователя по отдельности исследовали подбрасывание монеты, и один из них выдал ошеломляющий результат - десять орлов подряд? Математически это та же самая ситуация, но с точки зрения изумленного исследователя, она или он были бы безупречны. Теперь кажется маловероятным, что так много исследователей удосужились исследовать подбрасывание монеты, но мы не знаем, сколько людей пытались и не смогли найти предвидение до того, как это удалось Дэрилу Бему.
   Оттенки серого также применяются в лаборатории отдельного исследователя. Например, ученый может провести небольшое исследовательское исследование. Если он или она нашли впечатляющий результат, почему бы не опубликовать его? Но если исследование потерпело неудачу, исследователь мог записать это как опыт обучения и попробовать что-то еще. Такое поведение не кажется особенно неразумным для неспециалиста, и оно, вероятно, не кажется неразумным исследователям, которые делают это, но, тем не менее, это предвзятость публикации, и это означает, что случайные случайности, вероятно, будут опубликованы непропорционально.
   Другая возможность состоит в том, что исследователь проводит исследование, находит многообещающие результаты, но эти результаты недостаточно статистически достоверны для публикации. Почему бы не продолжить, набрав еще несколько участников, собрав больше данных и не посмотрев, стабилизируются ли результаты? Опять же, это не кажется необоснованным. Что может быть не так со сбором большего количества данных? Разве это не означало бы, что исследование все ближе и ближе подходило к истине? Нет ничего плохого в том, чтобы провести большое исследование. В общем, чем больше данных, тем лучше. Но если данные собираются по крупицам, проверяя их по мере продвижения, то стандартные статистические тесты недействительны. Эти тесты предполагают, что данные просто были собраны, а затем проверены, а не то, что ученые собрали какие-то данные, проверили их, а затем, возможно, собрали еще немного.
   Чтобы увидеть проблему, представьте себе, что вот-вот начнется игра в баскетбол, и кто-то задает вам вопрос: насколько убедительной должна быть победа, прежде чем вы почувствуете уверенность, говоря, что команда-победитель лучше, чем другая команда, а не просто удачливее. в день? Правильного ответа нет - в конце концов, иногда удача может быть запредельной. Но вы можете решить, что запаса, скажем, в десять очков в конце игры достаточно, чтобы быть убедительным. Это, очень грубо, то, что делают стандартные статистические тесты, чтобы решить, считается ли эффект "достаточно значительным" для публикации.
   А теперь представьте, что организатор баскетбольного матча получает премию, если одна из команд окажется лучше - неважно какая, - и, не говоря вам, она решает, что если какая-либо из команд когда-либо окажется впереди на десять очков , она досрочно остановит игру. И если по финальному свистку две команды разделяют семь, восемь или девять очков, она будет играть в овертайме, чтобы увидеть, увеличится ли разрыв до десяти. В конце концов, она всего в двух корзинах от того, чтобы продемонстрировать превосходство одной из команд!
   Очевидно, что это было бы неправильным использованием установленного вами теста, но большая часть такого неправильного использования, по-видимому, довольно распространена на практике. 14
   Третья проблема заключается в том, что у исследователей также есть выбор в отношении того, как они анализируют данные. Возможно, исследование справедливо для мужчин, но не для женщин. * Возможно, исследование выдержит испытание, если исследователь сделает статистическую поправку на возраст или доход. Может быть, есть какие-то странные выбросы, и исследование подтверждается только в том случае, если они включены или только если они исключены.
   Или, может быть, у ученого есть выбор различных вещей, которые он или она могут измерить. Например, исследование того, как использование экрана влияет на благополучие молодых людей, может по-разному измерять как использование экрана, так и самочувствие. Благополучие можно измерить, спросив людей о эпизоды беспокойства; или его можно измерить, спросив людей о том, насколько они удовлетворены своей жизнью; или его можно измерить, спросив у родителей молодого человека, как, по их мнению, у него дела. Экранное время можно измерить напрямую с помощью приложения для отслеживания или косвенно с помощью опроса; или, возможно, вместо "экранного времени" можно измерить "частоту использования социальных сетей". Ни один из этих вариантов не является правильным или неправильным, но, опять же, стандартные статистические тесты предполагают, что исследователь сделал выбор до сбора данных, затем собрал данные, а затем провел тест. Если исследователь провел несколько тестов, а затем сделал выбор, вероятность трематод гораздо выше.
   Даже если исследователь провел только один тест, трематоды с большей вероятностью проскользнут, если он или она сделали это после сбора данных и получения представления о том, как они выглядели. Это приводит к еще одному типу предвзятости публикации: если определенный способ анализа данных не дает результата, а другой способ дает нечто более интригующее, то, конечно, более интересным будет тот метод, который сообщается, а затем публикуется.
   Ученые иногда называют эту практику "прислушиванием". Чтобы было ясно, нет ничего плохого в том, чтобы собирать данные, искать закономерности, а затем строить гипотезы. Это все часть науки. Но затем вам нужно получить новые данные, чтобы проверить гипотезу. Проверять гипотезу, используя числа, которые изначально помогли сформулировать гипотезу, - это неправильно. 15
   Эндрю Гельман, статистик из Колумбийского университета, предпочитает термин "сад расходящихся тропок", названный в честь рассказа Хорхе Луиса Борхеса. Каждое решение о том, какие данные собирать и как их анализировать, сродни тому, чтобы стоять на пути, который разветвляется налево и направо, и решать, в какую сторону идти. То, что кажется простым выбором, может быстро превратиться в лабиринт различных возможностей. Сделайте одну комбинацию вариантов, и вы придете к одному выводу; сделать еще один, одинаково разумно, и вы можете найти в данных совсем другую закономерность. 16
   Через год после того, как результат Дэрила Бема был обнародован, три психолога опубликовали демонстрацию того, насколько серьезно исследователи могут заблуждаться, используя стандартные статистические методы в сочетании с этими, казалось бы, тривиальными оговорками и выдумками. 17 Исследователи, Джозеф Симмонс, Ури Симонсон и Лейф Нельсон, "доказали", что прослушивание "Когда мне шестьдесят четыре" группы "Битлз" сделает вас моложе почти на восемнадцать месяцев. 18
   Я знаю, вам любопытно: как они это сделали? Исследователи собрали различную информацию о каждом участнике, включая их возраст, пол, возраст их отцов и матерей, а также различные другие почти совершенно не относящиеся к делу факты. Они проанализировали все возможные комбинации этих переменных, а также проанализировали данные в наборах из десяти участников, каждый раз останавливаясь, чтобы проверить значимые результаты. В конце концов они обнаружили, что если статистически скорректировать возраст отцов, но не матерей, и если они остановятся после двадцати участников, и если они отбросят другие переменные, то они смогут продемонстрировать, что люди, которые были случайным образом отнесены к послушали "Когда мне шестьдесят четыре" были значительно моложе, чем контрольная группа, которой случайным образом поручили прослушать другую песню. Все это, конечно, полная ерунда, но полная чепуха, имеющая жуткое сходство с исследованиями, опубликованными и принятыми всерьез. Смогут ли настоящие исследователи продвинуться так далеко от строгой практики к сфальсифицированным исследованиям? Наверное, не очень часто. Но тем, кто это сделал, было уделено больше внимания. А большинство, кто этого не сделал, могли невольно совершить более тонкие версии тех же статистических грехов.
   Стандартные статистические методы предназначены для исключения большинства случайных результатов. 19 Но сочетание предвзятости публикаций и небрежной исследовательской практики означает, что мы можем ожидать, что к реальным открытиям будет примешано большое количество статистических случайностей.
  
  
   -
   ДВ книге Аррелла Хаффа " Как лгать со статистикой " описывается, как предвзятость публикаций может быть использована в качестве оружия аморальной корпорацией, больше заинтересованной в деньгах, чем в истине. Со своим фирменным цинизмом он упоминает, что производитель зубной пасты может правдиво заявить о том, что зубная паста удивительно эффективна, просто проводя эксперименты, скрывая все нежелательные результаты "куда-нибудь подальше" и ожидая, пока не появится положительный результат. 20 Это, безусловно, риск - не только в рекламе, но и в клинических испытаниях, лежащих в основе потенциально прибыльных фармацевтических методов лечения. Но может ли случайная предвзятость публикации быть еще большим риском, чем предвзятость публикации оружия?
   В 2005 году Джон Иоаннидис произвел небольшую сенсацию статьей под названием "Почему большинство опубликованных результатов исследований ложны". Иоаннидис - "мета-исследователь" - тот, кто исследует саму природу исследования. * Он полагал, что кумулятивный эффект различных, казалось бы, незначительных предубеждений может означать, что число ложных результатов может легко превзойти число истинных. Это было за пять лет до того, как в " Журнале личности и социальной психологии " было опубликовано исследование Дэрила Бема о предвидении, которое спровоцировало попытку Брайана Носека воспроизвести его. Предвидения могло и не быть, но Иоаннидис ясно предвидел приближение кризиса. 21
   Признаюсь, когда я впервые услышал об исследованиях Иоаннидиса, они поразили меня необыкновенным преувеличением. Конечно, все научные исследования носят предварительный характер, все совершают ошибки, и иногда публикуются плохие статьи, но ведь было бы неправильно предполагать, что более половины всех эмпирических результатов были ложными? Но после того, как я взял интервью у Шайбенне и узнал, что он узнал о литературе о выборе, я начал задаваться вопросом. Затем, с годами, он постепенно стал болезненно ясно мне и многим другим, кто изначально скептически относился к тому, что Иоаннидис замышляет что-то важное.
   В то время как исследование Бема по предвидению было по понятным причинам известно, многие другие удивительные психологические открытия стали хорошо известны непсихологам благодаря таким книгам, как "Думай, быстро и медленно " (нобелевский лауреат Дэниел Канеман), " Присутствие " (психолог Эми Кадди) и " Сила воли " (автор психолог Рой Баумейстер и журналист Джон Тирни). Эти результаты попали в ту же самую нелогичную золотую середину, что и эксперимент с джемом: достаточно странные, чтобы запомниться, но достаточно правдоподобные, чтобы не отмахнуться от них сразу.
   Баумайстер известен в академической психологии исследованиями, показывающими, что самоконтроль является ограниченным ресурсом. Люди, которых попросили сдерживать себя, жуя редис, в то время как вкусное свежеиспеченное шоколадное печенье лежало в пределах досягаемости, позже быстрее отказывались от неприятной задачи. 22 Кадди обнаружил, что просьба принять "силовые позы" - например, руки на бедрах, как у Чудо-женщины, - повысила уровень их тестостерона и подавила уровень гормона стресса кортизола. 23 Канеман описал "начальное" исследование Джона Барга. Молодых испытуемых попросили решить словесную головоломку, в которой некоторым из них показывали слова, обозначающие старость, такие как лысый , выход на пенсию , морщины , Флорида и серый . Молодые испытуемые, которые не видели именно этих слов, быстро двинулись по коридору, чтобы принять участие в другом задании; юные испытуемые, которые вместо этого были "подготовлены" словами, намекающими на старость, брели по коридору заметно медленнее. 24
   Это выдающиеся результаты, но, как писал Канеман о предварительных исследованиях: "Неверие - не вариант. Результаты не выдуманы и не являются статистическими случайностями. У вас нет другого выбора, кроме как признать, что основные выводы этих исследований верны".
   Теперь мы понимаем, что неверие - это выбор. Канеман тоже. Предвзятость публикации и, в более общем смысле, сад расходящихся тропок означает что множество исследований, которые на первый взгляд кажутся строгими как для наблюдателей, так и для самих исследователей, на самом деле могут привести к ложным выводам. Все эти исследования - силы воли, силовых поз и прайминга - оказалось трудно воспроизвести. В каждом случае исследователи отстаивали свои первоначальные выводы, но вероятность того, что все они были статистическими случайностями, кажется все более разумной.
   Сам Даниэль Канеман резко повысил значимость этой проблемы, написав открытое письмо психологам, работающим в этой области, предупредив их о надвигающейся "поездной катастрофе", если они не смогут повысить достоверность своих исследований. 25
   Вся эта сага - оригинальная статья Иоаннидиса, открытие Бема "никто не верит", громкие попытки воспроизвести исследования Баумайстера, Кадди и Барга, и, как смертельный удар, открытие Носека, что (как все это время говорил Иоаннидис) высокая - профильные психологические исследования скорее не повторялись, чем выдерживались - иногда описывалось как "кризис репликации" или "кризис воспроизводимости".
   В свете Kickened, возможно, ничего из этого не должно было быть сюрпризом, но, тем не менее, это шокирует. Известные психологические результаты известны не потому, что они наиболее строго продемонстрированы, а потому, что они интересны . Случайные результаты с гораздо большей вероятностью окажутся неожиданными и с гораздо большей вероятностью достигнут того уровня контринтуитивности Златовласки (не слишком абсурдного, но и не слишком предсказуемого), который делает их такими захватывающими. Фильтр "интересности" чрезвычайно мощен.
  
   -
   лНебольшой вред причиняется, если предвзятость публикации (и предвзятость выживания) просто производит милые искажения в нашем взгляде на мир, заставляя людей готовиться к собеседованию, находя укромное место, чтобы принять позу Чудо-женщины. Даже если многие потенциальные предприниматели чрезмерно оптимистичны в отношении своих шансов собрать деньги на Kickstarter, все мы наслаждаемся плодами успешных новых бизнес-идей, которые более рациональны. люди не бросили бы свою работу ради продолжения. И лишь немногие ученые были готовы принять очевидное открытие Дэрила Бема о предвидении по причинам, хорошо изложенным Беном Голдакром, экспертом в области доказательной медицины: "Меня это не очень интересовало по тем же причинам, что и вас. Если бы люди действительно могли видеть будущее, мы бы, вероятно, уже знали о нем; а экстраординарные утверждения требуют экстраординарных доказательств, а не разовых выводов". 26
   Но Бен Голдакр считает, что ставки выше, и я тоже. Эта предвзятость может иметь серьезные последствия как для наших денег, так и для нашего здоровья.
   Деньги вперед. Деловое письмо - область, в которой я, признаюсь, увлекаюсь - изобилует примерами предвзятости выживания. В моей книге " Адаптация " я немного посмеялся над книгой Тома Питерса и Роберта Уотермана " В поисках совершенства ", выдающимся бизнес-бестселлером, опубликованным в 1982 году, в котором предлагались уроки управления, извлеченные из изучения сорока трех самых выдающихся корпораций того времени. Если бы они действительно были образцами блестящего менеджмента, то можно было бы ожидать, что их успех продлится долго. Если бы вместо этого они были победителями невидимой лотереи, бенефициарами в значительной степени случайных ударов удачи, то мы могли бы ожидать, что удача часто не будет длиться долго.
   Действительно, в течение двух лет почти треть из них столкнулась с серьезными финансовыми проблемами. Легко насмехаться над Питерсом и Уотерманом - и люди это делали, - но правда в том, что в здоровой экономике много текучести. Корпоративные звезды восходят и сгорают. Иногда они обладают длительными качествами, иногда мимолетными, а иногда вообще не имеют никаких качеств, если не считать удачи. Во что бы то ни стало посмотрите на истории успеха и постарайтесь извлечь уроки, но будьте осторожны. По памятной фразе Нассима Талеба, легко быть "одураченным случайностью".
   Возможно, вся такая деловая переписка безвредна: когда ежедневные данные из цеха противоречат мудрости бизнес-книги, цех в выигрыше. Несмотря на то, что исследование варенья стало известным среди болтающих классов, мало признаков того, что многие компании приняли вывод "Выбор плохой". серьезно относились к решениям, которые они приняли о заполнении своих полок. Тем не менее, нельзя не подозревать, что там, где хорошие данные встречаются реже, основные решения принимаются на основе предвзятости выжившего.
   В финансах проблема может быть хуже. Норвежское телешоу довольно блестяще продемонстрировало это в 2016 году, организовав конкурс по выбору акций, в ходе которого инвесторы покупали различные норвежские акции на сумму 10 000 норвежских крон - около 1000 долларов. Конкуренты были самыми разнообразными: пара биржевых маклеров, уверенно заявивших: "Чем больше ты знаешь, тем лучше ты сделаешь"; ведущие шоу; астролог; два бьюти-блогера признались, что никогда не слышали ни об одной из рассматриваемых компаний; и корова по имени Гульрос, которая собирала акции, бродя по полю, отмеченному сеткой с названиями компаний, и выражая свое убеждение, испражняясь на соответствующей площади.
   Хуже всего пришлось астрологу; профессионалы выступили немного лучше, сравнявшись с коровой Гульросом (и корова, и профессионалы добились приличных 7% прибыли за трехмесячный конкурс); бьюти-блогеры добились еще большего успеха, но выдающимися победителями стали телеведущие, вернувшиеся почти на 25 процентов всего за три месяца. Как они справились так хорошо? Все просто: они ни разу не участвовали в собственном конкурсе. Втайне они проделывали это двадцать раз, позволяя себе выбирать двадцать разных портфелей. Они представили публике только самые эффективные из них. Они казались воодушевленными биржевиками, пока не раскрыли свой собственный трюк. Предвзятость выжившего побеждает все. 27
   Имея это в виду, трудно оценить инвестиционного менеджера, который выбирает акции или другие финансовые продукты. У них есть все, чтобы выиграть, убедив нас в том, что они гении, но они мало что могут нам показать, кроме послужного списка. "Мой фонд обыграл рынок в прошлом и позапрошлом году" - вот, пожалуй, и все, что мы можем сказать. Беда в том, что мы видим только успехи, наряду со злорадством случайных громкий взрыв. Неэффективные инвестиционные фонды, как правило, закрываются, сливаются или переименовываются. Крупный инвестиционный дом предложит множество различных фондов и будет рекламировать те из них, которые были успешными в прошлом. Норвежское телешоу сжимало и преувеличивало процесс, но будьте уверены, что когда управляющие фондами рекламируют свои блестящие результаты, эта реклама не содержит случайной выборки предлагаемых фондов.
   Предвзятость оставшегося в живых даже искажает некоторые исследования эффективности инвестиций. Эти исследования часто начинаются с рассмотрения "фондов, существующих сегодня", без полного признания или поправки на тот факт, что любой из существующих фондов является выжившим, а это приводит к предвзятости выжившего. Бертон Малкил, экономист и автор книги "Случайная прогулка по Уолл-Стрит ", однажды попытался оценить, насколько предвзятость дожития льстит эффективности выживших фондов. Его оценка - поразительные 1,5 процента в год. Это может показаться не таким уж большим, но в течение всей жизни инвестирования это в два раза больше: вы ожидаете, что пенсионные сбережения составят, скажем, 100 000 долларов, а вместо этого получите 50 000 долларов. Иными словами, если вы игнорируете все инвестиционные фонды, которые незаметно исчезают, кажущаяся доходность в два раза выше фактической. 28 Результатом является убеждение людей инвестировать в активно управляемые фонды, которые часто взимают высокие комиссионные, в то время как их может лучше обслуживать недорогой фонд с низким уровнем драматизма, который пассивно отслеживает фондовый рынок в целом. Это решение приносит экономике США десятки миллиардов долларов в год; если это ошибка, то это ошибка на несколько миллиардов долларов. 29
   Так много за деньги. А как насчет здоровья? Подумайте о вопросе жизни и смерти, какое лечение работает, а какое нет. Рандомизированное контролируемое исследование (РКИ) часто называют золотым стандартом медицинских доказательств. В РКИ некоторые люди получают тестируемое лечение, в то время как другие, выбранные случайным образом, получают либо плацебо, либо наиболее известное лечение. РКИ действительно являются самым честным одноразовым тестом нового метода лечения, но если РКИ подвержены предвзятости публикации, мы не увидит полной картины всех проведенных тестов, и наши выводы, скорее всего, будут сильно искажены. 30
   Например, в 2008 году быстрый обзор исследований различных антидепрессантов выявил бы сорок восемь испытаний, показывающих положительный эффект, и три, не показавших никакого положительного эффекта. Это звучит довольно обнадеживающе, пока вы не задумаетесь о риске предвзятости публикации. Так что исследователи, участвовавшие в этом опросе, искали более тщательно, откопав двадцать три неопубликованных испытания; из них у двадцати двух был отрицательный результат, при котором препарат не помогал пациентам. Они также обнаружили, что одиннадцать испытаний, которые казались положительными в статьях, описывающих их, на самом деле дали отрицательные результаты в сводках, представленных регулирующему органу, Управлению по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. В статьях удалось отобрать несколько хороших новостей и отмахнуться от плохих, а в конце представить кажущуюся положительной картину о лекарстве, которое на самом деле не было эффективным. Таким образом, скорректированная оценка была не 48-3 в пользу хорошо работающих антидепрессантов, а 38-37 . Возможно, антидепрессанты действительно работают, по крайней мере, иногда или у некоторых людей, но справедливо будет сказать, что опубликованные результаты не соответствуют действительности. отражают все проведенные эксперименты. 31
   Это важно. Миллиарды долларов потрачены зря, а сотни тысяч жизней потеряны из-за предвзятости выживания, когда мы принимаем решения, не видя всей истории - обанкротившихся инвестиционных фондов, предпринимателей Силиконовой долины, которые так и не вышли из стадии "хлама в гараже", академические исследования, которые никогда не были опубликованы, и клинические испытания, которые пропали без вести.
  
   -
   Сдо сих пор эта глава рассказывала историю о катастрофе. Единственным ярким моментом является то, что эти проблемы гораздо лучше понимаются и оцениваются, чем даже пять лет назад. Итак, давайте на мгновение сосредоточимся на этом ярком пятне и спросим, есть ли надежда на улучшение.
   Исследователям ясно, как будет выглядеть это улучшение: им нужно разобраться в стороне исследования, связанной с Kickened. Они должны быть прозрачными в отношении данных, которые были собраны, но не опубликованы, статистических тестов, которые были проведены, но затем отложены в сторону, клинических испытаний, которые пропали без вести, и исследований, которые дали банальные результаты и были отклонены журналами или засунули в ящик для документов, пока исследователи занимались чем-то более плодотворным.
   Те из нас, кто пишет об исследованиях, несут аналогичную ответственность: не просто сообщать о ошеломляющих новых результатах, но и помещать их в контекст того, что было опубликовано раньше - и, что предпочтительнее, того, что должно было быть опубликовано, но томится в безвестности.
   В идеале мы должны иметь возможность подняться из "сада расходящихся тропок" Эндрю Гельмана и увидеть лабиринт сверху, включая тупики и менее пройденные пути. Такой вид сверху появляется, когда у нас есть вся необходимая информация в наиболее удобной для пользователя форме.
   Нам далеко до достижения этих стандартов, но есть явные признаки улучшения. Это медленно и неполно, но, тем не менее, это улучшение. В медицине, например, в 2005 году Международный комитет редакторов медицинских журналов объявил, что ведущие медицинские журналы, которые они редактируют, больше не будут публиковать клинические испытания, не прошедшие предварительную регистрацию. Предварительная регистрация означает, что перед проведением испытания исследователи должны объяснить, что они планируют делать и как они планируют анализировать результаты, разместив это объяснение на общедоступном веб-сайте. Такая предварительная регистрация является важным исправлением предвзятости публикации, потому что это означает, что исследователи могут легко увидеть случаи, когда испытание было запланировано, но затем каким-то образом результаты пропали. Предварительная регистрация также должна позволить другим исследователям прочитать описание пробы, а затем вернуться, чтобы проверить, был ли соблюден план анализа данных, а не изменен ли он после появления данных.
   Предварительная запись - не панацея. Это представляет собой особую проблему для полевых исследований в области социальных наук, которые часто требуют академических исследователей. использовать какой-либо проект, осуществляемый правительством или благотворительной организацией. Такие проекты со временем развиваются способами, которые исследователи не могут контролировать или предсказать. И даже когда медицинские журналы требуют предварительной регистрации, они могут не выполнять свои собственные требования. 32 Бен Голдакр и его коллеги из Центра доказательной медицины Оксфордского университета в течение нескольких недель систематически отслеживали публикации новых статей в ведущих медицинских журналах. Они выявили пятьдесят восемь статей, которые не соответствовали стандартам отчетности, которые согласились поддерживать эти журналы, - например, клинические испытания, в которых заранее было указано, что они будут измерять определенные исходы для пациентов, но затем они переключились на отчеты о других исходах. Они сразу же написали редакторам журналов письма с исправлениями, но обнаружили, что их письма часто отвергаются, а не публикуются. 33
   Разочаровывает тот факт, что стандарты применяются фрагментарно, но, возможно, это и не удивительно, учитывая, что вся система в основном саморегулируется стандартами профессионального сообщества, а не управляется какой-то центральной соломоновой фигурой. И мне кажется, что за последние два десятилетия ситуация значительно улучшилась: повышается осведомленность, обличается плохая практика, и лучше иметь неоднородные стандарты, чем вообще не иметь их. У нас есть такие журналы, как " Испытания ", выпущенные в 2006 г., в которых публикуются результаты любого клинического испытания, независимо от того, был ли результат положительным или отрицательным, увлекательным или скучным, гарантируя, что ни одно научное исследование не останется неопубликованным только потому, что его не считают сомнительным. заслуживает внимания в мире исследований. Благодаря автоматизированным инструментам открывается огромная возможность делать больше, например, автоматически выявлять пропущенные испытания, исследования, которые были предварительно зарегистрированы, но затем не опубликованы, или обнаруживать, когда в более поздних статьях цитируются более ранние исследования, которые с тех пор были обновлены, исправлены или отозваны. 34
   В психологии возня с предвидением вполне может иметь положительный результат. Академические психологи, конечно, хотят публиковаться, но большинство из них не хотят производить лженауку; они хотят узнать, что правда. Кризис воспроизводимости, по-видимому, повышает осведомленность о хороших стандартах исследований, а также дает больше пряника для вознаграждения за усилия по воспроизведению и больше кнута для наказания за небрежное исследование.
   Есть обнадеживающие признаки того, что все больше исследователей приветствуют усилия по воспроизведению. В 2010 году, например, политологи Брендан Найхан и Джейсон Рейфлер опубликовали исследование, посвященное тому, что стало известно как "эффект обратного эффекта" - вкратце, люди с большей вероятностью поверят ложному утверждению, если им покажут фактчекинг. что опровергло это утверждение. Это вызвало моральную панику среди некоторых журналистов, особенно после прихода к власти Дональда Трампа. Проверка фактов только усугубляет ситуацию! Он попал в эту идеальную контринтуитивную золотую середину. Но Найхан и Рейфлер призвали к дальнейшим исследованиям, и эти исследования показывают, что обратный эффект необычен, и проверка фактов действительно помогает. В одном из резюме исследования сделан вывод: "Опровержение в целом может сделать убеждения людей в конкретных утверждениях более точными". Сам Найхан процитировал это резюме в Твиттере, когда увидел, что люди полагаются на его исходную статью, не принимая во внимание последующие действия. 35
   Многие статистики считают, что кризис указывает на необходимость переосмысления самих стандартных статистических тестов - что само понятие статистической значимости глубоко ошибочно. Математически тест достаточно прост. Вы начинаете с предположения, что эффекта нет (наркотик не действует, монета честная, предвидения не существует, киоск с двадцатью четырьмя вареньями и киоск с шестью вареньями одинаково привлекательны), а затем спрашиваете, насколько маловероятно. наблюдаемые данные. Например, если вы предполагаете, что монета честная, и подбрасываете ее десять раз, вы ожидаете увидеть орел пять раз, но вас не удивит, если вы увидите шесть или даже семь орлов. Вы были бы удивлены, увидев десять орлов подряд, а учитывая, что это случается реже, чем один раз из тысячи, вы могли бы усомниться в своем первоначальном предположении, что монета была честной. Тестирование статистической значимости основано на том же принципе: предполагается, что данные не имеют никакого эффекта. собирать удивительно? Например, при тестировании лекарства ваш статистический анализ начинается с предположения, что лекарство не действует; когда вы замечаете, что многие пациенты, принимающие препарат, чувствуют себя намного лучше, чем пациенты, принимающие плацебо, вы пересматриваете это предположение. В общем, если шансы случайного наблюдения данных, по крайней мере столь же экстремальных, как вы собираете, составляют менее 5 процентов, результаты достаточно значительны, чтобы опровергнуть предположение: мы можем с достаточной степенью уверенности заключить, что лекарство работает, большие проявления варенье отбивает у людей охоту покупать варенье, и такое предвидение существует.
   Проблемы очевидны. Пять процентов - это произвольная точка отсечки - почему бы не 6 или 4 процента? - и это побуждает нас думать в черно-белых категориях, в терминах "пройдено или не пройдено", вместо того, чтобы принимать степени неопределенности. И если вы сочли предыдущий абзац запутанным, я вас не виню. С концептуальной точки зрения статистическая значимость сбивает с толку, почти обратная: она говорит нам о возможности наблюдения данных с учетом конкретной теории, теории об отсутствии эффекта. На самом деле, мы хотели бы знать обратное, вероятность того, что конкретная теория верна, учитывая данные. Моя собственная интуиция подсказывает, что статистическая значимость - бесполезная концепция, и мы могли бы добиться большего, но другие более осторожны. Джон Иоаннидис - автор статьи "Почему большинство опубликованных результатов исследований ложны" - утверждает, что, несмотря на недостатки метода, это "удобное препятствие для необоснованных утверждений".
   К сожалению, не существует единого умного статистического метода, который позволил бы испарить все эти проблемы. Путь к более строгой науке требует многих шагов, и мы, по крайней мере, делаем некоторые из них. Недавно у меня была возможность взять интервью у Ричарда Талера, лауреата Нобелевской премии по экономике, который сотрудничал с Дэниелом Канеманом и многими другими психологами. Он показался мне столь же подходящим для оценки психологии, как и сочувствующий аутсайдер. "Я думаю, что кризис репликации оказал большое влияние на психологию, - сказал он мне. "Есть просто лучшая гигиена". 36 Тем временем Брайан Носек сказал Би-би-си: "Я думаю, что если мы еще один крупный проект воспроизводимости через пять лет мы увидим значительное улучшение воспроизводимости в полевых условиях". 37
  
   -
   яВ первых главах этой книги я цитировал многочисленные психологические исследования мотивированного мышления и предвзятого усвоения информации. Возможно, вы сейчас задаетесь вопросом: откуда я знаю, что эти исследования заслуживают доверия?
   Честный ответ заключается в том, что я не могу быть уверен. Любое экспериментальное исследование, которое я цитирую, имеет шанс стать следующим джемовым экспериментом или, что еще хуже, следующим открытием, что прослушивание песни "Когда мне будет шестьдесят четыре" сделает вас моложе. Но когда я читаю описанные мной исследования, я стараюсь применять на практике советы, данные на последних нескольких страницах. Я пытаюсь понять, вписывается ли исследование в более широкую картину того, что мы знаем, или это какое-то странное исключение. Если есть двадцать или тридцать исследований, проведенных разными учеными с использованием разных методов, но все они указывают на один и тот же вывод - например, что наши способности к логическому мышлению искажаются нашими политическими убеждениями, - то меня меньше беспокоит, что отдельный эксперимент может оказаться неудачным. быть случайностью. Если эмпирическое открытие имеет смысл в теории и на практике, а также в лаборатории, это обнадеживает.
   По большинству тем большинство из нас не будет копаться в академических статьях. Мы будем полагаться на средства массовой информации, чтобы получить удобоваримое представление о состоянии научных знаний. Научная журналистика похожа на любую другую журналистику: есть хорошая и есть плохая. Вы можете найти поверхностные, сенсационные версии пресс-релизов, которые сами по себе поверхностны и сенсационные. Или вы можете найти научную журналистику, которая объясняет факты, помещает их в надлежащий контекст и, когда необходимо, говорит правду властям. Если вы достаточно внимательны как читатель, вы, вероятно, сможете понять разницу. Это действительно не сложно. Спросите себя, ясно ли журналист, сообщающий об исследовании, объяснил, что измеряется. Было ли это исследование сделано с людьми? Или мышей? Или в чашке Петри? Хороший репортер будет понятен. Затем: насколько велик эффект? Было ли это неожиданностью для других исследователей? Хороший журналист постарается освободить место для объяснений, и в результате статью будет гораздо интереснее читать, она удовлетворит ваше любопытство и поможет понять. *
   Если вы сомневаетесь, вы можете легко найти второе мнение: почти любой важный результат исследования в области естественных или социальных наук будет быстро подхвачен и проанализирован учеными и другими специалистами, которые опубликуют свои собственные мысли и ответы в Интернете. Сами научные журналисты считают, что Интернет улучшил их профессию: в опросе около ста европейских научных журналистов две трети согласились с этой идеей, и менее 10 процентов не согласились. 38 В этом есть смысл: благодаря Интернету стало легче читать журнальные статьи, легче получить доступ к систематическим обзорам и проще связаться с учеными для получения второго мнения.
   Если статья, которую вы читаете, посвящена здоровью, есть одно место, где вы обязательно должны найти второе мнение: Cochrane Collaboration. Он назван в честь Арчи Кокрана, врача, эпидемиолога и борца за лучшие доказательства в медицине. В 1941 году, когда Кокрейн попал в плен к немцам и стал военнопленным, он импровизировал клиническое испытание. Это было удивительное сочетание храбрости, решимости и смирения. Лагерь для военнопленных был полон больных людей - Кокрейн был одним из них - и он подозревал, что болезнь была вызвана недостатком питания, но знал, что недостаточно знает, чтобы уверенно назначать лечение. Вместо того, чтобы впасть в отчаяние или следовать интуиции, он сумел организовать своих товарищей по заключению, чтобы проверить влияние различных диет, обнаружить, чего им не хватает, и предоставить неопровержимые доказательства коменданту лагеря. Были должным образом закуплены витаминные добавки, в результате чего было спасено много жизней. 39
   В 1979 году Кокрейн писал, что "это, безусловно, является большой критикой нашей профессии, что мы не организовали критический обзор по специальностям или подспециальностям, периодически адаптируемый, всех соответствующих рандомизированных контролируемых испытаний". После смерти Кокрейн эту задачу принял Иэн Чалмерс. В начале 1990-х Чалмерс начал собирать коллекцию систематических обзоров, сначала только рандомизированных исследований, проведенных в области перинатального здоровья - ухода за беременными женщинами и их детьми. Усилия переросли в международную сеть исследователей, которые рассматривают, оценивают, синтезируют и публикуют наилучшие доступные доказательства по огромному количеству клинических тем. 40 Они называют себя Кокрановским сотрудничеством и поддерживают Кокрановскую библиотеку, онлайновую базу данных систематических обзоров исследований. Полная база данных не находится в свободном доступе в каждой стране, но доступны краткие описания исследований, содержащие краткие описания состояния знаний на основе рандомизированных испытаний.
   Я просмотрел некоторые недавние обзоры исследований, почти наугад, чтобы увидеть, что получилось. Одно из резюме на первой полосе обещало оценить "йогу для лечения недержания мочи у женщин". Что ж, я не практикую йогу, не страдаю недержанием мочи и не являюсь женщиной, так что моя оценка этого доклада обещала быть бескомпромиссной при любых фактических знаниях по теме.
   Прежде чем я посмотрел на то, что должна была сказать Кокрановская библиотека, я напечатал "Может ли йога вылечить недержание мочи?" в Google. WebMD был одним из лучших результатов поиска. 41 Оно сообщило, что новое испытание показало значительные улучшения у пожилых женщин, хотя и отметило, что исследование было довольно небольшим. The Daily Mail подхватила то же исследование и сообщила о нем аналогичным образом: улучшения были значительными, но исследование было небольшим. 42 Наивысший результат поиска был у частной медицинской компании: 43 он был в восторге от впечатляющих результатов и не упомянул, насколько малым было исследование, хотя и имел связь с первоначальным исследованием. 44
   Ни один из этих отчетов не является хорошим, но и не ужасным. Быть честно, ожидал худшего. Вряд ли это нанесет большой вред. Люди могут заниматься йогой с ложными надеждами или, наоборот, могут заниматься йогой, становиться лучше, а затем доверять йоге, хотя на самом деле они все равно стали бы лучше. Но ничего из этого не было бы катастрофой.
   Тем не менее, в сообщениях СМИ не было раскрыто предыстории. Они просто повторили научное исследование без каких-либо указаний на то, согласуется ли оно с чем-либо, что уже было открыто, или противоречит ему.
   Кокрановская библиотека, напротив, стремится предоставить доступное изложение всего, что мы знаем о йоге и недержании мочи, если вообще что-либо. Он также находится на первой странице результатов поиска Google. Кокрейн не является секретом.
   Кокрановский обзор, написанный простым и неприметным языком, достаточно ясен. Было проведено всего два исследования этого вопроса. Оба они были маленькими. Доказательства слабые, но имеющиеся доказательства говорят о том, что при недержании мочи йога лучше, чем ничего, и что медитация осознанности лучше, чем йога. Вот и все - результат быстрого поиска в Google и одной минуты сканирования страницы, написанной простым английским языком. (Доступны переводы на многие языки.) Было бы, конечно, хорошо, если бы существовала обширная и заслуживающая доверия доказательная база, на которую можно опереться, но в данном случае ее нет - и я бы предпочел об этом знать. Благодаря Кокрейновскому резюме нам больше не нужно гадать, есть ли куча важных доказательств, о которых нам просто не сказали. 45
   Родственная сеть, Campbell Collaboration, стремится сделать то же самое по вопросам социальной политики в таких областях, как образование и уголовное правосудие. По мере того, как эти усилия набирают обороты и ресурсы, нам станет легче понять, имеет ли исследование смысл и вписывается ли оно в более широкую картину открытий - или это картофельный салат за 55 000 долларов.
   ПРАВИЛО ШЕСТОЕ
  
   Спросите, кого не хватает
   Право не собирать данные является одним из самых важных и малопонятных источников власти, которыми обладают правительства. . . Прежде всего, отказываясь накапливать знания, лица, принимающие решения, получают власть над остальными из нас.
   • Анна Пауэлл-Смит, MissingNumbers.org
   НВ начале семидесяти лет известный психолог Соломон Аш дал простую задачу 123 подопытным. Им показали две иллюстрации, одну с тремя совершенно разными линиями, а другую с "опорной линией", и Аш попросил их выбрать, какая из трех линий имеет ту же длину, что и опорная линия. У Аша была хитрость в рукаве: он окружал каждого субъекта марионетками, которые единогласно выбирали неверную линию. Сбитые с толку, испытуемые часто (хотя и не всегда) зависели от ошибок окружающих.
   Эксперименты Аша бесконечно увлекательны, и я часто обсуждаю их в своих письмах и выступлениях: они являются отличной отправной точкой для разговора о том, что все мы вынуждены подчиняться, и они дают незабываемое окно в человеческую природу.
   Или они? Эксперименты элегантны и сильны, но как многие психологи Аш работал с подручным материалом: студенты американских колледжей 1950-х годов. Мы не должны слишком критиковать его за это; Аш просто пожинал низко висящие плоды. Для него было бы проблематично собрать репрезентативную выборку всех американцев, еще труднее изучить международную выборку, и он не мог знать, что показало бы исследование, если бы оно проводилось не в 1952, а в 1972 году. (Другие должны были провести последующие эксперименты, которые выявили несколько более низкие уровни конформизма - возможно, признак студенческого бунтарства во вьетнамскую эпоху.)
   Однако слишком заманчиво вести себя так, как будто Соломон Аш открыл непреложную и универсальную истину, - обсуждать результаты психологических экспериментов над очень специфическим типом людей, в данном случае - американскими студентами 1950-х годов, как если бы они были экспериментами над человеческим телом. гонка в целом. Я сам иногда грешу этим, особенно когда речь идет о цейтноте. Но мы должны делать выводы о человеческой природе только после изучения широкого круга людей. Психологи все чаще признают проблему экспериментов, в которых изучают только "СТРАННЫХ" субъектов, то есть западных, образованных и выходцев из промышленно развитых демократий.
   К 1996 году обзор литературы в стиле Кокрейна показал, что эксперимент Аша вдохновил на 133 последующих наблюдения. Общий вывод подтвердился, что обнадеживает в свете предыдущей главы: конформизм - мощный и широко распространенный эффект, хотя со временем он, похоже, ослабел. Но следующий очевидный вопрос, который следует задать, заключается в следующем: меняется ли сила конформизма в зависимости от того, кто находится под давлением, чтобы подчиниться кому?
   К сожалению, последующие исследования не отличались большим разнообразием - большинство из них было проведено в Соединенных Штатах и почти все со студентами, - но некоторые исключения были показательными. Например, эксперимент, проведенный в 1967 году с инуитами Баффинова острова в Канаде, выявил более низкий уровень конформизма, чем эксперимент, проведенный с народом темне с острова Баффин. Сьерра-Леоне. Я не антрополог, но, как сообщается, у инуитов была расслабленная и индивидуалистическая культура, в то время как у общества темне были строгие социальные нормы, по крайней мере, в то время, когда проводились эти эксперименты. В целом - и за некоторыми заметными исключениями, такими как Япония - конформизм в вдохновленных Ашем экспериментах был ниже в обществах, которые социологи рассматривали как индивидуалистические, и выше в обществах, рассматриваемых как коллективистские, где социальная сплоченность важнее. 1
   Это означает, что Аш, вероятно, недооценивал силу конформизма, изучая предметы из Америки, индивидуалистического общества. Но с другой стороны, отчеты как в учебниках по психологии, так и в научно-популярных книгах часто преувеличивают, насколько много совпадений обнаружил Аш. (Подопытные Аша часто восставали против группового давления. Вряд ли кто-то из них каждый раз поддавался, гораздо чаще они пытались уклониться, меняя свои действия в ходе повторных раундов эксперимента, иногда соглашаясь с группой, а иногда занимая одинокую позицию. ) По счастливой случайности эти две предвзятости в популярном понимании результатов Аша могли эффективно компенсировать друг друга. 2
   В какой степени давление конформизма возникло из-за того, что изучаемая группа была монокультурной? Оставит ли более разнородная группа больше места для инакомыслия? Есть несколько заманчивых намеков на такую возможность - например, последующие исследования показали, что люди приспосабливаются к группе друзей гораздо больше, чем к группе незнакомцев. И когда Аш приказал своим марионеткам не соглашаться друг с другом, давление конформизма испарилось: его испытуемые были счастливы сделать правильный выбор, даже если они были единственными, кто делал это, пока другие не соглашались между собой. Все это говорит о том, что единственным лекарством от конформизма является принятие решений с участием разнообразной группы людей, людей, которые могут выдвигать различные идеи и предположения. Но эту практическую тактику трудно проверить, поскольку первоначальные эксперименты и многие последующие эксперименты проводились на однородных группах. Невозможно отделаться от ощущения, что возможность была упущена.
   Я думаю, нас должно беспокоить то, что большинство описаний результатов Аша полностью игнорирует упущение людей, которые могли бы действовать иначе и которых он мог бы легко включить. Соломон Аш преподавал в престижном учебном заведении Суортмор-колледж в Пенсильвании. Неужели было необходимо, чтобы ни один из участников его экспериментов, ни марионетки, ни испытуемые, не были женщинами?
  
   -
   АКогда это случается, последующие исследования показывают, что группы, состоящие только из мужчин, менее конформистские, чем группы, состоящие только из женщин. Так что, опять же, можно сказать, что это дело не причиняет вреда и не грязно: Аш мог бы увидеть еще более веские доказательства конформизма, если бы смотрел не только на молодых американских мужчин. 3 Тем не менее, пол имеет значение, и Аш мог бы изучить его влияние или, по крайней мере, использовать смешанные гендерные группы. Но это, очевидно, не приходило ему в голову, и это смущает, как мало последующих отчетов о его эксперименте, кажется, заботятся.
   Если бы Соломон Аш был единственным исследователем, сделавшим это, мы могли бы отмахнуться от этого как от исторического курьеза. Но Аш не одинок; конечно нет. Его ученик Стэнли Милграм провел печально известную серию экспериментов с электрическим током в Йельском университете в 1960-х годах. Вот как я однажды описал его эксперименты в Financial Times : 4
   [Милгрэм] привлек ничего не подозревающих представителей общественности к участию в "исследовании памяти". Придя в лабораторию, они вместе с другим участником бросили жребий, кто будет "учителем", а кто "учеником". Как только ученика привязали к электрическому стулу, учитель удалился в другую комнату, чтобы взять под контроль электрошоковую машину. Поскольку учащийся не мог правильно ответить на вопросы, учителя попросили применять постоянно усиливающиеся удары электрическим током. Многие оказались готовы наносить, возможно, смертельные удары током, несмотря на то, что сами получили болевой шок в качестве демонстрации, несмотря на то, что ученик уже жаловался на болезнь сердца, несмотря на крики боли и мольбы об освобождении с другой стороны стены, и несмотря на то, что на переключателях электрошокера было написано "Опасно: Сильный шок, ХХХ". Никаких потрясений, конечно, не было - мужчина, кричащий из соседней комнаты, притворялся. Тем не менее, исследование вызывает ужасающее очарование.
   В моей статье следовало бы упомянуть, хотя бы мимоходом, что все сорок подопытных Милгрэма были мужчинами. Но я не думал об этом конкретном вопросе в то время, и поэтому, как и многие другие до меня, мне не пришло в голову проверить.
   Я надеюсь, что это произойдет сейчас, потому что после написания этой статьи я взял интервью у Кэролайн Криадо Перес о ее книге "Невидимые женщины " . Встреча с ней была забавной - она пришла на BBC с очаровательной маленькой собачкой, которая свернулась калачиком в углу студии и оставила нас, чтобы поговорить о разрыве в гендерных данных. Читать ее книгу было не так весело, потому что некомпетентность и несправедливость, которые она описала, были настолько удручающими - от производителей защитных жилетов для полицейских, которые забыли, что у некоторых офицеров есть грудь, до разработчиков комплексного приложения Apple для здоровья, которые упустили из виду, что некоторые пользователи iPhone менструировать. 5 В ее книге утверждается, что слишком часто люди, ответственные за продукты и политику, которые формируют нашу жизнь, неявно считают покупателя по умолчанию - или гражданина - мужчиной. Женщины - это запоздалая мысль. Криадо Перес утверждает, что статистика, которую мы собираем, не является исключением из этого правила: она совершенно ясно показывает, как легко предположить, что данные отражают беспристрастный "взгляд из ниоткуда", когда на самом деле они могут содержать глубокие и тонкие предубеждения.
   Рассмотрим историческую недопредставленность женщин в клинических испытаниях. Одной из мрачных вех был талидомид, который широко применялся беременными женщинами для облегчения утреннего недомогания только для того, чтобы выяснить, что препарат может вызвать серьезную инвалидность и смерть нерожденных детей. После этой катастрофы женщин детородного возраста обычно исключали из испытаний в качестве меры предосторожности. Но предосторожность имеет смысл, только если предполагает, что мы можем узнать большую часть того, что нам нужно знать, тестируя лекарства исключительно на мужчинах - большое предположение. 6
   Ситуация улучшилась, но многие исследования до сих пор не дезагрегируют данные, чтобы можно было выяснить, может ли быть разный эффект у мужчин и женщин. Силденафил, например, изначально предназначался для лечения стенокардии. Клинические испытания, проведенные на мужчинах, выявили неожиданный побочный эффект: великолепную эрекцию. Теперь более известный как Виагра, препарат появился на рынке как средство от эректильной дисфункции. Но у силденафила может быть еще одно неожиданное преимущество: он может быть эффективным средством от менструальной боли. Мы не уверены, так как только одно небольшое и наводящее на размышления исследование было профинансировано. 7 Если бы в исследовании стенокардии участвовали мужчины и женщины в равной степени, потенциал лечения менструальной боли мог бы быть таким же очевидным, как и влияние на эрекцию.
   Эти виды зависимых от пола эффектов на удивление распространены. Один обзор исследований лекарств, проведенных на самцах и самках грызунов, показал, что тестируемое лекарство оказывало влияние в зависимости от пола более чем в половине случаев. Долгое время исследователи стволовых клеток, полученных из мышц, были озадачены тем, почему они иногда регенерируют, а иногда нет. Это казалось совершенно произвольным, пока кому-то не пришло в голову проверить, принадлежат ли клетки мужчинам или женщинам. Тайна разгадана: оказалось, клетки самок регенерировали, а самцов нет.
   Гендерное слепое пятно до сих пор не устранено. Через несколько недель после начала пандемии коронавируса исследователи начали понимать, что мужчины могут быть более восприимчивы, чем женщины, как к инфекции, так и к смерти. Было ли это из-за различий в поведении, тщательном мытье рук, распространенности курения или, возможно, из-за глубоких различий в биологии мужской и женской иммунных систем? Было нелегко сказать, особенно потому, что из двадцати пяти стран с наибольшим числом инфекций более половины, включая Великобританию и США, не дезагрегировали случаи по полу. 8
   Другая проблема возникает, когда в данные включаются женщины. упражнения по сбору данных, но вопросы, которые им задают, не помещаются в человеческую коробку в голове разработчика опроса. Около двадцати пяти лет назад в Уганде численность активной рабочей силы внезапно увеличилась более чем на 10 процентов, с 6,5 до 7,2 миллиона человек. Что произошло? Обследование рабочей силы стало задавать лучшие вопросы. 9
   Раньше людям предлагалось указать свой основной вид деятельности или работу, и многие женщины, которые работали неполный рабочий день, владели собственными рыночными прилавками или работали на семейной ферме, просто записывали "домохозяйка". В новом опросе также задавались вопросы о второстепенных видах деятельности, и неожиданно женщины упомянули о долгих часах оплачиваемой работы, которую они выполняли на стороне. Рабочая сила Уганды увеличилась на 700 000 человек, большинство из них женщины. Проблема заключалась не в том, что женщины игнорировались в предыдущем опросе, а в том, что в нем задавались вопросы, предполагающие старомодное разделение домашнего труда, при котором муж выполнял оплачиваемую работу полный рабочий день, а жена работала по дому бесплатно.
   Еще более тонкий пробел в данных возникает из-за того, что правительства часто измеряют доход не отдельных лиц, а домохозяйств. Это небезосновательное решение: в мире, где многие семьи объединяют свои ресурсы, чтобы покрыть арендную плату, питание, а иногда и все расходы, домохозяйство является логической единицей анализа. Я знаю несколько человек, мужчин и женщин, которые проводят много или большую часть своего времени, выполняя неоплачиваемую работу по дому, присматривая за детьми, в то время как их партнеры получают большие зарплаты. Было бы странно утверждать, что на основании того, что неоплачиваемый партнер зарабатывает мало или вообще не зарабатывает, они живут в бедности.
   И все же, несмотря на то, что многие домохозяйства объединяют свои ресурсы, мы не можем просто предположить, что они все так делают: деньги могут использоваться как оружие в домашнем хозяйстве, а неравные доходы могут усиливать оскорбительные отношения. Сбор данных только о доходах домохозяйств делает такое злоупотребление статистически невидимым, неуместным по определению. Слишком заманчиво предположить, что то, что мы не измеряем, просто не существует.
   Как и в случае с экспериментами Аша, оказывается, что нам не нужно предположить, что это может иметь значение, кто в домашнем хозяйстве контролирует кошельки. У нас есть убедительные доказательства того, что иногда это происходит. Экономист Шелли Лундберг и ее коллеги изучили, что произошло в Великобритании, когда в 1977 году пособие на ребенка, регулярная субсидия семьям, было переведено с налоговой льготы (обычно отцу) на денежную выплату матери. Этот сдвиг заметно увеличил расходы на женскую и детскую одежду по сравнению с мужской одеждой. 10
   Когда я написал об исследовании Лундберга в Financial Times , возмущенный читатель спросил меня, откуда я знаю, что лучше тратить деньги на женскую и детскую одежду, чем на мужскую. Что нехарактерно для читателей FT , этот человек упустил суть: дело не в том, что какая-то структура расходов была лучше, а в том, что структура расходов была другой. Доход домохозяйства не изменился, но когда этот доход выплачивался другому члену домохозяйства, он тратился на разные вещи. Это говорит нам о том, что измерение дохода только на уровне домохозяйства упускает важную информацию. Новая система льгот в Великобритании, Universal Credit, выплачивается одному "главе семьи". Это странное решение старой школы вполне может быть в пользу мужчин, но, учитывая имеющиеся у нас данные, трудно сказать.
  
   -
   яБыло бы приятно представить, что высококачественная статистика просто появляется где-то в электронной таблице, божественное провидение с числовых небес. Тем не менее, любой набор данных начинается с того, что кто-то решает собрать числа. Какие числа собираются, а какие нет, что измеряется, а что нет, кто включен или исключен, являются результатом слишком человеческих предположений, предубеждений и недосмотров.
   Организация Объединенных Наций, например, приняла ряд амбициозных "Целей устойчивого развития" на 2030 год. Но эксперты по развитию начинают обращать внимание на проблему: у нас часто нет данных, которые нам нужны, чтобы выяснить, соответствуют ли эти цели был встречен. Удалось ли нам снизить количество жертв домашнего насилия в отношении женщин? Если несколько стран решили собрать достаточно хороших данных по проблеме, чтобы можно было проводить исторические сравнения, то очень трудно сказать. 11
   Иногда выбор того, какие данные собирать, просто причудлив. Уилл Мой, директор организации по проверке фактов Full Fact, отмечает, что в Англии власти знают больше о игроках в гольф, чем о людях, подвергшихся нападениям, грабежам или изнасилованиям. 12 Это не потому, что кто-то в правительстве с бюджетом заказал опросы и решил, что лучше разбираться в гольфе, чем в преступности. Вместо этого опросы, как правило, связаны с другими проектами. На волне ажиотажа, связанного с победой Лондона в проведении летних Олимпийских игр 2012 года, правительство запустило опрос Active Lives Survey, в котором приняли участие 200 000 человек с достаточным географическим охватом, чтобы показать, какие виды спорта наиболее популярны в каждом районе. Вот почему мы так много знаем о гольфистах.
   В этом нет ничего плохого - здорово иметь такую детальную картину того, как люди поддерживают себя в форме. Но разве это не говорит о том, что есть смысл усилить Обзор преступности в Англии и Уэльсе, который охватывает всего 35 000 домохозяйств? Этого исследования достаточно, чтобы понять национальную тенденцию в отношении обычных преступлений, но если бы оно было таким же масштабным, как исследование Active Lives Survey, мы могли бы понять тенденции в отношении редких преступлений, небольших демографических групп или отдельных городов. При прочих равных более крупный опрос может дать более точные оценки, особенно когда вы пытаетесь подсчитать что-то необычное.
   Но больше не всегда лучше. Вполне возможно охватить огромное количество людей, но при этом упустить достаточно других людей, чтобы получить катастрофически искаженное представление о том, что происходит на самом деле.
  
   -
   яВ 1936 году губернатор Канзаса Альфред Лэндон был кандидатом от республиканцев на пост президента против действующего президента Франклина Делано Рузвельта, демократа. Уважаемый журнал " Литературный дайджест " . взял на себя ответственность прогнозирования результата. Он провел поразительно амбициозный опрос общественного мнения по почте, в котором приняли участие 10 миллионов человек, четверть электората. Поток присланных по почте ответов трудно себе представить, но Дайджест , похоже, наслаждался масштабом задачи. В конце августа в нем сообщалось: "На следующей неделе первые ответы от этих десяти миллионов начнут приток помеченных бюллетеней, которые будут проверены трижды, проверены, пять раз перекрестно классифицированы и суммированы". 13
   После подсчета замечательных 2,4 миллиона голосов, полученных за два месяца, " Литературный дайджест" объявил свои выводы: Лэндон победит с убедительным перевесом 55% против 41%, при этом несколько избирателей поддержат третьего кандидата.
   Выборы дали совсем другой результат. Рузвельт разгромил Лэндона на 61% против 37%. Чтобы добавить к агонии " Литературного дайджеста ", гораздо меньший опрос, проведенный пионером в области опросов общественного мнения Джорджем Гэллапом, приблизился к окончательному голосованию, предсказав комфортную победу Рузвельта.
   Г-н Гэллап понял то, чего не понял " Литературный дайджест ": когда дело доходит до данных, размер - это еще не все. Опросы общественного мнения, такие как опрос Гэллапа, основаны на выборке голосующего населения. Это означает, что социологи должны иметь дело с двумя проблемами: ошибкой выборки и систематической ошибкой выборки.
   Ошибка выборки отражает риск того, что случайно выбранная выборка мнений не будет отражать истинные взгляды населения. "Допустимая погрешность", о которой сообщают в опросах общественного мнения, отражает этот риск, и чем больше выборка, тем меньше погрешность. Тысяча интервью - достаточная выборка для многих целей, и, как сообщается, во время избирательной кампании 1936 года г-н Гэллап провел три тысячи интервью.
   Но если три тысячи интервью были хорошими, почему 2,4 миллиона не были намного лучше? Ответ заключается в том, что у ошибки выборки есть гораздо более опасный друг: систематическая ошибка выборки. Ошибка выборки - это случайный выбор выборка не отражает основное население чисто случайно; систематическая ошибка выборки - это когда выборка вовсе не случайна. Джордж Гэллап приложил все усилия, чтобы найти непредвзятую выборку, потому что знал, что это гораздо важнее, чем найти большую.
   Literary Digest в поисках большего набора данных запутался в вопросе необъективной выборки. Она рассылала формы людям из списка, составленного из автомобильных регистраций и телефонных справочников - выборка, которая, по крайней мере в 1936 году, была непропорционально богатой. Те, у кого была машина или телефон, как правило, были богаче тех, у кого их не было. Проблема усугублялась тем, что сторонники Лэндона чаще присылали свои ответы по почте, чем те, кто поддерживал Рузвельта. Комбинации этих двух предубеждений было достаточно, чтобы обречь опрос Literary Digest на провал. На каждого человека, опрошенного Джорджем Гэллапом, Literary Digest получил восемьсот ответов. Все, что дал журнал за свои старания, это очень точная оценка неправильного ответа. Не уделив должного внимания как пропавшим без вести людям (тем, кто никогда не был опрошен), так и пропущенным ответам, " Литературный дайджест" совершил одну из самых известных катастроф в истории статистики.
  
   -
   АВсе социологи знают, что их опросы подвержены эффекту " Литературного дайджеста ", а серьезные из них пытаются - как пытался Джордж Гэллап - охватить репрезентативную выборку населения. Это никогда не было легко и, кажется, становится все труднее: все меньше людей утруждают себя ответами на запросы социологов, что поднимает очевидный вопрос о том, действительно ли те, кто это делает, представляют всех остальных. Отчасти это связано с тем, что люди менее охотно берут трубку стационарного телефона, чтобы поговорить с холодными звонками, но это не единственное объяснение. Например, первое британское исследование выборов, личный опрос, в ходе которого исследовательская группа стучалась в двери людей, показала почти 80 процентов ответивших. еще в 1963 году. Версия 2015 года, также очная, имела коэффициент ответов чуть более 55 процентов; почти в половине домов, к которым подходили, дверь либо никто не открывал, либо кто-то открывал дверь, но отказывался отвечать на вопросы инспектора. 14
   Опросы пытаются исправить это, но нет надежного метода сделать это. Отсутствующие ответы являются примерами того, что статистик Дэвид Хэнд называет "темными данными": мы знаем, что есть люди, и мы знаем, что у них есть мнения, но мы можем только догадываться об этих мнениях. Мы можем игнорировать темные данные, как Аш и Милграм проигнорировали вопрос о том, как женщины отреагируют на свои эксперименты, или мы можем отчаянно пытаться пролить свет на то, чего не хватает. Но мы никогда не сможем полностью решить проблему.
   На всеобщих выборах в Великобритании в 2015 году опросы общественного мнения показали, что Дэвид Кэмерон, действующий премьер-министр, вряд ли наберет достаточно голосов, чтобы остаться у власти. Опросы были ошибочными: Консервативная партия Кэмерона фактически получила места в Палате общин и одержала узкую победу. Было неясно, что пошло не так, но многие компании, занимающиеся опросами общественного мнения, предположили, что в последнюю минуту произошел сдвиг в пользу консерваторов. Если бы они провели несколько внезапных опросов в самый последний момент, они могли бы обнаружить это колебание.
   Но этот диагноз того, что пошло не так, был неверным. Более поздние исследования показали, что настоящей проблемой были темные данные. Вскоре после выборов исследователи выбрали случайную выборку домов и постучали в дверь, чтобы спросить людей, голосовали ли они и как. Они получили тот же ответ, что и социологи: недостаточно избирателей-консерваторов, чтобы вернуть Кэмерона на пост. Но затем социологи снова вернулись к домам, где никто не ответил или где люди отказали исследователям. Во второй попытке было больше консервативных избирателей. Опросы возвращались, чтобы попытаться заполнить пробелы снова, и снова, и снова - иногда целых шесть раз - и в конце концов получили ответы почти от всех, с кем они изначально надеялись поговорить. Вывод: это ретроспективный опрос, наконец, совпал с результатом выборов - консервативное правительство.
   Если бы проблема заключалась в позднем колебании, решением была бы куча быстрых и грязных опросов в последнюю минуту. Но поскольку реальная проблема заключалась в том, что до избирателей-консерваторов было труднее достучаться, реальным решением, возможно, должен был стать более медленный и исчерпывающий метод проведения опросов общественного мнения. 15
   Обе проблемы возникли у американских социологов во время печально известных выборов 2016 года, когда казалось, что Хиллари Клинтон опередила Дональда Трампа в колеблющихся штатах, которые должны были решить исход выборов. Был поздний поворот в сторону Трампа, а также такая же предвзятость, связанная с отсутствием ответов, которая обречена на провал британских опросов 2015 года: оказалось, что социологам было легче найти сторонников Клинтон, чем сторонников Трампа. Ошибка опроса была, объективно говоря, не очень большой. Это просто вырисовывалось в воображении людей, возможно, потому, что Трамп был таким необычным кандидатом. Но факт остается фактом: опросы были ошибочными отчасти потому, что, когда социологи пытались найти репрезентативную группу избирателей, с которой можно было бы поговорить, слишком много сторонников Трампа отсутствовало. 16
  
   -
   ОАмбициозное решение проблемы систематической ошибки выборки состоит в том, чтобы прекратить попытки составить выборку из репрезентативной части населения и вместо этого поговорить со всеми. Это то, что перепись пытается сделать. Однако даже переписчики не могут считать, что пересчитали всех. В переписи населения США 2010 года они получили ответы всего от 74 процентов домохозяйств. Это много людей пропускают или отказываются.
   В переписи населения Великобритании 2011 года доля ответивших составила 95 процентов, что соответствует примерно 25 миллионам домохозяйств. Это намного лучше - действительно, на первый взгляд кажется почти идеальным. При ответе 25 миллионов домохозяйств ошибка случайной выборки не является проблемой; он будет крошечным. Но даже если пропало всего 5% людей, систематическая ошибка выборки все еще вызывает беспокойство. переписчики знают, что некоторые люди с меньшей вероятностью ответят, когда официально выглядящие переписные листы со стуком приземляются на коврик: люди, которые живут в многоквартирных домах, таких как общий студенческий дом; мужчины в возрасте от двадцати лет; люди, которые плохо говорят по-английски. В результате 5 процентов, которые не отвечают, могут сильно отличаться от 95 процентов, которые отвечают. Одного этого факта достаточно, чтобы исказить данные переписи. 17
   Перепись является одним из старейших способов сбора статистики. Гораздо новее, но с аналогичным стремлением охватить всех, "большие данные". Профессор Виктор Майер-Шенбергер из Оксфордского института Интернета и соавтор книги " Большие данные " сказал мне, что его любимое определение большого набора данных - это такое, где "N = все" - когда нам больше не нужно делать выборки, потому что у нас есть все данные. фоновое население. 18
   Один из источников больших данных настолько приземлен, что его легко не заметить. Подумайте о данных, которые вы создаете, когда смотрите фильм. В 1980 году единственным выходом для вас было пойти в кинотеатр, возможно, заплатив наличными. Единственными созданными данными были бы кассовые сборы. В 1990 году вместо этого вы могли пойти в местный магазин видеопроката; у них мог быть компьютер для отслеживания вашей аренды, или все это могло быть сделано ручкой и бумагой. Если бы это было сделано на компьютере, оно, вероятно, не было бы связано с какой-либо более широкой базой данных. Но в двадцать первом веке, когда вы регистрируете учетную запись в Netflix или Amazon, ваши данные попадают в огромный и взаимосвязанный мир - их легко анализировать, делать перекрестные ссылки или делиться с оптовым продавцом данных, если позволяют условия.
   То же самое верно, когда вы подаете заявление на получение читательского билета, платите подоходный налог, подписываетесь на контракт мобильного телефона или подаете заявление на получение паспорта. Когда-то такие данные существовали бы как маленькие листочки бумаги в гигантском алфавитном каталоге. Они не были предназначены для статистического анализа, в отличие от переписи или опроса. Они были административными строительными блоками - данные собирались для того, чтобы что-то делать. Со временем, как административные данные были переведены в цифровую форму, а алгоритмы, которые могут запрашивать данные, были усовершенствованы, стало еще проще использовать их в качестве исходных данных для статистического анализа, дополнения или даже замены данных обследований.
   Но N = All часто является скорее утешительным предположением, чем фактом. Как мы видели, административные данные часто включают информацию о том, кто в домохозяйстве заполняет формы и оплачивает счета; застенчивого администратора будет труднее придавить. И слишком легко забыть, что N = Все - это не то же самое, что N = Все, кто подписался на определенную услугу. Netflix, например, располагает обширными данными о каждом отдельном покупателе Netflix, но гораздо меньше данных о людях, не являющихся клиентами Netflix, и для Netflix было бы рискованно обобщать данные из одной группы в другую.
   Источником жизненной силы больших данных являются не только административные данные, но и "найденные данные" - такие данные, которые мы оставляем после себя, даже не замечая, когда носим с собой смартфоны, ищем в Google, платим в Интернете, твитим свои мысли, публикуем фотографии в социальных сетях. Facebook или включите наш умный термостат. Это не просто имя и данные кредитной карты, которые вы предоставили Netflix: это все, что вы когда-либо смотрели в потоковом сервисе, когда вы его смотрели - или перестали смотреть - и многое другое.
   Когда подобные данные случайно извлекаются из киберпространства, они могут быть искажены самыми неудобными способами. Например, если мы хотим держать руку на пульсе общественного мнения, мы можем запустить алгоритм анализа настроений в Твиттере, а не тратиться на заказ опроса общественного мнения. Twitter может предоставить каждое сообщение для анализа, хотя на практике большинство исследователей используют подмножество этого огромного количества данных. Но даже если мы проанализируем каждое сообщение в Твиттере - N = Все - мы все равно узнаем только то, что думают пользователи Твиттера, а не то, что думает весь мир. И пользователи Твиттера не особо представляют весь мир. В Соединенных Штатах, например, они более вероятны. чем население в целом, чтобы быть молодым, городским, с высшим образованием и чернокожим. Между тем, женщины чаще, чем мужчины, используют Facebook и Instagram, но реже используют LinkedIn. Латиноамериканцы чаще, чем белые, используют Facebook, а черные чаще, чем белые, используют LinkedIn, Twitter и Instagram. Ни один из этих фактов не является очевидным. 19
   Кейт Кроуфорд, исследователь из Microsoft, собрала много примеров, когда N = Все предположения вводили людей в заблуждение. Когда ураган "Сэнди" обрушился на район Нью-Йорка в 2012 году, исследователи опубликовали анализ данных из Twitter и поисковой системы Foursquare, основанной на местоположении, и показали, что они могут отслеживать всплеск покупок продуктов накануне и бум баров и ночных клубов. день после. Это хорошо, насколько это возможно, но те твиты об урагане были непропорционально больше из Манхэттена, тогда как такие районы, как Кони-Айленд, пострадали гораздо сильнее. На самом деле Кони-Айленд пострадал так сильно, что отключилось электричество - вот почему там никто не писал в Твиттере, - в то время как густонаселенный и процветающий Манхэттен был необычайно насыщен смартфонами, по крайней мере, по меркам 2012 года, когда они были менее распространены, чем сегодня. Чтобы сделать такой анализ больших данных полезным, требуются значительные усилия, чтобы отделить твиты от реальности. 20
   Другой пример: в 2012 году Бостон запустил приложение для смартфонов Street Bump, которое использовало акселерометр iPhone для обнаружения выбоин. Идея заключалась в том, что жители Бостона загружали приложение и, когда они ездили по городу, их телефоны автоматически уведомляли мэрию о необходимости ремонта дорожного покрытия - городским работникам больше не нужно было патрулировать улицы в поисках выбоин. Это приятно элегантная идея, и она успешно нашла некоторые дыры в дороге. Однако то, что на самом деле произвела Street Bump, предоставленная самой себе, была картой выбоин, которая систематически отдавала предпочтение молодым, богатым районам, где больше людей владели iPhone и слышали о приложении. Street Bump предлагает нам N = All в том смысле, что каждый удар с каждого включенного телефона может быть записан. Это не то же самое, что записывать каждую выбоину. С тех пор проект был отложен.
   Алгоритмы, которые анализируют большие данные, обучаются с использованием найденных данных, которые могут быть слегка искажены. Алгоритмы, натренированные в основном на бледных лицах и мужских голосах, например, могут быть сбиты с толку, когда позже они попытаются интерпретировать речь женщин или внешний вид более смуглых лиц. Считается, что это помогает объяснить, почему программное обеспечение Google для обработки фотографий перепутало фотографии людей с темной кожей с фотографиями горилл; Веб-камеры Hewlett-Packard с трудом активировались при наведении на людей с темным оттенком кожи; а камеры Nikon, запрограммированные на повторную съемку фотографий, если они думали, что кто-то моргнул во время съемки, продолжали переснимать людей из Китая, Японии и Кореи, принимая характерную восточноазиатскую складку века за моргание. Новые приложения, запущенные весной 2020 года, обещают слушать ваш кашель и определять, есть ли у вас COVID-19 или какое-либо другое заболевание. Интересно, сделают ли они лучше? 21
   Одно можно сказать наверняка. Если алгоритмам показать искаженную выборку мира, они придут к искаженному выводу. 22
  
   -
   Тесть некоторые открыто расистские и сексистские люди - оглянитесь вокруг - но в целом то, что мы считаем и что мы не учитываем, часто является результатом непродуманного выбора, тонких предубеждений и скрытых предположений, которые мы не осознаем, ведут нас заблудший.
   Если мы сами не собираем данные, есть предел тому, что мы можем сделать для решения проблемы отсутствия данных. Но мы можем и должны не забывать спрашивать, кто или что может отсутствовать в данных, о которых нам говорят. Некоторые отсутствующие цифры очевидны - например, сложно собрать достоверные данные о таких преступлениях, как торговля людьми в целях сексуальной эксплуатации или употребление сильнодействующих наркотиков. Другие упущения обнаруживаются только при внимательном рассмотрении рассматриваемого утверждения. Исследователи могут не указывать в явном виде, что в эксперименте участвовали только мужчины - такая информация иногда скрывается. в статистическом приложении, а иногда и вовсе не сообщается. Но часто быстрое расследование показывает, что в исследовании есть слепое пятно. Если в эксперименте изучают только мужчин, мы не можем предположить, что он привел бы к тем же выводам, если бы в нем также участвовали женщины. Если государственная статистика измеряет доход домохозяйства , мы должны признать, что мало что знаем о распределении этого дохода внутри домохозяйства.
   Большие найденные наборы данных могут показаться исчерпывающими и могут быть чрезвычайно полезными, но "N = Все" часто является соблазнительной иллюзией: легко сделать необоснованные предположения, что у нас есть все, что имеет значение. Мы всегда должны спрашивать, кого и чего не хватает. И это только одна из причин относиться к большим данным с осторожностью. Большие данные представляют собой огромные и малоизученные изменения в способах сбора статистики, и именно к этому нас приведет наше путешествие, чтобы сделать мир складывающимся.
   ПРАВИЛО СЕДЬМОЕ
  
   Требуйте прозрачности, когда компьютер говорит "нет"
   Я знаю, что недавно принял несколько очень плохих решений, но я могу дать вам полную уверенность, что моя работа вернется в нормальное русло. У меня все еще есть большой энтузиазм и уверенность в миссии, и я хочу помочь вам.
   • Hal 9000 , 2001: Космическая одиссея
   яВ 2009 году группа исследователей из Google объявила о выдающемся достижении в одном из ведущих мировых научных журналов Nature . 1 Не нуждаясь в результатах ни одного медицинского осмотра, они смогли отследить распространение гриппа по Соединенным Штатам. Более того, они могли сделать это быстрее, чем Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), которые полагались на отчеты врачей. Алгоритм Google искал закономерности в данных CDC с 2003 по 2008 год, выявляя корреляцию между случаями гриппа и тем, что люди искали в Интернете в одно и то же время в одном и том же районе. Обнаружив закономерность, алгоритм теперь может использовать сегодняшние поисковые запросы для оценки сегодняшних случаев гриппа, за неделю или более до того, как CDC опубликует свое официальное мнение. 2
   Google Flu Trends был не только быстрым, точным и дешевым, но и без теории. Инженеры Google не удосужились разработать гипотезу о том, какие поисковые запросы могут быть связаны с распространением болезни. Мы можем разумно предположить, что такие запросы, как "симптомы гриппа" и "аптеки рядом со мной", могут лучше предсказывать случаи заболевания гриппом, чем поиски "Бейонсе", но людей из команды Google это не заботило. Они просто ввели 50 миллионов самых популярных поисковых запросов и позволили алгоритмам сделать всю работу.
   Успех Google Flu Trends стал символом новой горячей тенденции в бизнесе, технологиях и науке: больших данных и алгоритмов. "Большие данные" могут означать многое, но давайте сосредоточимся на найденных данных, которые мы обсуждали в предыдущей главе, цифровом выхлопе веб-поиска, платежах по кредитным картам и мобильных телефонах, пингующих ближайшую вышку сотовой связи, возможно, подкрепленных сгенерированными административными данными. как организации самоорганизуются.
   Алгоритм же - это пошаговый рецепт * выполнения ряда действий, и в большинстве случаев "алгоритм" означает просто "компьютерную программу". Но за последние несколько лет это слово стало ассоциироваться с чем-то вполне конкретным: алгоритмы стали инструментами для поиска закономерностей в больших наборах данных. Google Flu Trends был построен на алгоритмах распознавания образов, которые перебирали эти 50 миллионов поисковых запросов в поисках тех, которые, казалось бы, совпадали с сообщениями CDC о новых случаях гриппа.
   Именно такие данные и такие алгоритмы я хотел бы рассмотреть в этой главе. "Найденные" наборы данных могут быть огромными. Их также часто относительно дешево собирать, они обновляются в режиме реального времени и беспорядочны - это коллаж точек данных, собранных для разных целей. По мере того, как наше общение, отдых и коммерция перемещаются в Интернет, а Интернет проникает в наши телефоны, автомобили и даже наши очки, жизнь может быть записана и измерена так, как это было бы трудно себе представить. всего десятилетие назад. Деловые книжные полки и страницы журналов по менеджменту ломятся от книг и статей о возможностях, которые открывают такие данные.
   Наряду с призывом "поумнеть и разбогатеть" сторонники больших данных сделали три волнующих заявления, каждое из которых отразилось в успехе Google Flu Trends. Во-первых, этот анализ данных дает невероятно точные результаты. Во-вторых, каждая отдельная точка данных может быть захвачена - утверждение "N = все", с которым мы уже встречались в предыдущей главе, - что делает старые методы статистической выборки устаревшими (здесь это означает, что Flu Trends фиксирует каждый отдельный поиск). И наконец, что научные модели тоже устарели: просто нет необходимости разрабатывать и проверять теории о том, почему поиски "симптомов гриппа" или "Бейонсе" могут или не могут быть связаны с распространением гриппа, потому что, говоря провокационным Статья Wired в 2008 году: "При наличии достаточного количества данных цифры говорят сами за себя".
   Это революционная штука. Тем не менее, спустя четыре года после того , как была опубликована первая статья в Nature , Nature News сообщили печальные новости: последняя вспышка гриппа унесла неожиданную жертву - Google Flu Trends. После надежного предоставления быстрого и точного отчета о вспышках гриппа в течение нескольких зим модель без теории и с большим количеством данных потеряла нюх на то, куда движется грипп. Модель Google указывала на серьезную вспышку, но когда поступили медленные и устойчивые данные из CDC, они показали, что оценки Google о распространении гриппоподобных заболеваний были завышены - в какой-то момент они более чем вдвое превышали истинную цифру. 3 Вскоре после этого проект Google Flu Trends был закрыт. 4
   Что пошло не так? Часть проблемы коренилась в третьем захватывающем утверждении: Google не знал - и не мог начать знать, - что связывает поисковые запросы с распространением гриппа. Инженеры Google не пытались выяснить, что к чему привело. Они просто находили статистические закономерности в данных, что и делают эти алгоритмы. На самом деле, исследовательская группа Google заглянула в закономерности и обнаружила несколько явно ложных корреляций, которые они могли безопасно инструктировать. алгоритм игнорирования - например, оказалось, что случаи гриппа коррелируют с поиском по запросу "школьный баскетбол". Нет никакой загадки в том, почему: и грипп, и школьный баскетбол, как правило, начинаются в середине ноября. Но это означало, что Flu Trends был частично детектором гриппа, частично детектором зимы. 5 Это стало проблемой, когда в 2009 году произошла вспышка летнего гриппа: Google Flu Trends, жадно сканировавший признаки зимы и ничего не обнаруживший, пропустил несезонную вспышку, поскольку истинных случаев было в четыре раза больше, чем оценивал Flu Trends. 6
   Проблема "детектора зимы" часто встречается в анализе больших данных. Буквальный пример, рассказанный ученым-компьютерщиком Самиром Сингхом, - это алгоритм распознавания образов, которому было показано множество фотографий волков в дикой природе и множество фотографий домашних хаски. Алгоритм, казалось, действительно хорошо различал два довольно похожих клыка; оказалось, что он просто помечал любую картинку со снегом как содержащую волка. Пример с более серьезными последствиями был описан Джанель Шейн в ее книге " Ты выглядишь как вещь, и я люблю тебя" : алгоритм, которому показывали изображения здоровой кожи и рака кожи. Алгоритм вычислил закономерность: если на фотографии была линейка, значит, это рак. 7 Если мы не знаем, почему алгоритм делает то, что он делает, мы доверяем свою жизнь детектору линейки.
   Выяснить, что вызывает то, что сложно, некоторые говорят, невозможно. Выяснить, что соотносится с чем, гораздо дешевле и проще. А некоторые энтузиасты больших данных, такие как Крис Андерсон, автор той провокационной статьи в журнале Wired , утверждают, что бессмысленно смотреть дальше корреляций. "Сначала просмотрите данные математически, а потом установите для них контекст", - писал он; цифры говорят сами за себя. Недоброжелательно перефразируя точку зрения Андерсона, "если поиски по баскетболу в средней школе всегда появляются одновременно с случаями гриппа, то не имеет большого значения, почему".
   Но это имеет значение, потому что свободный от теории анализ простых корреляции неизбежно хрупкие. Если вы понятия не имеете, что стоит за корреляцией, вы не представляете, что может привести к нарушению этой корреляции.
   После проблемы с летним гриппом 2009 года точность Flu Trends полностью рухнула в конце 2012 года. Непонятно, почему. Одна из теорий состоит в том, что в декабре 2012 года в новостях было полно страшных историй о гриппе, и эти истории могли спровоцировать поиск в Интернете со стороны здоровых людей. Другим возможным объяснением является изменение собственного алгоритма поиска Google: он начал автоматически предлагать диагнозы, когда люди вводили медицинские симптомы, и это изменило то, что они вводили в Google, таким образом, что это могло исказить модель Flu Trends. Вполне возможно, что Google мог бы понять, в чем проблема, и найти способ заставить алгоритм снова работать, если бы захотел, но они просто решили, что это не стоит хлопот, затрат и риска неудачи.
   А может и нет. Правда в том, что внешние исследователи были вынуждены догадываться, что именно пошло не так, потому что у них нет информации, чтобы знать наверняка. Google делится некоторыми данными с исследователями и делает некоторые данные бесплатными для всех. Но он не собирается раскрывать все свои данные ни вам, ни мне, ни кому-либо еще.
  
   -
   ТДве хорошие книги, занимающие почетное место на моей книжной полке, рассказывают о том, как изменился наш взгляд на большие данные всего за несколько коротких лет.
   Один из них, опубликованный в 2013 году, - это " Большие данные " Кеннета Цукьера и Виктора Майера-Шенбергера. В нем приводится множество примеров того, какими дешевыми были датчики, огромные наборы данных и алгоритмы распознавания образов, если перефразировать подзаголовок книги " Преобразование того, как мы живем, работаем и думаем" . С какого триумфального примера авторы начали свой рассказ? Тенденции гриппа Google. Крах стал очевиден только после того, как книга пошла в печать.
   Три года спустя, в 2016 году, вышла книга Кэти О"Нил " Оружие математического разрушения ", которая, как вы могли догадаться, придерживается гораздо более пессимистического взгляда. Подзаголовок О'Нила говорит нам, что большие данные "усиливают неравенство и угрожают демократии".
   Разница отчасти заключается в точке зрения: Цукьер и Майер-Шенбергер склонны принимать точку зрения человека, который что-то делает с помощью алгоритма, управляемого данными; О'Нил склонен смотреть на вещи с точки зрения человека, для которого алгоритм, управляемый данными, что-то делает. Молоток кажется плотнику полезным инструментом; ноготь производит совсем другое впечатление.
   Но изменение тона также отражает изменение духа времени между 2013 и 2016 годами. В 2013 году относительно небольшое число людей, обращавших внимание на большие данные, часто представляли себя плотниками; к 2016 году многие из нас осознали, что мы гвозди. Большие данные превратились из кажущихся преобразующими в кажущиеся зловещими. Черлидинг уступил место предубеждениям и некоторым захватывающим дух заголовкам. (Возможно, мне больше всего понравился сюжет CNN: "Математика - это расизм".) Кризис достиг апогея, когда стало известно, что политическая консалтинговая фирма Cambridge Analytica воспользовалась слабой политикой Facebook в отношении данных, чтобы получить информацию примерно о 50 миллионах человек. , чтобы эти люди не знали об этом и не давали на это сознательного согласия, а также показывать им персонализированную рекламу. На мгновение испуганные комментаторы предположили, что эта реклама была настолько эффективной, что фактически избрала Дональда Трампа, хотя более трезвый анализ позже пришел к выводу, что возможности Cambridge Analytica недостаточны для контроля над разумом. 8
   Каждый из нас перерабатывает данные, и эти данные очищаются и превращаются в океаны информации. Алгоритмы и большие наборы данных используются для всего: от поиска нашей любви до принятия решения о том, отправимся ли мы в тюрьму до суда, если нас обвинят в преступлении, или вместо этого нам разрешат внести залог. Мы все должны понимать, что это за данные и как их можно использовать. Должны ли большие данные волновать или пугать нас? Должны ли мы более склонны подбадривать плотников или беспокоиться о нашей невольной роли гвоздей?
   Ответ заключается в том, что это зависит, и в этой главе я надеюсь показать вам, от чего это зависит.
  
   -
   Втстатья в New York Times Magazine в 2012 году, когда дух времени все еще был на стороне плотников, журналист Чарльз Дахигг довольно блестяще уловил ажиотаж вокруг больших данных, рассказав анекдот о дисконтном универмаге Target.
   Дахигг объяснил, что Target собрала так много данных о своих клиентах и настолько умела анализировать эти данные, что ее понимание потребителей может показаться магией. 9 Его убойный анекдот был о человеке, который ворвался в магазин Target недалеко от Миннеаполиса и пожаловался менеджеру на то, что компания отправляет купоны на детскую одежду и одежду для беременных его дочери-подростку. Менеджер долго извинялся, а позже позвонил, чтобы извиниться еще раз, но ему сказали, что девушка действительно беременна. Ее отец не понял. Цель, проанализировав свои покупки неароматизированных салфеток и витаминных добавок, поняла.
   Но действительно ли это статистическое колдовство? Я обсуждал эту историю со многими людьми, и меня поразило несоответствие. У большинства людей широко раскрыты глаза от удивления. Но две группы, с которыми я часто общаюсь, придерживаются совершенно иного мнения. Журналисты часто циничны; некоторые подозревают Дахигга в изобретении, преувеличении или распространении городского мифа. (Я подозреваю их в профессиональной зависти.) Специалисты по данным и статистики, напротив, зевают. Они считают эту историю неудивительной и неинформативной. И я думаю, что статистики правы.
   Во-первых, давайте на мгновение задумаемся о том, насколько удивительно было бы предсказать, что кто-то беременен, основываясь на его покупательских привычках: не очень. Примите во внимание рекомендации Национальной службы здравоохранения по поводу витаминной добавки фолиевой кислоты:
   Всем женщинам, которые могут забеременеть, рекомендуется ежедневно принимать 400 мкг фолиевой кислоты до беременности и в течение первых 12 недель беременности. . . Если вы не принимали добавки фолиевой кислоты до беременности, вы должны начать принимать их, как только узнаете, что беременны. . . Единственный способ убедиться, что вы получаете нужное количество, - это принимать добавки.
   ХОРОШО. Имея это в виду, к какому выводу я должен прийти, если мне скажут, что женщина начала покупать фолиевую кислоту? Мне не нужно использовать огромный набор данных или блестящий аналитический процесс. Это не магия. Понятно, что женщина вполне может быть беременна. Алгоритм Target произвел не сверхчеловеческий скачок логики, а вполне человеческий: он вычислил именно то, что вы, я или кто-либо другой также вычислили бы, имея ту же информацию.
   Иногда мы, люди, можем медленно соображать. Ханна Фрай, автор еще одной замечательной книги об алгоритмах, Hello World , приводит пример женщины, делающей покупки онлайн в британском супермаркете Tesco. 10 Она обнаружила презервативы в разделе "Купить еще раз?" раздел ее онлайн-корзины для покупок, подразумевая, что алгоритм знал, что кто-то в ее семье покупал их раньше. Но она этого не делала, а мужу незачем: презервативами они вместе не пользовались. Поэтому она предположила, что это была техническая ошибка. Я имею в виду, какое еще может быть объяснение?
   Когда женщина обратилась в Tesco с жалобой, представители компании пришли к выводу, что сообщать плохие новости о том, что ее муж ей изменяет, не входит в их обязанности, и пошли на тактичную ложь во спасение. "В самом деле, мадам? Ошибка компьютера? Вы совершенно правы, это должно быть причиной. Приносим извинения за неудобства". Фрай говорит мне, что теперь в Tesco принято правило: извиняться и обвинять компьютер.
   Если клиенты ранее покупали презервативы, они могут захотеть купить их снова. Если кто-то купил тест на беременность, а потом начал покупать витаминная добавка, предназначенная для беременных женщин, разумно предположить, что этот человек женщина и что через несколько месяцев она может заинтересоваться покупкой одежды для беременных и детской одежды. Алгоритмы здесь не творят статистических чудес. Они просто видят что-то (презервативы, витамины для беременных), что было скрыто от человека (озадаченная жена, сердитый папа). Мы в восторге от алгоритма отчасти потому, что не ценим обыденность того, что происходит под шелковым платком фокусника.
   И есть еще один способ, которым история Дахигга об алгоритме Target предлагает нам переоценить возможности компьютерной аналитики, основанной на данных.
   "Существует огромная проблема ложных срабатываний", - говорит Кайзер Фунг, специалист по данным, который годами разрабатывал аналогичные подходы для розничных продавцов и рекламодателей. Фанг имеет в виду, что мы не слышим историй о женщинах, которые получают купоны на детскую одежду, но не беременны. Услышав этот анекдот, легко предположить, что алгоритмы Target безошибочны - что все, кто получает купоны на комбинезоны и влажные салфетки, беременны. Но никто и никогда не утверждал, что это правда. И это почти наверняка не так; может быть , все получили купоны на комбинезоны. Мы не должны просто принять идею о том, что компьютер Target способен читать мысли, прежде чем учитывать, сколько промахов сопровождает каждое попадание.
   Таких промахов может быть много - даже для простого предположения, такого как "женщина, покупающая фолиевую кислоту, может быть беременна". Приобретение фолиевой кислоты не гарантирует беременности. Женщина может принимать фолиевую кислоту по какой-то другой причине. Или она может покупать витаминную добавку для кого-то другого. Или - и представьте себе горе, когда начинают приходить ваучеры на детскую одежду - она могла быть беременна, но у нее случился выкидыш, или безуспешно пыталась забеременеть. Возможно, алгоритм Target настолько гениален, что отфильтровывает эти болезненные случаи. Но это маловероятно.
   По словам Чарльза Дахигга, Target смешивает случайные предложения, такие как купоны на бокалы для вина, потому что беременные клиенты будут чувствовать себя испугались бы, если бы осознали, насколько хорошо их понимают компьютеры компании. Но у Kaiser Fung есть другое объяснение: Target смешивает свои предложения не потому, что было бы странно отправлять купонную книжку только для детей беременной женщине, а потому, что компания знает, что многие из этих книжек купонов будут отправлены женщинам, которые не беременны в конце концов.
   Менеджер должен был просто сказать: "Не беспокойтесь об этом, многие люди получают эти купоны". Почему он этого не сделал? Вероятно, он понимал алгоритм Target не больше, чем все мы. Как и Google, Target может не захотеть открывать свой алгоритм и набор данных для исследователей и конкурентов, чтобы понять, что происходит.
   Наиболее вероятная ситуация такова: беременность часто довольно легко определить по покупательскому поведению, поэтому алгоритм Target, основанный на больших данных, наверняка может предсказать беременность лучше, чем случайные предположения. Несомненно, однако, что ему далеко до непогрешимости. Случайным предположением может быть то, что любая женщина в возрасте от пятнадцати до сорока пяти лет имеет примерно 5-процентный шанс забеременеть в любое время. Если Target сможет улучшить правильное угадывание в 10 или 15 процентах случаев, это, вероятно, уже стоит того. Даже небольшое увеличение точности целевых специальных предложений помогло бы увеличить прибыль. Но прибыльность не следует путать со всеведением.
   Итак, давайте начнем с того, что немного смягчим шумиху - как апокалиптическую идею о том, что Cambridge Analytica может читать ваши мысли, так и головокружительную перспективу того, что большие данные могут легко заменить более трудоемкие статистические процессы, такие как обзор случаев гриппа, проводимый CDC. Когда я впервые столкнулся с большими данными, я позвонил профессору Кембриджского университета Дэвиду Шпигельхальтеру, одному из ведущих британских статистиков и блестящему специалисту по статистике. Я резюмировал воодушевляющие утверждения: о сверхъестественной точности, о том, что выборка не имеет значения, поскольку фиксируется каждая точка данных, и о том, что научные модели отправляются на свалку, потому что "цифры говорят сами за себя".
   Он не чувствовал необходимости тянуться к техническому термину. Эти утверждения, по его словам, являются "полной чепухой. Абсолютная ерунда".
   Заставить большие данные работать сложнее, чем кажется. Статистики потратили последние двести лет, выясняя, какие ловушки подстерегают нас, когда мы пытаемся понять мир с помощью данных. В наши дни данные больше, быстрее и дешевле, но мы не должны делать вид, что все ловушки безопасны. У них нет.
   "В больших данных возникает множество проблем с небольшими данными, - добавил Шпигельхальтер. "Они не исчезают, потому что у вас много вещей. Они становятся хуже".
   Едва ли имеет значение, что некоторые читатели Чарльза Дахигга слишком легковерны в отношении точности, с которой Target нацеливается на комбинезоны-купоны. Но это имеет значение, когда люди, находящиеся у власти, так же боятся алгоритмов, которых они не понимают, и используют их для принятия судьбоносных решений.
   Одним из самых ярких примеров Кэти О'Нил в книге " Оружие математического разрушения" является алгоритм IMPACT, используемый для оценки учителей в Вашингтоне, округ Колумбия. Как описывает О'Нил, очень любимых и уважаемых учителей в городских школах внезапно уволили после того, как они получили очень низкие оценки от алгоритма.
   Алгоритм IMPACT утверждал, что измеряет качество преподавания, в основном проверяя, добились ли дети в классе учителя прогресса или отстали в своих тестах. 11 Однако измерить истинное качество преподавания трудно по двум причинам. Во-первых, независимо от того, насколько хорош или плох учитель, индивидуальные достижения учащихся будут сильно различаться. В классе всего тридцать учеников, и большая часть того, что измеряет алгоритм, будет шумом; если пара детей сделала несколько удачных предположений в тесте в начале года, а затем потерпела неудачу в конце года, этого достаточно, чтобы изменить рейтинг учителя. Этого не должно быть, потому что это чистая случайность. Еще один источник отклонений, неподконтрольный учителю, - это серьезные проблемы ребенка. за пределами класса - что угодно, от болезни до издевательств и до заключения члена семьи в тюрьму. Это не тот же шум, что и удачные или неудачные предположения в тесте, потому что он отслеживает что-то реальное. Система, которая отслеживала бы и устраняла признаки проблем вне класса, была бы ценной. Но было бы глупо и несправедливо возлагать вину за трудности ученика на учителя.
   Вторая проблема заключается в том, что учителя, которые мошенничают, могут обмануть алгоритм, и эти обманы повредят перспективам честных учителей. Если учитель шестого класса найдет способ несправедливо повысить успеваемость детей, которых он обучает, - такие вещи случаются, - то не только он будет несправедливо вознагражден, но и учитель седьмого класса окажется в серьезном положении. беда в следующем году. Ее будущий класс будет гениями на бумаге; улучшение будет невозможным, если она также не найдет способ обмануть.
   Точка зрения О'Нила, которая правдоподобна, состоит в том, что данные настолько зашумлены, что задача оценки компетентности учителя безнадежна для любого алгоритма. Конечно, суждения этого конкретного алгоритма о том, какие учителя были не на должном уровне, не всегда совпадали с оценками коллег или учеников учителей. Но это не помешало властям школьного округа округа Колумбия в 2011 году уволить 206 учителей за несоблюдение стандартов алгоритма.
  
   -
   СДо сих пор мы сосредоточились на чрезмерной доверчивости к способности алгоритма извлекать мудрость из данных, которые он получает. Есть еще одна связанная с этим проблема: чрезмерная доверчивость к качеству или полноте набора данных.
   Мы исследовали проблему полноты в предыдущей главе. "Литературный дайджест" накопил то, что можно было бы справедливо назвать большими данными. Это был, безусловно, огромный опрос по меркам того времени - действительно, даже по сегодняшним меркам набор данных с 2,4 миллионами человек впечатляет. Но вы не можете использовать опросы "Литературного дайджеста" , чтобы предсказать выборы. результаты, если "люди, которые отвечают на опросы " Литературного дайджеста ", каким- то последовательным образом отличаются от "людей, которые голосуют на выборах".
   Google Flu Trends фиксирует каждый поиск в Google, но не все, кто заболевает гриппом, обращаются к Google. Его точность зависела от того, что "люди с гриппом, которые консультируются по этому поводу с Google", систематически не отличались от "людей с гриппом". Приложение для обнаружения выбоин, с которым мы познакомились в предыдущей главе, потерпело неудачу, потому что спутало "людей, которые слышали о приложениях для обнаружения выбоин и установили их" с "людьми, которые ездят по городу".
   Как насчет качества? Вот поучительный пример больших данных из еще более старого урожая, чем предвыборный опрос в США 1936 года: поразительная попытка оценить типичную температуру человеческого тела. В течение восемнадцати лет немецкий врач девятнадцатого века Карл Вундерлих собрал более миллиона измерений температуры тела, собранных у более чем 25 000 пациентов. Миллион измерений! Это поистине ошеломляющее достижение, учитывая современные бумажно-пистолетные технологии. Вундерлих - человек, стоящий за общепринятым мнением, что нормальная температура тела составляет 98,6ўF. Никто не хотел опровергать его результаты, отчасти потому, что набор данных был достаточно большим, чтобы внушать уважение, а отчасти потому, что перспектива оспорить его с помощью большего и лучшего набора данных пугала. Как сказал д-р Филип Маковяк, эксперт по Вундерлиху, "никто не имел возможности и не хотел собирать такой большой набор данных". 12
   И все же числа Вундерлиха были неверны; у нас обычно немного прохладнее (примерно на полградуса по Фаренгейту). 13. Его данные были настолько внушительными, что потребовалось более ста лет, чтобы установить, что добрый доктор ошибался. *
   Так как же такой большой набор данных может быть неправильным? Когда доктор Маковяк обнаружил один из старых термометров Карла Вундерлиха в медицинском музее, он смог его осмотреть. Он обнаружил, что он был откалиброван на два градуса по Цельсию, почти на четыре градуса по Фаренгейту. Эта ошибка была частично компенсирована привычкой доктора Вундерлиха измерять температуру в подмышечной впадине, а не осторожно вставлять термометр в одно из отверстий на теле, обычно используемых в наше время. Вы можете снять миллион показаний температуры, но если ваш градусник сломан и вы ковыряетесь в подмышках, то ваши результаты будут точной оценкой неправильного ответа. Старое клише "Мусор на входе, мусор на выходе" остается верным независимо от того, сколько мусора вы собираете.
   Как мы видели в предыдущей главе, современная версия этой старой проблемы представляет собой алгоритм, обученный на систематически смещенном наборе данных. На удивление легко не заметить такие проблемы. В 2014 году Amazon, одна из самых дорогих компаний в мире, начала использовать алгоритм, основанный на данных, для просеивания резюме, надеясь, что компьютер найдет шаблоны и выберет самых лучших людей на основе их сходства с предыдущими успешными кандидатами. Увы, предыдущие успешные кандидаты были непропорционально мужчинами. Затем алгоритм сделал то, что делают алгоритмы: он обнаружил шаблон и работал с ним. Заметив, что в прошлом предпочтение отдавалось мужчинам, она пришла к выводу, что мужчины предпочтительнее. Алгоритм штрафовал слово "женский", например, "Международный женский футбол до 21 года" или "Капитан женского шахматного клуба"; он понизил рейтинг некоторых женских колледжей. Amazon отказался от алгоритма в 2018 году; неясно, какое именно влияние он оказал на принятие решений, но Amazon признала, что ее рекрутеры смотрели на рейтинги алгоритма.
   Помните заголовок "Математика - это расизм"? Я вполне уверен, что математика не является расистской. Он также не является женоненавистническим, гомофобным или предвзятым в других отношениях. Но я так же уверен, как и некоторые люди. А также компьютеры, обученные на наших собственных исторических предубеждениях, будут повторять эти предубеждения в тот самый момент, когда мы пытаемся оставить их позади. 14
  
   -
   янадеюсь, я убедил вас, что мы не должны слишком стремиться доверять наши решения алгоритмам. Но я не хочу переусердствовать с критикой, потому что у нас нет безошибочного альтернативного способа принятия решений. Выбор стоит между алгоритмами и людьми. Некоторые люди предвзяты. Многие люди часто устают, беспокоятся и переутомляются. А все люди, ну, люди.
   В 1950-х годах психолог Пол Мил исследовал, смогут ли самые простые алгоритмы в форме несложных статистических правил превзойти экспертное человеческое суждение. Например, больной поступает в больницу с жалобами на боли в груди. У нее несварение желудка или она страдает от сердечного приступа? Миль сравнил вердикты опытных врачей с результатом работы с кратким контрольным списком. Является ли боль в груди основным симптомом? Были ли у пациента сердечные приступы в прошлом? Принимал ли пациент в прошлом нитроглицерин для облегчения боли в груди? Какие количественные закономерности показаны на кардиограмме? 15 Удивительно, но это простое дерево решений ставило правильный диагноз чаще, чем врачи. И это был не единственный пример. Удивительно часто, как обнаружил Мил, эксперты плохо справлялись с простыми контрольными списками. Мил описал свою книгу " Клинические и статистические прогнозы " как "мою тревожную маленькую книгу". 16
   Итак, чтобы быть справедливым, мы должны сравнить ошибочность современных алгоритмов с ошибкой людей, которые в противном случае принимали бы решения. Лучше всего начать с примера из книги Ханны Фрай Hello World.
   История начинается во время лондонских беспорядков 2011 года. Первоначально протест против жестокости полиции, демонстрации превратились в насильственные беспорядки, поскольку Порядок нарушался каждый вечер в городе и в нескольких других городах страны. Магазины закрывались после полудня, и законопослушные граждане спешили домой, зная, что авантюристические нарушители спокойствия исчезнут, когда погаснет свет. За три дня смуты было арестовано более тысячи человек.
   Среди них были Николас Робинсон и Ричард Джонсон. Робинсон шел сквозь хаос и налил себе пачку воды в бутылках из разрушенного лондонского супермаркета. Джонсон заехал в игровой магазин, надел балаклаву и побежал за охапкой компьютерных игр. Кража Джонсона была более ценной и была преднамеренной, а не спонтанной. И все же именно Робинсон получил шестимесячный срок, в то время как осуждение Джонсона не принесло ему вообще никакого тюремного заключения. Никакой алгоритм нельзя обвинить в разнице; приговоры выносили человеческие судьи, и такое несоответствие кажется странным.
   Всегда возможно, что каждый судья принял правильное решение, основываясь на какой-то тонкой детали дела. Но наиболее правдоподобным ответом на непоследовательное обращение с двумя мужчинами было то, что Робинсон был приговорен всего через две недели после беспорядков, в то время, когда нервы были на пределе, а ткань цивилизации, казалось, легко рвалась. Джонсон был приговорен несколько месяцев спустя, когда память о беспорядках уже угасала, а люди спрашивали себя, из-за чего весь этот шум. 17
   Могла бы компьютерная программа, управляемая данными, отключить музыку настроения и выдать более справедливые предложения? Это невозможно узнать, но вполне возможно, что да. Существует достаточно доказательств того, что человеческие судьи не очень последовательны. Один из способов проверить это - показать гипотетические дела разным судьям и посмотреть, придут ли они к разным выводам. Они делают. В одном британском исследовании 2001 года судей попросили вынести решения по различным делам; некоторые из случаев (представленные на подходящем расстоянии друг от друга, чтобы замаскировать уловку) были просто повторениями более ранних случаев с измененными именами и другими не относящимися к делу деталями. Судьи даже не согласились с их собственное предыдущее решение по идентичному делу. Это единственная ошибка, в которой мы можем быть уверены, что компьютер ее не допустит. 18
   Более свежее исследование было проведено в Соединенных Штатах экономистом Сендхилом Муллайнатаном и четырьмя его коллегами. Они проанализировали более 750 000 дел в Нью-Йорке в период с 2008 по 2013 год - дела, в которых кто-то был арестован, и нужно было принять решение об освобождении обвиняемого, задержании человека или назначении денежного залога, который должен был быть внесен для обеспечения освобождения. . Затем исследователи смогли увидеть, кто был повторно арестован. 19 Затем они использовали часть этих дел (220 000) для обучения алгоритма, чтобы решить, следует ли освободить, задержать или внести залог. И они использовали оставшиеся случаи, чтобы проверить, хорошо ли работал алгоритм по сравнению с человеческими судьями. 20
   Люди не справились. Алгоритм исследователей мог бы снизить уровень преступности во время освобождения почти на 25 процентов, посадив в тюрьму лучше отобранную группу обвиняемых. В качестве альтернативы они могли бы посадить в тюрьму на 40 процентов меньше людей без какого-либо роста преступности. Тысячи преступлений можно было бы предотвратить или тысячи людей освободить до суда только благодаря тому, что алгоритм превзошел судей-людей.
   Одна важная ошибка, которую допускают судьи, - это то, что американский ученый-правовед Касс Санстейн называет "тенденциозным уклоном в правонарушение", то есть, когда они принимают решения об освобождении под залог, они слишком много внимания уделяют конкретному правонарушению, в котором обвиняется подсудимый. Обвиняемые, чей послужной список предполагает, что они относятся к группе высокого риска, рассматриваются как лица с низким уровнем риска, если их обвиняют в незначительном преступлении, а обвиняемые, чей послужной список предполагает, что они относятся к группе низкого риска, рассматриваются как лица с высоким уровнем риска, если текущее преступление является серьезным. Здесь есть ценная информация, которую алгоритм использует с пользой, но люди-судьи - при всем их интеллекте, опыте и обучении - склонны упускать ее из виду.
   Кажется, именно так мы, люди, и действуем. Обратите внимание на то, как я описал дела Николаса Робинсона и Ричарда Джонсона: я рассказал вам о рассматриваемых правонарушениях, совсем ничего о Робинсоне и Джонсон. Просто мне показалось разумным - а может быть, и вам - рассказать вам все о краткосрочной перспективе, о текущем правонарушении. Алгоритм использовал бы больше информации, если бы было доступно больше информации. Человек может и не быть.
   У многих людей есть сильная интуиция в отношении того, кого бы они предпочли, чтобы жизненно важные решения о них принимались алгоритмами или людьми. Некоторых людей трогательно впечатляют возможности алгоритмов; другие слишком сильно верят в человеческое суждение. Правда в том, что иногда алгоритмы работают лучше людей, а иногда нет. Если мы хотим избежать проблем и раскрыть потенциал больших данных, нам нужно будет оценивать производительность алгоритмов в каждом конкретном случае. Слишком часто это намного сложнее, чем должно быть.
   Рассмотрим этот сценарий. В полицию или социальные службы поступает звонок от кого-то - соседа, бабушки или дедушки, врача, учителя, - кто беспокоится о безопасности ребенка. Иногда ребенок действительно будет в опасности; иногда звонящий ошибается, слишком беспокоится или даже злонамерен. В идеальном мире мы бы не стали рисковать и немедленно отправили бы машину с синим светом, чтобы проверить, что происходит. Но у нас не хватает ресурсов, чтобы сделать это в каждом случае - мы должны расставлять приоритеты. Ставки вряд ли могут быть выше: официальные данные в Соединенных Штатах показывают, что 1670 детей умерли в 2015 году от жестокого обращения или отсутствия заботы. Это ужасное число, но лишь малая часть из 4 миллионов звонков, которые кто-то звонит, чтобы сообщить о своих опасениях по поводу ребенка.
   Какие отчеты необходимо отслеживать, а какие можно обоснованно игнорировать? Многие полицейские и социальные службы используют алгоритмы, чтобы помочь принять это решение. В штате Иллинойс введен именно такой алгоритм, который называется Rapid Safety Feedback. Он проанализировал данные по каждому отчету, сравнил их с исходами предыдущих дел и дал процентный прогноз риска смерти или серьезного вреда для ребенка.
   Результаты не впечатлили. Об этом сообщила газета Chicago Tribune . алгоритм дал 369 детям 100-процентную вероятность серьезной травмы или смерти. Какой бы ужасной ни была домашняя обстановка, такая уверенность кажется чрезмерно пессимистичной. Это также может иметь серьезные последствия: ложное обвинение в безнадзорности или жестоком обращении с ребенком может иметь ужасные последствия как для обвиняемого, так и для ребенка.
   Но, возможно, алгоритм ошибся из-за осторожности, преувеличив риск причинения вреда, потому что он был разработан, чтобы не пропустить ни одного случая? Нет: в некоторых ужасных случаях дети раннего возраста умирали после того, как процент риска был слишком низким, чтобы оправдать последующее наблюдение. В конце концов Иллинойс решил, что технология бесполезна, или того хуже, и прекратил ее использование. 21
   Мораль этой истории не в том, что алгоритмы не должны использоваться для оценки сообщений об уязвимых детях. Кто-то или что-то должно принять решение о том, за какими делами следует следить. Ошибки неизбежны, и в принципе нет причин, по которым какой-то другой алгоритм не может совершать меньше ошибок, чем обработчик вызовов-человек. 22 Мораль в том, что мы знаем об ограничениях этого конкретного алгоритма только потому, что он выдавал явно абсурдные цифры.
   "Хорошо, что они дали числовые значения вероятности, так как это дает нам громкую сирену, которая заставляет нас понять, что эти цифры плохие", - объясняет статистик Эндрю Гельман. "Было бы еще хуже, если бы [алгоритм] просто сообщал о прогнозах как о "высоком риске", "среднем риске" и "низком риске". Тогда проблемы могли бы никогда не выявиться. 23
   Так что проблема не в алгоритмах или больших наборах данных. Проблема в отсутствии контроля, прозрачности и дебатов. И решение, я бы сказал, восходит к очень долгому времени.
  
   -
   яВ середине семнадцатого века начало проявляться различие между алхимией и тем, что мы считаем современной наукой. Это различие, о котором нам нужно помнить, если мы хотим процветать в мире алгоритмов больших данных.
   В 1648 году зять Блеза Паскаля по настоянию великого французского математика провел знаменитый эксперимент. В саду монастыря в маленьком городке Клермон-Ферран он взял трубку, наполненную ртутью, опустил ее открытый конец в чашу, полную жидкого металла, и поднял ее в вертикальное положение, выступая над поверхностью с помощью конец погружен. Часть ртути сразу стекала в чашу, а часть нет. В трубе была колонна высотой 711 миллиметров, а над ней пространство, содержащее - что? Воздуха? Вакуум? Таинственный эфир? 24
   Это был только первый этап эксперимента, предложенного Паскалем, и он не был беспрецедентным. Гаспаро Берти сделал что-то подобное в Риме с водой, хотя для воды стеклянная трубка должна быть более 10 метров в длину, а сделать ее было непростой задачей. Евангелиста Торричелли, ученик Галилея, был человеком, которому пришла в голову идея использовать вместо ртути ртуть, для которой требуется гораздо более короткая трубка.
   Идея Паскаля - или, возможно, его друга Рене Декарта, поскольку они оба претендовали на это, - заключалась в том, чтобы повторить эксперимент на высоте. И вот зятю Паскаля пришлось таскать хрупкие стеклянные трубки и несколько килограммов ртути на вершину Пюи-де-Дом, поразительного спящего вулкана в самом сердце Франции, более чем в километре над Клермоном. Ферран. На вершине горы ртутный столбик поднялся не на 711 миллиметров, а всего на 627. На полпути вниз по горе ртутный столбик был длиннее, чем на вершине, но короче, чем внизу, в саду. На следующий день колонну измерили на вершине собора Клермон-Ферран. Там она была на 4 миллиметра короче, чем в монастырском саду. Паскаль изобрел то, что мы теперь называем барометром, и одновременно альтиметром, прибором, который измерял давление воздуха и, косвенно, высоту. В 1662 году, всего четырнадцать лет спустя, Роберт Бойль сформулировал свой знаменитый газовый закон, описывающий зависимость между давлением и объемом газа. Это был быстрый и довольно современный прогресс в состоянии научных знаний.
   И все же это происходило наряду с более древней практикой алхимии, поиском способа превратить неблагородные металлы в золото и произвести эликсир вечной жизни. Эти цели, насколько нам известно, настолько близки к невозможным, насколько это не имеет значения * - но если бы алхимия проводилась с использованием научных методов, можно было бы ожидать, что все алхимические исследования породят богатую полосу информативных ошибок и постепенная эволюция в современную химию.
   Это не то, что произошло. Алхимия не превратилась в химию. Он застопорился, и со временем наука отодвинула его в сторону. Некоторое время эти две дисциплины существовали параллельно. Так чем же они отличались?
   Конечно, современная наука использует экспериментальный метод, столь ярко продемонстрированный трудолюбивым шурином Паскаля, Торричелли, Бойлем и другими. Но то же самое произошло и с алхимией. Алхимики были неутомимыми экспериментаторами. Просто их эксперименты не дали никакой информации, которая продвинула бы область в целом. Использование экспериментов не объясняет, почему химия процветала, а алхимия умерла.
   Возможно, тогда это было связано с вовлеченными персонажами? Возможно, великие ранние ученые, такие как Роберт Бойль и Исаак Ньютон, были более проницательными, мудрыми и творческими людьми, чем алхимики, которых они заменили? Это потрясающе неубедительное объяснение. Двумя ведущими алхимиками 1600-х годов были Роберт Бойль и Исаак Ньютон. Они были энергичными, даже пылкими алхимиками, что, к счастью, не помешало их огромному вкладу в современную науку. 25
   Нет, алхимики часто были одними и теми же людьми, использующими одни и те же экспериментальные методы, чтобы попытаться понять окружающий их мир. По словам Дэвида Вуттона, историка науки, разница объясняется тем, что алхимией занимались тайно, в то время как наука зависела от открытых дебатов. В конце 1640-х годов небольшая сеть экспериментаторов по всей Франция, включая Паскаля, одновременно работала над вакуумными экспериментами. Известно, что по крайней мере сто человек проводили эти эксперименты между Торричелли в 1643 году и формулировкой закона Бойля в 1662 году. "Эти сто человек - первое рассредоточенное сообщество ученых-экспериментаторов", - говорит Вуттон. 26
   В центре сети знаний находился Марин Мерсенн - монах, математик и катализатор научного сотрудничества и открытой конкуренции. Мерсенн дружил с Паскалем и Декартом, а также с мыслителями от Галилея до Томаса Гоббса, и делал копии полученных им писем и распространял их среди тех, кто, по его мнению, был бы заинтересован. Его корреспонденция была настолько плодовитой, что его стали называть "почтовым ящиком Европы". 27
   Мерсенн умер в 1648 году, менее чем за три недели до эксперимента на Пюи-де-Дом, но его идеи о научном сотрудничестве жили в форме Королевского общества в Лондоне (основано в 1660 году) и Французской академии наук (основано в 1666 году). действуя по отчетливо мерсенновским принципам. Одним из достоинств нового подхода, хорошо понятым в то время, была воспроизводимость, которая, как мы видели в главе 5, является жизненно важной проверкой как мошенничества, так и ошибки. Эксперимент Пюи-де-Дом мог быть повторен везде, где был холм или даже высокое здание. "Все любознательные могут проверить это сами, когда захотят", - писал Паскаль. И они сделали.
   Тем не менее, в то время как дебаты о вакууме, газах и этих ртутных трубках энергично велись посредством писем, публикаций и встреч в доме Мерсенна в Париже, алхимические эксперименты проводились тайно. Нетрудно понять, почему: нет смысла превращать свинец в золото, если все знают, как это сделать. Ни один алхимик не хотел делиться своими потенциально поучительными неудачами с кем-либо еще.
   Секретность сохранялась сама собой. Одной из причин того, что алхимия просуществовала так долго и что даже блестящие ученые, такие как Бойль и Ньютон, относились к ней серьезно, было предположение, что алхимические проблемы были разгаданы предыдущими поколениями, но держались в секрете, а затем были утеряны. Знаменитое заявление Ньютона: "Если я и видел дальше, так это стоя на плечах гигантов", это относилось только к его научной работе. Как алхимик, он стоял ни на чьих плечах и мало что видел.
   Когда Бойль все-таки попытался опубликовать некоторые из своих открытий и поискать других алхимиков, Ньютон предупредил его, чтобы он остановился и вместо этого хранил "полное молчание". И когда стало ясно, что только что открытое научное сообщество быстро прогрессирует, сама алхимия была дискредитирована в течение одного поколения. Короче говоря, говорит Вуттон:
   Что убило алхимию, так это настойчивость в том, что эксперименты должны открыто сообщаться в публикациях, которые представляют четкий отчет о том, что произошло, и затем они должны быть воспроизведены, желательно в присутствии независимых свидетелей. Алхимики занимались тайным обучением. . . некоторые части этого обучения могут быть взяты на себя. . . новая химия, но от большей части ее пришлось отказаться как от непонятной и невоспроизводимой. Эзотерическое знание было заменено новой формой знания, которая зависела как от публикации, так и от публичного или полупубличного исполнения. 28
   Алхимия - это не то же самое, что сбор больших наборов данных и разработка алгоритмов распознавания образов. Во-первых, алхимия невозможна, а получение информации из больших данных невозможно. Тем не менее, параллели также должны быть очевидны. Такие компании, как Google и Target, не больше стремятся делиться своими наборами данных и алгоритмами, чем Ньютон делился своими алхимическими экспериментами. Иногда есть юридические или этические причины - если вы пытаетесь сохранить свою беременность в секрете, вы не хотите, чтобы Target публично раскрывала информацию о ваших покупках фолиевой кислоты - но наиболее очевидно, что причины коммерческие. Есть золото в данных о нас, которые есть у Amazon, Apple, Facebook, Google и Microsoft. И это золото будет стоить им гораздо меньше, если знания, которые его производят, будут доступны всем.
   Но точно так же, как самые блестящие мыслители того времени не смогли добиться прогресса, тайно практикуясь, секретные алгоритмы, основанные на секретных данных, скорее всего, приведут к упущенным возможностям для улучшения. Опять же, вряд ли имеет большое значение, если Target упускает немного более эффективный способ нацеливания на комбинезоны-купоны. Но когда алгоритмы увольняют способных учителей, направляют социальные службы не в те домохозяйства или понижают рейтинг соискателей, которые учились в женских колледжах, мы должны иметь возможность подвергнуть их тщательной проверке.
   Но как?
   Один из подходов используется группой журналистов-расследователей ProPublica во главе с Джулией Ангвин. Команда Ангвина хотела тщательно изучить широко используемый алгоритм под названием COMPAS (профилирование управления исправительными правонарушителями для альтернативных санкций). КОМПАС использовал ответы на вопросник из 137 пунктов, чтобы оценить риск повторного ареста преступника. Но сработало ли это? И было ли это справедливо?
   Это было нелегко узнать. COMPAS принадлежит компании Equivant (ранее Northpointe), которая не обязана раскрывать подробности того, как она работает. И поэтому Ангвин и ее команда должны были судить об этом, анализируя результаты, кропотливо собранные в округе Броуард во Флориде, штате, где действуют строгие законы о прозрачности.
   Вот отредактированный отчет о том, как команда ProPublica выполняла свою работу:
   Запросив публичные документы, ProPublica получила результаты COMPAS за два года из офиса шерифа округа Броуард во Флориде. Мы получили данные обо всех 18 610 человек, которые были забиты в 2013 и 2014 годах. . . Каждый подсудимый получил как минимум три балла COMPAS: "Риск рецидива", "Риск насилия" и "Риск неявки". Баллы по шкале COMPAS для каждого обвиняемого варьировались от 1 до 10, где 10 - самый высокий риск. Оценки с 1 по 4 были отмечены COMPAS как низкие; от 5 до 7 были помечены как средние; а также От 8 до 10 были помечены как высокие. Начав с базы данных оценок COMPAS, мы создали профиль криминальной истории каждого человека как до, так и после того, как они были оценены. Мы собрали общедоступные данные о судимости с веб-сайта офиса клерка округа Бровард до 1 апреля 2016 г. В среднем обвиняемые в нашем наборе данных не находились в заключении в течение 622,87 дней (стандартное отклонение: 329,19). Мы сопоставили данные о судимости с записями COMPAS, используя имя и фамилию человека, а также дату рождения. . . Мы загрузили около 80 000 записей о судимости с веб-сайта офиса клерка округа Броуард. 29
   И так продолжается. Это была кропотливая работа.
   В конце концов, ProPublica опубликовала свои выводы. Алгоритм COMPAS не использовал расу преступника в качестве предиктора, но, тем не менее, он давал расово несопоставимые результаты. Он, как правило, давал ложные срабатывания для чернокожих правонарушителей (прогнозировали, что они будут повторно арестованы, но тогда они не были) и ложноотрицательные для белых правонарушителей (предсказывали, что они не будут повторно арестованы, но тогда они были).
   Звучит очень тревожно: расовая дискриминация аморальна и незаконна, если исходит от человека; мы не должны терпеть это, если оно возникает из алгоритма.
   Но затем четыре академических исследователя, Сэм Корбетт-Дэвис, Эмма Пирсон, Ави Феллер и Шарад Гоэль, указали, что ситуация не так однозначна. 30 Они использовали данные, скрупулезно собранные ProPublica, чтобы показать, что алгоритм является справедливым по другому важному показателю: если алгоритм дает двум преступникам - одному черному и одному белому - одинаковую оценку риска, то фактический риск того, что они будут повторный арест был таким же. В этом важном отношении алгоритм был дальтоником.
   Более того, исследователи показали, что алгоритм не может быть честным в обоих случаях одновременно. Можно было разработать алгоритм, который давал бы одинаковую частоту ложных срабатываний для всех рас, и можно было разработать алгоритм, в котором рейтинги риска совпадали. риск повторного ареста для всех гонок, но было невозможно сделать и то, и другое одновременно: числа просто нельзя было сложить.
   Единственный способ построить алгоритм, дающий одинаковые результаты для разных групп - независимо от того, определяются ли эти группы по возрасту, полу, расе, цвету волос, росту или любому другому критерию, - это если бы группы вели себя иначе и относились к ним иначе. одинаково. Если бы они перемещались по миру разными путями, алгоритм неизбежно нарушил бы хотя бы один критерий справедливости при их оценке. Это верно независимо от того, был ли алгоритму действительно сообщен их возраст, пол, раса, цвет волос или рост. Это также верно и для человека-судьи; это вопрос арифметики.
   Джулия Дрессель и Хани Фарид, также специалисты по информатике, наблюдали за этим спором о том, дает ли COMPAS результаты с расовой предвзятостью. Они думали, что чего-то не хватает. "В разговоре было основное предположение, что предсказания алгоритма по своей природе лучше, чем человеческие, - сказал Дрессель научному писателю Эду Йонгу, - но я не смог найти никаких исследований, подтверждающих это". 31
   Благодаря подготовительной работе ProPublica Дрессел и Фарид смогли самостоятельно исследовать этот вопрос. Даже если сам COMPAS был секретом, ProPublica опубликовала достаточно результатов, чтобы его можно было осмысленно протестировать в сравнении с другими эталонными тестами. Одной из них была простая математическая модель с двумя переменными: возраст правонарушителя и количество предыдущих правонарушений. Дрессель и Фарид показали, что модель с двумя переменными так же точна, как и хваленая модель COMPAS со 137 переменными. Дрессел и Фарид также проверили прогнозы COMPAS на основе суждений обычных людей, не являющихся экспертами, которым показывали всего семь фрагментов информации о каждом преступнике и просили предсказать, будет ли он или она повторно арестован в течение двух лет. Среднее значение нескольких из этих неэкспертных прогнозов превзошло алгоритм COMPAS.
   Это поразительная вещь. Как заметил Фарид, на судью могло бы произвести впечатление, если бы ему сказали, что алгоритм, основанный на данных, оценил человека как высокоинтеллектуального. риск, но был бы гораздо менее впечатлен, если бы сказал: "Эй, я спросил двадцать случайных людей в Интернете, будет ли этот человек рецидивировать, и они сказали да". 32
   Не слишком ли много просить КОМПАС опровергнуть мнение двадцати случайных людей из Интернета? Это не кажется высокой планкой; тем не менее КОМПАС не смог его очистить. 33
   Демонстрация ограничений алгоритма COMPAS была несложной после того, как были опубликованы данные ProPublica о принятии решений COMPAS, что позволило исследователям проанализировать и обсудить их. Хранить алгоритмы и наборы данных в секрете - образ мышления алхимика. Делиться ими открыто, чтобы их можно было проанализировать, обсудить и, надеюсь, улучшить? Таково мышление ученого.
  
   -
   лПослушайте выступления традиционных центристских политиков или прочитайте комментарии в СМИ, и часто можно встретить такое мнение, как "Уровень доверия снижается" или "Нам нужно восстановить доверие". Онора О'Нил, философ, ставший авторитетом в этой области, утверждает, что такое заламывание рук свидетельствует о небрежном мышлении. Она утверждает, что мы не доверяем и не должны доверять вообще: мы доверяем конкретным людям или учреждениям делать определенные вещи. (Например: у меня есть друг, которому я никогда не доверил бы отправить письмо за меня, но я бы с радостью доверил ему заботу о моих детях.) Доверие должно быть разборчивым: в идеале мы должны доверять заслуживающим доверия и не доверять некомпетентным. или злонамеренно. 34
   Как и люди, алгоритмы как общий класс не являются ни заслуживающими доверия, ни ненадежными. Как и в случае с людьми, вместо того, чтобы спрашивать: "Должны ли мы доверять алгоритмам?" мы должны спросить: "Каким алгоритмам мы можем доверять и что мы можем им доверять?"
   Онора О'Нил утверждает, что если мы хотим продемонстрировать надежность, нам нужно, чтобы основа наших решений была "разумно открытой". Она предлагает контрольный список из четырех свойств, которыми должны обладать разумные открытые решения. Информация должна быть доступна : это означает, что она не скрывается глубоко в каком-то секретном хранилище данных. Решения должны быть понятными - их можно объяснить ясно и простым языком. Информация должна быть пригодной для использования, что может означать нечто столь же простое, как предоставление данных в стандартном цифровом формате. А решения должны быть поддающимися оценке , а это означает, что любой, у кого есть время и опыт, может при желании тщательно проверить любые заявления или решения.
   Принципы О'Нила кажутся разумным подходом к алгоритмам, которым доверены судьбоносные обязанности, такие как освобождение заключенного или ответ на сообщение о жестоком обращении с ребенком. Независимые эксперты должны иметь возможность заглянуть под капот и посмотреть, как компьютеры принимают решения. Когда у нас есть юридическая защита - например, запрет на дискриминацию по признаку расы, сексуальности или пола - мы должны убедиться, что алгоритмы соответствуют тем же стандартам, которые мы ожидаем от людей. По крайней мере, это означает, что алгоритм должен быть проверен в суде.
   Кэти О'Нил, автор книги " Оружие математического разрушения ", утверждает, что специалисты по данным должны, как и врачи, сформировать профессиональное общество с профессиональным этическим кодексом. По крайней мере, это дало бы выход разоблачителям, "чтобы у нас было кому пожаловаться, когда наш работодатель (скажем, Facebook) просит нас сделать что-то, что, как мы подозреваем, является неэтичным или, по крайней мере, не соответствует требованиям". стандарты подотчетности, с которыми мы все согласились". 35
   Еще одна параллель с медицинской практикой заключается в том, что важные алгоритмы следует проверять с помощью рандомизированных контролируемых испытаний. Если создатели алгоритма заявляют, что он уволит нужных учителей или порекомендует отпустить под залог нужных подозреваемых в совершении преступлений, наш ответ должен быть "Докажи это". История медицины учит нас, что правдоподобно звучащие идеи могут оказаться неверными, если подвергнуть их честной проверке. Алгоритмы - это не лекарства, поэтому простое клонирование такой организации, как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, не сработает; нам нужно будет проводить испытания быстрее сроки и по-другому взглянуть на то, как выглядело информированное согласие. (Клинические испытания имеют высокие стандарты для обеспечения согласия людей на участие; не совсем ясно, как эти стандарты будут применяться к алгоритму, который оценивает учителей или подозреваемых в совершении преступлений.) Тем не менее, любой, кто уверен в эффективности своего алгоритма, должен быть счастлив. чтобы продемонстрировать эту эффективность в честном и строгом тесте. И жизненно важные учреждения, такие как школы и суды, не должны хотеть использовать эти алгоритмы в больших масштабах, если они не зарекомендовали себя.
   Конечно, не все алгоритмы вызывают такие серьезные опасения. Очевидно, что не в интересах общества заставлять Target показывать исследователям, как они решают, кто получает комбинезон-купоны. Надо смотреть в каждом конкретном случае. Какой подотчетности или прозрачности мы хотим, зависит от того, какую проблему мы пытаемся решить.
   Мы могли бы, например, захотеть отличить алгоритм YouTube для рекомендации видео от алгоритма Netflix для рекомендации фильмов. На YouTube есть много тревожного контента, а его система рекомендаций стала печально известной своей очевидной тенденцией предлагать все больше маргинальных и конспирологических видео. Неясно, подтверждают ли доказательства идею о том, что YouTube является двигателем радикализации, но без большей прозрачности трудно быть уверенным. 36
   Netflix иллюстрирует другую проблему: конкуренцию. Алгоритм рекомендаций основан на огромном секретном наборе данных о том, какие фильмы клиенты смотрели. У Amazon есть похожий, столь же секретный набор данных. Предположим, я молодой предприниматель с блестящей идеей нового типа алгоритма, который предсказывает, какие фильмы понравятся людям, основываясь на их предыдущих привычках просмотра. Без данных для проверки моя блестящая идея никогда не будет реализована. У нас нет особой причины беспокоиться о том, как работают алгоритмы Amazon и Netflix, но есть ли смысл заставлять их обнародовать свои наборы данных о просмотрах фильмов, чтобы развязать конкуренцию в разработке алгоритмов, которая в конечном итоге может принести пользу потребителям?
   Сразу бросается в глаза одна проблема: конфиденциальность. Вы можете подумать, что эту проблему легко решить - просто удалите имена из записей, и данные станут анонимными! Не так быстро: с богатым набором данных и перекрестными ссылками с другими наборами данных часто удивительно легко выяснить, кем на самом деле является Индивид Љ 961860384. Однажды Netflix предоставил исследователям анонимный набор данных в рамках конкурса на лучший алгоритм рекомендаций. К сожалению, оказалось, что одна из их покупательниц разместила один и тот же обзор семейного фильма на Netflix и под своим настоящим именем на сайте Internet Movie Database. Ее уже не анонимные обзоры Netflix показали, что ее привлекают другие женщины - что-то, что она предпочитает держать в секрете. 37. Она подала в суд на компанию за ее разоблачение; он урегулирован на нераскрытых условиях.
   Тем не менее, есть пути вперед. Один из них - предоставить безопасный доступ сертифицированным исследователям. Другой способ - опубликовать нечеткие данные, в которых все отдельные детали немного искажены, но все же можно сделать строгие выводы о популяциях в целом. Такие компании, как Google и Facebook, получают огромное конкурентное преимущество благодаря своим наборам данных: они могут пресечь мелких конкурентов в зародыше или использовать данные одного сервиса (например, Google Search) для продвижения другого (например, Google Maps или Android). Если некоторые из этих данных станут общедоступными, другие компании смогут извлечь из них уроки, предоставлять более качественные услуги и бросить вызов крупным игрокам. Ученые и социологи тоже могли бы многому научиться; одна из возможных моделей - требовать, чтобы частные наборы больших данных публиковались после задержки и с надлежащей защитой анонимности. Данные трехлетней давности устарели для многих коммерческих целей, но все еще могут иметь огромную научную ценность.
   Для этого есть прецедент: владельцы патентов должны публиковать свои идеи, чтобы получить какую-либо защиту интеллектуальной собственности. Возможно, подобную сделку можно было бы предложить или навязать частным владельцам больших наборов данных.
  
  
   -
   БДанные ig революционизируют мир вокруг нас, и легко почувствовать себя отчужденным от историй о компьютерах, передающих решения, принятые способами, которые мы не понимаем. Я думаю, мы правы, что беспокоимся. Современная аналитика данных может давать чудесные результаты, но большие данные часто менее надежны, чем малые. Небольшие данные обычно можно тщательно изучить; большие данные, как правило, заперты в хранилищах Силиконовой долины. Простые статистические инструменты, используемые для анализа небольших наборов данных, обычно легко проверить; Алгоритмы распознавания образов слишком легко могут оказаться загадочными и коммерчески важными черными ящиками.
   Я утверждал, что мы должны скептически относиться как к шумихе, так и к истерии. Мы должны задавать сложные вопросы в каждом конкретном случае всякий раз, когда у нас есть основания для беспокойства. Доступны ли базовые данные? Была ли производительность алгоритма тщательно оценена - например, путем проведения рандомизированного испытания, чтобы увидеть, принимают ли люди лучшие решения с помощью алгоритмического совета или без него? Была ли предоставлена возможность независимым экспертам оценить алгоритм? Какой вывод они сделали? Мы не должны просто верить в то, что алгоритмы справляются со своей задачей лучше, чем люди, и не должны предполагать, что если алгоритмы несовершенны, то люди будут безупречны.
   Но есть один источник статистики, которому, по крайней мере, для граждан самых богатых стран, я думаю, мы должны доверять больше, чем мы. И именно к этому источнику мы сейчас повернуть.
   ПРАВИЛО ВОСЬМОЕ
  
   Не принимайте статистическую основу как должное
   - На чем вы основываете свои факты?
   "Статистика от Международного валютного фонда и ООН, ничего спорного. Эти факты не подлежат обсуждению. Я прав, а ты ошибаешься".
   • Интервью с Хансом Рослингом 1
   МДень, 9 октября 1974 года. Место: Вашингтон, округ Колумбия, рядом с живописным Приливным бассейном - тихим, зеленым убежищем недалеко от Белого дома. Время: два часа ночи. В темноте мчится машина, быстро, с выключенными фарами. Полиция останавливает машину, и в этот момент со стороны пассажира выпрыгивает ярко одетая женщина с двумя синяками под глазами, бежит по дороге, крича попеременно на английском и испанском, и прыгает в воду. Полиция вытаскивает ее, и она снова пытается прыгнуть, после чего на нее надевают наручники. За рулем пожилой парень с разбитыми очками и небольшими порезами на лице. Он дымится пьяным. 2
   Возможно, просто еще одна ночь в Вашингтоне. За исключением женщины, Аннабель Баттистелла, более известной как Фанн Фокс, аргентинская петарда, эротическая танцовщица в ночном клубе "Серебряная туфелька". И этот человек был одним из самые влиятельные люди в Соединенных Штатах: Уилбур Миллс , конгрессмен от Арканзаса с 1930-х годов, который, будучи давним председателем Комитета по путям и средствам Палаты представителей, фактически имел право вето на большинство законов. Однако это были почтительные времена. Полиция предложила отвезти Миллса домой к жене на его собственной машине, и всего через несколько недель он был переизбран избирателями.
   Но сразу после этого триумфа на выборах Миллс - снова пьяный - появился на сцене с Фокс в середине ее номера, получил чмоканье в щеку и ушел, оставив сцену слева. Быть застигнутым однажды за скачками со стриптизершей можно считать несчастьем. Сделать это дважды означало небрежность. Его коллеги замолчали. Уилбур Миллс вышел из Комитета путей и средств и присоединился к Анонимным Алкоголикам. Фэнн Фокс переименовала себя в "Бомбу приливного бассейна", написала откровенные мемуары и в конце концов удалилась в безвестность. 3
   Для большинства людей эта история смутно помнится как третий по значимости сексуальный скандал Америки. Но в моей родной стране Нердланд это имеет другое значение. В то время Конгресс зашел в тупик из-за предполагаемого нового агентства, Бюджетного управления Конгресса, которое должно было консультировать Конгресс по бюджетным затратам на различные политические предложения. Один из динозавров Конгресса, в частности, возражал против планов назначить женщину его директором. Но отставка Уилбура Миллса спровоцировала обычную игру в музыкальные стулья, косвенным следствием которой стал выход из тупика. Бюджетное управление Конгресса было должным образом учреждено, и, поскольку динозавр уходил пастись где-то в другом месте на Капитолийском холме, не было никаких препятствий для того, чтобы его первым директором стала женщина, которую хотел бы видеть каждый здравомыслящий человек: Элис Ривлин. Сорок лет спустя она размышляла: "Я была обязана своей работой Фанне Фокс". 4
   После такого странного начала Элис Ривлин возглавила Бюджетное управление Конгресса к славе. * CBO была создана Конгресс, чтобы служить противовесом тому, что считалось чрезмерным и всемогущим президентством Ричарда Никсона. Конгресс увидел ценность более качественных статистических данных и большего анализа вопросов политики. Но Ривлин интерпретировала эту роль особым образом: вместо того, чтобы штамповать тезисы для партии большинства или выполнять статистические поручения для влиятельных председателей комитетов Конгресса, она должна была предоставлять беспристрастную, высококачественную информацию и анализ Конгрессу в целом. По мнению одного ученого, CBO должным образом стала "одним из самых влиятельных и уважаемых институтов в Вашингтоне. . . авторитетный источник информации о бюджете и экономике". 5
   Заместитель Алисы Ривлин, а затем один из ее преемников, Роберт Рейшауэр, описал CBO как
   по сути, люк, в котором у Конгресса будет законопроект или что-то в этом роде, и он поднимет крышку люка и опустит в нее законопроект, и вы услышите скрежет, и двадцать минут спустя будет передан лист бумаги с смета, ответ, на нем. Никакой видимости, [просто] какой-то механизм ниже уровня земли делает это. . . бесспорно, как канализационная система. 6
   Аналогия уместна, и не только потому, что канализация невидима и бесспорна. Независимые статистические агентства, как и канализация, являются неотъемлемой частью современной жизни. Как и в случае с канализацией, мы склонны воспринимать их как должное, пока что-то не пойдет не так. И, как канализация, они могут сильно пострадать из-за пренебрежения - или из-за того, что кто-то пытается протолкнуть через них что-то неподходящее по своим эгоистичным или глупым причинам.
   Официальная статистика и анализы, подготовленные такими организациями, как CBO, важнее, чем мы могли бы подумать, и более полезны. в повседневной жизни простых горожан. Они также находятся под угрозой - и мы должны их защищать. Они не должны зависеть от превратностей судьбы, связанных с пьяными конгрессменами и стриптизершами.
  
   -
   ТКак вы помните, CBO была создана с мыслью о Ричарде Никсоне. Но Никсон ушел в отставку до того, как CBO начала свою деятельность, и первым президентом, возражавшим против действий CBO, был не республиканец, как Никсон, а демократ: Джимми Картер. Когда в конце 1970-х годов цены на нефть взлетели до небес, президент Картер поставил перед собой амбициозные цели по повышению энергоэффективности Америки. Команда CBO Элис Ривлин оценила предложения и пришла к выводу, что они не будут работать так, как надеялся Картер.
   "Это огорчило администрацию Картера, - вспоминал позже Ривлин. Спикер Палаты представителей Томас П. "Тип" О'Нил, тоже демократ, тоже не был доволен. "Он боролся за закон, а CBO не помогала". 7
   Нет. Это не помогало. В этом-то и был смысл: Элис Ривлин знала, что ценность CBO будет заключаться в беспристрастности, а не в пропаганде правящей партии. Вскоре правящей партией снова стали республиканцы, и настала их очередь, чтобы их громкие заявления врезались в непоколебимую реальность независимого мнения CBO. В 1981 году CBO утверждал, что дефицит бюджета, вероятно, будет намного выше, чем прогнозировал Белый дом Рейгана. Президент Рейган назвал цифры CBO "фальшивыми".
   В 1983 году Элис Ривлин покинула CBO после восьми лет руководства. Сменявшие друг друга администрации продолжали оказывать на нее давление - например, в 1990-х годах ведущие демократы хотели, чтобы CBO подготовила более лестный анализ реформ здравоохранения президента Клинтона, - и она продолжала отстаивать свою независимость. 8 CBO определенно не идеальна: большая часть ее задач состоит в прогнозировании будущего разрыва между расходами и налоговыми поступлениями и, как мы обсудим в главе 10, таких экономических прогнозов. трудно сделать; официальные агентства часто ошибаются. Однако важным моментом является то, что они не совершают политически целесообразных ошибок, систематически искажая свои прогнозы, чтобы они соответствовали политической повестке дня. Оценки CBO 9 , как правило, обнаруживают, что он дает прогнозы, которые настолько точны, насколько мы можем разумно надеяться, и, что особенно важно, беспристрастны. *
   В Великобритании Управление бюджетной ответственности (OBR) выполняет ту же роль, что и CBO. Оно было создано как независимое агентство только в 2010 году. Прогнозы расходов, налоговых поступлений и других экономических показателей ранее делало Казначейство, где чиновники более непосредственно подотчетны политикам. Это позволяет нам провести интересное сравнение: лучше ли прогнозы OBR? Оказывается, так оно и есть. 10 Это обнадеживает репутацию и будущую работу OBR, но также указывает на то, что ранее существовала проблема - что до 2010 года экономисты Министерства финансов регулярно формировали свои прогнозы, чтобы угодить своим политическим повелителям.
   CBO и OBR - далеко не единственные виды статистических агентств, которым необходимо отстаивать свою политическую независимость. В то время как они прогнозируют будущие последствия предлагаемых изменений в налогах или расходах, многие другие агентства описывают текущие реалии. Существуют переписи, которые пытаются оценить, сколько людей проживает в разных частях страны, а также некоторую основную информацию об этих людях. Есть экономическая статистика, измеряющая инфляцию, безработицу, экономический рост, торговлю и неравенство. Есть социальная статистика, измеряющая преступность, образование, доступ к жилью, миграцию и благосостояние. Есть исследования конкретных отраслей или таких вопросов, как загрязнение окружающей среды.
   Каждая страна имеет свои собственные механизмы для составления этих официальных статистических данных. В Великобритании многие из них производятся и публикуются одной организацией - Управлением национальной статистики. В Соединенных Штатах Задача распределена между рядом агентств, включая Бюро экономического анализа, Бюро трудовой статистики, Бюро переписи населения, Федеральную резервную систему, Министерство сельского хозяйства и Управление энергетической информации.
   Насколько полезны все эти подсчеты и измерения? Действительно очень полезно; трудно переоценить, насколько полезно. Цифры, полученные такими агентствами, являются основой национальной статистики. Когда журналисты, аналитические центры, ученые и специалисты по проверке фактов хотят знать, что происходит, их анализ обычно либо напрямую, либо в конечном счете опирается на эту основу. Далее в этой главе я расскажу больше о затратах и разнообразных преимуществах производства профессиональных и беспристрастных официальных статистических данных. Но, пожалуй, самым ярким аргументом в пользу их ценности являются попытки их исказить, дискредитировать или подавить.
   Будучи кандидатом в президенты в 2016 году, Дональд Трамп столкнулся с проблемой. Его кампания хотела заявить, что американская экономика подорвана, но официальная статистика показала, что уровень безработицы был очень низким - ниже 5 процентов и продолжал снижаться. На это мог быть вдумчивый ответ - например, что уровень безработицы не измеряет качество, безопасность или доходность рабочих мест. Но Трамп пошел по более простому пути, постоянно отвергая цифры по безработице как "фальшивые" и "абсолютную выдумку" и заявляя, что истинный уровень безработицы составляет 35 процентов.
   Простое придумывание собственных цифр - тактика, которую чаще используют тоталитарные диктаторы, чем кандидаты на демократических выборах, но Трамп, очевидно, решил, что эта тактика будет эффективной. И, возможно, он был прав. Его сторонники поверили ему: только 13 процентов из них доверяли экономическим данным, подготовленным федеральным правительством, по сравнению с 86 процентами тех, кто голосовал за Хиллари Клинтон. 11
   Став президентом, Трамп передумал. По официальным данным, после его вступления в должность безработица поползла еще ниже. Однако теперь Трамп хотел получить за это признание, а не отвергнуть его. Его пресс-секретарь Шон Спайсер заявил с серьезным лицом: "Я разговаривал с президентом до этого, и он сказал очень четко его процитировать. Возможно, в прошлом они были фальшивыми, но сейчас это очень реально". Каким бы забавным ни было такое бесстыдство, оно также таит в себе реальный риск - противники Трампа начнут так же не доверять официальной статистике, как и его сторонники. 12
   Если вы устали подрывать доверие к своему статистическому агентству, когда оно не дает политически удобных цифр, вы всегда можете напасть на чье-то другое статистическое агентство. Например, после того как лидер Германии Ангела Меркель предприняла политически рискованный шаг, приняв в страну почти миллион беженцев в 2015 году, Дональд Трамп хотел использовать Германию в качестве поучительной истории. "Преступность в Германии резко возросла", - написал он в Твиттере в июне 2018 года. Посмотрите, сколько преступлений совершали эти беженцы!
   К несчастью для президента Трампа, одна группа людей встала на пути к тому, чтобы испортить его историю: немецкие статистики. Их последние данные за месяц до твита Трампа показали, что преступность в Германии не только не "росла", но и была на самом низком уровне с 1992 года. 13 Не смущаясь, у Трампа был ответ. Через несколько часов он написал в Твиттере: "Преступность в Германии выросла на 10% с лишним (чиновники не хотят сообщать об этих преступлениях)". 14
   Утверждение неправдоподобно. Отчасти это связано с тем, что министерством в Германии, ответственным за сбор статистики преступлений со стороны полиции, руководил Хорст Зеехофер, иммиграционный ястреб, который в том же году пригрозил уйти в отставку, если немецкая иммиграционная политика не будет ужесточена: Зеехофер вряд ли хотел оказывать давление на чиновникам скрывать неудобную правду о миграции. Это также неправдоподобно, потому что Германия не приобрела репутацию политического вмешательства в статистику.
   К сожалению, это верно не для каждой страны. Во всем мире давление с целью изменить цифры является реальным и широко распространенным, и последствия для статистиков могут быть гораздо более серьезными, чем ворчание со стороны высокопоставленных политиков.
  
  
   -
   яВ 2010 году экономист Андреас Георгиу оставил двадцатилетнюю карьеру в Международном валютном фонде, привезя с собой маленькую дочь из Вашингтона, округ Колумбия, на родину, в Грецию. Его задачей было управление ELSTAT, новым статистическим агентством Греции.
   В то время статистика Греции была в плохом состоянии. Они никогда не были хорошо финансируемыми или уважаемыми. Когда в 2002 году экономист Паола Субакки посетила греческое статистическое управление, она обнаружила его спрятанным в жилом пригороде Афин, "на площади с обычными магазинами, и мне пришлось искать дверной проем в многоквартирном доме 1950-х годов, который занимал меня вверх по лестнице в пыльную комнату с горсткой людей. Я не помню, чтобы видел какие-либо компьютеры. Это была экстраординарная, совсем не профессиональная операция". 15
   Но когда приехал Джорджиу, волноваться было не о пыли и устаревших технологиях. Весь мир пришел к выводу, что официальной греческой статистике следует доверять не меньше, чем их гигантским деревянным лошадям. Евростат, статистическое управление Европейского союза, неоднократно жаловался на достоверность и качество официальных экономических данных Греции. Европейская комиссия опубликовала ошеломляющий отчет о них. 16
   Основная проблема заключалась в том, что Греция должна была поддерживать дефицит государственного бюджета на скромном уровне. Бюджетный дефицит - это сумма, которую правительство занимает каждый год, чтобы покрыть любой разрыв между тем, что оно тратит, и тем, что оно получает в виде налогов. Одно из обязательств, связанных с членством в еврозоне, заключается в поддержании дефицита бюджета на уровне ниже 3% от валового внутреннего продукта, с некоторыми исключениями для различных исключительных обстоятельств. (С экономической точки зрения это не очень разумное правило, но это уже другая история для другой книги.) Эта цель была обременительной, так почему бы не подкорректировать цифры до тех пор, пока все не станет выглядеть хорошо? В течение года греческие счета не учитывали долг в несколько миллиардов евро. для оплаты больниц. В следующем году они упустили большую часть расходов на армию. Они также заключили сделку с инвестиционным банком Goldman Sachs, в результате которой заимствование выглядело как транзакция другого рода и, следовательно, не учитывалось в счете дефицита. 17
   В 2009 году за шоком от мирового финансового кризиса последовало осознание того, что Греция годами недооценивала свои заимствования. Никто не верил, что его долги могут быть погашены. ЕС и МВФ ввели привычную смесь финансовой помощи и жесткой экономии, и греческая экономика рухнула. В эту ситуацию вмешался Андреас Георгиу. Возможно, он не смог спасти процветание Греции, но была некоторая надежда, что он спасет репутацию греческой официальной статистики.
   Первоочередной задачей Джорджиу было взглянуть на цифры дефицита за 2009 год, самые последние из имеющихся. Первоначальный прогноз министерства финансов Греции составлял 3,7 процента валового внутреннего продукта, что не слишком далеко от целевого показателя ЕС, но, к сожалению, совершенно неправдоподобно. Еще до приезда Георгиу греческие власти изменили эту цифру до шокирующих 13,6%. Евростат по-прежнему не был убежден. Через несколько месяцев Георгиу опубликовал свой вывод: на самом деле дефицит составил 15,4 процента, что является ужасающе большим числом. Но это было, по крайней мере, правдоподобно - и Евростат верил в это.
   Вот тогда-то и начались неприятности Георгиу. Во-первых, внутри ELSTAT произошел всемогущий скандал. В конце концов полиция поняла, что учетная запись электронной почты Георгиу была взломана его собственным заместителем, вице-президентом ELSTAT. Затем греческий прокурор по экономическим преступлениям начал судебный процесс против Георгиу, обвинив его в умышленном преувеличении дефицита Греции и причинении огромного ущерба греческой экономике. Были добавлены различные другие обвинения, в том числе неспособность правления ELSTAT проголосовать за то, каким должен быть дефицит. (Идея о том, что размер дефицита бюджета Греции должен быть поставлен на голосование, больше похожа на Евровидение, чем на Евростат.) Потенциальным приговором за "преступления" Георгиу было пожизненное заключение. Судебная система шесть раз отбрасывала обвинения, но они неоднократно восстанавливались Верховным судом Греции. Действительно, его обвинительные приговоры, оправдательные приговоры и повторные осуждения были настолько частыми, что трудно быть уверенным в том, что какой-либо вердикт останется в силе. 18 Это домогательство, достойное романа Кафки.
   Конечно, возможно, что Георгиу действительно предатель. Но это маловероятно. Восемьдесят бывших главных статистиков со всего мира подписали письмо с протестом против обращения с ним, Евростат неоднократно подтверждал качество его работы, а в 2018 году он получил особую благодарность от группы уважаемых профессиональных организаций, включая Международную статистическую ассоциацию, Американскую Статистической ассоциации и Королевского статистического общества "за его компетентность и силу перед лицом невзгод, его приверженность производству качественных и достоверных официальных статистических данных и его поддержку улучшения, целостности и независимости официальной статистики". 19
   Андреас Георгиу - не единственный статистик, проявивший мужество в невзгодах, как может подтвердить Грасиела Бевакуа, многолетний аргентинский статистик. Аргентина давно страдает от высокой инфляции. Правительство Аргентины под руководством мужа и жены президентов-популистов Нестора Киршнера (президент с 2003 по 2007 год) и Кристины Фернандес де Киршнер (президент с 2007 по 2015 год) решило решить проблему не за счет снижения инфляции, а за счет ее изменения. статистика. Бевакуа обнаружила, что получает несколько неудобных требований.
   Например, ей было приказано округлять все десятичные дроби в месячных показателях инфляции, как если бы в аргентинских компьютерах закончились десятичные точки. Это имеет большее значение, чем вы думаете, потому что каждое искажение усугубляет предыдущие: сложение инфляции в 1 % в месяц дает 12,7 % в год, а 1,9 % в месяц - 25,3 % в год. Как ни странно, официальные оценки годовой инфляции в Аргентине, как правило, близки к первому числу, а независимые неофициальные оценки ближе ко второму.
   Когда Грасиела Бевакуа показала месячный показатель в 2,1% инфляции в начале 2007 года ее руководители были недовольны. Разве они не сказали ей, чтобы она произвела число ниже 1,5 процента? Ей сказали взять отпуск, а когда она вернулась, уволили, перевели из статистического агентства в библиотеку и урезали ей зарплату на две трети. Вскоре после этого она уволилась. 20
   После того, как Бевакуа был убран с дороги и был приведен в пример, официальные данные по инфляции в Аргентине показали, что инфляция составляет менее 10 процентов. Это много по стандартам развитой страны, но все же неправдоподобно мало. Большинство независимых экспертов подсчитали, что она была близка к 25 %, и группа этих экспертов составила свой собственный неофициальный индекс цен, рекомендованный не кем иным, как Грасиэлой Бевакуа, которая была немедленно оштрафована на 250 000 долларов за ложную рекламу.
   Как и в случае с Джорджиу, за Бевакуа и ее методами стоят международные наблюдатели, и с новым правительством в Аргентине, похоже, с ней все будет в порядке. Что касается Джорджиу, то он пять лет продержался в ELSTAT, а затем вернулся в Соединенные Штаты, оставив после себя организацию, пользующуюся доверием, которой у нее не было до его приезда. Вряд ли он попадет в тюрьму, но другие греческие статистики заметили, как его преследовали за попытку рассказать правду о статистике, за которую он отвечал. "Они не забудут, что их благополучие - не только профессиональное, но и личное - находится под угрозой, если они будут поступать правильно и соблюдать закон", - сказал он журналу Significance . Он добавил, что греческое правительство в долгосрочной перспективе только вредит себе, "подрывая статистику, которую они сами используют. Они подрывают доверие к самой стране". Между тем, люди, неоднократно занижавшие дефицит Греции до кризиса, похоже, избежали порицания. 21
   Какими бы героическими ни были Андреас Георгиу и Грасиела Бевакуа, было бы наивно полагать, что каждый статистик имеет свою решимость или что каждая попытка оказать давление становится достоянием общественности. Один уважаемый статистик, профессор Дениз Ливесли, сказал мне, что коллеге-статистику из Африки сказали, что, если он не предоставит цифры, требуемые президентом его страны, его детей убьют. По понятным причинам она не хотела его опознавать. 22 Было бы также понятно, если бы он решил подчиниться.
   Есть более тонкие способы подорвать независимость официальных статистиков. В Танзании в конце 2018 года правительство приняло закон, согласно которому критика официальной статистики является уголовным преступлением, наказуемым штрафом или лишением свободы на срок не менее трех лет. Кандидаты в президенты дважды подумают, прежде чем последовать примеру Трампа, назвав безработных "фальшивыми". Но тюремное заключение любого, кто находит ошибки в государственной статистике, является не только нарушением свободы слова, но и гарантией того, что ошибки останутся неисправленными. Действия Танзании, которые подверглись критике со стороны Всемирного банка, стали бы идеальной прелюдией к искажению собственной статистики по политическим причинам. 23
   В Индии правительство премьер-министра Нарендры Моди незаметно прекратило публикацию данных о безработице в 2019 году. Моди давал большие обещания о создании рабочих мест, но в преддверии выборов того года (на которых он уверенно победил) стало казаться, что реальность будет стыдно. Ответ заключался в том, чтобы просто найти предлог, чтобы прекратить публикацию в ожидании появления "улучшений" в данных. Один индийский эксперт объяснил Financial Times , что именно происходит: "Совершенно ясно, что в течение долгого времени цель правительства состояла в том, чтобы сохранить размытость картины". 24
   Даже в странах с самой солидной репутацией в Nerdland между политиками и статистиками могут возникать серьезные конфликты. Статистическое агентство Канады Статистическое управление Канады уже давно вызывает восхищение у статистических агентств всего мира за его компетентность и независимость, но эти качества не всегда ценятся ближе к дому. Сначала правительство под руководством премьер-министра Стивена Харпера (2006-2015 гг .) попыталось отменить традиционную перепись, заменив ее добровольный опрос - что-то, что было бы дешевле и удобнее, но гораздо менее надежно. Главный статистик Мунир Шейх публично высказал свои возражения и подал в отставку. 25 Правительство Харпера также хотело передать ИТ-инфраструктуру организации Shared Services Canada; когда администрация следующего премьер-министра Джастина Трюдо приступила к реализации этого плана, следующий главный статистик Уэйн Смит также ушел в отставку. Он утверждал, что если его данные и вычислительные мощности будут переданы другой организации, он не сможет гарантировать конфиденциальность собираемой им статистики. Он также не мог быть уверен, что канадские статистики останутся независимыми, поскольку любой правительственный чиновник, имеющий власть над общими службами Канады, мог зажать или оказать на них давление.
   Справедливости ради стоит сказать, что репутация Статистического управления Канады в качестве надежной независимой организации только укрепилась благодаря этим эпизодам. Но существует риск того, что, если одна сторона политического спектра будет восприниматься враждебно настроенной по отношению к статистикам, а другая сторона бросится на их защиту, статистика сама по себе станет ангажированным политическим вопросом. Имея это в виду, возможно, нас следует успокоить тем, что, когда два последних главных статистика Канады ушли в отставку в знак протеста, они сделали это при двух разных правительствах. 26
  
   -
   яВ Пуэрто-Рико ответ правительства беспокойным статистикам был более радикальным: они попытались полностью распустить статистическое агентство PRIS вскоре после катастрофического урагана в сентябре 2017 года. Предполагаемая причина заключалась в том, что PRIS был слишком дорогим: его бюджет в миллион долларов мог лучше потратить в другом месте.
   Возможно, это не было настоящей причиной. Возможно, вы помните, что вскоре после этого урагана президент Трамп выразил благодарность за то, что число погибших было таким небольшим - шестнадцать или семнадцать человек, а не "настоящая трагедия", как ураган, затопивший Новый Орлеан двенадцатью годами ранее. Это было бойко, но в соответствии с официальным числом погибших в то время, которое позже поднялся, но только до чуть более пятидесяти. Он показался подозрительно низким. Многочисленные независимые исследователи пытались составить свои собственные оценки, включив в них не только людей, которые сразу погибли во время урагана, но и тех, кто позже умер из-за перегрузки медицинских служб или из-за того, что они были отрезаны от помощи из-за перекрытых дорог и сбитых машин. линии электропередач. Алексис Сантос был одним из таких исследователей. Он работает демографом в штате Пенсильвания, и его мать из Пуэрто-Рико была на острове, когда обрушился ураган. Профессор Сантос подсчитал, что около тысячи человек прямо или косвенно погибли в результате урагана. Это была большая новость в Пуэрто-Рико. Позднее были опубликованы еще более серьезные оценки.
   Все эти оценки были построены на демографических данных PRIS. Тем временем сама PRIS подала в суд на министерство здравоохранения Пуэрто-Рико, пытаясь получить точную и своевременную информацию о погибших. 27 Учитывая смущение, которое это вызвало у администрации, возможно, угроза распустить PRIS не была совсем неожиданной.
   Тем не менее, давайте примем данную причину за чистую монету: действительно ли PRIS стоит своего бюджета в миллион долларов? Вопрос о том, какую стоимость создает официальная статистика, актуален, и попыток дать количественную оценку этому меньше, чем можно было бы надеяться.
   Одно исследование эффективности затрат было проведено в Великобритании в преддверии переписи 2011 года; он составил длинный список преимуществ переписи, от информирования дебатов о пенсионной политике до обеспечения того, чтобы школы и больницы были расположены в правильных районах, до возможности расчета всех видов других статистических данных. В конце концов, вы не можете получить статистику "на душу населения" - от преступности и подростковой беременности до доходов и уровня безработицы, - если вы не знаете население.
   Аналитики заметили, что "статистика сама по себе не приносит пользы. Именно использование статистики приносит пользу за счет принятия более эффективных и быстрых решений правительствами, компаниями, благотворительными организациями и отдельными лицами". 28 Это звучит правдоподобно, и есть несколько удивительных примеров. Столичная полиция Лондона, например, использовала перепись для выявления улиц с большим количеством пожилых жителей и сосредоточила усилия на предотвращении охоты мошенников и грабителей на уязвимых людей. Все, от кампаний общественного здравоохранения до планов на случай ядерной катастрофы, зависит от выяснения того, где все живут.
   К сожалению, аналитики затрат и выгод пожали плечами и заявили, что не в состоянии оценить все это, кроме как заявить, что это было очень полезно. Тем не менее, они обнаружили некоторые преимущества, которые, по их мнению, поддаются количественной оценке, и оценили их в 500 миллионов фунтов стерлингов в год - чуть меньше 10 фунтов стерлингов на одного жителя Великобритании. Поскольку сама перепись стоит менее 500 миллионов фунтов стерлингов и длится десять лет, можно предположить, что десятикратная прибыль является довольно консервативной оценкой выгод.
   Еще одна попытка подвести итоги официальной статистики была предпринята в Новой Зеландии, где перепись, на проведение которой ушло 200 миллионов новозеландских долларов (около 120 миллионов долларов), принесла выгоду в размере не менее миллиарда новозеландских долларов. пятикратная отдача. В исследовании подсчитано, что обновление базовых знаний, полученных в результате переписи - кто где живет, - привело к более точному распределению государственных расходов на такие объекты, как больницы и дороги, и к более информированной политике в целом. 29 Вернувшись в Пуэрто-Рико, исследователи указали на то, как PRIS окупила себя, например, позволив внедрить новые системы для предотвращения мошенничества при сборе платежей Medicare. 30
   Но, возможно, самым убедительным доказательством полезности статистики является то, насколько дешево ее собирать по сравнению с ценностью принимаемых ею решений. Рассмотрим CBO: она консультирует Конгресс по поводу ежегодных расходов на сумму 4 триллиона долларов при бюджете всего в 50 миллионов долларов в год. Иными словами, на каждые 80 000 долларов, которые тратит правительство США, один доллар финансирует CBO, чтобы пролить свет на остальные 79 999 долларов. 31 Чтобы оправдать свое существование, CBO необходимо повысить эффективность решений о государственных расходах всего на 0,00125 процента. Трудно представить, как CBO мог не преодолеть эту планку.
   Точно так же бюджет PRIS в миллион долларов выглядит гораздо скромнее, если рассматривать его в контексте общих расходов правительства Пуэрто-Рико, которые составляют почти 10 миллиардов долларов, что примерно в 10 000 раз больше. Управление национальной статистики Великобритании стоит около 250 миллионов фунтов стерлингов в год - менее одного фунта стерлингов на каждые 3000 фунтов стерлингов, которые тратит правительство Великобритании. Между ними тринадцать основных статистических агентств в Соединенных Штатах стоят один доллар на каждые 2000 долларов, которые тратит федеральное правительство. 32 Если серьезные, независимо собранные данные улучшают процесс принятия государственных решений хотя бы на крошечную долю, то эти агентства вполне оправдывают небольшую долю государственных расходов, которые на них выделяются.
  
   -
   Вттогда без статистики правительства будут возиться в неведении. Но есть интригующий контраргумент, который заключается в том, что правительства настолько некомпетентны, что предоставлять им больше информации рискованно; это только поощрит их.
   Одним из видных сторонников этой точки зрения был сэр Джон Каупертуэйт. Сэр Джон был финансовым секретарем Гонконга на протяжении 1960-х годов, когда он все еще находился под контролем британцев и переживал невероятно быстрый экономический рост. Насколько быстро, было трудно сказать, потому что сэр Джон отказался собирать базовую информацию об экономике Гонконга. Экономист Милтон Фридман, позже получивший Нобелевскую премию по экономике, встретил сэра Джона в то время и спросил его, почему. "Каупертуэйт объяснил, что он сопротивлялся просьбам государственных служащих предоставить такие данные, потому что был убежден, что после публикации данных возникнет необходимость использовать их для государственного вмешательства в экономику". 33
   В этом была логика. Быстрый рост Гонконга был частично обусловлен притоком иммигрантов из голодающего коммунистического Китая, но Каупертуэйт и Фридман также считали - по некоторым причинам - что он процветал благодаря подходу политики невмешательства. Правительство Каупертуэйта взимало низкие налоги и очень мало предоставляло общественных услуг. Он утверждал, что частный сектор склонен решать проблемы людей быстрее и эффективнее, чем государство. Зачем же тогда собирать данные, которые только подтолкнут власти Лондона к вмешательству? Каупертуэйт полагал, что чем меньше лондонские политики делают, тем лучше - и чем меньше они знают, тем меньше они будут пытаться сделать.
   Точно так же в своей авторитетной книге " Вижу как государство " Джеймс С. Скотт утверждает, что статистическая информация, которую собирают штаты, ошибочна, и в ней отсутствуют важные местные детали. Представьте, скажем, сельскую общину в Юго-Восточной Азии со сложными обычаями в отношении участка местной земли. Каждое домашнее хозяйство имеет некоторые права на обработку земли примерно в соответствии с числом его трудоспособных членов; затем после каждого урожая она становится общей землей для выпаса скота. Каждый может собирать дрова, но деревенскому пекарю и кузнецу разрешено собирать больше. Появляется геодезист из нового национального земельного кадастра и спрашивает: "Кому принадлежит эта земля?" Что ж, это не так просто.
   Одно дело ошибаться или иметь представление о мире, которое упускает что-то важное. Но, утверждает Скотт, поскольку государство обладает могуществом, его неправильное восприятие мира часто принимает физическую форму, порождая благонамеренные, но неуклюжие и репрессивные модернистские схемы, игнорирующие местные знания и подавляющие местную автономию. 34 Возможно, наш расстроенный землемер решит записать в своем блокноте, что земля принадлежит местному правительству; затем, несколько лет спустя, жители деревни с удивлением обнаруживают, что земля расчищается для плантации пальмового масла.
   Можно пойти еще дальше: правительства могут быть крайне злонамеренными, а худшие случаи настолько катастрофичны, что они должны информировать нас о том, сколько данных должно быть у любого правительства. Разве не было бы лучше, если бы Гитлер, Мао и Сталин меньше понимали свои собственные общества? Могли ли они причинить меньше вреда? И разумно ли беспокоиться о том, что чем больше правительства узнают о нас, тем больше у них будет искушения установить над нами контроль?
   Этот аргумент кажется правдоподобным, но я не убежден. От коммунистической Восточной Германии до современного Китая правительства, заинтересованные в массовом наблюдении и контроле над населением, как правило, использовали методы, сильно отличающиеся от тех, которые используются независимыми статистическими управлениями в современных демократиях, и собирали данные совершенно другого типа. И история свидетельствует о том, что диктаторы часто либо мало заинтересованы в сборе достоверных статистических данных, либо имеют мало возможностей для их сбора.
   Возьмем катастрофический голод, спровоцированный правительством в конце 1950-х годов, вызванный Большим скачком вперед в коммунистическом Китае, когда люди были вынуждены есть кору деревьев, птичий помет и крыс. Погибло от 20 до 40 миллионов человек. Катастрофа усугублялась отсутствием точных данных о сельскохозяйственном производстве. Когда официальная статистика стала показывать число погибших, они были уничтожены. 35
   Точно так же Сталин подавил публикацию переписи населения Советского Союза 1937 года, когда она показала, что численность населения ниже, чем он объявлял ранее. Это противоречие само по себе было оскорблением, но оно также выдвигало на первый план миллионы смертей в результате, прямо или косвенно, жестокости Сталина. Штраф за точный подсчет советского населения? Олимпий Квиткин, главный статистик, был арестован и расстрелян. Та же участь постигла и нескольких его коллег. 36 Это не действие тоталитарного лидера, который считает точную статистическую информацию незаменимым инструментом подавления. 37
   В нацистской Германии не было недостатка в стремлении использовать данные для поддержки государственного аппарата. Рейх пытался использовать машины с перфокартами, новейшие технологии, чтобы отслеживать все население. Но, как утверждает Адам Туз в "Статистике и немецком государстве ", статистические стандарты фактически развалились при нацистах: "Никакой работоспособной системы так и не было придумано". 38 Традиции официальной статистики - конфиденциальность, конфиденциальность и независимость - были настолько чужды нацистскому проекту, что система чуть не рухнула под политическим давлением и фракционной борьбой.
   Тем не менее, я очень симпатизирую аргументам Джеймса С. Скотта (я более подробно обсуждаю идеи Скотта в своей книге " Неряшливый " ) и немного симпатизирую аргументам сэра Джона Каупертуэйта. Государства должны быть скромными. Бюрократы должны признать пределы своих знаний. Всегда существует риск того, что взгляд с высоты птичьего полета окажется настолько грандиозным и масштабным, что вызовет иллюзию всемогущества.
   Стратегия сэра Джона по отказу в предоставлении информации британскому правительству, кажется, сработала для Гонконга пятьдесят лет назад, но Гонконг находился в совершенно особой ситуации - колониальное владение угасающей имперской державы, в которой большое правительство было в моде, и любое вмешательство правительства произошло бы на расстоянии 6000 миль. Это необычные обстоятельства.
   Но тактика простого отказа от сбора базовой статистики могла иметь смысл только при либертарианском режиме невмешательства. И правда в том, что мало кого привлекает такая перспектива. Хорошо это или плохо, но мы хотим, чтобы наши правительства предприняли действия, а для этого им нужна информация. Статистические данные, собираемые государством, позволяют проводить более информированную политику в отношении преступности, образования, инфраструктуры и многого другого.
   В бедных странах, где официальные статистические агентства, как правило, менее обеспечены ресурсами, существуют особенно широкие возможности для улучшения процесса принятия решений за счет повышения качества статистики. Один пример может проиллюстрировать проблему. Насколько эффективно образование в повышении грамотности? Это похоже на вопрос, который может быть полезен для информирования политики образования и расходов. Поэтому исследователи из Всемирного банка изучили статистику, собранную ЮНЕСКО (Организацией ООН по вопросам образования, науки и культуры), и обнаружили удивительно высокую корреляцию между образованием и грамотностью: в обязательном порядке страны, которые предоставили большее количество лет формального образования большему количеству людей, имели более высокий уровень грамотности. Очевидно, образование сработало! Они с энтузиазмом опубликовали свои выводы. 39
   К сожалению, они не читали мелкий шрифт. У ЮНЕСКО просто не было ресурсов для сбора всех данных, которые она хотела: у них было всего семьдесят сотрудников, работающих в 220 странах и пытающихся собрать воедино данные во всех областях - грамотность взрослых была лишь одной из них. (Что вообще означает грамотность в таком месте, как Папуа-Новая Гвинея? Там четыреста языков, некоторые из которых не имеют письменной формы.) Неизбежно, что будут короткие пути. ЮНЕСКО не могла направить группы людей для самостоятельной оценки уровня грамотности взрослых, поэтому они искали косвенный показатель - наилучшую оценку в сложной ситуации. И они решили, что если кто-то имеет формальное образование менее пяти лет, его будут считать неграмотным. Неудивительно, что исследователи Всемирного банка обнаружили такую тесную связь между образованием и грамотностью.
   Если бы у таких организаций, как ЮНЕСКО, было больше ресурсов для сбора статистики, у них было бы меньше необходимости полагаться на прокси, а у исследователей было бы больше возможностей ответить на такие вопросы, как, например, насколько хорошо образование способствует распространению грамотности. Статистическая база в бедных странах настолько неоднородна, что уже один доллар из каждых трехсот, потраченных на международную помощь, идет на финансирование статистики. Есть случай, когда удвоение может принести гораздо больше пользы от оставшихся 298 долларов. 40
  
   -
   СКомментарий Джона Милтону Фридману содержит имплицитное предположение, что государственная статистика собирается не только правительством, но и для правительства. Он был необычен, полагая, что правительство будет работать лучше без этой статистики, но в остальном такая точка зрения распространена. Конгресс, похоже, имел в виду ту же идею при создании Бюджетного управления Конгресса: CBO был разработан для предоставления информации Конгрессу. Подсказка в названии. И идея уходит корнями в далекое прошлое. Как выразился будущий президент Джеймс Мэдисон в 1790 году, политики должны быть готовы запрашивать точную статистику, "чтобы они могли основывать свои аргументы на фактах, а не на утверждениях и предположениях". 41
   Нет ничего плохого в том, что правительство должно собирать статистику, чтобы информировать себя. Но есть риск, что эта точка зрения соскользнет в собственническое чувство собственности, когда политики считают, что не только они должны использовать статистику для управления страной, но и что эта статистика никого не касается, а внешний контроль - это отвлечение. . Факты больше не факты - они становятся инструментами сильных мира сего.
   Сэр Дерек Рейнер был гордым сторонником мнения о том, что статистика должна быть инструментом управления. 42 Он уже был очень успешным менеджером в Marks & Spencer, национальном достоянии британской главной улицы, прежде чем консультировать правительство Великобритании о том, как стать более эффективным. В 1980 году премьер-министр Маргарет Тэтчер попросила его проанализировать, как в Великобритании собираются и публикуются официальные статистические данные. Сэр Дерек был счастлив услужить: он рассматривал эти цифры как информационную систему управления. Тех, кто помогал правительству управлять страной, можно было сохранить; те, которые не могли быть отброшены. И не было нужды поднимать шумиху вокруг публикации цифр, чтобы любой мог извлечь из них уроки или оспорить их.
   Мнение сэра Дерека было ошибкой. Хорошая статистика служит не только государственным планировщикам; они ценны для гораздо более широкой группы людей. В коммерческом секторе предприятия полагаются на данные, собранные государством, для планирования своих производственных целей; расположение заводов, офисов и магазинов; и другие виды предпринимательской деятельности. Данные, собранные Бюро статистики труда, Бюро переписи населения, Управления энергетической информации и Бюро экономического анализа, позволяют банкам, агентам по недвижимости, страховым компаниям, производителям автомобилей, строительным фирмам, розничным торговцам и многим другим предприятиям планировать и оценивать свои собственные данные на более широком фоне. Многомиллиардный оборот компаний частного сектора, интенсивно использующих данные, таких как Bloomberg, Reuters, Zillow, Nielsen и IHS Markit, свидетельствует о том, что предприятия готовы хорошо платить за полезную статистику; что менее понятно, так это то, что эти предприятия строят свои статистические здания на основе государственных данных. 43
   Это не просто зарабатывание денег; речь идет о том, чтобы граждане имели доступ к точной информации о мире, в котором они живут. Государственные статистические агентства обычно делают свою работу доступной для всех бесплатно. Некоторые из этих данных частным агентствам может быть невозможно собрать любой ценой: правительства могут по закону потребовать ответа, который не может получить частное агентство, как в случае с переписью. Могут быть собраны и другие данные, но они будут предлагаться только по дорогостоящей подписке - частные поставщики могут взимать десятки тысяч долларов в год с людей, которые хотят, чтобы данные были у них под рукой. Конечно, некоторые данные могут собираться частными фирмами и раздаваться бесплатно, но такая статистика часто является просто рекламой под маской информации.
   Общедоступные статистические данные можно использовать для понимания и освещения насущных социальных проблем. Возьмем только один пример: В.Э.Б. Дюбуа - историк, социолог и борец за гражданские права - возглавил замечательную работу по визуализации данных в конце девятнадцатого века в рамках Парижской выставки 1900 года. 44 Его команда подготовила красивые модернистские графики, показывающие положение афроамериканцев в Соединенных Штатах в то время, с данными о демографии, богатстве, неравенстве и многом другом. Некоторые из них использовали данные, которые Дюбуа и его команда собрали в Университете Атланты, но некоторые из наиболее поразительных графиков основывались на официальных статистических источниках, таких как перепись населения США. Это всего лишь один пример того, как те, кто хочет понять мир или провести кампанию за перемены, или и то, и другое, могут обратиться за помощью к официальной статистике.
   Имея надежные статистические данные, граждане могут требовать от своих правительств подотчетности, и эти правительства могут принимать более обоснованные решения. Если вместо этого правительство решит, что статистика принадлежит политикам, а не гражданам, качество правительственных решений от этого не улучшится. Не изменится и уважение к правительству.
   Идеи сэра Дерека Рейнера ужаснули многих статистиков. Проблема было отчасти разъедающим посланием британской общественности: "Эти цифры не для вас - они только для важных людей". Но даже если, подобно сэру Дереку, кто-то считает, что статистика действительно предназначена только для важных людей, все равно есть веская причина сделать ее общедоступной: это сделает ее честной. Как мы видели в предыдущей главе, общественный контроль жизненно важен. Это то, что отличает науку от алхимии. Если статистика публикуется и разрабатывается так, чтобы быть доступной для всех, ее могут анализировать и изучать ученые, политики и вообще любой, у кого есть немного времени и доступ к компьютеру. Ошибки можно найти и исправить.
   Как бы то ни было, предложенные сэром Дереком реформы привели к ситуации, когда определение безработицы корректировалось более тридцати раз за десятилетие, как правило, таким образом, чтобы снизить общий уровень безработицы. 45 Вот что происходит, когда статистика перестает рассматриваться как общественное благо. И неудивительно, что люди стали крайне цинично относиться к качеству этой статистики. "Фальшивка", как мог бы сказать Дональд Трамп. Конечно, когда официальные данные продолжают подтасовывать в пропагандистских целях, доверие испаряется.
   Статистическая система Великобритании, в настоящее время реформированная, потратила четверть века на то, чтобы восстановить свою репутацию. Это потребовало времени и тяжелой работы, потому что доверие легко потерять и трудно восстановить. Тем не менее, Национальному статистическому управлению Великобритании доверяют больше, чем сопоставимым организациям, таким как Банк Англии, суды, полиция и государственная служба, и гораздо больше доверяют, чем политикам или СМИ. 46
   Мнение сэра Дерека о том, что собираемая государством статистика существует в основном для удобства государственных администраторов и что граждане не имеют особого права ее видеть, к счастью, вышла из моды в большинстве устоявшихся демократий. Но один пережиток явно остается, и на него невольно обратил внимание президент Трамп в пятницу, 1 июня 2018 года - день, когда должен был быть опубликован ежемесячный отчет о занятости.
   "С нетерпением жду данных о занятости в 8:30 этого утром", - написал Трамп в Твиттере в 7:21 утра, демонстрируя сверхъестественную демонстрацию того, как подмигивать в Твиттере. Рынки подскочили в ожидании хороших новостей. Шестьдесят девять минут спустя был опубликован отчет о занятости, и - сюрприз, сюрприз - новости были действительно хорошими.
   Был ли Трамп ясновидящим? Нет. Ему просто дали предварительное представление о количестве вакансий, и он решил сказать миру, чтобы он ожидал хороших новостей.
   Официальная статистика часто чувствительна как с политической, так и с финансовой точки зрения - например, если последние данные по безработице показывают, что было создано много рабочих мест, финансовые рынки отреагируют иначе, чем если бы отчет выглядел мрачным. Цифры иногда формируют и политические аргументы. По этой причине официальная статистика остается конфиденциальной, поскольку она рассчитывается и проверяется; затем они высвобождаются в определенный момент, в точку.
   Но в некоторых странах, включая Соединенные Штаты и Великобританию, некоторые люди заранее видят определенную официальную статистику. Это называется "предварительный доступ" и является спорной практикой. Основанием для этого является предоставление министрам возможности подготовить ответ, ответить на вопросы журналистов и так далее. По этой причине различные политические советники, сотрудники пресс-службы и т. п. часто входят в список лиц, которым предоставлен такой привилегированный доступ. В самодовольном обзоре практики Кабинета министров Великобритании отмечается, что сотрудники пресс-службы считали, что прекращение практики предварительного освобождения "было бы катастрофой". . . В СМИ просто будут свои истории без должного официального комментария". Бу ху. 47
   Понятно, почему политикам, находящимся у власти, может быть удобно получать заблаговременное уведомление о статистике, чтобы они могли запланировать кричать о них, если они хороши, или если они плохи, чтобы прояснить свою историю или отвлечь внимание. Но далеко не ясно, отвечает ли это общественным интересам. Почему бы всем, со всех сторон дебатов, не получить доступ к цифрам одновременно, как только они будут готовы?
   (Есть компромиссная позиция: министры могли получить статистику за тридцать минут и сидеть в одиночестве, без доступа к мобильному телефону, чтобы составить ответ. Помимо того, что это приятно, как отправить влиятельных людей обратно на экзамены, именно так журналисты иногда получают конфиденциальные официальные сообщения. Мы справляемся. Мне рассказали историю о канадском статистике, объяснявшем этот подход на международной встрече коллег. Ее российский коллега вмешался с вопросом: "Как работает этот подход, если министр хочет изменить статистику?" В яблочко.)
   Здесь на карту поставлено больше, чем чувство честной игры. В Великобритании, где ряд чиновников и консультантов регулярно имели предварительный доступ к статистике по безработице, наблюдатели за рынком заметили кое-что странное: ключевые цены финансового рынка, такие как обменные курсы валют и цена государственных облигаций, иногда резко менялись ненадолго. до того, как цифры были опубликованы. В большинстве случаев это происходило, данные оказывались неожиданными - либо намного лучше, либо намного хуже, чем ожидал рынок, - и торговля шла в том направлении, которое использовало эту неожиданность.
   Просто чтобы убедиться, что рынок каким-то образом не вычислил то же самое, что и статистики, за сорок пять минут до публикации экономист Александр Куров провел систематическое сравнение ситуации в Великобритании и ситуации в Швеции, т.е. экономически очень похож на Великобританию, но запрещает предварительный доступ к официальной статистике. Шведские политики и их пресс-атташе узнают о цифрах в то же время, что и все остальные, а торговцы шведской кроной, кажется, не обладают такими же сверхъестественными способностями к ясновидению, как торговцы британским фунтом. 48
   Это невозможно доказать, но весьма вероятно, что кто-то с предварительным доступом дал добро своим друзьям-трейдерам, разрешив инсайдерскую торговлю на основе официальных данных. Кто? Ну, было 118 человек с предварительным доступом к статистике по безработице, что не позволяет легко определить конкретного виновника. (Если вам интересно, почему потребовалось 118 человек, чтобы подготовить "правильный, официальный комментарий" для СМИ, и я тоже.)
   Сам по себе твит Трампа, вероятно, не нанес большого вреда: ведь доступ к твите был у всех одновременно. Действительно, президент, возможно, невольно сделал что-то хорошее, превратив скрытый скандал с предварительным доступом - и то, как это является приглашением к коррупции, по крайней мере, когда данные попадают к более тонким операторам, чем Трамп, - в широко обсуждаемую ошибку.
   Такой привилегированный доступ облегчает инсайдерскую торговлю, но, возможно, более важно то, что он подрывает доверие к официальной статистике. Сотрудники пресс-службы Великобритании, стремящиеся сохранить привилегию инсайдера, возразили, что, если министры не смогут немедленно предложить какую-то отшлифованную информацию о данных, доверие к статистике будет подорвано. Но правда в том, что страны, которые наиболее щепетильно относятся к запрету доступа к предварительным релизам, также являются странами с наибольшим общественным доверием к официальным данным. Те сотрудники пресс-службы могут удивиться этому. Я не.
   К счастью, детективы данных были под рукой, чтобы возглавить обвинение. В Великобритании Королевское статистическое общество провело жесткую кампанию против практики предоставления министрам и другим инсайдерам возможности взглянуть на ценные данные раньше остальных. Идея о том, что правительству нужно было увидеть цифры, чтобы составить пресс-релиз, заявила RSS, "пагубна. Это искажает дебаты по поводу цифр и увековечивает впечатление, что министры контролируют данные". Мне это кажется правильным. В Великобритании наш уровень доверия к официальной статистике не так высок, как в некоторых странах, и не так высок, как должен быть, но он все же намного выше, чем наш уровень доверия к политикам. Я понимаю, почему политики хотели бы увлечься публикацией достоверных статистических данных; далеко не ясно, почему любой из нас должен этого хотеть.
   Поэтому я рад сообщить, что с 1 июля 2019 года Великобритания решила последовать примеру шведов и закрыть предварительный доступ к официальной статистике. Согласно новой системе, единственными людьми, которые будут знать эти цифры до того, как они будут опубликованы, будут статистики, работающие над ними. Что-то мне подсказывает, что доверие к официальной статистике переживет шок от того, что министры будут знать факты одновременно со всеми остальными.
  
   -
   Тего отделение было искренней защитой моих собратьев-ботаников, тех, кто выполняет важную работу в правительстве, иногда сталкиваясь с безразличием со стороны избирателей, вмешательством со стороны сильных мира сего и скептицизмом со всех сторон.
   Я бы не стал утверждать, что официальная статистическая машина любой страны по определению безупречна. Мы видели, что официальная статистика Аргентины и Греции оказалась обманчивой, что данные по безработице, поступавшие из Великобритании, корректировались каждые несколько месяцев на протяжении 1980-х годов, и что в Канаде статистики были вынуждены уйти в отставку в знак протеста против решения, принятые политиками. Некоторым статистикам приходилось сталкиваться с угрозами расправы над их семьями; другие открыто признают, что министры могут изменить данные, если захотят. Было бы наивно полагать, что такие проблемы всегда выявляются и что правда всегда торжествует.
   Даже если официальная статистика будет производиться так искусно и независимо, как мы надеемся, она никогда не будет идеальной. Некоторые вещи, которые нам небезразличны, просто трудно измерить, например домашнее насилие, уклонение от уплаты налогов и бессонница. У официальных статистиков, несомненно, есть много возможностей для того, чтобы сделать собираемые ими данные более репрезентативными, более актуальными, более простыми для согласования с повседневным опытом и полностью прозрачными. Чем больше они смогут это сделать, тем больше они будут заслуживать нашего доверия.
   Тем не менее, несмотря на все свои проблемы и слабости, официальная статистика по-прежнему является самым близким источником данных, который у нас есть. Когда страна выбирает и защищает команда опытных, профессиональных и независимых статистиков, факты имеют способ заявить о себе. Когда национальная статистика страны дает сбой, международное сообщество статистиков будет жаловаться. Когда независимый статистик подвергается нападкам или угрозам со стороны политиков, то же самое сообщество встает на его или ее защиту. Статистики способны на большее мужество, чем думает большинство из нас. Их независимость не является чем-то само собой разумеющимся или небрежно подорванным.
   Как граждане, мы должны искать эту статистическую основу. Если мы хотим понять ситуацию, в которой находится страна, будь то информирование о наших собственных решениях или привлечение нашего правительства к ответственности, то мы обычно начинаем со статистики и анализа, подготовленного такими организациями, как Управление национальной статистики, Евростат. , Статистическое управление Канады, Бюро трудовой статистики и Бюджетное управление Конгресса.
   Жесткие, независимые статистические агентства делают нас всех умнее. Итак: будьте благодарны Андреасу Георгиу, Грасиеле Бевакуа и, если уж на то пошло, покойной Элис Ривлин. И, если хотите, поднимите бокал за Фэнн Фокс.
   ПРАВИЛО ДЕВЯТОЕ
  
   Помните, что дезинформация тоже может быть красивой
   Мы рискуем совершить те же статистические ошибки, что и всегда, только еще красивее.
   • Майкл Бластлэнд, соавтор программы More or Less на BBC Radio 4.
   ФЛоренс Найтингейл не нуждалась бы в представлении в викторианской Британии: она была неофициальной покровительницей страны и была единственной женщиной, не принадлежащей к королевской семье, которая до 2002 года появлялась на английских банкнотах. Легенда о ней существует и по сей день; лондонская больница на 4000 коек, построенная за несколько дней для удовлетворения потребностей пандемии, получила название Nightingale Hospital.
   Во времена Флоренс Найтингейл единственной более узнаваемой женщиной была бы сама королева Виктория. Народ почитал Найтингейл за ее "женский" героизм в Крымской войне, расхаживавший по палатам казарменного госпиталя Скутари в Стамбуле. Вот редакционная статья в "Таймс" от 8 февраля 1855 года: "Она без всякого преувеличения ангел-служитель в этих больницах, и когда ее стройная фигура тихо скользит по каждому коридору, лицо каждого бедняги смягчается от благодарности при виде ее".
   Блерг. Меня гораздо больше интересует ее вклад как статистика.
   Найтингейл стала первой женщиной, ставшей членом Королевского статистического общества. Когда ее "стройная фигура" не была слишком занята скольжением по коридорам, заставляя лица "смягчаться от благодарности", она проводила время в Скутари, тщательно собирая данные о болезнях и смерти. То, что она увидела в цифрах, вдохновило ее на миссию по изменению как британской армии, так и британской нации. Вскоре после возвращения из Крыма на одном из интеллектуальных обедов, которые она часто посещала, она познакомилась с Уильямом Фарром. Фарр, который был на тринадцать лет старше ее, родился в бедной семье, и ему не хватало известности Соловья, опыта работы на передовой и политических связей. Но он был лучшим статистиком в стране, и для нее это имело значение. Они стали друзьями и соавторами. Один из многих биографов Найтингейл, Хью Смолл, убедительно утверждает, что умелое использование ею и Фарром данных, которые она собрала, привело к увеличению ожидаемой продолжительности жизни в Великобритании на двадцать лет и спасению миллионов жизней. 1
   В письме Найтингейла и Фарра, написанном весной 1861 года, есть известное замечание: "Вы жалуетесь, что ваш отчет будет сухим. Чем сушилка, тем лучше. Статистика должна быть самым сухим из всех чтений". Несколько биографов сообщают, что Фарр написал его Соловью. В этом есть смысл - старомодный статистик средних лет советует пламенной молодой активистке обуздать ее праведные порывы к предвыборной кампании. На самом деле биографы ошибаются. Письмо было написано Соловьем Фарру. * Пара боролась с проблемой того, как лучше всего общаться со статистикой, а Найтингейл утверждал, что общение должно быть основано на твердых, сухих фактах. (В том же письме она писала: "Нам нужны факты. "Факта, факта факта" - девиз, который должен стоять во главе всей статистической работы". 2 )
   Но это не означало, что сами сообщения должны быть сухими. Соловей мог вызвать в воображении захватывающий оборот фразы - она утверждала, например, что бесполезно высокая смертность в армии в мирное время была эквивалентна выводу 1100 человек на равнину Солсбери и их расстрелу.
   Что более актуально для наших целей, она разработала изображение, ставшее важной вехой в визуализации данных. Ее "диаграмма-роза" была одной из первых инфографик. Это делает ее, возможно, первым человеком, который понял, что занятые, влиятельные люди уделяют гораздо больше внимания яркой диаграмме, чем таблице чисел. В одном письме, написанном в день Рождества 1857 года - менее чем через три года после причисления к лику блаженных в The Times - она набросала план использования визуализации данных для социальных изменений. Она объявила о своем плане застеклить свои диаграммы, обрамить их и повесить на стену в Медицинской комиссии, Конногвардейском и Военном министерствах. "Это то, чего они не знают и должны делать!" она написала. Она даже планировала лоббировать королеву Викторию и слишком хорошо знала, что красивые диаграммы будут необходимы. Как пошутила Найтингейл, отправляя одну из своих аналитических книг Королеве: "Она может взглянуть на нее, потому что в ней есть картинки". 3
   Цинично, почти пренебрежительно писать. Но это правда. График обладает особой силой. Наше визуальное чувство мощно, возможно, даже слишком сильно. Слово "видеть" часто используется как прямой синоним слова "понимать" - "я понимаю, что вы имеете в виду". Но иногда мы видим, но не понимаем; хуже, мы видим, то "понимаем" то, что вовсе не соответствует действительности. Если все сделано правильно, изображение данных стоит пресловутой тысячи слов. Это больше чем убедительнее; он показывает нам вещи, которые мы не могли видеть раньше, выявляя закономерности среди хаоса. Однако многое зависит от замысла создателя диаграммы и мудрости читателя.
   В этой главе мы поговорим о том, что происходит, когда мы пытаемся превратить числа в картинки. Посмотрим, что может пойти не так. И, следя за историей знаменитой диаграммы-розы Соловья, мы увидим, насколько мощной может быть визуализация данных, если ее использовать четко и честно.
  
   -
   МБольшая часть визуализации данных, которая бомбардирует нас сегодня, в лучшем случае является украшением, а в худшем - отвлечением или даже дезинформацией. Декоративная функция на удивление распространена, возможно, потому, что группы визуализации данных многих медиа-организаций входят в состав художественных отделов. Ими руководят люди, чьи навыки и опыт связаны не со статистикой, а с иллюстрацией или графическим дизайном. 4 Акцент делается на визуализации, а не на данных. Это, прежде всего, картина.
   Самые вопиющие примеры цифр в качестве украшения - не что иное, как та же самая старая цифра, выделенная крупным, бросающимся в глаза шрифтом.
   19
   количество слов в предыдущем предложении
   Я предполагаю, что это делает страницу, загруженную текстом, более яркой, но вряд ли это проницательное использование чернил. Кроме того, правильное число - двадцать один. Никогда не позволяйте быстрому дизайну отвлекать вас от возможности того, что исходные цифры могут быть просто неверными.
   Еще один декоративный подход - это то, что мы могли бы назвать графикой "Большая утка". 5 Сама "Большая утка" - это здание недалеко от Нью-Йорка, построенное фермером, выращивающим уток, в 1930-х годах, чтобы служить магазином, в котором он мог продавать утиные яйца и уток. Возможно, вас не удивит, что Большая Утка очень похожа на белую утку тридцати футов длиной. Архитекторы Дениз Скотт Браун и Роберт Вентури использовали термин "утки" для описания любого здания, которое спроектировано так, чтобы напоминать соответствующий продукт или услугу, например, прилавок с клубникой в форме гигантской клубники или аэропорт Шэньчжэня, который имеет форму самолет.
  
   Графический гуру Эдвард Тафте позаимствовал термин "утка" для описания аналогичной тенденции в графике: график бюджета НАСА в форме ракеты; граф о высшем образовании в виде строительной доски; или, в примере, созданном для Time Найджелом Холмсом, график цен на бриллианты в форме дамы, украшенной бриллиантами, ее стройные ноги, одетые в рыболовные сети, показывают цену безупречного камня весом в 1 карат. Иногда эти визуальные каламбуры действительно помогают людям читать и запоминать информацию, которую они создают. 6 Но они часто являются плохой попыткой пошутить, или отчаянная попытка пробудить интерес к данным, которые кажутся скучными. Утки визуализации данных могут быть более чем безвкусными: уклончивость графика может на самом деле скрыть или, что еще хуже, исказить лежащую в основе информацию. *
   Для этого есть любопытная историческая параллель: ослепляющий камуфляж. Ослепление было защитным механизмом для линкоров во время Первой мировой войны, всегда рискуя быть торпедированным притаившейся подводной лодкой. Обычный метод маскировки не подходил для огромного стального корабля, который рекламировал свое присутствие на фоне постоянно меняющегося моря и неба с носовыми волнами и дымовыми трубами. Камуфляж Dazzle перевернул представление о камуфляже с ног на голову. Это было абстрактное буйство закорючек и арлекиновых узоров - на самом деле, оно имело достаточное сходство с искусством кубизма, так что сам Пикассо озорно пытался присвоить себе заслуги. 7
   Настоящим изобретателем ослепления был Норман Уилкинсон, харизматичный художник, который присоединился к Королевскому военно-морскому резерву в начале войны. Позже он объяснял: "Поскольку невозможно было покрасить корабль так, чтобы его не увидела подводная лодка, ответом был крайний противоположный - иными словами, покрасить его не для плохой видимости, а так, чтобы разбить ее форму и таким образом сбить с толку офицера подводной лодки, как курс, по которому она направлялась".
   Поскольку торпедам требовалось некоторое время, чтобы рассечь воду, чтобы поразить цель, оператор перископа подводной лодки должен был быстро оценить скорость и направление корабля, прежде чем запустить торпеду на курс перехвата. Глядя в крошечный прицел на корабль в ослепляющем камуфляже, оператор знал, что смотрит на корабль, но ему было трудно разобрать какие-либо подсказки, которые имели значение для точного наведения торпеды. Закорючки выглядели как волны на носу, а арлекиновые ромбы можно было легко спутать с различными наклонными поверхностями корпуса линкора. В результате наблюдатель мог легко неправильно оценить скорость корабля, угол его движения, а также размер и, следовательно, расстояние до корабля. Он может даже увидеть два корабля, а не один, или принять нос за корму и нацелиться позади корабля, а не впереди него. Ослепляющий камуфляж был призван спровоцировать неверные суждения.
   Спустя более века нетрудно увидеть отголоски ослепительного камуфляжа в инфографике. На телевидении и в газетах, на веб-сайтах и в социальных сетях нас окружают графические изображения, которые привлекают наше внимание, умоляя поделиться ими и ретвитнуть, но которые также - намеренно или нет - вводят нас в заблуждение, подталкивая нас к суждению, которое часто ошибочно. По крайней мере, оператор перископа, чей взгляд поймал ослепляющий корабль, понял бы, что смотрит на что-то странное, даже если бы не мог понять этого. Но многие из нас, ослепленные инфографикой, ничего не подозревают.
  
   -
   АВсе это лежало далеко в будущем, когда Флоренс Найтингейл была девочкой, обнаружившей в себе страсть к данным. В возрасте девяти лет она классифицировала и составляла графики растений в своем саду. Когда она стала старше, она успешно умоляла своих родителей получить высококачественное обучение математике; на званых обедах она встречалась с Чарльзом Бэббиджем, математиком и разработчиком ныне известного протокомпьютера; она была гостьей Ады Лавлейс, соратницы Бэббиджа; и она переписывалась с великим бельгийским статистиком Адольфом Кетле. Кетле был человеком, который популяризировал идею получения "среднего" или "среднего арифметического" группы, что было революционным способом суммировать сложные данные с помощью одного числа. Он также выдвинул идею о том, что статистику можно использовать для анализа не только астрономических наблюдений или поведения газов, но и социальных, психологических и медицинских вопросов, таких как распространенность самоубийств, ожирения или преступности. Позже Бэббидж и Кетле стали основателями Королевского статистического общества; Соловей, как я уже упоминал, стал его первой самкой.
   К тридцати годам Флоренс Найтингейл погрузилась в этот мир первопроходцев-математиков, но ее работа была старшей медсестрой в небольшой больнице на Харли-стрит в Лондоне, где она не только разбирала бухгалтерию и больничную инфраструктуру, но и отправляла опросы в другие больницы по всему миру. по всей Европе, спрашивая их об их административной практике и сводя результаты в таблицы.
   Именно в это время, в конце 1854 года, ее старый друг Сидней Герберт, военный министр, уговорил ее возглавить делегацию медсестер в Стамбул, чтобы оказать помощь раненым британским солдатам во время Крымской войны. Война была ожесточенной борьбой между Российской империей и несколькими другими великими европейскими державами, включая Великобританию. Присутствие Найтингейл в британской армии, беспрецедентное для женщины, было призвано успокоить публику, возмущенную тем, что они читали об ужасных условиях в больницах. Сообщения в The Times превратили Крымскую войну в затянувшееся повествование о катастрофе со многими знакомыми персонажами. К концу всего этого Флоренс Найтингейл была, пожалуй, единственной фигурой, сохранившей общественную поддержку; генералы и остальные были дискредитированы катастрофой.
   Казарменный госпиталь в Скутари в Стамбуле оказался смертельной ловушкой. Сотни солдат Крымского фронта умирали от сыпного тифа, холеры и дизентерии, пытаясь оправиться от ран в стесненных условиях рядом с канализацией. Найтингейл приехала и повсюду находила крыс и блох. Отсутствовали такие предметы первой необходимости, как кровати и одеяла, а также еда для приготовления пищи, кастрюли для приготовления пищи и миски, из которых ее можно было есть. Все это возмутило общественное мнение, когда об этом было сообщено в "Таймс" , и сама Найтингейл поспешила использовать газету для сбора средств от читателей и оказания давления на плохо организованную британскую армию, чтобы она действовала сообща.
   Менее знаменитой причиной было то, что больничная документация была так же плохо организована, как и все остальное. Не было ни стандартизированных медицинских записей, ни последовательной отчетности между различными подразделениями британской армии. больницы. Это может показаться относительно тривиальным вопросом, но Найтингейл знала, что это большая проблема. Без хорошей статистики невозможно было понять, почему погибло так много солдат, или найти способ улучшить условия. Даже мертвых не считали, хоронили без регистрации их смерти. Соловей видел все это ближе всех. Она даже взяла на себя обязанность писать семье каждого погибшего солдата. Но ей нужен был взгляд с высоты птичьего полета, а также личный опыт, понимание того, что некоторые истины можно воспринимать только через призму статистики. Она попыталась стандартизировать и осмыслить больничные данные.
   Долгое время после окончания войны Найтингейл все еще стремился улучшить стандарты медицинской статистики. Часть этой работы в партнерстве с Фарром была совершенно негламурной. Например, они пытались стандартизировать описание различных болезней и причин смерти, причем Фарр лидировал в технической части, а Найтингейл выступал за принятие его идей. В 1860 году она написала Международному статистическому конгрессу, утверждая, что больницы должны использовать методы Фарра, собирая статистику в соответствии с единым стандартом. Это была не просто суета: стандартизация статистики означала, что разные больницы можно было сравнивать и учиться друг у друга. Многие из нас упускают из виду именно такого рода статистическое построение фундамента, но, как мы много раз видели в этой книге, без четко определенных стандартов ведения статистического учета ничего не складывается. Цифры могут легко сбить нас с толку, когда они оторваны от четкого определения.
   Флоренс Найтингейл, возможно, была опытным участником кампании, но ее кампании были построены на самом прочном фундаменте.
  
   -
   ТСамая очевидная проблема с умной декоративной идеей заключается в том, что основные данные могут быть ненадежными. Затем визуализация просто скрывает этот факт - мерцающую глазурь на тлеющем статистическом пироге.
   Одним из обучающих примеров является Debtris , незабываемая анимация, созданная несколько лет назад Дэвидом МакКэндлессом, автором книги " Информация прекрасна". 8 В нем показаны медленно падающие большие блоки на фоне восьмибитного саундтрека в честь захватывающей компьютерной игры Tetris. Их размер указывает на их стоимость в долларах; За "60 миллиардов долларов: расчетная стоимость войны в Ираке в 2003 году" следует "3000 миллиардов долларов: предполагаемая общая стоимость войны в Ираке", а затем доходы Walmart, бюджет Организации Объединенных Наций, стоимость финансового кризиса и многое другое. В качестве украшения это замечательная вещь: график выглядит великолепно, музыка бесконечно зацикливается в вашей голове, а медленное выявление различных сравнений заставляет вас задыхаться от удивления, смеха и гнева.
   Но те же самые элементы, которые делают Debtris таким удовольствием для просмотра, также значительно затрудняют выявление основных проблем. Статистические яблоки везде сравниваются со статистическими апельсинами. Запасы сравниваются с потоками. Это эквивалентно сравнению общей стоимости покупки дома с годовой стоимостью его аренды; это не тривиальная путаница. Чистые показатели ставятся рядом с валовыми - это эквивалент сравнения прибыли фирмы с ее оборотом.
   Шокирующая разница между сравнением стоимости войны в Ираке до и после оказывается основанной на несправедливом сравнении. (Правда, честное сравнение может также показать шокирующую разницу.) Довоенная цифра - это узкая оценка: затраты военного бюджета США. Послевоенная цифра очень широкая, включая цифру стоимости потерянных жизней, стоимость высоких цен на нефть и огромную сумму стоимости макроэкономической нестабильности, что частично возлагает вину за финансовый кризис 2008 года на войну. Такая широкая оценка стоимости не является необоснованной, но неразумно сопоставлять ее с совершенно другой оценкой без комментариев. То, что кажется чистым контрастом "до и после", на самом деле является "узким" и "до" и "широким" и "после", измеряя разные вещи в разное время. Никто, глядя на анимацию Debtris , не понял бы этого.
   Debtris был опубликован в 2010 году и быстро стал моим любимым предостережением - визуализация такая хорошая, но данные такие плохие. Пару лет спустя на конференции меня представили Дэвиду МакКэндлессу. Я чувствовал себя немного неловко. Я жаловался на его работу, пока его не было в комнате, но я так и не оказал ему любезности, отправив ему электронное письмо с моими комментариями. Но, может быть, он их не заметил? Я чувствовал себя обязанным признаться.
   "Наверное, я должен сказать, Дэвид, что меня беспокоит твоя анимация Дебтриса ".
   - Я знаю, что ты знаешь, - ответил он.
   Я поморщился. Но, к его чести, его более поздние работы столь же поразительны, но при этом он более тщательно подходит к исходным данным. Например, визуализация в том же духе - "Миллиард фунтов стерлингов" - по-прежнему смешивает запасы и потоки, но делает это гораздо прозрачнее. 9 В дополнение к защите МакКэндлесса, единственная причина, по которой я мог узнать, что данные, лежащие в основе его анимации Debtris , были фрагментарными и непоследовательными, заключалась в том, что он полностью ссылался на нее. Многие этого не делают.
   Так что информация прекрасна, но дезинформация тоже может быть красивой. И создавать красивую дезинформацию становится проще, чем когда-либо.
   Когда-то графика требовала много времени и усилий для создания, а затем воспроизведения. Даже такая простая вещь, как графика с прямыми линиями, четкими краями и цветом, потребовала бы профессионального рисования и дорогих методов печати. Показательно, что Эдвард Тафте в книге 1983 года уделяет некоторое внимание осуждению использования диагонально заштрихованных черно-белых узоров, потому что они могут создать тревожную необязательную иллюзию мерцания. "Эта муаровая вибрация [является], вероятно, наиболее распространенной формой графического беспорядка", - жалуется он. Тогда это могло быть обычным явлением; это неслыханно сегодня. Теперь мы всегда будем использовать цветное, а не диагональное затенение.
   В наши дни нет необходимости в чертежах. Разнообразные мощные программные инструменты могут быстро превращать числа в картинки. Но любой мощный инструмент следует использовать с осторожностью, а сама скорость процесса означает, что впечатляющая графика может быть создана без каких-либо серьезных размышлений о базовых данных или о том, как лучше всего их описать.
   Легкость создания красивой графики уступает только легкости ее совместного использования. Быстрый "лайк" на Facebook или ретвит в Twitter ускорит включение изображения. Идеи, которые лучше всего выражены словами или цифрами, в любом случае превращаются в графику, потому что именно это распространяется в социальных сетях. К сожалению, механизм отбора часто представляет собой некую комбинацию красоты и шокирующей ценности, а не уместности и точности.
   Рассмотрим опыт Брайана Бреттшнайдера, климатолога, который любит великолепные карты. Он отпраздновал День Благодарения в 2018 году, создав карту, показывающую "любимый пирог Дня благодарения по регионам", включая пирог с кокосовым кремом для Среднего Запада, пирог с бататом для Западного побережья и пирог с лаймом для Юга. Как британец, я мало что знаю о Дне Благодарения, и мой любимый пирог - пирог с холодной свининой, но мне сказали, что карта показалась американцам неправильной. Нет тыквенного пирога? Нет яблочного пирога? Карта - и возмущение - стали вирусными в Твиттере. Сенатору от Техаса Теду Крузу, видному республиканскому политику, не понравилось предположение, что техасцы предпочитают пирог с лаймом: "#FakeNews", - написал он в Твиттере.
   И он был прав. Бреттшнайдер все это выдумал. Он шутил; эта карта была пародией на все другие плохие карты, которые распространяются в Интернете. Однако после того, как более миллиона человек увидели твит, Бреттшнайдер начал беспокоиться. Люди вообще знали, что он шутит? Мы не знаем, кто понял шутку, кто поделился картой с легким возмущением и кто поверил, что это твердый факт. Но мы можем быть уверены, что использование яркой графики сделало его вирусным. "Мы склонны придавать очень большое значение картам как носителям точной информации", - пишет Бреттшнайдер. "Если это на карте, значит, это правда, верно? Если бы я опубликовал в Твиттере шуточный список любимых пирогов по регионам, его бы очень быстро проигнорировали. Поскольку он был в виде карты, в нем чувствовалась достоверность". 10
   Именно так. Мое единственное отличие от Бреттшнайдера в том, что я не думаю проблема ограничивается картами. Любая яркая графика может стать вирусной, будь то правда, ложь или и то, и другое. Эта книга началась с предупреждения о том, что мы должны замечать нашу эмоциональную реакцию на факты вокруг нас. Именно так: изображения пробуждают воображение и эмоции, и ими легко поделиться, прежде чем мы успеем немного подумать. Если мы этого не делаем, мы позволяем себе быть ослепленными.
  
   -
   ТПоложение в больнице Скутари было катастрофическим. Позже Флоренс Найтингейл писала: "На неискушенный взгляд здания Скутари казались великолепными. Для нас, в их первоначальном состоянии, они были настоящими побеленными гробницами, очагами чумы". 11 Но почему именно погибло так много солдат?
   Плохая гигиена является очевидным объяснением с современной точки зрения: микробы свободно передавались в грязных, зараженных паразитами условиях. Но идея о том, что болезни могут передаваться микробами и с ними можно бороться, используя антисептики и поддерживая чистоту, находилась в зачаточном состоянии. Очень немногие врачи даже слышали бы об этом как о спекуляции, не говоря уже о том, чтобы поверить в это. Соловей ничем не отличался; вместо этого она думала, что большое число погибших в Скутари произошло из-за нехватки еды и припасов, проблемы, которую она стремилась решить с помощью своего громкого сбора средств и кампании через The Times .
   Тем не менее она также запросила бригаду для помощи в уборке больницы, и весной 1855 года эта "санитарная комиссия" прибыла из Великобритании, побелила стены, вывезла нечистоты и мертвых животных и промыла канализацию. Основная надежда заключалась в том, чтобы сделать больницу менее неприятной, но непосредственным результатом стало почти мгновенное снижение уровня смертности с более чем 50 процентов до 20 процентов.
   Флоренс Найтингейл хотела понять, что произошло и почему. И, подобно Ричарду Доллу и Остину Брэдфорду Хиллу, она верила, что сможет установить истину, если тщательно изучит данные. забота. Ее скрупулезное ведение записей сделало резкое улучшение после работы санитарной комиссии очень очевидным.
   Когда Найтингейл вернулась с войны, королева Виктория вызвала ее на королевскую аудиенцию. Соловей убедил Викторию поддержать королевскую комиссию по расследованию состояния здоровья армии. Она также рекомендовала включить в комиссию Уильяма Фарра, хотя низкий статус Фарра означал, что истеблишмент плохо относился к нему; в конечном итоге он был нанят только в качестве бесплатного консультанта комиссии.
   Найтингейл и Фарр пришли к выводу, что плохие санитарные условия стали причиной многих смертей в госпиталях времен Крымской войны и что большинство военных и медицинских работников не усвоили этот урок. Проблема была намного больше, чем одна война: это была продолжающаяся катастрофа общественного здравоохранения в казармах, гражданских больницах и за их пределами. Пара начала кампанию за улучшение мер общественного здравоохранения, ужесточение законов о гигиене в арендованной собственности и улучшение санитарии в казармах и больницах по всей стране. *
   Найтингейл, возможно, была самой известной медсестрой в стране, но она была женщиной в мире мужчин и должна была убедить медицинские и военные учреждения страны во главе с главным врачом Англии Джоном Саймоном, что они поступали неправильно. всю их жизнь. Доктор Саймон писал в 1858 году, что смерть от заразных болезней "практически неизбежна" - что ничего нельзя было сделать для предотвращения смерти в будущем. Найтингейл поставила перед собой задачу доказать, что он не прав.
   Дочь Уильяма Фарра, Мэри, рассказала, что подслушивала ранний разговор между ее отцом и Флоренс Найтингейл. Мэри вспомнил, как Фарр предостерег Найтингейла от выступлений против истеблишмента. "Ну, если вы это сделаете, вы наживете себе врагов", а она выпрямилась и ответила: "После того, что я видела, я могу стрелять из своих собственных ружей". 12
   Найтингейл писала своему другу, военному секретарю Сиднею Герберту: "Всякий раз, когда я в ярости, я мщу за себя новой схемой". 13 Статистика была телескопом, через который она постигала истину; теперь ей нужна была диаграмма, которая заставила бы всех остальных тоже взглянуть на правду.
  
   -
   Ахорошая диаграмма - это не иллюстрация, а наглядный аргумент", - заявляет Альберто Каиро в начале своей книги " Как лгут диаграммы". 14 Как следует из названия книги, у Каира есть некоторые опасения. Если хорошая диаграмма является визуальным аргументом, то плохая диаграмма может быть запутанным беспорядком или также может быть визуальным аргументом, но обманчивым и соблазнительным. В любом случае, организуя и представляя данные, мы приглашаем людей сделать определенные выводы. И точно так же, как словесный аргумент может быть логичным или эмоциональным, резким или туманным, ясным или сбивающим с толку, честным или вводящим в заблуждение, так же может быть и аргумент, сделанный с помощью карты.
   Здесь я должен отметить, что не все хорошие графики являются визуальными аргументами. Некоторая визуализация данных предназначена не для убеждения, а для исследования. Если вы работаете со сложным набором данных, вы многому научитесь, превратив его в несколько разных графиков, чтобы увидеть, что они показывают. Тенденции и закономерности часто проявляются сразу же, если они правильно построены. Например, эксперт по визуализации Роберт Косара предлагает отображать линейные данные по спирали. Если в данных присутствует периодическая закономерность - скажем, повторяющаяся каждые семь дней или каждые три месяца, - она может быть скрыта другими колебаниями на обычном графике, но будет проявляться на спиральном графике.
   Точно так же определенные виды проблем немедленно дают о себе знать, когда данные превращаются в картинки. Представьте набор данных с рост и вес десятков тысяч пациентов больницы. Некоторые из них пятьдесят или шестьдесят футов в высоту! Должно быть, это опечатка. Сотни из них имеют нулевой вес. Это могло быть связано с тем, что медсестра или врач заполняли электронную форму, не измеряли вес, поэтому просто нажимали "ввод" и переходили к следующему полю. Эти проблемы не будут очевидны, если вы попросите компьютер вычислить среднее значение или стандартное отклонение, или если вы просканируете столбцы данных вручную. Однако, если вы посмотрите на изображение данных, вы увидите проблему через секунду.
   Но давайте предположим, что вы изучили свои числа и теперь хотите превратить их в наглядный аргумент. Стандартный совет для консультантов по менеджменту и ученых-исследователей, представляющих график, состоит в том, чтобы включить заголовок или заголовок, который привлекает внимание к ключевым характеристикам данных и делает вывод. 15
   Say It with Charts , библия консультантов по менеджменту, делает этот процесс очень ясным. Во-первых, говорит автор Джин Желязны, решите, что вы хотите сказать с помощью графика. Как только вы решили, что хотите сказать, это предполагает определенный вид сравнения. Это, в свою очередь, предполагает определенный выбор графика, например, диаграмму рассеяния, линейный график, столбчатую диаграмму с накоплением или круговую диаграмму. * Наконец, подчеркните свое сообщение, вставив его в заголовок графика. Не пишите просто "Количество контрактов, январь - август". Напишите что-то вроде "Количество контрактов увеличилось" или "Количество контрактов колеблется", в зависимости от того, хотите ли вы привлечь внимание к восходящему тренду или к колебаниям вокруг этого тренда. Видение Желязны заключается в том, что консультант по вопросам управления говорит людям, что им думать. И графики, и аннотации выбраны для поддержки этого сообщения.
   Я понимаю, что есть что-то тревожное в том, как этот процесс начинается с вывода, а затем выясняется, как упаковать данные, чтобы поддержать этот вывод. Но будем честными: много общения работает таким образом. Газетные статьи начинаются с заголовка; остальной текст является пояснением. Даже научная статья начинается с аннотации, которая служит той же цели, что и газетный заголовок: в ней рассказывается, что произошло и что это значит. Хороший журналист не начинает репортаж, думая о заключении; хороший ученый не принимает решения о результатах до того, как эксперимент будет проведен. (Я не могу поручиться за то, что делает хороший консультант по менеджменту.) Но как только журналисты и ученые обнаруживают что-то интересное, они хотят подсказать своей аудитории, что это такое. То же самое относится и к дизайнерам диаграмм.
   Эдвард Тафте, влиятельный информационный дизайнер, восхищается плотной и сложной графикой с минимумом украшений или аннотаций. В предисловии к одной из его книг " Представление информации " читатели строго предупреждаются: "Иллюстрации требуют тщательного изучения. Это сокровища, сложные и остроумные, наполненные смыслом". Смотри внимательно. Считать. Обратите внимание на заднюю часть класса. Для Тафте идеальная графика приглашает читателя сесть за чашку кофе и по-настоящему изучить детали. "Истощенные схемы с тонкими данными, - предупреждает он, - вызывают подозрения - и это справедливо - в отношении качества измерения и анализа". 16
   Возможно, он прав, хотя, как мы уже должны знать, плотность данных на графике не является гарантией надежности самих данных: график, который представляет несколько точек данных в легкомысленной форме, может быть безупречным, в то время как сложный график может быть насыщены плохими данными.
   Даже если цифры солидны, графика, достаточно подробная, чтобы потребовать кофе, может быть убедительной, но не информативной. Впечатляющим примером является представление данных о неравенстве на веб-сайте New Yorker в 2013 году. Инфографика, разработанная Ларри Бьюкененом, напоминает культовую карту метро Нью-Йорка. Зрители могут нажимать на разные линии метро и видеть, как средний доход варьируется по каждой линии. Это вызывающая воспоминания визуализация данных "утка": графики роста и падения доходы напоминают маршруты метро, и они тщательно копируют характерные элементы дизайна карты метро Нью-Йорка и вывесок. 17
  
   Что делает инфографику убедительной, так это то, что она предлагает нам провести естественное сравнение и сразу же представить себе людей, стоящих за ней: мы наблюдаем, как доходы меняются вдоль выбранной линии, когда она проходит через разные районы, мы понимаем огромное неравенство, заключенное в короткой поездке на метро, и мы изображаем вовлеченных персонажей, общающихся в вагоне метро. Богатые и бедные так близки, так похожи в чем-то и в то же время такие разные. Инфографика несет в себе настоящий эмоциональный удар.
   Но так ли это информативно ? Не так много. Когда мы щелкаем мышью, становится удивительно трудно узнать что-то, чего мы еще не знали. трудно сравнить одну линию метро с другой или определить любые, кроме самых очевидных закономерностей.
   Это становится ясно, когда мы читаем краткую статью, сопровождающую инфографику, которая полна фактов, которые нелегко обнаружить из самой графики. Самый высокий средний доход домохозяйства в переписном районе Нью-Йорка с метро составлял 205 192 доллара. Самая низкая цена составила 12 288 долларов. В статье рассказывается о линиях метро с наибольшим и наименьшим диапазоном доходов, а также о самом большом разрыве между любыми двумя станциями, хотя неясно, почему эта информация полезна. В сообщении блога отмечается, что неравенство доходов на Манхэттене похоже на неравенство в Лесото или Намибии. Это плохо? Звучит плохо. Если бы вам посчастливилось носить с собой список неравенства доходов, зафиксированный в каждой стране на планете, вы бы поняли, что это плохо . А вы? Цель графики не в том, чтобы передать информацию, а в том, чтобы пробудить чувства. Если бы в статье сравнивалось неравенство доходов в Нью-Йорке с неравенством в других городах мира, таких как Лондон и Токио, или в других городах США, таких как Чикаго и Лос-Анджелес, мы могли бы действительно узнать что-то стоящее.
   Результат великолепен, но гораздо менее информативен, чем карта. Это произведение убедительного искусства, претендующее на роль статистического анализа. Нам сильно напомнили о том, во что мы уже верили. Мы более страстны, более вовлечены, но действительно ли мы более информированы?
   В полемике нет ничего плохого - я сам иногда пишу их, - но мы должны быть честными с самими собой в том, что происходит.
   Другой пример - график Саймона Скарра, старшего дизайнера Thomson Reuters. На графике показаны смерти в Ираке за каждый месяц в период с 2003 по 2011 год. Это перевернутая гистограмма: чем больше число смертей в этом месяце, тем дольше висит столбик. Скарр покрасил свои столбцы в красный цвет, что означает, что весь график выглядит как кровь, стекающая из какая-то ужасная рана в верхней части страницы. В случае, если сообщение было двусмысленным, диаграмма называется "Кровавые потери Ирака". Если график Ларри Бьюкенена о неравенстве в метро трогает струны вашего сердца, то график Скарра вырвет ваше сердце прямо из груди. Недаром он получил награду за дизайн. 18 И в отличие от диаграммы метро, график Скарра действительно дает вам важную информацию: он убедителен и информативен.
  
   Но когда Энди Котгрив, эксперт по визуализации данных, увидел график Скарра, он решил провести небольшой эксперимент. Во-первых, он перекрасил график, показав те же столбцы в прохладном фирменном сине-сером цвете. Потом перевернул его вверх дном. Наконец, он изменил название с "Кровавые потери Ирака" на "Ирак: число смертей снижается". Изменение эмоционального воздействия бодрит. График Скарра вызывает возмущение. Котгрив трезвый, почти успокаивающий. Какой график лучше? Это зависит от сообщения. График Скарра вопит: "О человечество!" На графике Котгрива спокойно указано: "Худшее позади нас". Оба сообщения справедливы. Это напоминание о том, что самый простой выбор цвета и выравнивания может изменить тон диаграммы и то, как люди будут воспринимать эту диаграмму, точно так же, как тон вашего голоса может резко изменить то, как будут восприняты ваши слова. 19
  
   -
   ЧАСКак могли низкорожденный статистик Уильям Фарр и простая женщина Флоренс Найтингейл завоевать расположение упрямых врачей и солдат викторианского истеблишмента?
   Во-первых, они должны были убедиться, что их данные абсолютно непроницаемы. Факт, факт! Фарр и Найтингейл очень хорошо знали, что их работа будет подвергнута критике со стороны их политических врагов. В одном красноречивом разговоре Найтингейл написал Фарру, предупреждая его подготовиться к нападкам на его последний статистический анализ. Его ответ показал, что он уверен в качестве работы: "Давайте подождем, и пусть наш порох будет сухим. Мы не будем стрелять в воздух - как люди, перепуганные до потери сознания. Пусть указывают на наши "ошибки", а если это ошибки, - мы их свободно признаем: но поколебать наши устои - или разрушить наши стены - ребята не могут". 20
   Затем они должны были представить свои выводы. Найтингейл распространила свою диаграмму розы в 1858 году и опубликовала ее в начале 1859 года. Это было всего через несколько лет после ее пребывания в больнице Скутари и через несколько месяцев после утверждения доктора Джона Саймона о том, что заразные болезни практически неизбежны. Диаграмма-роза (на обороте) - блестящий визуальный аргумент. Я видел вблизи один из оригинальных отпечатков в библиотеке Королевского статистического общества. Это захватывает дух и вызывает тревогу, красивое множество цветных клиньев, показывающих смерти от инфекционных заболеваний до и после санитарных улучшений в Скутари.
   Если бы вы хотели быть недобрым к диаграмме, вы могли бы сказать, что это круговая диаграмма на стероидах. Технически это диаграмма полярных областей, довольно возможно, первая такая диаграмма, когда-либо созданная. Чем это не является, так это сухим изложением статистической правды. Он рассказывает историю.
  
   Чтобы увидеть, насколько мощной является часть визуальной риторики, рассмотрите альтернативное представление в виде гистограммы (пример ниже основан на графике биографа Найтингейла Хью Смолла с использованием данных Уильяма Фарра).
   На первый взгляд гистограмма Смолла намного понятнее и проще для понимания. Но это приводит зрителя к неверным выводам. Он обращает внимание на ужасное число погибших в январе и феврале 1855 года, что может заставить задуматься, были ли эти смерти в основном вызваны суровой зимой, а весна принесла облегчение. Это также заставляет снижение смертности выглядеть драматичным, но плавным - скорее процессом, чем резким изменением.
   Полярная диаграмма, напротив, делит число погибших на два периода - до санитарных улучшений и после. При этом он визуально создает резкий разрыв, который менее чем ясен в необработанных данных. Поскольку на диаграмме полярных площадей количество смертей пропорционально площади клина, а не высоте столбца, она также немного затемняет, насколько ужасными были январь и февраль 1855 года, а вместо этого сваливает их в одну кучу с мрачной массой "до введения санитарных норм". комиссия".
  
   Найтингейл хотел подчеркнуть важность улучшения санитарных условий, убедив зрителя, что опыт Скутари можно повторить в больницах, казармах и даже частных домах по всей Британской империи. Она создала мощную структуру диаграммы "до и после", чтобы усилить этот аргумент.
   Это ослепляющий камуфляж? Возможно. Я склонен сказать, что это не так, хотя бы потому, что данные надежны и находятся на виду. В отличие от Debtris , он не опирается на отрывочную статистику и бесполезные сравнения; в отличие от диаграммы "метро-неравенство", это не только шипение и отсутствие бифштекса. Это больше похоже на "Кровавые потери в Ираке", но гораздо тоньше в том, как предлагает читателям сделать свои выводы. Немного обсуждений розы диаграмма подчеркивает, насколько умно она ориентирует читателя на одну интерпретацию данных, а не на другую. К счастью, идея была верной и важной; визуальная риторика помогла людям прийти к выводу, который оказался правильным.
   Найтингейл объяснил Сиднею Герберту, что диаграмма "должна воздействовать через Глаза на то, что мы можем не передать в мозг публики через их глаза, устойчивые к словам". Чтобы представить свою диаграмму как можно большему числу людей, Найтингейл попросила радикальную писательницу Харриет Мартино написать трогательную книгу о Крымской войне и страданиях британских солдат. Мартино читал отчеты Соловья и хвалил их как "одно из самых замечательных политических или социальных произведений, которые когда-либо видели". Найтингейл включила свою диаграмму полярных областей в качестве разворотного фронтисписа в книгу Мартино. Его прочитало не так много солдат, как могло бы быть - армия запретила его в военных библиотеках и казармах. 21 - но Найтингейл имела в виду более конкретную аудиторию для своей диаграммы, как она сказала Герберту:
   В приложения доклада никто, кроме ученых, даже не заглядывает, а это для пошлой публики. . . Итак, кто такая вульгарная публика, которая должна иметь ее? (1) Королева (2) Принц Альберт. . . (7) всех коронованных особ в Европе через послов или министров каждого (8) всех командующих в армии (9) всех полковых хирургов и медицинских офицеров. . . (10) главные санитары в обеих палатах [парламента] (11) все газеты, обзоры и журналы.
   Старшие врачи, которые доказывали, что ничего не поделаешь, постепенно согласились с доводом Соловья о необходимости улучшения санитарии. В 1870-х годах парламент принял несколько законов об общественном здравоохранении. Смертность в Великобритании начала падать, а продолжительность жизни расти.
   Что делает историю Флоренс Найтингейл поразительной, так это то, что она смогла увидеть, что статистика может быть инструментом и оружием одновременно. Она оценила важность прочной основы, такой как утомительные задачи по стандартизации определений и обеспечению заполнения всех правильных форм, а также по подготовке "самых сухих из всех" анализов, невосприимчивых к нападкам со стороны критиков. Но она также понимала необходимость изменить данные, представив их в наиболее убедительном свете. Она создала картину с достаточной силой, чтобы изменить мир.
   Флоренс Найтингейл была на правильной стороне истории, но многие люди, злоупотребляющие броской графикой, - нет. Для тех из нас, кто получает прекрасные визуализации, применимо все, что мы узнали до сих пор в этой книге.
   Во-первых, и это самое важное, поскольку зрительное восприятие может быть очень интуитивным, проверьте свою эмоциональную реакцию. Сделайте паузу на мгновение, чтобы заметить, какие чувства вызывает у вас график: торжествующее, защищающееся, злое, праздничное? Примите во внимание это чувство.
   Во-вторых, убедитесь, что вы понимаете основы графика. Что на самом деле означают оси? Вы понимаете, что измеряется или считается? У вас есть контекст для понимания, или график показывает только несколько точек данных? Если график отражает сложный анализ или результаты эксперимента, вы понимаете, что делается? Если вы не в состоянии оценить это лично, доверяете ли вы тем, кто был в состоянии? (Или, может быть, вы искали второе мнение?)
   Когда вы смотрите на визуализацию данных, вы добьетесь большего успеха, если поймете, что кто-то вполне может пытаться убедить вас в чем-то. В искусно убедительных графиках нет ничего плохого, как и в искусно убедительных словах. И нет ничего плохого в том, чтобы вас уговорили и передумали. это наш следующий предмет.
   ПРАВИЛО ДЕСЯТОЕ
  
   Сохраняйте непредвзятость
   Человека с убеждениями трудно изменить. Скажите ему, что вы не согласны, и он отвернется. Покажите ему факты или цифры, и он усомнится в ваших источниках. Апеллируйте к логике, и он не поймет вашей точки зрения.
   • Леон Фестингер, Генри Рикен и Стэнли Шахтер, " Когда пророчество не сбывается" . 1
   яРвинг Фишер был одним из величайших экономистов, которые когда-либо жили. 2
   "Где-то от десятилетия до двух поколений опережает свое время", - высказал мнение первый экономист, лауреат Нобелевской премии Рагнар Фриш, в конце 1940-х годов, более чем через полвека после того, как гений Фишера впервые осветил его тему. Пол Самуэльсон, получивший Нобелевскую мемориальную премию через год после Фриша, сказал, что докторская диссертация Ирвинга Фишера 1891 года "была величайшей докторской диссертацией по экономике из когда-либо написанных".
   Так думали коллеги Фишера. Публика тоже любила его. Сто лет назад Ирвинг Фишер был самым известным экономистом на планете. И все же Фишера сейчас помнят только экономисты с чувством истории. Он уже не такой нарицательный, как Милтон Фридман, Адам Смит или Джон Мейнард Кейнс, его младший современник. Это потому, что с Ирвингом Фишером и с его репутацией случилось что-то ужасное - что-то, что послужило уроком для всех нас.
   Падение Фишера определенно произошло не из-за отсутствия амбиций. "Как много я хочу сделать!" он написал старому школьному другу во время учебы в Йеле. "Я всегда чувствую, что у меня нет времени, чтобы осуществить то, что я хочу. Я хочу много читать. Я хочу написать много. Я хочу зарабатывать деньги".
   Понятно, что деньги были важны для Фишера. Его отец умер от туберкулеза на той же неделе, когда Ирвинг поступил в Йель. Стремление и интеллект Фишера удерживали его на плаву: он выигрывал призы по греческому и латинскому языкам, по алгебре и математике, за публичные выступления (заняв второе место после будущего государственного секретаря США), а также был отличником класса и членом гребной команды. Тем не менее, несмотря на все эти достижения, молодому человеку нужно было искать средства на протяжении всей учебы; он понимал, что значит бороться с финансами, будучи окруженным богатством.
   Однако в возрасте двадцати шести лет Фишер оказался с небольшим состоянием в своем распоряжении. Он женился на подруге детства Маргарет Хазард, дочери богатого промышленника. Свадьба Ирвинга и Маргарет в 1893 году была достаточно роскошной, чтобы ее осветила New York Times , с двумя тысячами приглашенных гостей, тремя министрами, экстравагантным обедом и шестидесятифунтовым свадебным тортом. Они начали четырнадцатимесячный европейский медовый месяц и вернулись в совершенно новый особняк на Проспект-стрит, 460, Нью-Хейвен. Он был построен в их отсутствие в качестве свадебного подарка от отца Маргарет и был оборудован библиотекой, музыкальной комнатой и просторными кабинетами.
   Есть три вещи, которые вы должны знать об Ирвинге Фишере.
   Во-первых, он был фанатиком здоровья. Это было понятно. Туберкулез убил отца молодого человека; пятнадцать лет спустя болезнь чуть не убила и его. Неудивительно, что он придерживался строгого режима здоровья: воздерживался от алкоголя, табака, мяса, чая, кофе и шоколада. Один гость наслаждался его гостеприимством, отметив при этом его причудливость: "Пока я ел всю свою череду вкусных блюд, он обедал овощами и сырым яйцом". 3
   Это было не просто личное дело: он был проповедником здоровья и питания. Он основал Институт продления жизни и убедил Уильяма Говарда Тафта, который только что закончил свой президентский срок, стать его председателем. (Этот выбор может показаться нелепым: Тафт страдал ожирением и был самым тяжелым человеком, когда-либо занимавшим пост президента. Однако проблемы с весом Тафта пробудили его интерес к диете и физическим упражнениям.) В 1915 году, когда Фишеру было почти пятьдесят лет, он опубликовал книгу " Как жить: правила здорового образа жизни, основанные на современной науке". (Как жить! Вот это настоящее стремление.) Это был огромный бестселлер, и с современной точки зрения он веселый. Он выступал за "солнечную ванну". . . Здравый смысл должен определять его интенсивность и продолжительность". Было "важно [] практиковать тщательное жевание. . . жевание до естественного, непроизвольного глотания". Он даже добавляет обсуждение правильного угла между ступнями при ходьбе - "около семи или восьми градусов разведения пальцев на каждой ступне". 4
   И есть небольшой раздел о евгенике. Он не постарел.
   Но хотя над книгой легко посмеяться, " Как жить" во многих отношениях опережает свое время не меньше, чем экономический анализ Фишера. Он применил научное мышление к вопросу о благополучии. Он подробно описывал упражнения, проповедовал внимательность и во времена, когда большинство врачей были курильщиками, правильно предупредил, что табак вызывает рак.
   Это второе, что вам нужно знать об Ирвинге Фишере: он верил в силу рационального численного анализа в экономике и других областях. Он рассчитал чистую экономическую стоимость туберкулеза. Он провел экспериментальные исследования вегетарианства и даже тщательного жевания, которые, как он обнаружил, повышают выносливость. (Реклама хлопьев для завтрака Grape-Nuts 1917 года включала одобрение профессора Фишера.) В одном месте книги " Как жить " он даже делает паузу, чтобы сообщить читателю, что "в современном исследовании научной одежды появилась новая единица, 'кло.' Это техническая единица измерения "согревающей способности" одежды".
   Можно утверждать, что его любовь к числам иногда вводила его в заблуждение. Например, когда Фишер подсчитывал преимущества сухого закона, он сделал вывод из небольшого исследования, что крепкий напиток натощак снижает эффективность рабочих на 2 процента. Фишер подсчитал, что сухой закон добавит экономике Америки 6 миллиардов долларов, что в то время было абсолютно огромным выигрышем. В первой главе мы видели, что художественные познания Авраама Бредиуса выявили причины полагать, что гнилая подделка Хана ван Меегерена действительно принадлежит Вермееру. Точно так же статистические знания Фишера позволили ему произвести грандиозные расчеты о запрете на шатком фундаменте. Его сильные чувства по поводу вреда алкоголя подрывали строгость его статистических рассуждений. 5
   Есть еще деньги - это третье, что вам нужно знать. Ирвинг Фишер был богат, и не только благодаря наследству жены. Зарабатывание денег было предметом гордости Фишера; он не хотел зависеть от своей жены. Были гонорары за книгу " Как жить". Были его изобретения, прежде всего способ организации визитных карточек, который был предшественником Rolodex. Он продал это изобретение, Index Visible, компании, производящей канцелярские товары, за 660 000 долларов наличными - многие миллионы долларов в сегодняшнем выражении - место в ее совете директоров и пакет акций.
   Фишер превратил свои академические исследования в крупную коммерческую операцию под названием "Институт индексных чисел". Он продавал данные, прогнозы и анализ в виде синдицированного пакета, Irving Fisher's Business Page, газетам по всей территории Соединенных Штатов. Прогнозирование было естественным продолжением данных и анализа. В конце концов, если мы хотим, чтобы мир сложился, это не всегда происходит потому, что интеллектуальная радость понимания является самоцелью. Иногда нам интересно оценить текущую ситуацию, чтобы предвидеть и, возможно, извлечь выгоду из того, что произойдет дальше.
   С такой платформой Фишер смог пропагандировать свой подход к инвестициям, который, в широком смысле, заключался в том, чтобы делать ставку на рост Америки, покупая акции новых промышленных корпораций, используя заемные деньги. Такое заимствование часто называют кредитным плечом, поскольку оно увеличивает как прибыль, так и убытки.
   Но в 1920-е годы инвесторам на фондовом рынке не о чем было беспокоиться. Цены на акции стремительно росли. Любой, кто делал ставки с кредитным плечом на этот рост, имел все основания чувствовать себя умным. Фишер написал своему старому другу детства, чтобы сообщить ему, что его амбиции исполнились. "Мы все зарабатываем много денег!"
   Летом 1929 года Ирвинг Фишер - автор бестселлеров, изобретатель, друг президентов, предприниматель, борец за здоровье, синдицированный обозреватель, пионер статистики, величайший академический экономист своего поколения и многократный миллионер - смог похвастаться перед своими сына, что ремонт семейного особняка был оплачен не деньгами семьи Хазардов, а самим Ирвингом Фишером.
   Это достижение имело для него большое значение. Собственный отец Фишера не дожил до того, чтобы увидеть, как его семнадцатилетний мальчик превратился в одну из самых уважаемых фигур своего времени; поскольку Ирвинг и его сын смотрели, как перед ними преображается особняк, ему, возможно, можно простить его гордость. Но он стоял на краю финансовой пропасти.
  
   -
   ТОсенью 1929 года фондовый рынок рухнул. Промышленный индекс Доу-Джонса упал более чем на треть с начала сентября по конец ноября. Но это был не великий крах Уолл-Стрит, который произошел с Ирвингом Фишером - по крайней мере, не сразу. Крах, конечно, был катастрофическим финансовым событием, гораздо более серьезным, чем даже банковский кризис 2008 года. Последовавшая за этим Великая депрессия была величайшим экономическим бедствием мирного времени, постигшим западный мир. Фишер был более уязвим, чем многие, поскольку он инвестировал с кредитным плечом, увеличивая как потери, так и прибыли.
   Но для того, чтобы рухнуть, понадобилось нечто большее, чем ставка на финансовый пузырь с использованием заемных средств. Фишер. Потребовалось упорство. В крахе были свои драматические моменты, но дело было не только в рывках в такие дни, как Черный четверг и Черный понедельник. Лучше всего его можно было бы понять как длительное движение вниз, перемежающееся краткими подъемами, на всем пути от 380 пунктов в сентябре 1929 года до чуть более 40 пунктов к лету 1932 года. Если бы Фишер сократил свои потери и ушел с рынка в конце 1929 года , он был бы в порядке. Он мог бы вернуться к своим академическим исследованиям и многим другим своим увлечениям, а также к своему роскошному образу жизни, финансируемому за счет многолетней торговой прибыли, а также дохода автора и бизнесмена.
   Вместо этого Фишер удвоил свои первоначальные взгляды. Он был убежден, что рынок снова развернется вверх. Он сделал несколько замечаний о том, что авария была "вытряхиванием сумасшедшего" и отражала "психологию паники". Он публично заявил, что выздоровление неизбежно. Не было.
   Самое главное, он не просто продолжал инвестировать в рынок. Его уверенность в своей правоте заставляла его продолжать полагаться на заемные деньги в надежде на большую прибыль. Одна из крупных инвестиций Фишера была сделана в Remington Rand после продажи им системы Rolodex Index Visible. Цена акций говорит сама за себя: 58 долларов до краха, 28 долларов через несколько месяцев. К тому времени Фишер, возможно, понял, что кредитное плечо ужасно рискованно. Но нет: он занял еще денег для инвестиций, и вскоре цена акций упала до 1 доллара. Это верный путь к гибели.
   Мы не должны торопиться осуждать Фишера. Даже если вы самый умный в комнате - а Ирвинг Фишер обычно был таким, - изменить свое мнение непросто.
  
   -
   яСовременник Фишера Роберт Милликен был не менее выдающейся личностью, чем Фишер. Однако его интересы были немного другими: Милликен был физиком. В 1923 году, когда акции Фишера поглощались в Соединенных Штатах, Милликен получал Нобелевскую премию.
   Несмотря на все свои достижения, Милликен наиболее известен благодаря эксперименту, настолько простому, что его может провести даже школьник: эксперимент с каплей масла, в котором капельки масла из парфюмерного распылителя получают электрический заряд, плавая между двумя наэлектризованными пластинами. . Милликен мог регулировать напряжение между пластинами до тех пор, пока капли не зависли, не двигаясь, а поскольку он мог измерить диаметр капель, он мог рассчитать их массу, а значит, и электрический заряд, который точно компенсировал силу гравитации. Это, по сути, позволило Милликену рассчитать электрический заряд отдельного электрона.
   Я был одним из бесчисленных учеников, которые пытались провести этот эксперимент в школе, но, честно говоря, мне не удалось получить такие же точные результаты, как у Милликена. Есть много деталей, которые нужно исправить - в частности, эксперимент зависит от правильного измерения диаметра крошечной капельки масла. Измерьте это неправильно, и все остальные ваши расчеты будут ошибочными.
   Теперь мы знаем, что даже Милликен не получил таких четких ответов, как он утверждал. Он систематически опускал замечания, которые его не устраивали, и лгал об этих упущениях. (Он также свел к минимуму вклад своего младшего коллеги Харви Флетчера.) Историки науки спорят о серьезности этого выбора, этически и практически. Что кажется очевидным, так это то, что если бы научный мир увидел все результаты Милликена, у него было бы меньше уверенности в правильности его ответа. Это было бы неплохо, потому что это не так. Ответ Милликена был слишком низким. 6
   Харизматичный лауреат Нобелевской премии Ричард Фейнман заметил в начале 1970-х годов, что процесс исправления ошибки Милликена с помощью более точных измерений был странным: "Один немного больше, чем у Милликена, а следующий немного больше, и следующий немного больше этого, пока, наконец, они не остановятся на числе, которое выше. Почему они сразу не обнаружили, что новое число выше?" 7
   Ответ заключается в том, что всякий раз, когда число было близко к числу Милликена, оно был принят без особого внимания. Когда число казалось неверным, к нему относились скептически. Найдутся причины отказаться от него. Как мы видели в главе 1, наши предубеждения - мощная вещь. Мы фильтруем новую информацию. Если это соответствует тому, что мы ожидаем, мы с большей вероятностью примем это.
   А поскольку оценка Милликена была слишком заниженной, редко можно было получить измерение, которое было бы настолько ниже, чтобы быть неожиданным. Как правило, неожиданные измерения будут значительно больше, чем у Милликена. Принятие их было долгим и постепенным процессом. Этому не способствовал тот факт, что Милликен отказался от некоторых своих измерений, чтобы казаться более опытным ученым. Но мы можем быть уверены, что это произошло бы в любом случае, потому что более позднее исследование обнаружило ту же закономерность постепенной сходимости в других оценках физических констант, таких как число Авогадро и постоянная Планка. * Конвергенция продолжалась на протяжении 1950-х и 1960-х годов, а иногда и в 1970-х годах. 8 Это убедительная демонстрация того, как даже ученые, измеряющие важные и неизменные факты, фильтруют данные в соответствии со своими предубеждениями.
   Это не должно быть совершенно удивительным. Наш мозг всегда пытается осмыслить окружающий мир на основе неполной информации. Мозг делает прогнозы о том, чего он ожидает, и имеет тенденцию заполнять пробелы, часто основываясь на удивительно скудных данных. Вот почему мы можем понять обычный телефонный разговор по плохой линии - до тех пор, пока действительно новая информация, такая как номер телефона или почтовый адрес, не будет произнесена сквозь помехи. Наш мозг заполняет пробелы - вот почему мы видим то, что ожидаем увидеть, и слышим то, что ожидаем услышать, точно так же, как преемники Милликена обнаружили то, что ожидали услышать. найти. Только когда мы не можем заполнить пробелы, мы понимаем, насколько плоха связь.
   Мы даже чувствуем запах того, что ожидаем услышать. Когда ученые нюхают людей, реакции резко различаются в зависимости от того, говорят ли ученые испытуемым: "Это аромат изысканного сыра" или "Это вонь подмышек". 9 (И то, и другое: они чуют ароматическую молекулу, присутствующую как в жидком сыре, так и в телесных щелях.)
   Этот процесс ощущения того, что вы ожидаете почувствовать, широко распространен. В исследовании сыра это было интуитивно. В случае с зарядом электрона или числом Авогадро оно было церебральным. В обоих случаях он, кажется, был без сознания.
   Но мы также можем сознательно фильтровать новую информацию, потому что не хотим, чтобы она испортила нам день. Еще в первой главе мы встречались со студентами, которые платили за то , чтобы их кровь не проверяли на герпес, и с инвесторами, которые избегали проверять свои портфели акций, когда новости могли быть плохими. Вот еще один пример - исследование, опубликованное в 1967 году, в котором студентов просили прослушать записанные на магнитофон речи и просили их "оценить убедительность и искренность выступлений, подготовленных младшими и старшеклассниками. . . После каждого выступления вам будет выдан рейтинговый лист, чтобы оценить убедительность и искренность речи".
   Однако была загвоздка. Переговоры были омрачены раздражающими помехами. Испытуемым сказали: "Поскольку разговоры записывались на небольшой переносной магнитофон, возникают значительные электрические помехи. Помехи можно "отрегулировать", нажав и сразу же отпустив кнопку управления. Использование регулятора несколько раз подряд несколько снижает статические и другие помехи". 10
   Отлично. Конечно, как вы уже догадались, в эксперименте был некоторый обман. Некоторые из студентов были убежденными христианами, а другие были убежденными курильщиками. Один из докладов был основан в атеистической брошюре старой школы под названием " Христианство - зло ", другой опирался на "авторитетное опровержение аргументов, связывающих курение с раком легких", а третий с таким же авторитетом говорил о том, что курение действительно вызывает рак легких.
   Как мы видели, все мы способны метафорически фильтровать поступающую информацию, отбрасывая одни идеи и цепляясь за другие. В этом эксперименте фильтр был более буквальным: статические помехи, скрывавшие сообщения, которые испытуемые должны были слушать и оценивать. Нажатие кнопки могло убрать треск и шипение, но не все с энтузиазмом нажимали кнопку при каждом выступлении. Возможно, вас не удивит, что христиане довольствовались тем, что оставили воинствующий атеизм за обнадеживающим туманом статики. Курильщики неоднократно нажимали на кнопку, чтобы послушать разговор, в котором объяснялось, что их привычка совершенно безопасна, и в то же время позволяли статическому электричеству возвращаться обратно, когда другое записанное на пленку сообщение сообщало им неприятные новости.
   Одна из причин, по которой факты не всегда меняют наше мнение, заключается в том, что мы стремимся избегать неудобных истин. В наши дни, конечно, нам не нужно возиться с кнопкой, уменьшающей статическое электричество. В социальных сетях мы можем выбирать, за кем следить, а кого блокировать. Широкий выбор кабельных каналов, подкастов и потокового видео позволяет нам решать, что смотреть, а что игнорировать. У нас больше таких вариантов, чем когда-либо прежде, и вы можете поспорить, что мы будем их использовать.
   Если вам все же приходится усваивать неприятные факты, не волнуйтесь: вы всегда можете выборочно запомнить их неправильно. К такому выводу пришли Барух Фишхофф и Рут Бейт, два психолога, которые провели изящный эксперимент в 1972 году. Они провели опрос, в ходе которого попросили студентов мужского и женского пола высказать прогнозы предстоящих президентских визитов Ричарда Никсона в Китай и Советский Союз. Насколько вероятно, что Никсон и Мао Цзэдун встретятся? Каковы были шансы на то, что Соединенные Штаты дадут дипломатическое признание Китаю? Объявят ли США и СССР совместную космическую программу?
   Фишхофф и Бейт хотели узнать, как люди позже запомнят их прогнозы. Они давали своим испытуемым все шансы, поскольку прогнозы были конкретными и записанными. (Обычно наши прогнозы представляют собой довольно расплывчатые предсказания посреди разговора. Мы редко фиксируем их в письменной форме.) Так что можно было надеяться на точность. Но нет - испытуемые безнадежно льстили себе. Если они оценили какое-то событие с вероятностью 25%, а затем оно произошло, они могли вспомнить, что назвали это предположением 50/50. Если испытуемый оценил 60-процентную вероятность события, которое впоследствии не произошло, он мог позже вспомнить, что предсказывал 30-процентную вероятность. Статья Фишхоффа-Бейта называлась "Я знал, что это произойдет".
   Это еще одна поразительная иллюстрация того, как наши эмоции заставляют нас фильтровать самую простую информацию - нашу собственную память об оценке, которую мы сделали недавно и потрудились зафиксировать на бумаге. 11 В некотором смысле это свидетельствует о замечательной умственной гибкости. Но вместо того, чтобы признать ошибку и извлечь из нее уроки, испытуемые Фишхоффа и Бейта изменили свои собственные воспоминания, чтобы гарантировать, что не потребуется мучительного расплаты с реальностью. Как мы видели: признать свою неправоту, а затем изменить свою точку зрения - дело непростое.
  
   -
   ОКонечно, Ирвингу Фишеру не пришлось бы менять свое мнение, если бы он все это время был прав. Возможно, его настоящее падение было не в том, что он не смог приспособиться, а в том, что в первую очередь он не смог точно спрогнозировать? Возможно. Безусловно, предпочтительнее оказаться правым с первого раза, чем учиться на болезненном опыте. Но лучшие из имеющихся у нас исследований способности прогнозировать показывают, что оказаться правым с первого раза тоже непросто.
   В 1987 году молодой канадский психолог Филип Тетлок заложил бомбу замедленного действия под индустрию прогнозирования, которая не взорвется в течение восемнадцати лет. Тетлок был частью довольно грандиозного проекта, в рамках которого социологам было поручено предотвратить ядерную войну между Соединенных Штатов и Советского Союза. В рамках этого проекта он опросил многих ведущих экспертов, чтобы понять, что происходит в Советском Союзе, как Советы могут отреагировать на ястребиную позицию Рональда Рейгана, что может произойти дальше и почему.
   Но он был разочарован: разочарован тем фактом, что ведущие политологи, советологи, историки и политические чудаки имеют такие противоречивые взгляды на то, что может произойти дальше; разочарованы их отказом изменить свое мнение перед лицом противоречивых доказательств; и разочарованы многочисленными способами, которыми можно было оправдать даже неудачные прогнозы. Некоторые предсказывали катастрофу, но были счастливы рационализировать отсутствие катастрофы: "Я был почти прав, но, к счастью, бразды правления взял на себя Горбачев, а не какой-то неосталинист". "Я сделал правильную ошибку: гораздо опаснее недооценивать советскую угрозу, чем переоценивать ее". Или, конечно, ответ на все несостоявшиеся прогнозы фондового рынка: "Только я ошибся во времени".
   Ответ Тетлока был терпеливым, кропотливым и блестящим. Следуя по стопам Фишхоффа и Бейта, но с большей детализацией и в гораздо большем масштабе, он начал собирать прогнозы почти от трехсот экспертов, в итоге собрав 27 500 прогнозов. Основное внимание в вопросах, которые он задавал, было сосредоточено на политике и геополитике, а также было добавлено несколько вопросов из других областей, таких как экономика. Тетлок искал четко сформулированные вопросы, что позволяло ему, задним числом, делать прогнозы верными или неверными. Затем он просто ждал, пока появятся результаты, - восемнадцать лет.
   Тетлок опубликовал свои выводы в 2005 году в тонкой и научной книге " Экспертное политическое суждение " . Он обнаружил, что его эксперты были ужасными предсказателями. Это было верно как в том простом смысле, что прогнозы не оправдались, так и в более глубоком смысле, что эксперты плохо представляли, насколько уверенно они должны быть, делая прогнозы в различных контекстах. Легче делать прогнозы о территориальной целостности Канады, чем о территориальной целостности Сирии, но за В наиболее очевидных случаях эксперты, с которыми консультировался Тетлок, не смогли отличить Канаду от Сирии. Эксперты Тетлока, как и любители Фишхоффа и Бейта, также сильно ошибались в собственных прогнозах, вспоминая некоторые из своих неудач как то, в чем они были правы все это время. 12
   Вдобавок к привлекательности этой истории о высокомерии экспертов, Тетлок обнаружил, что самые известные эксперты делают даже менее точные прогнозы, чем те, кто находится вне поля зрения СМИ. В остальном унижение было распределено равномерно. Независимо от политической идеологии, профессии и академической подготовки, эксперты не смогли заглянуть в будущее.
   Большинство людей, услышав об исследовании Тетлока, просто приходят к выводу, что мир слишком сложен, чтобы его прогнозировать, или что эксперты слишком глупы, чтобы прогнозировать его, или и то, и другое. Но был один человек, который верил в возможность того, что даже для неразрешимых человеческих вопросов макроэкономики и геополитики может существовать подход к прогнозированию, который принесет плоды. Этим человеком был сам Филип Тетлок.
  
   -
   яВ 2013 году, в знаменательную дату 1 апреля, я получил электронное письмо от Тетлока с приглашением присоединиться к тому, что он описал как "крупную новую исследовательскую программу, частично финансируемую агентством Intelligence Advanced Research Projects Activity, входящим в состав разведывательного сообщества США".
   Ядро программы, работавшей с 2011 года, представляло собой набор поддающихся количественной оценке прогнозов, очень похожих на долгосрочное исследование Тетлока. Прогнозы будут касаться экономических и геополитических событий, "реальных и неотложных вопросов, которые волнуют разведывательное сообщество - объявит ли Греция дефолт, будет ли нанесен военный удар по Ирану и т. д.". Эти прогнозы приняли форму турнира с тысячами участников; турнир проводился в течение четырех ежегодных сезонов.
   "Вы бы просто зашли на веб-сайт, - продолжала электронная почта Тетлока, - дали бы свое лучшее суждение о вопросах, которыми вы, возможно, занимаетесь в любом случае, и обновить это суждение, если и когда вы чувствуете, что это должно быть. Когда время пройдет и прогнозы будут оценены, вы сможете сравнить свои результаты с результатами других".
   Я не участвовал. Я сказал себе, что слишком занят; возможно, я тоже был слишком труслив. Но правда в том, что я не участвовал, потому что, во многом благодаря работе Тетлока, я пришел к выводу, что задача прогнозирования невыполнима.
   Тем не менее, более 20 000 человек поддержали эту идею. Некоторых можно с полным основанием охарактеризовать как обладающих определенной профессиональной репутацией, опытом работы в области анализа разведывательных данных, аналитических центров или научных кругов. Другие были чистыми любителями. Тетлок и два других психолога, Барбара Меллерс (Меллерс и Тетлок женаты) и Дон Мур, проводили эксперименты в сотрудничестве с этой армией добровольцев. Некоторых обучали некоторым основным статистическим методам (подробнее об этом чуть позже); некоторые были собраны в команды; некоторым была предоставлена информация о других прогнозах; и другие действовали изолированно. Все это упражнение получило название "Проект здравого суждения", и его целью было найти лучшие способы заглянуть в будущее.
   Этот обширный проект привел к ряду открытий, но самым поразительным является то, что была избранная группа людей, чьи прогнозы, хотя они и не были идеальными, были намного лучше, чем стандарт метания дротиков, достигнутый типичным предсказателем. . Более того, со временем они становились лучше, а не исчезали по мере того, как их удача изменялась. Тетлок с нехарактерным для него преувеличением назвал эту группу "суперпрогнозистами".
   Циники поторопились: ведь можно заглянуть в будущее.
   Что делает суперпрогнозист? Не предметная экспертиза: профессора ничем не лучше хорошо информированных любителей. И дело было не в интеллекте; в противном случае Ирвинг Фишер был бы в порядке. Но у лучших прогнозистов было несколько общих черт.
   Во-первых, к ободрению для нас, ботаников, это действительно помогло пройти некоторое обучение - определенного рода. Всего час обучения базовой статистике улучшил работу прогнозистов, помогая им превратить свои знания о мире в осмысленный вероятностный прогноз, например: "Шанс на то, что женщина будет избрана президентом Соединенных Штатов в течение следующих десяти лет, очень высок". 25 процентов". Совет, который, казалось, помог больше всего, заключался в том, чтобы побудить их сосредоточиться на так называемых "базовых ставках". 13
   Что такое базовые ставки? Ну вот представьте, что вы оказались на свадьбе, сидя за одним из задних столиков с пьяными школьными друзьями жениха или недовольным бывшим парнем невесты. (Да, такая свадьба.) В утомительный момент во время одного из выступлений разговор за вашим столом переходит на неприятный вопрос: выживут ли эти двое? Продлится ли брак или отношения обречены на развод?
   Инстинктивной отправной точкой является мысль о паре. Всегда трудно представить себе развод посреди романтики свадебного дня (хотя распитие виски с бывшим парнем невесты может вывести вас из этого розового сияния), но вы, естественно, задумаетесь над такими вопросами, как: кажутся счастливыми и преданными друг другу?" и "Видел ли я когда-нибудь, как они спорят?" и "Они расставались и сходились уже три раза?" Другими словами, мы делаем прогноз с фактами, которые у нас перед носом.
   Но лучше уменьшить масштаб и найти одну очень простую * статистику: в целом, сколько браков заканчивается разводом? Это число известно как "базовая ставка". Если вы не знаете, является ли базовая ставка 5 процентов или 50 процентов, все сплетни, которые вы получаете от сварливого бывшего, не вписываются ни в какие полезные рамки.
   Важность базовой ставки прославила психолог Даниэль Канеман, который придумал фразу "взгляд снаружи и взгляд изнутри". Взгляд изнутри означает рассмотрение конкретного случая перед вами: этой пары. Взгляд со стороны требует, чтобы вы рассмотрели более общий "сравнительный класс" случаев - здесь сравнительный класс - это все супружеские пары. (Внешний взгляд не обязательно должен быть статистическим, но часто таковым и является.)
   В идеале лицо, принимающее решения, или прогнозист должны сочетать взгляд со стороны и взгляд изнутри - или, аналогично, статистику плюс личный опыт. Но гораздо лучше начать со статистического взгляда, взгляда со стороны, а затем изменить его в свете личного опыта, чем идти наоборот. Если вы начинаете с внутреннего взгляда, у вас нет реальной системы отсчета, нет ощущения масштаба - и вы можете легко прийти к вероятности, которая в десять раз больше или в десять раз меньше.
   Во-вторых, важно вести счет. Как продемонстрировали интеллектуальные предшественники Тетлока Фишхофф и Бейт, нам сложно сделать что-то такое простое, как вспомнить, были ли наши прежние прогнозы правильными или ошибочными.
   В-третьих, суперпрогнозисты, как правило, часто обновляли свои прогнозы по мере появления новой информации, что говорит о важности восприимчивости к новым данным. Эта готовность корректировать прогнозы коррелирует, в первую очередь, с тем, чтобы делать более точные прогнозы: дело не только в том, что суперпрогнозисты побеждали других, потому что они были наркоманами новостей, у которых было слишком много времени, и они процветали, бесконечно корректируя свои прогнозы с каждым новым заголовком. . Даже если бы правила турнира требовали одноразового прогноза, суперпрогнозисты оказались бы на первом месте.
   Что указывает на четвертый и, возможно, самый важный элемент: суперпрогнозирование - это вопрос наличия непредубежденной личности. Суперпрогнозисты - это те, кого психологи называют "активно непредубежденными". мыслители" - люди, которые не слишком сильно цепляются за какой-то один подход, спокойно отказываются от старой точки зрения в свете свежих данных или новых аргументов и воспринимают разногласия с другими как возможность учиться. "Для суперпрогнозистов убеждения - это гипотезы, которые нужно проверять, а не сокровища, которые нужно охранять", - написал Филип Тетлок после завершения исследования. "Было бы легко свести суперпрогнозирование к лозунгу на бампере, но если бы мне пришлось, это было бы так". 14
   И если даже это слишком долго для наклейки на бампер, как насчет этого: суперпрогнозирование означает готовность передумать.
   Несчастный Ирвинг Фишер изо всех сил пытался изменить свое мнение. Не у всех были одинаковые трудности. Контраст с Джоном Мейнардом Кейнсом разителен, несмотря на много общего между этими двумя мужчинами. Кейнс, как и Фишер, был колоссальной фигурой в экономике. Как и Фишер, он был популярным писателем, постоянным газетным обозревателем, другом влиятельных политиков и харизматичным оратором. (Увидев речь Кейнса, канадский дипломат Дуглас ЛеПан написал: "Я очарован. Это самое красивое существо, о котором я когда-либо слышал. Он принадлежит к нашему виду? Или он из какого-то другого отряда? ") 15 Как и Фишер, Кейнс был активным участником финансовых рынков: он основал хедж-фонд, занимался валютными спекуляциями и управлял крупным портфелем от имени Королевского колледжа в Кембридже. Однако его окончательная судьба сложилась совсем иначе. Сходства и контрасты между двумя мужчинами поучительны.
   В отличие от Фишера, которому пришлось бороться за свой успех, Кейнс был настоящим инсайдером. Школьником Кейнс получил образование в Итонском колледже - точно так же, как первый премьер-министр Великобритании и девятнадцать других с тех пор. Как и его отец, он стал старшим академиком: членом Королевского колледжа, самого впечатляющего из всех кембриджских колледжей. Его работа во время Первой мировой войны заключалась в управлении как долгом, так и валютой от имени Британской империи; ему едва исполнилось тридцать. Он знал всех. Он шептал на ухо премьер-министрам. У него был внутренний трек на что угодно происходило в британской экономике - Банк Англии даже звонил ему, чтобы заранее уведомлять об изменениях процентных ставок.
   Но этот дитя британского истеблишмента сильно отличался от своего американского коллеги. Он любил изысканные вина и богатую пищу; он играл в Монте-Карло. Его сексуальная жизнь была больше похожа на жизнь поп-звезды 1970-х, чем на экономиста 1900-х: бисексуал, полиамур, в конце концов он поселился не с возлюбленной детства, а с русской балериной Лидией Лопоковой. Шафером на их свадьбе был один из бывших парней Кейнса.
   Он был предприимчивым и в других отношениях. В 1918 году, например, Кейнс работал в Министерстве финансов Великобритании. Еще бушевала Первая мировая война. Немецкая армия стояла лагерем под Парижем, обстреливая город. Но Кейнс пронюхал, что в Париже великий французский художник Эдгар Дега собирался выставить на аукцион свою обширную коллекцию произведений величайших художников Франции девятнадцатого века: Мане, Энгра и Делакруа. 16
   И вот Кейнс пустился в безумную авантюру. Во-первых, он убедил британское казначейство, которое четыре года вело самую разрушительную войну, которую когда-либо видела планета, собрать фонд для покупки произведений искусства на сумму 20 000 фунтов стерлингов - миллионы в сегодняшних деньгах. Конечно, в идее, что это был рынок покупателя, была логика, но нужно быть достаточно убедительным, чтобы высвободить средства из казны военного времени и потратить их на французское искусство девятнадцатого века.
   Затем в сопровождении эсминцев и серебряного дирижабля Кейнс пересек Ла-Манш во Францию с директором лондонской Национальной галереи, который носил накладные усы, чтобы его никто не узнал. Когда немецкая артиллерия гремела за горизонтом, они появились на аукционе и убрали Дега. Национальная галерея получила двадцать семь шедевров по самым низким ценам. Кейнс даже купил несколько для себя.
   Сбежав обратно через Ла-Манш и измученный парижскими приключениями, Кейнс появился в дверях своей подруги Ванессы. Белл и сказал ей, что оставил "Сезанна" снаружи, в живой изгороди, - не мог бы он помочь отнести его? (Белл была сестрой писательницы Вирджинии Вулф и любовницей бывшего бойфренда Кейнса Дункана Гранта, хотя она была замужем за другим; круг общения Кейнса был сложным.) Кейнс заключил выгодную сделку: в наши дни хороший Сезанн чего стоит. гораздо больше, чем что-либо, что Национальная галерея осмелилась купить на аукционе. Но что из всего этого сделал бы Ирвинг Фишер, я не знаю.
   В конце войны Кейнс представлял британское казначейство на мирной конференции в Версале. (Он был возмущен результатом - и последующие события подтвердили его правоту.) Затем, когда валюты находились в свободном обращении и волатильны, Кейнс создал то, что некоторые историки называют первым хедж-фондом, который спекулировал на их движениях. Он привлек капитал от богатых друзей и от собственного отца, которому он сделал не совсем обнадеживающее замечание: "Выиграй или проиграй, эта игра с высокими ставками меня забавляет!"
   Поначалу Кейнс быстро зарабатывал деньги - более 25 000 фунтов стерлингов, даже больше, чем художественный фонд, который он выманил из казначейства. Короче говоря, он сделал ставку на то, что валюты Франции, Италии и Германии пострадают от послевоенной инфляции. В этом он был в целом прав. Тем не менее, есть старая поговорка, которую часто (без доказательств) приписывают самому Кейнсу: рынок может оставаться неверным дольше, чем вы можете оставаться платежеспособным. Кратковременный всплеск оптимизма в отношении перспектив Германии уничтожил фонд Кейнса в 1920 году. Неустрашимый, он вернулся к своим инвесторам. "Я не в состоянии сам рисковать каким-либо капиталом, поскольку полностью исчерпал свои ресурсы", - отметил он. Но чарующий Кейнс убедил других инвестировать, и к 1922 году его фонд снова стал приносить прибыль.
   Один из следующих инвестиционных проектов Кейнса - у него их было несколько - касался портфеля Королевского колледжа. Пятисотлетний колледж имел давние правила своей инвестиционной политики, что делало его зависимым от сельскохозяйственной деятельности. арендная плата и очень консервативные инвестиции, такие как железнодорожные облигации и государственные ценные бумаги. В 1921 году неизменно убедительный Кейнс убедил колледж изменить эти правила, чтобы дать ему полную свободу действий в отношении значительной части портфолио колледжа.
   Стратегия Кейнса в отношении этих денег была направлена сверху вниз. Он прогнозировал подъемы и рецессии как в Великобритании, так и за рубежом и соответственно инвестировал в акции и товары, перемещаясь по разным секторам и странам в зависимости от макроэкономических перспектив.
   Такой подход казался разумным. Кейнс был ведущим экономистом-теоретиком в стране. Он получал чаевые от Банка Англии. Если кто и мог назвать приливы и отливы британской экономики, так это Джон Мейнард Кейнс.
   Если.
   Кейнс, как и Фишер, не предсказал великого краха 1929 года. Однако, в отличие от Фишера, он выздоровел. Кейнс умер миллионером, его репутация укрепилась благодаря его финансовой хватке. Причина проста: Кейнс, в отличие от Фишера, изменил свое мнение и свою инвестиционную стратегию.
   У Кейнса было одно преимущество перед Фишером: его послужной список как инвестора был болезненно неоднозначным. Да, он добился выдающегося успеха на аукционе произведений искусства в 1918 году и заработал небольшое состояние на валютных рынках в 1922 году. тоже работает. В течение 1920-х годов попытки Кейнса предсказать деловой цикл привели к тому, что он отставал от рынка в целом примерно на 20 процентов. Это не катастрофа, но, безусловно, показатель того, что не все в порядке.
   Ничто из этого не помогло Кейнсу увидеть великий крах 1929 года, но помогло отреагировать на него. Он уже обдумывал свои ограничения как инвестора и задавался вопросом, может ли окупиться другой подход. Когда произошел крах, Кейнс пожал плечами и приспособился.
   К началу 1930-х годов Кейнс полностью отказался от прогнозирования бизнес-циклов. Величайший экономист в мире решил, что он просто не мог сделать это достаточно хорошо, чтобы заработать деньги. Это поразительный пример смирения человека, известного своей самоуверенностью. Но Кейнс изучил доказательства и сделал нечто необычное: он передумал.
   Вместо этого он перешел к инвестиционной стратегии, которая не требовала глубокого понимания макроэкономики. Вместо этого он объяснил: "С течением времени я все больше и больше убеждаюсь в том, что правильный метод инвестирования - вкладывать довольно большие суммы в предприятия, о которых, как кажется, что-то знаешь и в управление которыми полностью веришь". Забудьте о том, что делает экономика; просто найдите хорошо управляемые компании, купите несколько акций и не пытайтесь быть слишком умным. И если этот подход кажется вам знакомым, он больше всего ассоциируется с Уорреном Баффетом, самым богатым инвестором в мире и человеком, который любит цитировать Джона Мейнарда Кейнса.
   Сегодня Кейнса справедливо считают успешным инвестором. В Королевском колледже он оправился от плохой успеваемости в первые годы. Когда два финансовых экономиста, Дэвид Чемберс и Элрой Димсон, недавно изучили послужной список Кейнса с портфолио Королевского колледжа, они нашли его превосходным. Кейнс обеспечил высокую доходность при умеренных рисках и превзошел фондовый рынок в целом в среднем на шесть процентных пунктов в год в течение четверти века. Это впечатляющая награда за способность передумать. 17
  
   -
   яВсе звучит так просто: дела идут плохо, так что сделай что-нибудь другое. Почему же тогда Ирвинг Фишер с трудом приспосабливался?
   По иронии судьбы, первой проблемой Фишера был его успешный послужной список. К концу 1920-х годов он был серьезно богат, преуспев почти во всех своих начинаниях. Как инвестор, он правильно предсказал бум производительности 1920-х годов и правильно оценил, что фондовый рынок будет расти, и его левериджные ставки на эти суждения окупился с лихвой. В отличие от Кейнса, Фишер получил очень мало доказательств собственной ошибочности. Должно быть, ему было тяжело принять масштаб финансовой кровавой бани. Было слишком заманчиво списать это на краткий приступ безумия, что и сделал Фишер.
   Напротив, когда рынок рухнул, Кейнс смог увидеть его - и самого себя - таким, каким он был. Он и раньше попадал в аварии и сильно проигрывал. Он был похож на физика, которого заранее предупредили, что исследования Роберта Милликена ошибочны, поэтому к его оценкам не следует относиться слишком серьезно; или, возможно, как подопытный, нюхающий пробирку после того, как ему сказали: "Это может быть сыр или это могут быть подмышки, так что подумайте хорошенько".
   Фишер был уязвим и во втором случае. Он постоянно писал о своих инвестиционных идеях, связывая свою репутацию с идеей о том, что фондовый рынок постоянно растет. В бизнесе прогнозирования много расплывчатых пророчеств, поэтому такие публичные обязательства удивительно честны. Они также опасны. Проблема заключалась не в конкретности предсказаний. Как мы видели, суперпрогнозисты склонны вести тщательный учет своих прогнозов. Как еще они могут учиться на своих ошибках? Нет: именно из-за высокой общественной известности Фишеру было труднее передумать.
   В одном из исследований, проведенном психологами Мортоном Дойчем и Гарольдом Джерардом в 1955 году, студентов колледжа попросили оценить длину линий - модификация экспериментов, проведенных Соломоном Ашем несколькими месяцами ранее и описанных в шестой главе. Некоторые студенты не записали свои оценки. Другие записали свои оценки на стираемый блокнот, прежде чем стереть результат. Третьи записали свои оценки перманентным маркером. По мере появления новой информации студенты, которые сделали это более публичное обязательство, меньше всего хотели изменить свое мнение. 18
   "Курт Левин заметил [этот эффект] в 1930-х годах", - говорит Филип Тетлок, имея в виду одного из основоположников современной психологии. "Обнародование обязательства "замораживают" отношения на месте. Так что говоря что-то глупое, вы становитесь немного тупее. Становится труднее исправить себя". 19
   И обязательство Фишера едва ли могло быть более публичным. За две недели до того, как начался крах Уолл-стрит, New York Times сообщила, что он сказал: "Акции достигли того, что выглядит как постоянно высокое плато". Как вы отступаете от этого?
   Третьей проблемой Фишера - возможно, самой серьезной - была его вера в то, что будущее, в конце концов, познаваемо. "Проницательный бизнесмен постоянно делает прогнозы", - написал он однажды. Может быть. Но сравните это со знаменитой точкой зрения Джона Мейнарда Кейнса на долгосрочные прогнозы: "В отношении этих вопросов нет никакой научной основы, на которой можно было бы построить какую-либо вычислимую вероятность. Мы просто не знаем".
   Фишер, человек, который с удовольствием задавал идеальный угол выворота стопы, восхищался строгостью "кло" единицы потепления и оценивал прирост производительности от сухого закона, считал, что при достаточно мощной статистической линзе любой проблема уступила бы человеку науки. Статистическая линза действительно мощная. Тем не менее, я надеюсь, что убедил вас в том, что для решения любой проблемы нужно нечто большее, чем просто цифры, чтобы сложить мир.
   Бедный Ирвинг Фишер считал себя человеком логики и здравого смысла. Он был сторонником реформы образования и доказанных преимуществ вегетарианской диеты, а также изучал "науку о богатстве". И все же он стал самым известным финансовым мешочком в стране.
   Он продолжал думать и работать, подробно рассказывая о том, почему Депрессия была такой тяжелой, включая болезненный анализ влияния долга на экономику. Но хотя его экономические идеи и по сей день пользуются уважением, он стал маргинализованной фигурой. Он был по уши в долгах перед налоговым инспектором и его маклерами, и к концу своей жизни, вдовец, живущий в одиночестве в скромных условиях, он стал легкой мишенью для мошенников: он всегда искал большой финансовый прорыв, который восстановил бы его. его состояние. Особняка давно нет. Он избегал банкротство и, возможно, даже тюрьма, потому что сестра его покойной жены покрыла его долги на сумму в десятки миллионов долларов в сегодняшнем исчислении. Это было любезно, но для гордого профессора Фишера это должно было быть высшим унижением.
   Историк экономики Сильвия Насар писала о Фишере: "Его оптимизм, самоуверенность и упрямство предали его". 20 Кейнс тоже был уверен в себе, но он также на собственном горьком опыте усвоил, что существуют определенные факты о мире, которые нелегко поддаются логике. Вспомните его слова отцу: "Эта игра с высокими ставками меня забавляет". Игрок из Монте-Карло с самого начала знал, что инвестирование - увлекательная игра, но тем не менее это игра, и не следует принимать слишком близко к сердцу неудачный бросок костей. Когда его ранние инвестиционные идеи потерпели неудачу, он попробовал что-то другое. Кейнс смог передумать; Фишер, увы, не смог.
   Фишер и Кейнс умерли с разницей в несколько месяцев, вскоре после окончания Второй мировой войны. Фишер был сильно уменьшенной фигурой; Кейнс был самым влиятельным экономистом на планете, только что принявшим участие во Всемирном банке, МВФ и всей глобальной финансовой системе на Бреттон-Вудской конференции в 1944 году.
   В конце своей жизни Кейнс размышлял: "Мое единственное сожаление состоит в том, что я не пил больше шампанского в своей жизни". Но гораздо больше его помнят за слова, которые он, вероятно, никогда не говорил. Тем не менее он жил ими: "Когда моя информация меняется, я меняю свои выводы. Чем вы занимаетесь, сэр?
   Если бы только он преподал этот урок Ирвингу Фишеру.
  
   -
   ФИшер и Кейнс были в равной степени экспертами, и у них под рукой была одна и та же статистическая информация - данные, для сбора которых они сами много сделали. Как и в случае с Авраамом Бредиусом, ученым-искусствоведом, которого так жестоко обманул фальсификатор Хан ван Меегерен, их судьбы определялись не их опытом, а эмоциями.
   В этой книге утверждается, что можно собирать и анализировать числа способами, которые помогут нам понять мир. Но также утверждается, что очень часто мы совершаем ошибки не потому, что данные недоступны, а потому, что отказываемся принимать то, что они нам говорят. Для Ирвинга Фишера и многих других отказ принять данные коренился в отказе признать, что мир изменился.
   Один из соперников Фишера, предприимчивый прогнозист по имени Роджер Бэбсон, объяснял (не без сочувствия), что, хотя Фишер был "одним из величайших экономистов в современном мире и самым полезным и бескорыстным гражданином", он потерпел неудачу как прогнозист, потому что "он думает, что миром правят цифры, а не чувства". 21
   Я надеюсь, что эта книга убедила вас в том, что им правит оба.
   ЗОЛОТОЕ ПРАВИЛО
  
   Полюбопытствовать
   Я не могу придумать ничего, что не было бы понятно публике. Единственная проблема - заинтересовать их; как только они заинтересованы, они понимают все в мире.
   • Орсон Уэллс 1
   яизложил в этой книге десять статистических заповедей.
   Во-первых, мы должны научиться останавливаться и замечать нашу эмоциональную реакцию на утверждение, а не принимать или отвергать его из-за того, какие чувства оно у нас вызывает.
   Во-вторых, мы должны искать способы объединить статистическую перспективу "с высоты птичьего полета" с точкой зрения "глаза червя", основанной на личном опыте.
   В-третьих, мы должны посмотреть на метки данных, которые нам дают, и спросить, понимаем ли мы, что на самом деле описывается.
   В-четвертых, мы должны искать сравнения и контекст, рассматривая любое утверждение в перспективе.
   В-пятых, мы должны следить за статистикой, откуда она взялась и какие другие данные могли исчезнуть в неизвестности.
   В-шестых, мы должны спросить, кого не хватает в данных, которые нам показывают, и могут ли наши выводы отличаться, если они будут включены.
   В-седьмых, мы должны задавать трудные вопросы об алгоритмах и большие наборы данных, которые управляют ими, признавая, что без интеллектуальной открытости им нельзя доверять.
   В-восьмых, мы должны уделять больше внимания основам официальной статистики и порой героическим статистикам, которые ее защищают.
   В-девятых, мы должны заглянуть под поверхность любого красивого графика или диаграммы.
   И, в-десятых, мы должны быть непредвзятыми, спрашивая себя, как мы можем ошибаться и изменились ли факты.
   Я понимаю, что десять заповедей - это что-то вроде клише. И, по правде говоря, это не столько заповеди, сколько эмпирические правила или привычки ума, которые я усвоил на собственном горьком опыте. Возможно, вам стоит попробовать их самостоятельно, когда вы столкнетесь со статистическим утверждением, представляющим особый интерес для вас. Конечно, я не ожидаю, что вы будете лично проверять контрольный список с каждым утверждением, которое вы видите в СМИ - у кого есть на это время? Тем не менее, они могут быть полезны для формирования предварительной оценки вашего источника новостей. Пытается ли журналист определить термины, предоставить контекст, оценить источники? Чем меньше проявляются эти привычки ума, тем громче должны звонить тревожные звоночки.
   Десять эмпирических правил все еще слишком много для запоминания, поэтому, возможно, мне следует попытаться упростить ситуацию. Я понимаю, что у этих предложений есть общая нить - золотое правило, если хотите.
   Полюбопытствовать.
   Смотрите глубже и задавайте вопросы. Прошу многого, но надеюсь, что не слишком. В начале этой книги я умолял вас не отказываться от идеи, что мы можем понять мир, глядя на него с помощью статистики, не поддаваться циничному недоверию, столь заманчиво предлагаемому Дарреллом Хаффом. Я считаю, что мы можем - и должны - быть в состоянии полагаться на то, что числа могут дать нам ответы на важные вопросы. Мои коллеги и я из More or Less усердно работаем, чтобы заслужить доверие слушателей, что мы приходим к тем же выводам, что и они, если бы исследовали проблему. сами себя. Но, конечно, мы хотим, чтобы слушатели были любопытны и задавали нам вопросы. Нуллий в слове . Мы не должны доверять, не задавая при этом вопросов.
   Философ Онора О'Нил однажды заявил: "Уважительное доверие вырастает из активного исследования, а не из слепого принятия". 2 Вроде правильно. Если мы хотим иметь возможность доверять окружающему миру, нам нужно проявить интерес и задать несколько основных вопросов. Надеюсь, я убедил вас, что эти вопросы не являются неясными или слишком техническими; это то, что любой вдумчивый, любопытный человек был бы рад спросить. И, несмотря на всю неразбериху современного мира, никогда еще не было так легко найти ответы на эти вопросы.
   Любопытство, как оказалось, может быть удивительно мощной вещью.
  
   -
   АОколо десяти лет назад исследователи под руководством Дэна Кахана из Йельского университета показали студентам кадры протеста у неопознанного здания. Некоторым студентам сказали, что это демонстрация в защиту абортов возле клиники для абортов. Другим сообщили, что это была демонстрация за права геев перед военкоматом. Студентам были заданы вопросы по фактам. Это был мирный протест? Пытались ли протестующие запугать прохожих? Они кричали или кричали? Они заблокировали вход в здание?
   Ответы, которые давали люди, зависели от их политической идентичности. Студенты-консерваторы, которые считали, что смотрят на демонстрацию против абортов, не видели проблем с протестом: никаких оскорблений, насилия, препятствий. Студенты слева, которые думали, что смотрят на протест за права геев, пришли к такому же выводу: протестующие вели себя достойно и сдержанно.
   Но правые студенты, которые думали, что смотрят на демонстрацию за права геев, пришли к совершенно иному выводу, как и левые. Студенты, которые думали, что наблюдают за акцией протеста против абортов. Обе эти группы пришли к выводу, что протестующие вели себя агрессивно, запугивали и мешали. 3
   Кахан изучал проблему, с которой мы познакомились в первой главе: то, как наша политическая и культурная идентичность - наше желание принадлежать к сообществу единомышленников и правильно мыслящих людей - может в некоторых острых вопросах привести нас к достижению выводы, к которым мы хотим прийти. Удручает то, что мы не только приходим к политически удобным выводам при анализе сложных статистических утверждений по таким вопросам, как изменение климата, мы приходим к политически удобным выводам независимо от того, что мы видим собственными глазами. *
   Как мы видели ранее, опыт не является гарантией против такого рода мотивированных рассуждений: республиканцы и демократы с высоким уровнем научной грамотности расходятся в вопросах изменения климата дальше, чем люди с низким научным образованием. Та же самая обескураживающая закономерность наблюдается и в ядерной энергетике, и в контроле над огнестрельным оружием, и в горнодобывающей промышленности: чем более научно грамотны противники, тем больше они не согласны. То же самое верно и для счета. "Чем выше мастерство, тем острее поляризация", - отмечает Кахан. 4
   После долгих и бесплодных поисков противоядия от трайбализма Кахана можно было простить за то, что он пресытился. 5 Однако несколько лет назад, к своему удивлению, он и его коллеги наткнулись на черту, которая есть у некоторых людей и которую можно поощрять развивать у других, - которая защищает нас от этой токсичной поляризации. В наиболее политически загрязненных, племенных вопросах, где ум и образование терпят неудачу, этой черты нет.
   И если вам отчаянно, жгуче любопытно узнать, что это такое - поздравляю. Возможно, вам уже сделали прививку.
   Любопытство ломает безжалостный шаблон. В частности, Кахан определил "научное любопытство". Это отличается от научной грамотности. два качества, конечно, взаимосвязаны, но есть любознательные люди, которые довольно мало разбираются в науке (пока), и хорошо подготовленные люди, не стремящиеся узнать больше.
   Более любопытные с научной точки зрения республиканцы не сильно отличаются от демократов по этим поляризованным вопросам. Во всяком случае, они немного ближе друг к другу. Важно не преувеличить эффект. Любознательные республиканцы и демократы по-прежнему расходятся во мнениях по таким вопросам, как изменение климата, но чем более они любопытны, тем больше они сходятся в том, что мы могли бы назвать основанным на фактах взглядом на рассматриваемые проблемы. Или, другими словами, чем более мы любопытны, тем меньше кажется, что наш трайбализм имеет значение. (Существует небольшая корреляция между научным любопытством и политической принадлежностью. К счастью, в политическом спектре есть много любопытных людей.)
   Хотя это открытие удивило Кахана, оно имеет смысл. Как мы видели, одна из наших упрямых защит от изменения нашего мнения заключается в том, что мы умеем фильтровать или отклонять нежелательную информацию. Однако любознательный человек любит, когда его удивляют, и жаждет неожиданного. Он или она не будет отфильтровывать неожиданные новости, потому что они слишком интригуют.
   Исследовательская команда Кахана первоначально определяла любознательных людей с помощью простых вопросов, скрытых в маркетинговом опросе, чтобы люди не осознавали, что измеряется их любопытство. Например, один из вопросов звучал так: "Как часто вы читаете научные книги?" Людям, любознательным с научной точки зрения, больше интересно посмотреть документальный фильм о космических путешествиях или пингвинах, чем баскетбольный матч или шоу сплетен о знаменитостях. И они не только по-разному отвечали на вопросы опроса, они также делали разные выборы в психологической лаборатории. В одном эксперименте участникам показывали ряд заголовков об изменении климата и предлагали выбрать "самую интересную" статью для чтения. Было четыре заголовка. Два свидетельствовали о климатическом скептицизме, а два - нет; два были названы удивительными, а два нет:
   1. "Ученые находят еще больше доказательств того, что глобальное потепление действительно замедлилось за последнее десятилетие" (скептически, неудивительно)
   2. "Ученые сообщают об удивительных доказательствах: арктические льды тают даже быстрее, чем ожидалось" (удивительно, но не скептически)
   3. "Ученые сообщают об удивительных доказательствах: увеличение льда в Антарктике в настоящее время не способствует повышению уровня моря" (скептически и удивительно)
   4. "Ученые находят еще больше доказательств связи глобального потепления с экстремальными погодными условиями" (ни удивительно, ни скептически)
   Обычно мы ожидаем, что люди потянутся к статье, потакающей их предубеждениям: демократы, как правило, предпочитают заголовок, серьезно относящийся к глобальному потеплению, в то время как республиканцы предпочитают что-то со скептическим тоном. Любознательные люди - республиканцы или демократы - были другими. Они были рады получить статью, которая противоречила их предубеждениям, если она казалась неожиданной и свежей. И как только вы на самом деле читаете статью, всегда есть шанс, что она может вас чему-то научить.
   Удивительное статистическое утверждение бросает вызов нашему существующему мировоззрению. Это может спровоцировать эмоциональную реакцию - даже пугающую. Нейробиологические исследования показывают, что мозг во многом так же тревожно реагирует на факты, которые угрожают нашим предубеждениям, как и на диких животных, которые угрожают нашей жизни. 6 Но, напротив, у человека с любознательным складом ума неожиданное утверждение не должно вызывать беспокойства. Это может быть увлекательная загадка или головоломка, которую нужно разгадать.
   У любознательного человека в этот момент могут возникнуть вопросы. Когда я встретил Дэна Кахана, самым насущным вопросом для меня был: Можем ли мы развивать любопытство? Можем ли мы стать более любопытными и можем ли мы вызвать любопытство у других?
   Есть основания полагать, что да. Одна из причин, по словам Кахана, заключается в том, что его мера любопытства предполагает, что постепенное изменение возможно. Когда он измеряет научную любознательность, он не находит комка упрямо нелюбопытных людей на одном конце спектра и комка ненасытно любопытных на другом с зияющей пропастью посередине. Вместо этого любопытство следует за непрерывной колоколообразной кривой: большинство людей либо умеренно нелюбознательны, либо умеренно любопытны. Это не доказывает, что любопытство можно развивать; возможно, эта колоколообразная кривая отлита из железа. Тем не менее, это, по крайней мере, дает некоторую надежду на то, что людей можно подтолкнуть немного дальше к любопытному концу этой кривой, потому что не требуется никакого радикального скачка.
   Вторая причина заключается в том, что любопытство часто бывает ситуативным. В нужном месте, в нужное время любопытство тлеет в любом из нас. * Действительно, открытие Кахана о том, что научное любопытство человека сохраняется с течением времени, стало неожиданностью для некоторых психологов. Они почему-то полагали, что не существует такого понятия, как любопытный человек, есть только ситуация, которая вызывает любопытство. На самом деле сейчас кажется, что люди могут быть склонны быть любопытными или нелюбопытными. Это не меняет того факта, что любопытство может подпитываться или подавляться контекстом. У всех нас есть способность быть любопытными или нет, о разных вещах в разное время.
   Одна вещь, которая провоцирует любопытство, - это ощущение пробела в наших знаниях, который необходимо заполнить. Джордж Левенштейн, экономист-бихевиорист, сформулировал эту идею в так называемой теории любопытства "информационного разрыва". По словам Лёвенштейна, любопытство начинает разгораться, когда возникает разрыв "между тем, что мы знаем, и тем, что мы хотим знать". У любопытства есть благоприятный момент: если мы ничего не знаем, мы не задаем вопросов; если мы все знаем, то и вопросов не задаем. Любопытство подпитывается, когда мы знаем достаточно, чтобы знать, что мы не знаем. 7
   Увы, слишком часто мы даже не задумываемся о том, чего не знаем. Психологи Леонид Розенблит и Фрэнк Кейл провели прекрасный небольшой эксперимент о нашем нелюбопытстве. Они дали своим испытуемым простое задание: просмотреть список предметов повседневного обихода, таких как сливной унитаз, молния и велосипед, и оценить свое понимание каждого объекта по шкале от одного до семи. 8
   После того, как люди записывали свои оценки, исследователи осторожно устраивали разрушительную засаду. Они попросили испытуемых уточнить. Вот ручка и бумага, сказали бы они; пожалуйста, напишите ваше объяснение сливного унитаза как можно подробнее. Обязательно включите схемы.
   Оказывается, эта задача оказалась не такой простой, как думали люди. Люди спотыкались, пытаясь объяснить детали бытовых механизмов. Они предполагали, что эти детали легко придут в голову, но они этого не сделали. И к их чести, большинство подопытных осознали, что лгали самим себе. Им казалось, что они разбираются в молниях и туалетах, но когда их попросили уточнить, они поняли, что совсем ничего не понимают. Когда людей попросили пересмотреть свою предыдущую оценку от одного до семи, они поставили себе отметки, признав, что их знания были менее глубокими, чем они думали.
   Розенблит и Кейл назвали это "иллюзией объяснительной глубины". Иллюзия объяснительной глубины - убийца любопытства и ловушка. Если мы думаем, что уже поняли, зачем углубляться? Зачем задавать вопросы? Поразительно, как легко было заставить людей отказаться от прежней уверенности: все, что требовалось, - это заставить их задуматься о пробелах в своих знаниях. И, как утверждал Лёвенштейн, пробелы в знаниях могут разжигать любопытство.
   Здесь на карту поставлено больше, чем молнии. Другая группа исследователей, возглавляемая Филипом Фернбахом и Стивеном Сломаном, авторами книги "Иллюзия знаний", адаптировала вопрос о смывном унитазе, чтобы задать вопрос о политике, такой как система ограничения и торговли выбросами углерода, фиксированный налог или предложение ввести односторонние санкции против Ирана. Важно отметить, что исследователи не спрашивали людей, поддерживают ли они эту политику или нет, и почему - существует множество доказательств того, что такие вопросы заставят людей копаться в ней. Вместо этого Фернбах и его коллеги просто дали им ту же самую простую информацию. Задание: Пожалуйста, оцените свое понимание по шкале от одного до семи. Затем то же разрушительное продолжение: Пожалуйста, уточните; расскажите нам, что такое односторонние санкции и как работает единый налог. И случилось то же самое. Люди говорили: да, в принципе, они достаточно хорошо понимали эту политику. Затем, когда его попросили объяснить, иллюзия развеялась. Они поняли, что, возможно, они вообще ничего не понимали. 9
   Еще поразительнее было то, что когда иллюзия исчезла, политическая поляризация также начала исчезать. Люди, которые инстинктивно назвали бы своих политических оппонентов злодеями и пошли бы на баррикады, чтобы защищать свои собственные идеи, были менее резкими, когда вынуждены были признаться себе, что они не вполне понимают, что это такое. увлечен в первую очередь. Эксперимент повлиял не только на слова, но и на действия: исследователи обнаружили, что люди стали реже давать деньги лоббистским группам или другим организациям, которые поддерживали позиции, которые они когда-то поддерживали. 10
   Это довольно красивое открытие: в мире, где так много людей придерживаются крайних взглядов с резкой уверенностью, можно развеять чью-то самоуверенность и смягчить их политику, просто попросив их объяснить детали. В следующий раз, когда вы будете участвовать в политическом споре, попробуйте попросить собеседника не оправдываться, а просто объяснить политику, о которой идет речь. Она хочет ввести универсальный базовый доход, фиксированный налог, иммиграционную систему, основанную на баллах, или Medicare для всех. Хорошо, это интересно. Так что именно она имеет в виду? Она может чему-то научиться, пытаясь объяснить. Так что можете вы. И вы оба можете обнаружить, что понимаете немного меньше и соглашаетесь немного больше, чем предполагали.
  
  
   -
   ФЧтобы выяснить, как работает туалет со смывом, или понять, что на самом деле представляет собой схема ограничения и торговли, может потребоваться некоторое усилие. Один из способов поощрить это усилие - поставить кого-то в неловкое положение, невинно предлагая самоуверенный ответ по шкале от одного до семи; но другой, более добрый способ - заинтересовать их. Как сказал Орсон Уэллс, когда людям интересно, они могут понять все на свете.
   Как заинтересовать людей - проблема не новая и не неразрешимая. Писатели, сценаристы и комедианты занимались этим ремеслом с тех пор, как они существуют. Они знают, что мы любим загадки, нас привлекают симпатичные персонажи, мы наслаждаемся аркой хорошей истории и будем ждать всего, что заставляет нас смеяться. И научные данные свидетельствуют о том, что Орсон Уэллс был абсолютно прав: например, исследования, в которых людей просили читать повествовательные и неповествовательные тексты, показали, что они пролистывали повествование в два раза быстрее и позже вспоминали в два раза больше информации. 11
   Что касается юмора, рассмотрим случай с "уроком гражданского права" комика Стивена Колберта. Перед своей нынешней ролью ведущего "Позднего шоу " Кольбер представлял The Colbert Report в образе хвастливого правого комментатора. * В марте 2011 года Колберт начал давнюю шутку, в которой он исследовал роль денег в американской политике. Он решил, что ему нужно создать комитет политических действий - ПКК - для сбора средств на случай, если он решит баллотироваться в президенты. "Мне определенно нужен PAC, но я понятия не имею, что делают PAC", - объяснил он дружелюбному эксперту на шоу.
   В течение следующих нескольких недель Кольберу объясняли PAC - и Super PAC, и 501(c)(4): откуда они могут принимать пожертвования, до каких пределов, с какими требованиями прозрачности и на что тратить. Ему предстояло обнаружить, что правильная комбинация структур по сбору средств может быть использована для сбора почти любой суммы денег практически для любых целей практически без раскрытия информации. "Очевидно, что (c)(4)s создали беспрецедентное, необъяснимое, неотслеживаемое денежное цунами, которое заразит все уголки следующих выборов", - размышлял он. "И я чувствую себя идиотом из-за того, что у меня его нет".
   Позже Кольбер научился распускать свои структуры по сбору средств и сохранять деньги, не уведомляя налоговую инспекцию. Неоднократно возвращаясь к этой теме и - по характеру - требуя совета относительно того, как злоупотреблять избирательными правилами, Колберт исследовал финансирование избирательной кампании гораздо глубже, чем любой новостной репортаж.
   Действительно ли все это улучшило знания зрителей о проблеме? Кажется так. Команда, в которую входила Кэтлин Холл Джеймисон, которая также работала с Дэном Каханом над исследованием научного любопытства, использовала сюжетную линию Колберта, чтобы выяснить, как много люди узнают во время смеха. Они обнаружили, что просмотр The Colbert Report коррелирует с расширением знаний о Super PAC и группах 501 (c) (4) - как они работают, что они могут делать на законных основаниях. Чтение газеты или прослушивание радио тоже помогало, но эффект от The Colbert Report был гораздо больше. Один день в неделю, наблюдая за Колбертом, научил людей так же многому о финансировании избирательных кампаний, как, например, четыре дня в неделю, читая газету, или пять дополнительных лет обучения.
   Конечно, это мера корреляции, а не причинно-следственной связи. Вполне возможно, что люди, которые уже интересовались Super PAC, настроились на Колберта, чтобы услышать его шутки о них. Или, возможно, наркоманы политики знают о Super PAC и также любят смотреть Colbert. Но я подозреваю, что шоу действительно способствовало растущему пониманию, потому что Колберт действительно вникал в детали. И большая аудитория осталась с ним - потому что он был забавным. 12
   Вам не нужно быть одним из самых любимых комиков Америки, чтобы провернуть этот трюк. Подкаст NPR Planet Money однажды пролил свет на детали мировой экономики, разработав, изготовив и импортировав несколько тысяч футболок. Это позволило создать продолжительную сюжетную линию, посвященную изучению выращивания хлопка; роль автоматизации в текстиле; как африканские общины шьют новую моду из подаренных американских футболок; логистика судоходной отрасли; и странные детали, такие как тот факт, что мужские рубашки, произведенные в Бангладеш, облагаются пошлиной в размере 16,5%, тогда как женские рубашки, произведенные в Колумбии, не облагаются пошлиной. 13
   Эти примеры должны служить образцом для общения именно потому, что они пробуждают любопытство. "Как деньги влияют на политику?" - это не особенно интересный вопрос, но "Если бы я баллотировался в президенты, как бы я собрал много денег с минимальными условиями и без проверки?" гораздо интереснее.
   Те из нас, кто занимается распространением идей, должны выйти за рамки проверки фактов и статистической обработки. Факты ценны, как и проверка фактов. Но если мы действительно хотим, чтобы люди понимали сложные вопросы, нам нужно заинтересовать их любопытство. Если людям любопытно, они научатся. *
   Я обнаружил это в своей собственной работе с командой, которая делает " Больше или меньше " для BBC. Эту программу часто ласково называют разрушителем мифов, но я считаю, что наша лучшая работа - это когда мы используем статистику, чтобы пролить свет на правду, а не разоблачать поток лжи. Мы стараемся увлечь за собой людей, исследуя окружающий мир с помощью надежных цифр. Ложь интересна, но не так интересна, как правда.
  
  
   -
   АПосле референдума 2016 года, на котором мои коллеги-избиратели из Великобритании решили покинуть Европейский союз, экономисты занялись переоценкой ценностей. Большинство технических экспертов считали, что выход из ЕС был плохой идеей - дорогостоящей, сложной и вряд ли принесет многие из обещанных преимуществ или решит самые насущные проблемы страны. Тем не менее, как выразился один печально известный звуковой фрагмент, "люди в этой стране сыты по горло экспертами". * Казалось, мало кто заботился о том, что экономисты говорят по этому вопросу, и - я думаю, к нашей чести - профессиональные экономисты хотели понять, что мы сделали неправильно и можем ли мы добиться большего в будущем.
   Позже, на конференции, посвященной "профессиям и обществу", великие и добрые представители британского экономического сообщества обдумывали проблему и обсуждали пути ее решения. 14 Нам нужно было быть более болтливыми и доступными в Твиттере, предложил один анализ. Нам нужно было четко и без жаргона выражаться, предлагалось много спикеров - небезосновательно.
   Моя собственная точка зрения была несколько иной. Я утверждал, что мы действовали в политически поляризованной среде, в которой почти любое мнение, которое мы могли бы предложить, было бы яростно оспорено сторонниками. Экономисты занимаются такими противоречивыми вопросами, как неравенство, налогообложение, государственные расходы, изменение климата, торговля, иммиграция и, конечно же, Brexit. В такой лихорадочной обстановке, говоря медленно и четко, вы далеко не продвинетесь. Чтобы донести сложные идеи, нам нужно было разжечь любопытство людей - даже вызвать чувство удивления. В конце концов, великие пропагандисты науки - такие люди, как Стивен Хокинг и Дэвид Аттенборо - не покоряйте людей простыми короткими словами, произнесенными четко. Они разжигают наше любопытство, заставляя нас гореть желанием узнать больше. Если мы, экономисты, хотим, чтобы люди понимали экономику, мы должны сначала заинтересовать их.
   То, что верно для экономистов, в равной степени верно и для ученых, социологов, историков, статистиков и всех, кто хочет донести сложные идеи. Является ли тема эволюцией черных дыр или появлением Black Lives Matter, возможностью предвидения или необходимостью предварительной регистрации, детали имеют значение - и представленные в правильном виде, они всегда должны очаровать нас.
  
   -
   Аразбудите наше чувство удивления, говорю я своим товарищам-ботаникам-коммуникаторам. Зажгите искру любопытства и дайте ей немного топлива, используя проверенные временем методы повествования, персонажей, напряженности и юмора. Но не будем полагаться на журналистов, ученых и других распространителей сложных идей. Мы должны нести ответственность за собственное чувство любопытства. Как говорится, "только скучные люди скучают". Мир намного интереснее, если мы проявляем к нему активный интерес.
   "Лекарство от скуки - любопытство", - гласит старая поговорка. "Нет лекарства от любопытства." 15 Именно так: как только мы начинаем заглядывать под поверхность вещей, осознавать пробелы в наших знаниях и относиться к каждому вопросу как к пути к лучшему вопросу, мы обнаруживаем, что любопытство вызывает привыкание.
   Иногда нам нужно думать как Даррелл Хафф; в жизни есть место подлому, упрямому скептицизму, который спрашивает: "В чем подвох?" Почему этот лживый ублюдок лжет мне? 16 Но хотя фраза "Я в это не верю" иногда является правильной отправной точкой, когда сталкиваешься с неожиданным статистическим утверждением, заканчивать ее лениво и уныло.
   И я надеюсь, что вы не закончите там. Я надеюсь, что убедил вас в том, что мы должны оставить больше места как для жаждущего новизны любопытства, это говорит: "Расскажите мне больше" и упрямое любопытство, которое заставило Остина Брэдфорда Хилла и Ричарда Долла задаться вопросом, почему так много людей умирает от рака легких, и могут ли быть виноваты сигареты.
   Если мы хотим, чтобы мир сложился, нам нужно задавать вопросы - непредубежденные, искренние вопросы. И как только мы начнем спрашивать их, мы можем обнаружить, что это восхитительно сложно. остановка.
   БЛАГОДАРНОСТИ
   Прошло почти пятнадцать лет с тех пор, как Никола Мейрик ни с того ни с сего написала мне по электронной почте, чтобы предложить мне представить программу BBC Radio 4 о статистике. С тех пор я стал частью семьи More or Less , и это было одновременно и удовольствием, и привилегией. В этой книге отражено все, чему я научился за эти годы, и Никола заслуживает похвалы за то, что начала все это.
   Я благодарен всем на BBC, кто работал над исследованиями, продюсированием, репортажами и микшированием More or Less , делая все, что в их силах, чтобы я звучал хорошо. По моим приблизительным оценкам, за эти годы в команде работало около сотни человек, и, в частности, Ричард Фентон Смит и Лиззи Макнил работали над историями о преждевременных родах и насилии с применением огнестрельного оружия, которые иллюстрировали третью главу. . Мне особенно повезло работать с моим многострадальным редактором Ричардом Вадоном и рядом превосходных продюсеров, в частности с Рут Александер, Иннес Боуэн, Ричардом Найтом, Кейт Лэмбл и Шарлоттой Макдональд. Эндрю Дилнот, который вместе с Майклом Бластлэндом создал More or Less , был чрезвычайно великодушен, когда я впервые попросил его совета. С тех пор он таков.
   Под руководством Хетан Шаха каждый в Королевском статистическом обществе заставил меня чувствовать себя почетным статистиком на каждом дюйме. я благодарен торговый центр. В размышлениях над этой книгой мне особенно помогли два гуру статистики: Дениз Ливсли и Дэвид Шпигельхальтер.
   Дэвид Боданис, Пол Клемперер и Билл Ли сделали бесценные комментарии после прочтения всей рукописи - поистине бескорыстный поступок, - а Бруно Джуссани обнаружил важную ошибку в первом черновике. В Pushkin было приятно работать с Джулией Бартон, Райаном Дилли, Мией Лобель и Джейкобом Вайсбергом, а также комментировать сценарий подкаста, который помог сделать десятую главу намного лучше. Подробное и проницательное редактирование Эндрю Райта значительно улучшило книгу, как это уже делалось много раз раньше; он звезда и настоящий друг.
   Спасибо каждому ученому и писателю, на чью работу я полагался либо через интервью, либо по электронной почте, либо изучая их работы, в частности: Анджане Ахудже, Майклу Бластленду, Альберто Каиро, Энди Котгриву, Кейт Кроуфорд, Кенну Кукеру, Эндрю Дилноту, Энн Эмбертон, Барух Фишхофф, Уолтер Фридман, Ханна Фрай, Кайзер Фунг, Дэн Гарднер, Эндрю Гельман, Бен Голдакр, Ребекка Голдин, Дэвид Хэнд, Дэн Кахан, Даниэль Канеман, Эйлин Магнелло, Виктор Майер-Шенбергер, Линн Макдональд, Дэвид МакРэйни, Барбара Меллерс, Эррол Моррис, Уилл Мой, Терри Мюррей, Сильвия Назар, Кэти О"Нил, Онора О"Нил, Кэролайн Криадо Перес, Роберт Проктор, Джейсон Райфлер, Алекс Рейнхарт, Анна Рослинг Рённлунд, Макс Розер, Ганс Рослинг, Бенджамин Шайбенне, Джанель Шейн , Хью Смолл, Люси Смит, Филип Тетлок, Эдвард Тафте, Патрик Вулф, Дэвид Вуттон, Фрэнк Винн, Эд Йонг и Джейсон Цвейг.
   В Little, Brown в Великобритании Тим Уайтинг и Нитья Рэй были образцами терпения, когда я приступил к расширенной переписке коронавируса, в то время как мой редактор в Riverhead Books Джейк Моррисси предложил свое долгожданное сочетание ободрения и требовательных комментариев, умело помогая Джеки Шост. Спасибо, конечно же, неумолимо превосходной Салли Холлоуэй, Зои Пагнамента и всем сотрудникам Felicity Bryan Associates.
   Я по-прежнему ценю поддержку и снисходительность моих редакторов в Financial Times , в особенности Элис Фишберн, Брук Мастерс и Алек Рассел. Преданные читатели FT увидят, что некоторые из идей этой книги были впервые исследованы в моих статьях для газеты. Я люблю FT и очень рад быть его частью.
   Спасибо моим детям, Стелле, Африке и Херби, просто за то, что вы есть. И Фрэн Монкс; Я даже не буду пытаться сосчитать, за что я благодарен - они напишут еще одну. книга.
   ЗАМЕТКИ
   Введение: как лгать со статистикой
   1 . Умберто Эко, Serendipities: Language and Lunacy (London: Orion, 1998).
   2 . Роберт Мэтьюз, "Аисты рожают детей (p = 0,008)", Teaching Statistics 22, no. 2 (июнь 2000 г.), 36-38. В научных работах по общественным наукам обычно говорится, что взаимосвязь является "статистически значимой", если p = 0,05, а это означает, что если бы взаимосвязи вообще не было, закономерность, по крайней мере, столь же четкая, как наблюдаемая, возникала бы только один раз из двадцати. В статье об аистах было указано p = 0,008, а это означает, что если бы на самом деле не было связи между аистами и рождаемостью, такая четкая закономерность, как наблюдаемая, наблюдалась бы только один раз из 125. Традиция применения такого критерия статистической значимости вызывает сожаление по причинам, которые мы сейчас не будем рассматривать.
   3 . Конрад Китинг, Курение убивает (Оксфорд, Великобритания: Signal Books, 2009), xv.
   4 . См., среди прочего, Peter Armitage, "Obituary: Sir Austin Bradford Hill, 1897-1991", Journal of the Royal Statistical Society , Series A (Statistics in Society), 154, no. 3 (1991), 482-84, JSTOR, www.jstor.org/stable/2983156 .
   5 . Китинг, Курение убивает , 85-90.
   6 . Китинг, 113.
   7 . John PA Ioannidis, "Fiasco in the Making?" , Stat , 17 марта 2020 г., https://www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the- пандемия коронавируса захватывает-мы-принимаем-решения-без-надежных-данных/ .
   8 . "Тайвань заявляет, что ВОЗ не приняла меры в связи с предупреждением о передаче коронавируса", Financial Times , 20 марта 2020 г., https://www.ft.com/content/2a70a02a-644a-11ea-a6cd-df28cc3c6a68 .
   9 . Деметри Севастопуло и Ханна Кучлер, "Хаотический коронавирусный кризис Дональда Трампа", Financial Times , 27 марта 2020 г., https://www.ft.com/content/80aa0b58-7010-11ea-9bca-bf503995cd6f .
   10 . Дэвид Кард, "Происхождение уровня безработицы: длительное наследие измерения без теории", рабочий документ Калифорнийского университета в Беркли и Национального бюро экономических исследований, февраль 2011 г., http://davidcard.berkeley.edu/papers/origins-of-unemployment .pdf .
   11 . Наоми Орескес и Эрик Конвей, Торговцы сомнениями (Нью-Йорк: Bloomsbury, 2010), гл. 1; и Роберт Проктор, Золотой холокост (Беркли: University of California Press, 2011).
   12 . Неизвестно - без названия - 21 августа 1969 г., Brown & Williamson Record, https://www.industrydocumentslibrary.ucsf.edu/tobacco/docs/xqkd0134 .
   13 . Кэри Эдвардс и Эдвард Смит, "Предвзятость неподтверждения в оценке аргументов", Журнал личности и социальной психологии , 71, вып. 1 (1996), 5-24.
   14 . Орескес и Конвей, торговцы сомнениями .
   15 . Майкл Льюис, "Кто-нибудь видел президента?", Bloomberg, 9 февраля 2018 г., https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-02-09/has-anyone-seen-the-president .
   16 . Брендан Найхан, "Почему страхи перед фейковыми новостями преувеличены", Medium , 4 февраля 2019 г.; и Джиллиан Тетт, "Дети в порядке: правда о фейковых новостях", Financial Times , 6 февраля 2019 г., https://www.ft.com/content/d8f43574-29a1-11e9-a5ab-ff8ef2b976c7?desktop=true&segmentId =7c8f09b9-9b61-4fbb-9430-9208a9e233c8 .
   17 . "Предупреждение о вреде для здоровья требуется на пачках сигарет", Ежеквартальный альманах Конгресса , 21 (1965), 344-51, https://library.cqpress.com/cqalmanac/document.php?id=cqal65-1259268 ; и Алекс Рейнхарт, "Huff and Puff", Significance 11, no. 4 (3 октября 2014 г.).
   18 . Эндрю Гельман, "Статистика продавцов сигарет", Chance 25, вып. 3 (2012 г.); Рейнхарт, "Хафф и пафф".
   19 . Статистика курения "Как лгать" хранится в библиотеке документов табачной промышленности. Алекс Рейнхарт собрал воедино рукопись и различные документы, относящиеся к проекту: Рейнхарт, "История "Как лгать со статистикой курения", 4 октября 2014 г., https://www.refsmmat.com/articles/smoking-statistics . .html .
   20 . Сюзана Эркулано-Хаузель, "Что особенного в человеческом мозге?", TED Talk, 2013 г.: https://www.ted.com/talks/suzana_herculano_houzel_what_is_so_special_about_the_human_brain/transcript?ga_source=embed&ga_medium=embed&ga_campaign=embedT .
   21 . О телескопе Галилея: "Отказ смотреть", The Renaissance Mathematicus (блог), 23 августа 2012 г., https://thonyc.wordpress.com/2012/08/23/refusing-to-look/ ; и Райан Д. Твени, "Как телескоп изменил наше мнение", Wired , 2 октября 2008 г., https://www.wired.com/2008/10/how-the-telesco/ ; и https://web.archive.org/web/20160829064012/https://thekindlyones.org/2010/10/13/refusing-to-look-through-galileos-telescope/ .
   Правило первое: ищите свои чувства
   1 . Также известен как "Звездные войны: Эпизод V" ; сценарий Ли Брэкетт и Лоуренс Кэздан.
   2 . Случай ван Меегерена описан в книге John Godley, The Master Forger (London: Home and Van Thal, 1951); Ван Меегерен: тематическое исследование (Лондон: Нельсон, 1967); Ной Чарни, Искусство подделки: мысли, мотивы и методы мастеров-фальсификаторов (Лондон: Phaidon, 2015); Фрэнк Винн, " Я был Вермеером" (Лондон: Bloomsbury, 2007 г.); Эдвард Дольник, Заклинание фальсификатора (Нью-Йорк: Harper Perennial, 2009); телепрограмма BBC Fake or Fortune (серия 1, программа 3, 2011 г.); серия сообщений в блоге Эррола Морриса под названием "Обманывать самих себя", начиная с веб-сайта New York Times , 20 мая 2009 г.; фильм Музея Бойманса "Фальшивый Вермеерс" Ван Меегерена (2010 г., доступен на YouTube по адресу https://www.youtube.com/watch?v=NnnkuOz08GQ ); и особенно Джонатан Лопес, Человек, который создал Вермеера (Лондон: Houghton Mifflin, 2009).
   3 . Существуют разные версии того, как именно ван Меегерен сделал это признание - в другой версии ван Меегерен больше приравнивает себя к голландскому мастеру. прямо: "Картина в руках Геринга - не Вермеер Делфтский, как вы предполагаете, а ван Меегерен!" Цитата в тексте взята из книги Фрэнка Винна " Я был Вермеером" .
   4 . Зива Кунда, "Мотивированное умозаключение: корыстное создание и оценка причинных теорий", Журнал личности и социальной психологии , 53, вып. 4 (1987), 636-47.
   5 . Стивен Джей Гулд, "Медиана - это не сообщение", Журнал этики AMA (январь 2013 г.), DOI: http://dx.doi.org/10.1001/virtualmentor.2013.15.1.mnar1-1301 .
   6 . Этот эксперимент был описан в подкасте NPR Hidden Brain : "You 2.0: The Ostrich Effect", 6 августа 2018 г., https://www.npr.org/templates/transcript/transcript.php?storyId=636133086 .
   7 . Нахум Сичерман и др., "Финансовое внимание", Обзор финансовых исследований 29, вып. 4 (1 апреля 2016 г.), 863-97, https://doi.org/10.1093/rfs/hhv073 .
   8 . "Вирусный пост о совете чьего-то дяди по коронавирусу - это еще не все, чем он должен быть", Полный факт , 5 марта 2020 г., https://fullfact.org/online/coronavirus-claims-symptoms-viral/ .
   9 . Гай Майраз, "Принятие желаемого за действительное", 25 октября 2011 г., http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1955644 .
   10 . Линда Бэбкок и Джордж Лёвенштейн, "Объяснение тупика переговоров: роль корыстных предубеждений", Журнал экономических перспектив 11, вып. 1 (1997), 109-26, https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.11.1.109 .
   11 . Хорошим резюме является сообщение в блоге Дэна Кахана "Что такое мотивированное рассуждение? Как это работает ? .WN5zJ_nyuUm . Прекрасным обзором является Зива Кунда, "Случай мотивированного мышления", Психологический бюллетень 108, вып. 3 (1990), 480-98, http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.108.3.480 .
   12 . Каличман С.С., Итон Л. и Черри К. "Нет доказательств того, что ВИЧ вызывает СПИД": убеждения отрицания СПИДа среди людей, живущих с ВИЧ/СПИДом", Журнал поведенческой медицины , 33, вып. 6 (2010), 432-40, DOI: 10.1007/s10865-010-9275-7; и А.Б. Хатчинсон и др., "Убеждения о заговоре и доверие к информации о ВИЧ/СПИДе среди мужчин из числа меньшинств, практикующих секс с мужчинами", Журнал синдрома приобретенного иммунодефицита 45, вып. 5 (15 августа 2007 г.), 603-5.
   13 . Тим Харфорд, "Почему слишком заманчиво верить оксфордскому исследованию", Financial Times , 27 марта 2020 г., https://www.ft.com/content/14df8908-6f47-11ea-9bca-bf503995cd6f .
   14 . Кит Э. Станович, Ричард Ф. Уэст и Мэгги Э. Топлак, "Предвзятость моей стороны, рациональное мышление и интеллект", Текущие направления в психологии , 22, вып. 4 (август 2013 г.), 259-64, DOI: 10.1177/0963721413480174.
   15 . Чарльз С. Табер и Милтон Лодж, "Мотивированный скептицизм в оценке политических убеждений", Американский журнал политических наук , 50, вып. 3 (июль 2006 г.), 755-69, JSTOR, www.jstor.org/stable/3694247 .
   16 . Кевин Куили, "Чем больше у республиканцев образования, тем меньше они склонны верить в изменение климата", New York Times , 14 ноября 2017 г., https://www.nytimes.com/interactive/2017/11/14/upshot/ изменение климата через образование.html .
   17 . Кейтлин Драммонд и Барух Фишхофф, "Люди с более высокой научной грамотностью и образованием имеют более поляризованные взгляды на спорные научные темы", Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки , 21 августа 2017 г., http://www.pnas .org/content/early/2017/08/15/1704882114 .
   18 . Чарльз Лорд, Л. Росс и М. Р. Леппер, "Предвзятая ассимиляция и поляризация отношения: влияние предшествующих теорий на впоследствии рассмотренные доказательства", Журнал личности и социальной психологии , 37, вып. 11 (1979), 2098-2109 гг.
   19 . Николас Эпли и Томас Гилович, "Механика мотивированных рассуждений", Журнал экономических перспектив , 30, вып. 3 (2016), 133-40, https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.30.3.133 .
   20 . Ари ЛеВо, "Изменение климата угрожает фермерам, выращивающим ячмень в Монтане, и, возможно, вашему пиву", Сеть исследований продуктов питания и окружающей среды, 13 декабря 2017 г., https://thefern.org/2017/12/climate-change-threatens-montanas-barley- фермеры-возможно-пиво/ .
   21 . Переписка автора с Крисом Де Мейером, 27 октября 2018 г.
   22 . Гордон Пенникук и др., "Понимание и сокращение распространения дезинформации в Интернете", PsyArXiv, 13 ноября 2019 г., DOI: 10.31234/osf.io/ 3n9u8 ; также см. Оливер Беркеман, "Как остановить распространение фейковых новостей? Пауза на мгновение", Guardian , 7 февраля 2020 г., https://www.theguardian.com/lifeandstyle/2020/feb/07/how-to-stop-spread-of-fake-news-oliver-burkeman .
   23 . Г. Пенникук и Д. Г. Рэнд, "Ленивый, а не предвзятый: восприимчивость к пристрастным фальшивым новостям лучше объясняется отсутствием рассуждений, чем мотивированными рассуждениями", Познание , 2018 г., https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.06 .011 .
   24 . Шейн Фредерик, "Когнитивные размышления и принятие решений", Журнал экономических перспектив , 19, вып. 4 (2005), 25-42, DOI: 10.1257/089533005775196732.
   25 . Дайан Вольф, Помимо Анны Франк: скрытые дети и послевоенные семьи в Голландии (Беркли: University of California Press, 2007), таблица 1, со ссылкой на Рауля Хильберга, "Уничтожение европейских евреев" (1985).
   Правило второе: обдумайте свой личный опыт
   1 . Мухаммад Юнус, "Стивен Кови берет интервью у основателя Grameen Bank Мухаммада Юнуса", SocialBusinessPedia, последнее обновление 21 ноября 2016 г., http://socialbusinesspedia.com/wiki/details/248 .
   2 . Транспорт в Лондоне, Путешествие по Лондону: отчет 11 (2018 г.), рис. 10.8, 202, http://content.tfl.gov.uk/travel-in-london-report-11.pdf .
   3 . Эти цифры были раскрыты в запросе о свободе информации от 28 марта 2011 г. ( https://www.whatdotheyknow.com/request/journey_demand_and_service_suppl ), и они хорошо обобщены на веб-сайте Ian Visits, "London Tube Train Capacities", август. 5, 2106, https://www.ianvisits.co.uk/blog/2016/08/05/london-tube-train-capacities/ .
   4 . Транспорт для Лондона, Путешествие по Лондону: Отчет 4 (2011 г.), 5, http://content.tfl.gov.uk/travel-in-london-report-4.pdf .
   5 . Интервью автора с Лорен Сагер Вайнштейн и Дейлом Кэмпбеллом из TfL, 9 июля 2019 г.
   6 . Ipsos Mori, Опасности восприятия, 2017 г., 5 декабря 2017 г., https://www.ipsos.com/ipsos-mori/en-uk/perils-perception-2017 .
   7 . "Нет связи между MMR и аутизмом, результаты основного исследования", Новости NHS , 5 марта 2019 г., https://www.nhs.uk/news/medication/no-link-between-mmr-and-autism-major -исследование-находит/ .
   8 . Национальный институт детского здоровья и клинического развития, "Когда у детей обычно проявляются симптомы аутизма?", 31 января 2017 г., https://www.nichd.nih.gov/health/topics/autism/conditioninfo/symptoms-appear .
   9 . Дэвид Макрейни, интервью с Ли Росс, "Наивный реализм", 62-я серия You Are Not So Smart , 9 ноября 2015 г., https://youarenotsosmart.com/2015/11/09/yanss-062-why-you-часто -верят-люди-которые-видят-мир-по-другому-неправы/ ; и Том Гилович и Ли Росс, Самый мудрый в комнате (Нью-Йорк: Free Press, 2016).
   10 . Ipsos Mori, Опасности восприятия.
   11 . Дэвид Дранов и др., "Больше информации лучше? Влияние "табель успеваемости" на поставщиков медицинских услуг", Рабочий документ Национального бюро экономических исследований 8697 (2002 г.), http://www.nber.org/papers/w8697 .
   12 . Чарльз Гудхарт, "Проблемы денежно-кредитного управления: опыт Великобритании", в книге " Инфляция, депрессия и экономическая политика на Западе ", изд. Энтони С. Куракис (Lanham, MD: Rowman & Littlefield, 1981), 111-46. Оригинал статьи был представлен на конференции в 1975 году.
   13 . Дональд Т. Кэмпбелл, "Оценка воздействия запланированных социальных изменений", Оценка и планирование программ , 2, вып. 1 (1979). Более ранняя версия была опубликована в 1976 году, а документ для конференции существовал в 1974 году.
   14 . Абхиджит Банерджи, Дин С. Карлан и Джонатан Зинман, "Шесть рандомизированных оценок микрокредитования: введение и дальнейшие шаги", Американский экономический журнал: прикладная экономика , 7, вып. 1 (2015), 1-21; и Рэйчел Мигер, "Понимание среднего эффекта микрокредитования", VoxDev, 1 июля 2019 г., https://voxdev.org/topic/methods-measurement/understanding-average-effect-microcredit .
   15 . Анна Рослинг Рённлунд, "Посмотрите, как живет остальной мир, организованный по доходам", доклад, представленный на конференции TED, апрель 2017 г., https://www.ted.com/talks/anna_rosling_ronnlund_see_how_the_rest_of_the_world_lives_organized_by_income?language=en .
   Правило третье: избегайте преждевременного перечисления
   1 . Я и мой коллега Ричард Фентон-Смит дали интервью доктору Люси Смит для эпизода передачи " Больше или меньше " на BBC Radio 4, 8 июня 2018 г., https://www.bbc.co.uk/programmes/p069jd0p . Отчет основан на нашем интервью в эфире, дискуссиях по электронной почте и телефонном интервью, которое я провел с доктором Смитом 12 августа 2019 года. Интервью доктора Смита с людьми, которые потеряли ребенка в возрасте от двадцати до двадцати четырех недель. беременности находятся на странице "Потеря ребенка на 20-24 неделе беременности", healthtalk.org .
   2 . Мериан Ф. МакДорман и др., "Международные сравнения младенческой смертности и сопутствующих факторов: США и Европа, 2010 г.", Национальные отчеты по статистике естественного движения населения, 24 сентября 2014 г.
   3 . Денис Кэмпбелл, "Обеспокоенность ростом младенческой смертности в Англии и Уэльсе", Guardian , 15 марта 2018 г., https://www.theguardian.com/society/2018/mar/15/concern-at-rising-infant-mortality . -скорость в Англии и Уэльсе .
   4 . Питер Дэвис и др., "Растущие показатели младенческой смертности в Англии и Уэльсе - нам нужно понимать специфическую смертность беременных", BMJ (8 мая 2018 г.), 361.
   5 . Более или менее , Би-би-си, 8 апреля 2020 г., https://www.bbc.co.uk/programmes/m000h6cb .
   6 . Интервью автора с Ребеккой Голдин, 12 декабря 2017 г.
   7 . Пол Дж. К. Адачи и Тина Уиллоуби, "Влияние конкуренции и насилия в видеоиграх на агрессивное поведение: какая характеристика имеет наибольшее значение" Влияние?" , Психология насилия 1, вып. 4 (2011), 259-74, DOI: 10.1037/a0024908.
   8 . Стивен Вулф, "Иммиграция после Брексита ", Исследовательский документ "Уйти означает уйти", отчет-.pdf .
   9 . Джонатан Портес, "Кого вы называете малоквалифицированным?" , Великобритания в меняющейся Европе , 12 апреля 2017 г., https://ukandeu.ac.uk/who-are-you-calling-low-skilled/ .
   10 . Роберт Райт, "Изменения визы Brexit для пострадавших секторов, нуждающихся в низкоквалифицированной рабочей силе", Financial Times , 18 февраля 2020 г., https://www.ft.com/content/890e84ce-5268-11ea-90ad-25e377c0ee1f .
   11 . Денис Кэмпбелл, "Пятое место среди девочек в возрасте от 17 до 19 лет, причинивших себе вред или предпринявших попытку самоубийства", Guardian , 22 ноября 2018 г., https://www.theguardian.com/society/2018/nov/22/concern-over -рост-попыток-самоубийства-среди-молодых-женщин .
   12 . Психическое здоровье детей и молодежи в Англии, 2017 г., NHS Digital, 22 ноября 2018 г., https://digital.nhs.uk/data-and-information/publications/statistical/mental-health-of-children-and- Молодые люди в Англии/ 2017/2017 .
   13 . "Self-Harm", NHS, страница последний раз редактировалась 25 мая 2018 г., https://www.nhs.uk/conditions/self-harm/ .
   14 . Электронная переписка с пресс-службой NatCen Social Research (Великобритания), 29 ноября 2018 г.
   15 . Данные из официальных источников, таких как Управление национальной статистики: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/suicidesintheunitedkingdom/2017registrations#suicide-patterns-by-age .
   16 . Грэм Верден, "Оксфам: 85 богатейших людей столь же богаты, как и самая бедная половина мира", Guardian , 20 января 2014 г., https://www.theguardian.com/business/2014/jan/20/oxfam-85-richest- люди-полмира . Найджел Моррис, "85 самых богатых людей мира имеют столько же, сколько 3,5 миллиарда самых бедных", Independent , 20 января 2014 г., https://www.independent.co.uk/news/world/politics/oxfam-warns-davos-of- пагубное-воздействие-расширяющегося-богатства-9070714.html .
   17 . "Анатомия убийственного факта: 85 самых богатых людей мира владеют тем же, чем 3,5 миллиарда самых бедных", " От бедности к власти" (блог), 31 января 2014 г., https://oxfamblogs.org/fp2p/anatomy-of-a -убийственный-факт-85-самых-богатых-людей-миров-владеют-столько-сколько-самых-бедных-3-5-миллиардов/ . Интервью Би-би-си с Фуэнтесом см. в статье "У 85 богатых людей такое же состояние, как у половины мира?", 19 марта 2014 г., https://www.bbc.com/news/magazine-26613682 .
   18 . Базовые данные взяты из Global Wealth Report , который ежегодно публикуется Credit Suisse. Версия 2013 года предоставила данные для оригинального "убийственного факта" Oxfam.
   19 . О пенсиях, как указано в сноске, см. "Социальная защита пожилых людей: политические тенденции и статистика, 2017-2019 годы", Международное бюро труда, Департамент социальной защиты (2018).
   20 . Для Великобритании: уровень жизни, бедность и неравенство в Великобритании Института финансовых исследований . Для самых высоких доходов в мире, Доклад о неравенстве в мире . Еще один хороший источник - "Наш мир в данных" . Более конкретные ссылки приведены в примечаниях ниже.
   Правило четвертое: сделайте шаг назад и наслаждайтесь видом
   1 . Чтобы узнать больше об этой проблеме, послушайте выпуск программы More or Less от 8 июня 2018 года , представленный мной и исследованный моими коллегами Ричардом Фентон-Смитом и Ричардом Вадоном, https://www.bbc.co.uk/programmes . /p069jd0p .
   2 . Йохан Галтунг и Мари Холмбо Руге, "Структура зарубежных новостей: освещение кризисов в Конго, Кубе и на Кипре в четырех норвежских газетах", Journal of Peace Research 2, no. 1 (1965), 64-90.
   3 . Макс Розер, "Хватит говорить, что 2016 год был худшим годом", Washington Post , 29 декабря 2016 г., https://www.washingtonpost.com/posteverything/wp/2016/12/29/stop-saying-that-2016- был-худший-год/?utm_term=.bad894bad69a ; см. также Planet Money от NPR , "The Fifty Year Newspaper", 29 декабря 2017 г., https://www.npr.org/templates/transcript/transcript.php?storyId=574662798 .
   4 . Колин П. Морис и др., "Количественная оценка неопределенностей в глобальных и региональных изменениях температуры с использованием ансамбля оценок наблюдений: набор данных Hadcrut4", Журнал геофизических исследований (2012 г.), 117, D08101, DOI: 10.1029/2011JD017187, описывающий данные из Центр Хэдли Метеобюро. Данные представлены в виде графиков и загружены с сайта "Наш мир в данных", https://ourworldindata.org/co2-and-other-greenhouse-gas-emissions . В 1960-х годах глобальные температуры обычно были примерно на 0,1ўC ниже среднего показателя 1961-1990 годов. В двадцать первом веке они обычно были примерно на 0,6ўC выше этого среднего значения, а совсем недавно - выше 0,7ўC. Таким образом, повышение температуры за последние пятьдесят лет составило 0,7-0,8 ўС.
   5 . Макс Розер, "Краткая история глобальных условий жизни и почему важно, чтобы мы это знали" (2018 г.), опубликовано в Интернете на сайте OurWorldInData.org, получено с https://ourworldindata.org/a-history-of-global-living . -условия-в-5-картах ; по детской смертности Розер приводит данные Gapminder и Всемирного банка.
   6 . См. рис. E4 в Кратком обзоре Доклада о мировом неравенстве за 2018 год, подготовленном World Inequality Lab, https://wir2018.wid.world/files/download/wir2018-summary-english.pdf .
   7 . Отличным источником является отчет Института финансовых исследований об уровне жизни, бедности и неравенстве в Великобритании. Я использовал издание 2018 года, самое последнее доступное на момент написания, https://www.ifs.org.uk/uploads/R145%20for%20web.pdf .
   8 . Хорошая сводная статья о неравенстве во всем мире находится на веб-сайте "Наш мир в данных", написанном Джо Хаселлом, авторитетом в этой области: https://ourworldindata.org/income-inequality-since-1990 .
   9 . Расчеты автора на основе третьего Национального исследования сексуальных отношений и образа жизни Нацал-3: http://timharford.com/2018/09/is-twitter-more-unequal-than-life-sex-or-happiness/ .
   10 . Майкл Бластленд и Эндрю Дилнот, Тигр, которого нет (Лондон: Profile Books, 2008).
   11 . Эндрю К.А. Эллиотт, это большое число? (Оксфорд: издательство Оксфордского университета, 2018 г.).
   12 . Тали Шарот, "Смещение оптимизма", TED Talk, 2012 г., https://www.ted.com/talks/tali_sharot_the_optimism_bias/transcript#t-18026 .
   13 . Даниэль Канеман, Думая, быстро и медленно (Нью-Йорк: Фаррар, Штраус и Жиру, 2010).
   14 . Росс А. Миллер и Карен Альберт, "Если это ведет, это кровоточит (а если это кровоточит, это ведет): освещение в СМИ и жертвы в милитаризованных межгосударственных спорах", Политическая коммуникация 32, вып. 1 (2015), 61-82, DOI: 10.1080/10584609.2014.880976; Барбара Комбс и Пол Словик, "Газетное освещение причин смерти", Journalism Quarterly , 56, вып. 4 (1979), 837-43, 849.
   15 . "Курение и употребление табака, быстрые факты", Центры по контролю и профилактике заболеваний, последняя редакция страницы - 21 мая 2020 г., https://www.cdc.gov/tobacco/data_statistics/fact_sheets/fast_facts/ . Ежедневно от болезней, связанных с курением, умирает 1300 человек, около 40 000 в месяц; в терактах 11 сентября 2001 года погибло почти 3000 человек.
   16 . "Стивен Пинкер об оптимизме", интервью Криса Андерсона, конференция TED2018, https://www.ted.com/talks/the_ted_interview_steven_pinker_on_why_our_pessimism_about_the_world_is_wrong/transcript?language=en .
   17 . Стивен Пинкер упоминает в примечаниях к Enlightenment Now (New York: Viking, 2018), что эта переписка имела место в 1982 году.
   18 . Цитируется по Денису Кэмпбеллу, "Ассоциация по борьбе с инсультом предупреждает о вызывающем тревогу росте числа жертв", Guardian , 12 мая 2015 г., https://www.theguardian.com/society/2015/may/12/stroke-association-warns-of -тревожный-рост-числа-жертв ; см. также More or Less , 17 мая 2015 г., с анализом этого заявления: https://www.bbc.co.uk/programmes/b05tpz78 .
   19 . "Общественный пессимизм и непонимание подрывают борьбу с глобальной бедностью", пресс-релиз Oxfam, 22 сентября 2016 г., http://oxfamapps.org/media/ppdwr .
   20 . Полезным обзором различных соответствующих графиков является Макс Розер и Мохамед Нагди, "Оптимизм и пессимизм", опубликованный онлайн на сайте OurWorldInData.org, 2018 г., полученный с https://ourworldindata.org/optimism-pessimism , в частности Раздел I.1 с графиками. от Евробарометра и Ipsos Mori.
   21 . Мартин Льюис, "Не мое представление о хороших новостях", Independent , 26 апреля 1993 г., https://www.independent.co.uk/voices/not-my-idea-of-good-news-at-the-end . -ужасающие-события-недели-мартин-льюис-bbc-presenter-argues-1457539.html .
   22 . Розер, "Краткая история глобальных условий жизни и почему это важно, что мы это знаем"; базовые данные Всемирного банка и Бургиньона и Морриссона, "Неравенство среди граждан мира: 1820-1992", American Economic Review 92, no. 4 (2002), 727-48. В 1993 году 1,94 миллиарда человек жили в условиях крайней нищеты; к 2015 году это число упало до 0,7 миллиарда (705,55 миллиона). Скорость улучшения составляет в среднем 153 600 в день, хотя, конечно, у нас нет возможности измерить ежедневную скорость, поскольку она колеблется.
   23 . Саманта Вандерслотт, Бернадета Дадонайте и Макс Розер, "Вакцинация", опубликовано на сайте OurWorldInData.org (2020 г.), получено с https://ourworldindata.org/vaccination .
   24 . Анна Рослинг Рённлунд, Ханс Рослинг и Ола Рослинг, Factfulness (Нью-Йорк: Flatiron, 2018) .
   25 . Джиллиан Тетт, "Разрозненность и молчание", Производные инструменты: финансовые инновации и стабильность, Обзор финансовой стабильности Банка Франции , выпуск 14 (июль 2010 г.), https://publications.banque-france.fr/sites/default/files/medias/documents/ обзор финансовой стабильности-14_2010-07.pdf .
   26 . Рольф Добелли, "Новости вредны для вас, и отказ от их чтения сделает вас счастливее", Guardian , 12 апреля 2013 г., https://www.theguardian.com/media/2013/apr/12/news-is- бад-рольф-добелли .
   27 . Нассим Николас Талеб, Кровать Прокруста (Лондон: Penguin Books, 2010).
   28 . Билл Ханидж и Марк Липсич, "Как ответственно сообщать о вспышке COVID-19", журнал Scientific American , 23 февраля 2020 г., https://blogs.scientificamerican.com/observations/how-to-report-on-the-covid -19-вспышка-ответственно/ .
   Правило пятое: узнайте предысторию
   1 . Шина Айенгар и Марк Леппер, "Когда выбор демотивирует: можно ли желать слишком много хорошего?" , Journal of Personality and Social Psychology 79, 2000.
   2 . Интервью автора с Бенджамином Шайбенне, октябрь 2009 г. (Хочу сказать, что в этом вопросе я был на шаг впереди.)
   3 . Б. Шайбенне, Р. Грейфенедер и П. М. Тодд, "Может ли когда-нибудь быть слишком много вариантов? Метааналитический обзор перегрузки выбором", Journal of Consumer Research 37 (2010), 409-25, http://scheibehenne.de/ScheibehenneGreifenederTodd2010.pdf .
   4 . Николь Лин Пеше, "Десять продуктов Kickstarter, которые собрали больше всего денег", MarketWatch, 22 июня 2017 г., https://www.marketwatch.com/story/10-kickstarter-products-that-raised-the-most-money- 2017-06-22-10883052 .
   5 . Эта история хорошо изложена в книге Джордана Элленберга " Как не ошибаться" (Нью-Йорк: Пингвин, 2014 г.) с соответствующей выдержкой здесь: "Авраам Уолд и пропавшие пулевые отверстия", Medium, 14 июля 2016 г., https:// medium.com/@penguinpress/an-excerpt-from-how-not-to-be-wrong-by-jordan-ellenberg-664e708cfc3d .
   6 . Техническое резюме (вместе с некоторым ворчанием по поводу того, что история была преувеличена) можно найти у Билла Кассельмана, "Легенда об Аврааме Уолде", Американское математическое общество , http://www.ams.org/publicoutreach/feature-column/fc . -2016-06 .
   7 . Отличным отчетом о полемике является Дэниел Энгбер, "Дэрил Бем доказал, что ESP реален, что означает, что наука сломана", Slate , 17 мая 2017 г., https://slate.com/health-and-science/2017/06/daryl . -bem-proved-esp-is-real-showed-science-is-broken.html .
   8 . Крис Френч, "Исследования предвидения и проклятие неудачных репликаций", Guardian , 15 марта 2012 г., https://www.theguardian.com/science/2012/mar/15/precognition-studies-curse-failed-replications .
   9 . Носек выступал в подкасте Planet Money , эпизод 677, "Эксперимент", https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment .
   10 . Брайан Носек дал полезные интервью нескольким подкастам, включая You Are Not So Smart (эпизод 100), https://youarenotsosmart.com/2017/07/19/yanss-100-the-replication-crisis/ ; "Планета денег " (эпизод 677); EconTalk , 16 ноября 2015 г., http://www.econtalk.org/brian-nosek-on-the-reproducibility-project/ ; Скрытый мозг (эпизод 32), https://www.npr.org/templates/transcript/transcript.php?storyId=477921050 ; а также BBC Analysis, "The Replication Crisis", 12 ноября 2018 г., https://www.bbc.co.uk/programmes/m00013p9 .
   11 . Эта цифра в тридцать девять основана на субъективном мнении исследователей-реплицаторов. Подтверждают ли их результаты первоначальное исследование или нет? Это приговор. Альтернативным показателем является вопрос о том, сколько повторных исследований дали результаты, которые преодолели стандартный (но довольно проблематичный) барьер "статистической значимости". Только тридцать шесть сделали; девяносто семь первоначальных исследований преодолели это препятствие. Open Science Collaboration, "Оценка воспроизводимости психологических исследований", Science 28, no. 6251 (август 2015 г.), 349, DOI: 10.1126/science.aac4716.
   12 . Краткий фильм на YouTube: "Деррен Браун - десять голов подряд", ThinkSceptically, 8 апреля 2012 г., https://www.youtube.com/watch?v=n1SJ-Tn3bcQ .
   13 . Планета Деньги , серия 677.
   14 . Ф. Дж. Анскомб, "Анализ последовательных наблюдений с фиксированным размером выборки", Биометрия 10, вып. 1 (1954), 89-100, JSTOR, www.jstor.org/stable/3001665 ; и сообщение в блоге Эндрю Гельмана "Статистические выводы, моделирование и социальные науки", 2 мая 2018 г., https://statmodeling.stat.columbia.edu/2018/05/02/continuously-increased-number-animals-statistical-significance- достигли-поддержки-выводы-думаю-неплохо-на самом деле/ .
   15 . Дэвид Дж. Хэнд, Dark Data (Принстон, Нью-Джерси: Princeton University Press, 2020).
   16 . Эндрю Гельман и Эрик Локен, "Сад расходящихся тропок: почему множественные сравнения могут быть проблемой, даже если нет "рыболовной экспедиции" или "P-хакинга", а исследовательская гипотеза была выдвинута заранее", рабочий документ, 14 ноября 2013 г., http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/p_hacking.pdf .
   17 . Дж. П. Симмонс, Л. Д. Нельсон и У. Симонсон, "Психология ложноположительных результатов: нераскрытая гибкость в сборе и анализе данных позволяет представить что-либо как значимое", Psychological Science 22, no. 11 (2011), 1359-66, https://doi.org/10.1177/0956797611417632 .
   18 . Кай Купфершмидт, "Все больше и больше ученых предварительно регистрируют свои исследования. Должны ли вы?" , Наука , 21 сентября 2018 г.
   19 . Анджана Ахуджа, "Ученые наносят ответный удар статистической тирании", Financial Times , 27 марта 2019 г., https://www.ft.com/content/36f9374c-5075-11e9-8f44-fe4a86c48b33 .
   20 . Даррелл Хафф, Как лгать со статистикой (Нью-Йорк: В. В. Нортон, 1993), 40.
   21 . Джон Иоаннидис, "Почему большинство опубликованных результатов исследований ложны", PLoS Medicine 2, вып. 8 (август 2005 г.), e124, DOI: 10.1371/journal.pmed.0020124, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1182327/ .
   22 . Р. Ф. Баумейстер и др., "Истощение эго: активное Я - ограниченный ресурс?" , Журнал личности и социальной психологии , 74, вып. 5 (1998), 1252-65, http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.74.5.1252 ; "Конец теории истощения эго?", " Нейроскептик " (блог), 31 июля 2016 г., http://blogs.discovermagazine.com/neuroskeptic/2016/07/31/end-of-ego-depletion/#.XGGyflz7SUk .
   23 . Эми Кадди, "Ваш язык тела может определить, кто вы есть", TED Talk, 2012 г., https://www.ted.com/talks/amy_cuddy_your_body_language_shapes_who_you_are/transcript?language=en .
   24 . Дэниел Канеман, Думая быстро и медленно (Нью-Йорк: Farrar, Straus and Giroux, 2010), 53-57.
   25 . Эд Йонг, "Нобелевский лауреат призывает психологов привести себя в порядок", Nature News , 3 октября 2012 г., https://www.nature.com/news/nobel-laureate-challenges-psychologist-to-clean-up-their -акт-1.11535 .
   26 . Бен Голдакр, "Шаг назад, глядя в будущее", Guardian , 23 апреля 2011 г., https://www.theguardian.com/commentisfree/2011/apr/23/ben-goldacre-bad-science .
   27 . Робин Ригглсворт, "Как стадо коров растоптало людей-сборщиков", Financial Times , 21 января 2020 г., https://www.ft.com/content/563d61dc-3b70-11ea-a01a-bae547046735 ?.
   28 . Бертон Малкиел, "Доход от инвестирования в акционерный капитал", рабочий документ, Принстонский университет, 1994 г.; опубликовано как "Доходы от инвестиций в фонды акций: 1971-1991", Journal of Finance 50 (1995), 549-72.
   29 . Эрик Балчунас, "Как эффект авангарда приносит до 1 триллиона долларов", Bloomberg.com, 30 августа 2016 г., https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2016-08-30/how-much-has- авангард-спас-инвесторов-попытка-1-триллион .
   30 . Для доступного обзора см. Бен Голдакр, "Что врачи не знают о лекарствах, которые они назначают", TED Talk, 2012 г., https://www.ted.com/talks/ben_goldacre_what_doctors_don_t_know_about_the_drugs_they_prescribe/footnotes?language=en .
   31 . Эрик Тернер и др., "Выборочная публикация испытаний антидепрессантов и их влияние на кажущуюся эффективность", Медицинский журнал Новой Англии , 17 января 2008 г., https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa065779 .
   32 . Бен Голдакр, "Прозрачность вне предвзятости публикации", выступление на конференции International Journal of Epidemiology, 2016 г.; доступно по адресу https://www.badscience.net/2016/10/transparency-beyond-publication-bias-a-video-of-my-super-speedy-talk-at-ije/ .
   33 . Бен Голдакр и др., "COMPare: проспективное когортное исследование, исправляющее и отслеживающее 58 испытаний с неверными сообщениями в реальном времени", Испытания 20, вып. 118 (2019 г.), https://doi.org/10.1186/s13063-019-3173-2 .
   34 . Бен Голдакр, "Прозрачность вне предвзятости публикации".
   35 . Эми Сиппетт, "Существует ли эффект обратного огня?", Полный факт (блог), 20 марта 2019 г., https://fullfact.org/blog/2019/mar/does-backfire-effect-exist/ ; Брендан Найхан, "Прочтите это! Широко распространенное пренебрежение более поздними исследованиями после моей статьи с @JasonReifler", Twitter, 20 марта 2019 г., 10:40, https://twitter.com/BrendanNyhan/status/1108377656414879744 .
   36 . Интервью автора с Ричардом Талером, 17 июля 2019 г.
   37 . "Кризис репликации", BBC Analysis, 12 ноября 2018 г., https://www.bbc.co.uk/programmes/m00013p9 .
   38 . Антонио Гранадо, "Рабы журналов, рабы Интернета: использование Интернета в сборе новостей среди европейских научных журналистов", Журналистика 12, вып. 7 (2011), 794-813.
   39 . А. Л. Кокрейн, "Болезнь в Салониках: мое первое, худшее и самое успешное клиническое испытание", Британский медицинский журнал (выпуск для клинических исследований) , 289, вып. 6460 (1984): 1726-27, DOI: 10.1136/bmj.289.6460.1726.
   40 . Сообщество Кокрейн, "Краткая история Кокрейн", https://community.cochrane.org/handbook-sri/chapter-1-introduction/11-cochrane/112-brief-history-cochrane [неактивно].
   41 . Алан Мозес, "Йога может быть правильным шагом против недержания мочи", WebMD, 22 мая 2018 г., https://www.webmd.com/urinary-incontinence-oab/news/20180522/yoga-may-be-right-move -по сравнению с недержанием мочи#1 .
   42 . Эмма Иннес, "Может ли йога вылечить недержание мочи?", DailyMail.com, 12 мая 2014 г., https://www.dailymail.co.uk/health/article-2626209/Could-yoga-cure-INCONTINENCE-Exercise-strengthens- мышцы тазового дна, уменьшающие-утечку.html .
   43 . "Йога и недержание мочи", Home Care Delivered (блог), https://www.hcd.com/incontinence/yoga-incontinence/ .
   44 . Элисон Дж. Хуанг и др., "Групповая йогатерапевтическая интервенция при недержании мочи у женщин", Женская тазовая медицина и реконструктивная хирургия , 20, вып. 3 (2014), 147-54, DOI: 10.1097/SPV.0000000000000072, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4310548/ .
   45 . Л. С. Виланд и др., "Йога для лечения недержания мочи у женщин", Кокрановская база данных систематических обзоров. 2019 2, ст. нет. CD012668, DOI: 10.1002/14651858.CD012668.pub2.
   Правило шестое: спросите, кто пропал
   1 . Род Бонд и Питер Б. Смит, "Культура и конформность: метаанализ исследований с использованием задачи линейного суждения Аша (1952b, 1956)", Психологический бюллетень 119, вып. 1 (1996), 111-37, http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.111 .
   2 . Тим Харфорд, "Правда о нашем ядре нормы", Financial Times , 12 июня 2015 г., http://timharford.com/2015/06/the-truth-about-our-norm-core/ .
   3 . Бонд и Смит, "Культура и соответствие"; и Натали Фрайер и др., "Влияние группового соответствия на основе пола", Празднование Дня стипендии и творчества , документ 83 (2016 г.), http://digitalcommons.csbsju.edu/elce_cscday/83 .
   4 . Тим Харфорд, "Трамп, Brexit и то, как политика теряет способность шокировать", Financial Times , 16 ноября 2018 г., https://www.ft.com/content/b730c95c-e82e-11e8-8a85-04b8afea6ea3 .
   5 . Кэролайн Криадо Перес, Invisible Women (Лондон: Chatto & Windus, 2019); интервью транслировалось на BBC Radio 4 17 мая 2019 года и доступно на веб-сайте More or Less : https://www.bbc.co.uk/programmes/m00050rd .
   6 . Питер Хофланд, "Переворот судьбы", Onco'Zine , 30 ноября 2013 г., https://oncozine.com/reversal-of-fortune-how-a-vilified-drug-became-a-life-saving-agent- в-войне-против-рака/ .
   7 . Дмитрович Р., Кунсельман А.Р., Легро Р.С. Силденафила цитрат в лечении боли при первичной дисменорее: рандомизированное контролируемое исследование // Репродукция человека . 28. Љ. 11 (ноябрь 2013 г.): 2958-65, DOI: 10.1093/humrep/det324, Epub, 6 августа 2013 г., https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23925396?dopt=Abstract .
   8 . BBC, "Накопление запасов в супермаркетах, результаты A-Level и гендерное неравенство Covid-19", подкаст " Более или менее " , 31 марта 2020 г., https://www.bbc.co.uk/sounds/play/m000h7st .
   9 . Майра Бувиник и Рут Левин, "Устранение разрыва в гендерных данных", Значение , 8 апреля 2016 г., и Шарлотта Макдональд, "Есть ли сексистский кризис данных?", BBC News, 18 мая 2016 г., https://www.bbc .co.uk/news/magazine-36314061 .
   10 . Шелли Лундберг, Роберт Поллак и Теренс Дж. Уэльс, "Объединяют ли мужья и жены свои ресурсы? Доказательства пособий на детей в Соединенном Королевстве", Journal of Human Resources 32, no. 3 (1997), 463-80.
   11 . Майра Бувиник и Рут Левин, "Устранение разрыва в гендерных данных".
   12 . Сюзанна Брекнелл, "Интервью: Уилл Мой из Full Fact о "чепухе" лоббистов, официальных исправлениях и почему мы знаем о гольфе больше, чем о преступной статистике", Civil Service World , 5 мая 2016 г., https://www.civilserviceworld.com/articles /interview/interview-full-fact%E2%80%99s-will-moy-lobbyist-%E2%80%9Cnonsense%E2%80%9D-официальные-исправления-и-почему .
   13 . Морис С. Брайсон, "Опрос литературного дайджеста: создание статистического мифа", American Statistician 30, no. 4 (1976), 184-85, DOI: 10.1080/00031305.1976.10479173; и Певерилл Сквайр, "Почему опрос " Литературного дайджеста " за 1936 год не удался", Public Opinion Quarterly 52, no. 1 (1988), 125-33, JSTOR, www.jstor.org/stable/2749114 .
   14 . П. Уайтли, "Почему опросы показали неверные результаты на всеобщих выборах 2015 г.? Оценка расследования предвыборных опросов", Политический ежеквартальный журнал 87 (2016), 437-42, DOI: 10.1111/1467-923X.12274.
   15 . Джон Кёртис, "Разоблачение: почему опросы так ошиблись на всеобщих выборах в Великобритании", The Conversation , 14 января 2016 г., https://theconversation.com/revealed-why-the-polls-got-it-so- неправильно-в-британских-всеобщих-выборах-53138 .
   16 . Нейт Кон, "Обзор 2016 года: почему опросы ключевых штатов были ошибочными в отношении Трампа", New York Times , 31 мая 2017 г., https://www.nytimes.com/2017/05/31/upshot/a-2016-review -why-key-state-polls-were-wrong-about-trump.html ; и Эндрю Мерсер, Клаудия Дин и Кайли МакГини, "Почему опросы на выборах 2016 г. промахнулись", блог Pew Research Fact Tank, 9 ноября 2015 г., http://www.pewresearch.org/fact-tank/2016/11/ 09/почему-2016-выборы-опросы-промахнулись/ .
   17 . "Статистика переписи населения Англии и Уэльса 2011 г.: QMI за март 2011 г.", Управление национальной статистики, последнее обновление 16 мая 2013 г., https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimates/methodologies/2011censusstatisticsforenglandandwalesmarch2011qmi .
   18 . Интервью автора с Виктором Майером-Шенбергером, март 2014 г.
   19 . "Информационный бюллетень по социальным сетям", Pew Research Center, исследование, проведенное в январе 2018 г., https://www.pewinternet.org/fact-sheet/social-media/ .
   20 . Кейт Кроуфорд, "Скрытые предубеждения в больших данных", Harvard Business Review , 1 апреля 2013 г., https://hbr.org/2013/04/the-hidden-biases-in-big-data .
   21 . Леон Келион, "Коронавирус: приложения, обнаруживающие Covid-19, сталкиваются с проблемами прорезывания зубов", BBC News, 8 апреля 2020 г., https://www.bbc.co.uk/news/technology-52215290 .
   22 . Кейт Кроуфорд, "Проблема искусственного интеллекта с белым парнем", New York Times , 25 июня 2016 г., https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem. HTML .
   Правило седьмое: требуйте прозрачности, когда компьютер говорит "нет"
   1 . Джереми Гинзберг и др., "Выявление эпидемий гриппа с использованием данных поисковых систем", Nature 457, no. 7232 (19 февраля 2009 г.), 1012-14, DOI: 10.1038/nature07634.
   2 . Части этой главы во многом основаны на моей статье "Большие данные: совершаем ли мы большую ошибку?" , Financial Times , 28 марта 2014 г., https://www.ft.com/content/21a6e7d8-b479-11e3-a09a . -00144feabdc0 . В начале 2014 года я взял интервью у Дэвида Хэнда, Кайзера Фунга, Виктора Майера-Шенбергера, Дэвида Шпигельхальтера и Патрика Вулфа.
   3 . Дэвид Лазер и Райан Кеннеди, "Что мы можем узнать из эпического провала Google Flu Trends", Wired , 1 октября 2015 г., https://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure- гугл-грипп-тенденции/ ; и Деклан Батлер, "Что Google Flu Got Wrong", Nature , 13 февраля 2013 г., https://www.nature.com/news/when-google-got-flu-wrong-1.12413 .
   4 . Страницы данных Google Flu Trends и Google Dengue Trends, обновлено в августе 2014 г., https://www.google.org/flutrends/about/ [inactive].
   5 . Д. Лазер и др., "Притча о Google Flu: ловушки в анализе больших данных", Science 343, no. 6176 (март 2014 г.), 1203-1205.
   6 . Саманта Кук и др., "Оценка эффективности Google Flu Trends в Соединенных Штатах во время пандемии вируса гриппа A (H1N1) 2009 г.", PLoS ONE 6, no. 8: e23610 (2011 г.), https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0023610 .
   7 . Джанель Шейн, Ты выглядишь как вещь, и я люблю тебя (Нью-Йорк: Литтл, Браун, 2019).
   8 . Подробный отчет об этом деле см. в "The Cambridge Analytica Files" на веб-сайте Observer / Guardian , https://www.theguardian.com/news/series/cambridge-analytica-files .
   9 . Чарльз Дахигг, "Как компании узнают ваши секреты", журнал New York Times , 19 февраля 2012 г., https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html .
   10 . Ханна Фрай, Hello World : Быть человеком в эпоху компьютеров (Лондон: WW Norton, 2018).
   11 . Кэти О'Нил, Оружие математического разрушения (Лондон: Аллен Лейн, 2016).
   12 . Freakonomics , радиовыпуск 268: "Bad Medicine, часть 1", 16 августа 2017 г., http://freakonomics.com/podcast/bad-medicine-part-1-story-rebroadcast/ .
   13 . П. А. Маковяк, С. С. Вассерман и М. М. Левин, "Критическая оценка 98,6 ў F, верхнего предела нормальной температуры тела и других наследий Карла Рейнхольда Августа Вундерлиха", JAMA 268, Љ. 12 (1992), 1578-80, DOI: 10.1001/jama.1992.03490120092034.
   14 . Джеффри Дастин, "Amazon отказывается от секретного рекрутингового инструмента ИИ, который демонстрировал предвзятое отношение к женщинам", Reuters, 10 октября 2018 г., https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon- записки-секрет-ай-рекрутинг-инструмент-который-показал-предубеждение-против-женщин-idUSKCN1MK08G .
   15 . Герд Гигеренцер и Стефани Курценхойзер, "Быстрая и бережливая эвристика в принятии медицинских решений", Роджер Бибас и др., Наука и медицина в диалоге: размышление о деталях и Универсалы (Вестпорт, Коннектикут: Praeger, 2005), 3-15.
   16 . Пол Мил, Клинические и статистические прогнозы (Миннеаполис: University of Minnesota Press, 1954).
   17 . Фрай, привет мир .
   18 . Мандип К. Дхами и Питер Эйтон, "Поручение и заключение под стражу быстрым и скромным способом", Журнал поведенческого принятия решений , 14, вып. 2 (2001).
   19 . В первоначальном проекте этой главы, как и в большинстве статей, которые я цитирую, использовались такие слова, как "совершить новые преступления" и "повторно совершить преступление". Но, как указала мне Кэти О'Нил, обычно предсказывают, что снова арестуют. Не каждый арестованный совершил преступление, и не каждый совершивший преступление арестован. Я (и мои источники) должны были быть более осторожными, согласно моему совету по третьему правилу.
   20 . Джон Клейнберг и др., "Человеческие решения и машинные предсказания", Ежеквартальный журнал экономики , 133, вып. 1 (февраль 2018 г.), 237-93, https://doi.org/10.1093/qje/qjx032 ; см. также Cass R. Sunstein, "Algorithms, Correcting Biases", рабочий документ, 12 декабря 2018 г.
   21 . Дэвид Джексон и Гэри Маркс, "Программа интеллектуального анализа данных, предназначенная для прогнозирования жестокого обращения с детьми, оказалась ненадежной, заявляет DCFS", Chicago Tribune , 6 декабря 2017 г.; и Дэн Херли, "Может ли алгоритм сказать, когда дети в опасности?", New York Times Magazine , 2 января 2018 г., https://www.nytimes.com/2018/01/02/magazine/can-an-algorithm-tell-when-kids-are-in-danger.html .
   22 . Херли, "Может ли алгоритм".
   23 . Эндрю Гельман, "Обнаружились недостатки глупого ужасного алгоритма, потому что он делал численные прогнозы", Статистическое моделирование, причинно-следственные связи и социальные науки (блог), 3 июля 2018 г., https://statmodeling.stat.columbia.edu/2018/07 /03/недостатки-глупый-ужасный-алгоритм-выявлены-сделаны-числовые-прогнозы/ .
   24 . Сабина Хоссенфельдер, "Блез Паскаль, Флорин Перье и эксперимент Пюи де Дом", BackRe(Action) (блог), 21 ноября 2007 г., http://backreaction.blogspot.com/2007/11/blaise-pascal-florin -p-and-puy-de-d.html ; и Дэвид Вуттон, Изобретение науки: новая история научной революции (Лондон: Allen Lane, 2015), гл. 8.
   25 . См., например, Луи Треншар Мор, "Бойль как алхимик", Journal of the History of Ideas 2, no. 1 (январь 1941 г.), 61-76; и Адам Манн, "Странная, тайная история бумаг Исаака Ньютона", вопросы и ответы с Сарой Драй, Wired , 14 мая 2014 г., https://www.wired.com/2014/05/newton-papers-q-and- а/ .
   26 . Вуттон, Изобретение науки , 340.
   27 . Джеймс Берк, Connections (Бостон: Little, Brown, 1978; переиздание 1995), 74.
   28 . Вуттон, Изобретение науки , 357.
   29 . Джефф Ларсон и др., "Как мы проанализировали алгоритм рецидивизма COMPAS", ProPublica, 23 мая 2016 г., https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm .
   30 . Сэм Корбетт-Дэвис и др., "Принятие алгоритмических решений и цена справедливости", Корнельский университет, arXiv:1701.08230; и Сэм Корбетт-Дэвис и др., "Компьютерная программа, используемая для вынесения залога и вынесения приговора, была названа предвзятой по отношению к чернокожим: на самом деле все не так ясно", Washington Post , 17 октября 2016 г., https://www.washingtonpost.com/ news/monkey-cage/wp/2016/10/17/может ли-алгоритм-быть-расистским-наш-анализ-более-осторожен-чем-публикации/ .
   31 . Эд Йонг, "Популярный алгоритм предсказывает преступления не лучше, чем случайные люди", The Atlantic , 17 января 2018 г., https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/01/equivant-compas-algorithm/ 550646/ .
   32 . Йонг, "Популярный алгоритм".
   33 . Джулия Дрессель и Хани Фарид, "Точность, справедливость и пределы прогнозирования рецидивизма", Science Advances 4, no. 1 (17 января 2018 г.), DOI: 10.1126/sciadv.aao5580.
   34 . "Лекции Рейта: вопрос о доверии" Оноры О'Нил (BBC Radio 4, 2002, http://www.bbc.co.uk/radio4/reith2002/ ) и TED Talk "Что мы не понимаем в доверии" (сентябрь 2013 г., https://www.ted.com/speakers/onora_o_neill ) стоит послушать. Темы интеллектуальной открытости подробно рассматриваются в отчете Королевского общества " Наука как открытое предприятие " (2012 г.), автором которого был О'Нил. В своей книге "Искусство статистики" (Нью-Йорк: Basic Books, 2019) Дэвид Шпигельхальтер показывает, как принципы О'Нила можно применять для оценки алгоритмов.
   35 . Интервью автора по электронной почте с Кэти О'Нил, 29 августа 2019 г.
   36 . Джек Никас, "Как YouTube направляет зрителей в самые темные уголки Интернета", Wall Street Journal , 7 февраля 2018 г., https://www.wsj.com/articles/how-youtube-drives-viewers-to-the-internets- самые темные углы-1518020478 ; и Зейнеп Туфекчи, "YouTube, великий радикализатор", New York Times , 10 марта 2018 г., https://www.nytimes.com/2018/03/10/opinion/sunday/youtube-politics-radical.html . Но посмотрите, в отличие от этого, Марк Ледвич и Анна Зайцева, "Алгоритмический экстремизм: исследование кроличьей норы радикализации YouTube", Корнельский университет, arXiv:1912.11211, https://arxiv.org/abs/1912.11211 .
   37 . Райан Сингал, "Netflix раскрыла ваш секрет "Горбатой горы", иски", Wired , 17 декабря 2009 г., https://www.wired.com/2009/12/netflix-privacy-lawsuit/ ; и Блейк Халлинан и Тед Стрифас, "Рекомендуется для вас: премия Netflix и создание алгоритмической культуры", " Новые медиа и общество" , 2016 г., https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1461444814538646 .
   Правило восьмое: не принимайте статистическую основу как должное
   1 . Это перевод датского телеинтервью, обсуждавшегося в статье Питера Винтагена Симпсона "Ханс Рослинг: СМИ нельзя доверять", The Local , 5 сентября 2015 г., https://www.thelocal.se/20150905/hans-rosling-you-cant-trust-the-media .
   2 . Лаура Смит, "В 1974 году стриптизерша, известная как" бомба из приливного бассейна ", убила самого влиятельного человека в Вашингтоне", Хронология, 18 сентября 2017 г., https://timeline.com/wilbur-mills-tidal-basin- 3c29a8b47ad1 ; Стивен Грин и Марго Хорнблауэр, "Миллс признает, что присутствовал во время драки в приливном бассейне", " Вашингтон пост " , 11 октября 1974 года.
   3 . "Стриптизёрша и конгрессмен: история Фэнн Фокс", подкаст Rialto Report , выпуск 82.
   4 . Элис М. Ривлин, "40-летие Бюджетного управления Конгресса", Brookings: On the Record , 2 марта 2015 г., https://www.brookings.edu/on-the-record/40th-anniversary-of-the -конгресс-бюджет-офис/ .
   5 . Филип Джойс, "Бюджетное управление Конгресса в среднем возрасте", Центр Хатчинса в Брукингсе, рабочий документ Љ 9, 17 февраля 2015 г.
   6 . Цитируется по Нэнси Д. Кейтс, Начиная с нуля: Элис Ривлин и Бюджетное управление Конгресса (Кембридж, Массачусетс: Школа государственного управления Джона Ф. Кеннеди, Гарвардский университет, 1989).
   7 . Элейн Пович, "Элис Ривлин, маэстро бюджета, которая" помогла спасти Вашингтон "в финансовом кризисе, умерла в возрасте 88 лет", Washington Post , 14 мая 2019 г., https://www.washingtonpost.com/local/obituaries/alice-rivlin- бюджет-маэстро-кто-помог-спасти-Вашингтон-в-фискальном-кризис-умирает-в-88/2019/05/14/c141c996-0ff9-11e7-ab07-07d9f521f6b5_story.html .
   8 . Эндрю Прокоп, "Объяснение Бюджетного управления Конгресса", Vox, 26 июня 2017 г., https://www.vox.com/policy-and-politics/2017/3/13/14860856/congressional-budget-office-cbo -объяснил .
   9 . Джон Френдрейс и Раймонд Таталович, "Точность и предвзятость в макроэкономическом прогнозировании со стороны администрации, CBO и Совета Федеральной резервной системы", Polity 32, no. 4 (2000), 623-32, DOI: 10.2307/3235295; Холли Баттель, Отчет по экономическим прогнозам CBO (Вашингтон, округ Колумбия: Бюджетное управление Конгресса, 2010 г.); Комитет по ответственному федеральному бюджету, "Взгляд в прошлое на 2020 год: взгляд назад на экономические прогнозы CBO", январь 2013 г., https://www.crfb.org/blogs/hindsight-2020-look-back-cbos-economic-forecasting .
   10 . Управление бюджетной ответственности, Отчет об оценке прогнозов на 2019 г., декабрь 2019 г., https://obr.uk/docs/dlm_uploads/Forecast_evaluation_report_December_2019-1.pdf .
   11 . Малкольм Булл, "Могут ли бедняки думать?" , London Review of Books 41, no. 13 (4 июля 2019 г.).
   12 . Бурри Лам, "После хорошего отчета о рабочих местах Трамп теперь верит экономическим данным", The Atlantic , 10 марта 2017 г., https://www.theatlantic.com/business/archive/2017/03/trump-spicer-jobs-report /519273/ .
   13 . Эстер Кинг, "В Германии зарегистрирован самый низкий уровень преступности с 1992 года", Politico , 8 мая 2017 г., https://www.politico.eu/article/germany-crime-rate-lowest-since-1992/ .
   14 . Для обсуждения и полных твитов Трампа см. Мэтью Иглесиас, "Трамп только что написал в Твиттере, что" Преступность в Германии резко возросла ". На самом деле это самый низкий уровень с 1992 года", Vox, 18 июня 2018 г .; и Кристофер Ф. Шютце и Майкл Вольгелентер, "Проверка фактов: ложные и вводящие в заблуждение заявления Трампа о преступности и иммиграции в Германии", New York Times , 18 июня 2018 г.
   15 . Дайан Койл, ВВП: краткая, но трогательная история (Принстон, штат Нью-Джерси: Princeton University Press, 2014), 3-4.
   16 . Европейская комиссия, Отчет о статистике дефицита государственного бюджета и долга Греции, январь 2010 г., https://ec.europa.eu/eurostat/documents/4187653/6404656/COM_2010_report_greek/c8523cfa-d3c1-4954-8ea1-64bb11e59b3a .
   17 . Бит Бальцли, "Греческий долговой кризис: как Goldman Sachs помог Греции скрыть свой настоящий долг", Der Spiegel , 8 февраля 2010 г., https://www.spiegel.de/international/europe/greek-debt-crisis-how- goldman-sachs-helped-greece-to-mask-its-true-debt-a-676634.html .
   18 . У Международного статистического института есть хронологический отчет о печальной истории, последний раз обновленный Г. О'Хэнлоном и Х. Сноррасоном, июль 2018 г.: "Судебное разбирательство против Андреаса Георгиу", https://isi-web.org/images/news /2018-07_Судебное разбирательство-против-Андреаса-Георгиу.pdf .
   19 . "Благодарность Андреаса Георгиу", пресс-релиз, Международная статистическая ассоциация, 18 сентября 2018 г., https://www.isi-web.org/images/2018/Press%20release%20Commendation%20for%20Andreas%20Georgiou%20Aug%202018 .pdf .
   20 . Р. Лангкьер-Бейн, "Испытания статистика", Значение 14 (2017), 14-19, DOI: 10.1111/j.1740-9713.2017.01052.x; "Авгиевы конюшни", The Economist , 13 февраля 2016 г., https://www.economist.com/the-americas/2016/02/13/an-augean-stable ; "Цена приготовления книг", The Economist , 25 февраля 2012 г., https://www.economist.com/the-americas/2012/02/25/the-price-of-cooking-the-books .
   21 . Лангкьер-Бейн, "Испытания статистика".
   22 . Интервью автора с Дениз Ливесли, 2 июля 2018 г.
   23 . "Закон Танзании о наказании критиков статистики "глубоко обеспокоен": Всемирный банк", Reuters, 3 октября 2018 г., https://www.reuters.com/article/us-tanzania-worldbank/tanzania-law-punishing-critics-of -статистика-глубоко-относительно-мирового-банка-idUSKCN1MD17P .
   24 . Эми Камзин, "Ненадежные данные затрудняют оценку обещаний Моди о работе", Financial Times , 8 октября 2018 г., https://www.ft.com/content/1a008ebe-cad4-11e8-9fe5-24ad351828ab .
   25 . Стивен Чейз и Тавия Грант, "Глава Статистического управления Канады пал на меч из-за переписи", Globe and Mail , 21 июля 2010 г., https://www.theglobeandmail.com/news/politics/statistics-canada-chief-falls-on- меч над переписью/статья1320915/ .
   26 . Лангкьер-Бейн, "Испытания статистика".
   27 . Николь Асеведо, "Пуэрто-Рико столкнулись с судебными исками из-за данных о количестве погибших в результате ураганов", NBC News, 1 июня 2018 г.; и Джошуа Барахас, "Официальное число погибших в результате урагана "Мария" в 46 раз больше, чем было почти год назад. Вот почему", PBS NewsHour , 30 августа 2018 г., https://www.pbs.org/newshour/nation/hurricane-marias-official-death-toll-is-46-times-higher-than-it-was- почти год назад, вот почему .
   28 . Управление национальной статистики, Отчет об оценке преимуществ переписи населения 2011 г., последнее обновление 9 октября 2017 г., https://www.ons.gov.uk/census/2011census/2011censusbenefits/2011censusbenefitsevaluationreport#unquantified-benefits ; Ян Коуп, "Ценность статистики переписи", Управление национальной статистики, https://www.ukdataservice.ac.uk/media/455474/cope.pdf . http://www.nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3/ .
   29 . Карл Баккер, Оценка переписи населения (Веллингтон: Статистическое управление Новой Зеландии, 2014 г.), https://www.stats.govt.nz/assets/Research/Valuing-the-Census/valuing-the-census.pdf .
   30 . Моника И. Фелиу-Мохер, "Почему Пуэрто-Рико ликвидирует свой Статистический институт?", журнал Scientific American: Voices (блог), 1 февраля 2018 г.
   31 . Свидетельские показания , Запрос CBO об ассигнованиях на 2020 финансовый год , Подкомитет законодательной власти, Комитет по ассигнованиям, Палата представителей США, показания директора CBO Кейта Хилла, 26 февраля 2019 г., https://www.cbo.gov/publication/54965 .
   32 . Эллен Хьюз-Кромвик и Джулия Коронадо, "Значение данных правительства США для принятия деловых решений в США", Journal of Economic Perspectives 33, no. 1 (2019), 131-46, DOI: 10.1257/jep.33.1.131.
   33 . Милтон и Роуз Фридман, Два счастливчика (Чикаго: University of Chicago Press, 1998), цитируется в Neil Monnery, "Послевоенная трансформация Гонконга показывает, как меньшее количество данных может иногда стимулировать рост", сообщение в блоге, Лондонская школа экономики и политических наук, 30 июня 2017 г., https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2017/06/30/hong-kongs-postwar-transformation-shows-how-fewer-data-can-sometimes-boost-growth/ .
   34 . Джеймс С. Скотт, Видеть как государство: как потерпели неудачу некоторые схемы улучшения условий жизни человека (Нью-Хейвен: издательство Йельского университета, 1998).
   35 . Перри Линк, "Китай: от голода до Осло", New York Review of Books , 13 января 2011 г.
   36 . Обсуждение числа погибших при Сталине см. в Timothy Snyder, " Hitler vs. Дополнительную информацию о переписи 1937 года см. в Daniel Sandford, In Moscow, History Is Everywhere, BBC News, 2 ноября 2012 г.; и Кэтрин Мерридейл, "Перепись 1937 года и пределы сталинского правления", Исторический журнал 39, вып. 1 (1996); и "Призван к ответу", The Economist , 3 сентября 2016 г., https://www.economist.com/finance-and-economics/2016/09/03/called-to-account .
   37 . Кэтрин Мерридейл, "Перепись 1937 года и пределы сталинского правления".
   38 . Адам Туз, Статистика и государство Германии, 1900-1945 ( Кембридж, Великобритания: издательство Кембриджского университета, 2001), 257.
   39 . Интервью автора с Дениз Ливесли, 11 марта 2019 г.
   40 . Хетан Шах, "Как спасти статистику от угрозы популизма", Financial Times , 21 октября 2018 г., https://www.ft.com/content/ca491f18-d383-11e8-9a3c-5d5eac8f1ab4 .
   41 . Николас Эберштадт и др., "Чтобы они могли основывать свои аргументы на фактах": жизненно важная роль данных, собираемых правительством", отчет AEI/Hamilton Project, март 2017 г.
   42 . Подробнее об этом обзоре см. Г. Хойнвилл и Т. М. Ф. Смит, "Обзор Райнера государственных статистических служб", Журнал Королевского статистического общества , Серия А (общая) 145, вып. 2 (1982), 195-207, DOI: 10.2307/2981534; и Джон Кей, "Лучший способ восстановить веру в официальную статистику", сообщение в блоге, 25 июля 2006 г., https://www.johnkay.com/2006/07/25/a-better-way-to-restore- вера в официальную статистику/ .
   43 . Эллен Хьюз-Кромвик и Джулия Коронадо, "Значение данных правительства США для принятия деловых решений в США".
   44 . Джеки Мански, "Провидческая инфографика WEB Du Bois впервые объединяется в полном цвете", Смитсоновский институт , 15 ноября 2018 г., https://www.smithsonianmag.com/history/first-time-together-and-color- book-displays-web-du-bois-visionary-infographics-180970826/ ; и Мона Чалаби, "WEB Du Bois: прослеживая его попытку бросить вызов расизму с помощью данных", Guardian , 14 февраля 2017 г., https://www.theguardian.com/world/2017/feb/14/web-du-bois- расизм-данные-париж-афро-американцы-работа .
   45 . Эрик Дж. Эванс, Тэтчер и тэтчеризм (Лондон: Psychology Press, 2004), 30.
   46 . Ян Симпсон, Доверие общественности к официальной статистике - 2016 г. (Лондон: Социальные исследования NatCen, 2017 г.), https://natcen.ac.uk/media/1361381/natcen_public-confidence-in-official-statistics_web_v2.pdf .
   47 . Кабинет министров, Обзор предварительного доступа к официальной статистике , https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/62084/pre-release-stats.pdf .
   48 . Майк Бёрд, "Повезло, хорошо или предупредили? The Curious Case of Government Data and Pound", Wall Street Journal , 26 апреля 2017 г.; и "Новые данные свидетельствуют о том, что данные правительства Великобритании публикуются раньше", Wall Street Journal , 13 марта 2017 г.
   Правило девятое: помните, что дезинформация тоже может быть красивой
   1 . Для получения дополнительной информации о жизни и статистическом вкладе Флоренс Найтингейл см. Марк Бостридж, Флоренс Найтингейл: Женщина и ее легенда (Нью-Йорк: Пингвин, 2009 г.); Линн Макдональд, изд., Собрание сочинений Флоренс Найтингейл (Ватерлоо, ON: Издательство Университета Уилфрида Лорье, 2009-10) и "Флоренс Найтингейл: страстный статистик", Journal of Holistic Nursing 28, no. 1 (март 2010 г.); Хью Смолл, "Спасла ли диаграмма Розы Соловья миллионы жизней?", доклад семинара, Королевское статистическое общество, 7 октября 2010 г.; И. Бернард Коэн, "Флоренс Найтингейл", Scientific American 250, вып. 3 (1984), 128-37, JSTOR, www.jstor.org/stable/24969329 ; Эйлин Магнелло, "Флоренс Найтингейл: викторианская статистика", " Математика в школе " , май 2010 г., и " Статистическое мышление и идеи Флоренс Найтингейл и викторианских политиков", " Радикальная статистика " , выпуск 102 .
   2 . Черновик от Джона Сазерленда (предположительно от имени Флоренс Найтингейл) Уильяму Фарру, март 1861 г.
   3 . Эти цитаты из Соловья есть в Мэрион Даймонд и Мервин Стоун, "Соловей на Кетле", Журнал Королевского статистического общества 1 (1981), 66-79.
   4 . Альберто Каиро, Функциональное искусство (Сан-Франциско: Peachpit Press, 2013).
   5 . Роберт Вентури, Дениз Скотт Браун и Стивен Изенур, Уроки Лас-Вегаса: забытый символизм архитектурной формы (Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1977); см. также Курт Кольштедт, "Уроки Города грехов: архитектура "уток" против "украшенных сараев"", 99% Invisible.org, 26 сентября 2016 г., https://99percentinvisible.org/article/lessons-sin-city -архитектура-утки-против-украшенных-навесов/ ; и Эдвард Тафте, Визуальное отображение количественной информации (Чешир, Коннектикут: Graphics Press, 1983, 2001), 106-21.
   6 . Скотт Бейтман и др., "Полезный хлам? Влияние визуальных украшений на понимание и запоминаемость диаграмм", Материалы 28-й Международной конференции по человеческому фактору в вычислительных системах, CHI, Атланта, 2010 г.
   7 . Линда Родригес МакРобби, "Когда британцы хотели замаскировать свои военные корабли, они заставили их ослеплять", Смитсоновский институт , 7 апреля 2016 г., https://www.smithsonianmag.com/history/when-british-wanted-camouflage-their-warships -они-сделали-их-ослеплением-180958657/ .
   8 . Дэвид МакКэндлесс, Debtris US , Information Is Beautiful, видео, 30 декабря 2010 г., https://www.youtube.com/watch?v=K7Pahd2X-eE .
   9 . Дэвид МакКэндлесс и Стефани Старлинг, The Billion-Pound-O-Gram, Information Is Beautiful, визуализация данных, обновлено в ноябре 2019 г., https://informationisbeautiful.net/visualizations/the-billion-pound-o-gram .
   10 . Брайан Бреттшнайдер, "Уроки публикации поддельной карты", Forbes.com, 23 ноября 2018 г., https://www.forbes.com/sites/brianbrettschneider/2018/11/23/lessons-from-posting-a-fake . -карта/#5138b31959ec .
   11 . Флоренс Найтингейл, "Заметки о здоровье британской армии", в McDonald, The Collected Works of Florence Nightingale , vol. 14, 37.
   12 . См. McDonald, The Collected Works of Florence Nightingale , vol. 14, 551-52.
   13 . Письмо Флоренс Найтингейл Сиднею Герберту от 19 августа 1857 г.
   14 . Альберто Каиро, Как лгут диаграммы (Нью-Йорк: WW Norton, 2019), 47.
   15 . Уильям Кливленд, Элементы графических данных (Монтерей, Калифорния: Уодсворт, 1994); Джин Желязны, Say It with Charts (Нью-Йорк: McGraw-Hill, 1985); Наоми Роббинс, Создание более эффективных графиков (Хобокен, Нью-Джерси: Wiley, 2005).
   16 . Эдвард Тафте, Предвидение информации (Чешир, Коннектикут: Graphics Press, 1990).
   17 . Ларри Бьюкенен, "Идея недели: неравенство и метро Нью-Йорка", The New Yorker , 15 апреля 2013 г., https://www.newyorker.com/news/news-desk/idea-of-the-week-inequality -и-нью-йоркское-метро .
   18 . Саймон Скарр, "Кровавые потери Ирака", South China Morning Post , 17 декабря 2011 г., https://www.scmp.com/infographics/article/1284683/iraqs-bloody-toll .
   19 . Энди Котгрив, "Ложь, наглая ложь и статистика", InfoWorld , 28 июня 2016 г., https://www.infoworld.com/article/3088166/why-how-to-lie-with-statistics-did-us-a -disservice.html .
   20 . Письмо Уильяма Фарра Флоренс Найтингейл от 24 ноября 1863 г., цитируется в книге Джона М. Эйлера, Victorian Social Medicine: The Ideas and Methods of William Farr (London: Johns Hopkins University Press, 1979), 175.
   21 . Музей науки, "Флоренс Найтингейл: первый статистик", 10 декабря 2018 г., https://www.sciencemuseum.org.uk/objects-and-stories/florence-nightingale-pioneer-statistician .
   Правило десятое: сохраняйте непредубежденность
   1 . Леон Фестингер, Генри Рикен и Стэнли Шахтер, Когда пророчество не сбывается (Нью-Йорк: Harper Torchbooks, 1956).
   2 . Уолтер А. Фридман, Гадалки: История первых экономических прогнозистов Америки (Принстон, Нью-Джерси: Princeton University Press, 2013); Сильвия Насар, Grand Pursuit (Лондон: Fourth Estate, 2011).
   3 . Фридман, Гадалки .
   4 . Ирвинг Фишер, Как жить , 21-е изд. (Нью-Йорк: Funk & Wagnalls, 1946).
   5 . Марк Торнтон, Экономика запрета (Солт-Лейк-Сити: University of Utah Press, 1991).
   6 . Эстер Инглисс-Аркелл, "Выиграл ли случай научного проступка Нобелевскую премию по физике?", Gizmodo, 22 апреля 2014 г., https://io9.gizmodo.com/did-a-case-of-scientific-misconduct- выиграть Нобелевскую премию-1565949589 .
   7 . Ричард Фейнман, "Наука культа карго", стенограмма выступления в Калифорнийском технологическом институте, 1974 г., http://calteches.library.caltech.edu/51/2/CargoCult.htm .
   8 . М. Хенрион и Б. Фишхофф, "Оценка неопределенности физических констант", Американский журнал физики , 54 (1986), 791-98, https://doi.org/10.1119/1.14447 .
   9 . Интервью автора с Йонасом Олофссоном, 22 января 2020 г.
   10 . Т. С. Брок и Дж. Л. Баллоун, "Поведенческая восприимчивость к диссонирующей информации", Журнал личности и социальной психологии , 6, вып. 4, пт. 1 (1967), 413-28, https://doi.org/10.1037/h0021225 .
   11 . Барух Фишхофф и Рут Бейт, "Я знал, что это произойдет": воспоминания о вероятностях событий, которые когда-то были в будущем, Organizational Behavior & Human Performance 13, no. 1 (1975), 1-16, https://doi.org/10.1016/0030-5073(75)90002-1 .
   12 . Филип Тетлок, " Экспертное политическое суждение " (Принстон, штат Нью-Джерси: издательство Принстонского университета, 2005 г.); Филип Тетлок и Дэн Гарднер, Суперпрогнозирование: искусство и наука прогнозирования (Нью-Йорк: Crown, 2015), 184.
   13 . Велтон Чанг и др., "Формирование экспертного политического суждения: влияние обучения и практики на точность суждения в турнирах по геополитическому прогнозированию", Суждение и принятие решений 11, Љ. 5 (сентябрь 2016 г.), 509-26.
   14 . Филип Тетлок и Дэн Гарднер, Суперпрогнозирование , 127.
   15 . Сильвия Насар, Grand Pursuit (Лондон: Fourth Estate, 2011); Джон Васик, Путь Кейнса к богатству (Нью-Йорк: McGraw Hill, 2013).
   16 . Энн Эмбертон, "Кейнс и продажа Дега", History Today 46, вып. 1 (январь 1996 г.); Джейсон Цвейг, "Когда Кейнс играл в покупателя произведений искусства", Wall Street Journal , 30 марта 2018 г.; "Любопытная история об экономисте и Сезанне [ sic ] в изгороди", BBC News, 3 мая 2014 г., https://www.bbc.co.uk/news/magazine-27226104 .
   17 . Дэвид Чемберс и Элрой Димсон, "Ретроспективы: Джон Мейнард Кейнс, инвестиционный новатор", Журнал экономических перспектив 27, вып. 3 (2013), 213-28, DOI: 10.1257/jep.27.3.213.
   18 . М. Дойч и Х. Б. Джерард, "Исследование нормативного и информационного социального влияния на индивидуальные суждения", Журнал ненормальной и социальной психологии 51, вып. 3 (1955), 629-36, https://doi.org/10.1037/h0046408 .
   19 . Филип Тетлок, "Вот сильный психологический эффект, который не ослабевает при тщательном изучении репликации", Твиттер, 6 января 2020 г., 10:09, https://twitter.com/PTetlock/status/1214202229156016128 .
   20 . Насар, Большое преследование , 314.
   21 . Фридман, Гадалки .
   Золотое правило: будьте любопытны
   1 . Орсон Уэллс, речь перед студентами Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, 1941 год.
   2 . Онора О'Нил, Лекции Рейта 2002: Вопрос о доверии, Лекция 4: "Доверие и прозрачность", http://downloads.bbc.co.uk/rmhttp/radio4/transcripts/20020427_reith.pdf .
   3 . Дэн М. Кахан и др., "Они увидели протест": когнитивный нелиберализм и различие речи и поведения", 5 февраля 2011 г., рабочий документ проекта культурного познания Љ. 63; Стэнфордское юридическое обозрение 64 (2012 г.); Исследовательский документ по юридическим исследованиям Университета Темпл, нет. 2011-17, доступно по адресу https://ssrn.com/abstract=1755706 .
   4 . Дэн М. Кахан, "Почему умные люди уязвимы для того, чтобы ставить племя выше истины", журнал Scientific American: наблюдения (блог), 3 декабря 2018 г., https://blogs.scientificamerican.com/observations/why-smart-people-are -уязвимое-для-представления-племени-перед-правдой/ ; Брайан Резник, "Может существовать противоядие от политически мотивированных рассуждений. И это удивительно просто", Vox, 7 февраля 2017 г., https://www.vox.com/science-and-health/2017/2/1/14392290/partisan-bias-dan-kahan-curiosity ; Дэн. М. Кахан и др., "Научное любопытство и обработка политической информации", Политическая психология 38 (2017), 179-99, DOI: 10.1111/pops.12396.
   5 . Интервью автора с Дэном Каханом, 24 ноября 2017 г.
   6 . Дж. Каплан, С. Гимбел и С. Харрис, "Нейронные корреляты сохранения политических убеждений перед лицом контрдоказательств", Научные отчеты 6, ст. нет. 39589 (2016 г.), https://doi.org/10.1038/srep39589 .
   7 . Г. Левенштейн, "Психология любопытства: обзор и переосмысление", Психологический бюллетень 116, вып. 1 (1994), 75-98, https://doi.org/10.1037/0033-2909.116.1.75 .
   8 . Л. Розенблит и Ф. Кейл, "Непонятые пределы народной науки: иллюзия глубины объяснения", Cognitive Science 26 (2002), 521-62, DOI: 10.1207/s15516709cog2605_1.
   9 . Филип М. Фернбах и др., "Политический экстремизм поддерживается иллюзией понимания", Psychological Science 24, no. 6 (2013), 939-46, https://doi.org/10.1177/0956797612464058 .
   10 . Стивен Сломан и Филип М. Фернбах, "На просьбу объяснить, мы становимся менее пристрастными", New York Times , 21 октября 2012 г.
   11 . Майкл Ф. Дальстрем, "Рассказывание историй в науке", Труды Национальной академии наук. Соединенных Штатов Америки 111, supp. 4 (2002), 13614-20, DOI: 10.1073/pnas.1320645111.
   12 . Брюс В. Харди и др., "Урок гражданского общества от Стивена Колберта: как Colbert Super PAC научил зрителей финансированию кампании", Mass Communication and Society 17, no. 3 (2014), 329-53, DOI: 10.1080/15205436.2014.891138.
   13 . "Футболка Planet Money " , подкаст Planet Money, специальный выпуск, 11 декабря 2013 г., https://www.npr.org/series/262481306/planet-money-t-shirt-project-series?t=1580750014093 . .
   14 . Экономика: профессия и общественность , семинар, проведенный в Министерстве финансов, Лондон, 5 мая 2017 г.
   15 . "Лекарство от скуки - любопытство. От любопытства нет лекарства", Quote Investigator, обновлено 26 сентября 2016 г., https://quoteinvestigator.com/2015/11/01/cure/ .
   16 . "Почему этот лживый ублюдок лжет мне?" Это мнение любезно предоставлено известным британским репортером Луи Херреном.
   КРЕДИТЫ
   Эпиграфы глав
   1 : Умберто Эко, Serendipities: Language and Lunacy . Лондон: Орион, 1998.
   2 : Империя наносит ответный удар (1980); также известный как "Звездные войны: Эпизод V" ; сценарий Ли Брэкетт и Лоуренс Кэздан.
   3 : Мухаммад Юнус, интервью Стивена Кови, "Стивен Кови берет интервью у основателя Grameen Bank Мухаммада Юнуса", SocialBusinessPedia, последнее обновление 21 ноября 2016 г., http://socialbusinesspedia.com/wiki/details/248 .
   4 : Дуглас Адамс, "Автостопом по галактике" . Лондон: Пан Букс, 1979.
   5 : Терри Пратчетт, Человек-Жнец . Лондон: Виктор Голланц, 1991.
   6 : Алан Мур, Хранители . Нью-Йорк: комиксы DC, 1986.
   7 : Анна Пауэлл-Смит, MissingNumbers.org.
   8 : 2001: Космическая одиссея (1968), сценарий Стэнли Кубрика и Артура Кларка.
   9 : Перевод датского телеинтервью, обсуждавшегося в статье Питера Винтагена Симпсона, "Ханс Рослинг: СМИ нельзя доверять", The Local , 5 сентября 2015 г., https://www.thelocal.se/20150905/ hans-rosling-you-cant-trust-media .
   10 : Майкл Бластленд, личная переписка, 13 мая 2013 г.
   11 : Леон Фестингер, Генри Рикен и Стэнли Шахтер, Когда пророчество не сбывается . Нью-Йорк: Harper Torchbooks, 1956.
   12 : Орсон Уэллс, обращение к студентам Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. 1941.
   А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Х Ч Ш Я
   ИНДЕКС
   Номера страниц в этом указателе относятся к печатной версии этой книги. Предоставленная ссылка приведет вас к началу этой печатной страницы. Возможно, вам придется прокрутить вперед от этого места, чтобы найти соответствующую ссылку на вашем электронном ридере.
   Номера страниц, выделенные курсивом, обозначают изображения и подписи.
   доступность данных, 81 , 132 -34, 179 -80, 183 , 205 -11
   подотчетность, 180 , 181
   Опрос активной жизни, 143
   активно непредубежденные мыслители , 254-55
   нападки ad hominem, 39
   Адамс, Дуглас, 65 лет
   Адаптация (Харфорд), 123
   наркомания, 5 , 222
   административные данные, 148-50 . Смотрите также официальная статистика
   позитивные действия , 33-34
   данные о возрасте
   тенденции детской смертности, 66-67 , 91
   и данные уголовного правосудия, 178
   и определение "дети", 70 n
   и разводимости, 253 n
   и оценка статистических претензий, 133
   и частота инсультов, 98
   и неправильное использование статистических методов , 117-19
   и "затравочное" исследование, 121
   и шкала численных сравнений , 93-94
   и статистика членовредительства, 75
   исследование курения, 4-5
   и подростковая беременность, 55 лет
   области вакцинации, 53-54
   агрессивное поведение, определяющее, 70 -71
   СПИД, 28 лет
   алхимия, 171 , 173-75 , 173 сущ., 179 , 207
   алгоритмы
   аналогия с алхимией, 175
   и потребительские данные , 159-64
   области уголовного правосудия, 176-79
   доверчивость данных, 164-67
   и найденные данные, 149 , 151 , 154
   и Google Flu Trends, 153-57 .
   против человеческого суждения , 167-71
   распознавание образов, 183
   и распространение больших данных , 157-59
   и систематическая предвзятость, 166
   оценки учителей, 163-64
   достоверность , 179-82
   Смотрите также большие данные
   Аллегория веры, ( Вермеер), 29-30
   Союзническая художественная комиссия, 21
   альтернативные санкции , 176-79
   альтиметры , 172-73
   Амазонка, 148 , 175 , 181
   Американская экономическая ассоциация, 186 н .
   Американская статистическая ассоциация, 194
   Андерсон, Крис, 156 лет.
   Ангвин, Джулия, 176 лет.
   анорексия, 75
   антидепрессанты, 126
   антивакцинальные настроения , 53-54
   Яблоко, 175
   Аргентина, 194-95 , 211
   Армейский медицинский совет (Великобритания), 215
   художественные подделки , 19-23 , 29-32 , 42-45
   Аш, Соломон, 135-38 , 141-42 , 260
   поддающиеся оценке решения, 180
   астрология, 124
   Аткинсон, Тони, 83 года
   атомное оружие, 90 , 249 -50
   Аттенборо, Дэвид, 277-78 гг.
   авторитет, почтение , 138-39
   аутизм, 53-54 года
   автоматика, 128
   Число Авогадро, 246
   Бэббидж, Чарльз, 219 лет.
   Бэбкок, Линда, 27 лет
   Бэбсон, Роджер, 263 года.
   эффект обратного удара, 129
   Плохая наука (Голдакр), 2
   рекомендации по залогу, 158 , 169 , 180
   Бакелит, 32
   Банк международных расчетов, 100-101
   Банк Англии, 256 , 258
   Бэннон, Стив, 13 лет
   гистограммы, 228 , 234 , 235
   Барг, Джон, 121 , 122
   барометрическое давление, 172 -73
   Казарменный госпиталь, Скутари (Стамбул), 213-14 , 220 , 225 , 233 , 235
   базовые ставки, 253-54 , 253 н .
   Баттистелла, Аннабель (Фанн Фокс), 185-86 , 212
   осведомленность на поле боя , 58-59
   Баумайстер, Рой, 121 , 122
   Би-би-си, 10 , 276
   поведенческие данные , 69-70
   поведенческая экономика, 25 , 27 , 41 , 96 , 271 . Смотрите также исследование выбора
   Белл, Ванесса, 256-57 гг.
   Бем, Дэрил , 111 , 113-14 , 119-23
   преимущества статистического анализа, 9
   Берти, Гаспаро, 172 года
   Бевакуа, Грасиела, 194-95 , 212
   Бейт, Рут, 248-49 , 251 , 254
   предубеждения
   предвзятая ассимиляция, 35-36
   предвзятость подтверждения, 33
   предвзятость к текущему преступлению, 169
   и мотивированные рассуждения, 27-29 , 32-36 , 38 , 131 , 268
   предвзятость к негативу , 95-99
   связанная с отсутствием ответов, 146-47
   смещение новизны, 95-99 , 113 , 114 , 122
   склонность к оптимизму, 96
   и сила сомнения, 13
   предвзятость публикации, 113-16 , 118-23 , 125-27
   расовая предвзятость в уголовном правосудии , 176-79
   в выборке, 135 -38, 142 -45, 147 -51
   смещение отбора, 2 , 245-46
   ошибка выжившего, 109-10 , 112-13 , 122-26
   систематическая ошибка в алгоритмах, 166
   и ценность статистических знаний, 17
   большие данные
   и аттестация исследователей, 182
   и уголовное правосудие , 176-79
   и чрезмерная доверчивость к данным , 164-67
   и найденные данные, 149 , 151 , 152 , 154
   и Google Flu Trends, 153-57 .
   историческая перспектива , 171-75
   влияние в современном мире, 183
   ограничения и неправильное использование , 159-63 , 170-71
   распространение , 157-59
   оценки учителей, 163-64
   Смотрите также алгоритмы
   Большие данные (Cukier и Mayer-Schönberger), 148 , 157
   Графика "Большая утка", 216-18 , 217 , 229-30
   Большой выпуск, The , 226 n
   "Миллиард фунтов стерлингов, The" (инфографика), 223
   миллиардеры, 78-80 лет
   пьянство, 75
   Бёрд, Шейла, 68 лет
   данные с высоты птичьего полета, 61-64 , 203 , 221 , 265
   БизФит, 108 лет
   Черный лебедь, Талеб, 101
   Бластленд, Майкл, 10 , 68 , 93 года
   блоги, 76
   Блумберг ТВ, 89
   показатели количества тел, 58
   Музей Бойманса, 20
   Бун, Джерард , 19 , 30-31
   о пограничной стене, 93-94
   Борхес, Хорхе Луис, 118 лет
   Бойл, Роберт, 172-75 гг.
   физиология мозга, 270
   Бредиус, Авраам, 19-23 , 29-32 , 35 , 43-45 , 78 , 242 , 262
   Бреттон-Вудская конференция, 262 г.
   Бреттшнайдер, Брайан, 224 года.
   Брекзит, 71 , 277
   Британская армия, 213-14 , 220-21 гг .
   Британское исследование выборов, 145-46 .
   Британский медицинский журнал , 6 , 67
   Британское казначейство, 256-57 гг.
   Офис шерифа округа Броуард, 176
   Браун, Деррен, 115 лет.
   Браун, Зак "Опасность", 108 лет.
   Бьюкенен, Ларри, 229 , 232
   дефицит бюджета, 188 , 192 -93, 195
   Баффет, Уоррен, 259 лет.
   Бюро экономического анализа, 190 , 205
   Бюро статистики труда, 190 , 205 , 212
   прогнозирование бизнес-цикла, 258-59
   деловое письмо , 123-24
   Бутойи , Имельда, 62-63 года
   Каир, Альберто, 227
   Кембридж Аналитика, 158
   Кембриджский университет, 162 . Смотрите также Королевский колледж, Кембридж
   Кэмерон, Дэвид, 146 лет.
   камуфляж , 218-19
   финансирование кампании, 274-75
   Кэмпбелл, Дональд Т., 59 лет
   Сотрудничество Кэмпбелла, 134
   Канада, 196-97 , 209 , 211
   диагностика и исследования рака, 3-6 , 24 , 97 , 241 , 248 , 279
   Капитал в двадцать первом веке (Пикетти), 83
   смертная казнь, 35-36
   Караваджо , Микеланджело, 30-31
   выбросы углерода , 272-73
   Картер, Джимми, 188 лет.
   статистика несчастных случаев, 58 , 231-37 , 234 , 235
   категоризация статистических данных , 68-70
   причинно-следственная связь против корреляции, 15 , 64 , 156-57 , 275
   Бюро переписи, 190 , 205
   данные переписи, 147-48 , 196-99 , 205-6
   Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), 153 , 154 , 155
   Центр доказательной медицины, 128
   аттестация исследователей, 182
   Чалмерс, Иэн, 133 года.
   Чемберс, Дэвид, 259 лет.
   схемы, 215-16 , 218 н, 224 , 227-29 , 232-36 , 232 , 234 , 235 . Смотрите также визуализация данных
   обман, 164
   выборочные данные, 245-46 . Смотрите также критерий отбора
   Чикаго Трибьюн , 170-71 .
   жестокое обращение с детьми и безнадзорность , 170-71
   детские пособия, 142
   безопасность детей , 170-71
   данные о родах, 55
   вакцинация детей, 53 , 99
   Китай, 59-61 , 92
   исследование выбора, 105-8 , 110-14 , 123-24
   Христос в Эммаусе (поддельная картина), 19-22 , 23 , 30-32 , 43
   Христос в доме Марфы и Марии ( Вермеер), 29-30
   Христианство есть зло (брошюра), 248
   курение сигарет, 3-6 , 14-15 , 39 , 52 , 279
   климатология и данные
   и мотивированное рассуждение , 34-35 , 36-39 , 268-70
   и предвзятость новизны в отчетах, 100
   и сила сомнения, 13
   и масштаб новостных сюжетов, 90
   и визуализация данных, 224
   клинические исследования, 57 , 120 , 128 , 139-40 , 180-81 . Смотрите также рандомизированные клинические испытания
   Клиническое и статистическое предсказание (Meehl), 167
   Клинтон, Билл, 188-89 гг.
   Клинтон, Хиллари, 147 лет.
   Эн, 158
   Кокрейн, Арчи, 132-33 гг.
   Кокрановское сотрудничество, 132-34 .
   Кокрановская библиотека, 133-134 .
   кодексы этики, 180
   рефлексивный тест, 41-42
   Кольбер, Стивен, 274-75 , 274 н .
   Отчет Колберта, The , 274-75 , 274 н .
   время в пути , 47-49
   сопоставимость данных
   и прогнозирование, 252 , 254
   и показатели неравенства доходов, 82
   показатели младенческой смертности , 66-67
   и официальная статистика, 189
   и масштаб данных, 93 -95
   ценность изображений, 62-63
   и визуализация данных, 221-23 , 228 , 230-31 , 235
   COMPAS (профилирование исправительных преступников для альтернативных санкций), 176-79 .
   сложный выбор , 105-8
   составные меры, 91-92
   конфиденциальность, 208
   предвзятость подтверждения, 33
   соответствие , 135-38
   Бюджетное управление Конгресса (CBO), 186-89 , 199 , 204 , 212
   Консервативная партия (Великобритания), 146-47 .
   потребительские данные , 159-64 , 175-76
   данные бесконтактных платежей, 49
   контекст данных, 88 . Смотрите также взгляд на статистические данные
   сходимость оценок, 246
   пересчет единиц, 165 н
   Корбетт-Дэвис, Сэм, 177 лет.
   Корбин, Джереми, 14 лет
   пандемия коронавируса (COVID-19)
   и предубеждения в журналистике, 99 , 102
   и оценка статистических требований, 26 , 29 , 68 , 68 n
   и экспоненциальный рост, 41 n
   гендерное неравенство, 140
   и Соловьиная больница, 213
   и санитарно-гигиенических норм, 226 н .
   и систематическая ошибка отбора в данных , 109-10
   статистические вызовы, 6 -11, 120 н .
   и тенденции вакцинации, 99
   корреляция против причинно-следственной связи, 15 , 64 , 156-57 , 275
   коррупция , 59 , 209-10
   анализ затрат и результатов, 198 , 199
   Котгрив, Энди, 232 года.
   COVID-19. Видеть пандемия коронавируса (COVID-19 )
   Каупертуэйт , Джон, 200-201, 203 , 204 .
   Кроуфорд, Кейт, 150 лет.
   достоверность данных, 192 , 195
   Credit Suisse, 80 , 80 n
   достоверность данных, 164-67
   Криадо Перес, Кэролайн, 139 лет
   преступность и уголовное правосудие
   и альтернативные санкции , 176-79
   и рекомендации по залогу, 158 , 169 , 180
   смертная казнь, 35-36
   система КОМПАС, 176-79
   и человеческое суждение против алгоритмов , 168-71
   и проблемы с отсутствующими данными, 143
   и данные об уровне убийств, 55 , 87 -89, 88 n
   Обзор преступности в Англии и Уэльсе, 143
   Крымская война, 213-14 , 220 , 226 , 233-37 гг .
   Кадди, Эми, 121 , 122
   Кьюкер, Кеннет, 157 лет.
   культурные влияния, 37 , 136-37 , 201
   любопытство, 265 -79, 276 н .
   валютные спекуляции , 255 , 257-58
   предвзятость к текущему преступлению, 169
   проклятие знания , 71-72
   киберпространство, 149
   цинизм и скептицизм в отношении статистики, 8-10 , 13 , 14 , 266
   Ежедневная почта , 133
   темные данные, 146
   практики записи данных , 66-67
   ослепляющий камуфляж, 218-19
   Де Мейер, Крис, 38-39 лет
   Де Ваархейд , 44 года
   смертная казнь, 35-36
   коэффициенты смертности, 214-15 , 236 . Смотрите также статистика несчастных случаев
   долг
   и производные рынки, 100
   и прогнозирование неудач , 261-62
   и экономическое управление Кейнса, 255
   и показатели чистого богатства, 79
   и официальная статистика , 192-95
   и анекдот о Трампе, 79 н.
   бесполезные сравнения, 95 н.
   и ценность статистических данных, 10
   визуализация данных, 222-23
   Debtris (инфографика), 222-23 , 235
   определение терминов, 87-88
   Дега, Эдгар, 256 лет.
   Демократическая партия, 34 , 269 , 270
   демографические данные, 198
   отрицание, 25 , 28 , 36 , 38-39 , 40
   Декарт, Рене, 172 года.
   Дойч, Мортон, 260
   разработка , 142-43
   диабет, 56
   Дилнот, Эндрю, 10 , 93 года
   Димсон, Элрой, 259 лет.
   меры расстояния, 94
   уровень разводимости, 96-97, 253-54 , 253 н .
   Добелли, Рольф, 101 год
   Долл, Ричард, 3-6 , 12 , 15 , 225 , 279
   Доллар -стрит, 62-64
   домашнее насилие, 143
   двойные стандарты, 40
   сомнение, взращивание, 12-14 , 15 , 35-36 , 40 , 46 . Смотрите также цинизм и скептицизм в отношении статистики
   Промышленный индекс Доу-Джонса, 243
   Супермаркет Дрегера, 106
   Дрессель, Юлия, 178 лет
   лекарства и испытания лекарств , 61 , 126 , 129-30 , 139-40
   Дюбуа, WEB, 206
   Дахигг, Чарльз, 159 , 161-62 , 163
   Эко, Умберто, 1
   экономические данные и статистика
   и дефицит бюджета, 188 , 192 -93, 195
   прогнозирование бизнес-циклов, 258-59
   и эксперимент по выбору, 106
   данные долга, 10 , 79 , 79 н, 95 н, 100 , 192 -95, 222 -23, 255 , 261 -62
   и прогнозирование, 250
   и греческий долговой кризис, 192-95 , 211
   данные о валовом внутреннем продукте, 94
   меры роста, 200-201
   показатели дохода, 141
   статистика труда, 11 , 68-69 , 141 , 189 н, 207 , 218 н
   и взгляд на данные , 59-62
   и бедность , 59-60 , 79 , 91 , 98 , 99-100
   богатство и неравенство доходов , 62-64 , 76-84 , 85 , 229-31
   Экономист, The , 89
   уровни образования , 34-35 , 38 , 163-64
   Эдвардс, Кари, 12-13 , 33 года
   выборы , 55 , 144-47 , 164-65
   Эллиотт, Эндрю, 94 года.
   ELSTAT (Греческое статистическое агентство), 192-93 , 195 .
   эмоциональные реакции на данные
   когнитивное отражение, 38-42
   и любопытство, 265
   и визуализации данных, 225 , 232 , 237
   и отрицание, 25 , 28 , 36 , 38-39 , 40
   и ошибки в суждениях, 78
   и недостатки Фишера, 242
   влияние экспертизы, 32-36
   и интерпретация статистики , 22-27
   манипулирование эмоциями , 19-23 , 29-32 , 42-46
   и мотивированные рассуждения, 27-29 , 32-36 , 38 , 131 , 268
   непредубежденность , 248-49
   личный опыт, 48-49
   и самообман , 23-27 , 262-63
   и социальные последствия убеждений , 36-38
   Империя наносит ответный удар, The (фильм), 19
   данные о занятости/безработице, 11 , 68-69 , 189 n, 207 , 218 n
   Управление энергетической информации, 190 , 205
   Англия, 67 лет . Смотрите также Соединенное Королевство
   Предвидение информации (Tufte), 229
   эпидемиологии, 8 , 29 , 120 н.
   Эквивалент, 176
   препараты для лечения эректильной дисфункции, 140
   эзотерические знания, 175
   оценка, 49 . Смотрите также прогнозирование
   данные об этнической принадлежности, 150
   евгеника, 241
   Европейская комиссия, 192
   Европейский Союз, 192 , 193 , 277
   Евростат, 192 , 193-94 , 212
   эволюция, 38
   экспериментальный метод, 173
   Экспертное политическое суждение (Тетлок), 250
   экспертиза
   и прогнозирование неудач , 249-53
   и мотивированные рассуждения, 32-36 , 268
   и политическая поляризация , 272-73
   и самообман , 262-63
   экспоненциальный рост, 41 н
   Фейсбук, 26 , 56 , 132 н, 150 , 158 , 175 , 180 , 182 , 224
   очные опросы , 145-46
   Фактологичность (Рённлунд, Рослинг и Рослинг), 96
   фейковые новости, 13-14 , 41 , 44
   ложные срабатывания, 161
   Фарид, Хани, 178 лет
   Фарр, Мэри, 226 лет
   Фарр, Уильям, 214 , 214 н , 221 , 226 , 233-34
   быстрая статистика, 56 , 57 , 60-61 , 63-64
   Федеральное бюро расследований (ФБР), 72 н .
   Федеральная резервная система, 186 н, 190
   "Чувствуя будущее" (Бем) , 111-12
   Феллер, Ави, 177 лет
   Фернандес де Киршнер, Кристина, 194 года.
   Фернбах, Филипп, 272 года
   Фестингер, Леон, 239 лет
   Фейнман, Ричард, 245 лет.
   Соотношение 50/10, 82 , 91
   фильтрация информации, 247
   финансовые пузыри , 243-44
   финансовые кризисы, 71 , 83-84 , 124 , 192-95 , 211 . Смотрите также Великая депрессия
   материальное поощрение, 27-28 , 28 н
   финансовые рынки, 255
   финансовая отчетность, 89 , 100-101
   Financial Times , 89 , 100 , 101 , 138-39 , 142 , 196 , 214 п .
   Финляндия, 66 , 92
   Первая мировая война, 255-56 гг.
   Фишофф, Барух, 248-49 , 251 , 254
   Фишер, Ирвинг , 239-44 , 249 , 252 , 255 , 257-58 , 259-63
   501(с)(4) группы, 275
   фиксированный налог, 272-73
   Флетчер, Харви, 245 лет.
   находки по счастливой случайности, 118 , 122
   фолиевая кислота, 159
   продовольственная безопасность, 63
   прогнозирование
   и базовые ставки, 253-54 , 253 н .
   прогнозирование бизнес-цикла, 258-59
   прогнозы выборов, 164-65
   Сравнение Фишера и Кейнса, 258-63 .
   и нерепрезентативные выборки , 144-47
   и выборочная память , 248-51
   суперпрогнозисты , 252-55
   подделки , 19-23 , 29-32 , 42-45
   найденные данные, 149 , 151 , 152 , 154
   Форсквер, 150
   Фокс, Фанн (Аннабель Баттистелла), 185-86 , 212
   фрекинг, 268
   Фрэнк, Энн, 43 года
   Франклин, Бенджамин, 32 года
   Фредерик, Шейн, 41-42 года
   свобода слова, 196
   Фридман, Милтон, 200 , 204
   Фриш, Рагнар, 239 лет
   Фрай , Ханна, 160 , 167-68
   Фуэнтес, Рикардо, 76 лет
   Полный факт, 143
   Фунг, Кайзер, 161-62 гг .
   Галилео Галилей, 16 лет
   Гэллап, Джордж, 144 года, 145 лет
   Опросы Гэллапа, 34
   Галтунг, Йохан, 89 лет
   азартные игры, 262
   Гапминдер, 62 года
   сад расходящихся дорожек, 118 , 121-22 , 127
   газовое право, 172
   Гельман Андрей, 118 , 127 , 171
   гендерные вопросы, 75 , 138-42 , 150 , 152
   геополитика , 7 , 249-52
   Георгиу, Андреас, 192-95 , 212
   Джерард, Гарольд, 260 лет
   микробная теория, 225
   Коэффициент Джини, 83 n, 92-93
   Девушка с жемчужной сережкой (Вермеер), 21 год
   глобальное развитие, 62
   мировой финансовый кризис (2009 г.), 193
   Глобальный отчет о благосостоянии , 80 , 80 с.
   Гоэл, Шарад, 177
   Голдакр, Бен, 2 , 123 , 128
   Голдин, Ребекка, 70 лет
   Голдман Сакс, 193 года
   Гольдштейн, Джейкоб, 115 лет.
   Проект "Здравый смысл", 252
   Гудхарт, Чарльз, 59 лет
   Гугл, 175 , 182
   Google Flu Trends, 153-57 , 165 .
   Горбачев Михаил, 250 лет
   Геринг, Герман, 22 , 44 года
   Гулд, Стивен Джей, 24 года
   Гоув, Майкл, 277 н .
   Грант, Дункан, 257 лет.
   графика. Видеть инфографика ; визуализация данных
   Великая депрессия, 243 , 261
   Большой скачок вперед, 202
   Греческий долговой кризис, 192-95 , 211 гг.
   Министерство финансов Греции, 193
   Греческий прокурор по экономическим преступлениям, 193 года.
   Гринпис, 42
   Грайфенедер, Райнер, 107 лет
   показатели валового внутреннего продукта, 94
   валовые и чистые показатели, 222
   Гуандун, Китай, 60 лет
   Хранитель , 67 , 74 , 77 , 101
   управление оружием, 33-34 , 268
   огнестрельные смерти, 72-74, 72 н .
   Архив огнестрельного насилия, 72 н.
   привычки, способствующие статистическому анализу, 25
   Хэнд, Дэвид, 146 лет
   HARKing (выдвижение гипотез после известных результатов), 118
   Харпер, Шон, 196-97 лет.
   Хокинг, Стивен, 277-78 гг.
   Хайек, Фридрих, 59 лет
   Азар, Маргарет, 240 лет.
   заголовки, 229
   здоровье и медицинские данные
   и клинические испытания, 4 n, 53 , 61 , 125-26 , 129-30 , 133 , 139-40 , 180
   и корреляция против причинно-следственной связи , 14-15
   эмоций на интерпретацию данных, 24-27
   и эпидемиологии, 8 , 29 , 120 н.
   и Фишер, 240-41 гг.
   и огнестрельные смерти, 72-74, 72 н .
   Данные о ВИЧ/СПИДе, 36
   информированное согласие, 181
   медицинские записи , 220-21
   и мотивированное рассуждение , 28-29
   к оптимизму, 96-98
   предвзятость публикации, 125-26
   и пропаганда санитарии, 225-26 , 233-37 .
   и масштаб новостных сообщений, 91
   и исследование курения, 3-6 , 96 , 100 , 248 , 279
   и доверие к статистике , 52-53
   и прививки, 53-54 , 99
   и военные потери, 231-37 , 234 , 235
   реформа здравоохранения, 188-89
   сердечные приступы, 6
   хедж-фонды, 255 , 257
   данные распределения высоты, 93 , 228
   Привет, мир ( Фрай), 160 , 167-68
   Герберт, Сидней, 220 , 227 , 236
   вирус герпеса, 25
   Хилл, Остин Брэдфорд, 3-6 , 4 н, 12 , 15 , 225 , 279
   Автостопом по Галактике, The (Адамс), 65
   Гитлер, Адольф, 4 , 42-43 , 201
   Данные о ВИЧ/СПИДе, 36
   Холмс, Найджел, 217 лет.
   Холокост, 43
   убийства, 55 , 72-73 , 87-89, 88 н .
   Гонконг, 60 , 200-201 , 203
   Конногвардейская, 215
   парадигма острого соуса, 70
   Палата общин, 146
   Комитет по путям и средствам Палаты представителей, 186
   доходы домохозяйств, 141 Как лгут графики (Каир), 227
 Ваша оценка:

Связаться с программистом сайта.

Новые книги авторов СИ, вышедшие из печати:
О.Болдырева "Крадуш. Чужие души" М.Николаев "Вторжение на Землю"

Как попасть в этoт список

Кожевенное мастерство | Сайт "Художники" | Доска об'явлений "Книги"