Вероятность принятия сомнительных утверждений за истину возрастает, если они подкреплены статистическими данными, диаграммами, графиками и научно звучащими терминами. Чтобы избежать подобных манипуляций, необходимо различать нелепость и осознавать её суть.
Современный мир фактически перенесен в цифровую среду — все оценено, рассчитано, изучено и проанализировано. Интернет-компании отслеживают нашу активность в сети, используя алгоритмы для прогнозирования наших покупок.
Смартфоны подсчитывают количество наших шагов, измеряют длительность разговоров и фиксируют наше перемещение в течение дня. «Умные устройства» мониторят нашу активность, обладая информацией о нашем распорядке дня.
Имплантируемые медицинские девайсы постоянно передают информацию о состоянии пациентов и в режиме реального времени отслеживают опасные симптомы. В процессе технического обслуживания автомобили передают информацию о своей производительности и нашем стиле вождения.
Большое количество датчиков и камер, размещенных в городских районах, контролируют все, начиная от движения транспорта до качества воздуха, и даже могут определить личности прохожих.
Компании больше не нуждаются в трате ресурсов на исследования и опросы для сбора информации о предпочтениях потребителей — они просто позволяют людям прийти к ним самим и затем регистрируют всю информацию о действиях клиентов.
Мы слишком сильно верим числам
Данные могут помочь нам осознать мир, опираясь на объективные факты, однако их объективность может быть заблуждением. Как говорится в одном старом анекдоте:
Математик, инженер и бухгалтер идут на собеседование. Им предлагают решить математическую задачу: два плюс два. Математик не задумываясь пишет «четыре», инженер указывает «примерно четыре», а бухгалтер спрашивает у интервьюера: «Какой ответ вы хотите видеть?».
Слова, безусловно, создаются человеческим умом, но что насчет чисел? Они кажутся данностью природы. Мы осознаем субъективность слов, их использование для уклонения от правды, слова отражают интуицию, эмоции, страсти. Напротив, числа кажутся независимыми от того, кто их использует.
Доверие к числам поразительно высоко. Скептики говорят, что они «хотят видеть данные», требуют предоставить «исходные данные» или утверждают, что «показатели должны говорить сами за себя». Нас уверяют, что «данные не лгут».
Но такой взгляд может быть рискованным — даже верные числа могут использоваться для создания иллюзий. Чтобы числа были понятны, их необходимо представить в нужном контексте и предоставить так, чтобы обеспечивать честное сравнение.
Откуда происходят числа в статистике?
Некоторые величины можно определить точно с помощью простого подсчета или измерения. Например, в США насчитывается 50 штатов, а количество простых чисел, не превышающих 100, составляет 25, в небоскребе Эмпайр-стейт насчитывается 102 этажа, в одном метре содержится 100 сантиметров, неделя состоит из 7 дней.
Точный подсчет в таких случаях прост и требует лишь соответствующих знаний и умений. Однако не всегда возможно добиться точности при определении различных характеристик и параметров.
Получение точной информации может быть сложным процессом. В некоторых случаях, чтобы получить точные данные, нужно произвести расчеты или измерения высокой сложности. Также возможны ошибки в расчетах, измерениях и определении самих параметров: например, мы не можем точно определить количество звезд в нашей наблюдаемой Вселенной и получить результат в триллионах триллионов.
Часто для получения оценки параметров прибегают к приблизительным методам. Например, чтобы определить средний рост взрослых мужчин в Нидерландах, исследователи не измеряли рост каждого мужчины в стране и не брали среднее значение — вместо этого они использовали случайную выборку местных мужчин, измерили их рост и экстраполировали результаты на всю популяцию.
Однако при таких подходах могут возникнуть ошибки. Например, если исследователи будут измерять рост только баскетболистов, то выборка окажется не репрезентативной для всего населения, а результаты будут смещенными. Большинство ошибок такого рода не столь очевидны и могут привести к неточным выводам.
Политики используют статистические трюки, чтобы убедить людей в преимуществах своих предложений, даже если эти предложения не будут выгодны для большинства населения. Например, предложение о налоговом вычете, который экономит сотни тысяч долларов для 1% самых богатых граждан, но не облегчает налоговое бремя для всех остальных.
В таких случаях политики могут использовать средний налоговый вычет, чтобы заявить о средней экономии в 4000$ для семей. Однако медианный доход будет гораздо более полезным показателем для большинства людей.
Если невозможно непосредственно измерить интересующий нас показатель, мы опираемся на косвенные методы. Например, полицейский радар использует доплеровский сдвиг радиоволн для определения скорости автомобиля, а не прямого измерения расстояния и времени.
Это может привести к ошибкам, так что радары должны регулярно калиброваться. Знание таких деталей может быть полезно, если водители столкнутся с ситуацией, когда полиция планирует его оштрафовать за превышение, зафиксированное неоткалиброванным радаром.
Числа и статистика могут вводить в заблуждение или использоваться некорректно. Существует несколько причин ошибочности многих подсчетов и статистик:
- ошибки в вычислениях. Люди могут совершать ошибки при подсчёте или анализе данных. Неверные формулы, опечатки или неправильное использование инструментов могут привести к некорректным результатам.
- нерепрезентативная выборка. Если выборка слишком маленькая или смещена, она не сможет адекватно отразить всю группу, может привести к неверным выводам и искажению данных.
- некорректные методики. Методы, используемые для получения чисел из других данных, также могут быть некорректными или неприменимыми для данной ситуации. Важно убедиться, что используемые методы исследования действительно подходят для решаемой проблемы.
- полная выдумка. К сожалению, числа можно придумать или сфабриковать для поддержания определенного утверждения или аргумента (привет, 146%). В таких случаях критическое мышление и проверка источников крайне важны.
ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на мой YouTube канал!
Ставьте ПАЛЕЦ ВВЕРХ и ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на Дзен канал.
Читайте также:
✅ Как наши инженеры обманули новейший американский компьютер IBM в 90-х
✅ 5 загадок Мирового океана, над которыми безуспешно бьются ученые всего мира
✅ 10 самых суровых тюрем за всю российскую историю