Кажется, что определить причину и следствие очень просто. С детства мы знаем: дернешь за веревочку — дверца и откроется. Но по мере усложнения системы, увеличения числа переменных в ней становится неясным — какая из них производит эффект, а какая стала его результатом.
Ярким примером могут служить глобальные климатические изменения. Здесь нужно учитывать очень много параметров: температуру и давление воздуха, скорость и глубину океанических течений и даже изменение вращения Земли со временем. И чем дальше — тем менее понятно: вечная мерзлота тает из-за парникового эффекта или выделяемый ею метан нагревает планету?
На помощь ученым пришла теория информации. На ее основе группа исследователей из Массачусетского технологического института во главе с доцентом кафедры аэронавтики и астронавтики Адрианом Лозано-Дюраном разработала метод, пригодный для определения причинности даже в таких сложных системах. Статья о нем опубликована в журнале Nature Communications.
Новый математический инструмент может вычленить вклады, которые каждая переменная в системе вносит в измеряемый эффект — как по отдельности, так и, что важнее, в сочетании.
Изначально он разрабатывался для аэрокосмических применений, но получился универсальным и может быть использован где угодно: от поиска причин падения фондового рынка в 2008 году до оценки различных факторов риска развития сердечной недостаточности, от влияния загрязнения океана на популяцию определенных видов рыб до того, какие механические свойства ответственны за разрушение материала.
Самое главное, что новый метод позволяет избежать неправильной идентификации причинно-следственных связей, потому что он выходит за рамки простой количественной оценки эффекта, производимого каждой переменной, и определяет также избыточную и синергетическую причинность.
Избыточная причинность возникает, когда несколько факторов производят измеряемый эффект, но не каждый из них необходим для его достижения. Например, студент может получить хорошую оценку, потому что он очень умный или потому что он трудолюбивый. Каждая из переменных повышает успеваемость, но достаточно только одной — обе уже избыточны. Синергическая причинность, наоборот, включает в себя несколько переменных, которые должны работать вместе — иначе эффект не будет получен. Например, гипертоникам прописывают несколько антигипертензивных препаратов, потому что каждый из них по отдельности давление не снижает.
Метод синергической-уникально-избыточной декомпозиции причинности (SURD) проверили на 16 сценариях с известными решениями, в которых определение причинно-следственной связи вызывает затруднения.
«Наш метод дал осмысленный ответ во всех этих случаях. Другие методы смешивают причинно-следственные связи, которые смешивать не следует, и иногда путаются — например, дают ложноположительный результат, определяя причинно-следственную связь, которой на самом деле нет», — поделился Гонсало Арранц, один из авторов работы.
Квантовая теория перевернула наши представления о причинах и следствиях
Глобальное потепление и аномальные морозы: если планета теплеет, то почему нам холодно?