“Детектив данных” (The Data Detective) – краткий обзор книги
«Детектив данных» сделает вас умнее, показав, как понять статистику достаточно хорошо, чтобы увидеть, как она, а также убеждения и когнитивные предубеждения, которые она может вызвать, оказывают такое огромное влияние на вашу жизнь, к лучшему или к худшему, и как отделить факты от вымысла.
Вы когда-нибудь слышали, что детей рожают аисты? Статистика подтверждает, что это действительно так: В странах с большим количеством аистов рождается больше детей, чем в странах с меньшим количеством аистов.
Конечно, на самом деле это неправда. Но это показывает, как легко представить статистику, чтобы убедить людей в том, что это неправда. Неудивительно, что люди так осторожны, когда слышат, как разбрасываются статистикой.
В книге «Детектив данных: Ten Easy Rules to Make Sense of Statistics, экономист Тим Харфорд даёт практическое руководство о том, как отсечь полуправду и по-настоящему понять статистику, с которой мы сталкиваемся. Его десять правил таковы:
- Исследуйте свои чувства
- Обдумывайте свой личный опыт
- Избегайте преждевременных перечислений
- Отойдите и насладитесь видом
- Узнайте историю
- Спросите, кто пропал
- Требуйте прозрачности, когда компьютер говорит «нет»
- Не принимайте статистический фундамент на веру
- Помните, что дезинформация тоже может быть красивой
- Держите ум открытым
Вот 3 конкретных урока, которые я извлёк из этих правил:
- Обращайте внимание на свою эмоциональную реакцию и узнайте, когда лучше довериться статистике или собственному опыту.
- Выясните, что измеряет статистика, и найдите контекст, чтобы понять ее.
- Статистические данные не всегда применимы к каждому человеку из-за проблем с выборкой.
Держу пари, что за следующие 4 минуты вы узнаете что-то новое о статистике! Поехали!
Следите за статистическими данными, которые вызывают сильные эмоции, и узнайте, когда следует доверять собственному опыту или статистике.
Статистика обманывает нас, когда она возбуждает наши эмоции . Например, данные политических опросов могут легко заставить нашу кровь закипеть. Когда мы эмоциональны и информация не согласуется с нашими существующими убеждениями, мы склонны игнорировать ее. Когда же она вписывается в нашу картину, нам нравится использовать ее в качестве доказательства. Даже эксперты не застрахованы от этого.
На самом деле эксперты ещё менее склонны менять свои убеждения, даже если они сталкиваются с противоречием . Легко понять, почему: Они стремятся избежать противоречивых доказательств и хотят усилить свои собственные аргументы .
Как же нам избежать этого? Во-первых, обратите внимание на то, какие чувства вызывает у вас статистическое утверждение. Вы обрадовались, расстроились или отрицаете? Отметив свои эмоции, остановитесь и подумайте, не напрягаетесь ли вы, чтобы прийти к определённому выводу. Это поможет вам мыслить более ясно.
Однако бывают случаи, когда личный опыт может проинформировать нас лучше, чем статистика. Когда речь идёт о состоянии здоровья, статистика обычно выигрывает, потому что общие данные показывают более точную картину, чем ваш собственный опыт.
С другой стороны, статистика может быть искажена в определённых ситуациях, например при оценке работы. Люди чаще всего искажают данные или манипулируют ими, когда на кону стоят деньги или карьерные возможности. В этом случае предпочтительнее оценивать работу в каждом конкретном случае.
Размышления о том, что на самом деле измеряет статистика, и поиск контекста могут помочь нам лучше понять информацию.
В 2010-х годах Великобритания, похоже, переживала кризис младенческой смертности. Более того, уровень смертности сильно варьировался в зависимости от места проживания. Оказалось, что причина такого разброса в том, что в разных регионах по-разному определяли понятие «ранняя смерть». В одних местах ребёнок, родившийся на 22 или 23 неделе, считался выкидышем, а в других – живорождением с последующей ранней смертью.
Это показывает, как важно выяснить, что на самом деле измеряет статистика. Загляните глубже, чтобы понять, что именно или кто именно подсчитывается, потому что это может иметь огромное значение для статистики.
Подобные мутные определения дают людям возможность искажать факты, часто для поддержки политической точки зрения. Вот почему важно выяснить, какие определения содержатся в том или ином утверждении, прежде чем соглашаться с ним или спорить против него.
Например, в статье 2018 года в лондонских газетах утверждалось, что в Лондоне сейчас больше убийств, чем в Нью-Йорке. Формально это утверждение было правдой. Но если вы посмотрите на статистику убийств в обоих городах за прошлые годы, то увидите, что уровень убийств в обоих городах значительно снизился за эти годы, а Нью-Йорк начинал с гораздо более высокого уровня, который продолжает снижаться.
Кроме того, все это не означает, что Лондон – город, кишащий преступностью и бандами. Оба города сейчас безопаснее, чем когда-либо! К сожалению, в новостях часто приоритет отдаётся сегодняшнему дню, а не общей картине.
Статистические данные не могут быть одинаково применимы ко всем.
Вы когда-нибудь чувствовали, что на вас давят, чтобы вы были похожи на окружающих вас людей? Почти все мы в той или иной степени это делаем. В одном из исследований психолог Соломон Аш показал испытуемым два изображения трёх линий разной длины. Одна из линий была контрольной, и участникам нужно было просто сказать, какая из двух других линий имеет ту же длину, что и контрольная.
Но загвоздка заключалась в том, что испытуемые были неосознанно окружены людьми, которым было сказано выбрать неправильную линию. Испытуемые выбирали неправильную линию, чтобы соответствовать своим сверстникам значительную часть времени. Это было увлекательное и интригующее исследование, но есть одна проблема, которая делает его неприменимым к людям в целом: в нем участвовали только белые студенты колледжа.
Все больше и больше психологов осознают эту проблему. За прошедшие годы исследователи повторили эксперимент Аша и обнаружили схожие результаты. Однако они обнаружили и различия, например то, что женщины конформировались чаще, чем мужчины.
Опрос имеет особую проблему с предвзятостью выборки. Дело в том, что некоторые типы людей с большей вероятностью ответят на опрос, чем другие. Другая проблема заключается в том, откуда берутся данные для опроса. Например, если вы используете в качестве данных Twitter, у вас может быть избыток мнений среди молодых людей студенческого возраста.
Вот почему важно, когда вы сталкиваетесь с данными, задаться вопросом: кого можно было упустить в этой выборке? Постарайтесь найти ответ, потому что вы можете просто обнаружить слепое пятно в выборке.
Статистика – это так круто! «Детектив данных» – одна из самых важных книг на эту тему, потому что люди так злоупотребляют ею. Я думаю, что статистика может принести много пользы, если мы просто научимся быть любопытными в отношении данных, на которые мы обращаем внимание и которым верим.
Кому бы я порекомендовал книгу «Детектива данных»?
41-летнему всезнайке, который хочет стать более самосознательным, 22-летнему парню, который любит учиться, и всем, кто думает, что может доверять каждой статистике, которую слышит.
“Конец стресса” (The End Of Stress) – краткий обзор книги
“План принятия решений” (The Decision-Making Blueprint) – краткий обзор книги
“Рассвет всего” (The Dawn of Everything) – краткий обзор книги
“Темная сеть” (The Dark Net) – краткий обзор книги
“Ежедневный стоик” (The Daily Stoic) – краткий обзор книги