Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению

К сожалению, в статистике это здравое наблюдение стало фетишем. Оно сообщает нам, что корреляция не означает причинно-следственную связь, но не говорит нам, что такое эта причинно-следственная связь. Попытки найти раздел «Причина» в учебниках по статистике обречены на неудачу. Студентом не разрешается говорить, что X причина Y, – только что X и Y «связаны» или «ассоциируются».

Из-за этого запрета математические инструменты для работы с вопросами причинности были признаны излишними, и статистика сосредоточилась исключительно на обобщении данных, а не на их интерпретации. Блестящим исключением стал путевой анализ, изобретенный генетиком Сьюаллом Райтом в 1920-е годы – прямой предок методов, которые мы рассмотрим в этой книге. Однако путевой анализ не получил должной оценки в статистике и сопряженных сообществах и десятилетиями пребывал в состоянии эмбриона. То, что должно было стать первым шагом по направлению к причинному анализу, оставалось единственным шагом до 1980-х годов. Остальная статистика, а также многие дисциплины, которые на нее ориентировались, так и жили в эпоху этого «сухого закона», ошибочно полагая, что ответы на все научные вопросы кроются в данных и должны быть открыты с помощью умных способов их интерпретировать.

Эта ориентация на данные до сих пор преследует нас. Мы живем в эпоху, когда большие данные считаются потенциальным решением для всех проблем. Курсы по теории и методам анализа данных в изобилии преподаются в наших университетах, а компании, участвующие в «экономике данных», готовы платить хорошие деньги специалистам в этих вопросах. Но я надеюсь убедить вас этой книгой, что данные – вещь крайне тупая. Они могут рассказать вам, что люди, которые приняли лекарство, восстановились быстрее, чем те, кто его не принимал, но не могут рассказать почему. Может, те, кто принял лекарство, сделали так, поскольку были в состоянии позволить это себе, но восстановились бы столь же быстро и без него.

Снова и снова в науке и бизнесе мы наблюдаем ситуации, в которых одних данных недостаточно. Большинство энтузиастов, работающих со значительными массивами данных, осознавая порой эти ограничения, продолжают ориентироваться на искусственный интеллект, обрабатывающий данные, как будто альтернатива все еще под запретом.

Как я говорил выше, за последние 30 лет ситуация радикально изменилась. Сегодня, благодаря тщательно созданным причинным моделям, современные ученые могут обратиться к проблемам, которые когда-то сочли бы нерешаемыми или даже не подходящими для научного изучения. Например, всего 100 лет назад вопрос о том, вредит ли здоровью курение сигарет, был бы признан ненаучным. Одно упоминание слов «причина» и «следствие» вызвало бы лавину возражений в любом авторитетном журнале о статистике.

Еще 20 лет назад задать статистику вопрос вроде «Это аспирин помог мне от головной боли?» было все равно, что спросить, верит ли он в магию вуду. Как выразился мой почтенный коллега, это была бы «скорее тема для светской беседы, а не научный запрос». Но сегодня эпидемиологи, обществоведы, специалисты по компьютерным наукам и, по крайней мере, некоторые просвещенные экономисты и статистики регулярно ставят такие вопросы и отвечают на них с математической точностью. Для меня эти перемены равнозначны революции. Я осмеливаюсь называть их Революцией Причинности, научной встряской, которая позволяет принимать, а не отрицать наш врожденный когнитивный дар понимать причины и следствия.

Революция Причинности произошла не в вакууме; за ней стоит математический секрет, который лучше всего можно описать как численные методы причинности; они отвечают на самые сложные вопросы, когда-либо заданные о причинно-следственных отношениях. Я открываю эти методы с большим волнением – не только потому, что бурная история их появления весьма интригует, но и в большей степени потому, что, по моим ожиданием, в будущем их потенциал раскроют, опередив самые смелые мечты, и… вероятно, это сделает один из читателей настоящей книги.

Вычислительные методы причинности включают два языка: диаграммы причинности, которые выражают то, что мы знаем, и символический язык, напоминающий алгебру, который выражает то, что мы хотим узнать. Диаграммы причинности – простые рисунки из точек со стрелками, которые обобщают существующее научное знание. Точки символизируют интересующие нас факторы под названием «переменные», а стрелки – известные или подразумеваемые причинные отношения между ними, означающие, к каким переменным «прислушивается» та или иная переменная. Такие диаграммы невероятно легко рисовать, понимать и использовать, и читатели обнаружат их в изобилии на страницах этой книги. Если вы сможете найти дорогу по карте улиц с односторонним движением, то поймете диаграммы причинности и ответите на вопросы, относящиеся к тому же типу, что и заданные в начале этого вступления.