Фактологичность. Десять причин наших заблуждений о мире — и почему все не так плохо, как кажется

Менее 35 процентов девочек оканчивает начальную школу лишь в трех странах. Но показатель для всех трех стран весьма неточен, а данные устарели: Афганистан — 15 процентов (1993 год), Южный Судан — 18 процентов (2011 год), Чад — 30 процентов (2011 год). Еще по трем странам (Сомали, Сирия и Ливия) официальных данных нет. Девочки в этих шести странах страдают от сильного гендерного неравенства, но, по данным UN-Pop[4], они составляют лишь 2 процента девочек начального школьного возраста в мире. Обратите внимание, что в этих странах многие мальчики тоже не ходят в школу. См. gapm.io/twmedu.

Уровни дохода. Количество людей на четырех уровнях дохода определяется Gapminder[8] на основе данных PovcalNet и прогнозов IMF[1]. Доходы оцениваются по паритету покупательной способности в долларах 2011 года на основе данных ICP. См. gapm.io/fwlevels.

Диаграммы, показывающие распределение людей по уровням дохода и сопоставляющие доходы в Мексике и США в 2016 году, основаны на тех же данных, незначительно поправленных с учетом формы кривых распределения доходов из последних национальных исследований доходов. Данные по Бразилии предоставлены World Bank[16] и PovcalNet, после чего в них внесены незначительные поправки, чтобы они лучше соотносились с данными CETAD. См. gapm.io/ffinex.

Обсуждая в этой книге уровни личных доходов и средние доходы стран, мы применяем логарифмическую шкалу. Такие шкалы часто используются при сравнении цифр в большом диапазоне или в ситуациях, когда небольшие различия между небольшими числами так же важны, как большие различия между большими числами. Такая шкала полезна, когда важен не размер прибавки к зарплате, а размер прибавки в сравнении с тем, какую зарплату вы получали раньше. См. gapm.io/esca.

«Развивающиеся страны». Вот заявление Всемирного банка, в котором он сообщает о плане отказаться от использования термина «развивающийся мир», сделанное через пять месяцев после моей критики в адрес устаревшей терминологии: https://blogs.worldbank.org/opendata/should-we-continue-use-term-developing-world. См. World Bank[15].

Многие подразделения ООН по-прежнему используют термин «развивающиеся страны», но единого определения для него нет. Статистический отдел ООН (2017), по собственному признанию, использует его для «статистического удобства» и находит удобным считать развивающимися целых 184 страны (включая Катар и Сингапур, которые входят в число самых здоровых и богатых государств планеты).

Оценки по математике. Частично пример позаимствован из работы Denise Cummins (2014).

Нищета. Термин «нищета» имеет формальное определение: если вы живете в нищете, ваш ежедневный доход составляет не более 1,9 доллара в день. Во многих странах на четвертом уровне термин «нищета» относителен, а фраза «черта бедности» может использоваться для обозначения порога, за которым люди имеют право обращаться за социальным обеспечением, или служить официальным статистическим показателем бедности в этой стране. В Скандинавии официальная черта бедности проходит на уровне дохода в 20 раз выше, чем черта бедности таких беднейших стран, как Малави, даже после поправки на огромные различия в покупательной способности; см. World Bank[17]. Согласно данным последней переписи населения США, за чертой бедности живет 13 процентов американцев, доход которых составляет менее 20 долларов в день. Не стоит пренебрегать социальными и экономическими трудностями беднейших слоев населения богатой страны (см. World Bank[5]), однако нельзя сказать, что эти люди живут в нищете. См. gapm.io/tepov.

ГЛАВА ВТОРАЯ. ИНСТИНКТ НЕГАТИВА

Окружающая среда. Заявления о чрезмерном вылове рыбы и истощении морей основаны на данных UNEP[1] и FAO[2] и информации из книги Paul Collier, The Plundered Planet (2010), с. 160, а данные о находящихся под угрозой видах взяты из IUCN Red List[4]. См. gapm.io/tnplu.

Диаграмма: лучше, хуже или без изменений? На диаграмме показаны результаты опросов YouGov[1] и Ipsos MORI[1], поскольку одинаковый вопрос задавался в разных странах. См. gapm.io/rbetter.

Когда верить данным. В этой главе мы показываем, что никогда нельзя верить данным на 100 процентов. Рекомендации Gapminder о том, какие сомнения должны возникать при работе с разными типами данных, см. по адресу gapm.io/doubt.