Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Поначалу это кажется всего лишь раздражающей данью политкорректности. Но после некоторого размышления я не стал бы торопиться с таким выводом. Помните впечатляющую информацию о предотвращении преступлений? В этом отношении теория вероятностей может завести нас в интересные, но весьма «проблемные» места. Как нам следует реагировать, когда вероятностные модели говорят о том, что мексиканские наркоторговцы чаще всего оказываются испаноязычными мужчинами в возрасте от восемнадцати до тридцати лет, перевозящими товар в красных грузовиках-пикапах где-то между девятью и двенадцатью часами ночи, если нам также известно, что подавляющее большинство испаноязычных мужчин, соответствующих такому профилю, не промышляют контрабандой метамфетамина? Да, я использовал слово «профиль», поскольку оно представляет собой менее эффектное описание предсказательной аналитики, о которой я так красочно рассказывал в предыдущей главе, или по крайней мере один ее потенциальный аспект.

Теория вероятностей указывает нам, какие события более вероятны, а какие – менее. Да, речь идет лишь о базовой статистике – инструментах, описанию которых я посвятил несколько последних глав. Но это также статистика с социальными последствиями. Если мы хотим поймать уголовных преступников, террористов и наркоторговцев, а также других лиц, представляющих угрозу для общества, то обязаны использовать для этого все имеющиеся в нашем распоряжении инструменты. Теория вероятностей может быть одним из таких инструментов. Было бы наивно полагать, будто пол, возраст, расовая принадлежность, национальность, вероисповедание и страна происхождения человека в своей совокупности не играют никакой роли в том, что касается правоприменения.

Однако вопрос, что мы можем или должны делать с информацией такого рода, предполагая, что она представляет собой какую-то прогностическую ценность, является философско-правовым (но отнюдь не статистическим). Буквально каждый день мы получаем все больше и больше информации о все более широком круге явлений. Разве мы не будем одобрять дискриминацию, если соответствующие данные говорят нам о том, что мы будем правы гораздо чаще, чем неправы? (Именно отсюда происходит термин «статистическая дискриминация», или «рациональная дискриминация».) Точно такой же анализ, как использовался для того, чтобы выяснить, что люди, покупающие корм для птиц, менее склонны увиливать от оплаты по кредитным карточкам (представьте, это действительно так!), может применяться ко всем остальным аспектам нашей жизни. Какая часть всего этого может быть приемлема для нас? Если нам удастся разработать модель, позволяющую выявлять наркоторговцев в 80 случаях из 100, что случится с беднягами, которые попадут в оставшиеся 20 %, – ведь для этих ни в чем не повинных людей наша модель несет вполне реальную угрозу!

Проблема состоит в том, что наша способность анализировать данные развилась значительно больше, чем понимание того, как нам следует поступать с результатами этого анализа. Вы можете соглашаться или нет с решением Еврокомиссии, запрещающим применение страховых надбавок, связанных с полом человека, но я абсолютно уверен, что это далеко не последнее спорное решение такого рода. Нам нравится думать о числах как о «холодных, неумолимых фактах». Если вычисления выполнены правильно, то у нас должен получиться правильный ответ. Однако более интересная и опасная реальность заключается в том, что подчас мы можем правильно все рассчитать – и двинуться в опасном направлении. Мы можем разрушить финансовую систему или упечь за решетку двадцатидвухлетнего белого парня, которому не повезло оказаться в определенное время в определенном месте, потому что, согласно нашей статистической модели, он явился сюда затем, чтобы купить наркотики. Какой бы соблазнительной ни была элегантность и точность вероятностных моделей, они не заменят нам здравого размышления о сути и цели выполняемых вычислений.

7. Почему так важны данные «Мусор на входе – мусор на выходе»

Весной 2012 года в популярном журнале Science вышел сенсационный материал. В нем говорилось, что на основании результатов одного исследования, опирающегося на последние достижения науки, ученые сделали вывод, что когда самка дрозофилы (плодовой мушки) категорически отвергает ухаживания самца, он впадает в отчаяние и начинает топить горе в алкоголе. Газета The New York Times так описывала этот эксперимент в своей передовице: «Это были молодые самцы, ищущие любовных приключений. Будучи многократно отвергнутыми группой привлекательных самок, порхавших неподалеку, они поступили так же, как и многие мужчины в аналогичном случае, – запили с горя, используя алкоголь как болеутоляющее средство от неразделенной любви»{51}.