Общественное мнение

Сводя воедино наши общественные мнения, мы не только должны представить пространство больше, чем можем увидеть своими глазами, и времени больше, чем можем ощутить, но мы должны описать и оценить больше людей, больше действий и больше вещей, чем в состоянии посчитать или в красках представить. Нам приходится кратко характеризовать и делать общие выводы. Приходится выбирать какие-то образцы и считать их типичными.

Выбрать более-менее приличный образец из большого класса предметов крайне непросто. Проблемой выбора занимается наука под названием статистика, и это очень трудное дело для человека, чьи математические знания примитивны. Мои же – несмотря на полдюжины руководств (когда-то я искренне считал, что их понял) – в принципе не подают признаков жизни. Все эти учебники заставили меня лишь чуть лучше осознать, как трудно классифицировать и выбирать образцы.

Некоторое время назад группа социальных работников из английского Шеффилда захотели точно сказать, каков интеллектуальный багаж у рабочих города. И обнаружили, как случается со всеми нами в тот момент, когда мы отказываемся принимать свое первое впечатление за истину, что перед ними масса сложностей. Они использовали анкету с большим количеством вопросов, которые, предположим, должны были честно проверить умственные способности англичанина, ведущего городской образ жизни. Тогда в теории эти вопросы следовало задать каждому члену рабочего класса. Но узнать, кто является рабочим классом, не так-то просто. Сделаем еще одно предположение о том, что эта информация известна по переписи населения. Тогда нужно было опросить примерно 104 000 мужчин и 107 000 женщин, которые могли своими ответами оправдать или опровергнуть расхожее мнение о «невежественных рабочих» или «образованных рабочих». Однако опросить двести тысяч людей – просто немыслимо.

Поэтому социальные работники проконсультировались с выдающимся статистиком, профессором Боули, и тот сказал, что нужная выборка включает не менее 408 мужчин и 408 женщин.

Согласно математическим выкладкам, отклонение от результата при подсчете было бы не больше, чем 1 к 22. Предстояло опросить по крайней мере 816 человек, прежде чем делать выводы о среднем рабочем. Но как найти этих людей?

«Мы могли бы собрать сведения о рабочих, с которыми кто-то из нас общался ранее. Мы могли бы обратиться за помощью к филантропам, дамам и господам, которые поддерживали контакты с определенными группами рабочих через клубы, миссионерские организации, больницы, храмы, населенные пункты. Увы, результаты при использовании такого метода были бы абсолютно бесполезны. Отобранные на таком основании люди не выступали бы представителями „среднестатистических рабочих“. Они представляли бы лишь узкий круг лиц». Правильный способ добраться до «объектов» исследования (и мы твердо придерживались этой стратегии ценой огромных временных и трудозатрат) – это выйти на рабочего каким-нибудь «нейтральным» или «случайным», «непреднамеренным» способом. Исследователи так и поступили.

В результате был получен однозначный вывод, что согласно классификации и по данным анкетирования среди 200 000 рабочих Шеффилда «около одной четверти» были «хорошо образованы», «приблизительно три четверти» были «недостаточно образованы», а «около одной пятнадцатой» были «плохо образованы».

Сравните этот добросовестный и педантичный метод формирования мнения с нашими обычными суждениями о группах людей: о непостоянных ирландцах, логичных французах, дисциплинированных немцах, невежественных славянах, честных китайцах и неблагонадежных японцах. Все подобные обобщения основаны на примерах, но выборка самих примеров статистически несостоятельна. Так, работодатель будет оценивать труд по самому недисциплинированному или самому послушному работнику из тех, кого знает. А многие радикальные группировки посчитают такого человека средним представителем рабочего класса. У какого количества женщин взгляд на «проблему прислуги» не более чем отражение их личных отношений со слугами? Человек, мыслящий поверхностно, склонен выхватить один пример (или случайно на него наткнуться), который поддерживает или опровергает личные предубеждения, и сделать на этой основе вывод о целом классе объектов.