Организованный ум. Как мыслить и принимать решения в эпоху информационной перегрузки

В большей части информации о здоровье, экономике, любимых видах спорта, обзорах новых продуктов в разных формах представлено много статистики. Один из источников предубеждений связан со способом получения данных. Чаще всего его можно встретить в статистических сводках, но он может появляться и в обычных новостях. Я говорю про случаи, когда используется смещенная выборка, не репрезентативная. Речь может идти о чем угодно – людях, микробах, продуктах питания, доходах: это должно быть количество, которое легко измерить.

Предположим, что журналист хочет написать, как определенный химикат в городской воде привел к снижению роста населения, и для этого ему нужно узнать средний рост людей в городе Миннеаполисе. Репортер решает встать на перекрестке и измерять прохожих. Если он окажется рядом с баскетбольной площадкой, его выборка, вероятно, покажет, что средний рост выше, чем на самом деле; а если он постоит перед Обществом низкорослых людей Миннеаполиса, люди в его выборке будут ниже среднего горожанина.

Не смейтесь, подобный тип ошибок часто встречается даже в уважаемых научных журналах (но не всегда это так же вопиюще, как в случае с нашим журналистом)! Люди, добровольно участвующие в испытаниях новых лекарств, несомненно, отличаются от тех, кто этого не делает; они могут быть более низкого социально-экономического статуса и поэтому нуждаться в деньгах. А этот статус, как известно, коррелирует с рядом общих показателей здоровья – из-за различий питания в раннем возрасте, отсутствия регулярного доступа к здравоохранению. Это называется эффектом предварительной выборки, когда из всех возможных групп только определенные люди оказываются в той команде, на которой проверяют лекарства. Возьмем другой пример. Если мы набираем участников для испытания нового лекарства и говорим, что они не смогут пить алкоголь все восемь недель эксперимента, к нам не придут обычные люди. Это будут персонажи с определенным образом жизни, из которого многое вытекает: кто-то вообще может психануть из-за того, что нельзя даже иногда для облегчения жизненных страданий пропустить рюмку-другую. Это могут быть люди, которые только что бросили пить или, наоборот, ведут необычно здоровый образ жизни и регулярно тренируются.

Гарвардский университет постоянно публикует данные о зарплатах недавних выпускников. Мы должны с детства учиться такому типу мышления, который заставил бы интересоваться: есть ли какой-то источник предубеждений в гарвардских сведениях? Может ли информация о заработке быть перекошенной в ту или иную сторону из-за скрытых погрешностей в методах ее сбора? Например, если для этого недавним выпускникам были разосланы почтовые конверты с анкетой, то почта могла не дойти до бездомных, малоимущих или отбывающих срок. Из тех, кто действительно получил опросник, не все вернули его. Если среди недавних выпускников Гарварда оказались безработные, разнорабочие или просто люди с небольшим доходом, вполне вероятно, что из-за смущения они могут не захотеть участвовать в анкетировании. Это может привести к завышенной оценке настоящей средней зарплаты недавних выпускников. И, конечно же, есть еще источник ошибок: удивительно, но люди врут (даже студенты Гарварда)! В подобном опросе респонденты могут преувеличивать свои финансы, чтобы произвести впечатление на тех, кто читает результаты, или устыдившись, что не зарабатывают больше.

Представьте ситуацию. Вы неожиданно находите в почтовом ящике письмо от биржевого маклера.