Ложь, наглая ложь и статистика. Приемы, которые помогут видеть правду за цифрами

Тим Харфорд, 2020

С помощью статистики можно доказать, что детей приносят аисты. Или убедить всех, что Земля плоская! И только 10 простых правил Тима Харфорда помогут не попадаться на удочку искажений истины. Автор уверен, что восприятие информации сильно зависит от наших эмоций, предубеждений и политических взглядов. Не включая критическое мышление, мы бездумно репостим сообщения о новых невероятных открытиях «британских ученых». Эта книга, словно рентгеновский аппарат, поможет разглядеть, как устроен удивительный мир статистики. Вы узнаете про: – эффект страуса и эффект публикации; – иллюзию глубины понимания; – принципы здравого смысла. И научитесь: – противостоять когнитивным ловушкам; – разбираться в данных; – принимать верные решения. В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Оглавление

Из серии: Книги-драйверы

* * *

Приведённый ознакомительный фрагмент книги Ложь, наглая ложь и статистика. Приемы, которые помогут видеть правду за цифрами предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.

Купить и скачать полную версию книги в форматах FB2, ePub, MOBI, TXT, HTML, RTF и других

Правило второе

Учитывайте свой личный опыт

С высоты птичьего полета вы обозреваете все вокруг. Если же вы смотрите на мир с точки зрения червячка, вам такая роскошь недоступна. Вы видите лишь то, что у вас под носом.

Мухаммад Юнус1

Когда я освоился в своей новой роли ведущего программы «Более-менее», я почувствовал, что нашел работу мечты. Разоблачать несуразицу чисел в новостях — одно удовольствие, а при помощи своего статистического телескопа я все время узнавал что-то новое и интересное. Была, правда, одна загвоздочка: каждый раз на пути в студию BBC, где мне предстояло записать очередной выпуск, я чувствовал, что мой личный опыт противоречит статистике, которая вроде бы правдоподобна.

Сейчас объясню. Дорога в студию была не из приятных. Чтобы из Хэкни в восточном Лондоне добраться до Уайт Сити в западном Лондоне, надо было перебежать оживленную трассу, успеть запрыгнуть в двухэтажный автобус, в котором и без меня было тесно, а затем, медленно направляясь в сторону станции подземки «Бетнал Грин», полюбоваться зрелищем пробок. В автобусе было тесно, но в поезде подземки было еще теснее. По сравнению с ним сельди в бочки живут на просторе. На платформе я вставал в очередь пассажиров, которые надеялись, что смогут просочиться в следующий поезд Центральной линии. Этого вам никто не гарантировал. Зачастую нужно было ждать второго, а то и третьего поезда, чтобы путем невероятной гимнастики занять свое место среди не очень-то радушных пассажиров с еще более дальних окраин. О том, чтобы сесть, не было и речи.

Именно этот опыт заставил меня усомниться в том, что числа объясняют нам, как устроен мир, потому что, когда я смотрел на статистику загруженности лондонского транспорта, она явна не соответствовала тому, что я видел своими собственными глазами (а в жаркие дни еще и нюхал носом). Согласно этой статистике, средняя загруженность автобуса в Лондоне — 12 человек, что очень мало для автобуса, в котором 62 сидячих места, на котором я ездил каждый день.2 Это явно было не так. Бывали дни, когда мне было рукой подать до 12 человек, а то и более. Что уж говорить обо всем автобусе.

Статистика загруженности подземки была еще более загадочной. Согласно «Лондонскому транспорту», максимальная загрузка одного поезда составляла более тысячи человек3. Но средняя загрузка? Меньше 1304. В смысле меньше 130? Да эти 130 человек — песчинка в море. Их можно усадить в один вагон, а остальные семь будут пустые. И я не о периодах затишья — это средняя загрузка. Я и правда должен был поверить, что эта статистика — в автобусе 12 пассажиров, в поезде 130 — соответствовала реальности? Да конечно же, нет, ведь каждый раз по дороге на работу я не то что с трудом влезал в вагон — я и на платформу-то не всегда мог попасть. Нет, пассажиров в поездах явно больше, чем сообщает статистика.

На студии я пел статистике дифирамбы, но по пути в студию то, что я наблюдал каждый день, говорило мне, что в данном случае статистика врет.

Такие противоречия между тем, что вы видите своими собственными глазами, и тем, что утверждает статистика, — вещь нешуточная. В предыдущей главе мы узнали, как важно не дать обмануть себя своим же эмоциям. Поскольку я называю себя детективом данных, следовало бы ожидать, что тот же принцип я применяю и в своей жизни. Да и вообще, кому вы скорее поверите: достойной доверия таблице или обману собственных глаз?

На самом деле все сложнее. Отодвигая в сторону эмоции, не следует сбрасывать со счетов свой личный опыт — стоит, по крайней мере, о нем подумать. Иногда статистика помогает нам понять мир так, как иначе мы никогда бы не поняли, но иногда статистика сбивает нас с толку. Следует замечать случаи, когда статистика противоречит нашему бытовому опыту. Это требует определенной мудрости, как и умение понять, чему в такой ситуации верить.

Так что же делать, когда цифры твердят одно, а жизнь — совершенно другое? Про это мы и поговорим в этой главе.

Для начала попробуем задаться вопросом, откуда взялись наши данные. В случае с моими поездками на работу данные были опубликованы «Лондонским транспортом», организацией, которая следит за дорогами и общественным транспортом Лондона. Но как же эти славные люди могут узнать, сколько людей сели в автобус или поезд? Отличный вопрос, и ответ таков: никак. Однако они могут прикинуть более или менее верное число. В прошлом такие подсчеты основывались на бумажных опросниках, с которыми исследователи стояли на остановках и на станциях или которые раздавались пассажирам. Метод явно не из легких, но не думаю, что в него вкралось столько ошибок, чтобы объяснить этот гигантский разрыв между моим опытом и официальными данными о нагрузке.

В любом случае теперь, в эпоху беcконтактных платежей, посчитать пассажиров куда проще. Практически все пассажиры автобусов платят за проезд, прикладывая к валидатору банковскую карту с функцией бесконтактной оплаты, транспортную карту «Oyster» или смартфон. Исследователи в «Лондонском транспорте» могут отслеживать, где и когда эти устройства используются. Им, правда, нужно еще догадаться, на какой остановке вы выходите, но и это зачастую несложно. Они могут, например, посмотреть, где вы сели на автобус по пути домой. Или же они видят, что вы использовали карту на другом виде транспорта. Каждый раз, когда я прикладывал карточку к валидатору на станции подземки «Bethal Green», — через минуту после того, как мой автобус оказался в этом районе, — «Лондонский транспорт» может быть уверен, что я проехал до «Bethal Green», но никак не дальше.

В подземке люди прикладывают карточку и на входе, и на выходе, но «Лондонский транспорт» не знает, какой именно маршрут они выбирают, — а зачастую существует несколько возможных вариантов пути. Таким образом, «Лондонский транспорт» не знает, сколько людей в конкретном поезде. Но, опять же, они могут постараться это число угадать, периодически проводя в транспорте опросы, чтобы проверить, насколько они близки к истине.

В скором времени статистика станет еще более надежной. С 8 июля 2019 года «Лондонский транспорт» использует для определения нагрузки в подземке сети wi-fi. Чем больше людей пытается подключиться к сети, тем, значит, выше загруженность на той или иной станции. Ожидается, что эта система позволит «Лондонскому транспорту» отслеживать чересчур большие скопления народа и другие проблемы в режиме реального времени. (Я пообщался с исследователями данных «Лондонского транспорт» на следующий день после запуска системы. Они были от нее просто в восторге5.)

Получается, что статистические данные «Лондонского транспорта» как минимум правдоподобны. Мы не можем просто отмахнуться от них как от выдумки.

Следующий шаг — подумать, почему наш личный опыт так сильно отличается от статистики. В моем случае я, разумеется, начал с того факта, что пользовался одной из самых загруженных линий подземки в час-пик. Немудрено, что там такое столпотворение.

Но этим объяснением я не ограничился. Есть вероятность того, что большая часть поездов действительно не переполнена, но большинство людей ездят на переполненных поездах. Для наглядности представим себе маловероятную ситуацию: есть линия подземки, на которой в день ходит 10 поездов. В поезд, идущий в час-пик, набьется тысяча людей. В остальные — ни одного. И какова же средняя загрузка этих поездов? Сто человек — не так уж сильно отличается от статистики «Лондонского транспорта». Но представим себе типичного пассажира — что видит он? Он видит, что все пассажиры этой линии собрались в его переполненном поезде.

На деле до таких крайностей не доходит. Абсолютно пустые поезда встречаются редко, но бывает, что в поезде очень мало пассажиров, особенно если они едут не в ту сторону, что большинство. Когда такое случается, свидетелей этой ситуации можно по пальцам перечесть. Статистика говорит правду — но не всю правду.

Разумеется, посчитать пассажиров можно и по-другому. Можно, например, измерять не загруженность среднего поезда, а загруженность поезда для среднего пассажира. Из сотни пассажиров сколько будет ехать в переполненном поезде? Такой метод лучше отражает то, что испытывают пассажиры, и в настоящее время «Лондонский транспорт» занят тем, что переводит систему сбора и обработки данных на новые рельсы, чтобы отражать ситуацию с точки зрения пассажиров, а не поездов.

Но все равно — не существует какого-то объективного способа оценить загруженность транспортной системы. Мне как пассажиру кажется, что мой автобус всегда забит, но статистика показывает, что многие автобусы ездят практически без пассажиров, — и это правда. А все потому, что автобусы появляются в оживленных частях города не по мановению волшебной палочки. Когда они доезжают до конечной, им нужно развернуться и поехать назад. «Лондонский транспорт» так переживает о средней загруженности автобусов, потому что автобусы стоят денег, занимают место на дороге и испускают выхлопные газы. Получается, что средняя загруженность для них — число очень даже полезное.

Короче говоря, основываясь на своем опыте, я узнал кое-какие важные истины о лондонском транспорте. Но статистика сообщила мне нечто другое, столь же важное и истинное — и недоступное мне никакими другими способами. Иногда личный опыт говорит одно, статистика — совершенно иное, и оба правы.

Разумеется, так происходит не всегда. Вспомните историю про то, как частое употребление табака в 16 раз увеличивает риск рака легких. Многие люди относятся к этому открытию со скепсисом именно из-за своего личного опыта. Может быть, вашу 90-летнюю бабушку никто никогда не видел без сигареты — и ничего, как огурчик. А единственная известная вам жертва рака легких — дядя соседа, который ни одной сигареты не выкурил за всю свою жизнь.

Может показаться, что здесь работает тот же принцип, что и в несоответствии моих поездок на работу статистике «Лондонского транспорта». Но если приглядеться получше, мы поймем, что в этом случае статистика надежнее личного опыта. Хотя риск рака легких у курильщиков выше аж в 16 раз, все равно это болезнь достаточно редкая, чтобы мы могли верить своему непосредственному восприятию. В мире множество закономерностей, которые слишком малозаметны или редки, чтобы разглядеть их невооруженным взглядом. А через призму статистики можно увидеть и эти закономерности, и многие другие.

Этот принцип верен в отношении многих заболеваний и видов лечения. Когда нам плохо — будь то головная боль или депрессия, больное колено или неприглядный прыщик, — мы хотим решить эту проблему. Недавно у моей жены начались резкие боли в плече при поднятии руки. Дошло до того, что она с трудом одевалась и едва могла достать что-то с верхней полки. Через какое-то время она сходила к физиотерапевту, который поставил ей диагноз и прописал малоприятные упражнения, которые она каждый день с усердием выполняла. Прошло несколько недель, и она сказала: «Похоже, плечо идет на поправку».

«Ничего себе — значит, физиотерапия сработала!» — сказал я.

— Может, и так, — ответила жена. Она всегда замечает, когда я пытаюсь поймать ее в статистическую западню. — А может, оно бы и так вылечилось.

Это верно. С точки зрения моей жены, это не играло никакой роли. Она хотела вылечиться, и полагаться в вопросах оценки могла только на свои чувства. Однако в вопросе, были ли упражнения причиной ее выздоровления, ее опыт не играл значительной роли. С точки зрения не жены, а тех, кто в будущем столкнется с тем же недугом, причинно-следственная связь важна. Нужно понять, помогают ли эти упражнения или нужно искать более эффективный метод лечения.

То же верно для методов лечения любой другой проблемы со здоровьем: с диетами, психотерапией, физическими упражнениями, антибиотиками и обезболивающими. Вы-то, конечно, рады, что вам полегчало, но нашим потомкам нужно знать, почему это случилось. Помогло ли вам лечение, или это были бессмысленные действия, пустая трата времени и денег и причина неприятных побочных эффектов? Именно поэтому в таких случаях проводятся исследования методом случайной выборки. В идеале интересующий ваш способ лечения нужно проверить в сравнении либо с лучшим из уже доступных, либо с псевдолечением, или плацебо. Не то чтобы наш личный опыт не играет никакой роли, просто он не сообщает нам ничего нового, что мы могли бы передать потомкам.

Когда личный опыт и статистика на ножах, стоит присмотреться к ситуации.

Возможно, вам удастся понять, почему в этом случае ваш личный опыт — ненадежный помощник. Возьмем, например, теорию о том, что прививка против кори, свинки и краснухи увеличивает вероятность аутизма у детей. Это неправда, но менее половины людей знают, что это не так.

Статистика позволяет нам с уверенностью сказать, что взаимосвязи между этой прививкой и аутизмом нет. Поскольку аутизм — явление не частое, нужно сравнить истории тех тысяч детей, которые сделали прививку, и тех, которые этого не сделали. Так и сделали авторы одного крупного исследования, проведенного в Дании. Были обработаны данные 650 000 детей. Большинству из них сделали эту прививку в возрасте 15 месяцев и повторно в четыре года, но около 30 000 детей остались без прививки. Аутизм был обнаружен у примерно 1 % детей — и вакцинированных, и невакцинированных. (Разумеется, среди невакцинированных детей вырастал риск заболевания корью, свинкой и краснухой7.)

Так почему же многие продолжают быть скептиками? Отчасти потому, что на эту тему, к сожалению, много всего безрассудно писали в прессе. Но есть и другая причина: многие слышали истории детей, у которых аутизм обнаружили вскоре после прививки и чьи родители полагают, что именно вакцина тому виной. Представьте, что вы сводили ребенка сделать прививку и почти сразу получаете диагноз «аутизм». Свяжете ли вы эти два события? Тут поневоле призадумаешься.

На самом деле нет ничего удивительного в том, что таких рассказов много. Дело в том, что аутизм обычно диагностирует либо педиатр в возрасте 15 месяцев, либо, если ранние признаки аутизма оказались незамеченными, вскоре после того, как ребенок пойдет в школу8. А обе прививки делают, как правило, как раз в этом возрасте. Если найти убедительное объяснение, почему наш личный опыт не увязывается со статистикой, легче будет откинуть сомнения и поверить числам.

Возьмем менее проблемную тему: наши отношения с телевидением и другими медиа. Многие из тех, кого мы видим по телевизору, богаче нас с вами. Кроме того, они по определению более знамениты, чем мы с вами. Не исключено, что и красой они блещут больше нас — уж меня-то точно (не просто так я на радио работаю).

Если задуматься, насколько среднестатистический человек привлекателен, знаменит и богат, ваша аргументация наверняка будет искажена из-за того, что большинство известных нам людей знакомы нам по медиа. А на медиа появляется кто? Привлекательные, знаменитые и богатые.

Даже если, поразмыслив, мы поймем, что люди с телевизора — отнюдь не случайная выборка, трудно полностью отказаться от мысли, что нет, все-таки случайная.

Эту тенденцию путать свою точку зрения с вещами более универсальными психологи прозвали «наивный реализм». Это ощущение, что мы смотрим на мир таким, какой он и правда есть, без фильтров и ошибок9. Наивное смешивание своего личного опыта с универсальными истинами может увести нас далеко. Мы удивляемся, когда наш кандидат проигрывает на выборах: все мои знакомые были за него, так почему же вся страна проголосовала за другого? Опросы общественного мнения не всегда точны, но я вас уверяю: их послужной список в деле правильного предсказания исхода выборов гораздо внушительнее, чем у тех, кто просто пообщался на эту тему с друзьями.

Наивный реализм — это мощная иллюзия. Посмотрим на результаты опроса, проведенного центром изучения общественного мнения Ipsos MORI. MORI опросила почти 30 000 человек из 38 стран по ряду социально значимых вопросов. Выяснилось, что они (и, полагаю, большинство людей на планете) страшно далеки от надежных статистических данных10:

а) Мы ошибаемся в вопросе числа убийств. Нам кажется, что с 2000 года оно растет. В большинстве стран, где проводился опрос, оно падает.

б) Мы считаем, что количество смертей в результате террористической деятельности за последние 15 лет выросло по сравнению с предыдущими 15 годами, тогда как оно упало.

в) Мы думаем, что 28 % заключенных — иммигранты. По расчетам Ipsos MORI, в опрошенных странах это число составляет 15 %.

г) Мы полагаем, что 20 % девочек-подростков каждый год рожает. Если подумать, это маловероятно с биологической точки зрения. Девушка в 18 лет находится в подростковом возрасте уже лет шесть, так что если каждый год ее шанс родить составляет 20 %, к 18 годам почти все стали бы матерями. (А те, кто не стал, компенсировались бы за счет тех, кто к 18 родил уже несколько раз.) Оглянитесь вокруг: это и правда так? Как утверждает Ipsos MORI, правильное число — 2 %[11].

д) Нам кажется, что 34 % людей больны диабетом. В реальности — 8 %.

е) Мы думаем, что у 75 % человек есть страничка в Facebook[12]. На самом деле на момент опроса, в 2017 году, она была у 46 %.

Почему же мы так заблуждаемся? Трудно судить наверняка, но первое объяснение, которое приходит мне в голову, — то, что мы судим по тому, что узнали из медиа. Не то чтобы приличные газеты и каналы говорят неправду, хотя и такое бывает. Проблема в том, что новости рассказывают о счастливых лотерейных билетах и любви как в сказке, о жестокости террористов и ужасающих изнасилованиях совершенно незнакомыми людьми, а также, разумеется, о последних трендах, которые отнюдь не так широко распространены, как принято думать.

Ни одна из этих историй не отражает повседневную жизнь. Они селятся у нас на подкорке и разворачиваются там будто бы у нас дома. В соответствии с этим мы и судим о мире.

Замечательный психолог Даниэль Канеман писал в книге «Думай медленно решай быстро»: «Когда нам задают сложный вопрос, зачастую мы отвечаем на вопрос попроще, обычно не замечая подлога». Вместо того чтобы задаваться вопросом, могут ли вас убить террористы, спросите себя лучше: «А не попадались ли мне на глаза в последнее время новости про терроризм?» Вместо того чтобы спросить: «Сколько я знаю матерей-подростков?», спросите лучше: «Могу ли я вспомнить в недавних новостях историю о подростковой беременности?»

Новостные репортажи — тоже своего рода данные, просто не репрезентативные.

Но они, безусловно, влияют на наше восприятие мира. Если использовать терминологию Канемана, это «быстрая статистика». Она мощна, интуитивна и действует мгновенно, задействуя ваши эмоции. «Медленная статистика», то есть статистика, основанная на тщательной подборке объективной информации, реже врезается в память. Но, как мы увидим, есть способы увеличить процент «медленной статистики» в своем рационе и, как следствие, улучшить свою информационную диету.

Пока что мы смотрели на случаи, в которых медленная статистика была собрана тщательно и аккуратно и заслуживала больше доверия, чем быстрая статистика на скорую руку. Мы также изучили ситуации, когда и та и другая нужны, чтобы объективно взглянуть на мир. А бывают ли случаи, когда следует доверять не данным, а своим ощущениям и интуиции?

Бывают. Есть вещи, которые из таблиц и графиков не узнаешь.

Возьмите книгу Джерри З. Мюллера «Тирания показателей». В ней 220 страниц. Средняя глава составляет 10,18 страниц и содержит 17,76 примечаний. На обложке четыре отзыва. Вес книги — 421 грамм. Но все эти числа, конечно же, не сообщают нам главного, а именно: о чем эта книга и заслуживает ли она доверия? Чтобы понять книгу, нужно либо ее прочитать, либо узнать мнение человека, которому вы доверяете.

Джерри Маллер подходит к проблеме с точки зрения «медленной статистики». Такую статистику используют для показателей производительности и целевых показателей. Подобные статистические данные могут показать факты и тенденции, которые иначе бы мы не заметили, но зачастую их используют вместо личного опыта. Этим грешат управленцы и политики, которые плохо разбираются в теме и смотрят на нее с высоты птичьего полета, не замечая деталей. К примеру, если группа врачей станет собирать и анализировать результаты медицинского лечения, это поможет им узнать что-то ценное, что пригодится им в работе. Но если их руководство затем решит, что премии и продвижение по карьерной лестнице будут отныне зависеть от этих показателей, ситуация выйдет из-под контроля. К примеру, были проведены исследования, обнаружившие, что хирурги-кардиологи отказывались оперировать пациентов в плохом состоянии из-за того, что боялись испортить себе показатели успешных операций11.

В книге «Хаос» похожим случаям я посвятил целую главу. Было время, когда правительство Соединенного Королевства собирало статистику о том, сколько дней проходит между звонком врачу и приемом, — информация и правда полезная. Но затем правительство решило снизить среднюю продолжительность ожидания. Врачи поступили мудро: они просто перестали записывать пациентов на прием заранее. Людям приходилось каждое утро звонить в надежде, что они дозвонятся в числе первых. Разумеется, период ожидания стал составлять менее одного дня.

А что случилось, когда знаменитый рейтинг американских университетов «Новости США и мира» стал поощрять вузы с более жестким отбором? Университеты, в которые и без того подавались слишком много абитуриентов, изо всех сил старались привлечь еще больше поступающих, которых в итоге не возьмут, что привело бы к иллюзии более жесткого отбора.

А было еще печально известное поветрие на «статистику тел», популяризованное министром обороны США Робертом Макнамарой в дни Вьетнамской войны. Он рассуждал так: чем больше врагов ты убил, тем ближе ты к победе. Идея в принципе сомнительная, но эта статистика скоро стала определять рейтинг частей и продвижения по службе, хоть и неофициально. А поскольку убитых врагов подсчитать зачастую проще, чем убить новых, подсчет тел стал самоцелью. Это было бессмысленно и только увеличивало риски, но вполне соответствовало извращенной политике поощрений, введенной Макнамарой.

Эта история доказывает, что в каких-то случаях собирать статистику ни к чему, но Макнамару тоже можно понять. Он пытался осмыслить и взять под контроль ситуацию в далекой стране, где сам никогда не воевал.

Несколько лет назад я беседовал с генералом Г. Р. Макмастером, который прекрасно разбирается в том, какие ошибки были допущены во Вьетнаме. Он рассказал мне, что в те дни военные считали, что «ситуацию можно понять через то, что видно на экране компьютера».

Это сделать невозможно. Иногда нужно самому быть в гуще событий, чтобы понять ситуацию, особенно если она то и дело меняется или завязана на вещах, которые трудно описать и подсчитать, — что на поле битвы обычно и происходит. Нобелевский лауреат по экономике Фридрих Хайек так говорил об информации, которую на картах и графиках не увидеть: «знание конкретных обстоятельств времени и места».

Социологи давно уже поняли, как опасна статистика, если использовать ее не для того, чтобы понять, как устроен мир, а в попытке его взять под контроль. Экономисты обычно цитируют слова своего собрата Чарльза Гудхарта, который в 1975 году написал: «Любая обнаруженная статистическая закономерность рухнет, если в попытках подчинить ее себе вы оказываете на нее давление»12. (В более сжатом виде это звучало так: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой».) Психологи обращаются к Дональду Т. Кэмпбеллу, который примерно в то же время говорил так: «Чем больше использовать тот или иной количественный социальный показатель для принятия решений касательно жизни социума, тем больше он подвержен разрушению и тем более склонен искажать и разрушать социальные процессы, для наблюдения над которыми был создан»13.

Гудхарт и Кэмпбелл говорят примерно об одном и том же: статистическая информация может неплохо справиться с ролью косвенного показателя по-настоящему важной вещи, но почти всегда это будет лишь косвенный показатель, а не сама вещь. Как только вы начнете использовать косвенный показатель как что-то, что нужно улучшить, или как способ контролировать других на расстоянии, он будет искажен, сфальсифицирован или дискредитирован. Мера перестанет иметь какую-либо ценность.

В 2018 мы с семьей ездили в Китай. В эту поездку я понял, что не нужно выбирать между «быстрой» или «медленной» статистикой. Чтобы действительно разобраться в вопросе, надо использовать и ту и другую.

Медленная статистика хорошо известна — по крайней мере, тем, кто, так же как и я, любит экономику. С 1990 реальный доход на человека в Китае вырос в 10 раз. С начала 1980-х годов число людей, живущих в крайней бедности, упало более чем на три четверти миллиарда — это больше половины всего населения страны. За последние три года Китай потребил больше цемента, чем США за весь двадцатый век. На бумаге это самый резкий рост экономической деятельности в истории человечества.

Но своими глазами видишь совсем другое. Никакая статистика не могла подготовить меня к путешествию по южной провинции Гуандун, центру этого бурного роста. Из Гонг-Конга, знаменитого города небоскребов, мы отправились в Шэнчжень, город похожий, но расположенный на материке. Там, в тени небоскреба Пиньань, по сравнению с которым Эмпайр-стейт-билдинг — просто кукольный домик, мы сели на сверхскоростной поезд, который шел через всю провинцию.

Если лондонские небоскребы возвышаются в гордом одиночестве или в компании одного-двух таких же зданий, то в Шэнчжэнь их строят десятками, плечом к плечу, и в каждом из них — сотни квартир. А рядышком — еще одна такая же группа зданий. И еще одна, и еще. В туманной дымке виднелись совсем уж гигантские небоскребы, построенные тесно, как на Манхэттене. Всю дорогу к Гуанчжоу, все 45 минут на экспрессе — по крайней мере, по моим впечатлениям — за окном были бесконечные бетонные ландшафты.

Заночевали мы гораздо дальше от побережья, в красивом, как на картинке, Яншо. Но несмотря на все идиллические пейзажи, я не мог уснуть. Перед глазами у меня мелькали бесконечные бетонные глыбы. А что, если бы наш шестилетний сын потерялся в Гуандуне? И мои бессонные мысли сновали туда-сюда между тревогой за родных и тревогой за весь мир. Как много людей. Как много бетона. Разве планета это выдержит?

Разумеется, эта история ничуть не противоречит экономическим данным. Эти две картины китайского экономического роста идут рука об руку. Но воспринимались они совершенно по-разному. «Медленная» статистика требовала размышлений и вычислений. Нужно было постараться, чтобы осмыслить числовые данные и понять, что они означают в современном Китае. А путешествие на экспрессе показало мне «быструю» статистику. Оно активировало иной, более интуитивный тип мышления. Впечатления формировались мгновенно и без моего активного участия. Я сравнивал Гуандун с привычными мне городами и с тревогой чувствовал, что любимые мною люди в опасности[13].

И тот и другой способ понимания мира в чем-то хорош, а в чем-то опасен. Мухаммад Юнус, экономист, один из пионеров микрофинансирования и лауреат Нобелевской премии мира, сравнил «взгляд с высоты червячка», то есть восприятие, основанное на личном опыте, с «взглядом с высоты птичьего полета», доступным благодаря статистике. Червяк и птица совершенно по-разному смотрят на мир, и профессор Юнус прав, говоря, что полезно посмотреть на мир крупным планом.

Но птицы тоже видят немало. Профессор Юнус внимательно наблюдал за жизнью бедных женщин в своем родном Бангладеше и понял, что им можно помочь, если предоставить недорогие кредиты. Так началась эпоха микропредпринимателей. Но интуитивные впечатления, полученные от взгляда на расстоянии вытянутой руки, необходимо сравнить со строгой статистикой. С того времени программы микрокредитования, получившие распространение благодаря Юнусу, подверглись тщательному изучению. Для этого были проведены рандомизированные исследования, в ходе которых группа людей из одной среды подавали заявку на мелкую ссуду. В случайном порядке определялось, кому ссуду одобрят, а кому нет. (Это вроде клинического исследования, когда одним пациентам дают новое лекарство, а другим — плацебо). Судя по этим экспериментам, похоже, что малые ссуды помогают незначительно и ненадолго. Тому же тесту были подвергнуты и другие подходы, например, микропредпринимателям давали небольшие денежные суммы вкупе с советами наставника. Выяснилось, что платежи и советы с большей вероятностью увеличат доход микропредпринимателей, чем займы14.

Статистика может показаться сухой и бесцветной. Она не так трогает нас и не так запоминается, как личный опыт. Но личный опыт ограничен. Мои китайские впечатления состояли из достопримечательностей, аэропортов и сверхскоростных железных дорог. Было бы большим заблуждением полагать, что я увидел все самое важное.

Сложно ответить на вопрос, как сделать правильный выбор между взглядом с высоты птичьего полета и взглядом с высоты червячка, между обширной, тщательно собранной, но сухой числовой информацией и колоритной, но ограниченной информацией, полученной благодаря собственному опыту. Нужно просто постоянно помнить, что мы узнали, а о чем не получили представления. Как и во всех сферах жизни, в статистике строгая логика и личные впечатления лучше всего работают в тандеме, дополняя и исправляя друг друга. Идеал — комбинация сильных сторон и того, и другого.

Именно этот подход использовала Анна Рослинг Реннлунд из «Gapminder», шведской организации, которая борется с ложными представлениями о том, как развивается мир. Рослинг Реннлунд поставила себе задачу уменьшить разрыв между быстрой и медленной статистикой, между взглядом с высоты птичьего полета и взглядом с высоты червячка. Для этого она создала оригинальный сайт, «Долларовая улица».

На Долларовой улице можно сравнить жизнь семьи Бутои в Макамбе, Бурунди, с жизнью семьи Би из китайской провинции Юннань. Имельда Бутои — фермер. У нее и ее четверых детей на все про все только 27 долларов в месяц. Би Хуа и Юэ Хен — предприниматели, и получают целых 10 000 долларов в месяц. Понятно, что жизнь на 27 долларов в месяц сильно отличается от жизни на 10 000 долларов. Но одни лишь цифры не позволяют почувствовать эту разницу или сравнить жизни этих людей с нашей собственной.

«Долларовая улица» задалась целью это исправить, насколько это возможно устроить через веб-сайт. На сайт загружены короткометражки и тысячи фотографий комнат и бытовых предметов: плиты, источника света, игрушки, солонки, телефона, кровати. В каждом доме делается около 150 фотографий комнат и вещей (в случае если они присутствуют). Фотографии должны быть, по возможности, в одном и том же стиле. Изображения оказываются красноречивее любых слов.

Фотографии дома Имельды Бутои производят куда более сильное впечатление, чем точные, но бесцветные данные об ее ежемесячном заработке. В доме глинобитные стены, а крыша покрыта глиной и соломой. В роли источника света — открытый огонь. Вместо туалета — дыра на улице, прикрытая доской. Пол земляной. А вместо игрушек у детей есть лишь пара книг с картинками.

Дом Би выглядит совершенно иначе. У них современный душ, туалет со смывом, а также дорогой плоскоэкранный телевизор. На улице машина. На фотографиях ясно видны все детали, включая тот факт, что кухня у них на удивление крохотная: там только две конфорки.

Рослинг Реннлунд говорит, что фотографии можно использовать в качестве данных15. Поскольку они привязаны к числовой информации и их можно сортировать и сравнивать, это полезные данные, а не случайные, обманчивые картинки. Вы можете отфильтровывать результаты и смотреть только на дома людей с низким (или средним, или высоким) доходом. Или фотографии из конкретной страны. Или фотографии конкретных предметов — скажем, игрушек или зубной пасты.

Например, можно без труда увидеть все фотографии приготовления пищи в очень бедных семьях и отметить, что люди по всему миру готовят в металлическом котелке над открытым огнем. Более обеспеченные семьи пользуются современной бытовой техникой, с помощью которой легко контролировать подачу газа или электричества. Неважно, где вы живете, — если вы бедны, то, скорее всего, будете спать на полу в одной комнате с другими членами семьи. А если вы богаты, у вас будет своя собственная комната и удобная кровать. Зачастую то, что мы считаем разницей культур, на поверку оказывается разницей в доходах.

«Числа никогда не смогут полностью передать, каково это — жить на Земле», — писал Ханс Рослинг, хоть и был самым знаменитым специалистом по статистике в мире (а также свекром Анны Рослинг Реннлунд). Конечно, это так: числа всего не могут передать. Именно поэтому этот врач и ученый так много путешествовал и вплетал в собранную статистику разные истории. Но то, что числа все же могут передать, тоже важно.

Что мне так нравится в «Долларовой улице», так это то, что там быстрая статистика удачно сочетается с медленной, а взгляд с высоты птичьего полета — со взглядом с высоты червячка. Мы видим картинки повседневной жизни, которые инстинктивно понимаются и запоминаются. Мы сопереживаем людям по всему миру, но делаем это в контексте понятной статистики. Мы можем увидеть, как живут люди с доходом в 27 долларов в месяц, или 500 долларов, или 10 000 долларов, и узнать, сколько именно людей живут в подобной ситуации.

Если не понимать статистической информации, можно оказаться в сильном заблуждении касательно нашего с вами мира. Ведь очень легко убедить себя, что виденное лично нами является всей правдой, а это не так. Даже с хорошей статистической информацией причинно-следственную связь установить нелегко, но без статистики — задача совсем безнадежная.

Однако те, кто понимает одну лишь статистику, понимают немного. Мир, который мы видим, слышим, осязаем и обоняем, достоин такого же интереса, как и мир в таблицах и графиках.

Так что вот второй мой совет: попробуйте учитывать оба подхода, и взгляд птицы, и взгляд червячка. Часто они будут различаться, вплоть до того, что будет непонятно, как и то и другое может быть правдой. С этого и стоит начать расследование. Иногда статистика может вводить в заблуждение, иногда заблуждаться могут наши глаза, а иногда, как только мы поймем, что тут вообще происходит, противоречия как не бывало. Нередко для этого нужно задать себе ряд толковых вопросов — в том числе и тот, с которым мы познакомимся в следующей главе.

Оглавление

* * *

Приведённый ознакомительный фрагмент книги Ложь, наглая ложь и статистика. Приемы, которые помогут видеть правду за цифрами предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.

Купить и скачать полную версию книги в форматах FB2, ePub, MOBI, TXT, HTML, RTF и других

Примечания

11

Еще раз напомню, как полезно остановиться, чтобы подумать. Не нужно быть великим математиком, чтобы понять, что 20 % — число, совершенно невозможное в нашем мире. В каких-то странах опрашиваемые считали, что 50 % девочек-подростков рожают каждый год. Это означало бы, что большинство девушек вступали во взрослую жизнь с тремя детьми на руках.

12

Деятельность социальной сети запрещена на территории РФ по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

13

Поклонники Даниэля Канемана и его книги «Думай медленно… решай быстро» узнают в этом описании то, что он называет «Система 1» и «Система 2».

Смотрите также

а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ э ю я