Цифры врут. Как не дать статистике обмануть себя

Книга об очевидных вещах. Не надо слепо верить СМИ, которые везде ищут скандал или сенсацию. Не забываем и о том, что цифры и факты искажаются от того, как их подать. Поэтому всегда надо сравнивать, прислушиваться к экспертам, вспоминать свой опыт и т.д. А тем, кто легко поддаётся панике или не хочет думать - никакая книга не поможет.

Регулярное употребление в пищу бекона увеличивает риск рака! Тяжести легче поднимать, когда ругаешься! Видеоигры провоцируют жестокость! Самая любимая еда британцев - тосты с сыром! Гаджеты лишают сна и убивают нас! Всё это - заголовки из газет, всё это - результаты реальных научных исследований. Правдивы ли они? Ну, тут есть нюанс.

Вообще-то я очень много учил матстат в универе. (Если вы идёте на психфак и наивно думаете, что здесь наконец-то распрощаетесь с ненавистной школьной алгеброй - хахаха, подумайте ещё раз.) И честно люблю статистику. Она очаровательна и удивительна. Просто у нас всё невзаимно - она не любит меня, я всё равно довольно слабо её понимаю. В общем, я снова пытаюсь.

Книга состоит из маленьких глав-статеек, каждая из которых посвящена одному статистическому феномену или распространённой ошибке толкования. Чаще всего они построены по схеме "вот мы берём громкий заголовок из газеты, а вот объясняем, почему это так не работает". Примеры у книжки, правда, вышли малость устаревшие. :) Не в плохом смысле, скорее это такая невеселая ирония. Нередко Чиверсы рассматривают манипуляции статистикой ковида и то, как её вообще читать, а нам - к сожалению, - уже вообще не до него.

Книга хороша, действительно. При этом если вы хоть как-то учили статистику (даже так плохо, как я) и интересовались вещами вроде кризиса воспроизводимости исследований, то в принципе многое тут будет уже понятно и знакомо. Но, возможно, разъяснено более внятно, просто и понятно. Я, например, искренне не понимал, как прикладывать некоторые знакомые мне вещи к практике; неожиданно, но стало понятнее.

О долгу службы приходится следить за новостями экономики. При этом СМИ порой выдают информацию в извращенном виде, приягивают за уши и "вольно" толкуют статистику. Так что книга очень актуальная. Ну и вообще вранья сейчас так много, что нужно уметь разбираться самому, а не верить интернету.

Мне было полезно. Я много знаю про ловушки мозга и когнитивные искажения. А здесь много конкретных примеров, как этим пользуются СМИ и как они в этом поднаторели. Я бы сказала, что все эти истории напоминают нам о пользе критического мышления.

Том Чиверс, Дэвид Чиверс "Цифры врут. Как не дать статистике обмануть себя"

Современный мир переполнен разнообразными цифрами. В СМИ постоянно появляются те или иные цифры, числа и проценты, всяческая статистика и прочее. К сожалению, часть этих цифр ложная или по крайней мере ошибочная. Об этом данная книга.

В этой книге собраны распространенные ошибки, которые СМИ допускают при обработке каких-либо цифр. Часто, например, научный журналист перепечатывает материал из какого-нибудь нового исследования, но допускает кучу ошибок, и в журналистской статье оказывается в итоге совсем не то, что было в изначальном исследовании.

Если вам скажут, что количество заводов в некой стране увеличилось вдвое за год, то вы поразитесь - вот это темпы! А если добавить, что в прошлом году там был всего один завод, а в этом годы построили еще один? Ну да, количество заводов удвоилось - прирост 100% - но по существу ничего не изменилось.

В этой книге разбираются как неосознанные ошибки, возникающие от упрощения цифр или процентных показателей, так и сознательные искажения информации с помощью цифр. Например, если вам выдают некое число без обозначения контекста - и гадайте, это много или мало, и вообще что это число значит. Или в статье приводятся данные с проблемами выборки, выстраивается якобы причинно-следственная связь там, где ее нет, отдельные наблюдения выдаются за общие, выборочное представление фактов, проблемы составления рейтингов, необоснованные допущения и прочее.

Кроме того, нужно обращать внимание и на то, что изначальные исследования также могут быть с проблемами. Научные журналы хотели бы публиковать нечто новое и (или) интересное, а публиковать очередное исследование, в котором подтверждается что-то уже известное или говорится об отсутствии взаимосвязи между чем-то, считается неинтересным. Между тем для всестороннего исследования требуется многократное повторение, а затем обобщение многочисленных разрозненных исследований в метаанализе, чтобы указать на недостатки отдельных работ.

В конце концов есть и некоторые хитрости. В статистике есть полусерьезное утверждение, известное как закон Гудхарта: "Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой". Иными словами, если сверху руководством организации или политическим руководством страны устанавливается некий показатель, которого следует добиться, то вскоре этот показатель перестанет хоть что-то значить. Самый знаменитый пример тут - история о том, как англичане боролись с дикими кобрами в Индии, объявив награду за сданные шкурки кобр, но в итоге добились лишь того, что кобр стало только больше. Местные жители стали специально разводить кобр, потом сдавали их шкурки и получали таким образом деньги от колониального правительства. То же самое можно применить во многих других ситуациях (вы и сами без труда вспомните нечто подобное).

В итоге у нас вполне неплохая книга. Она небольшая и не содержит лишней воды. В каждой главе приводятся примеры новостных публикаций и разбор допущенных в них ошибок, а потом выдвигаются рекомендации о том, как таких ошибок можно было бы избежать. Книга сосредоточена на одной определенной области - все связано со СМИ, так что ее можно рассматривать как пособие для журналистов. А также для думающего читателя, желающего уметь распознать, когда его пытаются обмануть, что тоже полезно.