Книга Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных, страница 18. Автор книги Дэвид Хэнд

Разделитель для чтения книг в онлайн библиотеке

Онлайн книга «Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных»

Cтраница 18

Рандомное изменение цен для выяснения того, сколько клиент готов заплатить, – не самый сомнительный веб-эксперимент в смысле нарушения этики. В 2014 г. Facebook сильно пострадала от реакции пользователей на проведенный компанией эксперимент, целью которого было установить, как «эмоциональное состояние влияет на поведение людей при размещении постов» [38]. В ходе исследования соцсеть манипулировала информацией, размещенной на домашних страницах почти 700 000 пользователей, уменьшая и увеличивая объем позитивного или негативного контента, чтобы выяснить, может ли это заставить людей испытывать позитивные или негативные эмоции. Когда исследование стало достоянием общественности, его охарактеризовали как скандальное, пугающее, возмутительное, неэтичное, а возможно, даже и незаконное. Очевидно, что оно как минимум противоречило статье 1 Нюрнбергского кодекса, согласно которой испытуемые должны дать согласие на участие в эксперименте.

Остерегайтесь человеческих слабостей

В этой главе мы рассматриваем три основных способа сбора данных. Полученные данные рассеивают мрак вокруг и освещают нам новые миры. Но стратегии их сбора разрабатываем и воплощаем мы сами, и мы же впоследствии интерпретируем и анализируем собранные данные. При этом наши решения о том, какие данные собирать и что означают результаты анализа, основываются на предыдущем опыте, который может не отражать того, что ждет нас в будущем. Если копнуть еще глубже, наши решения обусловлены нашим эволюционным развитием. Эти факторы становятся причиной того, что мы совершаем ошибки, не в состоянии должным образом сбалансировать данные, и часто выбираем не самый рациональный путь. Короче говоря, мы уязвимы для всевозможных подсознательных когнитивных искажений.

Эвристика доступности – одно из таких искажений. В ее основе лежит склонность судить о вероятности события, исходя из того, насколько легко мы можем вспомнить соответствующий пример. Если недавно в новостях сообщалось о крушении самолета, то мы склонны думать о крушениях самолетов как о более вероятных событиях. Реклама использует этот эффект, делая так, чтобы при возникновении потребности в определенном продукте вы вспомнили о конкретном бренде, а воспоминания о конкурирующих с ним брендах оказались подавлены. Этот же эффект объясняет, по крайней мере отчасти, внезапные скачки выявления отдельных медицинских состояний или видов социального насилия после того, как общество сосредотачивается на них. Например, в главе 3 мы рассмотрим пример с ростом уровня диагностирования аутизма в Соединенных Штатах после 2000 г. Во многом это объясняется как раз эвристикой доступности. Если на людей со всех сторон сыпется информация о такого рода состояниях, неудивительно, что они начинают везде видеть его признаки. Действительно, исследования показали, что в семьях, живущих по соседству с аутичными детьми, родители чаще выискивают проявления такого диагноза у собственного ребенка.

Эвристика доступности связана с другим когнитивным искажением – ошибкой базового процента. Предположим, что вы проходите тестирование на редкое заболевание и знаете, что этот тест на 100 % точен, когда выявляет заболевание у тех, у кого оно есть, и на 99 % – когда показывает его отсутствие у тех, у кого его нет. Какой вывод вы сделаете, если ваш тест окажется положительным? На первый взгляд кажется, что вы почти наверняка больны. Но это заблуждение, поскольку правильный ответ зависит от базового процента, то есть от того, у скольких людей в популяции есть заболевание. Например, если заболевание настолько редкое, что его имеет только 1 из 10 000 человек, то из каждых 101 человека, получивших положительный результат теста, на самом деле болен только 1 (в среднем!). Несмотря на то, что тест вроде бы редко дает ошибку с теми, у кого болезни нет, их число намного больше, чем число больных, поэтому почти все, у кого диагностировано заболевание, получат неправильные диагнозы. Если мы игнорируем или не осознаем тот факт, что подавляющая часть населения не имеет этой болезни, мы допускаем ошибку. В Гарварде более 56 % студентов-медиков, проходя тест, описывающий эту ситуацию, дали неправильные ответы. К сожалению, были и другие исследования, которые показали аналогичные результаты уже с практикующими врачами. Базовый процент, по крайней мере для этих студентов и врачей, был темными данными.

Ошибка базового процента возникает потому, что люди не осознают или игнорируют соответствующие данные. Та же причина лежит в основе ошибки конъюнкции. Это тенденция считать конкретные условия более вероятными, чем общие. Вот классическая иллюстрация этого когнитивного искажения.

Мой друг Фред – университетский профессор, который ведет курс по истории викторианской Англии, Америки XIX в. и мировой торговли в том же XIX в. В свободное время он увлекается чтением толстенных жизнеописаний и проводит свой отпуск исключительно в местах, представляющих археологический или исторический интерес. Теперь скажите, что, по вашему мнению, более вероятно: то, что у Фреда есть борода (вариант А), или то, что у Фреда есть борода и он является попечителем местного исторического музея (вариант Б)?

Многие люди выбирают вариант Б, но, если задуматься хотя бы на секунду, становится ясно, что это полный абсурд. Вариант Б является лишь подмножеством варианта А, поэтому вариант А более вероятен. Причина, по которой люди совершают эту ошибку, заключается в том, что, как и в случае с эвристикой доступности, они делают вывод на основании соответствия предложенных вариантов описанию Фреда. Кто-то с его характеристиками вполне мог бы оказаться попечителем местного исторического музея, так почему бы не отдать это место Фреду?

Предвзятость подтверждения – еще один риск, которому подвержено наше восприятие. Тогда как ошибка базового процента и эвристика доступности возникают, если игнорируются данные некоторой совокупности, предвзятость подтверждения связана с тем, что зачастую люди активно, хотя и подсознательно, ищут данные, которые неадекватно представляют эту совокупность. В частности, мы склонны выискивать информацию, которая поддерживает нашу точку зрения, и игнорировать данные, противоречащие ей. Возьмите, к примеру, Джин Диксон. Госпожа Диксон, настоящее имя которой Лидия Эмма Пинкерт, была одним из самых известных экстрасенсов Америки. Вплоть до своей смерти в 1997 г. она вела газетную колонку, цитируемую многими изданиями, а ее биография «Пророческий дар: Феноменальная Джин Диксон» (A Gift of Prophecy: The Phenomenal Jeane Dixon) разошлась тиражом более 3 млн экземпляров. Фактически из огромного количества предсказаний, которые она сделала, большинство оказались неверными. Кто знает, может, она и сама верила в свою способность предсказывать будущее, вспоминая лишь сбывшиеся предсказания и начисто игнорируя все прочие. Но многие точно не сомневались в ее сверхъестественной силе, основываясь на сбывшихся пророчествах и забывая о несбывшихся, эффективно загоняя их в область темных данных DD-тип 3: выборочные факты. Психологические эксперименты, в которых людям показывают ряд примеров, отчетливо демонстрируют, что то, во что мы верим, может влиять на то, что мы помним.

Вход
Поиск по сайту
Ищем:
Календарь
Навигация